计算材料学的发展史与现代应用

计算材料学的发展紧密跟随人类文明的进步。从石器时代、青铜时代、铁器时代，到工业时代和计算机时代，每一个时期的科技进步都离不开对材料性质的深入理解和利用。特别是计算机时代的到来，为材料科学的发展开辟了新的疆界。

计算材料学的定义与研究内容

计算材料学是一门交叉学科，利用计算机模拟和理论计算方法研究材料的性质和行为。研究内容覆盖原子尺度的量子计算到宏观尺度的连续介质力学计算，跨越超过12个数量级的时间和空间尺度。

纳观尺度上的计算材料学

• 基于量子力学：通过求解薛定谔方程来得到整个材料体系的性质。
• 密度泛函理论（DFT）：一种广泛使用的第一原理计算方法，适用于原子、分子和凝聚态系统的性质计算。
• 常用软件：如VASP等。

微观尺度上的计算材料学

• 基于牛顿力学：主要包括蒙特卡洛（MC）方法和分子动力学（MD）方法。
• 应用领域：包括微观塑性变形机制、拉伸断裂机理、相变、热膨胀系数等。
• MD模拟：优点在于能够处理较大的体系，计算相对较快，但精度依赖于所使用的势函数。

宏观尺度上的计算材料学

• 连续介质力学：运用有限元分析（FEA）等方法，研究材料的宏观力学性能和结构行为。

材料模拟的前沿：AI for Science

利用AI进行跨尺度模拟，如dpmd，训练好的势函数可以同时达到DFT的精度和MD的速度。

计算材料学的基本流程

计算材料学的基本流程包括确定物理模型、选择数值方法、分析计算结果和得到物理结论。重要的是捕捉主要因素、选择合适的计算方法、分析误差和稳定性。

计算材料学的广泛应用

计算材料学在材料科学的各个领域都有广泛应用，从基础科学研究到工业技术开发。

应用实例

• 地球物理学：模拟地球内核的高温高压环境，预测地核材料的性质。
• 核武库管理：预测老化核武器的安全性和可靠性。
• 产品设计：如汽车、航空航天行业，模拟产品在实际使用中的性能。

理论预测与实验指导

• 材料性质的预测：如电子、热力学、力学和光学性质等。
• 实验方法的指导：帮助科学家选择最有可能成功的实验条件。

课后作业

1. 课外查阅“NASA材料基因工程2040规划"相关材料，了解我国材料基因组工程的开展情况

NASA的计划概述

NASA计划构建一个材料到制造全链条的集成计算模型，以推动航天器部件的先进制造技术发展。该计划通过材料计算化学驱动技术，旨在创建能够快速开发的流程，加快系统研发速度，降低成本，并优化预测材料设计对产品性能的影响。

我国材料基因工程的进展

我国的研究与发展目标聚焦于缩短新材料的研发周期和降低成本。利用高效计算、高通量实验和大数据技术构建基础创新平台，实现了新材料成分/结构/性能的高效筛选。重视高效计算、高通量实验和大数据技术的研发、应用和融合，并已在多个材料领域进行应用示范。

参考网址: NASA材料基因工程2040规划研究与思考

2. 比较分子动力学方法与蒙特卡罗方法的异同点。

分子动力学（MD）方法和蒙特卡罗（MC）方法是材料科学研究中两种常用的计算模拟方法，它们在微观尺度上用于模拟材料的原子和分子行为。

分子动力学方法（MD）

• 原理：基于牛顿第二定律（F=ma），通过求解原子或分子的运动方程模拟系统随时间演化的动态过程。
• 特点：
  • 提供时间分辨的动态信息（如扩散系数、材料弹性模量）。
  • 需指定初始条件和边界条件，通过数值积分获得系统时间演化细节。
  • 适用于研究材料在受力、加热等外部条件下的动态响应。

蒙特卡罗方法（MC）

• 原理：基于统计抽样技术，通过随机抽样模拟系统的热力学性质，不直接求解运动方程。
• 特点：
  • 提供热力学平衡态或非平衡态下的宏观物理量（如自由能、相变温度）。
  • 不直接模拟时间演化过程，而是通过随机采样获取系统状态统计分布。
  • 适用于研究系统的平衡态性质，特别是难以达到平衡态的情况。

异同点

• 相同点：

  • 都用于模拟和研究材料微观结构和性质,都可应用于固体、液体和气体等不同状态的材料。

• 不同点：

  • 模拟原理：MD侧重动态过程模拟，MC侧重系统状态随机抽样。
  • 时间演化：MD能直接模拟时间依赖过程，MC用于模拟不涉及时间的物理量。
  • 应用领域：MD适合研究材料的动态性质和响应过程，MC更适合研究平衡态下的热力学性质。