王娟
- 作品数：4 被引量：30H指数：3
- 供职机构：中国科学院计算机网络信息中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学一般工业技术更多>>
- 支撑材料基因工程的高通量材料集成计算平台被引量：16
- 2017年
- 总结材料计算和数据管理面临的挑战,阐述高通量材料集成计算的内涵,介绍我们在国内率先研制出的高通量材料集成计算平台和软件框架Mat Cloud.平台支持与不同高性能计算集群的动态绑定,基于图形化界面的第一性原理计算流程设计、持久化、解析和执行;大批量计算作业的生成、提交、运行监控,及容错和纠错的自动流程实现;支持数据的提取、规范化加工、及自动存储等.Mat Cloud形成了一个高通量材料集成计算软件框架,支持个性化插件的快速研发.
- 杨小渝王娟王娟宋健龙任杰曾雉宋健龙王宗国张平林海青
- 关键词：材料信息学MATCLOUD
- SQS二元合金设计的高通量方法和技术研究被引量：5
- 2016年
- 自2011年6月美国提出"材料基因组计划"以来,构建集成的高通量材料计算平台和数据库平台以加快新材料的研发已成为重要的基础性工作。高通量材料计算平台MatCloud提供了一个集成的材料自动流程计算框架,旨在为新材料的设计和计算提供一套通用的方法和技术。二元合金设计涉及到批量结构建模、结构筛选和性质计算问题,为了支持目前在合金设计中应用较广的特殊准随机结构SQS方法,研发了支持基于SQS二元合金设计的高通量自动流程计算相关算法和插件,并在MatCloud平台上进行了实现。该插件支持基于SQS的二元合金结构建模,高通量筛选和性质计算。实现了ZrxTi(1-x)合金弹性模量的自动流程计算,取得了预先设定的效果,提升了计算性能,从而帮助加快二元合金设计。
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- 基于混合学习算法的材料计算数据误差估计被引量：1
- 2018年
- 鉴于低误差的基于密度泛函理论的材料计算模拟数据在新材料设计与发现中的重要性,提出一种基于BP神经网络和粒子群优化(particleswarmoptimization,PSO)混合学习算法的材料计算数据误差估计建模方法。结合PSO的全局搜索和BP算法的局部搜索优点,将不含速度项的简化PSO算法和BP算法相结合,提出一种PSO和BP混合的学习方法(tsPSO-BP),用于训练材料计算模拟数据误差估计神经网络模型,并以立方晶系二元合金弹性常数计算模拟数据误差估计为应用实例。应用结果表明ts PSO-BP训练后的弹性常数计算模拟误差预测神经网络模型预测的C_(11),C_(12)和C_(44)的计算模拟数据误差的准确率分别达到88.19%,87.83%和88.26%。
- 王娟杨小渝杨小渝王宗国任杰
- 关键词：神经网络粒子群优化BP算法
- 基于材料基因组计划的计算和数据方法被引量：13
- 2016年
- 材料基因组计划的核心理念,是通过计算、数据和实验"三位一体"的方式,变革传统的主要基于经验和实验的"试错法"材料研发模式,把发现、开发、生产和应用新材料的速度提高到目前的两倍。它旨在建立一个新的以计算模拟和理论预测优先、实验验证在后的新材料研发文化,从而取代现有的以经验和实验为主的材料研发的模式。本文论述如何通过计算和数据的方法加快新材料研发,介绍帮助加快新材料发现的高通量集成计算基础平台和软件框架MatCloud。
- 杨小渝任杰王娟赵旭山王宗国宋健龙
- 关键词：材料信息学
