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氮化硅(β-Si3N4)是当下最具应用前景的热透波材料, 其基础物性高温介电函数的精准测量对加快氮化硅基热透波材料的设计, 解决高超声速飞行器“黑障”问题具有重要意义. 本文以第一性原理数据为基本输入, 基于深度神经网络训练得到深度学习势, 然后运用深度学习分子动力学方法计算了氮化硅高温微波介电函数. 与传统经验势相比, 深度学习势的计算结果与实验结果在数量级上保持一致; 同时发现, 深度学习分子动力学在计算速度方面表现优异. 此外, 建立了氮化硅弛豫时间温度依变性的物理模型, 揭示了弛豫时间温度依变性规律. 本研究通过实现大规模高精度的分子动力学模拟计算了氮化硅高温微波介电函数, 为推动氮化硅基材料在高温热透波领域的应用提供了基础数据支撑.

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《氮化硅微波高温介电函数深度学习分子动力学模拟》

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文件号：296275

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