中南大学王辉获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于机器学习势的二维电卡材料制冷性能的计算方法及系统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：CN118798041B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410906411.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习势的二维电卡材料制冷性能的计算方法及系统是由王辉;许雄;李敏;吕晋熙;王宜兵设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习势的二维电卡材料制冷性能的计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习势的二维电卡材料制冷性能的计算方法及系统，方法包括以下步骤：首先基于第一性原理计算和机器学习深度神经网络，训练得到既有经典动力学的计算效率又具备第一性原理计算精度的分子动力学势函数；接着使用训练得到的势函数，利用Born有效电荷的定义计算体系的极化率，并考虑外电场对体系模拟的影响；随后使用分子动力学模拟极化随电场的变化曲线、极化随温度的变化曲线、铁电的电滞回线；最后借助分子动力学数据通过直接方法计算二维铁电材料的电卡性能包括绝热温变和等温熵变，为实际实验制备二维铁电材料电卡材料提供理论基础和指导性依据。
本发明授权一种基于机器学习势的二维电卡材料制冷性能的计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习势的二维电卡材料制冷性能的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对初始数据集进行能量、力和维里粒子的计算，生成第一性原理结构数据，所述第一性原理结构数据包括：第一性原理结构的能量、原子力和维力数据；步骤S2：根据第一性原理结构数据进行机器学习训练，生成深度势能模型；步骤S3：根据深度势能模型进行分子动力学模拟探索，生成深度势能模型的误差数据，进而对所述误差数据进行标记；步骤S4：根据经由预设测试方法评估后的深度势能模型，进行分子动力学模拟，以模拟二维电卡材料的相变过程；步骤S5：模拟二维电卡材料在外部电场下的极化动力学，进而计算二维电卡材料的制冷性能。
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