Вычислительное материаловедение

Эта статья включает в себя список общих ссылок , но он остается в значительной степени непроверенным, поскольку в нем отсутствует достаточное количество соответствующих встроенных ссылок . Пожалуйста, помогите улучшить эту статью, добавив более точные цитаты. ( Ноябрь 2019 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения )

Вычислительное материаловедение и инженерия используют моделирование, симуляцию, теорию и информатику для понимания материалов. Основные цели включают открытие новых материалов, определение поведения и механизмов материалов, объяснение экспериментов и изучение теорий материалов. Это аналог вычислительной химии и вычислительной биологии как все более важной области материаловедения .

Введение [ править ]

Как материаловедение охватывает все масштабы длины, от электронов до компонентов, так и его вычислительные дисциплины. Несмотря на то, что многие методы и вариации разрабатывались и продолжают развиваться, появилось семь основных техник или мотивов моделирования. ^[1]

Эти методы компьютерного моделирования используют лежащие в основе модели и приближения, чтобы понять поведение материала в более сложных сценариях, чем обычно позволяет чистая теория, и с большей детализацией и точностью, чем это часто возможно из экспериментов. Каждый метод может использоваться независимо для прогнозирования свойств и механизмов материалов, для передачи информации другим методам моделирования, запускаемым отдельно или одновременно, или для прямого сравнения или сопоставления с экспериментальными результатами. ^[2]

Одной из заметных областей вычислительного материаловедения является комплексная инженерия вычислительных материалов (ICME), которая стремится использовать результаты и методы вычислений в сочетании с экспериментами с упором на промышленное и коммерческое применение. ^[3] Основные текущие темы в этой области включают количественную оценку неопределенности и распространение в рамках моделирования для окончательного принятия решений, инфраструктуру данных для обмена входными данными и результатами моделирования, ^[4] проектирование и обнаружение материалов с высокой пропускной способностью, ^[5] и новые подходы с учетом значительного увеличения в вычислительной мощности и продолжающейся истории суперкомпьютеров .

Методы моделирования материалов [ править ]

Электронная структура [ править ]

Методы электронной структуры решают уравнение Шредингера для расчета энергии системы электронов и атомов, фундаментальных единиц конденсированного вещества. Существует множество вариаций методов электронной структуры различной вычислительной сложности с рядом компромиссов между скоростью и точностью.

Функциональная теория плотности [ править ]

Благодаря сбалансированности вычислительных затрат и возможностей прогнозирования теория функционала плотности (ДПФ) имеет наиболее важное применение в материаловедении . DFT чаще всего относится к вычислению самого низкого энергетического состояния системы; однако молекулярная динамика (движение атомов во времени) может выполняться с помощью вычислительных сил DFT между атомами.

Хотя DFT и многие другие методы электронных структур описаны как ab initio , все еще есть приближения и вводные данные. В рамках DFT есть все более сложные, точные и медленные приближения, лежащие в основе моделирования, поскольку точный обменно-корреляционный функционал неизвестен. Простейшей моделью является приближение локальной плотности (LDA), которое становится более сложным с приближением обобщенного градиента (GGA) и за его пределами. Дополнительным общим приближением является использование псевдопотенциала вместо электронов ядра, что значительно ускоряет моделирование.

Атомистические методы [ править ]

В этом разделе обсуждаются два основных метода атомного моделирования в материаловедении . Другие методы частиц на основе включают в себя методы материальной точки и частицы в клетке , чаще всего используется для механики твердого тела и физики плазмы, соответственно.

Молекулярная динамика [ править ]

Термин «молекулярная динамика» (MD) - это историческое название, используемое для классификации моделирования классического движения атома во времени. Обычно взаимодействия между атомами определяются и соответствуют как экспериментальным данным, так и данным по электронной структуре с помощью широкого спектра моделей, называемых межатомными потенциалами . При заданных взаимодействиях (силах) ньютоновское движение численно интегрируется. Силы для MD также могут быть рассчитаны с использованием методов электронной структуры, основанных либо на приближении Борна-Оппенгеймера, либо на подходах Кар-Парринелло .

