计算材料科学的模型和算法和多尺度关联
材料科学与工程的多尺度计算模拟技术

材料科学与工程的多尺度计算模拟技术材料科学与工程是一门研究材料的组成、结构、性质以及制备与应用的学科。
随着计算机技术的不断发展,多尺度计算模拟技术逐渐成为材料科学研究中不可或缺的重要工具。
多尺度模拟技术可以帮助研究人员从微观和宏观两个层面上理解材料的行为,为新材料的设计与开发提供指导和支持。
多尺度模拟技术是指将不同尺度下的模型和方法相结合,对材料进行全面深入的研究。
目前,多尺度模拟技术主要包括分子动力学模拟、量子力学模拟和连续介质模拟等方法。
这些方法可以从不同的角度描述材料的结构、力学性能、热学性能等各个方面,并对材料的行为进行预测和优化。
分子动力学模拟是一种以原子或分子为基本单元,通过数值计算模拟材料内部粒子的运动和相互作用来研究材料的方法。
它可以模拟分子尺度下材料的性质与行为,如材料的力学性能、热学性能、电学性能等。
通过分子动力学模拟,可以推导出材料的物理性质与力学性能的规律,并为新材料的设计与开发提供指导。
量子力学模拟是一种以原子核和电子的量子力学运动方程为基础,通过求解这些方程来预测材料的性质与行为的方法。
它可以模拟材料的电子结构、能带结构、光学性质等。
量子力学模拟可以提供高精度的材料性质预测,对于研究材料的电学、磁学、光学等性质具有重要意义。
连续介质模拟是一种将材料看作连续均匀介质的模拟方法。
它将材料分为小的体积元,通过数值模拟来计算和预测材料的宏观性质和行为。
连续介质模拟可以模拟材料的力学性能、热学性能、流体性质等。
它能够处理大尺度和长时间尺度的问题,对于材料的宏观行为研究具有重要意义。
多尺度模拟技术将上述不同尺度的模拟方法相结合,可以在不同层面上研究材料。
例如,分子动力学模拟可以提供原子尺度下材料的局部结构信息,而连续介质模拟则可以提供宏观尺度下材料的宏观性能信息。
通过多尺度模拟,可以将两者的结果相结合,形成全面、准确的材料性质与行为的认识。
多尺度模拟技术在材料科学与工程领域的应用非常广泛。
计算材料学计算方法

计算材料学计算方法
计算材料学是一种以从微观尺度理解材料行为为目标的跨学科研究领域,它使用理论物理、化学和计算科学的方法来研究和预测材料的性能。
计算材料学的计算方法主要包括:
量子力学计算:这包括密度泛函理论(DFT)、Hartree-Fock 方法以及多体摄动理论等。
这些方法主要用于研究电子结构,以及通过电子结构预测材料的性质。
分子动力学模拟:这种方法用于模拟材料在给定温度和压力下的动态行为。
它可以用来研究热力学和动力学过程,如扩散、相变和化学反应等。
连续介质模型:这种方法用于在更大的尺度(如微米和毫米级别)上研究材料的行为。
它通常用于研究弹性、塑性和疲劳等现象。
统计力学模型:这种方法用于连接微观和宏观尺度,通过集成多个尺度的方法(如多尺度建模)来理解和预测材料的行为。
这些方法在材料科学中的应用广泛。
例如,通过量子力学计算,我们可以预测新材料的电子性质,如导电性、磁性和光学性质等。
通过分子动力学模拟,我们可以理解材料的热力学性质和动力学过程,如熔融、固化和扩散等。
连续介质模型可以帮助我们理解和预测材料在宏观尺度上的行为,如弹性、塑性和疲劳等。
统计力学模型则可以帮助我们从微观尺度推导出材料的宏观性质。
总的来说,计算材料学的计算方法为理解和预测材料性质提供了强大的工具,为材料设计和优化提供了重要的理论支持。
多尺度计算方法在材料科学中的应用

多尺度计算方法在材料科学中的应用随着计算机科学和材料科学的不断发展,科学家们越来越多地依赖于多尺度计算方法来研究材料的性质和行为。
多尺度计算方法可以将材料的宏观性质与其微观结构之间的关系联系起来,并提供对材料行为的深入理解。
本文将探讨多尺度计算方法在材料科学中的应用,包括从原子尺度到宏观尺度的各种方法和技术。
在材料科学中,了解材料的微观结构对于预测其性质和行为至关重要。
然而,由于实验方法在观察原子尺度的材料结构方面存在限制,多尺度计算方法成为解决这一问题的有效途径。
多尺度计算方法基于量子力学原理,可以模拟材料的原子结构和原子间相互作用,从而揭示材料的微观行为。
