基于神经网络的太阳能电池热缓冲层材料筛选方法及系统

本申请公开了一种基于神经网络的太阳能电池热缓冲层材料筛选方法及系统，涉及材料学技术领域，该方法包括根据Matweb数据库中各种材料性能参数，建立太阳能电池热缓冲层材料数据集；基于材料数据集，对预测材料热膨胀系数与弹性模量的稠密连接卷积神经网络模型进行训练；根据特定用工环境下目标太阳能电池组的应力仿真数据，确定热膨胀系数和弹性模量的调优匹配值；将一个随机数组输入至训练好的模型，得到热膨胀系数和弹性模量的调优匹配值对应的材料性能数组；根据材料性能数组，基于太阳能电池热缓冲层材料数据集，筛选特定用工环境下目标太阳能电池组的太阳能电池热缓冲层材料。基于本申请可以提高材料筛选的效率。