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基于机器学习的BiFeO
3
-PbTiO
3
-BaTiO
3
固溶体居里温度预测
焦志翔
*
贾帆豪
王永晨
陈建国
[ ... ]
程晋荣
作者单位
摘要
钙钛矿(ABO
3
)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BiFeO
3
-PbTiO
3
-BaTiO
3
钙钛矿型压电陶瓷居里温度(
T
c
)实验数据, 通过机器学习,构建钙钛矿型压电陶瓷
T
c
的预测模型。热力学角度,
T
c
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
T
c
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
T
c
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
PDF全文
Full Text
无机材料学报
2022, 37(12): 1321
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