CN108229090A - 一种晶体结构的预测方法 - Google Patents

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Abstract

本申请提供的一种晶体结构的预测方法，涉及材料结构技术领域，所述方法包括：获得最稳定晶体结构；将所述最稳定晶体结构和比较晶体结构作为研究对象；获得所述研究对象的晶格动力学稳定性，获得所述研究对象的力学稳定性；获得研究对象在不同温度下的自由能，比较温度对所述研究对象的能量的影响性；对所述研究对象进行结构特征分析，并获得不同种类型的晶体结构；根据所述研究对象的所述晶格动力学稳定性、所述力学稳定性、所述温度对所述研究对象的能量的影响性、所述化学键类型和强弱度、所述力学性质获得所述硼化铪晶体结构性能分析结果。达到了预测晶体结构全面，预测结果准确性高、可靠性强的技术效果。

Description

一种晶体结构的预测方法
技术领域
本发明涉及材料结构技术领域，特别涉及一种晶体结构的预测方法。
背景技术
近几年来，研究人员运用晶体结构理论预测技术针对过渡金属硼化物体系进行了很多研究。通过理论预测出不同配比过渡金属硼化物的晶体结构并进而研究它们的理论性质，将无疑对过渡金属硼化物的实验合成和实际应用起到十分重要的指导作用。
但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
现有技术中因为过渡金属硼化物往往能够形成多种配比的稳定晶体结构，而仅依靠于实验研究并不能十分完全地发现和确定它们的晶体结构。
发明内容
本申请实施例通过提供一种晶体结构的预测方法，解决了现有技术中无法仅依靠于实验研究十分完全地预测它们的晶体结构的技术问题，达到了预测晶体结构全面，预测结果准确性高、可靠性强的技术效果。
鉴于上述问题，提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题的一种晶体结构的预测方法，所述方法包括：以能量为筛选标准进行定成分结构预测，获得最稳定晶体结构；将所述最稳定晶体结构和比较晶体结构作为研究对象；根据所述研究对象的声子色散曲线，获得所述研究对象的晶格动力学稳定性，根据所述研究对象的弹性常数获得所述研究对象的力学稳定性；获得研究对象在不同温度下的自由能，比较温度对所述研究对象的能量的影响性；对所述研究对象进行结构特征分析，并获得不同种类型的晶体结构；获得所述不同种类型的晶体结构的态密度和电子局域函数分析获得化学键类型和强弱度，根据Voigt-Reuss-Hill法获得力学性质；根据所述研究对象的所述晶格动力学稳定性、所述力学稳定性、所述温度对所述研究对象的能量的影响性、所述化学键类型和强弱度、所述力学性质获得所述硼化铪晶体结构性能分析结果。
优选的，所述晶体结构为硼化铪晶体结构，其中，所述最稳定晶体结构为P-6m2结构。
优选的，所述方法还包括：所述比较晶体结构为R-3m结构、Pnma结构、Cmcm结构、I41/amd结构和Fm-3m结构。
优选的，所述不同类型的晶体结构分别为：
第一种类型，所述第一种类型为含二维类石墨烯B层结构，其中所述第一种类型包括P-6m2结构和R-3m结构；第二种类型，所述第二种类型为含Zig-Zag形B链结构，其中所述第二种类型包括Pnma结构、Cmcm结构和I41/amd结构；第三种类型，所述第三种类型为含孤立B原子结构，其中所述第三种类型包括Fm-3m结构。
优选的，所述以能量为筛选标准进行定成分结构预测，获得最稳定晶体结构，还包括：运用VASP软件对硼化铪晶体结构进行几何结构优化和总能计算，其中，参数设置包括：采用全电子投影缀加波方法，广义梯度近似Perdew-Burke-Emzerhof形式，平面波截断能设置为500eV，倒易空间k点网格分辨率为
优选的，所述将所述最稳定晶体结构和比较晶体结构作为研究对象，还包括：利用VASP软件并采用倒易空间k点网格分辨率对所述研究对象进行计算。
优选的，所述根据所述研究对象的弹性常数获得所述研究对象的力学稳定性，还包括：根据所述研究对象的弹性常数是否符合Born-Huang稳定准则判断所述研究对象的力学稳定性。
优选的，所述获得研究对象在不同温度下的自由能，比较温度对所述研究对象的能量的影响性，还包括：基于密度泛函微扰理论，获得所述研究对象的晶体结构的声子态密度，并获得所述研究对象在不同温度下的自由能，进而获得温度对所述研究对象的能量的影响性。
优选的，所述硼化铪晶体结构性能分析结果还包括：所述最稳定晶体结构相比较所述比较晶体结构具有更低的基态能量。
优选的，所述硼化铪晶体结构性能分析结果还包括：温度能够改变不同硼化铪晶体结构间能量的大小次序。
