WikiDer > Диссипативная динамика частиц

Dissipative particle dynamics

Диссипативная динамика частиц (DPD) представляет собой метод стохастического моделирования для моделирования динамических и реологических свойств простых и сложных жидкостей. Первоначально он был разработан Хугербрюгге и Кельманом.[1][2] чтобы избежать артефактов решетки так называемого решетчатые газовые автоматы и заняться гидродинамическими временными и пространственными масштабами за пределами тех, которые доступны с молекулярная динамика (МД). Впоследствии он был переформулирован и немного изменен П. Эспаньол[3] для обеспечения надлежащего состояния теплового равновесия. Представлен ряд новых алгоритмов DPD с уменьшенной вычислительной сложностью и улучшенным контролем транспортных свойств.[4] Алгоритмы, представленные в этой статье, случайным образом выбирают парную частицу для применения термостатирования DPD, что снижает вычислительную сложность.

DPD - это метод мезоскопического моделирования вне решетки, который включает набор частиц, движущихся в непрерывном пространстве и дискретном времени. Частицы представляют собой целые молекулы или области жидкости, а не отдельные атомы, и атомистические детали не считаются имеющими отношение к рассматриваемым процессам. Внутренние степени свободы частиц интегрируются и заменяются упрощенными попарными диссипативными и случайными силами, чтобы локально сохранить импульс и гарантировать правильное гидродинамическое поведение. Основное преимущество этого метода заключается в том, что он дает доступ к более длинным масштабам времени и длины, чем это возможно при использовании обычных МД-моделирования. Моделирование полимерных жидкостей в объемах до 100 нм в линейном измерении в течение десятков микросекунд стало обычным явлением.

Уравнения

Полная несвязанная сила, действующая на частицу DPD я дается суммой по всем частицам j которые лежат в пределах фиксированного расстояния отсечки трех попарно-аддитивных сил:

где первый член в приведенном выше уравнении - это консервативная сила, вторая - адиссипативная сила, а третья - случайная сила. Консервативная сила действует, чтобы дать шарикам химическую идентичность, в то время как диссипативная и случайная силы вместе образуют термостат, который поддерживает постоянную среднюю температуру системы. Ключевым свойством всех несвязанных сил является то, что они сохраняют импульс локально, так что гидродинамические режимы жидкости возникают даже при небольшом количестве частиц. Для сохранения локального импульса необходимо, чтобы случайная сила между двумя взаимодействующими шариками была антисимметричной. Следовательно, для каждой пары взаимодействующих частиц требуется только одно вычисление случайной силы. Это отличает DPD от Броуновская динамика в котором каждая частица испытывает случайную силу независимо от всех других частиц. Бусины можно соединить в «молекулы», связав их вместе мягкими (часто гуковскими) пружинами. Наиболее распространенные применения DPD сохраняют число частиц, постоянные объема и температуры, и поэтому имеют место в ансамбле NVT. В качестве альтернативы давление вместо объема поддерживается постоянным, так что моделирование осуществляется в ансамбле NPT.

Распараллеливание

В принципе, моделирование очень больших систем, приближающихся к кубическому микрону за миллисекунды, возможно с использованием параллельной реализации DPD, работающей на нескольких процессорах в одной системе. Беовульф-стильный кластер. Поскольку несвязанные силы в DPD являются короткими, можно очень эффективно распараллеливать код DPD, используя метод разложения в пространственной области. В этой схеме все пространство моделирования разделено на несколько кубовидных областей, каждая из которых назначена отдельному процессору в кластере. Каждый процессор отвечает за интеграцию уравнений движения всех шариков, центры масс которых лежат в его области пространства. Только бусины, лежащие вблизи границ пространства каждого процессора, требуют связи между процессорами. Чтобы гарантировать эффективность моделирования, решающее требование состоит в том, чтобы количество взаимодействий между частицами, требующих межпроцессорной связи, было намного меньше, чем количество взаимодействий частица-частица в основной части области пространства каждого процессора. Грубо говоря, это означает, что объем пространства, предназначенный для каждого процессора, должен быть достаточно большим, чтобы его площадь поверхности (умноженная на расстояние, сравнимое с расстоянием отсечения силы) была намного меньше его объема.