从原子尺度开始,第一原理计算方法(first-principles calculation)被广泛用于预测材料的性质,如能带结构、振动频率和热力学性质等。
第一原理计算方法基于密度泛函理论(density functional theory),通过求解薛定谔方程来确定材料的电子结构。
这种方法能够提供准确的原子尺度信息,并可用于研究材料的缺陷、界面和反应动力学等微观结构的属性。
然而,第一原理计算方法通常在处理大型系统时受到计算成本的限制。
为了对材料的宏观性质进行预测,研究人员发展了粗粒化模型和经验势(empirical potential)方法。
粗粒化模型将原子聚集成一组粒子,从而减少计算复杂性。
经验势方法基于经验参数,通过近似描述原子间相互作用力场,从而快速模拟材料的宏观性质。
这些方法通常在研究材料的强度、塑性行为和断裂机制等宏观性质方面具有重要应用。
除了上述方法,多尺度计算方法还包括分子动力学模拟和连续介质模拟。
分子动力学模拟根据牛顿运动方程追踪原子或分子的运动,以模拟材料在不同温度和压力下的行为。
这种基于粒子的方法可用于研究材料的热力学性质、能量传输和输运性质等方面。
连续介质模拟则将材料视为连续的介质,基于连续介质力学(continuum mechanics)方程描述其行为。
计算材料科学中的新算法和新方法

计算材料科学中的新算法和新方法近年来,计算材料科学(Computational Materials Science)成为了材料科学领域的热门话题。
计算材料科学主要是利用计算机科学和数学方法来解决材料科学中的一系列问题,旨在提高材料研究的效率和准确性,实现材料的精准设计与制备。
在计算材料科学中,算法和方法的应用对于材料科学的发展至关重要。
本文将针对计算材料科学中的新算法和新方法进行探讨。
一、量子计算算法在计算材料科学中,目前最为流行的算法是密度泛函理论(DFT),其在材料科学中的应用已经得到了广泛认可。
但是,密度泛函理论的计算速度较慢,难以满足现代材料设计的需要。
为了提高计算速度和精度,量子计算算法成为研究的热门方向。
相较于传统计算方法,量子计算机动辄数万亿次的计算速度,能够极大地加快计算材料科学的研究过程。
量子计算算法的研究分为两个方向:一是基于量子比特的计算,二是利用传统计算机进行模拟。
其中,基于量子比特的计算是实现材料科学领域革命性突破的唯一途径,但目前的量子计算机尚处于发展初期。
相比之下,基于传统计算机进行量子化学计算的模拟算法已经得到了较广泛的应用。
二、机器学习方法机器学习在许多领域中都有广泛的应用,如自然语言处理、图像识别等。
近年来,机器学习算法也被引入到计算材料科学中。
这些算法可以对大量数据进行分析和学习,从而找到材料的结构和性能之间的关系,帮助材料科学家进行快速的材料设计。
机器学习在计算材料科学中的应用包括:预测材料的性能、发现新的材料、优化材料性质等。
例如,通过机器学习,可以快速发现具有特定性质的新材料,如导体、半导体、超导体等。
此外,机器学习还可以根据已有的数据推断出材料结构的各种性质,例如材料的力学性能、热学性能等。
这些应用展示了机器学习在材料科学中的重要性。
三、多尺度方法材料科学的一个难点是如何将宏观和微观层次的信息相互联系起来。
多尺度方法是一种应对这个问题的新方法。
其基本思想是在多个尺度层次中对材料进行建模和计算,从而得到宏观材料性能的预测结果。
计算科学中的多尺度计算与计算实验

计算科学中的多尺度计算与计算实验计算科学是一门涵盖诸多领域的学科,它将数学、计算机科学、物理学、化学以及生物学等学科的理论和方法融合在一起,致力于发展高效精确的数值计算方法,以解决各种科学和工程问题。
在计算科学中,多尺度计算和计算实验是两个重要的方法,它们可以有效提高计算模拟的准确性和可靠性。
一、多尺度计算多尺度计算是指在一个系统中,有不同的空间和时间尺度。
对于这样的系统,传统的计算方法可能会面临很多困难。
为了解决这个问题,多尺度计算方法应运而生。
它利用不同尺度下的物理和数学方法,并将它们集成在一起,以获得高效且准确的计算结果。
多尺度计算在众多领域中都有广泛的应用。
在材料科学中,多尺度计算可以预测不同尺度下的材料性质,并帮助设计新的功能材料。
在生物医学中,多尺度计算可以帮助分析分子之间的相互作用、细胞的结构和功能以及人体的生理过程。
