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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种镁锂合金深度学习势函数构建方法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：CN118278277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410394688.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种镁锂合金深度学习势函数构建方法是由丁志刚;孙寅灿;阚金成设计研发完成，并于2024-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种镁锂合金深度学习势函数构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种镁锂合金深度学习势函数构建方法，该方法包括通过高通量密度泛函理论计算得到稳定状态不同浓度镁锂合金的晶格常数和弹性常数；镁锂合金不同晶面的表面能以及不同滑移系的广义层错能曲线，获取所有构型的能量、原子受力信息；利用深度学习软件DeePMD‑kit对DFT数据集进行训练、测试，并拟合得到了Mg‑Li合金深度学习势函数模型。本发明采用上述的镁锂合金深度学习势函数构建方法，得到的Mg‑Li势函数模型在预测基面层错能随Li原子浓度变化趋势与DFT计算结果一致，解决了经典MEAM势函数无法准确预测基面层错能随Li浓度变化趋势的问题。

本发明授权一种镁锂合金深度学习势函数构建方法在权利要求书中公布了：1.一种镁锂合金深度学习势函数的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，利用Materials studio建立二元镁锂合金模型，通过随机置换Mg原子形成不同Li含量的镁锂合金模型下；采用VASP对材料的初始晶体结构进行结构优化，以便于获得材料的晶格常数； 步骤2，利用步骤一获得的晶格常数构建模型，通过对晶胞施加变形矩阵得到镁锂合金的弹性常数C11、C12、C13、C33和C44； 步骤3，用步骤一获得的晶格常数构建模型，采用VASP将切好之后的slab模型全放开进行结构优化，计算位于镁锂合金不同晶面的表面能，步骤4，用步骤一获得的晶格常数构建模型，采用VASP将滑移面上部分原子沿着滑移面滑移不同柏氏矢量计算镁锂合金不同滑移系的广义层错能曲线； 步骤5，将上述步骤计算结果OUTCAR中不同构型对应的能量、原子受力作为训练数据集，利用深度学习软件DeePMD‑kit训练学习不同原子间作用力得到镁锂合金势能模型； 应变后体系总能量随应变分量的变化表示为： 其中，ei，ej分别为不同方向上的应变分量，Cij为不同方向上弹性常数，再利用应变能公式进行二次项系数拟合，其中二次项系数是晶体的弹性常数或弹性常数的线性组合，应变能公式如下： 式中，ΔE是施加了应变后晶体能量的变化，V是晶体的平衡体积，δ是应变量，C11、C12、C13、C33和C44分别为弹性常数的独立分量。

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