理论计算机器学习与AI生成设计与智能优化生成模型与逆向设计计算目的案例参考机器学习与AI生成设计与智能优化当前预约服务生成模型与逆向设计生成模型、逆向设计、晶体结构生成、分子骨架设计、目标性质约束、DFT 稳定性复核图示仅用于技术案例说明,不代表本公司项目成果或特定客户案例计算目的按目标组成或性质约束生成候选结构或分子,并用第一性原理评估稳定性与关键物性,缩小可进一步计算或实验验证的范围案例参考硫电化学中前介导分子的分子骨架编程分子 mediator 可改变锂硫电池中的硫转化路径,但分子骨架调控如何影响介导效果仍不清楚。作者以 2-氯嘧啶为“前介导分子”模型,其可在硫反应过程中经芳香亲核取代原位活化为 mediator,在电极上均匀诱导快速氧化还原循环。结合量子化学与机器学习,建立分子骨架编程策略,阐明侧链基团的电子、几何和位点特征与介导性能的构效关系,从而调控活化速率和介导活性。从 196 个候选中筛选出 2-氯-4-(三氟甲基)嘧啶,使锂硫电池在 800 圈中平均容量保持率为 81.7%,并在 14.2 Ah 软包中实现 549 Wh kg⁻¹ 的能量密度。查看文章微信扫码,免费咨询如果你不确定适合方案,可以把需求发给我们Email: chengyankeji2026@163.com立即咨询微信二维码返回立即下单