优选的，所述硼化铪晶体结构性能分析结果还包括：当温度大于777K时，Pnma结构会取代P-6m2结构成为自由能最低的硼化铪晶体结构。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
1.本申请实施例提供的一种晶体结构的预测方法，通过以能量为筛选标准进行定成分结构预测，获得最稳定晶体结构；将所述最稳定晶体结构和比较晶体结构作为研究对象；根据所述研究对象的声子色散曲线，获得所述研究对象的晶格动力学稳定性，根据所述研究对象的弹性常数获得所述研究对象的力学稳定性；获得研究对象在不同温度下的自由能，比较温度对所述研究对象的能量的影响性；对所述研究对象进行结构特征分析，并获得不同种类型的晶体结构；获得所述不同种类型的晶体结构的态密度和电子局域函数分析获得化学键类型和强弱度，根据Voigt-Reuss-Hill法获得力学性质；根据所述研究对象的所述晶格动力学稳定性、所述力学稳定性、所述温度对所述研究对象的能量的影响性、所述化学键类型和强弱度、所述力学性质获得所述硼化铪晶体结构性能分析结果。解决了现有技术中无法仅依靠于实验研究十分完全地预测它们的晶体结构的技术问题，达到了预测晶体结构全面，预测结果准确性高、可靠性强的技术效果。
2.本申请实施例提供的一种晶体结构的预测方法通过对HfB的基态晶体结构进行预测，发现了2个比Pnma结构具有更低基态能量的晶体结构，它们是：P-6m2结构和R-3m结构。达到了提高对HfB的基态晶体结构预测的全面性的技术效果。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种晶体结构的预测方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种晶体结构的预测方法的模拟X射线衍射图；
图3(a)为硼化铪晶体结构为P-6m2结构在基态下的声子色散曲线图；
图3(b)为硼化铪晶体结构为R-3m结构在基态下的声子色散曲线图；
图3(c)为硼化铪晶体结构为Pnma结构在基态下的声子色散曲线图；
图3(d)为硼化铪晶体结构为Cmcm结构在基态下的声子色散曲线图；
图3(e)为硼化铪晶体结构为I41/amd结构在基态下的声子色散曲线图；
图3(f)为硼化铪晶体结构为Fm-3m结构在基态下的声子色散曲线图；
图4为硼化铪晶体结构在0-1000K温度范围内的自由能图；
图5(a)为硼化铪晶体结构为P-6m2结构的结构示意图；
图5(b)为硼化铪晶体结构为R-3m结构的结构示意图；
图5(c)为硼化铪晶体结构为Pnma结构的结构示意图；
图5(d)为硼化铪晶体结构为Cmcm结构的结构示意图；
图5(e)为硼化铪晶体结构为I41/amd结构的结构示意图；
图5(f)为硼化铪晶体结构为Fm-3m结构的结构示意图；
图6(a)为硼化铪晶体结构为P-6m2结构的电子态密度图；
图6(b)为硼化铪晶体结构为R-3m结构的电子态密度图；
图6(c)为硼化铪晶体结构为Pnma结构的电子态密度图；
图6(d)为硼化铪晶体结构为Cmcm结构的电子态密度图；
图6(e)为硼化铪晶体结构为I41/amd结构的电子态密度图；
图6(f)为硼化铪晶体结构为Fm-3m结构的电子态密度图；
图7(a)为硼化铪晶体结构为P-6m2结构(110)面的二维ELF图；
图7(b)为硼化铪晶体结构为R-3m结构(110)面的二维ELF图；
图7(c)为硼化铪晶体结构为Pnma结构(010)面的二维ELF图；
图7(d)为硼化铪晶体结构为Cmcm结构(100)面的二维ELF图；
图7(e)为硼化铪晶体结构为I41/amd结构(010)面的二维ELF图；
图7(f)为硼化铪晶体结构为Fm-3m结构(010)面的二维ELF图。
具体实施方式
本申请实施例提供的一种晶体结构的预测方法解决了现有技术中无法仅依靠于实验研究十分完全地预测它们的晶体结构的技术问题，达到了预测晶体结构全面，预测结果准确性高、可靠性强的技术效果。
本申请实施例中的技术方案，总体方法如下：以能量为筛选标准进行定成分结构预测，获得最稳定晶体结构；将所述最稳定晶体结构和比较晶体结构作为研究对象；根据所述研究对象的声子色散曲线，获得所述研究对象的晶格动力学稳定性，根据所述研究对象的弹性常数获得所述研究对象的力学稳定性；获得研究对象在不同温度下的自由能，比较温度对所述研究对象的能量的影响性；对所述研究对象进行结构特征分析，并获得不同种类型的晶体结构；获得所述不同种类型的晶体结构的态密度和电子局域函数分析获得化学键类型和强弱度，根据Voigt-Reuss-Hill法获得力学性质；根据所述研究对象的所述晶格动力学稳定性、所述力学稳定性、所述温度对所述研究对象的能量的影响性、所述化学键类型和强弱度、所述力学性质获得所述硼化铪晶体结构性能分析结果。
