CN113674808B - 一种超稳态玻璃结构的制备方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种超稳态玻璃结构的制备方法，其步骤包括：1.玻璃初始模型的搭建与优化；2.对仿真过程中参数进行定义；3.产生随机数，使构型进行随机旋转；4.采用SWAP算法对局域结构进行弛豫；5.更换团簇中心原子并进行SWAP运算；6.更换原子继续进行旋转操作，降低体系能量并最后获得所建的构型。本发明引入第一近邻团簇的随机转动操作，用于激活系统，充分释放局部应力使构型更加稳定，以获得更加符合实际的超稳态玻璃材料的模型，从而提高实验的准确性，为非晶玻璃性质的研究带来积极的意义。
Description
技术领域
本发明涉及非晶体材料的计算模拟技术领域，具体的说是一种通过理论计算来获取超稳态玻璃结构的方法；并建立超稳态玻璃模型对非晶态合金(金属玻璃)材料的物理性质作系统的研究。
背景技术
非晶态物质是复杂的多体相互作用体系，非晶态材料中的非晶玻璃由于其基本而独特的性质，不仅成为性能独特、在日常生活中和高新技术领域都广泛使用的新材料，同时也成为研究材料科学和凝聚态物理的一些重要科学问题的模型体系。非晶玻璃采用快速凝固的方法，使材料在液体冷却至固体时而不会形成晶体。使其对于非晶态材料而言，超稳态玻璃材料成为一种新型的材料备受关注，实验上的稳态玻璃具备较低的能量，为了真正的揭开金属玻璃材料的性质。计算机模拟也作为一种可靠的手段被用来进行一些更深入的研究。早期的用来探究超稳态玻璃模型构建采用SWAP算法，该算法获得的稳定的玻璃的结构有与初始结构有较大的相似性，该算法在寻找超稳玻璃过程中，存在早熟的问题，同时对于原子半径差别不大的体系，效果欠佳。而采用SWAP算法得到的超稳定玻璃的结构依赖于初始结构的选择，进行优化得到的构型无法到达更加稳定的状态，从而导致影响实验结果得精度。
发明内容
本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种超稳态玻璃结构的制备方法，本发明引入第一近邻团簇的随机转动操作，用于激活系统，充分释放局部应力使构型更加稳定，以能获得更加符合实际的超稳态玻璃材料的模型，从而能提高实验的准确性，为深入研究非晶玻璃的性质奠定基础。
本发明为解决技术问题采用如下技术方案：
本发明一种超稳态玻璃结构的制备方法的特点是按如下步骤进行：
步骤1：玻璃初始模型的搭建与优化；
步骤1.1、利用Material Studio、VESTA软件构造立方胞体，并设置与研究体系相关的金属玻璃合金原子后随机填充在格点上，从而搭建具有N个原子数的M元玻璃初始构型Z1；
步骤1.2、选取用于描述金属玻璃合金原子之间相互作用的势函数；
步骤1.3、计时开始，采用分子动力学模拟法对搭建好的玻璃初始模型Z1加热至熔点以上并保持恒温加热一段时间，以达到玻璃初始构型Z1的状态平衡；
步骤1.4、对状态平衡后的模型进行模拟降温至零温，从而得到优化后的金属玻璃的初始构型Z2；
步骤2：对仿真过程中参数进行定义；
步骤2.1、定义当前迭代次数为r；
步骤2.2、初始化r＝0；
步骤2.3、令k表示对中心原子的旋转操作次数；
步骤2.4、定义旋转操作的最大次数为kmax；
步骤2.5、定义体系的截断半径为rcut、运算时间为λ，运算最大时间为λmax；
步骤2.6、初始化k＝0；
步骤3：产生随机数，使构型进行随机旋转；
步骤3.1、令在第r次迭代过程中第k次旋转操作后的构型为且构型/>的能量为/>
步骤3.2、利用VASP模拟方法对构型进行结构优化，并获得由结构优化后的构型/>记录构型/>的能量为/>
步骤3.3、构型中存在的N个原子构成原子集合，记为S＝{i1,i2,···,in,···,iN}，in表示第n个原子，随机选取其中的任一原子为中心原子i；
步骤3.4、在[0，2π)之间产生三个随机数α，β，γ；
步骤3.5、以中心原子i为圆心，以截断半径rcut为半径的圆内的所有原子进行第k次旋转操作：
以中心原子i为坐标原点，以与金属玻璃的初始构型Z2顶点相连的三个边的方向分别为x轴的方向、y轴的方向、z轴的方向，从而建立坐标系；
将构型先绕z轴旋转α角度后，再绕旋转后的x轴旋转一个角度β，最后绕两次旋转后的z轴再旋转一个角度γ；从而获得旋转后的构型/>