在气候和天气预测中,多尺度计算可以模拟地球系统中的不同尺度的相互作用,从而提供更准确的预测结果。
例如,在分子模拟中,多尺度计算可以通过将分子分为不同尺度的模型(如原子模型、分子模型、细胞模型等),并对其进行不同的计算方法以得到更准确的结果。
在量子化学中,多尺度计算可以通过将分子分为几个不同的区域(如活性部位、受体等),并采用不同的计算方法进行计算,得到更准确的分子相互作用力和反应通道信息。
二、计算实验计算实验是指利用计算机模拟物理实验的方法。
它的优势在于可以帮助科学家们研究那些不易观察或无法观察的现象,例如原子和分子间的相互作用、新产品的测试、新技术的优化等。
此外,计算实验还可以帮助降低实验成本和优化实验设计,节省时间和人力资源。
计算实验在很多研究领域都有广泛的应用。
在生物医学中,计算实验可以模拟分子之间的相互作用,研究药物的作用机制和剂量响应关系。
在工程领域中,计算实验可以模拟新材料的测试,并优化设计,以达到更好的性能和使用寿命。
在天文学中,计算实验可以模拟星系和宇宙的演化过程,帮助科学家们研究宇宙的结构和性质。
多尺度模拟方法在材料科学中的应用

多尺度模拟方法在材料科学中的应用材料科学作为一门重要的学科,旨在研究各种不同材料的性质、结构和性能之间的关系。
随着科技的不断发展和进步,人们对材料的要求也越来越高,这就催生出了多尺度模拟方法在材料科学中的应用。
多尺度模拟方法是指通过不同的计算模型和算法,在不同的空间和时间尺度上对材料进行模拟和研究。
这种方法最大的优势在于它能够提供对材料的多层次、多尺度的描述和理解,从而更好地揭示材料的微观构造和宏观性能之间的联系。
在材料科学研究中,最常用的多尺度模拟方法之一是分子动力学模拟。
这种方法通过建立分子模型,对原子和分子之间的相互作用进行数值模拟,来研究材料的动力学行为和热力学性质。
利用这种方法,研究人员可以对材料的结构、相变、力学性能等方面进行深入研究,并对材料的性能进行预测和优化。
除了分子动力学模拟,还有一种常用的多尺度模拟方法是有限元方法。
这种方法基于力学原理,通过将材料分割成有限数量的元素,用数学方法求解每个元素上的物理过程,再将它们整合起来得到整体材料的性能。
有限元方法被广泛应用于材料力学、热传导和电磁场传输等方面的研究。
通过有限元模拟,研究人员可以了解材料在不同应力和温度下的变形和破坏行为,从而为新材料的设计和应用提供重要的参考依据。
另外,多尺度模拟方法在材料科学中还经常与其他实验手段相结合,共同研究材料的结构和性能。
例如,通过原子力显微镜、透射电镜等技术观察材料的微观结构,得到其尺度范围在纳米至亚微米级的信息。
然后,借助多尺度模拟方法,可以对这些实验结果进行规模放大,从而实现对材料性质的预测和解释。
多尺度模拟方法在材料科学中的应用,不仅仅局限于基础研究,也逐渐渗透到材料设计和工程应用的领域。
例如,在新材料的开发中,多尺度模拟方法可以帮助研究人员了解材料的制备工艺对结构和性能的影响,从而指导实验室合成和工业生产过程中的优化和改进。
此外,在材料的耐久性和寿命预测方面,多尺度模拟方法也可以为工程师提供重要的参考,从而减少材料的设计和使用中的风险。
多尺度模拟与计算方法在材料科学中的应用分析

多尺度模拟与计算方法在材料科学中的应用分析材料科学是现代科技发展中不可或缺的重要领域,它涵盖了从原子尺度到宏观尺度的材料性能的研究。
在材料的设计、开发和应用过程中,多尺度模拟与计算方法的应用已经成为一种强有力的工具。
本文将从原子尺度模拟、晶体结构设计、材料性能预测等方面进行分析和探讨。
首先,原子尺度模拟在材料科学中的应用不可忽视。
通过分子动力学模拟和量子力学计算等方法,可以精确地模拟出材料中的原子结构、原子间相互作用以及原子运动规律等信息。
这为我们深入研究材料的特性提供了便捷的手段。
比如,在材料的热力学性质和力学性能研究中,通过原子尺度模拟可以获取材料的结晶形貌、应力应变关系等重要参数,为材料工程师提供重要的参考。
其次,晶体结构设计是利用多尺度模拟方法进行材料研究的重要方向之一。
材料的性能与晶体结构密切相关,因此通过调控和设计晶体结构来改变材料性能具有重要意义。
