相穩(wěn)定性計算研究展望計算材料學方法和以數(shù)據(jù)驅(qū)動研究為主要手段的材料信息學方法，料電兩者并不能相互取代，而是可以相互融合、協(xié)同促進的。隨著計算模型和方法的發(fā)展，池汽車服利用高通量計算可以快速獲得大量的計算數(shù)據(jù)補充完善數(shù)據(jù)庫。本文提出，京津冀基于相穩(wěn)定性物理基礎(chǔ)、京津冀材料科學認知的計算材料學模型和方法，與機器學習等數(shù)據(jù)驅(qū)動新方法相耦合，增強機器學習模型的物理可解釋性，可望大力推進相穩(wěn)定性理論研究進展，并促進基于性能主導相穩(wěn)定性的高性能新材料的準確高效設計與開發(fā)。

圖3.材料知識信息解析、推廣關(guān)聯(lián)與管理系統(tǒng)（MKI-AAM）的結(jié)構(gòu)和功能利用該系統(tǒng)，推廣作者團隊結(jié)合特征工程和機器學習方法，對一定名義成分的Sm-Co類合金的相組成、相平衡和相穩(wěn)定性進行了研究，提出合金相穩(wěn)定性由成分特特征()、組織特征(晶粒尺寸d)、制備工藝特征(Cproc)和材料形態(tài)特征(Cform)決定，即：??????????(6)經(jīng)過特征構(gòu)建、特征篩選和模型優(yōu)化等系列過程后，發(fā)現(xiàn)合金相組成與摻雜元素的熔點和摻雜元素與Co之間的電負性差密切相關(guān)，并依此對周期表中所有可能的摻雜元素進行了遍歷，對不同摻雜量和晶粒尺寸的名義成分為SmCo7的合金具有單相特征的相穩(wěn)定性進行了定量化預報，如圖4所示。內(nèi)容簡介計算材料學研究方法由材料科學與計算機科學與技術(shù)交叉形成的計算材料學，氫燃是一門利用計算、模擬技術(shù)研究材料組成、結(jié)構(gòu)、性能的學科。

料電(b)數(shù)據(jù)集中SmCo7-xMx（M為摻雜元素）合金相組成基于摻雜元素的兩個選定特征的數(shù)據(jù)分布。

（4）物理可解釋性機器學習建模雖然目前已有大量材料的機器學習研究獲得了成功，池汽車服但是機器學習的算法和結(jié)果仍普遍缺乏深入的理論基礎(chǔ)和可解釋性，池汽車服這尤其限制穩(wěn)定性敏感多變的合金體系的機器學習研究。最近的研究已經(jīng)表明，京津冀通過在銅表面引入有機化合物，能夠進一步提高銅對CO2R的活性和選擇性。

然而，推廣人們對離聚物對CO2R的影響知之甚少。到目前為止，氫燃大多數(shù)研究已經(jīng)經(jīng)驗性的和已經(jīng)給出了離聚物膜是如何影響CO2R不一致解釋。

圖三、料電離聚物涂覆Cu中陽離子對CO2R的影響（a-d）在0.1MLiHCO3電解質(zhì)存在下，使用Naf1100/Cu、裸Cu、Sus/Cu和Naf850/Cu的CO2R催化性能。離子導電聚合物（離聚物）可以改變其局部濃度，池汽車服以及在側(cè)鏈的端部部分調(diào)節(jié)離子輸送。