在本ReaxFF教程中,根据聚合物的应变与温度的关系计算热膨胀系数、CTE。详细研究参考文献:
本教程包含如下几个部分:
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以上。
本文以ReaxFF作为范例,其他模块例如机器学习势、DFTB、基于BAND模块则属于AIMD,除了Main的参数设置不同,其他设置完全一致。
这里我们使用bond boost法生成的交联环氧聚合物,当然如果有其他结构的*.xyz文件,也可以直接通过AMSinput → File → Import Coordinates导入。
为了计算热膨胀系数,我们需要确定温度升高引起的体积变化。数据点将在300-340K的温度范围内取样。
参数设置: 为了允许密度变化,因此我们使用NPT系综,即需要设置“Barostat”: 退火温度设置Thermostat:Temperatures输入:298.15 600 350 350 340 340 330 330 320 320 310 310 300 300,Durations输入:100000 200000 50000 10000 50000 10000 50000 10000 50000 10000 50000 10000 50000 保存作业并运行,本作业约8000原子,建议使用8~16核计算。
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densities.py。将其与*.ams输入文件放在同一文件夹中。
作业运行完毕后,运行该Python脚本提取密度-温度数据:
如果使用Windows系统:
如果使用Linux系统:
脚本运行后输出strain.out文件,包含类似如下内容:
# T[K] a[Å] b[Å] c[Å] V [Å**3] 350.4 85.121 70.228 90.103 538628.483 349.1 85.056 70.040 90.475 538988.118 347.8 85.309 69.796 90.124 536617.975 350.3 84.836 69.976 90.170 535290.469 350.2 84.862 70.100 90.187 536503.084 349.1 84.613 70.046 90.683 537466.316
其中第一列是温度,最后一列是体积。将这两列数据作图:
进行回归分析并确定坡度。根据第一个数据点(V0)的体积和线性拟合曲线的斜率计算热膨胀系数:
本例模拟膨胀系数的数量级正确,但与实验相比有所低估(实验膨胀系数52.4·10-6[1/°C])。
本文参考英文教程:https://www.scm.com/doc/Tutorials/MolecularDynamicsAndMonteCarlo/PolymersThermalExpansionCoeff.html