高通量材料计算基础平台与材料数据库生态系统_杨小渝

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格物致知可见大美

格物致知可见大美作者：洪笠宸来源：《中国科技教育》2023年第08期圆梦英才计划很幸运能够成为2022 年度英才计划学员中的一员。

初中开始，我就对物理学科产生了浓厚的兴趣，脑海中的物理问题很多，在教师的指导下，一个个谜底的解开又让我有了新的渴望。

从此，我更加憧憬走进大学校园，近距离跟随教授和师兄师姐做科研。

因此，入选英才计划的那一刻，我非常高兴。

在英才计划培养过程中，作为物理学科的学员，我在重庆大学周小元教授及学长学姐的帮助指导下，顺利完成了自己的研究任务——掺杂对Cu2SnS3 热电材料的性能优化。

热爱可抵岁月漫长基于我与导师及其课题组团队的沟通，当我了解到导师团队的研究方向是关于热电材料时，我对其产生了极大兴趣。

热电材料既可以应用于我儿时就感兴趣的航空航天领域（比如人造卫星上长效远距离无人维护的热电发电），还可以应用在中学以来我非常关注的计算机和通信领域（比如为电子通信系统提供一个恒温的环境）。

为了尽可能多地与导师团队交流，我向学校申请每周四下午去重庆大学进行学习研究，学校非常支持。

此外，我还利用节假日和周末空闲时间到重庆大学参与实验。

一开始，导师让我先阅读一些关于热电材料的基础文献，以便对热电材料有初步的认识和了解。

为了帮助我跟上研究进度，导师团队的学长耐心地为我讲解了掺杂对Cu2SnS3 热电材料性能优化的实验原理。

首先，我需要了解的研究对象为Cu2SnS3 材料，它具有3种原子排列方式，1 种是有序的（单斜结构），另外2 种是无序的，有序结构对电子传输流动影响较小，无序结构对于周期势场的改变使得电子和声子（晶格振动的量子化，用于热传输）的输运都受到影响，并且对声子的影响更大，而有序结构对电子和声子的散射相对较弱。

我的实验研究目的是提高Cu2SnS3的电学性能，Cu2SnS3 的载流子浓度比较低，大概为1018 cm-3。

在这个材料中Cu 为+1 价，Sn 为+4 价，S 为-2 价，因此提高载流子浓度的直接方法可以选择做Sn 空位。

应用基础研究计划项目指南

应用基础研究计划项目指南1.新一代人工智能基础理论1.1重大科学问题的AI 研究范式面向生物、医药、材料、地学、化学、空间等科学研究领域，通过人工智能理论方法和领域数据知识融合，实现重大科学问题和发现的研究突破。

1.2知识驱动的人工智能理论探索数据与知识联合驱动的新型人工智能理论，研究知识提取、知识融合、知识推理创新方法；研究基于大语言模型的知识生成以及基于知识图谱的大语言模型知识增强，并在医疗等典型专业领域开展验证。

1.3学科交叉的人工智能方法面向化学、材料、医药等科学领域，针对设计、合成及评价等方向研发需求，开展多尺度智能计算、构效关系智能预测、合成条件智能推荐等人工智能方法研究，并在相关领域开展验证。

2.新一代人工智能共性关键技术2.1多模态智能感知技术重点开展高性能敏感材料和光电转换为基础的深度智能感知技术研究，开展视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等智能感知及数据处理技术研究，开展高通量传感器信息融合技术研究，开发相应的智能感知平台。

2.2多源数据融合与解析技术重点开展多源、多模态数据融合解析共性技术研究，研究多模态数据的实体及语义对齐技术；研究多源数据的特征融合技术，研究数据转换与质量控制技术，开发多源数据融合与解析平台。

2.3新型人工神经网络与类脑学习基于脑科学与生物认知原理，研究面向强化学习的多尺度类脑神经网络关键技术；开展生物神经元和神经网络动力学编码机制研究，开展多突触可塑性协调机制研究，面向情绪调控、脑疾病辅助诊断及康复等场景构建新型神经网络基础模型。

3.新一代人工智能基础软硬件支撑体系3.1新一代智能感知终端及设备研究新一代智能感知终端，重点开展非接触感知、跨场景多目标感知、终端轻量化感知、4D毫米波雷达感知等关键技术研究，支持相关系统、平台与设备研发，并面向智能家居、智慧康养、智能驾驶等领域形成应用示范。

3.2未来智能网络关键技术及应用面向工业互联网、物联网、智联网等复杂网络应用场景，针对资源调度、任务协同、边缘计算及智能运维等应用需求，开展多模态、全流程智能网络关键技术研究，并形成应用示范。

第三届全国大学生集成电路创新创业大赛西北分赛区决赛

第三届全国大学生集成电路创新创业大赛西北分赛区决赛获奖名单
团队名称烂泥扶上墙队天线宝宝队
长缨 JUST DO IC 第三区交通委
农夫山泉 Ready? Go!
Pursuit 起风了队芯微团队
YHN 四海同“芯” 我们做的队数模两开花王下三武海
match 红鲤鱼绿鲤鱼与驴
叫不准的ADC 猪鼓励蛋糕小龙虾真棒芯细胞南城芯芯向荣团队龙腾雄芯团队电子狗小队飞驰人生芯世界天马芯空
团队所属学校西安电子科技大学
西安交通大学空军工程大学西安电子科技大学西安电子科技大学西安电子科技大学西安电子科技大学西安交通大学西安电子科技大学西安交通大学西安电子科技大学西安电子科技大学西安交通大学西安交通大学西安电子科技大学西安电子科技大学西安电子科技大学西安电子科技大学西安交通大学西安理工大学西安理工大学
分赛区奖项一等奖一等奖一等奖一等奖一等奖一等奖一等奖一等奖一等奖一等奖一等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖二等奖三等奖三等奖三等奖三等奖三等奖三等奖三等奖三等奖三等奖三等奖三等奖三等奖三等奖
qiqi 白金之星
Ratel DTFFT 三人芯比赛第一面包会有的芯动sem 麦克桌凳红锁芯芯相印
MSX96764 MSX96787 MSX97061 MSX97228 MSX97444 MSX97851 MSX99423 MSX91574 MSX93574 MSX95863 MSX91034 MSX93452 MSX98310 MSX99013 MSX16042 MSX92045 MSX92847 MSX93935 MSX96862 MSX97143 MSX99116 MSX91203 MSX91471 MSX95741 MSX92547 MSX94862 MSX97386 MSX98841 BSX95287 MSX91270 MSX91841 MSX92947 MSX51086 MSX56287 MSX58607 BSX51581 MSX66075 MSX69712 MSX61364 MSX63750 MSX66949 MSX67803 MSX38342 MSX41713 MSX43601 MSX47177

湘教通[2015]291号(附件1： 2015年湖南省普通高等学校教学改革研究立项项目名单)

郑
龙
邢立宁郭正
姚煊道王王王鹏晓晓
邓劲生麻震宇周李敏颖
王雪宇鲁亚飞刘雄伟赵侠
杨希祥李周颖敏
朱健民李建平尚建忠洪华杰计科峰库锡树孙多勇肖卫东龙刘军燕
罗自荣文晓希唐波
梁科山张智永张汉华翟庆林迟妍
杨军宏张连超黄海风关永峰李赵博翔
结合工程教育专业认证，开展材料科学与工程本科教学的深化改革大数据时代背景下地理信息科学专业课程体系结构优化与实践矿冶工程化学虚拟仿真实验教学平台的建设及实践基于3D技术的课程设计改革基于学习共同体的能源动力本科生交互式培养模式研究与实践工科学生创新能力提升的研究与实践——以有色金属资源循环学科方向为例适应国际工程教育的环境工程专业人才培养体系的研究与实践大班教学环境下交通运输专业基础课多维互动教学模式研究基于本科教学状态数据分析的教学质量评估模型研究力学课程综合素质能力考核和学习效果评价体系研究基于现代设计方法的“工程图学”系列课程改革的研究与探索基于混合式微课的大学物理教学新模式探索开放式精品示范课堂评价标准与评价体系的研究与实践互联网+教学质量评价体系的构建与实践解剖学虚拟仿真实验教学的应用研究基因组医学推进临床医学教育 “5+3”一体化培养改革的口腔医学课程体系研究诊断学在线教育资源的开发及应用研究新型网络技术用于临床教学的研究 360度综合评价在临床医学课程考试与教学质量评价改革中的研究与实践基于翻转教学法的内科学教学模式的构建
彭金定李阎瑶坚
陈晓勤文灿
王华玲李中旗郭坤琨温和
胡爱平郭斯羽王敏
唐群力孟志强石冰

北京科技大学2016级硕士英语免修名单

侯捷郝园孙铮柳杨陈雪贾国骁白子恒李轩王璇郝瑞斌谢卓明李毅萍修旗于点戎马屹飞朱叶明吴宇轩吴佳王兴威宋萌丁邦政郝磊磊万丹赵祾雨刘宇昕张航姜锴李铭璐柏慧凝黄敏敏韩旭何莹房乐秋冯景格田商双刘宁宁王淑欣郭浩沈晓珂武圣航孙颖赵圣明齐玉营孟雪涵马思路郭秀芝王欣达韩一平王伟郑立群张扬帆朱书贤曹钰杭高迎心
学号 S20160981 S20150541 S20150488 S20150771 S20151057 S20140978 S20160867 S20151109 G20168485 S20150531 S20140394 S20150381 S20150366 S20150380 S20160563 S20161058 S20151052 S20150982 S20150871 G20169059 S20150143 S20151105 S20141313 S20140776 G20168577 S20151374 S20151395 S20150519 S20150588 G20168296 S20150376 S20160316 S20160399 S20151050 S20151077 S20161011 S20150972 S20161105 G20168930 S20151131 S20150308 S20160558 S20150163 S20151083 G20158920 S20151116 S20151127 S20150620 G20168471 S20151067 S20160787 S20161104 S20151115
数理学院土木与环境工程学院土木与环境工程学院土木与环境工程学院土木与环境工程学院文法学院计算机与通信工程学院新材料技术研究院材料科学与工程学院材料科学与工程学院材料科学与工程学院土木与环境工程学院土木与环境工程学院土木与环境工程学院文法学院自动化学院新金属材料国家重点实验室新材料技术研究院钢铁共性技术协同创新中心东凌经济管理学院机械工程学院机械工程学院材料科学与工程学院材料科学与工程学院机械工程学院机械工程学院计算机与通信工程学院计算机与通信工程学院土木与环境工程学院土木与环境工程学院文法学院文法学院自动化学院新金属材料国家重点实验室计算机与通信工程学院新材料技术研究院机械工程学院材料科学与工程学院东凌经济管理学院东凌经济管理学院钢铁共性技术协同创新中心计算机与通信工程学院计算机与通信工程学院土木与环境工程学院土木与环境工程学院文法学院文法学院文法学院自动化学院机械工程学院计算机与通信工程学院新材料技术研究院材料科学与工程学院钢铁冶金新技术国家重点实验室

