2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù),構(gòu)造新型功能材料信息綜合數(shù)據(jù)平臺(tái),提升新材料研發(fā)生產(chǎn)設(shè)計(jì)過(guò)程中建模分析、數(shù)據(jù)篩選和計(jì)算效率,是目前是計(jì)算機(jī)及材料科學(xué)研究專(zhuān)家正在研究的熱點(diǎn)。同時(shí),隨著固態(tài)電極材料、太陽(yáng)能電池材料和光電材料的廣泛應(yīng)用,探索Li系三元化合物的研究和開(kāi)發(fā)新型能源貯存材料方法是解決當(dāng)前能源效率問(wèn)題的有效方法之一。本論文基于大數(shù)據(jù)分析方法和密度泛函理論,通過(guò)第一性原理計(jì)算的方法,對(duì)三種不同體系Li系三元化合物進(jìn)行了廣泛探討,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)了多結(jié)構(gòu)多

2、任務(wù)的并行計(jì)算模式,減少了數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜性、降低了計(jì)算的時(shí)間成本,提升了性能分析效率和準(zhǔn)確率。
  首先給出了高通量模式的計(jì)算模型,主要解決材料計(jì)算過(guò)程中的材料基因電子結(jié)構(gòu)等計(jì)算最耗時(shí)的部分問(wèn)題。采用并行數(shù)據(jù)計(jì)算,對(duì)材料基因庫(kù)進(jìn)行優(yōu)化,通過(guò)階段性的策略改進(jìn)和并行框架執(zhí)行的方法,用以解決規(guī)模尺寸較大的材料模型計(jì)算耗時(shí)耗力較多的問(wèn)題,使得計(jì)算的速度大幅度提高。基于密度泛函理論和高通量計(jì)算框架,采用原子置換結(jié)構(gòu)和晶格弛豫的方法,提出了S

3、TRUC_VECT結(jié)構(gòu)篩選算法和VACA_OPT空位結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法,系統(tǒng)地研究了堿金屬硼硅化物的各種物化性能參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,模型可以有效地提高計(jì)算的效率,減少I(mǎi)/O資源消耗、加快模型計(jì)算的響應(yīng)時(shí)間。
  其次,通過(guò)材料基因數(shù)據(jù)挖掘模式和優(yōu)化后的局域軌道法計(jì)算,提出了材料基因組合物化性能關(guān)系定位模型,設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)易有效的方法,從海量的電子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找特定性能Li系列復(fù)合結(jié)構(gòu)。采用的區(qū)域計(jì)算模塊分解法、基因特征降維簡(jiǎn)化求解方案和

4、高通量的功能材料計(jì)算模擬技術(shù),設(shè)計(jì)了 GENE_TRANS和HAMI_OPTI算法,開(kāi)展了大規(guī)模自動(dòng)化的材料計(jì)算,減少篩選結(jié)構(gòu)所需要的計(jì)算時(shí)間,可拓展性強(qiáng)。采用高通量數(shù)據(jù)采集方法,基于Li系三元化合物結(jié)構(gòu)建模、Density Functional Theory(DFT)計(jì)算和材料基因數(shù)據(jù)庫(kù)有效地集成起來(lái),系統(tǒng)的研究了堿金屬硅氮化物物化性能。
  最后針對(duì)傳統(tǒng)算法的物理循環(huán)次數(shù)過(guò)多,時(shí)間和資源效率相對(duì)低下問(wèn)題,提出了改進(jìn)的ATOM_

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