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材料数据库

材料数据库的相关文献在1992年到2022年内共计107篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、一般工业技术、金属学与金属工艺 等领域,其中期刊论文89篇、会议论文9篇、专利文献1178499篇;相关期刊77种,包括河南工业大学学报(社会科学版)、国际学术动态、材料导报等; 相关会议9种,包括第二届“21世纪”试验技术与试验机研讨会、中国工程院化工·冶金与材料工程学部第六届学术会议、第二届全国材料计算与模拟学术会议等;材料数据库的相关文献由262位作者贡献,包括吕允文、孙瑞侠、杨瑞成等。

材料数据库—发文量

期刊论文>

论文:89 占比:0.01%

会议论文>

论文:9 占比:0.00%

专利文献>

论文:1178499 占比:99.99%

总计:1178597篇

材料数据库—发文趋势图

材料数据库

-研究学者

  • 吕允文
  • 孙瑞侠
  • 杨瑞成
  • 王越
  • 羊海棠
  • 袁敏
  • 袁晓波
  • 骆静
  • 余钢
  • 刘芳宁
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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    • 施思齐; 涂章伟; 邹欣欣; 孙拾雨; 杨正伟; 刘悦
    • 摘要: 储能电池的关键是材料。继实验观测、理论研究和计算模拟之后,数据驱动的机器学习具有快速捕捉材料成分-结构-工艺-性能间复杂构效关系的优势,有望为电化学储能材料的研发提供新的范式。本文从结构化和非结构化数据驱动两方面,系统评述了机器学习在电化学储能材料研究中的最新进展。全面概括了可用于电化学储能材料机器学习的国内外材料数据库,分析了其数据的收集、共享和质量检测存在的问题;重点阐述了电化学储能材料中机器学习的工作流程和应用,包括结构化数据驱动下数据收集、特征工程和机器学习建模以及图形、表征图像和文献文本这类非结构化数据驱动下的模型构建和应用。进一步,厘清电化学储能材料领域机器学习面临的三大矛盾且给出对策,即高维度与小样本数据的矛盾与协调、模型复杂性与易用性的矛盾与统一、模型学习结果与专家经验的矛盾与融合,并提出构建“领域知识嵌入的机器学习方法”有望调和这些矛盾。本文将为机器学习在电化学储能材料设计和性能优化中的应用提供参考。
    • 郑学森; 王宝昆
    • 摘要: 材料是汽车零部件的基础,在汽车零部件一致性乃至整车一致性保障方面起到至关重要的作用。借助5M1E工作法并运用设计防错技术,通过组建材料设计一致性工作团队,优化车用工程材料体系架构和材料标准溯源研究,以一体化研究和材料数据库建设为主线实现材料信息数据的标准化、集成化、共享化目标,建立完善产品开发过程设计选材管理流程,提出材料设计一致性控制策略,为最终的零部件与整车一致性保障奠定基础。
    • 徐明琦; 王学双; 李剑钊; 王浩然; 谢文才
    • 摘要: 总结汽车产品开发阶段的材料技术应用及管理工作,包括材料数据库建设与应用、新材料应用研究、材料成本目标与达成、材料评审、材料试验、材料认可、材料问题解决、材料技术改进等。简述工作内容及关注事项,以期指导材料技术人员深入参与产品开发,为提升产品力提供技术支撑。
    • 孔维悦; 林紫威; 李鑫; 黄琪; 朱雷
    • 摘要: 传统材料科学的“试错式”研究方法日益成为限制现代材料工业发展与突破的瓶颈,而材料基因组技术作为材料科学研究的革新技术,可以加速新材料的研发和应用,缩减研究成本和周期,成为当下研究的热点。本文围绕材料基因组技术,介绍了高通量实验、高通量计算与材料数据库三大要素的主要内容和典型研究范例。重点梳理了材料基因组技术在集成电路领域的研究进展,指出了集成电路材料研发的复杂性和广阔的可优化空间,提出了要结合材料基因组技术加速集成电路材料的创新,促进未来集成电路材料领域的发展。