步骤3.6、判断旋转后的构型中所有原子与周围环境原子的距离的最小值rmin是否大于所设置的最小值阈值rcut，若是，则执行步骤3.7；否则，舍弃该次旋转操作，并返回步骤3.4顺序执行；
步骤3.7、采用共轭梯度算法对旋转后的构型进行结构优化，获得此次优化后的构型/>并获得第k次旋转和优化后的构型/>的能量/>
步骤4：采用SWAP算法对局域结构进行弛豫；
步骤4.1、令m表示更换团簇中原子中心的操作次数；
步骤4.2、令n表示两原子相互交换的操作次数；
步骤4.3、定义更换团簇中原子中心的最大操作次数为mmax；定义两原子相互交换的最大操作次数nmax；
步骤4.4、初始化m＝0；
步骤4.5、初始化n＝0；
步骤4.6、计算中心原子i的近邻原子数量为J，并定义中心原子i的当前近邻原子为原子j；
步骤4.7、初始化j＝1；
步骤4.8、将中心原子i与当前近邻原子j进行第n次交换坐标，并采用共轭梯度算法对交换坐标后的构型进行结构优化，获得第r次迭代中第k次旋转后第m次更换原子团簇后第n次交换两原子坐标后的构型其能量记为/>
步骤4.9、判断是否成立，或者/>是否成立，若成立，则保留构型/>并执行步骤4.11，否则，执行步骤4.10；其中kB表示玻尔兹曼常数，T表示温度，x为0-1之间均匀分布的随机数；
步骤4.10、将j+1赋值给j后；判断j＞J是否成立，若成立，则表示中心原子i与其近邻的所有的原子均完成交换且均未被接收，从而将中心原子i的随机近邻的一个同类原子替换为新的中心原子i，并返回步骤4.6；否则，舍弃本次交换操作并返回步骤4.8；
步骤4.11、令n+1赋值给n，判断n＞nmax是否成立，若成立，则保留交换过后的构型并执行步骤5，否则，则返回步骤4.5；
步骤5：更换团簇中心原子并进行SWAP运算；
判断m＞mmax是否成立，若成立，则保留第r次迭代中第k次旋转后的团簇中心原子的交换和SWAP弛豫后的构型并记录其能量/>后，进入步骤6；否则，保留构型/>将m+1赋值给m后，进入步骤4.5；
步骤6：更换原子继续进行旋转操作，降低体系能量并最后获得所建的构型；
步骤6.1、判断是否成立，若成立，则接受构型/>并将k+1赋值给k后，进入步骤6.3；否则，执行步骤6.2；
步骤6.2、判断k＞kmax是否成立，若成立，保留构型进入步骤6.3，否则，将k+1赋值给k后，返回步骤3.4；
步骤6.3、将旋转中心从中心原子i转移到近邻原子i′∈S，使得i′变为新的中心原子；
步骤6.4、计算当前所累计的运算时间λ；
步骤6.3、判断λ＞λmax是否成立，若成立，则结束，并保留最后模拟的构型作为超稳态玻璃材料；否则，将r+1赋值给r，保留构型并进入步骤2.6。
与现有技术相比，本发明有益效果体现在：
1.本发明与传统SWAP算法结合，提出了一种非晶态材料-超稳态玻璃的建模方法，在原有的技术基础上，通过对施加随机性的旋转条件，使已经早熟固化的体系重新激活，让构型重新进行弛豫，该操作可以使体系原子重新激活，弛豫到达一个能量更低的稳定状态。
2.本发明对团簇进行旋转操作，改变了结构的短程、中程序，避免结构上的相似性，从而能得到与实验室所制造得超稳态玻璃相似的结构，为非晶材料的研究提供有力的手段。对非晶材料的性质的研究提供十分重要的途径。
3.本发明通过对第一近邻团簇进行旋转的方法激活系统，然后使用SWAP交换算法和共轭梯度算法进行多次弛豫。构造出金属玻璃模型的序列，不断使其能量降低，结构不断趋于稳定，最后模型接近实验上稳态玻璃结构，提高了模拟实验数据得准确性，降低了结构的影响而带来的误差。与实验上有很好的近似，帮助理解和认识超稳态玻璃这一类非晶材料。
附图说明
图1是本发明的流程示意图；
图2是本发明旋转操作示意图；
图3是本发明SWAP运算中交换原子操作示意图。
具体实施方式
本实施例中，一种获得超稳态玻璃的制备方法，是将随机性构建的晶体模型升温进行结构优化以获得初始结构，主要用势函数来描述原子间相互作用。将其控制在一定温度，利用SWAP蒙特卡罗模拟不断让体系进行弛豫。通过输出的信息可以便利的查看弛豫过程中体系的热力学信息，在这里主要关注的是能量的变化。通过比较能量的变化，来确定体系是否到达更稳定的状态。具体的说，如图1所示，该方法是按照如下步骤进行的：
