계산재료과학
Computational materials science |
계산 재료 과학과 공학은 재료를 이해하기 위해 모델링, 시뮬레이션, 이론, 정보학을 사용한다. 주요 목표는 신물질 발견, 물질 행동과 메커니즘 결정, 실험 설명, 물질 이론 탐구 등이다. 그것은 재료 과학의 점점 더 중요한 하위 분야로서 계산 화학 및 계산 생물학과 유사하다.
소개
물질과학이 전자에서 성분까지 모든 길이 스케일에 걸쳐 있듯이, 그 계산적 하위 학문도 마찬가지다. 많은 방법들과 변화들이 개발되어 오고 있는 동안, 7가지 주요 시뮬레이션 기술, 즉 모티브가 등장하였다.[1]
이러한 컴퓨터 시뮬레이션 방법은 기초적인 모델과 근사치를 사용하여 일반적으로 순수 이론이 허용하는 것보다 더 복잡한 시나리오에서 물질적 행동을 이해하고 실험에서 종종 가능한 것보다 더 상세하고 정밀하게 이해한다. 각 방법을 독립적으로 사용하여 재료 특성 및 메커니즘을 예측하거나, 별도로 또는 동시에 실행되는 다른 시뮬레이션 방법에 정보를 공급하거나, 실험 결과와 직접 비교 또는 대조할 수 있다.[2]
컴퓨터 재료 과학의 주목할 만한 하위 분야 중 하나는 산업 및 상업적 응용에 중점을 두고 실험과 연계하여 계산 결과 및 방법을 사용하고자 하는 통합 컴퓨터 재료 공학(ICME)이다.[3] 현장에 있어서 주요하게 현재의 주제 모의 실험을 통해 궁극적인 의사 결정의 불안감이 양화와 전파, 시뮬레이션 입력을 공유하는 데이터 인프라와 results,[4]해 재료 디자인과 discovery,[5]와 새로운 접근 계산 능력에서 중요한 증가와의 지속적인 역사로 볼 때 포함한다.단역r컴퓨팅
재료 시뮬레이션 방법
전자 구조
전자 구조 방법은 슈뢰딩거 방정식을 풀어 응축 물질의 기본 단위인 전자와 원자 시스템의 에너지를 계산한다. 전자 구조 방법의 많은 변화는 다양한 계산 복잡성으로 존재하며, 속도와 정확도 사이에서 다양한 절충 범위가 존재한다.
밀도함수이론
계산 비용과 예측 능력 밀도 함수 이론(DFT)의 균형 때문에 재료 과학에서 가장 중요한 용도가 있다. DFT는 흔히 시스템의 가장 낮은 에너지 상태를 계산하는 것을 말하지만, 분자 역학(시간을 통한 원자 운동)은 원자 사이의 DFT 계산 힘으로 실행할 수 있다.
DFT와 많은 다른 전자 구조물 방법은 ab initio로 설명되지만, 여전히 근사치와 입력은 존재한다. DFT 내에서는 정확한 교환 상관 기능을 알 수 없기 때문에 시뮬레이션의 기초가 점점 복잡해지고 정확하며 느린 근사치가 존재한다. 가장 간단한 모델은 국부밀도 근사치(LDA)로 일반화-급도 근사치(GGA)와 그 이상으로 복잡해진다. 추가적인 일반적인 근사치는 코어 전자 대신에 유사 전위를 사용하는 것으로, 시뮬레이션 속도를 상당히 향상시킨다.
원자론적 방법
이 절에서는 재료 과학에서 두 가지 주요 원자 시뮬레이션 방법을 논의한다. 다른 입자 기반 방법으로는 각각 고체 역학과 플라즈마 물리학에 가장 많이 사용되는 물질 포인트 방법과 세포 내 입자가 포함된다.
분자역학
분자역학(MD)이라는 용어는 시간을 통한 고전적 원자운동의 시뮬레이션을 분류하는 데 사용되는 역사적 명칭이다. 전형적으로 원자 사이의 상호작용은 정의되고 원자간 전위라고 불리는 다양한 모델을 가진 실험 및 전자 구조 데이터 모두에 적합된다. (강제) 교호작용이 규정되어 있는 상태에서 뉴턴 운동은 수적으로 통합된다. 또한 MD에 대한 힘은 Born-Openheimer 근사치 또는 Car-Parrinello 접근법에 기초한 전자 구조 방법을 사용하여 계산할 수 있다.