下面将详细地描述本公开的示例性实施例。虽然本申请公开了一种或几种示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
实施例一
需要说明的是，本申请实施例中以硼化铪晶体结构的预测方法为示例，但是本发明并不局限于硼化铪晶体结构的预测方法。
本申请实施例提供的一种晶体结构的预测方法，如图1所示，包括：
步骤110：以能量为筛选标准进行定成分结构预测，获得最稳定晶体结构；
进一步的，运用VASP软件对硼化铪晶体结构进行几何结构优化和总能计算，其中，参数设置包括：采用全电子投影缀加波方法，广义梯度近似Perdew-Burke-Emzerhof形式，平面波截断能设置为500eV，倒易空间k点网格分辨率为
具体而言，硼化铪HfB(以下简称HfB)，为灰色有金属光泽晶体。熔点3250摄氏度，导电率大，化学性质稳定。室温时几乎不与所有的化学试剂(HF除外)反应。由二氧化铪与碳化硼或氧化硼、碳粉混合加热制得。用作耐高温陶瓷。晶体结构预测就是在给定化学元素及外部条件的情况下，举例来讲，外部条件可以是压力和温度等，寻找最稳定的结构，即具有最低自由能的结构。在当前的晶体结构预测中，本发明考虑每一晶胞可包含1至4倍化学计量比的HfB。在密度泛函理论DFT的框架下，针对晶体结构预测过程中由USPEX软件产生的每一晶体结构，其中，所述USPEX软件即为以能量为筛选标准的定成分结构预测程序，获得硼化铪最稳定的晶体结构，本发明运用VASP软件对其进行充分的几何结构优化和总能计算，所述VASP是维也纳大学Hafner小组开发的进行电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟软件。它是目前材料模拟和计算物质科学研究中最流行的商用软件之一。具体参数设置如下：采用全电子投影缀加波PAW方法，广义梯度近似Perdew-Burke-Emzerhof形式，平面波截断能设置为500eV，倒易空间k点网格分辨率为以上这些参数设置既可以保证晶体结构的能量得到较好收敛又能确保USPEX软件进行结构预测的准确性和效率。
步骤120：将所述最稳定晶体结构和比较晶体结构作为研究对象；利用VASP软件并采用倒易空间k点网格分辨率对所述研究对象进行计算。
进一步的，所述晶体结构为硼化铪晶体结构，其中，所述最稳定晶体结构为P-6m2结构；所述比较晶体结构为R-3m结构、Pnma结构、Cmcm结构、I41/amd结构和Fm-3m结构。
具体而言，所述比较晶体结构为R-3m结构、Pnma结构、Cmcm结构、I41/amd结构和Fm-3m结构，Pnma结构具有最低的基态能量，因而是基态下最稳定的HfB晶体结构。在不考虑零点能的情况下，相比于Pnma结构，P-6m2结构的平均每原子能量相比Pnma结构要低12meV；R-3m结构的能量略低于Pnma结构，二者能量相差不到2meV/atom。所以，最稳定晶体结构为P-6m2结构。
对于预测发现的所述最稳定的HfB晶体结构，与所述比较晶体结构的晶体结构一起，本发明实施例利用VASP软件并采用更小的倒易空间k点网格分辨率对它们的结构、力学和电子结构等性质进行计算。需要说明的是，考虑到某些HfB晶体结构能量间的微小差异，本发明对以上相关计算参数的选取已进行了严格和全面的测试，测试结果表明本发明选用的计算参数是合理的。
本发明实施例对新发现的所述最稳定晶体结构以及所述比较晶体结构进行了充分的几何结构优化，这些晶体结构优化后的几何结构信息列于表1中。对于所述比较晶体结构，表1也列出了它们几何结构信息的文献报道值。通过对比发现，本次计算结果与前人的报道结果基本一致，表明了当前计算结果的正确性和可靠性。
表1
表1列出了上述6个HfB晶体结构在基态下的每原子平均能量。在这6个HfB晶体结构中，P-6m2结构的能量最低，R-3m结构的能量次低，然后依次是Pnma结构，Cmcm结构，I41/amd结构和Fm-3m结构。如果仅从能量角度考虑不同结构间的稳定性差异，以上6个HfB晶体结构在基态下的稳定性由高到低的次序为：P-6m2结构→R-3m结构→Pnma结构→Cmcm结构→I41/amd结构→Fm-3m结构。需要指出，前4个HfB晶体结构(P-6m2结构，R-3m结构，Pnma结构和Cmcm结构)间的能量差异较小(不超过20meV/atom)，意味着这4个HfB晶体结构实验存在的可能性较大并需要被重点关注。为了便于后续的实验验证，本发明也给出了这6个HfB晶体结构的模拟X射线衍射图，如图2所示。
步骤130：根据所述研究对象的声子色散曲线，获得所述研究对象的晶格动力学稳定性，根据所述研究对象的弹性常数获得所述研究对象的力学稳定性；
