计算材料学与材料设计
计算材料学中的材料设计：探索计算材料学方法在新型材料设计与性能优化中的应用
计算材料学中的材料设计：探索计算材料学方法在新型材料设计与性能优化中的应用摘要计算材料学作为一门新兴交叉学科，在新型材料的设计与性能优化中发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨计算材料学方法在材料设计中的应用，包括高通量计算、机器学习、多尺度模拟等。
通过实例分析，展示计算材料学如何加速材料研发过程，降低成本，并为材料性能优化提供理论指导。
最后，展望计算材料学在未来材料设计中的发展趋势与挑战。
1. 引言随着社会对新材料的需求日益增长，传统的“试错法”材料研发模式已经难以满足快速发展的需要。
计算材料学应运而生，利用计算机模拟与理论计算，从原子、分子层面预测材料的结构、性能，为材料设计提供理论指导，大大缩短了材料研发周期，降低了研发成本。
2. 计算材料学方法2.1 高通量计算高通量计算通过大规模并行计算，快速筛选大量候选材料，寻找具有特定性能的材料。
结合材料数据库和机器学习算法，可以实现材料性能的快速预测，为材料设计提供有力支持。
2.2 机器学习机器学习在材料设计中具有广泛应用。
通过构建材料性能与结构之间的关系模型，可以实现材料性能的预测、新材料的发现以及材料设计的优化。
2.3 多尺度模拟材料的性能往往受到不同尺度因素的影响。
多尺度模拟方法将不同尺度的模拟技术结合起来，从原子、分子、微观、介观到宏观，全面模拟材料的结构与性能，为材料设计提供更准确的预测。
3. 计算材料学在材料设计中的应用实例3.1 新型能源材料设计计算材料学在新型能源材料的设计中取得了显著成果。
例如，通过密度泛函理论计算，可以预测锂离子电池正极材料的稳定性、电压、容量等性能，为高性能锂离子电池的设计提供理论依据。
3.2 高性能结构材料设计计算材料学在高性能结构材料的设计中也发挥着重要作用。
例如，通过有限元分析，可以模拟材料在不同载荷下的力学性能，为轻质、高强结构材料的设计提供指导。
3.3 功能材料设计计算材料学在功能材料设计中具有广泛应用。
计算材料学的新进展和应用前景
计算材料学的新进展和应用前景在过去的几十年中，计算材料学已经成为了材料科学的一个重要分支。
借助于计算机技术的进步，计算材料学能够从原子、分子的层面上理解和预测材料的性质和性能，为研究人员提供了非常重要的辅助。
近年来，计算材料学领域的研究取得了许多令人瞩目的进展。
首先，计算材料学在材料制备和设计中具有重要的作用。
通过计算和模拟，可以预测材料的晶体结构、稳定性、热力学性质、力学性质等各种性能，为材料的制备提供了很好的指导。
例如，新材料的设计需要考虑许多因素，如合成条件、原子组成等。
这些因素都可以通过计算得到最优解，从而加快新材料的开发速度。
其次，计算材料学在材料性能优化中也发挥了重要作用。
材料的性能优化需要通过调整材料的组成和结构来实现。
计算材料学可以模拟材料的结构和组成，并估算材料的性能。
通过这种方法，研究人员可以快速确定对材料性能有影响的因素，并找到优化方案。
例如，太阳能电池的效率可以通过优化材料的能带结构来提高，计算材料学为此提供了很好的途径。
此外，计算材料学还可以帮助预测材料在不同条件下的性能变化。
例如，预测材料在高温、高压、放射线等极端条件下的结构和性能，这对于材料在极端环境中的应用来说非常重要。
同时，还可以模拟材料在不同环境下的寿命和稳定性。
这类研究为材料的应用提供了足够的保障。
总体来说，计算材料学是一个非常有前景的领域。
随着计算机技术的提高和新算法的开发，我们能够从原子、分子和晶体结构的角度来理解和预测材料的性质和性能。
这种方法不仅能够加速材料研究的进程，而且还为新材料的开发和材料性能的优化提供了很好的途径。
同时，计算材料学还能为材料应用提供重要的理论支持和实验指导，从而推动材料科学的发展。
当然，计算材料学中还有很多挑战和困难需要克服。
例如，目前计算材料学还难以准确地模拟大尺寸、复杂的材料系统，计算误差较大，需要不断地发展更加精确和高效的算法和方法。
此外，计算材料学与实验研究之间的结合还需要进一步加强，以促进计算和实验之间的相互协作和探索。
计算材料学1
1. 1计算材料学/材料设计的历史背景 续
20 世纪 70 年代是初步发展阶段段；到了 20 世纪 80 年代已形成学科。 80 年代中期日本从材料界提出 了用三大材料在分子原子水平上混合，构成杂化 材料的思想。 1985 年日本出版了《新材料开发与 材料设计学》一书，首次提出了材料设计学这一 专门方向，书中介绍了早期的研究与应用情况， 并在大学材料系开设材料设计课程。 1988 年由日 本科学技术厅功能梯度材料的研究任务，提出将 设计-合成-评估三者紧密结合起来，按预定要求做 出材料，并连续组织有关这一课题的国际研讨会。
1.1 计算材料学/材料设计的历史背景 续