通过多尺度模拟方法,科学家可以模拟出材料中的晶格形貌、晶格常数等重要参数,并根据这些参数来进行材料的结构设计。
通过调整晶体结构,材料的力学性能、热学性质、电学性能等都可以得到优化。
另外,多尺度模拟方法在材料的性能预测中也有广泛的应用。
材料的性能预测是指在材料设计阶段,通过计算和模拟的手段来预测材料的性能表现。
尤其是在材料的电学性能预测中,多尺度模拟方法可以帮助研究人员预测材料的导电性、介电常数等关键参数,为电子器件的设计和优化提供指导。
此外,多尺度模拟方法还可以应用于材料的界面层研究。
在材料界面的研究中,不同材料之间的相互作用将会产生新的性质和现象。
而多尺度模拟方法可以提供一种全新的视角来研究材料界面中的结构与性质变化规律。
例如,在材料的纳米尺度界面研究中,多尺度模拟方法可以帮助科学家了解纳米颗粒与基底材料之间的界面结构、界面能量等重要参数,为纳米材料的设计和应用提供理论依据。
综上所述,多尺度模拟与计算方法在材料科学中的应用具有重要的意义和价值。
多尺度计算模拟在材料科学中的应用研究

多尺度计算模拟在材料科学中的应用研究材料科学作为一门关乎人类社会进步的重要学科,一直以来都受到科研工作者的广泛关注。
在材料研究中,多尺度计算模拟技术因其方便、有效和经济的特性,已成为研究材料性质和行为的重要工具。
本文将探讨多尺度计算模拟在材料科学中的应用研究,并通过几个具体案例来展示其优势和挑战。
多尺度计算模拟是一种可以从微观到宏观多种尺度上对材料进行计算和模拟的技术。
其优势在于可以准确地模拟材料的结构、物性、力学行为等,从而为实验提供理论指导,并解释实验中观察到的现象。
同时,多尺度计算模拟还可以帮助设计和优化新材料,以满足不同领域的需求。
一方面,多尺度计算模拟可以模拟材料的原子结构和相互作用力,从而预测宏观材料的性能。
例如,在新材料合成和开发中,计算模拟可以通过优化原子结构和化学配比,提高材料的性能。
在太阳能电池的研究中,可以通过模拟光电转换材料的能带结构和光敏特性,为光电器件的设计和制备提供指导。
此外,在材料失效分析和损伤机理研究中,多尺度计算模拟还可以模拟材料的断裂行为、塑性变形和应力应变分布,为材料的强度和韧性预测提供依据。
另一方面,多尺度计算模拟可以模拟材料的宏观性能和行为。
例如,在材料的热力学性质研究中,可以通过分子动力学模拟方法预测材料的熔融温度、热膨胀系数等。
在材料的导热性能研究中,可以通过计算热传导路径和散射机制,预测材料的导热系数。
此外,多尺度计算模拟还可以模拟材料在不同环境条件下的稳定性和耐久性,为材料设计和性能优化提供依据。
然而,多尺度计算模拟在材料科学中的应用研究也面临一些挑战。
首先,计算模拟方法和理论模型的选择对于得到准确结果至关重要。
不同的模型和方法可能会导致结果的偏差,因此需要工程师和科学家们密切合作,相互协调,以充分发挥多尺度计算模拟的优势。
其次,计算模拟的计算量大,需要大量的计算资源和算法优化,才能够得到可靠的结果。
此外,材料的多尺度结构和相互作用力的复杂性也增加了计算模拟的难度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
• 力场参数 最小二乘法确定 力场参数{k}最小二乘法确定
基本思想 • 如:R-COOH基团 • 1) 由ab initio (构型优化方法)计算出 平衡结构,得到 参考结构参数{bi0, θi0, φi0}
C
O O H
• 2) 用伪随机数方法将{bi0, θi0, φi0}人为改变成若干(n)组 非平衡结构参数 {bi, θi, φi}l (l=1,2, …, n) • 3) 用各{bi, θi, φi}l 结构参数分别进行ab initio计算,得 到{bi, θi, φi}l 结构参数下对应的能量El (l=1,2, …, n) • 4) 将El (l=1,2, …, n)和{bi, θi, φi}l代入势能表达式 • 5) 用最小二乘法拟合,确定力场参数{k}
H ( x, p ) = K ( p ) + E ( x )
• 与量子力学不同,经典力学对Hamilton量不进行算符 化处理,也不建立和求解本征方程,而是建立并求解 经典运动方程: dp ∂H ( x, p )