Приложения

С помощью DPD было смоделировано большое количество сложных гидродинамических явлений, список здесь обязательно неполный. Часто цель этих симуляций состоит в том, чтобы связать макроскопические неньютоновский от текучих свойств жидкости до ее микроскопической структуры. Такие приложения DPD варьируются от моделирования реологических свойств бетона[5] для моделирования образования липосом в биофизике[6] к другим недавним трехфазным явлениям, таким как динамическое смачивание.[7]

Метод DPD также нашел популярность при моделировании гетерогенных многофазных потоков, содержащих деформируемые объекты, такие как клетки крови.[8] и полимерные мицеллы.[9]

дальнейшее чтение

Полную информацию о развитии различных важных аспектов методологии DPD с момента ее первого предложения в начале 1990-х годов можно найти в «Динамике диссипативных частиц: введение, методология и сложные жидкостные приложения - обзор».[10]

Современное состояние DPD запечатлено в CECAM мастерская в 2008 году.[11] Нововведения в представленной здесь технике включают DPD с энергосбережением; нецентральные силы трения, позволяющие регулировать вязкость жидкости; алгоритм предотвращения пересечения связей между полимерами; и автоматическая калибровка параметров взаимодействия DPD из атомистических молекулярная динамика. Недавно были показаны примеры автоматической калибровки и параметризации на фоне экспериментальных наблюдаемых. Кроме того, были изучены наборы данных с целью калибровки и параметризации потенциала взаимодействия.[12] [13] Нападение и другие, предоставили подробный анализ литературных данных и набор экспериментальных данных на основе Критическая концентрация мицелл (CMC) и среднее число агрегации мицелл (Nагг).[14] Примеры мицеллярного моделирования с использованием DPD были хорошо задокументированы ранее.[15][16][17]