가장 단순한 모델은 반 데르 발스형 매력과 원자를 떼어놓으려는 가파른 반발력만을 포함하고 있는데, 이러한 모델의 특성은 분산력에서 비롯된다. 점점 더 복잡한 모델에는 쿨롱 상호작용(예: 세라믹의 이온 전하), 공밸런스 결합과 각도(예: 폴리머), 전자 전하 밀도(예: 금속)로 인한 효과가 포함된다. 일부 모델은 시뮬레이션 시작 시 정의된 고정 본드를 사용하는 반면, 다른 모델은 동적 본딩을 사용한다. 보다 최근의 노력은 구면 고조파, 가우스 커널, 신경망과 같은 일반적인 기능적 형태를 가진 강력하고 전달 가능한 모델을 위해 노력한다. 또한 MD를 사용하여 일반 입자 내 원자의 그룹을 시뮬레이션할 수 있는데, 예를 들어, 고분자 내 모노머당 하나의 입자를 생성하는 것이다.
키네틱 몬테카를로
재료 과학의 맥락에서 몬테카를로(Monte Carlo)는 비율에 의존하는 원자론적 시뮬레이션을 가장 자주 언급한다. kinetic Monte Carlo(kMC) 속도에서 시스템 내에서 가능한 모든 변화에 대한 비율을 정의하고 확률적으로 평가한다. (분자 역학에서처럼) 운동을 직접 통합하는 데는 제한이 없기 때문에 kMC 방법은 훨씬 긴 시간 계산으로 상당히 다른 문제를 시뮬레이션할 수 있다.
메소스케일 방법
여기에 열거된 방법들은 특히 재료 과학에 가장 보편적이고 직접적으로 연관되어 있는 방법들 가운데 하나인데, 여기서 원자론적 및 전자적 구조 계산은 계산 화학 및 계산 생물학에도 널리 사용되고 연속체 수준 시뮬레이션은 광범위한 연산 과학 응용 영역에서도 공통적이다.
재료 과학 내의 다른 방법으로는 고체화와 곡물 성장을 위한 세포 자동화, 곡물 진화를 위한 포츠 모델 접근법 및 기타 몬테카를로 기법 등이 있으며 탈구 역학과 유사한 곡물 구조의 직접 시뮬레이션도 있다.
탈구 역학
금속의 소성변형은 탈구의 움직임에 의해 지배되는데, 이것은 라인 타입의 특성을 가진 재료의 결정적인 결함이다. 수백억 원자의 움직임을 시뮬레이션하여 플라스틱 변형을 모형화하는 것이 아니라, 분리형 탈구 역학(DDD)은 탈구선의 움직임을 시뮬레이션한다.[6][7] 탈구 역학의 전체적인 목표는 초기 위치, 외부 부하 및 상호 작용하는 미세 구조를 고려하여 탈구 집합의 움직임을 결정하는 것이다. 이를 통해 가소성 이론에 의한 개별 탈구의 움직임에서 거시적 변형 행동을 추출할 수 있다.
일반적인 DDD 시뮬레이션은 다음과 같다.[6][8] 탈구선은 세그먼트에 의해 연결된 노드 집합으로 모델링할 수 있다. 이것은 유한 요소 모델링에 사용되는 메시와 유사하다. 그런 다음 탈구의 각 마디에 가해지는 힘을 계산한다. 이러한 힘에는 외부적으로 가해지는 힘, 자신이나 다른 탈구와 상호작용하는 탈구에 의한 힘, 용해나 침전물과 같은 장애물로부터의 힘, 그리고 그 속도에 비례하는 동작에 의한 탈구에 대한 드래그력이 포함된다. DDD 시뮬레이션 뒤에 있는 일반적인 방법은 각 노드에서 탈구 속도를 추출할 수 있는 탈구에 대한 힘을 계산하는 것이다. 그런 다음 탈구는 이 속도와 주어진 시간 단계에 따라 앞으로 이동한다. 그런 다음 이 절차를 반복한다. 시간이 지남에 따라 탈구는 더 이상 움직일 수 없고 속도가 0에 가까울 정도로 많은 장애물에 부딪힐 수 있으며, 이 시점에서 시뮬레이션을 중지하고 이 새로운 탈구 배열로 새로운 실험을 수행할 수 있다.