dt = − ∂x dx ∂H ( x, p ) = dt ∂p
• 非键合势函数中,静电相互作用表示分子中各原子静 电荷的库仑相互作用对势能的贡献 • 不同的力场,静电相互作用表达式基本相同 • 范德华势也大都采用Lennard-Jones函数,但函数中的 指数有所不同。如COMPASS-98的非键合势函数为: 静电相互作用: Eelec = ∑
i> j
qi q j rij
• 势函数形式很多,目前已被广泛使用的力场有如CFF、 MM2、MM3、MM4、MMFF、AMBER、CHARMM、 DREIDING、UFF和COMPASS等 • 形式虽多, 但一般总表达为分子内与分子间势能之和: V总=V键合+V非键合 • 分子内势能(键合)包括键伸缩、键角弯曲和二面角扭转势能 • 分子间势能(非键合)包括范德华势和静电势, 有的还包括H键: V键合=V键伸缩+V键角弯曲+V二面角扭转 V非键合=V范德华+V静电+V氢键 • 键合势函数中,一些力场还包含交叉项,使精度更高 • 交叉项的含义:如键长变化时,键角弯曲势能随键长 的不同而不同,等
2
(i=1,2,3,…3N-6)
进行结构优化 具体步骤: • 1) 用各种方法构造出一个分子的任意结构,得到初始 的结构参数{xi0, i=1,2,3,…3N-6} • 2) 进行坐标变换,即根据需要将原子的直角坐标转变 成内坐标{ri、θi、φi}或反之
∂2 E ( x) ∂E ( x ) = 0, >0 2 ∂xi ∂xi
• 计算过程一般为:在一定的统计系综下 • 1) 由原子位置和连接方式,从数据库调用力场参数并 形成体系势函数 • 2) 由给定温度计算体系动能以及总能量 • 3) 计算各原子的势能梯度, 得到原子在力场中所受的力 即dp/dt=mdv/dt=ma=F
dp ∂H ( x, p ) =− , dt ∂x
基本思想
• 事先构造出简单体系(如链段、官能团等各种不同结构的小 片段)的势能函数, 简称 势函数 或 力场(force field) • 将势函数建成数据库,在形成较大分子的势函数时, 从数据库中检索到结构相同的片段,组合成大体系的 势函数 • 利用分子势能随原子位置的变化有极小值的性质,确 定大分子的结构即为分子力学(MM) • 利用势函数,建立并求解与温度和时间有关的牛顿运 动方程,得到一定条件下体系的结构随时间的演化关 系即为分子动力学(MD) • 理论方法的核心 核心是构造势函数 核心 • 势函数:势能与原子位置的关系。且往往是不知道的 • 需要通过其他方法,如量子化学方法及实验数据获得
• 2、分子力学方法 、
• MM是确定分子结构的方法 • 利用分子势能随结构的变化而变化的性质,确定分子 势能极小时的平衡结构(stationary point) • 物理模型: 视原子为质点,视化学键为弹簧,而弹力常 数完全由数据库中的分子力场来确定 • 因此是直接用势函数研究问题,不考虑原子的动能 • 不考虑动能所对应的结构,相当于体系处于 T=0 K 时 的结果
• 当然,在建立分子的势能函数时,还有一些更细致的 问题要考虑,如: – 势能展开项的截断 – 周期结构的处理 – 多组分混合物体系 – 含有离子的体系 或 – 金属中的离子 等 • 不同的方法或程序中,分别都有更详细的讨论。参考:
[德] D. 罗伯. 计算材料学. 北京:化学工业出版社, 2002, 9 俞庆森,朱龙观. 分子设计导论.北京:高等教育出版社,2000 杨小震. 分子模拟与高分子材料. 北京:科学出版社,2002 熊家炯主编. 材料设计. 天津:天津大学出版社,2000 Sun H,Ren P, Fried J R. The COMPASS Force Field: Parameterization and Validation for polyphosphazenes. Computational and Theoretical Polymer Science, 1998, 8(1/2): 229 • Sun H. COMPASS: An ab Initio Force-Field Optimized for Condensed-Phase Applications - Overview with Details on Alkane and Benzene Compounds. J. Phys. Chem., 1998, 102: 7338 • • • • •
