分体系机理知识库驱动符号回归的材料设计方法及系统与流程

本发明属于材料设计，具体涉及一种分体系机理知识库驱动符号回归的材料设计方法及系统。

背景技术：

1、在能源材料研发中，固态电解质、电催化剂等材料希望从实验/计算数据中获得可解释的解析物理公式，揭示组分、结构、工艺、性能之间的定量关系，符号回归是实现该目标的重要手段。

技术实现思路

1、通用符号回归工具通常将数据集和算子集合作为输入，通过进化算法搜索表达式树，并以预测误差和复杂度作为适应度，输出候选解析表达式。该类方法未设置面向材料体系的知识库，不同材料共用算子池，搜索过程随机性较强，容易得到数值拟合较好但违背材料物理规律的表达式，且挖掘出的知识难以积累和复用。

2、一些方案借助材料大模型从文献中提取特征或算子建议，并以提示词方式辅助符号回归。然而，文献知识多以非结构化文本存在，难以被算法直接校验和调用。同时，不同能源材料体系的机理差异未被结构化表达，大模型还可能产生不准确内容。此类方法通常仅提供外部提示，难以深入参与种群初始化、变异和评估等核心环节。

3、另一些方案在符号回归中增加通用物理约束，并以惩罚项形式作用于适应度。该方式未按氧化物、硫化物、电催化剂等体系区分约束，也未考虑机理的适用边界。其中，其约束多作用于最终评价，难以在搜索早期压缩解空间，同时还缺乏可持续更新的分体系机理单元库。

4、因此，基于上述问题，有必要提供一种分体系机理知识库驱动符号回归的材料设计方法及系统。

5、本发明的目的在于提供一种分体系机理知识库驱动符号回归的材料设计方法及系统，其能够解决上述中由于多类能源材料缺少分类，导致搜索大且容易存在虚假解析式的问题。

6、为了实现上述目的，本发明一具体实施例提供一种分体系机理知识库驱动符号回归的材料设计方法，所述方法包括：

7、构建机理知识库，所述机理知识库包括分别对应不同材料体系的多个子库，各所述子库中存储有对应的机理单元；

8、获取原始材料的数据集，从所述机理知识库中选取与所述原始材料所属材料体系对应的目标子库，并从所述目标子库中筛选出可用机理集合；

9、基于所述可用机理集合进行符号回归以生成初始种群，并对所述初始种群进行进化迭代处理以获取候选个体集合；

10、基于所述目标子库内的约束条件评估所述候选个体集合中的各候选个体，且入选通过评估的所述候选个体进行进化迭代处理。

11、在本发明的一个或多个实施例中，所述基于所述可用机理集合进行符号回归以生成初始种群，具体包括：

12、在所述原始材料的表达式子树中嵌入所述可用机理集合中的机理单元所对应的数学子片段以生成第一类个体；

13、通过随机生成表达式树以生成第二类个体；

14、组合所述第一类个体与所述第二类个体以生成所述初始种群。

15、在本发明的一个或多个实施例中，所述对所述初始种群进行进化迭代处理以获取候选个体集合，具体包括：

16、将所述初始种群的各个体的部分表达式子树替换为所述可用机理集合中的机理单元所对应的数学子片段以生成变异个体；其中，禁止从所述目标子库以外的其他子库调用机理单元；