Простейшие модели включают только притяжения типа Ван-дер-Ваальса и крутое отталкивание, чтобы удерживать атомы друг от друга, природа этих моделей проистекает из дисперсионных сил . Все более сложные модели включают эффекты, обусловленные кулоновскими взаимодействиями (например, ионные заряды в керамике), ковалентными связями и углами (например, полимеры) и плотностью электронных зарядов (например, металлы). Некоторые модели используют фиксированные связи, определенные в начале моделирования, в то время как другие имеют динамическое связывание. Более поздние усилия направлены на создание надежных переносимых моделей с универсальными функциональными формами: сферическими гармониками, гауссовскими ядрами и нейронными сетями. Кроме того, МД можно использовать для моделирования группировок атомов внутри общих частиц, называемыхкрупнозернистое моделирование , например создание одной частицы на мономер в полимере.

кинетический Монте-Карло [ править ]

Монте-Карло в контексте материаловедения чаще всего относится к атомистическому моделированию, основанному на скорости. В кинетическом Монте-Карло (kMC) скорости для всех возможных изменений в системе определены и вероятностно оценены. Поскольку нет ограничений на прямую интеграцию движения (как в молекулярной динамике ), методы kMC могут моделировать существенно разные задачи с гораздо более длительными временными масштабами.

Мезомасштабные методы [ править ]

Перечисленные здесь методы являются одними из наиболее распространенных и наиболее непосредственно связаны с материаловедением, где расчеты атомистической и электронной структуры также широко используются в вычислительной химии и вычислительной биологии, а моделирование на уровне континуума широко распространено в широком спектре прикладных областей вычислительной науки. .

Другие методы в области материаловедения включают клеточные автоматы для затвердевания и роста зерен, подходы к модели Поттса для эволюции зерен и другие методы Монте-Карло , а также прямое моделирование структур зерен, аналогичных динамике дислокаций.

Динамика вывиха [ править ]

Дислокации - это кристаллические дефекты в материалах с линейчатым характером. Вместо того, чтобы моделировать все детали атома, дискретная динамика дислокаций (DDD) напрямую моделирует линейные объекты. С помощью теорий и уравнений пластичности DDD перемещает дислокации во времени и определяет правила, описывающие, как дислокации взаимодействуют при их пересечении.

Существуют и другие методы моделирования движения дислокаций, основанные на полном молекулярно-динамическом моделировании, сплошной динамике дислокаций и моделях фазового поля .

Поле фазы [ править ]

Методы фазового поля сосредоточены на явлениях, зависящих от границ раздела фаз и межфазного движения. Как функция свободной энергии, так и кинетика (подвижности) определены для распространения границ раздела в системе во времени.

Кристаллическая пластичность [ править ]

Кристаллическая пластичность моделирует эффекты движения дислокаций на атомной основе без прямого разрешения. Вместо этого ориентация кристаллов обновляется с течением времени с помощью теории упругости, пластичности через поверхности текучести и законов упрочнения. Таким образом можно определить поведение материала при растяжении и деформации.

Моделирование континуума [ править ]

Метод конечных элементов [ править ]

Методы конечных элементов разделяют системы в пространстве и решают соответствующие физические уравнения на протяжении всего этого разложения. Это варьируется от теплового, механического, электромагнитного до других физических явлений. С точки зрения материаловедения важно отметить, что методы континуума обычно игнорируют неоднородность материалов и предполагают, что локальные свойства материалов идентичны во всей системе.

Методы моделирования материалов [ править ]

Все описанные выше методы моделирования содержат модели поведения материалов. Примерами являются обменно-корреляционный функционал для теории функционала плотности, межатомный потенциал для молекулярной динамики и функционал свободной энергии для моделирования фазового поля. Степень чувствительности каждого метода моделирования к изменениям в базовой модели может сильно отличаться. Сами модели часто непосредственно используются в материаловедении и инженерии, а не только для выполнения заданного моделирования.

КАЛЬФАД [ править ]

Фазовые диаграммы являются неотъемлемой частью материаловедения, а фазовые диаграммы разработки вычислительных систем являются одним из наиболее важных и успешных примеров ICME. Метод расчета фазовой диаграммы (CALPHAD), вообще говоря, не представляет собой моделирование, но вместо этого модели и оптимизации приводят к фазовым диаграммам для прогнозирования фазовой стабильности, что чрезвычайно полезно при проектировании материалов и оптимизации процессов материалов.