Рекомендации

  1. ^ Hoogerbrugge, P.J; Кельман, Дж. М. В. А (1992). "Моделирование микроскопических гидродинамических явлений с помощью диссипативной динамики частиц". Письма Europhysics (EPL). 19 (3): 155–160. Bibcode:1992EL ..... 19..155H. Дои:10.1209/0295-5075/19/3/001. ISSN 0295-5075.
  2. ^ Кельман, Дж. М. В. А; Hoogerbrugge, P.J (1993). "Динамическое моделирование подвесов твердых сфер при постоянном сдвиге". Письма Europhysics (EPL). 21 (3): 363–368. Bibcode:1993EL ..... 21..363K. Дои:10.1209/0295-5075/21/3/018. ISSN 0295-5075.
  3. ^ Español, P; Уоррен, П. (1995). «Статистическая механика динамики диссипативных частиц». Письма Europhysics (EPL). 30 (4): 191–196. Bibcode:1995EL ..... 30..191E. Дои:10.1209/0295-5075/30/4/001. ISSN 0295-5075. S2CID 14385201.
  4. ^ Гога, Н .; Rzepiela, A.J .; de Vries, A.H .; Марринк, С. Дж .; Берендсен, Х. Дж. С. (2012). «Эффективные алгоритмы для динамики Ланжевена и DPD». Журнал химической теории и вычислений. 8 (10): 3637–3649. Дои:10.1021 / ct3000876. ISSN 1549-9618. PMID 26593009.
  5. ^ Джеймс С. Симс и Никос С. Мартис: моделирование реологических свойств бетона
  6. ^ Петри Никунен, Микко Карттунен и Илпо Ваттулайнен: Моделирование образования липосом в биофизике В архиве 22 июля 2007 г. Wayback Machine
  7. ^ Б. Хенрих, К. Купелли, М. Мозелер и М. Сантер ": клейкая модель стены DPD для динамического смачивания, Europhysics Letters 80 (2007) 60004, стр.1
  8. ^ Блумерс, Ансель; Тан, Ю-Ханг; Ли, Чжэнь; Ли, Сюэцзинь; Карниадакис, Джордж (август 2017 г.). «Моделирование красных кровяных телец с ускорением на GPU с динамикой транспортных диссипативных частиц». Компьютерная физика Коммуникации. 217: 171–179. arXiv:1611.06163. Bibcode:2017CoPhC.217..171B. Дои:10.1016 / j.cpc.2017.03.016. ЧВК 5667691. PMID 29104303.
  9. ^ Тан, Ю-Ханг; Ли, Чжэнь; Ли, Сюэцзинь; Дэн, Минге; Карниадакис, Джордж (2016). «Неравновесная динамика везикул и мицелл при самосборке блок-сополимеров с двойной термочувствительностью». Макромолекулы. 49 (7): 2895–2903. Bibcode:2016MaMol..49.2895T. Дои:10.1021 / acs.macromol.6b00365.
  10. ^ Moeendarbary; и другие. (2009). «Динамика диссипативных частиц: введение, методология и сложные жидкостные приложения - обзор». Международный журнал прикладной механики. 1 (4): 737–763. Bibcode:2009IJAM .... 1..737M. Дои:10.1142 / S1758825109000381. S2CID 50363270.
  11. ^ Динамика диссипативных частиц: устранение недостатков и установление новых границ В архиве 2010-07-15 на Wayback Machine, Семинар CECAM, 16–18 июля 2008 г., Лозанна, Швейцария.
  12. ^ МакДонах, Джеймс; и другие. (31 мая 2020 г.). «Что может сделать цифровизация для инноваций и развития сформулированных продуктов». Полимерный международный. Дои:10.1002 / pi.6056.
  13. ^ McDonagh J. L .; и другие. (2019). «Использование машинного обучения для эффективной параметризации крупнозернистых молекулярных силовых полей». Журнал химической информации и моделирования. 59 (10): 4278–4288. Дои:10.1021 / acs.jcim.9b00646. PMID 31549507.
  14. ^ Свуп W. C .; и другие. (2019). "Задача согласовать экспериментальные мицеллярные свойства CпEм Семейство неионных поверхностно-активных веществ ». Журнал физической химии B. 123 (7): 1696–1707. Дои:10.1021 / acs.jpcb.8b11568. PMID 30657322.
  15. ^ Овьедо; и другие. (2013). «Критическая концентрация мицелл аммониевой соли посредством моделирования DPD с использованием параметров взаимодействия на основе COSMO-RS». Журнал Айше. 59 (11): 4413–4423. Дои:10.1002 / aic.14158.
  16. ^ Рыжкина; и другие. (2013). «Молекулярно-динамическое компьютерное моделирование фазового поведения неионных поверхностно-активных веществ». Angewandte Chemie International Edition. 41 (6): 983–986. Дои:10.1002 / 1521-3773 (20020315) 41: 6 <983 :: AID-ANIE983> 3.0.CO; 2-Y. PMID 12491288.
  17. ^ Джонстон; и другие. (2016). «К стандартному протоколу моделирования мицелл» (PDF). Журнал физической химии B. 120 (26): 6337–6351. Дои:10.1021 / acs.jpcb.6b03075. PMID 27096611.

Доступные пакеты

Некоторые доступные пакеты моделирования, которые могут (также) выполнять моделирование DPD:

  • CULGI: Унифицированный языковой интерфейс для химии, Culgi B.V., Нидерланды
  • DL_MESO: Программное обеспечение для мезомасштабного моделирования с открытым исходным кодом.
  • DPDmacs
  • Эспрессо: Расширяемый пакет моделирования для исследования систем с мягкой материей - с открытым исходным кодом
  • Fluidix: Пакет моделирования Fluidix, доступный в OneZero Software.
  • GPIUTMD: Графические процессоры для динамики многих частиц
  • Громач-ДПД: Модифицированная версия Gromacs, включая DPD.
  • HOOMD-синий: Высокооптимизированная объектно-ориентированная многочастичная динамика - Blue Edition
  • ЛАМПЫ
  • Студия материалов: Materials Studio - Моделирование и симуляция для изучения химических веществ и материалов, Accelrys Software Inc.
  • СИМПЛЕР: Бесплатный симулятор SYMbolic ParticLE от Университета Фрайбурга.
  • Солнечный светDPD: Программное обеспечение DPD с открытым исходным кодом (GPL).

внешняя ссылка