随着凝聚态物理、统计物理、固体物理、量 子力学、量子化学等基础学科的发展，以及计算 机能力的极大提高，使得理论和计算在材料研制 过程中的作用越来越大。1999年美国能源部发表 一篇题为：“计算材料学：一场科学革命将成为 现实 ” (http://www. /) 。此文提到： 由于计算机能力的不断提高，材料科学正处于另 一场科学革命的边缘。科学家可能用太拉 (1012) 级以上的计算机通过模拟运算来指导先进材料的 发展，进一步阐明材料是如何形成的
1.1 计算材料学/材料设计的历史背景 续
1989年，美国若干个专业委员会调查分析了美 国八个工业部门(航天，汽车，生物材料，化学， 电子学，能源，金属和通讯等)对材料的需求， 之后编写出版了《90年代的材料科学与工程》 报告。材料设计的发展，使材料科学从定性描 述逐渐进入定量的科学阶段。到了20世纪90年 代，材料设计的研究已成为潮流。目的按需订 做材料，进行性能模拟，性能预报。
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第2讲 计算材料学简介
算科学最底层的层次就是量子力学层次，它也是其他更高层次
的发现等。
2.2 计算材料学的工作流程
1、具体问题阶段
对具体问题进行分析研究时， 要抓住问题的主要矛盾和矛盾的主 要方面，进行各种必要的近似，建 立物理模型。
具体问题 理论模型 数学模型
2、数学模型阶段
数学建模是利用数学语言模拟 物理模型。把物理模型抽象、简化 为某种数学结构是数学模型的基本 特征。
对接技术就是用于连接各个层次的技术，即如何将较低
层次的计算结果用于较高层次的计算。
1、混合方法(hybrid QM/ MM method) 2、密度泛函与分子动力学模拟方法的结合 3、有限元与分子动力学模拟方法的结合 4、有限元与量子力学方法方法的结合
量子力学层次 计 算 材 料 学
统计力学层次
介观层次 宏观层次
中国国家自然科学基金委员会
https:///portal/proj_search.asp
973重大基础研究计划 863高技术研究计划 自然科学基金重大基础研究 材料微观结构设计与性能预测研究专题
2.1 计算材料学与理论和实验的关系
计算材料学的定义：
计算材料学是以计算机及计算机技术为工具和 手段，运用计算数学的方法，从微观层次来解决复 杂材料问题的一门应用科学。计算材料学为复杂体 系规律、性质的研究提供了重要手段，对材料学的
梁，也是模型与实验的桥梁，因此常常称其为“计算机实验”。
计算材料学概述
牛顿力学
V V0 at
S S 0 1 at 2 2
统计力学
Layer-Cell Modeler easily creates simulation of water-
benzene interface
Ru-Al 合金断裂过程动态模拟
C.S. Becquart , D. Kim, J.A, Rifkin, and P.C.Clapp, Mat. Sci. Engin., A170, 87(1993)
第二讲：计算材料学简介
材料设计在材料研究中的地位
美国国家科学研究委员会（1995）
材料设计（materials by design）一词正在变为现实，它意味 着在材料研制与应用过程中理论的份量不断增长，研究者今天已 经处在应用理论和计算来设计材料的初期阶段。
《材料科学的计算与理论技术》
美国若干专业委员会（1989） 现代理论和计算机的进步，使得材料科学与工程的性质正在
Rod Anodes
1、应用微分方程型数学模型 有限元法 有限差分法 2、应用积分方程型数学模型 矩量法 边界元法 数值积分法
船舶海洋 行业中的 船体电位
模拟聚合物 驱油过程
油藏分布
化学驱油剂在 地层的的分布
注气开发
5、对接技术
对接技术就是用于连接各个层次的技术，即如何将较低 层次的计算结果用于较高层次的计算。
介观层次模拟方法应用实例——
初始构型
平衡构型
油滴在岩石表面运移模拟
介观尺度计算存在的困难
1、介观层次的长度标度在10 nm～10μm 之间，而边长为 10μm 的立方体将包含高达1015个原子， 对如此巨大的体系进行 模拟是难以想像的。
2、另一方面时间标度往往超过100 ns ，大大超过了目前MD所 能模拟的时间。
面向工程问题采用项目式教学提升课程获得感——以“计算材料学”和“材料计算与设计”授课为例
面向工程问题采用项目式教学提升课程获得感—以“计算材料学”和“材料计算与设计”授课为例汤富领a，李俊琛a，卢学峰a，薛红涛b，任军强b（兰州理工大学 a.材料科学与工程学院；b.有色金属先进加工及再利用国家重点实验室，兰州 甘肃 730050）［摘 要］计算材料学是一门适用于材料科学与工程学科本科生的新兴学科交叉课程，材料计算与设计是其后续的研究生课程。
它们知识面广且具有鲜明的操作实践性，传统授课方式不尽如人意。
在新行为主义学习理论指导下，面向工程问题，采用分层次项目式教学方法展开教学以提升学生课程获得感。
该文详述其教学过程。