    • 孙志梅; 王冠杰; 张烜广; 周健
    • 摘要: 在未知材料化学成分和性能关系的情况下,通过传统的“试错-纠错”方法研发具有特定功能的新材料成本高且经常失败。随着人工智能和数据驱动的第四科学范式的发展,材料基因工程(MGE)已经成为材料设计与研发的新模式。综述了材料基因工程中高通量计算、材料数据库和人工智能方法的研究进展。介绍了材料高通量计算常用的框架和方法;阐述了材料数据库在材料数据类型和数据标准两方面的发展现状和有待解决的难题;总结了人工智能方法在材料关键基础问题中的应用。从高通量可视化计算方法、材料多类型数据库和可视化机器学习框架三方面重点证述了自主开发的多尺度集成可视化的高通量自动计算和数据管理智能平台ALKEMIE。展望了材料基因工程未来的发展趋势。
    • 李嘉欣; 王香; 董卉羚; 韩建兴
    • 摘要: 近年来,随着我国海洋资源开发不断走向深水,海洋工程装备对材料的性能要求不断提高,设计和开发高性能钢铁材料已经成为海洋工程材料的主要发展趋势之一.应用传统的"试错法"开发新材料虽然能避开物理机制不明的制约,但研发周期长、成本高、效率低."材料基因组"思想应运而生,材料的设计逐渐由"炒菜式"向理性设计改变.而材料基因工程以"研发周期缩短一半、研发成本降低一半"为目标,为新材料的研发提供了新的方向.文中在对材料基因工程的基础理论与方法、关键技术、发展现状等方面总结分析的基础上,提出了海洋工程用钢材料基因化的设计思路.短期来看可以缩短研发周期同时降低成本,长期来看还可以实现海洋工程用钢的按需设计,充实钢铁材料数据库,为后续的材料计算与开发提供依据.
    • 刘涛; 邓永和; 高明; 张宇文; 谭恒博; 文大东
    • 摘要: 随着大数据技术的进一步发展,机器学习技术和数据挖掘技术已经成为材料科学领域的研究热点.但是目前的材料信息很少有与物理相关的属性可供搜索,通常只显示直接计算或测量的数据,然而材料物质属性具有内在的相互关联.本文从材料属性知识图谱建设方法、材料数据库的建设及使用、材料属性的分析与利用等方面论述了材料属性知识图谱的发展趋势.结果表明,材料数据库的建立与发展为知识图谱的建设提供了充足的数据来源,为后续研究奠定了坚实的基础.在材料属性数据库的建设、发展和应用过程中还存在许多的问题有待解决,材料属性知识图谱的建设与发展道阻且长.
    • 摘要: 近日,西南铝生产的5×××系两个合金汽车板材料通过了上汽集团实验室数据阶段认证。汽车板是西南铝的重点产品,此次认证通过意味着西南铝的汽车板产品进入了上汽集团材料数据库,具备了新项目备选条件,为西南铝进一步快速抢占国内汽车板市场打下了良好基础。
    • 靳爱民(摘译)
    • 摘要: 斯坦福大学的科学家找到了一种新的固态锂离子电解质,预计这种电解质有更高的离子电导率、更好的电化学稳定性、更低的成本和质量密度。由锂、硼和硫制成的这种新材料可以提高电动汽车、笔记本电脑等设备的安全性和电化学性能。此研究论文发表在《Applied Materials&Interfaces》杂志上。为了寻找可靠的固体电解质,该研究论文的第一作者Sendek与同事在2016年开发了一种计算机程序,在12000多种含锂化合物材料数据库中进行筛选。
    • 徐志祥; 李权辉; 段东明
    • 摘要: 材料数据对材料的加速设计有重要指导意义,本研究通过收录世界各国标准体系、企业产品数据及研发数据,以材料类别、形状、化学成分及力学性能等通用标准对原有数据进行二次归纳,形成了更便于以材料特性为关键词检索的数据查询系统。通过运用大数据匹配技术实现产品对标/定制、焊材智能选配、研发数据关联共享、质量滤波/管控、云检测/云制备服务,搭建了南钢数字研发及材料数据库平台。
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