材料基因组简介

材料基因组计划—第四次产业革命黄孙超hsunchao@中国科学院固体物理研究所2015.11.251国际背景长期以来欧美发达国家一直主导新材料的研发，进入21世纪以来，他们越发意识到传统科学直觉和试错法材料研发模式跟不上社会发展的脚步，成为限制社会发展进步的瓶颈。

为了维护自己的主导地位，他们纷纷提出了新材料的设计理念和新方法。

如美国的材料基因组计划、日本的玻璃、陶瓷、合金钢等领域材料数据库、知识库等，欧盟的高通量试验平台，德国的工业4.0。

2国内现状在1999年6月召开了以“发现和优化新材料的集成组合方法”为主题的香山会议，很多单位进行了相关尝试，但是由于各种问题，最后没有得到普及和开展。

当美国宣布材料基因组计划后，在国内引起了极大的响应，主要学术活动如下：2011年12月21-23日以“材料科学系统工程”为主题的香山会议；2013年3月14 日材料基因组咨询项目启动会；2013年12月15日“2013中国先进功能材料基因组技术高峰论坛”2014年4月18-20日第六届无机材料专题——材料基因组工程研究进展； 2014年科学院和工程院分别向国务院提交咨询报告；2015年9月17-20日的“材料基因组科学技术论坛”；2015年国家重点优先发展专项。

32011年12月21~23日香山科学会议学术讨论会，主题“材料科学系统工程”，旨在应对美国提出的材料基因组研究计划，对我国如何规划、开展实施自己的材料科学系统工程提出建议并进行深入的研讨。

国家自然科学基金委员会师昌绪研究员中国工程院徐匡迪教授清华大学顾秉林教授中科院物理所陈立泉研究员中科院金属所叶恒强研究员中科院化学所朱道本研究员北京有色金属研究总院屠海令研究员42013 年3 月14 日材料基因组”咨询项目启动会暨“材料基因组”•师昌绪、徐匡迪、陈难先、崔俊芝、干勇、葛昌纯、顾秉林、江东亮、黎乐民、南策文、屠海令、王崇愚、王鼎盛、王海舟、徐惠彬、薛其坤、杨裕生、叶恒强、张统一、张兴栋、周廉、朱静、祝世宁等23位中国科学院、中国工程院院士，近100 位知名专家参加了本次会议。

材料基因组计划与第一性原理高通量计算

关键词：材料基因；集成计算材料；第一性原理计算；高通量材料计算
中图分类号：ＴＢ３
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７４—３９６２（２０１５）０９— ０６８９— ０７
ＭａｔｅｒｉａｌｓＧｅｎｏｍｅＩｎｉｔｉａｔｉｖｅａｎｄＦｉｒｓｔ・Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ
ｊｅｃｔｓ，ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｉｆｒｓｔ－ｐｉｒｎｃｉｐｌｅｓｃｌａｃｕｌａｔｉｏｎｉｎｎｅｗｍａｔｅｉｒｌｓａｄｅｓｉｇｎ，ａｎｄｈｉｓｈ — ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｉｎｃｅｒｔａｉｎｍａｔｅ —
ｅｎｔｏｆＭＧＩ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｍａｔｅｒｉｌｓａｃｏｍｂｉｎｅｄｔｈｅａｔｏｍｉｃ．ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃ，ｍｅｓｏｓｃｏｐｉｃａｎｄｍａｃｒｏｓｃｏｐｉｃｓｅｌｅａｃｏｍｐｕｔａ — ｔｉｏｎａｌｔｏｏｌｓｐｌａｙａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｆｒｏｍｔｈｅｉｎｉｔｉｌａｄｉｓｃｏｖｅｒｙａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｏｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｌａｔｅｓｔｉｎｇ．Ｔｈｒｏｕｇｈａｆｅｗｐｒｏ．

功能基元序构

功能基元序构原标题：【政策】国家基金：发布功能基元序构的高性能材料基础研究重大研究计划2022年度项目指南功能基元序构的高性能材料是指以功能基元为基本单元，通过空间序构构成具有突破性、颠覆性宏观性能的高性能材料。

“功能基元”是在原子、分子尺度和宏观尺度之间引入具有特定功能的中间结构单元，序构指人工设计制造的特定结构单元堆垛、排列方式，如有序结构、长、短程有序结构、梯度结构等。

功能基元序构的材料可以突破元素种类的限制，为探索具有变革性和颠覆性的高性能材料提供了更大的空间。

一、科学目标本重大研究计划瞄准材料科学前沿，通过功能基元序构构建高性能新材料，满足信息、结构、能源和极端服役条件对材料的需求，解决其中的关键科学问题与技术问题，揭示功能基元序构材料中蕴含的规律，建立相应的理论，发展材料设计的新原理和先进制备技术，逐步实现按需设计变革性和颠覆性新材料的目标，提高我国在材料科学领域的整体创新能力。

二、核心科学问题本重大研究计划将组织材料、信息、数理、化学等学科的科学家共同开展研究，拟解决的核心科学问题如下：（一）功能基元的本征特性（如物理化学性质、微纳结构、形态、尺寸、分布等）对宏观性能的影响规律及其调控机理，关注功能基元的临界尺寸效应和量子限域效应,明确功能基元（如铁电畴、铁磁畴、孪晶、组分、结构、低维量子材料、人工谐振单元等）与材料的宏观性能（如力、热、光、声、电、磁）之间的关联，发现和构筑影响材料宏观新奇物性的关键功能基元。

（二）序构对材料宏观性能优化增强的作用规律。

序构（如有序结构、长、短程有序结构、梯度结构、无序结构等）引发的功能基元间的耦合、增强效应；明晰序构影响材料宏观性能的物理机制。

（三）功能基元序构的协同关联效应。

揭示功能基元序构的协同关联作用机制；发现超越功能基元本身的高性能，甚至全新的性能；阐明“功能基元+序构”与宏观性能的关联；建立按需设计功能基元序构高性能材料的方法。

（四）功能基元序构高性能材料的制备科学与表征技术。

本科课程教学大纲《数据科学导论》

数据科学导论》教学大纲、课程及教师基本信息注1：平时考核（100%）=15%平时作业+15%projectl流数据处理/结构化数据分析+15%project2文本分析+15%project3图数据分析；2：平时考核应占总成绩的40-70%。

考核办法说明：本课程的考核分为三个方面，包括平时上机实践、3个大作业（即流数据处理/结构化数据分析、文本分析、图数据分析）和期末闭卷考试。

平时上机实践，学生必须完成上机练习题目，并提交上机实验报告；大作业锻炼学生综合运用所学知识、解决复杂问题的能力；期末考试考查学生对知识点的掌握和灵活运用能力。

最终成绩的计算按照平时成绩:大作业1:大作业2:大作业3:期末成绩=15:15:15:15:4的0比例产生。

二、任课教师简介三、课程简介课程简介“数据科学导论”是一门入门课程，同时也是“数据科学”课程群统领式的课程, 把学生引进数据科学的大门。

它的目标有两个：一个是扩展学生在数据科学方面的视野培养兴趣，另一个是为学习后续课程打下坚实的基础，培养数据科学家。

教学内容分为四大模块，分别是基础（base）模块、关系数据/流数据处理（relational&stream）模块、文本数据处理和分析（text）模块、图数据处理和分析（graph）模块。

基础模块为后续的3个实践模块的基础，内容包括：•概念：数据科学概论，主要介绍数据科学的基本概念、大数据及其价值、数据处理的全生命周期，包括数据的采集和获取、数据预处理/清洗和集成、数据管理、数据分析、可视化和解释等；•方法：包括各种数据模型、数据处理的不同模式（批处理和流式处理）、通用的数据分析方法、数据可视化等；•平台和工具：包括分布式计算与大数据平台（Hadoop&Spark）以及Python 语言。

其中Python语言部分，包括对Python语言基础以及Python的几个重要的库（数据预处理库pandas、机器学习库Scikit-Leam、可视化库Matplotlib）的介绍。

“双碳”战略下物流工程专业建设内涵与路径

“双碳”战略下物流工程专业建设内涵与路径作者：张煜黄花叶梁晓磊来源：《高教学刊》2024年第06期基金项目：教育部产学合作协同育人项目“数字经济背景下《供应链管理》课程优化与升级”（202102489014）；湖北省教研项目“面向双师教学的物流双能卓越人才培养及实践”（2014129）第一作者简介：张煜（1974-），男，汉族，山西长治人，博士，教授。

研究方向为智慧物流、智慧港航的创新应用。

*通信作者：黄花叶（1975-），女，汉族，湖北武汉人，博士，副教授。

研究方向为绿色物流、供应链协调。

DOI：10.19980/23-1593/G4.2024.06.008摘要：物流是交通业的碳排放大户，“双碳”战略对物流工程专业建设及其人才培养提出新的要求。

该文从“双碳”战略下的物流工程专业建设需求入手，提出物流工程专业需要从教育创新发展、教学资源铸造、教师动能激发和学生认知培育等方面进行内涵式建设，梳理“学校顶层统领、学院资源构筑、教师素养培育、学生理念厚植”的建设路径，期望为武汉理工大学物流工程国家一流专业的持续发展提供新思路和新动能。

关键词：“双碳”战略;物流工程;专业内涵;建设路径；内涵式建设中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2024）06-0036-04Abstract： As logistics industry is a major carbon emitter in the transportation industry， the "double-carbon" strategy has put forward new requirements on the construction of logistics engineering majors and their talents training. Aiming to the construction needs of logistics engineering majors under the "double-carbon" strategy， this paper proposes that logistics engineering majors should carry out connotative construction in the aspects of innovative development of education， the acquisition of teaching resources， the stimulation of teachers' teaching motivation and the cognitive cultivation of students. Accordingly， we have also built the practical developing path of logistics engineering majors， considering the top-level design of majors with the help of university， the construction of teaching resources from the help of college in university， the accomplishment and nurture of teachers and the cultivation of core values of students. To provide new ideas and momentum for the sustainable development of the national first-class major in logistics engineering at Wuhan University of Technology.Keywords： double-carbon strategy; logistics engineering; connotation of majors; practical path; connotative construction“雙碳”战略是党中央经过深思熟虑作出的重大战略决策，事关中华民族永续发展和构建人类命运共同体[1]。

“双碳”背景下新工科“固体物理”课程教学改革探索

“双碳”背景下新工科“固体物理”课程教学改革探索作者：高健赵晟杨来源：《黑龙江教育·高校研究与评估》2024年第02期摘要：新能源材料的研发是实现“碳中和—碳达峰”的重要环节，“固体物理”是研究材料结构—性能关系、微观结构对宏观性能影响的物理专业基础课程，对加速新能源材料研发具有重要作用。

基于新工科发展要求，将“固体物理”课程引入工科本科生培养体系，首先需要解决“固体物理”理论性较强的难点。

在教学实践基础上，提出融入量子力学基本知识，利用可视化软件、计算软件和数据库等辅助教学手段，开展“翻转课堂”引入科技前沿，从而提高教与学的效率。

关键词：固体物理；教学模式；软件；实践；翻转课堂中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1002-4107（2024）02-0088-04“固体物理”是研究固体的物理性质、微观结构、固体中各种粒子运动形态和规律及它们相互关系的物理专业传统核心课，是各种材料科学的学科基础[1]。

