分子動力学法と機械学習を用いた高イオン伝導固体酸化物材料の探索

• 資料種別: 記事
• タイトル: 分子動力学法と機械学習を用いた高イオン伝導固体酸化物材料の探索
• 巻次・部編番号: 2024.37; 0
• 著者・編者: 伊波 元; 永島 浩樹
• 著者標目: 伊波 元; IHA Gen; 永島 浩樹; NAGASHIMA Hiroki
• 出版年月日等: 2024
• 出版年（W3CDTF）: 2024
• 並列タイトル等: Exploration of Solid Oxide Materials with High Ionic Conductivity using Molecular Dynamics and Machine Learning
• タイトル（掲載誌）: 計算力学講演会講演論文集; The Proceedings of The Computational Mechanics Conference
• 巻号年月日等（掲載誌）: 2024.37 0
• 掲載巻: 2024.37
• 掲載号: 0
• 掲載ページ: OS-1914
• ISSN（掲載誌）: 2424-2799
• 著者別名: IHA Gen; NAGASHIMA Hiroki
• 件名標目: Solid oxide fuel cells; Molecular dynamics; Machine learning; Ion conductivity
• 対象利用者: 一般
• DOI: 10.1299/jsmecmd.2024.37.OS-1914
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 連携機関・データベース: 科学技術振興機構 : J-STAGE; http://www.jstage.jst.go.jp

• 要約等: <p>This study explored solid oxide materials exhibiting high oxygen ion conduction properties by using molecular dynamics (MD) and machine learning. P...