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基于DFT与机器学习的GaN电子能带预测及其应变调控
1
作者
曾言
卞维啸
+1 位作者
钟礼
李孝宝
《应用力学学报》
北大核心
2025年第1期21-28,共8页
由于氮化镓(GaN)出色的电学和力电耦合性质,其已成为备受关注的功率半导体材料。其中,电子能带特性和带隙大小是评价半导体材料的重要指标之一。尽管第一性原理计算方法在能带特性预测方面具有高精度的优势,但该方法需要大量计算资源。...
由于氮化镓(GaN)出色的电学和力电耦合性质,其已成为备受关注的功率半导体材料。其中,电子能带特性和带隙大小是评价半导体材料的重要指标之一。尽管第一性原理计算方法在能带特性预测方面具有高精度的优势,但该方法需要大量计算资源。随着人工智能和数据技术的快速发展,机器学习在新材料的研发和研究中得到了广泛应用。通过基于第一性原理计算得到的不同应变状态下GaN晶体电子能带作为特征量的训练集,利用神经网络方法对整个弹性应变空间的能带进行预测。研究结果表明,GaN晶体在受到不同组合的拉伸、压缩和剪切应变作用下,可以由导体转变为带隙最大为6 eV的间隙半导体。通过验证发现,基于神经网络学习算法的预测误差最大为2%。结果表明,神经网络机器学习方法与第一性原理计算相结合,可显著提升半导体材料电子性质预测的效率和精度。
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关键词
第一性原理计算
能带预测
应变调控
神经网络
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职称材料
题名
基于DFT与机器学习的GaN电子能带预测及其应变调控
1
作者
曾言
卞维啸
钟礼
李孝宝
机构
合肥工业大学土木与水利工程学院
出处
《应用力学学报》
北大核心
2025年第1期21-28,共8页
基金
安徽省自然科学基金资助项目(No.2208085MA17)
合肥工业大学大学生创新创业资助项目(No.S202310359105)。
文摘
由于氮化镓(GaN)出色的电学和力电耦合性质,其已成为备受关注的功率半导体材料。其中,电子能带特性和带隙大小是评价半导体材料的重要指标之一。尽管第一性原理计算方法在能带特性预测方面具有高精度的优势,但该方法需要大量计算资源。随着人工智能和数据技术的快速发展,机器学习在新材料的研发和研究中得到了广泛应用。通过基于第一性原理计算得到的不同应变状态下GaN晶体电子能带作为特征量的训练集,利用神经网络方法对整个弹性应变空间的能带进行预测。研究结果表明,GaN晶体在受到不同组合的拉伸、压缩和剪切应变作用下,可以由导体转变为带隙最大为6 eV的间隙半导体。通过验证发现,基于神经网络学习算法的预测误差最大为2%。结果表明,神经网络机器学习方法与第一性原理计算相结合,可显著提升半导体材料电子性质预测的效率和精度。
关键词
第一性原理计算
能带预测
应变调控
神经网络
Keywords
first-principles simulation
electronic band structure
strain engineering
neural network method
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于DFT与机器学习的GaN电子能带预测及其应变调控
曾言
卞维啸
钟礼
李孝宝
《应用力学学报》
北大核心
2025
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