b
• 每个k是一独立的力场参数,下标“0”代表参考(~平衡)结构参数:
键弯曲:Eθ = ∑ [k2 (θ − θ 0 ) 2 + k3 (θ − θ 0 )3 + k4 (θ − θ 0 ) 4 ]
θ
二面角:Eϕ = ∑{k1[1 − cos(ϕ − ϕ 0,1 )] + k2 − cos(3ϕ − ϕ 0,3 )]}
• 由力场首先构造并得到分子的势函数E(x) • 利用在E(x)的极小点处,E(x)随各原子独立的空间坐标 {xi, i=1,2,3,…3N-6} (与内坐标{ri、θi、φi}等价) 的一阶 微分=0以及全部二阶微分>0的数学条件:
∂E ( x) =0 ∂xi ∂ E ( x) >0 2 ∂xi
• 例: COMPASS-98力场(condensed-phase optimized molecular potentials for atomistic simulation studies)的表达式如下
键伸缩:Eb = ∑ [k2 (b − b0 ) 2 + k3 (b − b0 )3 + k4 (b − b0 ) 4 ]
dx ∂H ( x, p ) = dt ∂p
• 3、分子动力学方法 、
• 分子力场是分子的静态势函数 • 而实际过程通常是在一定温度和一定压力下发生的 • 为了更切实际地了解体系运动和演化的过程,必须考 虑体系中原子的运动,并与温度T和时间t建立联系 • 我们知道,温度是原子分子热运动剧烈程度的量度 • 根据统计热力学,对于n个原子的体系,体系的温度T 与各原子的运动速率vi的关系为:
ϕ
' 交叉项:E x = ∑ kbb (b − b0 )(b' − b0 ) + ∑ kθθ (θ − θ 0 )(θ ' − θ 0' ) b ,b '
θ ,θ
+ ∑ k bθ (b − b0 )(θ − θ 0 ) + ∑ (b − b0 )[k1 cosϕ + k 2 cos 2ϕ + k 3 cos 3ϕ ]
从原子分子到纳米尺度
——分子力学、分子动力学方法及其应用 Molecular Mechanics / Molecular Dynamics
• 一、 MM、MD理论基础 • 二、 MM、MD计算程序 • 三、 MM、MD方法的应用
一、 MM、MD基础理论 、 基础理论
• 原则上, 第一原理方法在理论上已经能解决所有问题 • 但计算量太大,计算机资源有限,原子数目较多时,如高分子、 蛋白质、原子簇以及研究表面问题、功能材料或材料的力学性 能等,实际上难以完成计算 • 为此,发展了分子力学(Molecular Mechanics, MM)与分子动力 学(Molecular Dynamics, MD)方法 • 它们的应用,又称分子模拟(molecular simulation, molecular modeling) 或 分子设计(molecular design) • MM与MD是经典力学方法,针对的最小结构单元不再是电子 电子而 电子 是原子 • 因原子的质量比电子大很多,量子效应不明显,可近似用经典 力学方法处理 • 20 世纪 30 年代, Andrews 最早提出分子力学(MM)的基本思想; 40 年代以后得到发展, 并用于有机小分子研究。90年代以来得 到迅猛发展和广泛应用
b ,θ b ,ϕ
' + ∑ (b ' − b0 )[k1 cos ϕ + k 2 cos 2ϕ + k 3 cos 3ϕ ] b ',ϕ
+ ∑ (θ − θ 0 )[k1 cos ϕ + k 2 cos 2ϕ + k 3 cos 3ϕ ]
θ ,ϕ
键面外弯曲:Eχ = ∑ k χ χ 2
χ
显然是一个 + ∑ kϕθθ ' cosϕ (θ − θ 0 )(θ ' − θ 0' ) 非谐性力场
范德华势:EvdW
0 6 r 0 9 rij ij = ∑ ε ij 2 − 3 r rij i, j ij
即Lennard-Jones 9-6函数
其它力场范德华势较多采用L-J 12-6函数: