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机器学习力场在热中子散射评估中的应用

计算材料学 2025-09-16 16:01
文章摘要
背景：热散射定律（TSLs）用于捕捉化学键与晶体结合对中子热化的影响，传统评估方法基于温度无关的振动谱，忽略了温度变化对声子谱的影响。研究目的：提出利用机器学习势函数（MLP）生成TSL材料模型的新方法，以氢化钇（YHx）为例验证MLP在预测声子谱温度依赖性上的有效性。结论：MLP方法能有效纳入温度引起的声子效应，提升中子散射预测精度，为核反应堆设计提供高保真数据，降低临界计算不确定性。
机器学习力场在热中子散射评估中的应用
查看文献： Machine-learned force fields for thermal neutron scattering law evaluations
查看期刊： Annals of Nuclear Energy
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