“碳中和—碳达峰”和“中国制造2025”等国家计划对新能源材料的研发速度提出了新的挑战。

美国与中国先后开启“材料基因组计划”和“材料科学系统工程”[2-4]，将基于“固体物理”的理论计算模拟贯穿于新能源材料研发的各个步骤，通过数据挖掘探寻材料结构和性能之间的关系，显著提高了新材料的研发效率。

为了响应新一轮科技革命与产业变革，优化人才培养模式，构建跨学科、创新型和具有前瞻性的人才培养体系显得尤为重要。

为了实现这一目标，2017年以来，新工科建设迅速推进，在传统学科的基础上进行学科融合，对理工复合型课程建设提出了新的要求[5]。

对于新能源材料的研发而言，要求新型人才既具备宽厚的理论基础、前瞻的科技视野，又了解先进工业研发和生产技术，正是基于这一需求，在新工科人才培养体系中引入“固体物理”课程成为当务之急[6]。

然而，面向工科背景学生开设物理专业课程是一个挑战。

在教学实践中，传统的物理教学方法，即基于量子力学中的理论，进行严谨的数学和物理公式推导的这一过程，对于工科背景的学生来说过于抽象。

重点研发计划项目指南

重点研发计划项目指南1.复杂场景感知的人工智能自适应计算机理与技术面向全时多域复杂场景智能感知领域，重点支持开展多源数据深度交互与融合技术研究、自适应视频增强与模型迁移技术研究、特定芯片或硬件加速技术研究、自适应学习路径优化技术研究，研制基于不同场景的智能感知芯片和感知设备。

2.基于大模型的跨模态知识图谱构建方法研究支持文本、图像及视频等多模态数据的知识抽取大模型预训练方法，研究基于大模型的多模态知识图谱嵌入与表示学习、基于大模型的多模态小样本学习、复杂场景下视觉知识抽取与转换等关键技术，实现细粒度多模态视觉特征和文本特征对齐，构建跨模态知识图谱。

3.类脑计算与脑机智能技术及应用研究新型无创脑机接口技术和柔性脑机接口技术，设计实现基于神经可塑性的脉冲网络模型与算法，研究面向类脑芯片的深度增强学习方法，设计实现仿生智能无人系统，研究高可信类脑听觉前端模型与系统，推动脑科学与类脑研究及应用水平。

4.基于深度学习的复杂工业场景高性能控制研究系统辨识与自适应深度学习相结合的端边云协同控制过程数字孪生模型，研发基于强化学习的在线自适应与自主控制器整定智能算法。

基于数字孪生模型，设计实现工业互联网的端边云协同平台及可编程逻辑控制系统的控制器参数整定架构和系统，并在矿业冶金等复杂流程工业过程领域应用验证。

5.装备制造系统质量解析与优化设计仿真平台针对高端装备制造，研究基于人工智能的产品设计、产品质量协同优化、多阶段质量解析等关键技术，研究多源数据感知及设备运行状态解析技术，设计实现装备制造系统质量解析与优化设计仿真平台并部署应用，解决高端装备制造全生命周期产品质量一致性与稳定性难题。

6.基于大模型的化工工艺自主设计与优化研究化工领域的多源异构数据处理技术，设计化工流程设计图的向量表示及嵌入技术，研究多模态化工领域专业大模型的预训练、优化及部署方法，构建化工领域的多模态大模型，基于多模态化工领域专业大模型，开发具有自主知识产权、稳定可靠的化工工艺智能设计与优化系统，突破结构化工艺设计、仿真与优化等技术，实现工艺快速自动生成。

科技期刊专注最新研究成果，聚焦重大工程进展的探索

113达3458篇，总被引频次达12336次，总下载次数达489678次，国家级基金论文数715篇。

在2010年至2020年这段时间，发表论文最多并且位列前30的作者都在核动力学科中有着深厚的研究，包括但不限于热工水力、反应堆物理、核安全、结构力学、系统设计、核燃料与材料、核化学，以及退役后处理等多个热门方向。

总体上论文发表数目排在前30位的群体，主要源自在核动力行业有着突出地位的大学或研发机构，如：中国核动力研究设计院、中广核工程有限公司、清华大学、西安交通大学、哈尔滨工程大学、上海交通大学、上海核工程研究设计院和中国工程物理研究院等。

编辑部通过分析现有资源，认为期刊应该利用研究院所、高校专家学者的影响力，通过向国家自然科学基金获得者约稿、拜访编委、邀请编委推荐撰稿人、参加学术会议、调研科研机构等渠道，组织出版专栏、专刊，将邀约的高水平稿件组稿，形成“特约稿”栏目，以实现传播最新研究成果，聚焦重大工程进展的办刊宗旨。

图1 主办单位现有作者群学科分布2.期刊办刊的探索2.1 特约稿期刊的生命力在于它的质量。

为了提高期刊的质量，各个期刊编辑部都在不断地探索，努力创造自己的特色栏目。

编辑部经过集体讨论认为，科技期刊即使在稿源充足的情况下，每期通过联系国家自然科学基金获得者、拜访编委约稿、参加学术会议等方式向院士、教授等专家邀约高水平的稿件，可扩大期刊的读者群，提高期刊的质量。

邀请专家投稿会有助于收到高水平的论文，因为他们是各自领域的杰出人士，拥有扎实的专业知识和强大的科研实力，深厚的学术造诣和严谨的学术品格。

他们同时也在科研和工程领域奋斗，在从事的领域有深入的了解，包括历史发展、现状与未来发展动向，他们所撰写的论文能够真实反映出该领域的研究前沿。

同时为保证约请稿件的质量，编辑部在约请中一般遵循以下4个基本原则：（1）受邀人在其研究领域需做出过一定的杰出工作；（2）邀请撰稿人需提前征得编辑部主任的同意；（3）编辑部主任和学科编辑，了解受邀人所在研究领域的热点及其团队的研究进展，结合期刊的需求，确定约稿方向；（4）确定受邀人及约稿方向后，学科编辑须向受邀人发送正式约稿函。

西北大学2015硕士接收推免名单

002 002 002 002 002 003 003 003 003 003 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 004 005 005 005 006 006 006 006 006 006 006 006 006 006 006 006 007 007 007 007 007
白娜孙凯吴婧张颖贾璐珽艾子翔吕田屈菁张嘉琪赵润泽仝筱菲周美慧糟英丁晓霞李翔郭小娟张雨笑高蓓何童王静郑佳妮谭俊娥张雷薛翻石莉燕来旭丹魏沁琳胡蔚魏梦鸽韩玲玲慕江伟赫亚红王楠慕方梅杨肖瑶苏梓涵鲜娅静杨丽薇雷思雨张莹刘亚洁张慧周瑞英孙雯田婕妤丁小丽王晓云曹珊张曼姝黄琼云梁可杨瑶郭甲余辉杨鹏
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原子尺度构建二维材料的第一性原理计算研究

