با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
Neural network aided development of a semi-empirical interatomic potential for titanium
شبکه عصبی به توسعه پتانسیل متقابل نیمه تجربی تیتانیوم کمک کرده است-2020 Artificial neural networks, utilizing machine learning techniques to uncover subtle and complex patterns in big
data problems, are able to condense large amounts of computationally expensive density functional theory and
ab initio results into classical force field potentials. However, in order to produce a computationally efficient
network, with minimal network architecture, a structural fingerprint whose components are highly correlated to
the per atom energy is necessary. In this paper, we demonstrate the effectiveness a structural fingerprint motivated
by the highly successful MEAM formalism by creating an artificial neural network containing a single
hidden layer of 20 nodes which provides a semi-empirical force field potential for elemental titanium. This
potential is suitable for dynamic calculations of α-, β-, and ω-titanium at a variety of temperatures. This potential
is able to achieve a number of results in agreement with DFT calculations which surpass classical potential
formalisms with comparable computational performance. Keywords: Machine learning | Neural networks | Titanium |
مقاله انگلیسی |
2 |
Data-mining the diaryl(thio)urea conformational landscape: Understanding the contrasting behavior of ureas and thioureas with quantum chemistry
داده کاوی چشم انداز تطابقی ادرار (تیو) اوره: درک رفتار متضاد اوره و تیوره با شیمی کوانتومی-2019 The conformations adopted by urea and thiourea functional groups influence catalysis and binding. We
combine data-mining with quantum chemical calculations to understand the differences in conformational
behavior for these two important structural motifs. We developed a Python tool to automate the
compilation of X-ray structural information and perform conformational clustering and visualization,
based on SMILES input. While diarylureas have an overwhelming preference for the anti,anti-conformer,
diarylthioureas adopt a mixture of anti,anti- and anti,syn-conformers. Computations show the anti,antithiourea
conformer is destabilized by out-of-plane rotations which avoid a steric clash with the sulfur
atom. These conformational preferences were studied computationally under a variety of conditions, and
apart from in the gas-phase, a preference for anti,anti-ureas was found. Consistent with experiments, this
preference increases in more polar environments. Quantitative predicted ratios are sensitive to the
computational treatment of solvation effects, with COSMO-RS giving more realistic amounts of the
anti,anti-conformer in THF and DMSO. Keywords: Conformational analysis | Density functional theory | Urea | Thiourea | Organocatalyst | X-ray structure | Solvation | Data-mining |
مقاله انگلیسی |
3 |
Global discovery of stable and non-toxic hybrid organic-inorganic perovskites for photovoltaic systems by combining machine learning method with first principle calculations
کشف جهانی پروسکوتیتهای آلی غیر آلی ترکیبی پایدار و غیر سمی برای سیستم های فتوولتائیک با ترکیب روش یادگیری ماشین با محاسبات اصلی-2019 Traditional trial-and-error methods seriously restrict and hinder the searching of high-performance functional
materials, especially when the search space is large. Rapid searching for advanced functional materials has
always been a hot research topic, and attracted a lot of experimental and theoretical research attention. Here, by
combining machine learning method with density functional theory (DFT) calculations, a target-driven method
is proposed here to speed up the discovery of hidden hybrid organic-inorganic perovskites (HOIPs) for photovoltaic
applications from 230808 HOIPs candidates which is almost two orders larger than previous studied.
After imposing two criterions, i.e., charge neutrality condition and stability condition, on potential HOIPs
candidates, followed by a machine learning (ML) screening, 686 orthorhombic-like HOIPs with proper bandgap
are selected. In machine learning screening, ensemble learning using three ML models, including gradient
boosting regression (GBR), supporting vector regression (SVR) and kernel ridge regression (KRR), are applied to
predict the bandgap of 38086 HOIPs candidates. 132 stable and non-toxic (Cd-, Pb- and Hg-free) orthorhombiclike
HOIPs are finally verified by DFT calculations with appropriate band gap for solar cells. In the present study,
not only a series of unexplored stable and non-toxic HOIPs are discovered for further experimental synthesis, a
new HOIPs database is constructed as well, thus beneficial to future functional material design. Keywords: Machine learning | Hybrid organic-inorganic perovskites | First principle calculations | Photovoltaics |
مقاله انگلیسی |
4 |
Machine learning models for solvent effects on electric double layer capacitance
مدلهای یادگیری ماشینی برای تأثیرات حلال بر خازن دو لایه برقی-2019 The role of solvent molecules in electrolytes for supercapacitors, representing a fertile ground for improving
the capacitive performance of supercapacitors, is complicated and has not been well understood.
