Research Progress on Design and Development of Inorganic Glass Materials Based on Machine Learning Method

doi:10.16552/j.cnki.issn1001-1625.2025.1138

Abstract

Abstract:

There is an increasingly urgent demand for new high-performance glass in the field of glass science and engineering. Traditional trial-and-error methods and physical modeling suffer from issues such as low efficiency， high cost， and insufficient accuracy. The emergence of artificial intelligence and machine learning has brought new breakthrough methods for glass design and development. Through dataset construction， model training， and validation， it can efficiently predict glass composition， structure， and performance. This paper elaborates on the basic principles of machine learning and core algorithms （including supervised and unsupervised learning）， summarizes the application achievements of machine learning in various types of glass in recent years， and focuses on reviewing the research progress of composition-performance， composition-structure， and composition-structure-performance modeling and design of glass materials based on learning. Existing studies have shown that machine learning can significantly improve the accuracy of glass performance prediction and development efficiency， but it still faces challenges such as insufficient generalization ability and difficulty in fitting complex structures. In the future， with the improvement of technology and integration across multiple fields， machine learning will continue to promote innovative development in glass science and provide more efficient technical support for the research and development of new glass.

Key words: inorganic glass, composition-structure-performance design, machine learning, material computation, large AI model, data-driven

CLC Number:

TQ171

TAN Zhixin, ZHANG Wei, QIAO Xusheng, FAN Xianping. Research Progress on Design and Development of Inorganic Glass Materials Based on Machine Learning Method[J]. BULLETIN OF THE CHINESE CERAMIC SOCIETY, 2026, 45(3): 743-754.

Figures/Tables 9

References 57

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玻璃类型	机器学习模型	预测性能	预测结果（最佳模型）	数据来源	文献
硅铝酸钠玻璃	RF	防眩玻璃的表面粗糙度	R²=0.92 RMSE=22.67	试验获得	［38］
重金属氧化物玻璃体	ANN，RF，XGBoost	玻璃体系的有效原子序数	R²=0.99 RMSE=0.90~1.82	论文检索	［39］
无机玻璃	ANN	维氏硬度	R²=0.90	数据库	［8］
低放废物固化玻璃	GPR	黏度	R²>0.77 RMSE<0.98	数据库	［40］
氧化物玻璃	AE-NN，KNN，RF，GBT	光学性能	R²=0.95~0.97	数据库	［41］
金属玻璃	XGBoost，KNN，SVM	玻璃形成能力（GFA）	R²=0.75	论文检索	［42］
硅酸盐玻璃	ANN，RF，KNN，XGB	弹性模量、密度、液相线温度	R²=0.88~0.95	数据库	［43］
氧化物玻璃	ANN	质量衰减系数（MAC）	最大偏差 0.02	模拟、数据库	［44］
块体金属玻璃	LR，KNN，SVR，RF，XGB，ANN	玻璃形成能力（GFA）	R²=0.81	论文检索	［45］
无碱铝硅酸盐玻璃	RF，KNN，CART	密度、弹性模量等	R²=0.99	数据库	［46］
钠钙硅酸盐玻璃	LR，Lasso，CatBoost，RF，KNN，SVR	密度、弹性模量	R²=0.91~0.93	模拟	［7］
硫系玻璃	SVM，RF，ANN，XGBoost	物理性能、力学性能、光学性能	R²=0.74~0.96	数据库	［47］
铝磷酸钠玻璃	LR，Lasso，ANN，SVM，RF，XGBoost，GPR	钠离子电导率	R²=0.97 RMSE=0.03	试验获得	［48］
氧化物玻璃	LASSO，SVR，RF	维氏硬度	R²=0.84 MAE=0.42	数据库	［49］

玻璃类型	机器学习模型	预测性能	预测结果（最佳模型）	数据来源	文献
硅铝酸钠玻璃	RF	防眩玻璃的表面粗糙度	R²=0.92 RMSE=22.67	试验获得	［38］
重金属氧化物玻璃体	ANN，RF，XGBoost	玻璃体系的有效原子序数	R²=0.99 RMSE=0.90~1.82	论文检索	［39］
无机玻璃	ANN	维氏硬度	R²=0.90	数据库	［8］
低放废物固化玻璃	GPR	黏度	R²>0.77 RMSE<0.98	数据库	［40］
氧化物玻璃	AE-NN，KNN，RF，GBT	光学性能	R²=0.95~0.97	数据库	［41］
金属玻璃	XGBoost，KNN，SVM	玻璃形成能力（GFA）	R²=0.75	论文检索	［42］
硅酸盐玻璃	ANN，RF，KNN，XGB	弹性模量、密度、液相线温度	R²=0.88~0.95	数据库	［43］
氧化物玻璃	ANN	质量衰减系数（MAC）	最大偏差 0.02	模拟、数据库	［44］
块体金属玻璃	LR，KNN，SVR，RF，XGB，ANN	玻璃形成能力（GFA）	R²=0.81	论文检索	［45］
无碱铝硅酸盐玻璃	RF，KNN，CART	密度、弹性模量等	R²=0.99	数据库	［46］
钠钙硅酸盐玻璃	LR，Lasso，CatBoost，RF，KNN，SVR	密度、弹性模量	R²=0.91~0.93	模拟	［7］
硫系玻璃	SVM，RF，ANN，XGBoost	物理性能、力学性能、光学性能	R²=0.74~0.96	数据库	［47］
铝磷酸钠玻璃	LR，Lasso，ANN，SVM，RF，XGBoost，GPR	钠离子电导率	R²=0.97 RMSE=0.03	试验获得	［48］
氧化物玻璃	LASSO，SVR，RF	维氏硬度	R²=0.84 MAE=0.42	数据库	［49］

玻璃类型	机器学习模型	预测性能	预测结果（最佳模型）	数据来源	文献
硅铝酸钠玻璃	RF	玻璃的化学蚀刻反应速率	R²= 0.91 MAE=0.22	试验获得	［6］
硅酸钠玻璃	GNN	钠离子的动力学趋势	高钠离子和低钠离子的分类准确率在 60% ~80%	模拟	［56］
钙铝硅酸盐玻璃	LR，RF，SVM，ANN	弹性性能、断裂性能	R²=0.64~0.98	模拟、数据库	［57］
钙铝硅酸盐玻璃	DeepMD-SE	玻璃密度、铝配位数分布、桥氧 / 非桥氧等	玻璃密度与试验值的偏差约为 2%，五配位铝（Al⁵）的含量与试验趋势一致	模拟	［55］

玻璃类型	机器学习模型	预测性能	预测结果（最佳模型）	数据来源	文献
硅铝酸钠玻璃	RF	玻璃的化学蚀刻反应速率	R²= 0.91 MAE=0.22	试验获得	［6］
硅酸钠玻璃	GNN	钠离子的动力学趋势	高钠离子和低钠离子的分类准确率在 60% ~80%	模拟	［56］
钙铝硅酸盐玻璃	LR，RF，SVM，ANN	弹性性能、断裂性能	R²=0.64~0.98	模拟、数据库	［57］
钙铝硅酸盐玻璃	DeepMD-SE	玻璃密度、铝配位数分布、桥氧 / 非桥氧等	玻璃密度与试验值的偏差约为 2%，五配位铝（Al⁵）的含量与试验趋势一致	模拟	［55］