专题—原子制造：基础研究与前沿探索原子尺度构建二维材料的第一性原理计算研究*刘子媛1)2) 潘金波1)2)† 张余洋1)2) 杜世萱1)2)3)4)‡1) (中国科学院物理研究所, 北京凝聚态物理国家研究中心, 北京　100190)2) (中国科学院大学, 北京　100049)3) (中国科学院拓扑量子计算卓越创新中心, 北京　100190)4) (松山湖材料实验室, 东莞　523808)(2020 年10 月3日收到; 2020 年11 月2日收到修改稿)随着信息技术的不断进步, 核心元器件朝着运行速度更快、能耗更低、尺寸更小的方向快速发展. 尺寸不断减小导致的量子尺寸效应使得材料和器件呈现出许多与传统三维体系不同的新奇物性. 从原子结构出发, 预测低维材料物性、精准合成、表征、调控并制造性能良好的电子器件, 对未来电子器件的发展及相关应用具有至关重要的意义. 理论计算能在保持原子级准确度的情况下高效、低耗地预测材料结构、物性、界面效应等, 是原子制造技术中不可或缺的重要研究手段. 本综述从第一性原理计算角度出发, 回顾了近年来其在二维材料结构探索、物性研究和异质结构造等方面的应用及取得的重要进展, 并展望了在原子尺度制造背景下二维材料的发展前景.关键词：原子制造, 二维材料, 第一性原理计算PACS：73.22.–f, 63.20.dk, 71.15.Mb　DOI: 10.7498/aps.70.202016361 引　言原子制造技术是目前最前沿、最极限的材料和器件制造技术, 是未来高性能器件向运行速度更快、能耗更低、尺寸更小方向进一步发展的关键技术. 功能导向的低维材料结构和物性的预测是原子制造技术上游最重要的部分之一. 二维材料是指材料在两个维度方向上具有较大尺寸而在另外一个维度上仅存在有限尺寸厚度, 是低维纳米材料家族中的重要成员.关于二维材料的研究可以追溯到2004年, 单层自由状态的石墨烯首次在实验上成功剥离出来[1], 推翻了热涨落条件下不允许任何二维介质在有限温度下存在的认知误区. 在此基础上, 研究人员提出了二维材料的概念. 二维材料中载流子迁移、热量扩散均限制在二维平面内, 材料中受限电子、光子等呈现出许多与三维结构中不同的、物理内涵十分丰富的新奇量子现象[2]和效应. 与传统三维材料不同, 二维材料能极大减弱与基底间的耦合, 为电场调控、化学修饰、异质结构建等提供了极大的便利; 二维材料通常是机械易弯曲的, 是发展柔性器件[3]的理想材料; 二维材料由于其超薄的厚度在未来原子层厚度的高集成度光、电、磁性器件等领域具有广泛的应用前景; 另外, 二维材料具有极大的比表面积, 也为催化、超级电容器等研究注入新的活力.二维材料研究由最初的石墨烯一枝独秀到* 国家自然科学基金(批准号: 61888102)、国家重点研发计划(批准号: 2016YFA0202300, 2018YFA0305800)和中国科学院战略性先导科技专项(批准号: XDB30000000)资助的课题.† 通信作者. E-mail: jbpan@‡ 通信作者. E-mail: sxdu@© 2021 中国物理学会 Chinese Physical Society 目前形形色色的二维材料百花齐放. 除了石墨烯,一系列的二维材料被相继报道[4], 如硅烯[5−11]、锗烯[12,13]、锡烯[14,15]、黑磷[16,17]、金属硫族化合物[18,19]、MXene [20,21]等. 尤其是最近三年, 研究人员通过高通量方法从材料数据库中搜索出数十个家族、总量上千种的新型二维材料, 并构建了二维晶体材料数据库, 是二维材料研究领域新的里程碑. 这些二维材料具有多样的电子结构[22], 覆盖金属、半导体、绝缘体、半金属和超导体等类型, 同时很多材料具有非常优异的力学、磁学和光学性质.现阶段二维材料的研究主要集中在材料制备、表征、物性研究、修饰改性和应用探索等方面. 得益于理论计算方法和高性能超级计算机的快速发展, 理论计算在目前二维材料研究的快速发展中起到了举足轻重的作用. 理论计算不但能够高效、准确地预测二维材料的结构稳定性以及电子学、力学、光学、磁学等物性, 而且对实验现象也能进行充分的理论解释. 因此, 几乎每一个二维材料领域中的重要成果中均能看到理论计算的身影.尽管已有一些二维材料的研究综述, 但近年来二维材料的发展日新月异. 在高通量材料计算和二维材料数据库的推动下, 一系列的新型二维材料、二维材料中的新奇物性不断涌现, 关于二维材料研究的报道逐年递增, 如图1所示. 因此, 本综述将从理论计算角度出发梳理二维材料的研究脉络, 回顾近年来发表的一些具有影响力的工作. 在第2节中, 将简要介绍基于密度泛函理论的计算方法. 在第3节中, 将从层状二维材料、非层状二维材料、二维材料异质结三个方面介绍二维材料的研究进展. 在第4节中, 将对理论计算在二维材料研究领域的应用作一个简单的展望.2 理论计算方法2.1 密度泛函理论20世纪60年代发展起来的密度泛函理论, 是一种将多电子体系近似转化为单电子问题的方法.基于此理论的第一性原理计算, 已经在多门学科的研究中取得了大量辉煌的成果. 密度泛函理论的奠基人之一沃尔特·科恩(Walter Kohn)也因此于1998年获得了诺贝尔化学奖. 下面简要介绍本文涉及的密度泛函理论的基本内容.2.1.1 绝热近似晶体属于复杂的多粒子体系, 其定态薛定谔方程可以写作:H E Ψr R {r }{R }H H e ,H n ,H ne 其中代表哈密顿量的算符; 代表能量; 代表波函数; 与分别代表所有电子坐标与所有原子核坐标的集合. 如果没有外场的作用, 哈密顿量包括固体内的电子之间、原子核之间、电子与原子核之间的哈密顿量总和. 因此哈密顿量可写作:T e U ee T n U nn U ne H 其中为电子动能; 为电子之间的势能; 为原子核动能; 为原子核之间的势能; 为原子核与电子之间的势能. 求解该薛定谔方程十分困难, 需采取近似方法单独考虑电子的运动与原子核的运动. 由于电子的质量远远小于原子核的质量,若受到相同的作用力电子的运动速度远远大于原子核的运动速度. 对于原子核的任何移动电子都能瞬间产生响应, 因此可以认为原子核相对于电子是不动的, 这就是玻恩-奥本海默近似, 又称为绝热近似. 按照绝热近似, 原子核的动能和原子核之间的势能可以通过经典力学的方法来处理, 需要用量子力学来描述的只是与电子相关的作用, 因此体系的哈密度量可以改写为20102011201220132014201520162017201820192020论文发表数年份图 1 截止到2020年9月以“Two-dimensional materials”为关键词, 从Web of Science 网站查询到的近十年的论文发表数Fig. 1. Number of publications on two-dimensional materi-als per year over the last decade. The data is from ISI Web of Science website by September 2020, and the searching keyword is “two-dimensional materials”.T e U ee V ext 其中为电子动能; 为电子相互作用; 为电子所处的外势. 则薛定谔方程为ℏ2=h2π,h m E ∇2其中是普朗克常数; 代表质量; 代表能量; V 代表势能; 代表拉普拉斯算符. 但由于该体系仍然是一个复杂的多电子体系, 还需进一步简化.2.1.2 Hohenberg-Kohn 定理与量子力学中将波函数Ψ作为基本变量不同的是, 密度泛函理论是将电子密度函数作为核心变量去描述多电子体系基态的各种性质. 1964年,Hohenberg 和Kohn 提出两个基本定理.V (r )n (r )n (r )V (r )E [n ]n (r )定理一　作用于多电子体系的外势与体系的基态电子密度一一对应, 即电子密度函数唯一对应 , 就可以唯一确定哈密顿量与体系基态, 体系基态能量是的唯一泛函.E [n (r )]n (r )定理二　在粒子数不变的情况下, 能量泛函当取正确密度函数时为极小并且等于基态能量.根据上述定理, 基态能量可写成泛函形式:F [n ]V (r )T 和U 其中代表一个普适的密度泛函, 与无关;分别代表多电子体系的动能和内部相互作用势能. 因此, 解决多电子薛定谔方程的问题被绕过了, 现在的目标是使密度泛函最小化.2.1.3 Kohn-Sham 方程[23]F [n ]函数形式我们是不知道的, 不过形式上可以写为E xc [n ]是交换关联能. Kohn 与Sham 提出了采用单电子的波函数来表示电子密度:T [n ]=−ℏ2mi d r ψ∗i (r )×∇2ψi (r)ψ∗i (r )是ψi (r )其中动能可以表示为 , 的共轭复数.则根据变分原理可得到Kohn-Sham 方程:V eff (r )代表有效势能,δE xc [n ]δn (r )=V xc (r )最后一项是交换关联势.E xc [n ]E xc [n ]Kohn-Sham 方程的重要之处在于: 在形式上能够将多电子体系的基态问题转变成单电子在有效势场中运动的问题, 其中电子之间复杂的相互作用都包含在泛函项里面. 所以Kohn-Sham 方程的关键点就在于通过符合常理的近似来找出的易于分析的简单形式.2.1.4 交换关联泛函E xc [n ]=∫d r n (r )εxc (n (r ))εxc (n (r )V xc (r )=δE xc [n ]δn (r )=dd n (r )[n (r )εxc (n (r ))]εxc (n (r )εx (n (r )εc (n (r ))εxc (n (r ))局域密度近似(LDA)[24]是一种广泛使用的近似, 在此近似下交换关联泛函可以表示为, 代表均匀电子气中每一个粒子的交换关联能. 此时Kohn-Sh-am 方程中的的交换关联能可以看作 . 分为交换能和关联能 , 如果得到 ,这样一来就可以得到具体地求解Kohn-Sham 方程.E xc [n ↑,n ↓]=∫d 3rεxc (n ↑(r )n ↓(r )∇n ↑(r )∇n ↓(r )).广义梯度近似(GGA)[25,26] 则引入电子密度和梯度函数再加入自旋, 交换关联泛函可以表示为 Meta-GGA [27] 则又加入自旋密度或动能密度的拉普拉斯算子, 交换关联泛函可以表示为τ(r )=12i |∇Ψi (r )|2其中动能密度. 除了LDA,GGA 和Meta-GGA, 对于更广泛的体系计算还有杂化密度泛函, 它是将精确的Hatree-Fock 交换作用与交换关联项杂化在一起, 例如PBE0[28], B3L-YP [29] 等.2.1.5 赝势方法因为原子核区域内的势场发散并十分复杂, 价电子的波函数需要许多平面波基矢展开. 而在离原子核较远的区域, 其势场比较平滑, 价电子的波函数类似平面波函数. 赝势[30]方法就是利用价电子的波函数没有急剧震荡的特性, 有效地减小了波函数展开需要的平面波基矢, 极大地提高了计算效率.2.2 材料稳定性分析对于理论预言的新材料, 需要分析其结构是否稳定、有限温度下结构是否发生相变或者被破坏、实验合成潜力等.2.2.1 动力学稳定性计算声子谱是表示组成材料原子的集体振动模式.对于一个包含n个原子的原胞, 声子谱总共有3n支声子, 其中有3条声学支, 3n – 3条光学支.声学支表示原胞的整体振动, 光学支表示原胞内原子间的相对振动. 材料的振动频率可表示为E(x)其中w为振动频率; b可理解为弹性常量; 表示原子间相互作用能; x表示原子偏离平衡位置的位移; m为原子质量. 当w为虚频时,意味着原子平衡位置处于能量的极大值, 因此该平衡位置的原子是不稳定的. 反之, 声子谱无虚频则表示材料动力学稳定.2.2.2 热稳定性计算通过声子谱判断材料稳定之后, 便可通过分析分子动力学进一步判断材料在一定温度下的稳定性[31]. 分子动力学方法: 首先构建超胞, 然后施加一定温度, 运行一段时间之后观察原胞结构是否遭到破坏来判断该材料能否在该温度下稳定存在. 通过吉布斯自由能计算, 可以比较不同构型在不同温度下的稳定性, 判断材料是否会在一定温度下发生相变.2.2.3 热力学稳定性计算形成能是指由相应单质合成化合物所释放的E f能量. 以二元化合物A x B y为例, 其形成能可表示为E(A x B y)E(A)E(B)其中, 为该二元化学物的总能; 和分别为基态的A,B单质的化学势.如果需要判断材料处于稳态还是亚稳态, 可以分析该材料的凸包图(convex hull能量). 如图2所示, 红色虚线是计算稳态A x B y的形成能得到的凸包图, 其纵轴是形成能, 横轴是元素B在A x B y 中的占比. 若化合物在红色虚线上方例如插图中的D, 那么它可能分解为A和B, 或者是声子谱没有虚频的亚稳态; 若化合物在红色虚线下方例如插图中的C, 那么它是稳定态.DFMol fraction B图 2 凸包图, 用于判断材料稳态和亚稳态[32]Fig. 2. Convex hull diagram is used to estimate the ground state and metastable state of a material[32].3 讨　论3.1 层状二维原子晶体材料在2017年以前, 人们对二维材料的研究主要集中在石墨烯、过渡金属硫族化合物、黑磷等少部分具有层状块体结构的材料上. 尽管它们中的很多材料在某些方面具有优异性能, 但一些三维体系中存在的物性还未在二维材料中发现, 一个非常重要的原因是已经发现和研究的二维材料种类太少. 如何广泛研究并快速扩充二维材料种类是整个二维材料研究领域亟待解决的问题. 基于密度泛函理论的高通量计算是一种非常高效的材料预测手段, 例如高通量计算方法已成功应用于寻找锂空气电池和锂离子电池材料[33,34]、储氢材料[35]、闪烁体材料[36]、电催化剂[37]和光伏材料[38]等. 通过从ICSD (inorganic crystal structure database), COD (cry-stallography open database)等体相材料数据库中筛选出的层状材料进行第一性原理高通量计算就可以很好地去理解和预测一些潜在的二维材料及其性质.δ(δ=(l PBE −l ICSD )/l ICSD )2017年, Choudhary 等[39]基于高通量计算提出了一种从体相材料中识别二维材料的方法. 由于PBE 计算晶格常数通常数值会偏高, 尤其是在仅有范德华(van der Waals, vdW)相互作用的方向上. 文章于是利用这一特点作为筛选二维材料的有效判据. 具体来说就是将一种材料在ICSD 中实验上测得的晶格常数和在Materials-Project 中基于密度泛函理论(DFT)计算的a , b , c 三个方向上的晶格常数作比较, 如果两个晶格常数之间相对误差大于等于5％, 那么这种材料可能是层状材料, 并有可能剥离出单层结构. 他们从Materials-Project 数据库中识别出1356种满足上述条件的二维材料, 并构建了一个包含体相和单层结构、能量、电子结构和力学性质的二维材料数据库JARVIS-DFT, 它们分类的总体情况如图3所示. 图3(a)显示了所有晶格常数P ¯6m 2,P ¯3m 1P 21/m 及其组合都存在相对误差. 其中, 有868种二维材料晶格常数a 的相对误差大于等于5％, 679种二维材料晶格常数b 的相对误差大于等于5％,651种二维材料晶格常数c 的相对误差大于等于5％, 260种二维材料晶格常数a , b , c 的相对误差均大于等于5％. 如图3(b)所示, 二维材料不仅可以是过渡金属硫族化合物, 还可以是卤化物、磷化物及其他组合. 图3(c)显示了数据库中材料的结构化学计量比分布, 常见二维材料包括AB 2, AB,ABC, ABC 2和AB 3等结构. 图3(d)显示了数据库中层状材料的空间群分布, 和空间群通常称为2H , 1T 和1T'相结构,2H 和1T 结构是研究报道中的常见结构. 近年来,实验上也制造了许多具有除2H 和1T 结构之外的二维晶体材料, 如具有半金属性的WTe 2, 其空间群是Pmn 21[40,41]. 图3(e)显示了数据库中层状材料的晶系分布, 大多数层状材料属于正交晶系, 其次是单斜晶系和四方晶系. 