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郑家新2024/03/23AI2forBatteryMaterialsAI2Zheng*etal,JPCL2024材料信息学基于数据找新材料），Zheng*etal,JPCL2024掺杂影响锂镍混排的因素Zheng*etal,JPCL2024JournalofPowerSources2013,244,23–28JournalofPowerSources2007,174,730–734CeramicsInternational2017,43,3483–3488JournalofSolidStateElectrochemistry2011,15,747–751.研究方法:设计反位构型计算反位形成能Ef=ENi−EtialVYPymatgenfeatures:••特征之间相关性系数均低于0.5，相关性弱•对Li/Ni反位缺陷影响显著的特征：–掺杂元素价态、局部超交换作用强弱、键强变化等电子结构特征–键长变化、晶胞体积变化等晶体结构特征•掺杂元素价态升高，Ni元素价态降低，O磁矩增加•局部构型超交换作用增强，反位更容易•发现特征COOPSU−SD和Mago可用作表征超交换强弱的指标••对于同种掺杂元素的六种构型局部构型，探究晶体结构的影响，这避免了掺杂元素本身半径和X-O键长不同导致的对规律的掩盖•发现反位带来的体积变化越剧烈，反位越困难。体积变化来自于键长的变化，键强的变化也符合同一趋势物理驱动的机器学习突破多尺度仿真问题宏观→介观→微观可迁移性第一性原理精确度宏观→介观→微观可迁移性第一性原理精确度慢快物理驱动的机器学习突破多尺度仿真问题锂金属负极生长机理研究物理驱动的机器学习模型：精度高、效率高锂金属负极生长机理研究物理驱动的机器学习模型：精度高、效率高第一性原理计算产生数据，机器学习为分子动力学模拟拟合力场参数“物理驱动的机器学习模型”确保在任意两个尺度耦合上，既具备微观尺度模拟精度，又具备宏观模型的效率压强对锂枝晶的影响及其作用机理研究研究方法研究结果Zheng*etal,J.EnergyChem.2023压强对金属锂的自修复有何影响？••基于MTP模型构建机器学习势场，使用降维方法可视化特征空间JournalofEnergyChemistry79(2023)489-494JournalofEnergyChemistry79(2023)489-494表面平滑无枝晶JournalofEnergyChemistry79(2023)489-494••随着外部压力增大，枝晶加速融合，表面变得平滑JournalofEnergyChemistry79(2023)489-494加压后更快愈合加压后更快愈合加压后得以愈合加压后得以愈合JournalofEn

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