模拟分子筛封装铂团簇在氧气环境中动力学过程的人工神经网络势能函数开发方法

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模拟分子筛封装铂团簇在氧气环境中动力学过程的人工神经网络势能函数开发方法
申请号:CN202510654766
申请日期:2025-05-21
公开号:CN120636611A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明中提供了一种模拟分子筛封装铂团簇在氧气环境中动力学过程的人工神经网络势能函数开发方法,包括使用LASP软件的随机表面行走全局优化方法对对Silicalite分子筛封装铂纳米团簇的体系,以及O2、Pt‑O结构进行势能面采样,从采样得到的数据集中随机抽取部分结构使用VASP软件进行结构优化,将得到的结构,及其能量和力等数据加入到DFT训练集。之后借助机器学习对DFT数据集进行神经网络训练,得到了人工神经网络势能函数G‑NN。训练得到的人工神经势能函数不仅在计算精度符合期望,而且在计算速度上具有数量级的优势,弥补了传统分子动力学在计算体系和计算速度上的缺陷。
技术关键词
人工神经网络 全局优化方法 开发方法 训练集 结构单元 分子筛 挑选结构 神经网络参数 神经网络训练 描述符 软件 生成结构 应力 氧气 平面波 误差 典型 周期性 元素 数据
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