【摘 要】
：
二维磁性材料不仅为磁学现象物理本质的理解提供了简单且强大的平台,而且还对未来的信息技术有着潜在深远的影响。但是在其通往实际应用的道路中仍然存在一些阻碍和挑战,如目前实验制备的二维磁性材料的稳定性比较差并且它们的磁转变温度也大都低于室温。新型二维磁性材料将会带来前所未有的机遇来解决这些阻碍和挑战,同时也可能会带来新奇的物理现象,进而为磁学机理的研究提供新颖的平台。然而由于目前在实验上发现二维磁性材料
论文部分内容阅读
二维磁性材料不仅为磁学现象物理本质的理解提供了简单且强大的平台,而且还对未来的信息技术有着潜在深远的影响。但是在其通往实际应用的道路中仍然存在一些阻碍和挑战,如目前实验制备的二维磁性材料的稳定性比较差并且它们的磁转变温度也大都低于室温。新型二维磁性材料将会带来前所未有的机遇来解决这些阻碍和挑战,同时也可能会带来新奇的物理现象,进而为磁学机理的研究提供新颖的平台。然而由于目前在实验上发现二维磁性材料仍然是非常昂贵并且耗时的,基于传统试错模式的新材料研发方法效率极低。为了加快新型二维磁性材料的研发进程,需要更加有效的方法。近年来,机器学习技术的出现使得新材料的研发模式变得更加智能化,并大大缩短了新材料的研发周期。机器学习技术的实现需要领域内高质量的数据集,目前材料科学领域的数据集主要以材料数据库和材料科学文献两种形式存在。基于此,本论文主要研究内容如下:（1）基于机器学习从实验数据库高通量筛选二维磁性材料。首先,从晶体场理论和交换作用机制出发构建了结合组分特征和轨道场矩阵结构特征的二维磁性材料描述符。然后基于此描述符训练获得了两个磁性/非磁性和铁磁/反铁磁分类精度均超过90%的XGBoost模型。最后成功从一个尚未被研究过磁学性质的二维材料数据库筛选出了351个二维磁性材料,其中包含154个铁磁材料和197个反铁磁材料。这些材料的体相都已经被证明可以在实验中合成,并且通过第一性原理计算表明它们都具有较高的可能性被剥离到单层或者少层。（2）基于机器学习从材料科学文献高通量筛选二维磁性材料。首先采用互信息驱动的神经网络模型学习489万篇材料科学文献中的材料属性性质的关系,并在此基础上发展了信息分数方法用来量化材料属性性质关系。基于2017年的时序验证结果表明本文建立的模型可以发现更易于在未来被实验证实的二维磁性材料。最后,本文从截至2021年底的材料科学文献中筛选出30个具有潜力的二维磁性材料。
其他文献
采用原位聚合的方法制备聚合物电解质和电池是改善聚合物电池电极/电解质界面的有效方法。1,3-二氧戊环（DOL）是金属锂电池最常用的电解液溶剂之一,被广泛用作原位聚合单体来制备聚合物电解质和电池。但是DOL的阳离子开环聚合反应迅速,所形成的聚合物电解质对多孔正极的浸润差,不能与正极形成良好的共形界面,限制了其在含高载量正极电池中的应用;此外,电池中的锂负极稳定性差,与电解质会发生副反应并伴有锂枝晶的
感应电机作为工业场景中的基础动力设备,感应电机的性能和稳定性成为人们日益关注的指标。但电机使用工况复杂且多变,感应电机的故障率较高,因此研究电机的故障诊断工作具有重大意义。本文以感应电机的振动信号为分析对象,针对故障电机的振动信号中故障特征弱、易受干扰等问题,从特征增强和阶次提取两个方面将各稳态速度段数据加以有效利用,实现故障诊断。本文主要从以下几方面进行了深入研究:从感应电机的机械结构和工作原理