进一步的，根据所述研究对象的弹性常数是否符合Born-Huang稳定准则判断所述研究对象的力学稳定性。
具体而言，理论上，判断一个晶体结构在基态下的稳定性，除了需要考虑晶体结构的基态能量外，还需要考虑晶体结构的晶格动力学稳定性和力学稳定性。晶体结构的晶格动力学稳定性可以由其声子色散曲线反映出来，力学稳定性则可以通过验证其弹性常数是否符合Born-Huang稳定准则进行判断。
对于所述最稳定晶体结构P-6m2结构以及新发现的R-3m结构，首先分别构建了3×3×1和2×3×3超胞结构，然后利用这2个超胞结构基于密度泛函微扰理论分别计算了它们的声子色散曲线，如图3(a)、3(b)所示。不难发现，在整个第一布里渊区内，P-6m2结构和R-3m结构的声子振动频率均无虚频，说明P-6m2结构和R-3m结构在基态下均具有晶格动力学稳定性。本发明实施例也补充验证了已报道的4个HfB晶体结构在基态下的晶格动力学稳定性，如图3(c)-(f)所示。
针对以上6个HfB晶体结构，进一步计算了它们的弹性常数并依据Born-Huang稳定准则对它们的力学稳定性进行了判断。通过判断，这6个HfB晶体结构在基态下均具有力学稳定性。通过计算获得的HfB晶体结构的独立弹性常数列于表2中。
表2
步骤140：获得研究对象在不同温度下的自由能，比较温度对所述研究对象的能量的影响性；
进一步的，基于密度泛函微扰理论，获得所述研究对象的晶体结构的声子态密度，并获得所述研究对象在不同温度下的自由能，进而获得温度对所述研究对象的能量的影响性。
在步骤120中，已经比较了不同HfB晶体结构在基态下的能量。在本步骤中，本发明进一步考虑温度对HfB晶体结构能量的影响。基于密度泛函微扰理论，通过计算得到了6个HfB晶体结构的声子态密度并由此获得了HfB晶体结构在不同温度下的自由能，如表3所示。需要指出，通过对声子态密度进行积分可以获得晶体结构的零点能，常用于修正晶体结构在基态下的能量。对比表1和表3可以发现，考虑零点能修正后，基态下6个HfB晶体结构间的能量大小次序会有所变化。具体表现为，通过预测发现的R-3m结构在0K时的能量会高于已报道的Pnma结构，而其他结构的能量大小顺序没有改变。零点能修正的结果表明：在不考虑零点能的情况下进行晶体结构预测时，研究人员不能仅仅只关注能量最低的结构，还需要关注其他一些能量较低的结构。
表3
利用表3的数据，以Pnma结构的自由能作为零基准，本发明进一步获得了其它5个HfB晶体结构的自由能随温度的变化曲线，如图4所示。由于Fm-3m结构与Pnma结构的能量相差过大(超过200meV/atom)，因此图4中并没有显示出Fm-3m结构的信息。不难发现，温度可以显著改变不同HfB晶体结构间的能量差异甚至是相对大小。例如，在温度为0K的条件下，P-6m2结构比Pnma结构具有更低的能量。但是，当温度大于777K后，Pnma结构的能量却比P-6m2结构的能量低。类似的现象同样可见于R-3m结构和Cmcm结构：当温度小于585K时，R-3m结构的能量比Cmcm结构的能量小；而当温度大于585K时，Cmcm结构比R-3m结构具有更低的能量。
观察图4，可以发现在0-1000K范围内，虽然P-6m2结构、R-3m结构、Pnma结构和Cmcm结构这4个HfB晶体结构间的能量大小次序发生了变化，但是这些结构间的能量差异却始终维持在20meV/atom以内。这说明，即便在高温条件下，这4个HfB晶体结构也均具有较大的可能性被实验合成和发现。而对于I41/amd结构和Fm-3m结构来说，由于它们具有相对较高的能量，本发明推测它们实验存在的可能性要低得多。
步骤150：对所述研究对象进行结构特征分析，并获得不同种类型的晶体结构；
进一步的，所述不同类型的晶体结构分别为：
第一种类型，所述第一种类型为含二维类石墨烯B层结构，其中所述第一种类型包括P-6m2结构和R-3m结构；
第二种类型，所述第二种类型为含Zig-Zag形B链结构，其中所述第二种类型包括Pnma结构、Cmcm结构和I41/amd结构；
第三种类型，所述第三种类型为含孤立B原子结构，其中所述第三种类型包括Fm-3m结构。
具体而言，运用软件VESTA显示6个HfB的晶体结构。如图5(a)、5(b)所示，在P-6m2结构和R-3m结构，每个B原子与6个Hf原子相连形成Hf6B正三棱柱，每两个Hf6B三棱柱通过共面形成Hf8B2四棱柱，B原子相互连接形成二维类石墨烯B层，B-B键长约为如图5(c)-(e)所示，在Pnma结构、Cmcm结构和I41/amd结构中，每个B原子与6个Hf原子相连形成Hf6B三棱柱，所述三棱柱为近正三棱柱，略有扭曲，每两个Hf6B三棱柱通过共面形成Hf8B2四棱柱，所述四棱柱为近棱形四棱柱，略有扭曲，B原子相互连接形成Zig-Zag链而不形成二维类石墨烯B层，B-B键长范围为 在Fm-3m结构中，每个B原子与6个Hf原子相连形成Hf6B正八面体，B原子之间不相邻，如图5(f)。
