基于先进机器学习引导框架发现新型磁性Y-Mn-B化合物

摘要

稀土过渡金属硼化物是永磁体设计的重要结构基元，富锰区域仍少探索。研究以机器学习辅助发现框架探索Y-Mn-B三元体系：由数据库已知结构生成逾百万假想结构，经图神经网络稳定性预测、机器学习原子间势结构弛豫和第一性原理计算验证，识别出5个稳定/近稳定相和61个相对三元凸包形成能在100 meV/原子以内的亚稳化合物。其中Y2Mn7B7、YMn4B4结构类似已合成的R1+εFe4B4一维无公度复合链化合物；计算显示这些Mn链相保留约1.1 μB局域磁矩并倾向铁磁有序，源于Stoner类不稳定性增强的交换劈裂。系统的Mn-Fe取代显示热力学连续性和宏观磁化强度从Fe到Mn单调增强。