江西师范大学周国兵获国家专利权
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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利基于机器学习力场探究固态电解质界面相传热性质的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116741289B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310710710.2，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权基于机器学习力场探究固态电解质界面相传热性质的方法是由周国兵;李佳家;杨振设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习力场探究固态电解质界面相传热性质的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及模拟仿真技术领域，尤其是涉及一种基于机器学习力场探究固态电解质界面相传热性质的方法，具体包括如下内容，构建初始数据集；训练机器学习力场；验证力场模型准确性；采用分子动力学模拟方法分析固态电解质界面相的热导率。本发明开发了针对固态电解质界面相的机器学习力场，并结合分子动力学模拟研究了固态电解质界面相的热导率。与现有的技术相比，本发明通过较少的数据集训练出高效精确的力场模型，具有简单便捷、成本低廉、操作简单、普适性好等优点，为分析和研究固体材料的热传递行为提供了理论指导。
本发明授权基于机器学习力场探究固态电解质界面相传热性质的方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习力场探究固态电解质界面相传热性质的方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取固态电解质界面相材料的晶体文件，构建相应的原胞结构模型，并采用从头算模拟软件包对原胞结构进行优化； 步骤S2，将优化得到的原胞结构在三个方向分别扩胞，使扩胞后的超胞结构的盒子边长大于10埃，利用从头算模拟软件包对超胞结构进行从头算分子动力学模拟，记录并输出每一帧的结构信息； 步骤S3，将输出的每一帧的结构信息进行整合作为数据集，然后通过机器学习力场软件包训练固态电解质界面相材料的机器学习力场； 步骤S4，使用机器学习力场计算固态电解质界面相材料的声子谱； 步骤S5，判断机器学习力场计算的声子谱结果与密度泛函理论结果是否一致，若一致，则跳转至步骤S6，若不一致，则跳转至步骤S2； 步骤S6，将机器学习力场与分子动力学模拟软件包结合在预定温度下进行平衡动力学模拟，然后进行非平衡动力学模拟，基于非平衡动力学模拟产生的温度梯度数据计算得到固态电解质界面相材料的热导率。
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