依据B原子的分布形式，本发明实施例将这6个HfB晶体结构分为3大类；第一种类型：含二维类石墨烯B层结构(P-6m2结构和R-3m结构)；第二种类型：含Zig-Zag形B链结构(Pnma结构、Cmcm结构和I41/amd结构)；第三种类型：含孤立B原子结构(Fm-3m结构)。
因为B原子的分布不同，这三种不同类型的HfB晶体结构的性质将大不一样。例如，这三类HfB晶体结构的基态能量有区别。第一种类型HfB晶体结构的基态能量最低；第二种类型HfB晶体结构的基态能量稍高；第三种类型HfB晶体结构的基态能量最高，意味着几乎不可能在实验条件下存在。在下面的内容中，本发明会进一步描述这三类HfB晶体结构力学性质和电子结构的差异。
步骤160：获得所述不同种类型的晶体结构的态密度和电子局域函数分析获得化学键类型和强弱度，根据Voigt-Reuss-Hill法获得力学性质；
具体而言，HfB材料的一大应用是作为结构陶瓷材料，因而关注它的力学性质是十分必要的。利用弹性常数的第一性原理计算值，本发明实施例基于Voigt-Reuss-Hill法首先估算了多晶HfB材料的体模量B和剪切模量G。基于估算的体模量B和剪切模量G，进一步获得了多晶HfB材料的杨氏模量E、泊松比v、Pugh’s比k以及维氏硬度Hv等。相关计算公式为：
E＝9BG/(3B+G)；
v＝0.5(3B-2G)/(3B+G)；
k＝G/B；
Hv＝2(G3/B2)0.585-3。
表4所列为6种不同晶体结构类型HfB材料在基态下的力学性质。不难发现，这6种HfB材料均具有较高的体模量(179GPa-206GPa)，表明这些HfB材料具有良好的抗压缩性。在这6种HfB材料中，第二种类型HfB材料(以Pnma结构或Cmcm结构或I41/amd结构作为晶体结构)具有最高的体模量(203GPa-206GPa)，第一种类型HfB材料(以P-6m2结构或R-3m结构作为晶体结构)和第三种类型HfB材料(以Fm-3m结构作为晶体结构)的体模量比第二种类型的略低大约20GPa。不同于体模量，这三类HfB材料的剪切模量存在着较大的差别。如表4所列，第二种类型HfB材料具有最大的剪切模量，达到152-166GPa；第一种类型HfB材料的剪切模量次高，为115GPa-127GPa；第三种类型HfB材料的剪切模量最低，仅为77GPa。剪切模量间的明显差异造成这6种HfB材料在其它力学性质上的明显差异，尤其是杨氏模量和维氏硬度。第三种类型HfB材料的杨氏模量最高(365GPa-393GPa)，维氏硬度也最大(23.9GPa-28.1GPa)；第一种类型HfB材料的杨氏模量较高(300GPa左右)，维氏硬度也较大(16.1GPa-19.1GPa)；第三种类型HfB材料的杨氏模量最低(202GPa)，维氏硬度也最小(6.4GPa)。材料的Pugh比常用于衡量材料的韧脆性：若Pugh比大于0.57，材料为脆性材料，反之则为韧性材料。如表4所列，第一种类型和第二种类型HfB材料的Pugh比均大于0.57，表明它们为脆性材料；而第三种类型HfB材料则为韧性材料。泊松比表示材料中化学键的方向性程度：典型共价键材料的泊松比小于0.1，而金属键材料的泊松比一般大于0.33。以上三类HfB材料泊松比的相对大小次序为：第二种类型最小，第一种类型次小，第三种类型类最高，表明第二种类型HfB材料中化学键的方向性最强，因而力学强度也最高。
表4
材料的电子结构能够帮助研究人员更为充分地了解材料的性质。通过理论计算，本发明实施例计算了6个HfB晶体结构的电子态密度，所述电子态密度包括总态密度和分波态密度，如图6(a)-(f)所示。不难发现，所有这6个HfB晶体结构在费米面处均具有非零的电子态密度，表明它们均具有金属性。从分波态密度图可以进一步得出费米面处的非零电子态主要来源于Hf的5d电子。如图6所示，在费米面以下某些区间内，Hf的5d电子与B的2p电子的态密度曲线具有类似的形状，意味着Hf的5d电子轨道与B的2p电子轨道存在杂化。这说明在这6个HfB晶体结构中可能均存在较强的Hf-B共价键。
