国内首艘氢燃料电池动力示范船“三峡氢舟1”号首航成功

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该项研究指出，首艘峡首航表面能对锂枝晶形貌演化过程产生了显著的影响，对进一步推动锂金属负极的发展具有重大参考价值。该论文以题为RevealingMorphologyEvolutionofLithiumDendritesbyLarge-ScaleSimulationBasedonMachineLearningForceField发表在知名期刊Adv.EnergyMater.上，氢燃氢舟北京大学深圳研究生院新材料学院博士生张文韬为该论文的第一作者。

（c）小的局部系统使用DFT重新计算，料电力示然后对ML-FF模型进行再训练，从而形成一个主动学习循环。枝晶生长到一定长度后，池动成功会刺穿隔膜并接触到正极，从而导致短路，极易引发火灾等严重安全事故。图四、范船不同暴露表面的长方体结构的形态变化©2022Wiley（a-b）具有[100]暴露平面和[110]暴露平面的长方体结构俯视图。

国内（b）机器学习力场（ML-FF）模型的体系结构。首艘峡首航（b）100psMLFF-MD模拟后的结构的原子排列。

在提出了一套跨尺度主动学习方案后，氢燃氢舟总结了锂枝晶的两段式形貌演化过程，氢燃氢舟详细分析了不同形貌演化阶段，并确定了表面能和晶界能是形貌演化的主要驱动力。

四、料电力示【数据概览】图一、机器学习力场数据集生成与模型构建©2022Wiley（a）小尺度枝晶数据集的构建。池动成功湖南卫视《装腔启示录》有较不错的收视表现。

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