这里会显示出您选择的修订版和当前版本之间的差别。
两侧同时换到之前的修订记录前一修订版后一修订版 | 前一修订版后一修订版两侧同时换到之后的修订记录 | ||
adf:glasstmp [2021/11/09 11:00] – [三、提取密度-温度性质] liu.jun | adf:glasstmp [2023/04/23 17:00] – [三、提取密度-温度性质] liu.jun | ||
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行 9: | 行 9: | ||
- 提取密度-温度性质 | - 提取密度-温度性质 | ||
- 计算玻璃化转变温度 | - 计算玻璃化转变温度 | ||
- | 本计算对硬件要求较高,建议在集群或工作站上运行。 | + | 本计算对硬件要求较高,建议在集群或工作站上运行,软件版本要求AMS2021。 |
=====一、导入聚合物结构===== | =====一、导入聚合物结构===== | ||
这里我们使用[[adf: | 这里我们使用[[adf: | ||
行 46: | 行 46: | ||
{{ : | {{ : | ||
- | 保存并运行作业,建议使用8~16核。 | + | 保存作业并运行,本作业约8000原子,建议使用8~16核计算。 |
=====三、提取密度-温度性质===== | =====三、提取密度-温度性质===== | ||
- | 为了从轨迹中提取密度和温度进行后处理,我们使用{{: | + | 为了从轨迹中提取密度和温度进行后处理,我们使用Python脚本{{: |
作业运行完毕后,运行该Python脚本提取密度-温度数据: | 作业运行完毕后,运行该Python脚本提取密度-温度数据: | ||
行 63: | 行 63: | ||
- 直接输入plams densities.py -v resultsdir=*.results,*号替换为作业名字 | - 直接输入plams densities.py -v resultsdir=*.results,*号替换为作业名字 | ||
- | 脚本运行后,会在该窗口生成温度-密度数据。 | + | 脚本运行后,会在该窗口生成五列数据,分别是:温度、密度、晶格常数a、b、c。 |
=====四、计算玻璃化转变温度===== | =====四、计算玻璃化转变温度===== | ||
- | 将该温度、密度数据使用作图软件,例如Excel、Origin做出: | + | 将该温度、密度数据使用作图软件,例如Excel、Origin做出(如下左图所示): |
+ | {{ : | ||
+ | 包含两条曲线,分别对应升温和降温过程。 | ||
+ | |||
+ | 如果初始结构和平衡结构的最终密度显著不同,且实验密度(如果可用)相差很远,则密度不会收敛,应进行另一次模拟退火。如果最终密度和初始密度接近,则可以认为模拟是收敛的(如上右图所示),可以继续计算T< | ||
+ | |||
+ | 为了计算Tg,通过下图所示的数据点进行两次线性拟合。这两条线之间的交点标记玻璃化转变温度。 | ||
+ | |||
+ | {{ : | ||
+ | |||
+ | 应选择线性拟合的点子集,以便获得最大值。如果r2值太低(即数据太嘈杂),或曲线不相交,我们建议尝试以下故障排除方法之一: | ||
+ | * 运行另一个模拟退火模拟 | ||
+ | * 扩大温度范围 | ||
+ | * 减少或增加densitions.py脚本中的平均参数 | ||
+ | |||
+ | 本文参考英文教程:https:// |