为了进一步了解6个HfB晶体结构中的化学键，本发明计算了它们的电子局域函数(ELF)。ELF取值0-1，其数值大小可用于区分金属键，共价键和离子键：ELF＝1表示纯共价键或孤对电子，ELF＝0.5则对应均匀的电子气。图7(a)-(f)所示为6个HfB晶体结构在某些特定平面上的二维ELF图。在第一种类型HfB晶体结构(P-6m2结构和R-3m结构)和第二种类型HfB晶体结构(Pnma结构、Cmcm结构和I41/amd结构)中，B原子间的区域均具有较大的ELF值，表明在这些结构中具有强的B-B共价键。而在第三种类型HfB晶体结构(Fm-3m结构)中，B原子之间由于相距较远而不成键。在所有三类HfB晶体结构中，Hf原子之间的电子局域分布表明Hf原子之间形成金属键。此外，在这些HfB晶体结构中，Hf原子和B原子之间具有较大的ELF值，并且在偏向于B原子的区域显示最大的ELF值，这意味着Hf-B共价键具有一定的离子键特征。
正是由于晶体结构中具有强的B-B和Hf-B的共价键，第一种类型和第二种类型HfB材料具有高的弹性模量和维氏硬度。而由于缺少B-B共价键，相比于第一种类型和第二种类型HfB材料来说，第三种类型HfB材料弹性模量和维氏硬度明显偏低。
步骤170：根据所述研究对象的所述晶格动力学稳定性、所述力学稳定性、所述温度对所述研究对象的能量的影响性、所述化学键类型和强弱度、所述力学性质获得所述硼化铪晶体结构性能分析结果。
进一步的，所述最稳定晶体结构相比较所述比较晶体结构具有更低的基态能量；温度能够改变不同硼化铪晶体结构间能量的大小次序；当温度大于777K时，Pnma结构会取代P-6m2结构成为自由能最低的硼化铪晶体结构；造成硼化铪材料具有良好力学强度的原因是由于所述硼化铪晶体结构中具有强的B-B和Hf-B的共价键。
具体而言，本发明实施例通过硼化铪晶体结构的预测方法，系统搜索了HfB在基态下的稳定晶体结构，新发现2个HfB晶体结构(空间群：P-6m2和R-3m)。相比于现有技术中的4个HfB晶体结构(空间群：Pnma、Cmcm、I41/amd和Fm-3m)，P-6m2结构具有更低的基态能量。本发明计算了这6个HfB晶体结构在0-1000K温度范围内的自由能，结果表明：温度能够改变不同HfB晶体结构间能量的大小次序。特别地，当温度大于777K时，Pnma结构会取代P-6m2结构成为自由能最低的HfB晶体结构。本发明认为这是由于HfB晶体结构中B原子连接方式的差异性所引起的。在P-6m2结构中，B原子间相互连接形成的二维类石墨烯B层造成高的声子振动频率，因而P-6m2结构的自由能随温度升高而增加的量更多。而在Pnma结构中，B原子仅通过相互连接形成Zig-Zag形B链，因而Pnma结构的声子振动频率较低，进而造成其自由能随温度升高而增加的量相对更少。基于6个不同的HfB晶体结构，本发明还计算了它们的力学性质，除具有Fm-3m结构的HfB材料外，其它5种HfB材料均具有较好的力学强度。考虑到Fm-3m结构稳定存在的可能性较低，本发明因此建议实际HfB材料极有可能具有良好的力学强度。进一步的电子结构分析表明：造成HfB材料具有良好力学强度的原因是由于其晶体结构中具有强的B-B和Hf-B的共价键。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
1.本申请实施例提供的一种晶体结构的预测方法，通过以能量为筛选标准进行定成分结构预测，获得最稳定晶体结构；将所述最稳定晶体结构和比较晶体结构作为研究对象；根据所述研究对象的声子色散曲线，获得所述研究对象的晶格动力学稳定性，根据所述研究对象的弹性常数获得所述研究对象的力学稳定性；获得研究对象在不同温度下的自由能，比较温度对所述研究对象的能量的影响性；对所述研究对象进行结构特征分析，并获得三种类型；获得所述三种类型的晶体结构的态密度和电子局域函数分析获得化学键类型和强弱度，根据Voigt-Reuss-Hill法获得力学性质；根据所述研究对象的所述晶格动力学稳定性、所述力学稳定性、所述温度对所述研究对象的能量的影响性、所述化学键类型和强弱度、所述力学性质获得所述硼化铪晶体结构性能分析结果。解决了现有技术中无法仅依靠于实验研究十分完全地预测它们的晶体结构的技术问题，达到了预测晶体结构全面，预测结果准确性高、可靠性强的技术效果。
2.本申请实施例提供的一种晶体结构的预测方法通过对HfB的基态晶体结构进行预测，发现了2个比Pnma结构具有更低基态能量的晶体结构，它们是：P-6m2结构和R-3m结构。达到了提高对HfB的基态晶体结构预测的全面性的技术效果。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (11)

1.一种晶体结构的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
以能量为筛选标准进行定成分结构预测，获得最稳定晶体结构；
将所述最稳定晶体结构和比较晶体结构作为研究对象；
根据所述研究对象的声子色散曲线，获得所述研究对象的晶格动力学稳定性，根据所述研究对象的弹性常数获得所述研究对象的力学稳定性；
