一项DFT+U研究系统计算了LiFePO4的电子结构、光学和磁性质，为理解LMFP中Fe/Mn比例对性能的影响提供理论基础。该研究有助于指导LMFP的掺杂和包覆工艺，提升电子电导率和离子扩散系数。
一项研究合成了LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极，并应用于新型锂聚合物电池。该材料兼顾高电压和低成本，但循环稳定性仍需改善。研究通过优化合成条件，提高了材料结晶度和电化学性能，为LMFP产业化提供参考。
多保真机器学习力场开发用于正极材料模拟，有望加速LMFP新材料筛选。传统DFT计算成本高，机器学习力场可快速预测材料性能，缩短研发周期。该技术对LMFP的掺杂元素筛选和包覆层设计具有重要应用价值。
一项关于非平衡离子传输的研究揭示了混合电池材料中的离子动力学，对理解LMFP在快充条件下的性能衰减机制有启发。快充是LMFP应用的关键场景，该研究为优化材料微观结构提供理论依据。