近年來,線路這種利用機器學習預測新材料的方法越來越受到研究者的青睞。工程我們便能馬上辨別他的性別。另外7個模型為回歸模型,應用預測絕緣體材料的帶隙能(EBG),應用體積模量(BVRH),剪切模量(GVRH),徳拜溫度(θD),定壓熱容(CP),定容熱容(Cv)以及熱擴散系數(shù)(αv)。

南網(wǎng)首次在500千伏線路工程應用碳纖維復合芯導線

2018年,碳纖在nature正刊上發(fā)表了一篇題為機器學習在分子以及材料科學中的應用的綜述性文章[1]。3.1材料結(jié)構(gòu)、維復相變及缺陷的分析2017年6月,維復Isayev[4]等人將AFLOW庫和結(jié)構(gòu)-性能描述符聯(lián)系起來建立數(shù)據(jù)庫,利用機器學習算法對成千上萬種無機材料進行預測。

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合芯圖3-8壓電響應磁滯回線的凸殼結(jié)構(gòu)示例(紅色)。

圖3-11識別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機器學習在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域,導線如金融、導線互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預測等相比,材料科學利用機器學習算法進行預測的缺點就是材料中的數(shù)據(jù)量相對較少。南網(wǎng)誤差棒代表Δ的上限和下限nsk通過將所有2型MFM對比分別作為skyrmion簇和單個磁泡域處理來計算。

【圖文導讀】圖1?鐵電體鄰近效應和BTO/SRO界面的DMIa,首次BTO/SRO界面鐵電體(FE)鄰近效應的示意圖。誤差條代表Δnsk的上限和下限,千伏其通過將所有2型MFM對比分別作為斯格明子簇和單個磁泡域處理而計算。

允許激發(fā)、線路湮滅和控制運動的孤子性質(zhì),這種手性自旋構(gòu)型得到了廣泛的研究。工程將ρTHE降至零的臨界H標記為Hsk。

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