［关键词］面向工程问题；项目式教学；新行为主义；计算材料学；课程获得感［基金项目］ 2019年度兰州理工大学“国际学生（研究生）全英文授课课程建设项目”（GRA2019E01）；2018年度兰州理工大学材料科学与工程学院项目式教学项目（CLXM201808）［作者简介］ 汤富领（1973—）男，河南开封人，博士，兰州理工大学材料科学与工程学院教授，博士生导师，主要从事计算材料学研究。
［中图分类号］ G434 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2020）44-0291-02 ［收稿日期］ 2020-05-09计算材料学[1]是材料科学与工程学科的一门新兴学科交叉课程，材料计算与设计是其后续的研究生课程，它们以计算机（软件）为工具学习和研究材料的成分、结构和性能间的相关关系，并逐渐成为材料学科重要的专业课。
课程涉及丰富的物理、化学和材料学基础理论知识，研究方法多元、实验操作技能应用性强，强调知识与技能的交叉和融合，具有很强的实用性和趣味性。
授课时既需要在短时间内把丰富的知识传授给学生，又要让学生掌握扎实的操作实践技能，尤其是要培养学生工程认证理念下解决复杂工程问题的能力；但受课时限制，这些要求很难完成，对传统授课方式提出了挑战[2]。
一、传统授课模式不能适应操作性强的新兴交叉学科课程涉及的课程有两个特点。
计算材料学之材料设计、计算及模拟
03
基于连续介质力学原理，通过建立材料的本构方程和边界条件，
研究材料的弹塑性行为和性能。
材料热学性能模拟
热传导模型
通过建立材料的热传导方程和边 界条件，研究材料的热传导性能 和行为。
分子动力学模拟
通过模拟原子或分子的运动轨迹， 研究材料在微观尺度上的热学性 能和行为。
热力学模型
基于热力学原理，通过建立材料 的热力学方程和状态方程，研究 材料的热力学性能和行为。
VS
详细描述
第一性原理计算通过求解薛定谔方程，能 够准确地预测材料的电子结构和化学性质 ，如键能、键角、电荷转移等。该方法广 泛应用于材料科学、化学、生物学等领域 。
03
材料计算模拟技术
材料电子结构计算
密度泛函理论
基于量子力学原理，通过求解薛定谔方程得到材 料的电子结构和性质。
分子动力学模拟
通过模拟原子或分子的运动轨迹，研究材料在微 观尺度上的动态行为和性质。
材料光学性能模拟
01
02Βιβλιοθήκη 03光吸收模拟通过建立材料的光吸收模 型和边界条件，研究材料 的光吸收性能和行为。
光学散射模拟
通过建立材料的光学散射 模型和边界条件，研究材 料的光学散射性能和行为。
光电效应模拟
通过建立材料的光电效应 模型和边界条件，研究材 料的光电效应性能和行为。
04
材料设计、计算及模拟的应用案例
02
跨学科交叉研究有助于解决复杂 问题，如生物医学材料、光电器 件等，推动相关领域的技术创新 和应用。
THANKS
感谢观看
高性能金属材料的优化设计
总结词
通过计算模拟技术，优化高性能金属材料的微观结构和性能，提高其强度、韧性、耐腐蚀性和高温稳 定性。
计算材料学
计算材料学（Computational Materials Science），是材料科学与计算机科学的交叉学科，是一门正在快速发展的新兴学科，是关于材料组成、结构、性能、服役性能的计算机模拟与设计的学科，是材料科学研究里的“计算机实验”。
它涉及材料、物理、计算机、数学、化学等多门学科。
计算材料学- 学科介绍计算材料学（Computational Materials Science），是材料科学与计算机科学的交叉学科，是一门正在快速发展的新兴学科，是关于材料组成、结构、性能、服役性能的计算机模拟与设计的学科，是材料科学研究里的“计算机实验”。
它涉及材料、物理、计算机、数学、化学等多门学科。
计算材料学主要包括两个方面的内容：一方面是计算模拟，即从实验数据出发，通过建立数学模型及数值计算，模拟实际过程；另一方面是材料的计算机设计，即直接通过理论模型和计算，预测或设计材料结构与性能。
前者使材料研究不是停留在实验结果和定性的讨论上，而是使特定材料体系的实验结果上升为一般的、定量的理论，后者则使材料的研究与开发更具方向性、前瞻性，有助于原始性创新，可以大大提高研究效率。
因此，计算材料学是连接材料学理论与实验的桥梁。
计算材料学- 研究领域材料的组成、结构、性能、服役性能是材料研究的四大要素，传统的材料研究以实验室研究为主，是一门实验科学。
但是，随着对材料性能的要求不断的提高，材料学研究对象的空间尺度在不断变小，只对微米级的显微结构进行研究不能揭示材料性能的本质，纳米结构、原子像已成为材料研究的内容，对功能材料甚至要研究到电子层次。
因此，材料研究越来越依赖于高端的测试技术，研究难度和成本也越来越高。
另外，服役性能在材料研究中越来越受到重视，服役性能的研究就是要研究材料与服役环境的相互作用及其对材料性能的影响。
随着材料应用环境的日益复杂化，材料服役性能的实验室研究也变得越来越困难。
总之，仅仅依靠实验室的实验来进行材料研究已难以满足现代新材料研究和发展的要求。
材料设计与计算(一)
➢ 基本思想