获得研究对象在不同温度下的自由能，比较温度对所述研究对象的能量的影响性；
对所述研究对象进行结构特征分析，并获得不同种类型的晶体结构；
获得所述不同种类型的晶体结构的态密度和电子局域函数分析获得化学键类型和强弱度，根据Voigt-Reuss-Hill法获得力学性质；
根据所述研究对象的所述晶格动力学稳定性、所述力学稳定性、所述温度对所述研究对象的能量的影响性、所述化学键类型和强弱度、所述力学性质获得所述硼化铪晶体结构性能分析结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括，所述晶体结构为硼化铪晶体结构，其中，
所述最稳定晶体结构为P-6m2结构。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述比较晶体结构为R-3m结构、Pnma结构、Cmcm结构、I41/amd结构和Fm-3m结构。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述不同类型的晶体结构分别为：
第一种类型，所述第一种类型为含二维类石墨烯B层结构，其中所述第一种类型包括P-6m2结构和R-3m结构；
第二种类型，所述第二种类型为含Zig-Zag形B链结构，其中所述第二种类型包括Pnma结构、Cmcm结构和I41/amd结构；
第三种类型，所述第三种类型为含孤立B原子结构，其中所述第三种类型包括Fm-3m结构。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以能量为筛选标准进行定成分结构预测，获得最稳定晶体结构，还包括：
运用VASP软件对硼化铪晶体结构进行几何结构优化和总能计算，其中，参数设置包括：
采用全电子投影缀加波方法，广义梯度近似Perdew-Burke-Emzerhof形式，平面波截断能设置为500eV，倒易空间k点网格分辨率为
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述最稳定晶体结构和比较晶体结构作为研究对象，还包括：
利用VASP软件并采用倒易空间k点网格分辨率对所述研究对象进行计算。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述研究对象的弹性常数获得所述研究对象的力学稳定性，还包括：
根据所述研究对象的弹性常数是否符合Born-Huang稳定准则判断所述研究对象的力学稳定性。
8.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得研究对象在不同温度下的自由能，比较温度对所述研究对象的能量的影响性，还包括：
基于密度泛函微扰理论，获得所述研究对象的晶体结构的声子态密度，并获得所述研究对象在不同温度下的自由能，进而获得温度对所述研究对象的能量的影响性。
9.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述硼化铪晶体结构性能分析结果还包括：
所述最稳定晶体结构相比较所述比较晶体结构具有更低的基态能量。
10.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述硼化铪晶体结构性能分析结果还包括：
温度能够改变不同硼化铪晶体结构间能量的大小次序。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述硼化铪晶体结构性能分析结果还包括：
当温度大于777K时，Pnma结构会取代P-6m2结构成为自由能最低的硼化铪晶体结构。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109785911A (zh) * 2019-01-03 2019-05-21 广州供电局有限公司 气体与金属材料表面吸附类型的确定方法和装置
CN112382352A (zh) * 2020-10-30 2021-02-19 华南理工大学 基于机器学习的金属有机骨架材料结构特征快速评估方法
CN112466411A (zh) * 2020-11-30 2021-03-09 西北工业大学 一种基于晶体拓扑学理论的晶体结构预测方法
WO2023065475A1 (zh) * 2021-10-18 2023-04-27 深圳晶泰科技有限公司 晶型预测方法、装置及电子设备

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101924502A (zh) * 2009-05-01 2010-12-22 通用汽车环球科技运作公司 包括多种过渡金属掺杂的i型包合物晶体结构的热电材料