步骤1：玻璃初始模型的搭建与优化；
步骤1.1、利用Material Studio、VESTA等软件构造立方胞体，并设置与研究体系相关的金属玻璃合金原子用于随机填充在格点上，从而搭建具有N个原子数的M元玻璃初始模型Z1；
步骤1.2、选取用于描述金属玻璃合金原子之间相互作用的势函数；根据所研究的体系去选对应的已经被开发的精确势函数进行精确得模拟；
步骤1.3、计时开始，采用分子动力学模拟对搭建好的玻璃初始模型加热至熔点以上并保持恒温加热一段时间，以达到玻璃初始模型的状态平衡；
步骤1.4、对状态平衡后的模型进行模拟降温至零温，从而优化后的金属玻璃的初始构型Z2；
步骤2：对仿真过程中参数进行定义；
步骤2.1、定义当前记迭代次数为r；
步骤2.2、初始化r＝0；
步骤2.3、令k表示对中心原子旋转的操作次数；
步骤2.4、定义旋转操作的最大次数为kmax；
步骤2.5、定义体系的截断半径为rcut、运算时间为λ，运算最大时间为λmax；其中，截断半径rcut为具体体系金属非晶玻璃材料的径向分布函数的截断半径，迭代次数应设置较多步数以进行精确的模拟；
步骤2.6、初始化k＝0；
步骤3：产生随机数，使构型进行随机旋转；
步骤3.1、令在第r次迭代过程中第k次旋转后的构型为记该构型能量为
步骤3.2、利用VASP模拟方法对进行结构优化，并获得由该步结构优化后的构型/>记录该构型/>的能量为/>
步骤3.3、在[0，2π)之间产生三个随机数α，β，γ；采用[0，2π)之间均匀分布的随机数(α，β，γ)作为z-x-z顺规的欧拉角；
步骤3.4、构型中存在N个原子数，所在原子构成的原子集合记为S＝{i1,i2,···,in,···,iN},随机选取其中的任一原子i∈S为中心原子；
步骤3.5、以中心原子i为圆心，以截断半径rcut为半径的圆内的所有原子进行第k次旋转操作：
以中心原子i为坐标原点，以与金属玻璃的初始构型Z2顶点相连的三个边的方向分别为x轴的方向、y轴的方向、z轴的方向，从而建立坐标系；
构型沿轴旋转的过程如图2所示，将构型先绕z轴旋转α角度后，再绕旋转后的x轴旋转一个角度β，最后绕两次旋转后的z轴再旋转一个角度γ；从而获得旋转后的构型生成的旋转矩阵的简单方式就是把原矩阵做三个轴基本旋转的序列复合，关于右手笛卡尔坐标系的x-，y-，z-轴的旋转分别成为roll、pitch、和yaw旋转：
绕x轴的roll旋转：
绕y轴的pitch旋转：
绕z轴的yaw旋转：
任何三维旋转矩阵都可用这三个旋转的乘积来刻画：
M是在R3×3中的旋转矩阵
最常用的旋转图形表示方法便是四元数和欧拉角，通过θx，θy，θz确立的四元数可以与欧拉角α，β，γ相互转换。
本发明中，在三维空间中，通过三个随机的三个欧拉角(α，β，γ)可以让三维矩阵随机旋转，依据“z-x-z”欧拉角，在右手笛卡尔坐标中的主动旋转矩阵可表示为：
M(α,β,γ)＝Rz(α)Rx(β)Rz(γ)
欧拉角方法进行乘法运算即可生成旋转后的矩阵：
该矩阵即为旋转矩阵；
步骤3.6、判断旋转后的构型中所有原子与周围环境原子的距离的最小值rmin是否大于所设置的最小值阈值rcut，若是，则执行步骤3.7；否则，舍弃该次旋转操作，并返回步骤3.4顺序执行；蒙特卡罗模拟过程中，若体系原子相互的过去太近，原子间的排斥力导致模拟结果的误差，因此在旋转操作时避免原子间距离太近的状况；
步骤3.7、采用共轭梯度算法对旋转后的构型进行结构优化，获得此次优化后的构型/>并获得第k次旋转和优化后的构型/>的能量/>
步骤4：采用SWAP算法对局域结构进行弛豫；
步骤4.1、令m表示更换团簇中原子中心的操作次数；
步骤4.2、令n表示两原子相互交换的操作次数；
步骤4.3、定义更换团簇中原子中心的最大操作次数为mmax；定义两原子相互交换的最大操作次数nmax；
步骤4.4、初始化m＝0；
步骤4.5、初始化n＝0；
步骤4.6、计算中心原子i的近邻原子数量为J，并定义中心原子i的当前近邻原子为原子j；
步骤4.7、初始化j＝1；
步骤4.8、如图3所示，将中心原子i与当前近邻原子j进行第n次交换坐标，并采用共轭梯度算法对交换坐标后的构型进行结构优化，获得第r次迭代中第k次旋转后第m次更换原子团簇后第n次交换两原子坐标后构型为其表示的能量为/>