由以上两个例子可以看出，当所求问题的解是某个事 件的概率，或者是某个随机变量的数学期望，或者是 与概率、数学期望有关的量时，通过某种试验的方法， 得出该事件发生的频率，或者该随机变量若干个具体 观察值的算术平均值，通过它得到问题的解。这就是 蒙特卡罗方法的基本思想。
当随机变量的取值仅为1或0时，它的数学期望就是某 个事件的概率。或者说，某种事件的概率也是随机变 量（仅取值为1或0）的数学期望。
i 1
上式是针与平行线相交概率Ｐ的估计值。事实上，
P s(x, ) f1(x) f2 ( )dxd
于是有
d lsin dx 2l
0 0 a a 2l 2l
aP asN
例２．射击问题
设射击运动员的弹着点分布为 环数 7 8 9 10
0.1 命中7环
0.2 命中8环
1.3 材料计算设计的主要途径
材料数据库和知识库技术
数据库一般包括材料的性能及一些主要的参数的数据： 如材料成分、处理、试验条件以及材料的应用与 评价。
知识库主要是材料的成分、组织、工艺和性能间的关系 及材料科学与工程的有关理论成果。它是实现人 工智能的基本条件。 实际上知识库就是材料计算设计中的一系列 数理模型，用于定量计算或半定量描述的关系 式。
等多学科的交叉研究领域。鼓励材料科学和系统科学结 合、整体化已成为当今科技发展的重要趋势，多层次和跨 学科正是计算材料学的特点和本质。
(4) 数理模型的建立和实用化是关键。 材料设计系统主要依赖于数理模型。各层次研究的关
键是根据基础数据能否发展出符号实际的解析与数理模 型，解决不同层次间计算方法的选择与整合。 (5) 材料计算设计科学的基础研究必须加强。
1.1 概述
材料科学中的计算材料学和虚拟材料设计
材料科学中的计算材料学和虚拟材料设计随着科学技术的不断进步，材料科学的研究领域也在不断扩大。
在这个领域中，计算材料学和虚拟材料设计是两个备受关注的概念。
本文将介绍这两个概念，以及它们在材料科学中的应用和发展。
一、计算材料学计算材料学是一种运用计算机和数值方法来研究材料特性和材料行为的学科。
与传统实验室研究不同，计算材料学采用计算模型和相应的软件程序来模拟材料的结构、力学行为、热力学行为等。
通过模拟和计算，可以在不需要实际制备材料的情况下，预测材料的性质和行为，优化材料的结构和性能。
目前，计算材料学的研究范围非常广泛，包括材料的结构和性质、材料的电子结构和磁学、纳米材料和超材料等等。
在研究材料的基本性质方面，计算材料学可以预测材料的相变、材料的力学强度、材料的热膨胀系数等。
在研究调控材料性能方面，计算材料学可以通过修改材料的微观结构或添加掺杂元素来改善材料的力学性质和光学性质。
计算材料学的研究方法主要包括密度泛函理论、分子动力学模拟、蒙特卡罗模拟等。
其中，密度泛函理论是计算材料学中最重要和最常用的理论方法之一。
它可以从材料中所有原子的电子密度出发，计算出材料的基本性质，如能带结构、电荷密度分布、反应催化等。
二、虚拟材料设计虚拟材料设计是用计算机和虚拟化技术来设计新材料的过程。
它可以帮助工程师和科学家在实际制造和测试之前，预测材料的性能，并且设计新的材料结构和组合。
虚拟材料设计是一种高效和经济的材料开发方式，因为它可以减少实验差错和能够优化材料的性能。
此外，虚拟材料设计也可以加速材料开发过程，改善材料生产的效率。
在虚拟材料设计中，需要运用不同的建模和仿真方法，可根据实际需要选择适当的方法。
这些方法包括分子动力学模拟、统计学习方法、人工神经网络、量子化学计算和机器学习等。
虚拟材料设计可以用于许多领域，例如材料学、化学、光电、生物医学和能源等。
它也可以用于设计新的纳米材料、超材料和先进复合材料等。
总结从本质上讲，计算材料学和虚拟材料设计都是计算机科学、物理学和工程学的交叉学科。
计算材料学在材料研究中的应用前景
计算材料学在材料研究中的应用前景随着计算机技术和软件的不断发展，计算材料学逐渐成为了材料研究领域的热门话题。
计算材料学的应用范围非常广泛，它可以在材料设计、合成、加工以及性能等方面发挥重要作用。
本文将介绍计算材料学在材料研究中的应用前景，并探讨其未来发展方向。
一、计算材料学在材料设计中的应用材料设计是材料研究的重要环节，它可以帮助研究人员预测材料的性能，并指导实验工作。
计算材料学在材料设计方面发挥了重要作用。
通过计算模拟材料，可以预测不同合成方法的性能表现、优化材料结构和组分，以及快速筛选出具有期望性能的新材料。
例如，基于第一性原理计算方法，可以预测材料的电子结构、热力学稳定性、磁性等性质。
另一方面，机器学习等方法可以从大量实验数据中学习，并寻找隐藏的性质和规律。
这些方法的应用可以加快材料设计和优化过程，提高效率和功效。
二、计算材料学在材料合成中的应用材料合成是材料研究的另一个重要环节，它可以制备具有特定组分和结构的材料，并寻找新材料。
计算材料学在材料合成方面也发挥了重要作用。
通过计算模拟，可以预测不同条件下的材料合成过程，优化制备工艺，并探索新的材料合成路径。
此外，计算材料学还可以帮助分析实验过程中的反应机理和动力学，以及评估新材料的制备难度和成本。
例如，材料计算方法可以预测光反应、氧化还原反应和催化反应等系统的反应路径和机理，为材料合成提供理论指导。
