计算机模拟概述

计算机模拟概述

摘要：在新型材料研究过程中，我们通常是通过进行人为的选择材料而不是去主动设计。现在，我们可以采用计算机仿真模拟，通过设计好一系列的合成路线来获得目标材料，并能够了解这些材料的纳米和微观相结构。本文介绍了计算机模拟的作用、多尺度的计算机模拟方法以及计算机模拟的发展趋势。

关键词：计算机模拟方法多尺度发展趋势

计算机模拟在研究中扮演着构筑理论方法和实验方法桥梁的角色。应用计算机仿真模拟，通过建立一个简单的模型，可以找到符合功能材料预期性能的最好的组成、最佳配比以及最合理的工艺流程，这样可以节省大量的人力、物力和财力。计算机巨大的存储空间、高速运算能力和逻辑判断能力辅之以人的神奇创造力，它所产生的效应是不可估量的，它必将对材料设计提供巨大的指导和帮助。计算机会激发出人类创造性的构思方案，通过对存储资料进行筛选以及方案权衡比较，找到最佳方案。计算机可以对设计方案进行设计优化和综合分析，经过大量运算，最终确定最合理的设计方案。通过这条途径会使设计质量显著提高，设计周期得以大大缩短，从而产生的效益就事开发成本的显著降低。此外，利用计算机可以实现对比如高温等离子体、核反应堆、高温、高辐射、高压条件等现有的物理和化学实验无法实现的极端条件进行模拟研究。

由于高分子具有长链结构、组成多样等特点，其性质往往表现出特殊性，即物理和化学性质在时间和空间表现为多尺度性。例如：高分子主链单键键长为埃量级，但它的单链回转半径竟可达到单键键长的100倍。再比如高分子嵌段共聚物经过微相分离可形成尺寸为几百个埃的特征相区。所以这就导致我们不能单单的从原子级别的模拟来研究高分子的性质，这显然是不可能的。动力学在时间尺度上跨度更大。比如键振动一般为10~15秒量级，而高分子结晶和增长过程所需时间通常超过了1 s，而高分子共混物的相分离甚至需要更长的时间尺度。显然，单一的计算机模拟方法，无法实现对高分子体系的模拟研究。在这样的大背景下，传统的计算机模拟方法得以广泛发展，主要包括蒙特卡罗方法，分子动力学方法和布朗动力学方法等等。基于格子模型的蒙特卡罗方法是最常用的一种方法，它是通过对构型空间进行抽样从而来计算系综平均；分子动力学则是使用力场的研究方法。根据经典力学，对粒子运动的动力学方程求解，随着时间的推移，模拟系统演化。布朗动力学中的粒子运动方式由Langevin方程进行描述。该方法特点在于考虑了体系中粒子的热运动带来的随机力。以上我们介绍的这这三种方法可归为微观尺度的计算机模拟方法，原因在于模拟尺度在时间上为纳秒范围，空间上不足一百个埃。从实质上讲，与高分子材料的物理特性直接相关的尺度往往体现在微秒甚至毫秒级别，在这样的背景下，介观尺度的格子玻尔兹曼，动态密度泛函，耗散粒子动力学以及场论聚合物模拟等方法和理论得以大发展。随着人们对材料宏观性能需求的增加，以有限元为代表的宏观模拟方法应

运而生。至今，人们已经实现了从宏观细粒化到介观，进而到微观以及经粗粒化实现反方向这样一个贯穿的模拟过程。

分子动力学是一种非常重要的计算机模拟方法，它主要是对多体问题进行求解，研究的主要对象是原子和分子。该方法被广泛的应用于多粒子体系的研究中。蒙特卡罗方法是一种统计学上的概率性方法，可以研究相空间中马科夫链的随机行为，该方法最常用的是重要性抽样。对于某个体系（如聚合物溶液），如果我们对溶剂分子的具体运动不感兴趣，溶剂对聚合物的作用可用耗散力和随机力取替。这样分子动力学中的牛顿运动方程就会转变为郎之万方程，这就形成了布朗动力学的模拟方法。介观的耗散粒子动力学模拟方法中，在微观尺度上得几个分子或者高分子链，忽略分子或者链上得一些信息，经粗粒化就构成了耗散粒子动力学中的粒子。

在研究复杂流体方面耗散粒子动力学可以说是一枝独秀，它作为介观尺度的计算机模拟技术在很多研究方面都有应用。耗散粒子动力学就被广泛地应用到比如：化工、生物和医疗等诸多领域。从耗散粒子动力学的本质上来说，它属于离散粒子动力学方法, 这就导致一个难题：耗散粒子动力学处理的体系不能太大，从而影响到它展现真实流体的物理特性。目前，解决这一问题有两个办法，一是提高计算机性能，具体可以通过提高CPU的运算能力，以及借助GPU运算来实现。其二就是采用高性能并行计算技术。通过采用并行，可以将体系的计算任务分给多个CPU共同完成, 扩大了模拟体系，从而展现真

实体系的物理特性，当然模拟结果结果也会更加准确。参与通信的粒子数量与被分配到各个微处理器上的粒子数量相比,是非常少的一部分，所以计算效率会显著提高。开展高性能并行计算程序并辅之计算机水平的提高，以及借助GPU强大的处理能力，发展GPU通用运算研究, 这势必会对实现在较大的时空尺度上研究复杂流体产生重要的作用。

计算机模拟在人们进行研究过程中起着桥梁和纽带的作用，随着模拟方法的不断完善、并行技术的不断发展和性能的不断提高，计算机势必会在未来研究中发挥越来越大的作用。

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