目前在实验上合成的大部单层材料为六角形蜂窝状结构, 但数据库中新发现的材料表明层状材料也可以是其他晶系. 图3(f)Latt -Latt -461105139175174Latt -26042(a)Chalcogenide3831542514255154115HalidePnictide(b)9.9%9.1%5.4.0%5.9%5.3%--54.8%Others(d)ABAB 211.9%9.1%8.9%7.6%6.5%5.4%4.5%ABC 3AB 2C 2ABC 2ABC46.0%OthersAB 3(c)56.6%6.7%36.7%TernaryBinaryOthers(f)31.6%23.1%16.2%14.1%9.1%5.9%OrthorhombicTriclinicTrigonalHexagonalTetragonalMonoclinic(e)图 3 预测的层状材料结构、成分等信息统计　(a) 晶格常数的相对误差; (b) 化学元素组成; (c) 晶体类型; (d) 晶体空间群;(e) 晶系; (f) 元素种类[39]Fig. 3. Classification of predicted layered materials in term of (a) relative error in lattice constants; (b) chemical compositions;(c) crystal prototypes; (d) crystal space groups; (e) crystal systems; (f) number of distinct chemical constituents [39].显示了数据库中预测大多数的层状材料是二元和三元化合物.2018年, Mounet等[42]通过不同的原子几何结构算法识别潜在的二维层状材料, 并通过高通量计算搜索了其中机械易剥离的材料. 他们通过对比ICSD和COD结构数据库中108423种实验已知的结构的原子间距和原子共价键长, 识别出5619种具有层状结构的材料, 再使用考虑范德瓦耳斯修正的密度泛函理论计算研究了这些层状材料的层间结合能, 发现一共有1825种材料可能剥离出二维的单层结构, 其中易剥离的材料有1036种, 潜在可剥离的材料有789种, 如表1所列. 文章还描述了易剥离的材料中比较有研究潜力的、具有较小原胞的258种化合物的声子谱、电子结构、磁性和拓扑性质, 其中表2列出了这258种化合物中有56种化合物具有磁性, 包括37种铁磁体和19种反铁磁体.C2DB[43]是一个基于高通量计算的开放式二维材料数据库, 该数据库包含30多种不同晶体结构家族的共1500余种二维材料的电子结构、热力学、力学、磁学和光学性质. 数据库中常见二维材料结构类型如图4所示, 这些丰富多彩的结构类型也表明二维材料家族还有巨大的潜力值得挖掘. 特别强调的是计算电子能带使用了杂化密度泛函(HSE06)和多体微扰理论(G0W0). C2DB数据库的筛选流程是首先通过结构识别算法从体相材料中识别出层状材料及其单层结构和成分信息. 通过元素替换方式构成可能的其他初始理论晶格结构模型, 再按照图5所示的流程计算新二维材料的结构和性质. 此外, 目前已经创建的二维材料数据库还有materials web[44]和2D materials encyclo-pedia[45]等.表 1 数据库统计[42] Table 1. Database statistics[42].Unique to the ICSDUnique tothe CODCommonto bothTotalsum Experimental dataCIF inputs9921287070186282 Unique 3Dstructures (set A)345486035413521108423 Layered 3Dstructures (set B)3257118011825619DFT calculations Layered 3D,relaxed (set C)21651758703210 Bindingenergies (set D)17951267412662 2D easilyexfoliable (EE)663792941036 2D potentiallyexfoliable (PE)52434231789 Total11871135251825CMoS2BN CNHfBrSGaSWTe2CdI2PbSeFeOClSnSFeSeTiCl3YBr3BiI3TiS3Ti2CO2PbA2I4图 4 C2DB数据库中典型的二维材料[43]Fig. 4. Example of two dimensional materials prototypes in the C2DB[43].表 2 易剥落的磁性化合物[42]Table 2. Easily exfoliable magnetic compounds[42].Ferromagnetic AntiferromagneticMetals Co(OH)2, CoO2, ErHCl, ErSeI, EuOBr, EuOI, FeBr2, FeI2,FeTe, LaCl, NdOBr, PrOBr, ScCl, SmOBr, SmSI, TbBr,TmI2, TmOI, VS2, VSe2, VTe2, YCl, YbOBr, YbOClCoI2, CrSe2, FeO2, FeOCl, FeSe, PrOI, VOBrSemiconductors CdOCl, CoBr2, CoCl2, CrOBr, CrOCl, CrSBr, CuCl2,ErSCl, HoSI, LaBr2, NiBr2, NiCl2, NiI2CrBr2, CrI2, LaBr, Mn(OH)2, MnBr2, MnCl2, MnI2, VBr2, VCl2, VI2, VOBr2, VOCl23.2 非层状二维原子晶体材料对于体相为层状结构的二维材料, 机械剥离是得到高质量二维单层结构的有效方法. 随着分子束外延等自下而上的制备手段的发展, 一些体相为非层状结构的二维单层结构也被实验合成出来, 并展现出许多新奇的物性. 硅烯和锗烯是这一类二维材料中最早研究的材料. 在剥离出石墨烯之前, 就有理论预测[5]: 单层Si 和Ge 与石墨烯的平面蜂窝状晶格结构不同, 是翘曲的蜂窝状结构, 并能导致发生量子自旋霍尔效应[46,47]. 受到硅烯、锗烯研究工作的启发, 其他二维单层非层状材料也取得了一系列进展.3.2.1 As 和Sb2015年以前, 大多数报道的二维半导体都具有较小的带隙, 极大地限制了它们在蓝光、紫外光光电器件中的应用. 2015年, Zhang 等[48]基于第一性原理计算预测了具有宽带隙和高稳定性的新型二维单元素的半导体砷烯和锑烯. 其中, 体相和单层的As 和Sb 结构具有与硅烯和锗烯类似的翘曲蜂窝状晶格结构, 体相砷和单层砷烯的结构如图6所示, 体相砷层间距离、键长和键角分别是2.04 Å,2.49 Å和97.28°. 相比之下, 在砷烯中由于晶格畸变, 键长和键角变化为2.45 Å和92.548°. 体相锑的层间距离、键长和键角分别是1.84 Å, 2.84 Å和93.28°, 锑烯中键长和键角分别为2.45 Å和92.548°. 为了判断这两种新型二维晶体的稳定性,文章计算了砷烯和锑烯的声子谱如图7所示, 结果显示两种材料的声子谱中均没有虚频, 表明砷烯和锑烯动力学稳定. 2017年Wu 等[49]在PdTe 2衬底Structure and stability Properties Methods:PBEHSE@PBE G 0W 0@PBE RPA@PBE BSE@PBE-G 0W 01. Relax cell and atoms in all magnetic states (NM, FM, AFM)*6. Magnetic anisotropy7. Projected DOS8. Band structure 8. Band structure10. Fermi surface12. Work function14. Plasma frequency15. Polarisability9. Band extrema 11. Effective masses 13. Deformation potentials 15. Polarisability 16. AbsorbancePBE band gap > 0 ?YNMaterial disintegrated (0D/1D)?Material already in C2DBCrystal classification:2. Symmetry and prototype Thermodynamic stability:3. Heat of formation and convex hull Dynamical stability:4. Γ-point phonons of 2×2 cell5. Elastic constants Imaginary phonon frequencies or negative elastic constants?*Run flow for all (meta) stable magnetic statesD H > 0.2 eV/atom?YYNNNNYY图 5 C2DB 数据库的工作流程图[43]Fig. 5. The workflow of producing data of C2DB [43].(a)(b)(c)(d)=1.35 A图 6 体相砷的　(a) 俯视图和(b) 顶视图; 翘曲单层砷烯的(c) 俯视图和(d) 侧视图[48]Fig. 6. (a) Side view and (b) top view of the structure of ar-senic; (c) top view and (d) side view of a buckled As mono-layer (arsenene)[48].上生长了锑烯, 2018年Shao 等[50]也在Ag(111)衬底上成功合成了高质量的锑烯. 体相As 和Sb 通常是半金属, 而它们的单层结构是带隙为2.49 eV 和2.28 eV 的间接带隙半导体. 这种电子结构有望在未来具有高开关比的晶体管、蓝光或紫外光光电器件以及机械传感器等方面具有潜在的应用. 另外, 砷烯和锑烯在双轴应变下都能够转变成直接带隙半导体, 在纳米电子和光电器件等领域同样具有潜在的应用.3.2.2 单层CuSe√3×9√32018年, Gao等[51]报道了通过直接硒化Cu(111)表面的方法可以成功制备出具有一维摩尔图案的单层CuSe. 高分辨率扫描隧道显微镜(STM)和低能电子衍射谱(LEED)的测量结果表明CuSe 具有六角蜂窝状结构. 通过第一性原理计算进一步确定样品是Cu(111)衬底上生长的具有翘曲的蜂窝状晶格单层CuSe. 图8(a)是Cu(111)衬底上单层CuSe 的高分辨率STM 图像, 可以清楚地观察到一维摩尔图案. 图8(b)是Cu(111)衬底上单层CuSe 的低能电子衍射(LEED)图案, 红色和黄色圆圈分别表示单层CuSe 和Cu(111)晶格的衍射斑点, 可以看出单层CuSe 与Cu(111)表面之间有30°的旋转. 为了研究Cu(111)表面上单层CuSe的原子构型, 文章构建了 ( )的三层Cu(111)衬底表面吸附(1 × 10)的单层CuSe 的超胞模型. 图8(c)和图8(d)是Cu(111)上单层CuSe 优化后的原子结构模型的俯视图和侧视图.第一性原理计算结果显示该超胞结构具有一维摩尔条纹图8(c)与图8(a)的STM 图案非常吻合.理论计算得到Cu(111)表面上单层CuSe 的最大翘曲高度为0.1 Å, 与STM 形貌图像中的高度差也是一致的.通过考虑自旋-轨道耦合(SOC)效应的第一性原理计算对CuSe/Cu(111)电子结构进行理论模拟, 如图9(a)所示: 在能量低于–2.0 eV 区域有非常大的电子态密度, 这主要是由Cu(111)基底贡献的; 而在–2.0 eV 以上能带主要由CuSe 单层贡献,并有两个孔状带. 实验上ARPES 对样品测量结果如图9(b)所示, 与理论计算结果十分吻合, 进一步300F r e q u e n c y /c m -1200100Arsenene200100Antimonene图 7 层砷烯和层锑烯的声子谱图[48]Fig. 7. Phonon dispersions of arsenene and antimonene [48].(d)0.1 ACuSeCuSe Cu(CuSe)Cu(sub)(c)图 8 Cu(111)上单层CuSe 的(a) 高分辨率STM 图像,(b) LEED 图; Cu(111)上单层CuSe 优化原子结构模型的(c) 俯视图, (d) 侧视图[51]Fig. 8. Monolayer CuSe on Cu(111): (a) High-resolution STM image, (b) LEED pattern; optimized atomic structure of monolayer CuSe on Cu(111): (c) top view, (d) side view [51].表明单层CuSe 结构稳定并能在实验上成功制备.另外, 第一性原理计算还研究了单层自由状态下CuSe 的电子结构, 发现单层CuSe 具有狄拉克节点线费米子(DNLF), 其受到镜面对称性的保护.这种DNLF 存在于自旋-轨道耦合带隙内的拓扑非平庸边缘态上. 如果在弱耦合衬底(例如石墨烯)上合成CuSe, 则可以使用ARPES 直接观察到有趣的DNLF 特性.3.3 二维材料异质结范德瓦耳斯异质结构是在一种或两种以上的二维材料上堆垛另一种二维材料, 层与层之间通过范德瓦耳斯力相结合[52]. 强大的层内共价键让二维材料具有很高的面内稳定性, 而相对较弱的范德瓦耳斯力也足以让堆垛在一起的二维材料紧密结合. 随着二维晶体家族的范围逐渐扩展, 在原子精度上可以创建大量的范德瓦耳斯异质结构, 但是受限于实验合成效率问题仅研究了一部分的二维材料异质结. 通过理论计算可以高效模拟大批量异质结物性. 最近, 理论报道了许多不同类型的范德瓦耳斯异质结构中的电、光和磁等性能.根据能带排列方式, 半导体二维材料组成的异质结一般分为三种类型[53], 分别为I 型、II 型和III 型. I 型异质结是指异质结中能隙较小的材料同时具有导带的最小值和价带的最大值, 如图10(a)和图10(b)所示. 能隙较大的材料中激发的电子和空穴可以按照箭头指示方向转移到能隙较小的材料中, 而能隙较小的材料中激发的载流子不能转移到能隙较大的材料中. I 型异质结在光学器件中有着非常广泛的应用, 例如发光二极管(LED)[54]和激光器. II 型异质结是指导带的最小值和价带的最大值分别位于不同的材料中, 如图10(c)和图10(d)所示. 能隙较大的材料激发的电子可以转移到能隙较窄的材料中, 空穴不可以转移; 而能隙较窄的材料激发的空穴可以转移到能隙较宽的材料中, 电子不可以转移. III 型异质结是指一种材料价带的最大值仍然小于另一种材料导带的最小值, 这种异质结构并不常见. 总结来说, 当材料A 和材料B 构成异质结, 若CBM A > CBM B > VBM B > VBM A ,-1(b)-2E n e r g y /e V-3-4-5-0.6/A -10.6-1(a)-2E n e r g y /e V-3-4-5-0.6/A -1CuSe0.6CuHL图 9 Cu(111)上单层CuSe (a) 沿K –G –K 方向测量的ARPES 图; (b) 理论计算的能带图[51]Fig. 9. Monolayer CuSe on Cu(111): (a) ARPES intensity plots measured along the K –G –K direction; (b) calculated band structure [51].(c)(d)(a)(b)图 10 电荷转移示意图　(a), (b) I 型异型结; (c), (d) II 型异型结[53]Fig. 10. Schematic of allowed charge transfer: (a), (b) Type-I heterostructures; (c), (d) type-II heterostructures [53].。

