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龙图腾网获悉之江实验室;中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请的专利一种结合人工智能和多尺度计算的相场法参数的计算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：CN118675662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410684754.7，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种结合人工智能和多尺度计算的相场法参数的计算方法是由徐涛;吴承胜;朱玉泉;张菁桐设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合人工智能和多尺度计算的相场法参数的计算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合人工智能和多尺度计算的相场法参数的计算方法，包括：计算材料的有效哈密顿法输入参数；构建材料的有效哈密顿模型；进行蒙特卡洛模拟得到材料在不同掺杂浓度下且有限温度范围内的材料信息；利用神经网络和PSO算法获得不同掺杂浓度的Landau能系数；利用最小二乘法对Landau能系数进行拟合得到Landau能系数关于掺杂浓度的函数，并利用贝叶斯优化法进行优化；进行DFT计算得到待设计的新材料的各项能量，并通过拟合得到材料相场的输入参数；进行材料的相场法模拟，获得目标条件下待设计的新材料的物理性能；该方法实现了微观、晶格、介观、宏观下的多尺度模拟，并利用人工智能将不同尺度下的不同计算方法的参数连接起来，其计算结果更为可靠准确。

本发明授权一种结合人工智能和多尺度计算的相场法参数的计算方法在权利要求书中公布了：1.一种结合人工智能和多尺度计算的相场法参数的计算方法，其特征在于：该方法包括下列步骤： S1、获取待设计的新材料的晶体结构、晶格常数以及势函数，利用第一性原理进行高通量计算，得到材料的有效哈密顿法输入参数； S2、基于第一性原理，以材料的应变和极化软膜作为自由度，构建材料的有效哈密顿模型； S3、根据步骤S1得到的参数，利用蒙特卡洛模拟对所述的有效哈密顿模型进行模拟；通过模拟得到材料在不同掺杂浓度下的平均结构，根据所述的不同掺杂浓度下的平均结构得到在多种掺杂浓度下且有限温度范围内的材料信息，所述材料信息包括居里温度点、极化强度以及介电常数； S4、基于步骤S3得到的材料信息，利用神经网络对所述材料信息进行优化，得到优化后的材料信息；将优化后的材料信息作为待拟合的数据，利用PSO算法进行拟合获得不同掺杂浓度的Landau能系数； S5、利用最小二乘法，以掺杂浓度为自变量，对步骤S4得到的Landau能系数进行拟合，得到Landau能系数关于掺杂浓度的函数； S6、利用贝叶斯优化法对步骤S5得到的关于掺杂浓度的函数进行优化，得到优化后的关于掺杂浓度的函数； S7、使用VASP软件进行DFT计算得到待设计的新材料的耦合能、弹性能以及梯度能； S8、基于步骤S7得到的各项能量，通过拟合得到材料相场的输入参数，所述材料相场的输入参数包括弹性系数张量cijkl、梯度系数张量以及电致伸缩张量 S9、根据得到的所述优化后的关于掺杂浓度的函数以及所述材料相场的输入参数，进行材料的相场法模拟，获得目标条件下待设计的新材料的物理性能； S10、基于步骤S8得到的所述物理性能，设计具有该物理性能的新材料。

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