机器学习势函数揭示玻璃固态电解质离子输运与力学性能的微观结构机制
丹麦奥尔堡大学团队利用基于机器学习原子间势的分子动力学模拟,揭示了硫系/卤系玻璃固态电解质中硼-硫与磷-硫网络相互作用如何调控锂离子电导率和力学延展性,为全固态锂电池电解质设计提供了原子级设计准则。
共 2 篇 · B910化工 · AI 化学信息库
丹麦奥尔堡大学团队利用基于机器学习原子间势的分子动力学模拟,揭示了硫系/卤系玻璃固态电解质中硼-硫与磷-硫网络相互作用如何调控锂离子电导率和力学延展性,为全固态锂电池电解质设计提供了原子级设计准则。
研究团队在《Light: Science & Applications》发表硫硒化物玻璃(S60Se40)研究成果,该材料在保持0.62-21微米宽波段红外透射的同时,实现647%极限拉伸应变、约80%应变恢复、室温自修复和形状记忆功能。杨氏模量仅0.0037GPa,为传统红外玻璃的数百分之一,解决了红外光学材料脆性的长期挑战。