步骤4.9、判断是否成立，或者/>是否成立，若成立，则保留构型/>并执行步骤4.11，否则，执行步骤4.10；其中kB表示玻尔兹曼常数，T表示温度，x为0-1之间均匀分布的随机数；
步骤4.10、将j+1赋值给j后；判断j＞J是否成立，若成立，则表示中心原子i与其近邻的所有的原子均完成交换且均未被接收，从而将中心原子i的随机近邻的一个同类原子替换为新的中心原子i，并返回步骤4.6；否则，舍弃该次交换操作并返回步骤4.8；
步骤4.11、令n+1赋值给n，判断n＞nmax是否成立，若成立，则保留交换过后的构型并执行步骤5，否则，则返回步骤4.5；不同类型的原子之间交换坐标，然后对结构进行优化，并获得优化后体系的能量，采用蒙特卡洛模拟方法判断是否接受新的构型；重复前面的步骤，直到系统能量达到平衡，此即为SWAP算法。
步骤5：更换团簇中心原子并进行SWAP运算；
判断m＞mmax是否成立，若成立，则保留第r次迭代中第k次旋转后的团簇中心原子的交换和SWAP弛豫后的构型并记录其能量/>后，进入步骤6；否则，保留构型/>将m+1赋值给m后，进入步骤4.5；
步骤6：更换原子继续进行旋转操作，降低体系能量并最后获得所建的构型。
步骤6.1、判断是否成立，若成立，则接受构型/>并将k+1赋值给k后，进入步骤6.3；否则，执行步骤6.2；
步骤6.2、判断k＞kmax是否成立，若成立，保留构型进入步骤6.3，否则，将k+1赋值给k后，返回步骤3.4；
步骤6.3、将旋转中心从中心原子i转移到近邻原子i'∈S，使得i'变为新的中心原子；
步骤6.4、计算当前所累计的运算时间λ；
步骤6.3、判断λ＞λmax是否成立，若成立，则结束，并保留最后模拟的构型作为超稳态玻璃材料，否则，将r+1赋值给r，保留构型/>并进入步骤2.6。
通过以上步骤，可获得更低能量的模型，随着能量的不断下降，获得超稳态玻璃材料。
Claims (1)
1.一种超稳态玻璃结构的制备方法，其特征是按如下步骤进行：
步骤1：玻璃初始模型的搭建与优化；
步骤1.1、利用Material Studio、VESTA软件构造立方胞体，并设置与研究体系相关的金属玻璃合金原子后随机填充在格点上，从而搭建具有N个原子数的M元玻璃初始构型Z1；
步骤1.2、选取用于描述金属玻璃合金原子之间相互作用的势函数；
步骤1.3、计时开始，采用分子动力学模拟法对搭建好的玻璃初始模型Z1加热至熔点以上并保持恒温加热一段时间，以达到玻璃初始构型Z1的状态平衡；
步骤1.4、对状态平衡后的模型进行模拟降温至零温，从而得到优化后的金属玻璃的初始构型Z2；
步骤2：对仿真过程中参数进行定义；
步骤2.1、定义当前迭代次数为r；
步骤2.2、初始化r＝0；
步骤2.3、令k表示对中心原子的旋转操作次数；
步骤2.4、定义旋转操作的最大次数为kmax；
步骤2.5、定义体系的截断半径为rcut、运算时间为λ，运算最大时间为λmax；
步骤2.6、初始化k＝0；
步骤3：产生随机数，使构型进行随机旋转；
步骤3.1、令在第r次迭代过程中第k次旋转操作后的构型为且构型/>的能量为
步骤3.2、利用VASP模拟方法对构型进行结构优化，并获得由结构优化后的构型/>记录构型/>的能量为/>
步骤3.3、构型中存在的N个原子构成原子集合，记为S＝{i1,i2,···,in,···,iN}，in表示第n个原子，随机选取其中的任一原子为中心原子i；
步骤3.4、在[0，2π)之间产生三个随机数α，β，γ；
步骤3.5、以中心原子i为圆心，以截断半径rcut为半径的圆内的所有原子进行第k次旋转操作：
以中心原子i为坐标原点，以与金属玻璃的初始构型Z2顶点相连的三个边的方向分别为x轴的方向、y轴的方向、z轴的方向，从而建立坐标系；
将构型先绕z轴旋转α角度后，再绕旋转后的x轴旋转一个角度β，最后绕两次旋转后的z轴再旋转一个角度γ；从而获得旋转后的构型/>
步骤3.6、判断旋转后的构型中所有原子与周围环境原子的距离的最小值rmin是否大于所设置的最小值阈值rcut，若是，则执行步骤3.7；否则，舍弃该次旋转操作，并返回步骤3.4顺序执行；
步骤3.7、采用共轭梯度算法对旋转后的构型进行结构优化，获得此次优化后的构型并获得第k次旋转和优化后的构型/>的能量/>