三、计算材料学在材料加工中的应用材料加工是材料研究的另一个重要方面，它可以改变材料结构和形态，并调节材料性能。
计算材料学在材料加工方面也可以发挥重要作用。
通过计算模拟，可以预测不同加工方式对材料性能的影响，优化加工参数，提高加工效率和质量，并探索新的加工方法。
例如，在材料加工中，计算材料学可以模拟多尺度材料的塑性变形、断裂行为、微观组织演变等过程，并预测不同加工条件下的工艺性能和材料性能变化。
这些模拟结果可以指导实验工作，提高材料加工效率和质量。
《计算材料学》课件
优化材料制备与加工过程
计算模拟有助于理解材料制备和加工过程中的关键因素，实现更高 效和环保的生产。
计算材料学的发展历程
早期发展
20世纪50年代，计算机技术开始应用于材料性质 的计算和模拟。
快速发展期
20世纪末至21世纪初，随着计算机技术的进步， 计算材料学得到广泛应用。
当前研究热点
人工智能与机器学习在计算材料学中的应用，为 材料设计和性能预测提供了新的手段。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
02
计算材料学的基本原理
密度泛函理论
核心理论
密度泛函理论是计算材料学中的核心理论之一，它通过将多电子系统的波函数表示为单电子密度函数 的基组展开，简化了复杂的多体问题，使得能够通过第一性原理方法计算材料的电子结构和性质。
02
材料基因组计划采用高通量实验 和计算模拟的方法，对大量候选 材料进行快速筛选和优化，加速 新材料的发现和开发进程。
人工智能在计算材料学中的应用
人工智能技术在计算材料学中具有广 泛的应用前景，它能够通过机器学习 和深度学习等方法，自动提取材料数 据中的有用信息，提高预测精度和效 率。
人工智能技术可以应用于材料性质预 测、材料优化设计、材料合成路径规 划等领域，为新材料的发现和开发提 供有力支持。
大规模并行计算
大规模并行计算是利用多个处理器或计算机同时进行计算的 技术，它能够加速大规模材料模拟和计算过程，提高计算效 率和精度。
大规模并行计算技术包括多核处理器、图形处理器（GPU） 、专用集成电路（ASIC）等，这些技术能够实现高效的并行 计算和数据处理。
计算材料学-之-材料设计、计算及模拟ppt课件
主要内容
计算材料学的起源 计算材料学的方法 计算材料学的应用
18
材料研究中的尺度（时间和空间）
空间尺度
纳观 原子层次 微观 小于晶粒尺寸 介观 晶粒尺寸大小 宏观 宏观试样尺寸
时间尺度
原子振动频率 宏观时间尺度
19
空间尺度
20
21
聚合物中的空间和时间尺度
Bond lengths, atomic radii ~ 0.1 nm
结晶、生长、织构、凝固
10-9-10-4 位错动力学
塑性、微结构、位错分布
10-9-10-5
动力学金兹堡-朗道型相场 模型
扩散、晶界、晶粒粗化
10-9-10-5 多态动力学波茨模型
结晶、生长、相变、织构
25
空间尺度 /m
10-5-100
模拟方法
有限元、有限差分、线性迭 代
典型应用
宏观尺度场方程的平均解
Conformat. transitions 10-11 s
Longest relaxation time 10-3 s
Phase/ microphase separation 1s
Physical ageing
(Τ < Τg-20οC)
1 2y2r
材料设计的层次
23
典型模拟方法
空间尺度 /m
模拟方法
10-10-10-
6
MetropHale Waihona Puke lis MC10-10-10-
6
集团变分法
10-10-10-
6
Ising模型
10-10-10- Bragg-Williams-
6
Gorsky模型
10-10-10-
计算材料科学中的材料预测与设计
计算材料科学中的材料预测与设计在科学与技术发展的道路上，计算材料科学是一门新兴而又重要的学科领域。
计算材料科学可以应用计算机科学与数学等方法，帮助材料科学家做出更加精确的材料预测与设计。
计算材料科学也是未来材料科学发展的方向之一。
材料科学是一门全球性的学科，它包含许多不同的领域，如表面与界面科学、高分子材料科学和固体材料科学。
因此，对于许多材料科学家来说，找到想要研究的材料是一个非常困难的挑战。
然而，现在有一种新兴的方法可以帮助科学家们解决这个问题——计算材料科学。
在研究材料时，科学家们常常需要了解其结构、性能和制备方法等相关信息。
基于计算机和其他数学工具，计算材料科学技术可以帮助科学家们准确地预测异质材料界面、晶体缺陷等许多不同的方面。
科学家利用大量的数据，使用计算机模拟技术进行计算，帮助他们预测不同材料的性能，并为其设计出最佳的制备方法。
虚拟试验是计算材料科学的一项重要技术。
通过使用虚拟试验，科学家可以模拟不同的条件下材料的性能，并选择最佳的材料结构和制备方法。
虚拟试验可以大大加快材料研究的进程，减少实验成本和时间，更准确地预测材料性能和特性。
众所周知，实验室研究不仅耗时耗力，而且成本高。