CN101957300A (zh) * 2009-07-17 2011-01-26 北京理工大学 一种化合物晶体密度的预测方法
US20120330632A1 (en) * 2011-06-27 2012-12-27 The Research Foundation Of State University Of New York Method for predicting optimized crystal structures
CN103218488A (zh) * 2013-04-12 2013-07-24 北京工业大学 一种二维液-液声子晶体拓扑优化方法
JP2015109084A (ja) * 2013-12-03 2015-06-11 三星電子株式会社Ｓａｍｓｕｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． 新規物質探索システム及びその探索方法
CN105677949A (zh) * 2015-12-29 2016-06-15 西北工业大学 Tc6钛合金锻件微观组织参数的预测方法
CN106777988A (zh) * 2016-12-20 2017-05-31 云南师范大学 一种计算过渡金属氧化物能带结构的方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101924502A (zh) * 2009-05-01 2010-12-22 通用汽车环球科技运作公司 包括多种过渡金属掺杂的i型包合物晶体结构的热电材料
CN101957300A (zh) * 2009-07-17 2011-01-26 北京理工大学 一种化合物晶体密度的预测方法
US20120330632A1 (en) * 2011-06-27 2012-12-27 The Research Foundation Of State University Of New York Method for predicting optimized crystal structures
CN103218488A (zh) * 2013-04-12 2013-07-24 北京工业大学 一种二维液-液声子晶体拓扑优化方法
JP2015109084A (ja) * 2013-12-03 2015-06-11 三星電子株式会社Ｓａｍｓｕｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． 新規物質探索システム及びその探索方法
CN105677949A (zh) * 2015-12-29 2016-06-15 西北工业大学 Tc6钛合金锻件微观组织参数的预测方法
CN106777988A (zh) * 2016-12-20 2017-05-31 云南师范大学 一种计算过渡金属氧化物能带结构的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SILVIA BAHMANN: "EVO—Evolutionary algorithm for crystal structur eprediction", 《COMPUTER PHYSICS COMMUNICATIONS》 *
彭军辉 等: "Hf_C体系的高压结构预测及电子性质第一性原理模拟", 《物理学报》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109785911A (zh) * 2019-01-03 2019-05-21 广州供电局有限公司 气体与金属材料表面吸附类型的确定方法和装置
CN112382352A (zh) * 2020-10-30 2021-02-19 华南理工大学 基于机器学习的金属有机骨架材料结构特征快速评估方法
CN112382352B (zh) * 2020-10-30 2022-12-16 华南理工大学 基于机器学习的金属有机骨架材料结构特征快速评估方法
CN112466411A (zh) * 2020-11-30 2021-03-09 西北工业大学 一种基于晶体拓扑学理论的晶体结构预测方法
CN112466411B (zh) * 2020-11-30 2024-03-01 西北工业大学 一种基于晶体拓扑学理论的晶体结构预测方法
WO2023065475A1 (zh) * 2021-10-18 2023-04-27 深圳晶泰科技有限公司 晶型预测方法、装置及电子设备

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