高通量计算筛选的材料设计接口应用软件

高通量计算筛选的材料设计接口应用软件①冯岳璐1,2, 王　浩3, 杨小渝1,2, 靳　凯3, 万　萌11(中国科学院计算机网络信息中心, 北京 100190)2(中国科学院大学计算机科学与技术学院, 北京 100049)3(南京航空航天大学材料科学与技术学院, 南京 210016)通讯作者: 杨小渝摘　要: 复合材料是由至少两种不同性质的材料组成. 基于此特点, 高通量计算和多尺度模拟方法和理念, 尤其适合于复合材料配方的理论设计. 为此, 我们研发了一个基于Materials Studio 的支持复合材料配方设计的高通量计算和筛选的接口应用软件. 目前该软件主要支持Materials Studio 中的Amorphous Cell 和Forcite Plus 两个计算模块,通过模块接口的调用实现了高通量生成复合材料各种配方, 以及基于分子动力学的高通量自动流程计算和筛选. 与直接使用Materials Studio 软件相比, 该软件具有“一键式、自动流程、高通量筛选” 等特点. 目前该软件已经实现了微观尺度的基于分子动力学模块Forcite Plus 的自动流程筛选. 下一步我们将在此基础上, 开发出介观尺度上使用耗散粒子动力学方法的Mesocite 模块接口, 实现跨尺度计算模拟和高通量自动流程筛选, 开展环氧树脂基复合材料的配方设计. 使用该软件的用户必须要有Materials Studio 版权.关键词: 复合材料; 配方设计; 高通量材料计算; 高通量计算筛选; 材料基因工程; 接口应用引用格式: 冯岳璐,王浩,杨小渝,靳凯,万萌.高通量计算筛选的材料设计接口应用软件.计算机系统应用,2020,29(11):104–113. /1003-3254/7630.htmlInterface Application Software Based on High Throughput Calculation and Screening for Materials SimulationFENG Yue-Lu 1,2, WANG Hao 3, YANG Xiao-Yu 1,2, JIN Kai 3, WAN Meng 11(Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)2(School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)3(College of Materials Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China)Abstract : Composite materials are composed of at least two materials with different properties. Based on this feature,high-throughput material calculation and multi-scale simulation methods and concepts are particularly suitable for the theoretical design of composite material formulations. To this end, we have developed a high-throughput calculation and screening interface application software based on Materials Studio that supports composite material formulation design.At present, the software mainly supports two calculation modules, Amorphous Cell and Force Plus in Materials Studio.Through the call of the module interface, various formulas of high-throughput composite materials are realized, and high-throughput automatic process calculation and screening based on molecular dynamics. Compared with directly using Materials Studio software, this software has the characteristics of “one-click, automatic process, high-throughput screening” and so on. At present, the software has realized micro-scale automatic process screening based on the molecular dynamics module Forceite Plus. In the next step, we will develop a Mesocite module interface using dissipative particle dynamics method on the mesoscopic scale, realize cross-scale calculation simulation and high-throughput计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2020,29(11):104−113 [doi: 10.15888/ki.csa.007630] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 国家重点研发计划(2016YFB0700501, 2017YFB0701700, 2017YFB0703301); 国家自然科学基金(11534012)Foundation item: National Key Research and Development Program of China (2016YFB0700501, 2017YFB0701700, 2017YFB0703301); National Natural Science Foundation of China (11534012)收稿时间: 2020-03-01; 修改时间: 2020-03-27; 采用时间: 2020-04-14; csa 在线出版时间: 2020-10-29104automatic process screening, and carry out formula design of epoxy resin matrix composite. Users must have Material Studio copyright to use this software.Key words: composite materials; formulation design; high-throughput material calculation; high-throughput computational screening; material genetic engineering; interface application复合材料是由两种或两种以上不同性质的材料,通过物理或化学的方法, 在宏观上组成具有新性能的材料. 高分子基复合材料由基体、增强体和界面3部分组成, 相比于传统材料, 由于其具有独特优异的性能,例如: 轻质、高强度、高模量, 被广泛用于航空航天等领域. 研制高分子基复合材料时, 基体扮演着重要角色,组成基体的不同性质材料的配比如何确定, 及不同配方的基体对复合材料的宏观性能又有哪些影响, 一直是一个十分具有挑战性的难题[1–5]. 基于传统实验“试错法”, 成本高, 周期长, 而计算模拟、大数据和人工智能的方法, 可以帮助更快地进行材料的配方设计并预测材料的性质.材料计算的主流软件如Material Studio[6,7]虽然提供了不同尺度的计算模块(CASTEP、Forcite Plus、Mesocite等), 并且该软件也支持同一尺度下多种计算任务(如Forcite Plus模块支持结构优化、模拟退火、动力学平衡等). 然而使用起来非常不方便, 不同尺度及不同任务间的计算需要每步单独开展. 尤其是, 计算结果数据得不到有效保存和管理, 极易丢失, 非常不便于人工智能时代的材料设计和材料数据挖掘.高通量计算和筛选方法可以生成大量参考的配方,自动计算, 自动保存计算结果, 根据筛选条件选择出符合要求的配方. 可以快速排除许多不合理的配方, 减少了材料研发周期和材料开发中的代价. 通过计算模拟进行复合材料的配方设计和性质预测, 往往涉及多个尺度的计算(如微观-介观-宏观)[8]. 即便在同一尺度下,还涉及不同的计算任务(如结构优化-模拟退火-动力学平衡等). 因此, 使用高通量计算和筛选方法进行复合材料的配方设计, 应该是这样的一种思路: 顺着“结构-分子运动-物理性质” 研究路线, 如何高通量的产生大量不同的复合材料配方, 并在这些配方的结构中通过一系列动力学模拟后, 计算每一种配方下材料的结构性质和力学性质, 并按照一定的筛选条件选择出合理的配方. 通过筛选出的结构, 分析其结构性质与物理性质的联系, 得出哪些结构性质是决定其物理性质的关键因素. 一般考虑运动单元(链节运动、链段运动、侧基运动、支链运动、晶区运动以及整个分子链运动等) 的变化以及运动方式(键长、键角的变化, 侧基、直链、链节的旋转和摇摆运动) 的变化等因素. 采用这种方法和模式进行材料配方设计和性质预测, 涉及大规模计算, 大量的数据处理, 以及同一尺度下的不同计算任务之间的计算结果如何传递, 和不同尺度之间的计算结果转换和传递方法.因此, 我们需要开发这样一种基于材料计算软件Materials Studio的支持高通量自动流程计算和筛选的材料设计接口应用软件, 它能自动生成大量的复合材料配方, 根据用户需要添加计算模块、设置计算参数,计算作业以及参数设置完成之后提交作业; 计算环境包含计算作业的调度和材料计算软件, 并能根据用户此次的筛选需求自动存储相应的计算结果, 利用统计学方法以及机器学习的方法对数据进行二次处理, 从而得到相应的用于结构筛选所需的筛选因子数据, 并根据筛选因子筛选出符合条件的配方.1 需求分析和软件架构设计1.1 软件需求分析本着“一键式、自动流程、高通量筛选” 等特点,该软件使用了客户端/服务器模式的架构. 客户端可以设置计算作业、设置计算参数、监控作业状态等; 服务器端负责在用户提交计算作业并开始计算之后, 负责作业间的调度与计算结果的保存于分析, 并将其存入数据库中. 提供计算资源的Materials Studio及其计算模块可以是任意计算节点, 小到PC机, 大到计算中心. 该软件的主要特点如下:(1)自行设计每次计算机作业流程、添加计算模块.(2)高通量的生成材料配方.(3)按需设置各个计算模块中的参数.(4)自动进行作业的调度.(5)自动提取计算结果, 使用统计学和机器学习方法分析数据.2020 年第 29 卷第 11 期计算机系统应用105(6)可下载所有的计算结果文件或下载经过筛选的符合条件的配方文件.1.2 软件架构设计该软件主要分为流程设计、流程监控、作业调度、计算结果分析、结构筛选5个部分. 流程设计、作业调度及结构筛选3部分是整个系统的核心, 主要包含了高通量生成计算任务, 高通量自动流程的实现,以及高通量结构筛选, 如图1所示.流程设计以及流程监控 (Web)Workflow1. Amorphous Cell2. UploadModel3. Forcite Plus4. Mesocite5. Crosslink6. PickOut1. Amorphous Cell2. UploadModel3. Forcite Plus4. Mesocite5. CrosslinkCalculation statusData 1. Forcite Plus2. MesocitePickout作业调度计算结果分析结构筛选图1 软件架构图流程设计及流程监控部分中, 可自行添加和删除计算作业、在每个作业中可根据用户需要添加计算模块、在每个计算模块中也可根据计算需求进行参数设置、用户添加完计算模块及设置完计算参数后可以提交作业. 之后, 用户可对计算作业的运行状态进行监控.作业调度部分包含作业的自动调度及计算节点.作业的自动调度中, 软件服务器根据用户设置的计算参数和计算模块, 将每个计算模块中的计算任务发送至计算节点, 计算节点计算完成之后, 将计算结果发送至提交计算任务的服务器.计算结果分析部分从计算节点计算完成并发送至提交计算任务服务器的计算结果中, 提取本次计算所需的数据, 直接存储或者进行处理后存储, 生成筛选因子.结构筛选部分中, 用户可以根据添加的筛选因子进行结构筛选, 对满足筛选条件的结构, 用户可以根据需要选择其中的某些配方, 并下载这个配方下的所有计算结果文件, 或者直接下载所有配方的计算结果文件.1.3 流程设计本节主要介绍使用本软件进行高通量微观建模以及微观尺度的分子动力学模拟两部分的计算流程, 具体的流程介绍如图2所示.在微观尺度的模拟中, 首先需要产生大量的候选配方并建立模型, 系统提供两种产生候选模型的方法,分别是用户上传和高通量生成大量候选配方. 模型上传或高通量建模完成之后需要对每个配方进行分子动力学模拟、结构交联、结构分析、力学性质计算和结构筛选, 用户可以自行选择本次作业中需要添加的计算模块.在进行流程设计时, 用户首先需要选择使用高通量建模或上传已经建立好的模型, 有了微观尺度的计算模型, 就需要对结构进行初步优化. 优化完成之后可以选择是否进行交联反应建立交联模型, 如果选择了交联反应模块, 则在交联模型建立完成之后对结构再次进行动力学模拟, 最后进行结构分析、力学性质计算和筛选. 不选择交联反应模块则直接进行结构分析、力学性质计算和筛选.2 接口应用软件设计软件基于客户端-服务器架构, 主要基于Materials Studio的核心模块进行开发. 不同尺度的材料计算模块(如Amorphous cell、Forcite Plus、Mesocite、CASTEP计算机系统应用2020 年第 29 卷第 11 期106等) 运行于计算节点. 服务器可以高通量生成作业, 进行参数设置, 以及作业提交等. 