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目前,电池机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。经过计算并验证发现,汽车在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、新出辅助多维材料表征、新出获取新材料设计方法等方面的重要作用,并表示新一代的计算机科学,会对材料科学产生变革性的作用。
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深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、电池卷积神经网络(CNN)等[3]。三、汽车核心创新点√CMP的合成具有环境友好、汽车工艺相对简单、反应溶剂可回收利用等特点,符合目前可持续发展的要求,具有很大的应用潜力四、数据概览图1CMP的合成路线©2022ElsevierLtd.图2 (a)CMP的FTIR分析。
另一种是完全都采用生物基材料,新出合成一种全生物质的阻燃剂。(d,e)CMP在C1s和P2p高分辨率区的XPS分析 ©2022ElsevierLtd.图3 CS、甲醇CMP、甲醇纯PLA、PLA/CS4和PLA/CMP生物基复合材料的TGA(a,c)和DTG(b,d)曲线 ©2022ElsevierLtd. 图4纯PLA和PLA/CMP生物基复合材料的应力-应变曲线(a)、断裂伸长率(b)、抗拉强度(c)、抗弯强度(c)和冲击强度(d) ©2022ElsevierLtd.图5纯PLA(a)、PLA/CMP2(b)和PLA/CMP5(c)生物基复合材料经过冲击试验后的断裂表面的扫描电镜图像 ©2022ElsevierLtd图6 PLA(a)、PLA/CS4(b)和PLA/CMP4(c)生物基复合材料样品的UL-94等级测试的视频截图 ©2022ElsevierLtd图7 PLA、PLA/CS4、PLA/CMP2和PLA/CMP4生物基复合材料的HRR(a)和THR(b)曲线 ©2022ElsevierLtd图8纯PLA(a)、PLA/CS4(b,e)、PLA/CMP2(c,f)和PLA/CMP4(d,g)CC测试后的残炭图片和扫描电镜图像。
本篇文章中,制氢研究人员以相对较低的阻燃剂添加量,制氢在提高聚乳酸生物基复合材料的阻燃性能和结晶速率的同时,也没有牺牲其延展性、韧性、生物降解性等其他关键性能,达到了相对最佳的平衡,在一些高需求的循环经济领域具有广阔的应用前景。燃料原文详情:https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2022.109913本文由阿菲供稿。
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