17、将父代个体中来源于所述初始种群的当前材料体系的机理单元所对应的数学子片段迁移至子代个体中以生成交叉个体；

18、组合所述初始种群、所述变异个体及所述交叉个体以生成所述候选个体集合。

19、在本发明的一个或多个实施例中，所述方法还包括：

20、在进化迭代生成所述变异个体和/或所述交叉个体时，迭代前期的机理嵌入概率大于迭代后期的机理嵌入概率；

21、其中，机理嵌入概率为在生成所述变异个体和/或所述交叉个体时，将所述可用机理集合中的机理单元所对应的数学子片段嵌入对应个体的表达式树的概率。

22、在本发明的一个或多个实施例中，所述基于所述目标子库内的约束条件评估所述候选个体集合中的各候选个体，具体包括：

23、调用所述目标子库中的硬约束条件对候选个体进行评估，并淘汰或惩罚未通过所述硬约束条件中任一条件的候选个体；

24、基于综合适应度对通过所述硬约束条件校验的候选个体进行评估，选择满足预设要求的所述候选个体；其中，所述综合适应度包括候选个体的表达式的预测误差、候选个体的表达式复杂度、候选个体与所述目标子库中领域先验规律的符合程度、以及候选个体与所述目标子库中否定样本的匹配程度中的至少一项。

25、在本发明的一个或多个实施例中，所述从所述目标子库中筛选出可用机理集合，具体包括：

26、从所述原始材料的数据集中提取各样本的工况特征向量，所述工况特征向量包括温度、化学组成和晶相比例中的至少一种；

27、遍历所述目标子库中的各机理单元，基于各所述机理单元的失效边界条件标记失效机理单元；

28、将所述目标子库中未被标记为失效机理单元的机理单元保留，得到所述可用机理集合。

29、在本发明的一个或多个实施例中，所述方法还包括：

30、所述失效边界条件包括所述工况特征向量的多个特征函数与对应阈值之间的关系；

31、若任一样本的工况特征向量使任一所述机理单元的失效边界条件成立，则将该机理单元标记为失效机理单元。

32、在本发明的一个或多个实施例中，所述入选通过评估的所述候选个体进行重复进化迭代处理后，还包括：

33、生成迭代结束后的所有所述候选个体的候选解析式；

34、从通过第一性原理仿真和/或实验数据集验证有效的所述候选解析式中提取新机理单元；

35、识别新的所述机理单元所属的材料体系，将新的所述机理单元写入所述机理知识库对应材料体系的子库中。

36、在本发明的一个或多个实施例中，所述将新的所述机理单元写入所述机理知识库对应材料体系的子库中，具体包括：

37、将新的所述机理单元先存入临时缓存区，并对新的所述机理单元赋予低置信度标记，其中，所述临时缓存区与所述机理知识库中的各子库相关联；

38、重复验证所述临时缓存区中的机理单元，并将置信度提升后的机理单元从所述临时缓存区迁移至其所属材料体系对应的子库中。

39、本发明一具体实施例还提供一种分体系机理知识库驱动符号回归的材料设计系统，所述系统包括：

40、构建模块，用于构建机理知识库，所述机理知识库包括分别对应不同材料体系的多个子库，各所述子库中存储有对应的机理单元；

41、筛选模块，用于获取原始材料的数据集，从所述机理知识库中选取与所述原始材料所属材料体系对应的目标子库，并从所述目标子库中筛选出可用机理集合；

42、生成模块，用于基于所述可用机理集合进行符号回归以生成初始种群，并对所述初始种群进行进化迭代处理以获取候选个体集合；

43、评估模块，用于基于所述目标子库内的约束条件评估所述候选个体集合中的各候选个体，且入选通过评估的所述候选个体进行进化迭代处理。

44、与现有技术相比，本发明的分体系机理知识库驱动符号回归的材料设计方法中，通过构建包含分别对应不同材料体系的多个子库且各子库存储机理单元的机理知识库，并在获取原始材料数据集后选取与原始材料所属材料体系对应的目标子库、从目标子库中筛选可用机理集合，使符号回归的初始种群生成和进化迭代由分体系机理知识驱动，同时基于目标子库内的约束条件评估候选个体并仅使通过评估的候选个体继续进化迭代，从而将分体系机理知识结构化嵌入符号回归的种群初始化、进化迭代和个体评估等核心环节，实现按材料体系匹配和调用机理单元及约束条件，在搜索早期压缩解空间并引导搜索方向，提高候选公式的物理合理性与可解释性，降低生成无物理意义或违背材料机理的虚假表达式的概率，有利于材料设计知识按体系持续积累、复用和更新。