Here, a combined method is applied to study the solvent effects on capacitive performance. To identify
the relative importance of each solvent variable to the capacitance, five machine learning (ML) models
were tested for a set of collected experimental data, including support vector regression (SVR), multilayer
perceptions (MLP), M5 model tree (M5P), M5 rule (M5R) and linear regression (LR). The performances of
these ML models are ranked as follows: M5P > M5R > MLP > SVR > LR. Moreover, the classical density
functional theory (CDFT) is introduced to yield more microscopic insights into the conclusion derived
from ML models. This method, by combining machine learning, experimental and molecular modeling,
could potentially be useful for predicting and enhancing the performance of electric double layer capacitors
(EDLCs). Keywords: Solvent effects | Electric double layer capacitance | Machine learning | Classical density functional theory |
مقاله انگلیسی |
5 |
Ultra-high temperature ceramics melting temperature prediction via machine learning
پیش بینی دمای ذوب سرامیک درجه حرارت فوق العاده بالا از طریق یادگیری ماشین-2019 Melting temperature has great influence on the high temperature properties and working temperature limits of
ultra-high temperature ceramics (UHTCs) In order to bypass the challenge in the measurement of ultra-high
melting points, this paper proposed a novel method to predict UHTCs melting temperature via machine learning.
A dataset including more than ten thousand melting temperature data has been established, which covers 8
elements and most of the known non-oxide UHTCs. We built up an element to ceramic system framework by
back propagation artificial neural network (BPANN) with the accuracy approaching to 90% and the correlation
coefficients approaching to 0.95. Our work provides a probability to get the high accuracy melting temperature
of UHTCs, and a more convenient way to develop novel materials with higher working temperature. The given
case of melting temperature prediction of Hf-C-N ceramics proves the generality of the artificial neural network
(ANN). An inter-validation of melting temperature prediction using our network with materials thermodynamics
and density functional theory (DFT) has been demonstrated, indicating that our network is of powerful prediction
ability. Keywords: Ultra-high temperature ceramics | Machine learning | Melting temperature prediction |
مقاله انگلیسی |
6 |
Integration of machine learning approaches for accelerated discovery of transition-metal dichalcogenides as Hg0 sensing materials
ادغام رویکردهای یادگیری ماشین برای کشف سریع شتاب دیکلوژنوئیدهای فلز انتقالی به عنوان مواد حسگر Hg0-2019 The detrimental impact of urban airborne Hg0 from fossil fuel utilization has necessitated the discovery and development
of Hg0 sensing materials for effective Hg0 detection and mitigation of the pollutant. Earlier studies have
hypothetically and experimentally supported 2-dimensional transition-metal dichalcogenides (2D TMDCs), particularly
MoS2 to have excellent performance for Hg0 removal. However, the potential of other TMDCs is yet to be investigated
for Hg0 sensor application. In this study, a total of 28 transition metals within periods 4–6 of the periodic table,
excluding the lanthanides series, were examined. To ensure proper data management flow, a high-throughput data
mining approach with integrated machine learning and cheminformatics simulation approaches is developed. The
systemic approach integrates the Pymatgen, Factsage, Aflow and density functional theory simulation tools for accelerated
discovery of suitable TMDCs from raw data via the chemical vapour reaction route. Predicted results showed
that TiS2, NiS2, ZrS2, MoS2, PdS2 and WS2 exhibited TMDCs characteristics. Furthermore, first-principles calculation
shows Hg-uptake capacity is in the order NiS2 > PdS2 > TiS2 > ZrS2 > WS2 > MoS2, while Hg sensing response is
in the order PdS2 > MoS2 > WS2 > ZrS2 > NiS2 > TiS2. Accordingly, PdS2 depicted to be the most suitable
TMDCs for airborne Hg0 sensor application. The proposed systemic approach is an initial platform for materials discovery
using integrated machine learning approaches and is well-suited for the screening and the discovery of new
materials based on component-oriented structures. Keywords: Atmospheric Hg0 sensor | Data mining | 2D TMDCs | Machine learning | DFT |
مقاله انگلیسی |
7 |
خواص ساختاری و الکتریکی برای نانو کریستال InGaP حامل دارو دیامانتن
سال انتشار: 2017 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 6 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 12 فناوری نانو برای پیشرفت انتقال دارو در یک شماری از راه ها بکار برده می شود. یکی از این راه ها از طریق حامل های دارویی ساخته شده است. ذرات با اندازه نانو برای انتقال دارو برای جذب دارو از طریق درمان استنشاقی بهینه شده است. مدل سازی و شبیه سازی برای پارامترهای نانو ذرات برای 5- فلورواراسیل همراه ایندیوم گالیوم فسفید در ساختار دیامانتن همراه برنامه گوسین 09 فراهم اماده است. تئوری تابع دانسیته برای نانوکریستال In5Ga2P7، داروی 5 فلورواراسیل استفاده شده است. بهینه سازی فرکانس های اضافی در لایه های حالت پایه PBEPBE، تابع پایه 3-21G مورد بررسی قرار گرفته است. بار برای تمام برابر با بار صفر در نظر گرفته شده است. تئوری اربیتال مولکولی برای یافتن انرژی بالاترین اربیتال مولکولی پر شده HOMO و پایین ترین اربیتال مولکولی خالی LUMO مورد استفاده قرار می گیرد. انرژی کل، پتانسیل یونیزاسیونی و الکترون خواهی برای نانو کریستال In5Ga2P7 همراه با داروی 5 فلورو اراسیل محاسبه می شود.
