CN115146535B 一种半导体材料机器学习力场开发方法 （哈尔滨工业大学）_第1页
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文档简介

US2022189586A1,2022.本发明提供了一种半导体材料机器学习力含PKA的MD模拟构象的势能和原子受力信息；将MD模拟和含PKA的MD模拟中的构象势能和原子受发明使用经验力场进行含PKA的MD模拟，之后使从而实现了建立准确表征材料中辐照缺陷演化2步骤S1：使用VASP软件进行半导体材料的第一原理分子步骤S2：使用经验力场对含PKA的半导体材料进行分子动力步骤S3：利用所述VASP软件对所述含PKA的分子动力学模拟轨迹中的构象进行单点能步骤S4：将所述步骤S1获得的分子动力学模拟中和步骤S3获得的含PKA的分子动力学模拟构象的势能和原子受力信息作为数据库，通过训2.根据权利要求1所述的半导体材料机器学习力场开发方法，其特征在于，所述使用导体材料的多个温度多个压强下的所述第一原理分在LAMMPS软件中进行分子动力学模拟，并从所述LAMMPS软件中获取所述含PKA的分子动力5.根据权利要求1所述的半导体材料机器学习力场开发方法，其特征在于，所述利用VASP软件对所述含PKA的分子动力学模拟轨迹中的构象进行单点能计算包括：设置泛函文3[0003]本发明为了解决半导体材料在极端环境下辐照缺陷演化仿真使用的分子动力学[0007]步骤S3：利用所述VASP软件对所述含PKA的分子动力学模拟轨迹中的构象进行单信息和步骤S3获得的含PKA的分子动力学模拟构象的势能和原子受力信息作为数据库，通用所述VASP软件进行所述半导体材料的多个温度多个压强下的所述第一原理分子动力学4[0012]较佳地，所述利用VASP软件对所述含PKA的分子动力学模拟轨迹中的构象进行单[0017]本发明通过使用经验力场进行含PKA的分子动力学模拟，之后使用第一原理计算了建立准确表征半导体材料中辐照缺陷演化过程的半导体材料型半导体材料的设计和应用方面有着明显的优势和[0020]图2为本发明实施例的半导体材料机器学习力场训练集和测试集上势能和原子受[0022]图4为本发明实施例中能量为1000eV的PKA碰撞单晶硅产生的弗伦克尔缺陷随时5[0028]步骤S3：利用VASP软件对所述含PKA的分子动力学模拟轨迹中的构象进行单点能信息和步骤S3获得的含PKA的分子动力学模拟构象的势能和原子受力信息作为数据库，通[0030]本实施例通过使用经验力场进行含PKA的分子动力学模拟，之后使用第一原理计受力信息和步骤S3获得的含PKA的分子动力学模拟构象的势能和原子受力信息作为数据训练起始学习率一般取0.005，结束学习率一般在1.0E-8和1.0E-7之间，训练批次一般取[0036]利用本实施例开发的最终机器学习力场，作为半导体材料分子动力学模拟的力6[0041]由表1可以看出，通过本实施例的半导体材料机器学习力场计算得到的单晶硅的[0042]由图3可以看出，本实施例开发的半导体材料机器学习力场结果(ML)和第一原理[0045]由图4可以看出，使用本实施例开发的半导体材料

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