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physics-embedded machine learning search for Sm-doped PMN-PT piezoelectric ceramics with high performance

Chinese physics B 2024年第8期33卷 81-88页

作者：辛睿王亚祺房泽郑凤基高雯付大石史国庆刘建一张永成 College of physics Center for Marine Observation and CommunicationsNational Demonstration Center for Experimental Applied Physics EducationQingdao UniversityQingdao 266071China Centre for Theoretical and Computational physics College of PhysicsQingdao UniversityQingdao 266071China

Pb(Mg_(1/3)Nb_(2/3))O_(3)–PbTiO_(3)(PMN-PT)piezoelectric ceramics have excellent piezoelectric properties and are used in a wide range of *** the solid solution ratios of PMN/PT and different concentrations of elemental doping are the main methods to modulate their piezoelectric *** combination of these controllable conditions leads to an exponential increase of possible compositions in ceramics,which makes it not easy to extend the sample data by additional experimental or theoretical *** this paper,a physics-embedded machine learning method is proposed to overcome the difficulties in obtaining piezoelectric coefficients and Curie temperatures of Sm-doped PMN-PT ceramics with different *** contrast to all-data-driven model,physics-embedded machine learning is able to learn nonlinear variation rules based on small datasets through potential correlation between ferroelectric *** on the model outputs,the positions of morphotropic phase boundary(MPB)with different Sm doping amounts are *** also find the components with the best piezoelectric property and comprehensive ***,we set up a database according to the obtained results,through which we can quickly find the optimal components of Sm-doped PMN-PT ceramics according to our specific needs.

关键词： Pb(Mg_(1/3)Nb_(2/3))O_(3)–PbTiO_(3)(PMN-PT)ceramic physics-embedded machine learning piezoelectric coefficient Curie temperature

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