因此，通过计算和模拟方法，快速预测材料的特性能够缩短材料开发周期。
计算材料科学在减轻实验设计负担的同时，也在解决许多材料研究领域的难题。
以新能源研究为例，计算材料科学对于解决固体电解质材料的合成、结构表征、性能研究和应用等方面展现出了重要作用。
在追求高能密度和长效寿命的同时，对于节省研究成本、缩短研发周期等方面也起到了巨大的推动作用。
计算材料科学的应用除了对于材料的预测和设计，还包括对于新材料的开发以及对环境的保护等方面。
在减少能源消耗的同时，开发新型的特殊功能材料，也是计算材料科学未来的发展方向之一。
在未来的科学和技术中，计算材料科学与实验材料科学的组合和协作是不可避免的。
理论计算与实验研究相结合，才能使材料的研究变得更加高效、可靠和系统化。
计算材料学
计算材料学
计算材料学是一门融合材料学、计算机科学和数学的新兴学科，旨在探索和理解材料行为，并利用计算机与数学模型来更好地设计新型材料。
材料行为受物理原理，物理性质和化学反应的影响，因此，研究材料行为的关键在于综合考虑这些物理原理、物理性质和化学反应。
计算材料学为此提供了一个结构化的方法，可以研究和理解材料行为，并利用它们来设计新型材料。
计算材料学主要关注物理、化学和力学方面的材料建模和仿真。
为了更好地研究材料行为，计算材料学需要利用物理模型、数学方法和计算机模拟技术。
物理模型可以用来描述材料的物理性质，并表示出它们之间的相互关系，如弹性模型、塑性模型和热力学模型等。
这些物理模型可以结合数学方法，如微分方程、数值方法和量子力学，来解决材料行为的复杂性问题。
在实际应用中，计算机模拟技术也被广泛利用，可以模拟材料在极端条件下的行为，并预测潜在性能。
计算材料学还可以用来帮助设计新型材料。
在计算材料学中，研究人员可以根据具体应用需求，利用物理模型、数学方法和计算机技术，研究材料的性能特征和潜在的行为。
例如，可以研究新型材料的热传导性能、机械性能、化学耐久性、腐蚀抗性等。
此外，计算材料学还可以用来研究新型材料的微观结构，诸如晶体结构、折射率和吸收率等特性，以及材料的加工和处理方式等。
计算材料学有助于提高材料科学技术水平，更好地设计新型材料，从而满足现代社会对高性能材料的需求。
计算材料学的发展已成为当
今世界科学研究的热点，并受到社会的广泛关注。
随着计算机技术和数学模型的进步，计算材料学越来越受到重视，将会发挥更大的作用，开发更多先进性能的新型材料，有助于改善人类生活质量。
计算材料学和材料制备技术的发展与应用
计算材料学和材料制备技术的发展与应用近年来，随着信息技术、仿真技术和高性能计算技术不断发展，计算材料学和材料制备技术在材料科学领域中的应用越来越广泛。
计算材料学是通过计算机模拟和计算来研究材料的物理、化学、力学等性质的学科，材料制备技术则包括制备和加工材料的各种技术方法。
本文旨在探讨计算材料学和材料制备技术的发展与应用，并阐述其对提高材料性能、提高材料制备效率和减少资源浪费等方面的作用。
一、计算材料学的发展与应用计算材料学是近年来发展最快的材料科学分支领域之一，其研究内容包括材料结构、材料性质、材料制备及应用等方面。
计算材料学相关技术主要包括第一性原理计算、分子动力学模拟、蒙特卡罗模拟、粗粒化模拟等方法。
这些方法可以模拟材料在宏观和微观尺度上的物理、化学、力学等性质，研究材料结构与性能之间的关系，评估材料的性能和可靠性。
计算材料学的应用非常广泛，其主要贡献在于为其他材料研究领域提供与实验相辅相成的理论基础。
例如，在材料设计方面，计算材料学可以通过模拟和计算来预测材料的各种性能，从而优化材料的组分和结构，设计出具有优异性能的新材料。
在材料加工方面，计算材料学可以对加工过程进行模拟，优化加工工艺，提高加工效率和工艺稳定性。
在材料应用方面，计算材料学可以评估材料的使用寿命和可靠性，预测其在不同应力条件下的表现，为工程应用提供重要的理论支持。
二、材料制备技术的发展与应用材料制备技术是指制备材料的各种工艺方法和技术手段，包括材料的合成、改性、加工和处理等。
随着材料科学和工程技术的不断发展，材料制备技术也在不断创新和改进，越来越多的新材料和高性能材料成功应用于各个领域。
目前，材料制备技术的发展方向主要有三个方面：一是实现材料多元化和智能化，即针对不同应用需求，设计和制备更加多样化和功能化的材料；二是实现制备过程智能化和自动化，即借助智能控制和自动化设备，提高材料制备效率和生产效益；三是实现材料绿色制备和循环利用，即通过节能、环保、资源循环利用等方式，减少制备过程中对环境和资源的污染和浪费。
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贵金属PRECIOUS METALS1999年 第20卷 第4期 Vol.20 No.4 1999计算材料学与材料设计郭俊梅 邓德国 潘健生 胡明娟摘 要 由于传统材料科学面临着研究对象的复杂性及新的实验手段和仪器难以满足研究条件等问题，计算材料学用于研究复杂材料和材料设计受到重视。
本文针对材料研究的发展趋势，介绍了计算材料学的研究范畴及材料设计的基本思想。