Сравнение методов [ править ]

Для каждого метода моделирования материала существует основная единица измерения, характерная длина и масштаб времени, а также связанные модели. ^[1]

Многомасштабное моделирование [ править ]

Многие из описанных методов можно комбинировать, работая одновременно или по отдельности, передавая информацию между шкалами длины или уровнями точности.

Параллельное многомасштабное [ править ]

Параллельное моделирование в этом контексте означает методы, используемые непосредственно вместе, в одном коде, с одним и тем же временным шагом и с прямым отображением между соответствующими фундаментальными единицами.

Одним из типов одновременного многомасштабного моделирования является квантовая механика / молекулярная механика ( QM / MM ). Это включает в себя выполнение небольшой части (часто представляющей интерес молекулы или белка) с более точным расчетом электронной структуры и окружение ее большей областью быстрой, менее точной классической молекулярной динамики . Существует множество других методов, таких как моделирование атомистического континуума, аналогичных QM / MM, за исключением использования молекулярной динамики и метода конечных элементов как точного (высокая точность) и грубого (низкая точность), соответственно. ^[2]

Иерархическая многомасштабная [ править ]

Иерархическое моделирование относится к тем, которые напрямую обмениваются информацией между методами, но выполняются в отдельных кодах, с различиями в длине и / или шкале времени, обрабатываемыми с помощью статистических или интерполяционных методов.

Обычный метод учета эффектов ориентации кристаллов вместе с геометрией включает пластичность кристаллов в моделирование методом конечных элементов. ^[2]

Разработка модели [ править ]

Построение модели материалов в одном масштабе часто требует информации из другого, более низкого масштаба. Здесь приведены некоторые примеры.

Наиболее распространенным сценарием для моделирования классической молекулярной динамики является разработка межатомной модели непосредственно с использованием теории функционала плотности , чаще всего расчетов электронной структуры . Таким образом, классическую МД можно рассматривать как иерархическую многомасштабную технику, а также как крупнозернистый метод (без учета электронов). Точно так же крупнозернистая молекулярная динамика является сокращенным или упрощенным моделированием частиц, непосредственно обученным на основе полностью атомных МД-моделирования. Эти частицы могут представлять собой что угодно, от псевдоатомов углерода и водорода, целых полимерных мономеров до частиц порошка.

Теория функционала плотности также часто используется для обучения и разработки фазовых диаграмм на основе CALPHAD .

Программное обеспечение и инструменты [ править ]

Каждый метод моделирования и симуляции включает комбинацию коммерческого кода, кода с открытым исходным кодом и лабораторного кода. Программное обеспечение с открытым исходным кодом становится все более распространенным, как и коды сообщества, которые объединяют усилия по разработке. Примеры включают Quantum ESPRESSO (DFT), LAMMPS (MD), ParaDIS (DD), FiPy (фазовое поле) и MOOSE (Continuum). Кроме того, открытое программное обеспечение других сообществ часто бывает полезным для материаловедения, например GROMACS, разработанное в рамках вычислительной биологии .

Конференции [ править ]

Все основные конференции по материаловедению включают вычислительные исследования. Всемирный конгресс TMS ICME, полностью сосредоточенный на вычислительных усилиях, собирается раз в два года. Исследовательская конференция Гордона по вычислительному материаловедению и инженерии началась в 2020 году. Также регулярно организуются многие другие небольшие конференции по конкретным методам.

Журналы [ править ]

Многие журналы по материаловедению , а также журналы по смежным дисциплинам приветствуют исследования вычислительных материалов. Те, кто посвящен этой области, включают вычислительное материаловедение , моделирование и моделирование в материаловедении и инженерии , а также npj Computational Materials.

Связанные поля [ править ]

Вычислительное материаловедение - это одна из дисциплин как вычислительной науки, так и вычислительной инженерии , которая в значительной степени пересекается с вычислительной химией и вычислительной физикой . Кроме того, многие атомистические методы являются общими для вычислительной химии , вычислительной биологии и CMSE; Точно так же многие методы континуума пересекаются со многими другими областями вычислительной техники .

См. Также [ править ]

Ссылки [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

• Всемирный конгресс TMS по комплексной инженерии вычислительных материалов (ICME)
• Ресурсы по вычислительным материалам nanoHUB