작은 규모의 탈구 시뮬레이션과 큰 규모의 탈구 시뮬레이션이 모두 존재한다. 예를 들어 2D 탈구 모델은 침전물 등 다양한 장애물과 상호작용하면서 단일 평면을 통해 탈구의 활공모형을 모델링하는 데 사용되어 왔다. 이것은 침전물의 깎기와 절개와 같은 현상을 더욱 포착한다.[8][9] 2D DDD 시뮬레이션의 단점은 교차 미끄러짐, 상승과 같은 활공면으로부터의 이동과 관련된 현상은 계산적으로 실행하기가 더 쉽지만 포착할 수 없다는 것이다. [6]Frank-Read 소스에서 탈구 곱셈과 같은 현상을 시뮬레이션하기 위해 작은 3D DDD 시뮬레이션을 사용했으며, 더 큰 시뮬레이션은 탈구가 많은 금속에서 작업 경화를 포착할 수 있으며, 이는 서로 상호작용하고 증식할 수 있다. ParaDiS, microMegas, MDDP 등 다수의 3D DDD 코드가 존재한다. [6] 완전 분자역학 시뮬레이션, 연속체 탈구역학 및 위상장 모델에서 탈구 운동을 시뮬레이션하는 다른 방법이 있다.
위상장
위상장 방법은 인터페이스와 계면운동에 의존하는 현상에 초점을 맞춘다. 자유 에너지 기능과 동력학(이동성)은 모두 시간을 통해 시스템 내에서 인터페이스를 전파하기 위해 정의된다.
크리스탈 소성
결정의 가소성은 원자 기반의 탈구 운동의 효과를 시뮬레이션하며, 그 중 어느 것도 직접 해결하지 않는다. 대신 수정 방향은 탄력성 이론, 수율 표면을 통한 가소성, 강화 법칙으로 시간을 통해 업데이트된다. 이렇게 하면 물질의 응력 변형 거동을 결정할 수 있다.
연속 시뮬레이션
유한요소법
유한요소법은 공간 내의 시스템을 분할하고 그 분해 과정 내내 관련된 물리적 방정식을 해결한다. 이것은 열, 기계, 전자기, 그리고 다른 물리적 현상에 이르기까지 다양하다. 연속체 방법은 일반적으로 물질 이질성을 무시하고 국소 물질 특성이 시스템 전체에 걸쳐 동일하다고 가정한다는 점을 재료 과학의 관점에서 유념해야 한다.
재료 모델링 방법
위에서 설명한 모든 시뮬레이션 방법에는 재료 거동의 모델이 포함되어 있다. 밀도 기능 이론에 대한 교환-상관 기능, 분자 역학을 위한 원자간 잠재력 및 위상장 시뮬레이션을 위한 자유 에너지 기능이 그 예들이다. 각 시뮬레이션 방법이 기본 모델의 변화에 민감하게 반응하는 정도는 크게 다를 수 있다. 모델 자체는 주어진 시뮬레이션을 실행할 뿐만 아니라 재료 과학과 공학에 직접적으로 유용하다.
칼패드
위상 다이어그램은 재료 과학에 필수적이며 개발 계산 위상 다이어그램은 ICME의 가장 중요하고 성공적인 예 중 하나이다. 일반적으로 말하는 PHase Diagraph(Calculation of PHase Diagraph, CALPHAD) 방법은 시뮬레이션을 구성하지 않지만, 모델과 최적화는 위상 다이어그램을 통해 재료 설계 및 재료 프로세스 최적화에 매우 유용하게 사용된다.
방법 비교
각 재료 시뮬레이션 방법에는 기본 단위, 특성 길이 및 시간 척도, 관련 모델이 있다.[1]
| 방법 | 기본 단위 | 길이척도 | 시간 척도 | 주 모델 |
|---|---|---|---|---|
| 양자화학 | 전자, 원자 | pm | ps | 다체 파동 기능 방법, 기본 설정 |
| 밀도함수이론 | 전자, 원자 | pm | ps | 교환상관기능,기준세트 |
| 분자역학 | 아톰, 분자 | nm | ps - ns | 원자간 전위 |
| 키네틱 몬테카를로 | 원자, 분자, 군집 | nm - μm | ps - μs | 원자간 전위, 속도 계수 |
| 탈구 역학 | 탈구 | μm | ns - μs | 피치-쿨러 힘, 미끄러짐 시스템 상호작용 |
| 위상장 | 그레인, 인터페이스 | μm - mm | ns - μs | 자유 에너지 기능 |
| 크리스탈 소성 | 크리스털 방향 | μm - mm | μs - ms | 경화함수 및 항복면 |
| 유한요소 | 부피요소 | mm - m | ms - s | 보 방정식, 열 방정식 등 |
멀티 스케일 시뮬레이션
기술된 방법의 대부분은 길이 척도 또는 정확도 수준 사이의 정보를 제공하면서 동시에 또는 별도로 실행하거나 함께 결합할 수 있다.
동시 다중 척도
이 맥락에서 동시 시뮬레이션은 동일한 코드 내에서 동일한 시간 단계와 각 기본 단위 간의 직접 매핑으로 직접 함께 사용되는 방법을 의미한다.