然后，介绍了用计算材料学进行材料设计的理论依据、研究方法、结构分析技术等相关内容。
还列举了计算材料学的一些应用成果。
关键词 计算材料学，材料设计分类号 TG113.14Computer Materials Science and Materials DesignGuo Junmei，Deng Deguo(Kunming Institute of Precious Metals,Kunming 650221,China)Pan Jiansheng，Hu Mingjuan(Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200030,China)Abstract Science the traditional materials science faced with two difficulties,one is the complexity of researched objects,another is new experimental means and instruments are insufficient to meet the need of research,more and more researchers focus attention on using computer materials science(CMS)to study complex materials and to do materials design. Aiming at the development of materials research,we review the research category of CMS and the basic ideas of materials design,then,introduce the research foundations,methods and structural analysis etc.At last,we display some examples of applications.Keywords Computer materials science,Materials design1 传统材料科学面临的问题 当今材料科学的发展面临着两大问题：①由于研究对象的复杂性，现有理论手段很难处理一些极为复杂的问题，求解1个比较复杂的分子的薛定谔方程都很难实现；②新的实验手段、仪器、设备虽然不断涌现，在一定范围内为实验研究提供了新方法。
但大都极为昂贵，只为个别或少数拥有，研究的问题也极为有限。
当传统研究方法不能满足新材料制备的需求时，人们的目光转向理论辅助的材料设计。
随着计算机技术的发展，计算材料学正成为材料研究领域的重要分支。
除日益增多的流程参数的计算机控制外，通过计算机摸拟，深入研究材料的结构、组成及其在各物理、化学过程中微观变化机制以达到材料成份、结构及制备参数的最佳组合，即以材料设计为目的已成为材料科学发展的前沿热点，这是由于：①计算机可以模拟进行现实中不能或很难实现的实验，如材料在极端压力、温度条件下的相变；②计算机可以模拟目前实验条件下无法进行的原子及以下尺度的研究等等；③计算机模拟可以验证已有理论和根据模拟结果修正或完善已有理论，也可以从模拟研究结果出发，指导、改善实验室实验，因此，计算机模拟已成为除实验和理论外解决材料科学中实际问题的第3个重要组成部分，使材料的研究跳出了传统的“炒菜法”(trial-error)而发展为基于原理的方法。
2 计算材料学的研究范畴 计算材料学的研究范围极为广泛，从埃量级的量子力学计算到连续介质层次的有限元或有限差分模型，可划分为4个层次：电子、原子、显微组织和宏观层次(如图①)。
在进行各层次模拟的过程中，不同的模拟方法得到了长足的发展，对微观层次及以下的空间范围，分子动力学法，蒙特-卡罗法是最有力的研究工具。
对宏观问题，有限元法和有限差分法能有效地处理实际问题。
但是，由于各模拟层次间的结合并不紧密，在研究过程中常常只能针对某一特殊现象对材料的某一局部进行研究，使计算材料学的发展受到很大限制。
所以，如何发展1种新型的模拟方法，使4种不同模拟层次相耦合，建立计算机模拟的统一模型，成为计算材料学发展的关键。
t63-01.gif (3558 bytes)图① 材料模型的层次划分Different length scales in materials model3 合金设计基础3.1 理论基础：在对具有设定力学、热学、化学、电磁和光学性质的材料进行设计时，基本假设为：宏观体系的性质与分子或原子簇团的性质有关并可由其推断。
Hohenberg，Kohn和Sham提出了密度泛函理论和局域近似〔1，2〕，证明1个多电子体系的基态能量是电子密度的泛函。
这个理论不仅对离子、共价和金属大块材料，而且对分子和原子团簇的基态性质都能作出较准确的预测，为弥补材料的原子尺度性质和宏观性质间的鸿沟提供了有效的理论支持。
