基于CNN-SVR模型对两相复合材料电容值的预测

来源 :佛山科学技术学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:fongyu061440
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电介质复合材料是重要的储能材料,其电容是电容器关键参数之一.传统方法中,实际的电容值是由仪器直接测试得到,给定微观结构的复合材料其电容值可以由泊松方程计算得到.在计算机模拟生成的数据集基础上,采用CNN-SVR模型进行了预测研究,研究结果表明,机器学习方法能够快速有效地预测给定复合材料微观结构的电容值,不仅克服了静态物理特征表达能力的不足,而且摆脱了繁琐的特征设计过程,也避免了复杂的有限元仿真运算.该方法还具有推广和应用于复合材料其他物理特性研究的潜力.
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金属纳米颗粒的表面等离子体共振效应能够对特定波长入射光的吸收或者散射增强,正因为其独特的光学性质,金属纳米颗粒被尝试应用于荧光太阳集光器.本文利用全无机钙钛矿CsPbBr3量子点、Au纳米颗粒和硫醇-烯聚合物制备荧光太阳集光器.研究发现,掺杂适量Au纳米颗粒可以通过表面等离子体共振效应提高全无机钙钛矿CsPbBr3量子点荧光太阳集光器的外量子效率.当Au纳米颗粒的掺杂浓度为2.0×10-6时,荧光太阳集光器的外量子效率为12.3%,相比未掺杂Au纳米颗粒的荧光太阳集光器的外量子效率提升了78.2%.进一步
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