基于数据挖掘的材料设计和优化

陆文聪

上海大学材料基因工程研究院

摘要

利用数据挖掘方法可以从材料数据中学习到经验规律并用于预测未知材料体系。材料形成规律和服役性能与其诸多影响因素之间的关系错综复杂，综合运用各种数据挖掘方法，具体问题具体分析，可以建立基于数据挖掘的材料设计和优化模型，用以预测新材料的形成和性能优化条件，达到加快新材料发现和性能优化的目的。本报告结合具体材料设计和优化问题介绍材料数据挖掘方法和应用案例，包括基于模式识别的三元合金相形成规律、基于支持向量回归的钙钛矿材料奈尔温度预报模型等。在材料基因工程研究背景下，基于数据挖掘的材料设计和优化方法有望结合人工智能等方法，在加快新材料研发的进程中发挥越来越重要的作用。

 DOI: 10.12110/firstfmge.20171121.413