密度泛函理论有2个基本假设： (1)对费米子系统，任一可观察量(如He)在基态的期望值都是电子基态密度ρ0的泛函：g63-01.gif (838 bytes) (1)泛函F HK是不依赖于外场的普适函数。
(2)电子系统的基态能量对应于能量泛函Ev(ρ)的极小值，即g63-02.gif(445 bytes) (2)Kohn-Sham单粒子轨道理论的中心假定是，对任一相互作用的电子系统，存在一电子基态密度与之相同的无相互作用粒子的等效系统，即ρ0=ρs，这样ρ0具有单一的表达式：g64-01.gif (559bytes) (3) 单粒子正交轨道可由下面的Schrodinger方程得到：g64-02.gif (797 bytes) (4)所以，在外场V作用下的相互作用系统的能量泛函E V可以写为：g64-03.gif (1614 bytes) (5)由(5)式可以看出，能量E被分成4个部分：非相互作用系统的动能、与外场的相互作用能、经典电子-电子相互作用库仑能、以及包含量子效应的交换相关能。
其相应的有效势为：g64-04.gif (1083 bytes) (6)方程(3)，(4)及(6)构成了KS法(在以上推导中，采用了原子单位，而且电子占有数在推导过程中认为是相等的)。
局域密度近似就是把非均匀电子系统分割成一些小块，在这些小块中，认为电子气是均匀的，这样r处的子块中的交换相关能密度εxc(r)只取决于该点的ρ(r)，整个系统的交换相关能为：g64-05.gif (620 bytes) (7) 从以上推导中的近似看，局域密度近似只局限于电子密度变化较平缓的系统，但实际上，在一些不满足此局域条件的系统中，局域密度近似也取得了较大的成功，如具有很强方向性的半导体等。
所以，局域密度泛函理论已广泛应用于各个领域的多电子体系电子结构计算。
现在大多数能带或原子集团模型中的计算方法，都是在局域密度泛函理论近似的基础上建立起来的。
3.2 计算机模拟方法：对应于图①的4个不同模拟层次，模拟方法主要有第一原理法、分子动力学法、蒙特—卡罗法及有限元法等。
(1)第一原理法(FP法)：第一原理法〔3〕为量子力学方法，是建立在密度函数理论和局域密度近似框架下的自洽伪势模拟方法，从头计算的(ab initio)分子动力学模拟〔4〕是利用第一原理法对电子结构进行计算，解决材料中各元素间的成键、结合和相稳定性，材料的力学行为与电子结构和成键性质、电荷分布的主要方向等。
由于第一原理分子动力学模拟的计算量很大，只能用于在1000个原子范围内的计算。
此外，还有1种基于紧束缚理论的量子力学模型，称为紧束缚法〔5〕，这种模型与第一原理法的本质是一样的，但计算要简单一些，为经典势模拟和第一原理模拟架起了桥梁，在研究半导体材料中取得了很大的进展，通过计算方法的改进和并行计算机的应用，紧束缚分子动力学能模拟10000个原子的系统。
(2)分子动力学法(MD法)：这是从原子尺度上研究体系中与时间和温度有关的性质的模拟方法，可以提供微观结构、运动以及它们和体系宏观性质间关系的极其明确的图像。
分子动力学法的应用的最重要的基础在于势能模型的构造。
最简单的双体势模型如Lennard-Jones势假设原子间相互作用势只与2个原子间距离有关，而与其他原子无关。
由于其模型简单，运算量小，而得以广泛应用。
但由于其未考虑到体积相关项，在计算材料的弹性常数时遇到了不可克服的困难。
由Daw和Baskes提出的镶嵌原子法(EAM)〔6，7〕是基于局域密度近似得到的多体势，势能函数不仅和2个原子间的距离有关，而且还考虑到基体对势能的贡献。
它把每个原子看作是将其镶嵌到其它所有原子组成的基体中，镶嵌能依赖于电子密度，由于每个原子均可看作是1个杂质，引入1个杂质后，总势能就是基体和杂质势能的和，带杂质的基体能就是基体和杂质势能的泛函。
在EAM法中，各参数是用晶格常数、弹性常数、内聚能和空位形成能等实验可测的量拟合得到的。
以多体势为基础的分子动力学模拟方法可以用来处理许多不能用第一原理技术处理的过程相关问题，这包括：①缺陷间的长距互作用；②纳米结构特征的动力学，如缺陷束、第2相沉积、局域非晶态区域；③包括生长过程的表面和界面动力学过程；④基体和化学反应气相间的互作用等等。
另一方面，直接经验势的分子动力学模拟也能提供对工业过程的内部观察，如热退火和沉积过程。
所以MD方法能够准确再现宏观性质，同时又储藏了大量微观信息，是联系宏观和微观的重要工具。
分子动力学法已经应用于模拟原子的扩散〔8〕、固态相变〔9〕、氢脆〔10〕、熔化〔11〕、外延生长〔12〕、非晶态〔13〕、缺陷〔14〕及材料的力学行为〔15〕等过程。
(3)蒙特—卡罗法(MC法)：这主要适用于原子尺度和显微尺度的模拟，是1种随机模拟方法。
它假设系统由哈密顿(Hamiton)模型来描述，可观测量为模型系统状态的系综合平均〔16〕。
MC法计算的粒子瞬时分布很接近实际情况，但粒子运动的却与实际情况有差异。
MC法用随机数来控制粒子运动，并使其符合Boltzmann分布，因此，用MC法研究物质体系平衡性质是可靠的，用它研究动力学性质就必须谨慎。