神经网络预测金属晶体结合能的研究

作者：姜宇; 万仁强

来源：中国金属通报, 2018, (08): 225-226.

• 神经网络预测
• 金属晶体
• 结合能

由于金属材料的研究具有周期性的特点,其开发过程不可能是一蹴而就的。传统的预测金属晶体结合能往往是通过电子理论、能带理论和前人的经验方法进行的,这些方法手段很难将金属晶体所有的非线性因素综合起来,所以金属整体的晶体结合能研究取得成功的可能性便大大降低。为此提出基于神经网络预测法进行金属晶体结合能研究的方法。分析研究表明,神经网络预测法能弥补传统预测算法的不足,能够有效地避免温度、环境等影响因素,改善预测精度。神经网络预测也就有希望成为研究金属晶体结合能和元素化合物关系的重要理论方法。并且,希望通过相关理论的研究可以指导实际的结合能试验活动。