作者单位
摘要
钙钛矿(ABO3)型压电陶瓷的发展已有几十年历史, 现存有大量数据, 从这些数据中寻找出材料结构与性能之间的关系很有意义。本工作收集了BiFeO3-PbTiO3-BaTiO3钙钛矿型压电陶瓷居里温度(Tc)实验数据, 通过机器学习,构建钙钛矿型压电陶瓷Tc的预测模型。热力学角度, Tc与约合质量符合二次多项式关系, 但偏差较大。选择元素信息、物理量、空间群编号等基础描述符, 利用基于压缩感知原理的SISSO(Sure Independence Screening and Sparsifying Operator)方法进行机器学习, 找出了Tc与成分之间的相关性。比较不同描述符在不同维度上的均方根误差RMSE (Root Mean Square Error), 发现描述符越多、越基础, 维数越大、RMSE越小。同时比较相同个数描述符在同一维度下的RMSE, 用约合质量、A位和B位的离子半径比、A位和B位的未填充电子数比和Ba、Pb、Bi的元素含量等六个描述符构建出最优的四维模型, 其RMSE为0.59 ℃, 最大绝对误差(MaxAE)为1.38 ℃, 外部测试的平均相对误差MRE (Mean Relative Error)为1.00%。结果表明,利用SISSO可以进行有限样本钙钛矿型压电陶瓷Tc的机器学习预测。
钙钛矿型压电陶瓷 机器学习 居里温度 SISSO perovskite piezoelectric ceramics machine learning Curie temperature SISSO 
无机材料学报
2022, 37(12): 1321
彭火祥 1,2苗斌 2徐瞻 2,3刁莉娜 2,3[ ... ]张巧珍 4
作者单位
摘要
1 上海大学 材料科学与工程学院, 上海 200444
2 中国科学院 苏州纳米技术与纳米仿生研究所多功能材料与轻巧系统重点实验室, 江苏 苏州 215123
3 中国科学技术大学 纳米科学技术学院, 江苏 苏州 215123
4 上海师范大学 数理学院, 上海 200234
超声探测作为重要的感知技术, 其探测性能一直是学术界研究的热点。针对薄膜超声换能器谐振位移低, 导致输出声压较低, 从而影响探测性能的问题, 该文提出了一种高动态位移的薄膜ScAlN基超声换能器结构, 该结构直径为360 μm, 中心处膜层由4根悬梁支柱固支, 通过微机电系统(MEMS)微纳加工技术制作了换能器阵列。测试结果表明, 该器件谐振频率下, 中心处动态位移可达2.16 μm/V。此外, 该结构使膜层振动模态转变为输出声压更高的活塞型模态, 相关工作为空气介质中长距离超声测距传感器的研究奠定了基础。
ScAlN薄膜 动态位移 新型pMUT结构 ScAlN film dynamic displacement novel pMUT structure 
压电与声光
2021, 43(2): 183

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