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Big-data-accelerated aperiodic Si/Ge superlattice prediction for quenching thermal conduction via pattern analysis

能源与人工智能(英文) 2021年第1期3卷 83-90页

作者： Yida Liu Run Hu Yan Wang Jinglong Ma Zhangcan Yang Xiaobing Luo School of Energy and Power Engineering Huazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China Department of Mechanical Engineering University of NevadaRenoNV 89557USA

Thermal conductivity of material is one of the basic physical properties and plays an important role in manipu-lating thermal *** order to accelerate the prediction of material structure with desired thermal property,machine learning algorithm has been widely ***,in the optimization of multivariable material structure such as different lengths or proportions,the machine learning algorithm may be required to be recon-ducted again and again for each variable,which will consume a lot of computing ***,it has been found that the thermal conductivity of aperiodic superlattices is closely related to the degree of the structural ran-domness,which can also be reflected in their local pattern *** by these,we propose a new pattern analysis method,in which machine learning only needs to be carried out for one time,and through which the optimal structure of different variables with low thermal conductivity can be *** verify the method,we compare the thermal conductivities of the structure obtained by pattern analysis,conventional machine learning,and previous literature,*** pattern analysis method is validated to greatly reduce the prediction time of multivariable structure with high enough accuracy and may promote further development of material informatics.

关键词： aperiodic superlattice Pattern analysis Thermal conductivity Machine learning Atomic Green’s function

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