لغات کلیدی: مدل سازی | شبیه سازی | دیامانتن | حامل دارو | تئوری تابع چگالی و نانو کریستال |
مقاله ترجمه شده |
8 |
خواص هندسی، الکترونی، و نوری ازکاتیون با جایگزینی تک و چند تایی نانولوله تیتانیوم دی اکسید
سال انتشار: 2017 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 17 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 21 خواص ساختاری، پایداری، الکترونیکی و نوری از فلز جایگزینی تک و چند تایی کالبد نانولوله ، به عبارت دیگر با توضیح دادن پتانسیل های دیگر برای کاربردهای کاتالیتیکی نوری، ارزیابی شده است. متوجه شده ایم که جایگزینی در نانولوله نسبت به سایر اتصالات نانولوله پایداری بیشتری دارد. تمام افزودنی ها دارای شکاف پیوند کمتر، کاهش وابستگی در اشباع و انواع دیگر جایگزینی ها دارد. به طور مشابه، در اینجا یک جابجایی قرمز در خواص نوری برای تمام انواع جایگزینی ها موجود است. حتی در میان یک جایگزینی تک نانولوله شکاف پیوند کمتر دارد، این سیستم برای شکاف اب، در مغایرت با و جایگزینی تک در نانولوله مناسب نیست. به عبارت دیگر، جایگزینی چند تایی در بالا بردن خواص کاتالیستی نوری از هزارن اتصال نشان داده نمی شود.
کلمات کلیدی: نانولوله | تیتانیا | دوپینگ فلز | خواص الکترونیکی و نوری | نظریه تابعی چگالی
|
مقاله ترجمه شده |
9 |
خواص ساختاری و الکترونی از حامل داروی SWGaPNT
سال انتشار: 2017 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 5 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 12 برهمکنشی از داروی 5-فلورواراسیل همراه نانولوله تک دیواره گالیوم فسفید (4, 0) ، (SWGaPNT)، به وسیله استفاده از مکانیک کوانتومی مورد مطالعه قرار گرفت. تمام محاسبات با استفاده از روش تئوری تابعی چگالی هیبریدی (DFT/B3LYP) و تابع پایه استاندارد 6-31G∗ فراهم شده است. توصیف کوانتوم مولکولی و انالیز اربیتال مرزی در سیستم نانولوله و دارو مطالعه شده است. (SWGaPNT) و کاربردهای انها به عنوان انتقال دهنده دارو مورد بحث قرار گرفت. نتایج نشان داده است که (SWGaPNT) می توان به عنوان یک وسیله انتقال دهنده مناسب دارو 5- فلورواراسیل مطابق با سیستم بیولوژیکی نقش ایفا کند.
کليدواژگان: تابع رفتار تراكم (DFT) | SWGaPNT | تحویل دارو | 5-فلورووراكسیل (5FU) |
مقاله ترجمه شده |
10 |
A parallel orbital-updating based plane-wave basis method for electronic structure calculations
A parallel orbital-updating based plane-wave basis method for electronic structure calculations-2017 Motivated by the recently proposed parallel orbital-updating approach in real space
method [1], we propose a parallel orbital-updating based plane-wave basis method for
electronic structure calculations, for solving the corresponding eigenvalue problems. In
addition, we propose two new modified parallel orbital-updating methods. Compared to
the traditional plane-wave methods, our methods allow for two-level parallelization, which
is particularly interesting for large scale parallelization. Numerical experiments show that
these new methods are more reliable and efficient for large scale calculations on modern
supercomputers.
Keywords: Density functional theory | Electronic structure | Plane-wave | Parallel orbital-updating |
مقاله انگلیسی |