步骤4：采用SWAP算法对局域结构进行弛豫；
步骤4.1、令m表示更换团簇中原子中心的操作次数；
步骤4.2、令n表示两原子相互交换的操作次数；
步骤4.3、定义更换团簇中原子中心的最大操作次数为mmax；定义两原子相互交换的最大操作次数nmax；
步骤4.4、初始化m＝0；
步骤4.5、初始化n＝0；
步骤4.6、计算中心原子i的近邻原子数量为J，并定义中心原子i的当前近邻原子为原子j；
步骤4.7、初始化j＝1；
步骤4.8、将中心原子i与当前近邻原子j进行第n次交换坐标，并采用共轭梯度算法对交换坐标后的构型进行结构优化，获得第r次迭代中第k次旋转后第m次更换原子团簇后第n次交换两原子坐标后的构型其能量记为/>
步骤4.9、判断是否成立，或者/>是否成立，若成立，则保留构型/>并执行步骤4.11，否则，执行步骤4.10；其中kB表示玻尔兹曼常数，T表示温度，x为0-1之间均匀分布的随机数；
步骤4.10、将j+1赋值给j后；判断j＞J是否成立，若成立，则表示中心原子i与其近邻的所有的原子均完成交换且均未被接收，从而将中心原子i的随机近邻的一个同类原子替换为新的中心原子i，并返回步骤4.6；否则，舍弃本次交换操作并返回步骤4.8；
步骤4.11、令n+1赋值给n，判断n＞nmax是否成立，若成立，则保留交换过后的构型并执行步骤5，否则，则返回步骤4.5；
步骤5：更换团簇中心原子并进行SWAP运算；
判断m＞mmax是否成立，若成立，则保留第r次迭代中第k次旋转后的团簇中心原子的交换和SWAP弛豫后的构型并记录其能量/>后，进入步骤6；否则，保留构型/>将m+1赋值给m后，进入步骤4.5；
步骤6：更换原子继续进行旋转操作，降低体系能量并最后获得所建的构型；
步骤6.1、判断是否成立，若成立，则接受构型/>并将k+1赋值给k后，进入步骤6.3；否则，执行步骤6.2；
步骤6.2、判断k＞kmax是否成立，若成立，保留构型进入步骤6.3，否则，将k+1赋值给k后，返回步骤3.4；
步骤6.3、将旋转中心从中心原子i转移到近邻原子i′∈S，使得i′变为新的中心原子；
步骤6.4、计算当前所累计的运算时间λ；
步骤6.3、判断λ＞λmax是否成立，若成立，则结束，并保留最后模拟的构型作为超稳态玻璃材料；否则，将r+1赋值给r，保留构型并进入步骤2.6。
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| CN (1) | CN113674808B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107633157A (zh) * | 2017-08-29 | 2018-01-26 | 浙江工业大学 | 一种基于分布估计和副本交换策略的蛋白质构象空间优化方法 |
| CN110021380A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-07-16 | 济南大学 | 一种基于分子动力学模拟探究玻璃体系中各原子扩散性质的方法 |
| CN111462832A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-28 | 湖南大学 | 一种无参数局域结构识别方法 |
| CN113160905A (zh) * | 2021-04-19 | 2021-07-23 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种计算缺陷团簇基态构型的方法 |
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2021
- 2021-08-18 CN CN202110948707.5A patent/CN113674808B/zh active Active
Patent Citations (4)
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| CN113674808A (zh) | 2021-11-19 |
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