دانلود و نمایش مقالات مرتبط با Density functional theory::صفحه 1
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

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). 

نتیجه جستجو - Density functional theory

تعداد مقالات یافته شده: 31
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
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 3739 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 3739 :::::::: افراد آنلاین: 85