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龙图腾网获悉钢研国际新材料创新中心(深圳)有限公司申请的专利一种多元铁钴合金的势函数训练方法、装置及存储介质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：CN121354726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511892082.X，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种多元铁钴合金的势函数训练方法、装置及存储介质是由成海霞;宋敏慧;侯雅青;毕中南;李小群;米志杉;王殿武;辛梦婷设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多元铁钴合金的势函数训练方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多元铁钴合金的势函数训练方法、装置及存储介质，应用于材料分析技术领域，包括：通过采集不同铁钴合金构型，并对构建的神经网络模型进行训练得到初始势函数，通过预设的损失函数使得初始势函数对构型性质的预测与第一性原理计算结果高度吻合，保证了模拟的准确性；将主动学习框架与针对性的数据采样策略相结合，将多种类型的构型纳入目标训练集，通过目标训练集训练得到最终势函数，显著增强了最终势函数的稳健性和对未知构型的泛化能力，对铁钴合金材料的设计与开发具有重要的指导意义，填补了多元铁钴合金领域缺乏可靠势函数的空白，为准确预测该体系在不同温度和应变条件下的力学行为及相变过程提供了强大的模拟工具。

本发明授权一种多元铁钴合金的势函数训练方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多元铁钴合金的势函数训练方法，其特征在于，所述方法包括： 采集不同铁钴合金构型，分别获取不同铁钴合金构型的构型数据，基于不同铁钴合金构型的构型数据构建初始训练集； 所述采集不同铁钴合金构型包括： 构建不同钴元素浓度的FeCo合金； 对所述不同钴元素浓度的FeCo合金通过随机替换掺杂不同浓度的钨元素以及铼元素，并在不同温度下进行从头算分子动力学模拟，根据模拟结果采集多个铁钴合金构型； 将所述初始训练集中不同铁钴合金构型的构型数据转换成模型训练输入； 构造神经网络模型，所述神经网络模型采用单隐藏层的前馈神经网络，输入层是模型训练输入，输出层是预测的原子性质； 通过所述初始训练集对构造的神经网络模型进行迭代训练，得到初始势函数； 通过所述初始势函数持续进行分子动力学模拟，通过不确定性评估获取目标轨迹构型； 对所述目标轨迹构型进行主动学习采样，并扩充采样范围以及扩展空间构型，结合所述初始训练集得到目标训练集； 所述对所述目标轨迹构型进行主动学习采样包括： 通过所述目标轨迹构型扩充铁钴合金的晶体结构类型以及掺杂元素浓度范围，在不同温度下进行蒙特卡洛分子动力学模拟以及拉伸压缩，并通过主动学习策略对模拟轨迹进行采样，得到第一主动学习采样数集； 所述扩充采样范围包括： 对所述第一主动学习采样数集中的目标晶体结构类型的掺杂元素浓度范围进行扩大，在蒙特卡洛分子动力学模拟以及拉伸压缩的参数保持不变的前提下，继续通过主动学习策略对模拟轨迹进行采样，得到第二主动学习采样数集； 所述扩展空间构型包括： 从分析模拟软件中下载目标铁钴合金化合物以及构建铁sigma3和5晶界，扩展掺杂元素浓度范围，并使用主动学习策略对模拟轨迹进行采样，得到扩展采样构型数集； 所述目标训练集包括： 将所述初始训练集、第一主动学习采样数集、第二主动学习采样数集以及扩展采样构型数集进行合并，得到目标训练集； 通过所述目标训练集对所述初始势函数进行迭代训练，得到最终势函数。

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