超硬B-C-N化合物の機械学習と進化的予測【JST・京大機械翻訳】

Chen Wei-Chih; Schmidt Joanna N.; Yan Da; Vohra Yogesh K.; Chen Cheng-Chien

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209101290183 整理番号：21P0058953

超硬B-C-N化合物の機械学習と進化的予測【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning and Evolutionary Prediction of Superhard B-C-N Compounds

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発行年： 2020年11月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

入力としてその化学式のみを用いて,化合物の弾性特性と機械的硬度を予測するためにランダムフォレストモデルを構築した。モデル訓練は,化学量論的属性,元素特性,軌道占有,およびイオン結合レベルに基づいて,10000の標的化合物および60の特徴を用いた。モデルを用いて,B-C-N化合物に対する三角形グラフを構築し,それらのバルクおよびせん断弾性率ならびに硬度値を明らかにした。グラフは,1:1B-N比が種々の超硬組成に導くことを示した。また,進化構造予測と密度汎関数理論により機械学習結果を検証した。本研究は,BC_10N,B_4C_5N_3,およびB_2C_3Nが,硬度値>40GPaを有する動的に安定な相を示し,これは,低温プラズマ法によって合成できる可能性のある新しい超硬材料である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

固体の機械的性質一般 , その他の無機化合物の結晶構造 , セラミック・磁器の性質

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