동시 멀티스케일 시뮬레이션의 한 종류는 양자역학/분자역학(QM/MM)이다. 이것은 더 정확한 전자구조 계산으로 소량(종종 분자나 단백질의 경우)을 실행하고 더 큰 영역의 빠르고 덜 정확한 고전적 분자역학으로 그것을 둘러싸는 것을 포함한다. 분자역학 및 유한요소법을 각각 미세(고 충실도)과 거친(저 충실도)으로 사용하는 것을 제외하고 QM/MM과 유사한 원자성-연속 시뮬레이션과 같은 많은 다른 방법들이 존재한다.[2]
계층적 다중 척도
계층적 시뮬레이션은 방법 간에 정보를 직접 교환하지만 별도의 코드로 실행되며, 통계적 또는 보간적 기법을 통해 처리되는 길이 및/또는 시간 척도의 차이가 있는 것을 말한다.
결정 방향 효과에 대한 일반적인 회계 방법은 유한 요소 시뮬레이션 내에서 결정 가소성을 포함한다.[2]
모델 개발
한 축척의 재료 모델을 구축하려면 종종 다른 축척의 정보가 필요하다. 여기에 몇 가지 예가 포함되어 있다.
고전적인 분자역학 시뮬레이션을 위한 가장 일반적인 시나리오는 밀도 함수 이론을 이용하여 직접 원자간 모델을 개발하는 것으로, 가장 흔히 전자 구조 계산을 한다. 따라서 고전적 MD는 거친 결절 방식(기울음 전자)뿐만 아니라 계층적 다중 스케일 기법으로도 간주될 수 있다. 마찬가지로 거친 분자 역학도 감소하거나 입자 시뮬레이션을 전체 원자 MD 시뮬레이션에서 직접 교육한다. 이 입자들은 탄소-수소 사이비-atoms, 전체 폴리머 단층, 분말 입자에 이르기까지 모든 것을 나타낼 수 있다.
밀도 기능 이론은 CALPAD 기반 위상 도표를 훈련하고 개발하는데도 자주 사용된다.
소프트웨어 및 도구
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각 모델링 및 시뮬레이션 방법은 상용 코드, 오픈 소스 코드 및 랩 기반 코드를 조합하여 사용한다. 오픈 소스 소프트웨어는 개발 노력을 결합하는 커뮤니티 코드와 마찬가지로 점점 더 보편화되고 있다. 퀀텀ESPRESCO(DFT), LAMPS(MD), 파라다이스(DD), FiPy(상장), 무스(Continuum) 등이 대표적이다. 또한 다른 커뮤니티의 개방형 소프트웨어는 종종 컴퓨터 생물학 내에서 개발된 GROMACS와 같은 재료 과학에 유용하다.
컨퍼런스
모든 주요 자료 과학 회의는 컴퓨터 연구를 포함한다. 전적으로 계산적인 노력에 초점을 맞추어서, TMS ICME 세계회의는 2년마다 만난다. 계산재료 과학과 공학에 관한 고든 연구 회의는 2020년에 시작되었다. 많은 다른 방법의 특정한 소규모 회의들도 정기적으로 조직된다.
저널스
많은 재료 과학 저널들뿐만 아니라 관련 학문의 잡지들도 컴퓨터 재료 연구를 환영한다. 이 분야에 전념하는 사람들로는 컴퓨터 재료 과학, 재료 과학 및 엔지니어링에서의 모델링 및 시뮬레이션, npj 계산 재료가 있다.
관련분야
컴퓨터 재료 과학은 컴퓨터 공학 및 컴퓨터 공학 양쪽의 하위 분야 중 하나로 컴퓨터 화학 및 컴퓨터 물리학과 상당한 중첩이 포함되어 있다. 또한, 많은 원자론적 방법들은 계산 화학, 계산 생물학, CMSE 사이에 공통적으로 존재한다. 마찬가지로, 많은 연속적인 방법들은 많은 다른 계산 공학 분야들과 중복된다.
참고 항목
참조
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- ^ Curtarolo, Stefano; Hart, Gus L.W.; Nardelli, Marco Buongiorno; Mingo, Natalio; Sanvito, Stefano; Levy, Ohad (2013). "The high-throughput highway to computational materials design". Nature Materials. 12 (3): 191–201. doi:10.1038/nmat3568. ISSN 1476-1122. PMID 23422720.
- ^ a b c d e R. 실스, W. 쿠이켄달, A. 아그레이, W. Cai. 「나노메카닉스를 위한 멀티스케일 재료 모델링」의 「탈구 역학 시뮬레이션의 기초」. 편집자: C. 와인버거, G. 터커. ISBN 978-3-319-33478-3
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