将每次计算任务发送至计算节点, 一旦计算结束, 计算节点会将计算结果返回至服务器端进行分析、筛选以及可视化呈现.开始是否建模是是是是是是是否否否否否否否建模结构是否上传完成微观模拟方法 Forcite Plue 是否进行微观模拟是否进行微观模拟是否进行结构筛选结构筛选 (PickOut)是否下载筛选结果筛选结果 (PickOut)结束上传建模Geometry optimization Anneal Dynamics微观模拟方法 Forcite Plue Geometry optimization Anneal Dynamics微观模拟方法 Forcite Plue Geometry optimization Anneal Dynamics是否进行交联反应交联反应图2 微观尺度模拟计算流程图目前该软件主要支持Materials Studio 的Amor-phous Cell 模块和Forcite Plus 模块, 通过Amorphous Cell 模块生成微观尺度的复合材料分子模型, 使用Forcite Plus 模块中的不同计算任务对模型进行分子动力学模拟. 自动流程是整个软件的核心, 自动流程的核心算法实现参照了MatCloud [9–13].2.1 Materials Studio 核心模块简介进行性质预测首先需要建立高分子模型, Amorphous Cell 就是一个高分子建模模块, 能够进行塑料、玻璃、树脂等无定型聚合物的建模. Forcite Plus 是Materials Studio 提供的一个分子动力学计算模块, 它包含各种通用力场和支持5种任务, 每个任务可以是一个单独的模块.实际应用中, 用户可以根据自己的需求选择不同的任务组合. 可以选择上传建立好的模型或上传单分子模型, 根据环境参数进行无定形建模. 在分子动力学模拟中可以选择多种任务, 比如几何优化-模拟退火-动力学平衡、几何优化-动力学平衡等多种流程.在进行上述操作时, 每个计算任务均需要单独地完成, 并将计算结果存储下来. 当前一个任务(如几何优化) 完成后, 需要将其计算结果读取, 再开始下一个任务的计算(如模拟退火), 非常不便捷.2.2 软件核心功能为了解决Material Studio 多个计算任务不够便捷的问题, 我们开发了一个基于Material Studio 多个计算模块的高通量材料计算接口应用软件[14–25], 它能够高通量生成作业, 能够进行不同任务间的协调和自动流程, 并将作业发送至计算节点开展计算, 基于计算结果进行筛选. 我们以环氧树脂基复合材料的配方设计, 进行该软件的应用验证.目前该软件的1.0版, 主要支持微观尺度的计算,支持Material Studio 的Amorphous Cell 和Forcite Plus 模块. 软件主要有以下的核心模块: (1) 无定形建模模块(Amorphous Cell); (2) 上传模型模块(Upload-2020 年第 29 卷第 11 期计算机系统应用107Model); (3) 动力学平衡模块(Forcite Plus Dynamic);(4) 几何优化模块(Forcite Plus Geometry Optimization);(5) 模拟退火模块(Forcite Plus Anneal); (6) 结构分析模块(Forcite Plus Analysis); (7) 力学性质计算模块(Forcite Plus Mechanical Properties);(8) 结构交联模块(XLink); (9) 结构筛选模块(Pickout).2.2.1 按不同配比, 高通量方式生成大量的分子结构无定形建模模块: 支持用户上传单分子模型, 可以根据用户选择的配比, 通过接口调用服务器端的Amor-phous Cell模块, 生成大量的复合材料分子模型. 这些输出的高分子模型, 就是Forcite Plus各个计算模块的输入文件.高分子基复合材料的配方设计, 涉及组成基体的组分种类及其配比. 例如, 以环氧树脂基复合材料的基体为例, 包含3种组分, 分别是: 环氧树脂、固化剂、增韧剂. 而环氧树脂组分可以有两种分子结构, 分别是E54环氧树脂分子, AG80环氧树脂分子, 固化剂又可以有双氰氨, 二氨基二苯酚等. 究竟在哪个配方下, 才能使这种复合材料有着更优的性能, 就是配方设计问题.确定基体中不同组分的分子结构数之比, 如表1.表1 基体中不同组分的分子结构数比例基体中组分种类不同组分的分子结构数比例环氧树脂2固化剂1增韧剂1确定环氧树脂组分中不同的分子的分子结构数,如表2所示(此例中选择两种环氧树脂分子结构).表2 环氧树脂组分中不同分子的分子结构数(单位: 个)环氧树脂分子类别环氧树脂组分的分子结构数E54100050AG80010050总和100100100从表2中任意选取一个组合作为环氧树脂组分的配方. 比如, 本例中选择50个E54分子、50个AG80分子, 组成100个环氧树脂组分配方. 选择双氰胺、二氨基二苯酚、甲基硫氢苯酐3种固化剂分子, 选择PES、PEI、PSF这3种增韧剂分子. 则按表1的基体中不同组分的分子结构比例计算, 则会产生1326种固化剂配方, 1326种增韧剂配方, 则本例中共有1758 276 (1326×1326) 个基体配方. 如表3和表4所示为固化剂和增韧剂组分的配方.表3 生成的固化剂组分配方(单位: 个)固化剂固化剂配方双氰胺00...0011...11 (494950)二氨基二苯酚01...495001...4849 (010)甲基硫氢苯酐5049...104948...10 (100)总和5050...50505050...5050 (505050)表4 生成的增韧剂组分配方(单位: 个)增韧剂增韧剂配方PES00...0011...11 (494950)PEI01...495001...4849 (010)PSF5049...104948...10 (100)总和5050...50505050...5050 (505050)无定形建模模块的主要功能, 就是完成搭建具有多种组分, 如上面的例子中包含两种环氧树脂分子, 3种固化剂分子, 3种增韧剂分子, 在不同配方下的高分子共混模型. 每一个分子模型的构建都是Materials Studio的Amorphous Cell模块采用的蒙特卡洛方法进行无定形模块搭建, 每个分子模型都是随机产生的, 所以在本项目中的无定形建模模块对每一个配方只生成一个分子模型, 每个配方的后续计算都是在这个分子模型的基础上进行的.2.2.2 上传搭建好的模型上传模型模块: 在微观尺度的模拟中本软件支持用户上传两种类型的文件, 一种是无定形建模模块搭建好的模型, 一种是单分子模型, 两种结构类型支持的是两种流程, 本模块支持用户上传无定形建模模块搭建好的模型, 可以直接作为Forcite Plus的各个计算模块的输入文件, 直接开展分子动力学模拟.2.2.3 微观尺度的分子动力学模拟分子动力学模拟的目标是对高分子结构中的每一个小分子进行优化, 优化之后找出体系在变化过程中总能量最低的构型, 再对其进行特定条件下的模拟运动, 并分析其各种性质. 包含以下几种计算任务.几何优化模块: 优化原子坐标和晶胞参数, 支持原子笛卡尔坐标和晶胞参数的限定, 可添加外应力. 输入文件是原子或分子结构, 输出是几何优化后的结构.模拟退火模块: 基于不同温度点的动力学模拟, 实现体系的反复升降温过程, 辅助扫描势能面, 寻找最优的分子构象, 吸附构象等. 该模块的输入文件是分子结构, 输出是从不同温度条件下的分子结构中找出的5个能量最低的构象.动力学平衡模块: 基于牛顿运动方程, 研究原子核计算机系统应用2020 年第 29 卷第 11 期108在特定系综(NVE、NVT、NPT、NPH) 条件下的运动, 并结合分析模块计算各种性质. 本模块可以对模型在单一温度条件下进行动力学平衡, 也可以对模型在一个温度范围内按一定步长进行多次的动力学平衡,用以计算其在温度变化过程中模型的各种性质变化. 2.2.4 结构交联反应交联反应是指2个或者更多的分子(一般为线型分子) 相互键合交联成网络结构的较稳定分子(体型分子) 的反应. 反应分为物理交联和化学交联, 分别是由氢键和共价键结合而成的. 在本系统中我们使用的实验理论基于化学交联, 如橡胶的硫化、不饱和聚酯通过链式聚合反应的固化、环氧树脂与固化剂的反应等.线形聚合物经过适度交联, 在力学强度、弹性、尺寸稳定性、耐溶剂性或化学稳定性等方面均有改善, 所以交联反应常被用于聚合物的改性.结构交联模块: 本软件中的交联模块是在对模型进行初步的分子动力学模拟之后, 找出每个模型的总能量较低的构型, 需要对其进行交联, 产生组合键, 该模块中也可以设置交联度以及其他参数. 初步的分子动力学模拟之后的优化结构文件作为输入, 输出为多个分子相互键合交联之后的较稳定分子.2.2.5 结构分析和力学性质计算结构分析/力学性质计算模块: 这两个模块主要对结构进行力学性质计算和结构分析, 并将所需的计算结果存入数据库.在结构分析模块中, 用户可以自行上传计算和分析脚本, 也可以从提供的16种性质中选择一些作为本次计算的分析对象. 默认的16种性质包含与结构相关的性质(径向分布函数等), 与动力学相关的性质(温度分布曲线等), 与统计学相关的性质(密度分布曲线等)等. 在基本性质计算完成之后可以对计算结果进行分析从而得出其他性质, 以玻璃化转变温度为例, 如果一个配方在不同的温度条件下的动力学平衡计算次数不满足条件(小于4次), 则不会计算玻璃化转变温度.如果不同温度条件下动力学平衡次数满足条件(大于等于4), 则会计算如玻璃化转变温度等性质. 其中玻璃化转变温度的计算以及计算结果存储如下: 一个配方在不同温度条件下进行动力学平衡之后, 会继续计算其密度, 并在温度密度两个维度下分段拟合出两条最符合温度密度变化趋势的直线, 两直线的交点则为该配方的玻璃化转变温度. 将计算出的两条直线的斜率、截距还有交点处所对应的玻璃化转变温度预测值存入数据库.力学性质模块和结构分析模块的计算对象相同,需要对每个动力学平衡计算完成之后的结构进行力学性质计算, 力学性质计算完成之后需要提取相关的筛选因子, 在本文中此模块选择的是杨氏模量作为筛选因子, 提取完成之后将其存入数据库.这两种模块的输入为分子动力学模拟计算完成之后的文件, 输出为各种分析结果, 包含表格、文本文档等. 在设计计算流程时, 可以选择这两个模块的任意一个或两个都选择.2.2.6 结构筛选结构筛选模块: 该模块主要是展示所有的计算结果, 也可以进行筛选、下载等功能. 在本模块中, 会根据用户在结构分析和力学性质计算两个模块中选择的需要计算、提取和存储的性质, 将所有配方的计算结果以图表的形式展示出来. 页面也有筛选条件设置框和筛选按钮, 用户可以根据需要设置筛选参数, 筛选出符合条件配方的计算结果进行展示, 也可以进行下载.比如, 在一个流程中, 我们添加了两个计算模块, 分别进行结构分析以及力学性质计算, 结构筛选模块中读取以上两个模块的计算结果, 先将所有的计算结果展示出来, 之后用户可以自己设置筛选参数, 筛选出满足条件的配方.3 应用案例下面给出一个例子, 来说明本软件如何产生大量配方并进行计算和筛选的. 案例描述: 这里假设一种双酚A型环氧树脂分子(DGEBA), 一种固化剂分子(DDS)作为基础组分(如图3所示), 按不同的比例产生配方. 因此我们需要确定在哪种配方下该种树脂基复合材料的玻璃化转变温度在指定区间内(如1100 K 到1200 K). 单个模型进行初步优化之后的计算基本步骤为, 首先建立交联模型, 对模型进行动力学平衡,之后进行结构分析和力学性质计算, 最后对配方进行筛选.(a) DGEBA(b) DDS图3 环氧树脂基体不同组分的分子模型2020 年第 29 卷第 11 期计算机系统应用1093.1 流程设计生成不同配方的环氧树脂基复合材料模型, 并计算不同配方下结构的杨氏模量和玻璃化转变温度. 然后基于杨氏模量和玻璃化转变温度进行筛选, 从而筛选出符合条件的配方.本次计算在首次动力学平衡之后, 对每个模型中的大量分子进行交联. 因为要计算不同配方的玻璃化转变温度, 所以需要对每个配方下的模型在不同的温度条件下进行动力学平衡. 可以通过设置起始温度和终止温度, 并设置温度变化的步长, 实现每个配方的模型在不同温度条件下进行动力学平衡计算. 添加力学性质计算模块主要是为了计算筛选结构所需的杨氏模量. 具体的计算流程如图4所示.Start Upload Model Forcite Geo.Opt.Forcite Geo.Opt.Forcite Dynamics Forcite DynamicsForcite Mechanical PropertiesForcite AnalysisPickoutXlink图4 微观尺度的计算和筛选流程3.2 参数设置本例中, 采用两种分子混合, 分别是一种环氧树脂分子和一种固化剂分子(如图3), 因为要进行交联反应, 基于这两种分子的特性, 对其配比为大于1: 1即可,本例中固化剂分子采用5至20个结构分别进行混合,共16种配方. 如图5所示.图5 配方设计在交联任务前, 需要对每种配方的结构在单个温度条件下进行动力学平衡, 故将本次计算的起始、终止温度设置为一样, 温度步长大于0即可. 如图6所示.图6 单一温度下进行动力学平衡在交联计算中, 设置本次计算的交联度为50. 如图7中参数Conversion 所示.图7 交联反应参数设置在第二次动力学平衡中, 将起始温度设置为298 K,终止温度设置为1900 K, 温度的步长为100 K, 系综为NPT. 温度设置如图8所示.图8 同一模型进行多次动力学平衡温度设置在分析模块中, 本次的计算中采用温度密度曲线来预测玻璃化转变温度, 所以在本任务中选择密度作为本次分析的性质. 如图9所示, 选中的性质颜色会变化.图9 选择需要进行分析的性质3.3 计算结果计算流程设计和参数配置完成之后, 点击“Start”键, 启动该作业. 整个作业会自动化运行, 不需人工的干预. 计算结束后, 可进入结构筛选模块的View 界面,展示所有配方的计算结果, 分别是配方的分子结构数,摩尔质量比, 该配方的玻璃化转变温度以及最接近这个温度的两个温度下的杨氏模量.可见, 共有16种候选样本空间; 无定形建模, 共生成16种复合材料配方分子的模型; 第一次几何优化,输出16种复合材料配方分子模型优化后模型; 第一次动力学平衡, 对16个配方的模型进行动力学平衡; 交联反应, 输出为16个配方交联后的模型; 第二次几何优化, 对16个交联后的模型进行优化; 第二次动力学平衡, 16个优化后的模型中每个结构都需要在不同的温度条件下进行动力学平衡, 共16×17次动力学平衡计算机系统应用2020 年第 29 卷第 11 期110。