在人类生存和社会发展历程中,水环境污染已成为了日益严重的全球性问题。其中,广泛使用的抗生素和有机染料不可避免地会流入到水体环境中,给生态平衡和人类健康带来了巨大的威胁。因此,开展污染水体的修复研究刻不容缓。基于产生HO·、SO4·-和~1O2等活性物种的高级氧化技术在处理污染中体现出了高的效率和技术优势。近年来,过一硫酸盐（PMS）基高级氧化技术研究已成热点之一;而过氧化镁（MgO2）,作为稳定性
多孔陶瓷兼具陶瓷材料和多孔结构的优点,作为催化剂载体被广泛应用于环境催化中,有效解决了传统粉末催化剂可回收性差和块状催化剂催化效率低的问题,但日益严格的环境保护法规对其提出了更高的性能需求。基于光固化增材制造的周期性点阵结构的二氧化钛多孔陶瓷是当前最具应用潜力的发展方向之一,但其仍存在许多难点。首先,二氧化钛具有强烈的紫外吸收作用,难以实现光固化成形;其次,周期性点阵结构参数多样,各参数与性能之间
甲烷干重整反应是一种能够同时将甲烷和二氧化碳转变为高利用价值的合成气（一氧化碳和氢气）的高温吸热反应,因此可以通过提高甲烷干重整反应的长期转化率来达到减少温室气体排放的目的。甲烷干重整反应需要催化剂参与才能进行,主要的催化剂有Ni基催化剂和贵金属催化剂。然而,Ni基催化剂存在积碳的缺点,如何实现Ni基催化剂在高温甲烷干重整反应中的高活性和高稳定性是目前的研究热点。本文通过第二金属改性的方法来提高N
锂金属具有极高的理论比容量(3860 m Ah g-1)和最低的电化学电位（-3.04 V vs.标准氢电极）,因而被认为是下一代高能量密度电池负极的首选。然而,金属锂负极存在的枝晶生长和循环稳定性差等问题严重限制了其商业化应用。构筑稳定的电极反应界面是抑制枝晶、提高循环稳定性的关键。本文从界面改性的角度出发,采用具有丰富亲锂官能团、电化学性能稳定并且成本低廉的聚丙烯腈（PAN）为主要改性材料构筑
脉冲神经网络（Spiking neural network,SNN）是新一代的人工神经网络,其借鉴了人脑的结构和工作原理,为智能计算的发展提供了一种更有前景的方法。为了模拟生物突触和神经元丰富的动态行为,需要更低成本和纳米尺度的人工突触和神经元。忆阻器具有简单的交叉结构,能模拟生物突触和神经元的多种功能,有利于构建更快速度和更低功耗的神经网络。但是,忆阻器的研究仍存在一些亟待解决的问题:首先,需要
叶片作为航空飞行器发动机等特殊装备的重要组成部件,其轮廓形状和表面精度直接影响着此类装备的工作性能和服役寿命。由于机器人具有成本低、可扩展性强、加工灵活等优点,已逐渐成为叶片精密加工的主流方式之一。但就目前而言,工业机器人存在刚性弱、强耦合、运动精度低等问题,在磨抛加工过程中极易产生加工振动,从而影响零件的表面加工质量。因此,本文主要围绕机器人砂带磨抛加工振动抑制方法展开研究,具体完成工作如下:（
甲烷干重整（dry reforming of methane,DRM）能够同时利用CH4和CO2两种温室气体,得到H2/CO比接近1的合成气产物。固体氧化物燃料电池（solid oxide fuel cell,SOFC）可将碳氢燃料中的化学能清洁高效地转换为电能。若将DRM和SOFC结合,直接采用CH4和CO2作为SOFC的燃料,则可以同时实现环境保护与资源利用的双重效益。因此,本文设计了一种原位
凭借水系电解质具备的高安全、环境友好和高离子电导率等特性,水系电池成为极具前景的电化学储能器件。但是由于水系电池的工作电压窗口受水电化学稳定性的限制（1.23 V）,从而制约了水系电池的能量密度。2015年,“盐包水”高盐电解质的提出有效扩宽了水系电解质的电化学稳定窗口,但其存在的高成本和毒性问题,限制了高盐水系电池在储能技术领域的实际应用。近年来“分子拥挤型”电解质概念的提出为设计开发低成本、环