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龙图腾网获悉中国工程物理研究院流体物理研究所申请的专利一种机器学习原子间相互作用势的修正方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116935994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310955794.6，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种机器学习原子间相互作用势的修正方法和系统是由王昆仑;覃睿;邓小良;李晓亚设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器学习原子间相互作用势的修正方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器学习原子间相互作用势的修正方法和系统，本发明提出的方法利用分子动力学模拟计算材料各相自由能，以实验测定的相图中相边界涉及的两相自由能相等为修正依据对机器学习原子间相互作用势所需的训练数据集进行修正，然后利用修正后的训练数据集对机器学习原子间相互作用势进行训练，从而得到更加准确可靠的机器学习原子间相互作用势，为材料性能模拟计算提供更加准确可靠的数据支撑和技术支撑。

本发明授权一种机器学习原子间相互作用势的修正方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种机器学习原子间相互作用势的修正方法，其特征在于，所述修正方法包括： 采用第一性原理计算得到训练集，利用所述训练集训练得到初始机器学习原子间相互作用势；所述训练集中的每一个小体系能够被区分为是否属于相变涉及的每一个物相，且一个小体系只能属于一个物相； 利用所述初始机器学习原子间相互作用势进行分子动力学模拟计算，分别得到各物相自由能修正值关于物质密度的函数； 利用各物相自由能修正值关于物质密度的函数分别对所述训练集中对应物相的各小体系进行修正，建立修正后的训练集； 利用修正后的训练集重新训练得到机器学习原子间相互作用势； 判断重新训练得到的机器学习原子间相互作用势是否满足修正目标，如果是则完成修正，得到修正后的机器学习原子间相互作用势，否则将重新训练得到的机器学习原子间相互作用势作为初始机器学习原子间相互作用势返回执行分子动力学模拟计算步骤； 分子动力学模拟计算过程具体包括： 将初始机器学习原子间相互作用势代入分子动力学模拟软件，计算得到选取的若干个相边界点涉及的两个物相自由能； 计算两个物相自由能的差值； 基于两个物相自由能的差值，确定各物相自由能的修正值； 根据相边界点各相的物质密度，计算得到各物相自由能修正值作为物质密度的函数。

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