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会议指南
柔性磁性薄膜的磁各向异性调控及其应用
詹清峰，刘宜伟，王保敏，李润伟
中国科学院磁性材料与器件重点实验室，中国科学院宁波材料技术与工程研究所，
浙江宁波，315201
E-mail: zhanqf@
可穿戴设备是目前消费电子产业的重点发展方向，它的发展取决于柔性磁电薄膜与传感器等产业链上游技术的提升。

由于磁性材料的逆磁致伸缩特性，柔性磁性薄膜的弯曲或拉伸产生的应力/应变，将改变磁性薄膜的磁各向异性，从而影响磁性器件的性能。

如何避免应力磁各向异性对柔性磁性器件性能产生不利的影响，如何利用柔性衬底的独特性质控制磁各向异性从而提高柔性磁性器件的性能，是柔性磁性薄膜与器件发展中所面临的重要挑战之一。

我们利用柔性铁电膜的各向异性热膨胀特性，在柔性铁电/铁磁复合多铁薄膜中，实现了新颖的热辅助电场控制磁各向异性以及正温度系数磁各向异性，可用于提高高频磁性材料的热稳定性；基于超弹性衬底的应力工程方法，获得具有自组装周期性皱纹结构的柔性磁性薄膜器件，使得拉伸应力集中释放在衬底上，避免了应力各向异性的不利影响，从而获得了磁场灵敏度在大拉伸形变下能够保持稳定的柔性巨磁电阻器件。

高通量材料计算基础平台与材料数据库生态系统
中科院计算机网络信息中心杨小渝研究员
美国材料基因组计划的核心理念旨在建立一个新的以计算模拟和理论预测优先、实验验证在后的新材料研发“文化”，从而取代现有的以经验和实验为主的材料研发的模式。

然而我国目前新材料研发大多数仍依赖于传统的以实验为主“试错法” (try-and-error), 效率低，周期长。

如何更好地通过计算和数据的方法，加快新材料的研发，更是引起了业界的普遍关注。

目前国际上已有较多的成功案例表明，高通量材料计算可以较好地用于对新型功能材料的预测。

比如美国麻省理工的Ceder课题组，通过高通量第一原理计算，从三万余种化合物中筛选出高效安全的锂电池阴极材料（如LiFePO4，LiCoO2，LiNiO2，Li3FePO4CO3，Li3MnPO4CO3）。

开展高通量材料计算，需要较好的高通量材料计算驱动引擎及材料信息学相关方法和技术的支撑。

中科院计算机网络信息中心“高通量材料计算和材料信息学”课题组自2012 年底就专注于材料基因组计划关键共性技术的研发，在高通量材料集成计算和材料计算数据库的研发方面取得了较大的进展, 研发了高通量材料计算关键核心技术和基础平台MatCloud，以及高通量材料计算数据库生态系统MatCloudLib，以帮助支持中国版材料基因组计划的开展。

该报告将重点介绍高通量材料计算基础平台和材料数据库生态系统以及其研发进展情况。

我们尤其希望通过该报告能进一步与功能材料领域的专家学者深入交流，进一步了解功能材料对高通量材料计算的具体需求，通过实际应用的驱动，加快高通量材料计算基础平台和材料数据库生态系统的深度研发。

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