A nexus between 3D atomistic data hybrids derived from atom probe microscopy and computational materials science: a new analysis of solute clustering in Al-alloys
溶质团簇影响合金的物理性质。溶质团簇的原子结构的知识是材料优化的先决条件。在这项研究中，溶质团簇在快速硬化Al-Cu-Mg合金的特征在于由原子探针层析成像和密度泛函理论的组合，利用混合数据类型，结合晶格整流和数据完成直接输入实验数据到原子模拟。原子模拟的集群输入，从而观察实验，减少可能的配置的数量。我们的研究结果表明，球形，紧凑的集群是更积极有利的，更丰富。
2017-01-09 cond-mat.mtrl-sci
The MAterials Simulation Toolkit (MAST) for atomistic modeling of defects and diffusion
材料模拟工具包（MAST）是一个工作流管理器和后处理工具，用于从头缺陷和扩散工作流。MAST为这些工作流程编纂了研究知识和最佳实践，并允许生成和管理易于修改和可复制的工作流程，其中数据与工作流程信息一起存储，用于数据出处跟踪。MAST是开源的，可供下载（请参阅PDF链接）。
2016-10-03 cond-mat.mtrl-sci
AtomGPT: Atomistic Generative Pre-trained Transformer for Forward and Inverse Materials Design
本文提出基于Transformer的AtomGPT模型，结合化学与结构文本描述实现材料性质预测和原子结构生成，并通过DFT验证其在超导体设计中的有效性，为正向与逆向材料设计提供了高效的大语言模型方法。
2024-06-29 cond-mat.mtrl-sci
Experiment-driven atomistic materials modeling: A case study combining X-ray photoelectron spectroscopy and machine learning potentials to infer the structure of oxygen-rich amorphous carbon
提出结合机器学习与实验可观测量的通用方法，通过巨正则Monte Carlo生成符合XPS实验数据且能量有利的a-CO$_{x}$结构，实现了具有高度真实性的实验驱动原子级材料建模。
2024-05-20 cond-mat.mtrl-sci
A Dynamic Atomistic-Continuum Method for the Simulation of Crystalline Materials
本文提出了一种用于模拟晶体材料缺陷和界面动力学的耦合原子-连续介质方法。该方法使用原子模型，如分子动力学附近的缺陷和接口，和连续模型远离缺陷和接口。我们提出了一类新的原子区域和连续区域之间的匹配条件。这些条件确保了原子和连续区之间大尺度信息的准确传递，同时使原子-连续界面处声子的反射最小化。如果我们选择适当的权重函数，它们可以自适应。我们目前的应用位错动力学，二维晶体表面之间的摩擦和断裂动力学。我们比较的耦合方法和详细的原子模型的结果。
2001-12-10 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci
Atomistic metrics of BaSO$_4$ as an ultra-efficient radiative cooling material: a first-principles prediction
辐射冷却由于其作为一种环境友好的冷却技术的巨大潜力而最近又重新兴起。然而，粒子基冷却纳米复合材料的设计通常是通过繁琐的试错法进行的，有效的辐射冷却的原子物理学还没有得到很好的理解。在这项工作中，我们确定了硫酸钡（BaSO $_4$）纳米复合材料，这是一种超高效的辐射冷却材料，使用预测的第一性原理方法加上蒙特卡罗模拟的原子度量。我们的研究结果表明，BaSO $_4$ -丙烯酸纳米复合材料不仅获得了92.5%（0.28 - 4.0 μ m）的高太阳总反射率，而且同时在天空窗口区域（8 - 13 μ m）表现出96.0%的高法向发射率，优于常用的$α$ -石英（$α$ -SiO $_2$）。我们确定了超高效辐射冷却涂料的两个相关特征：i）平衡的带隙和折射率，这使得在太阳光谱中产生强散射，同时消除吸收，以及ii）足够数量的红外活性光学共振声子模式，从而在天空窗口中产生丰富的Reststrahlen带和高发射率。第一性原理的方法和由此产生的物理见解，在这项工作铺平了道路，为进一步寻找超高效的辐射冷却材料。
2021-01-21 cond-mat.mtrl-sci
Atomistic theory of twist-angle dependent intralayer and interlayer exciton properties in twisted bilayer materials
本文提出基于原子万尼尔函数局域化的高效Bethe-Salpeter方程求解方法，研究扭曲WS₂/WSe₂中层内与层间激子的转角依赖性质，准确描述了小转角下三个低能峰及两个弱振子强度层间激子，为超薄材料光-物质相互作用设计提供新途径。
2025-03-12 cond-mat.mtrl-sci
Unlocking device-scale atomistic modelling of phase-change memory materials
量子精确的计算机模拟在理解先进存储技术的相变材料（PCM）方面发挥着核心作用。然而，直接量子力学模拟必然限于简化模型，包含不超过几百或一千个原子。基于机器学习（ML）的潜在模型在量子力学数据上进行“训练”，是一种新兴的替代方法，目前正在从高度专业化的模拟工具发展到更广泛应用的模拟工具。在这里，我们表明，一个通用的，成分灵活的ML模型可以描述广泛的旗舰Ge-Sb-Te PCM在真实的设备条件下，包括非等温加热和化学无序，这是相关的存储器应用。ML模型的速度使多个热循环的原子模拟和神经启发计算的精细操作成为可能，即累积SET和迭代SET。一个设备规模的能力演示（40 x 20 x 20 nm 3）表明，新的ML潜力可以直接描述基于PCM的存储器产品中的技术相关过程。在更广泛的背景下，我们的工作展示了ML驱动的材料模拟现在如何进入一个可以指导高性能电子设备架构设计的阶段。
2022-09-19 cond-mat.mtrl-sci
Tracking Microstructure of Crystalline Materials: A Post-Processing Algorithm for Atomistic Simulations
原子模拟技术由于具有极高的时空分辨率，已成为材料研究的有力工具。为了理解在原子尺度上控制材料行为的基本原理，并直接与实验工作联系起来，有必要量化用原子学模拟的材料的微观结构。具体而言，目前还不存在用于识别微晶、其晶体取向和整体样品织构的定量工具。在这里，我们开发了一种后处理算法，能够表征这些功能，同时还记录了它们在模拟过程中的演变。此外，数据的呈现方式与传统实验技术中使用的可视化方法相似。该算法的效用是通过分析几种类型的模拟细胞，这是常见的原子建模文献中，但也可以应用到各种其他原子的研究，需要精确的识别和跟踪的微观结构。
2014-07-22 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci
Physically-informed artificial neural networks for atomistic modeling of materials
材料的大规模原子计算机模拟在很大程度上依赖于预测原子上的势能和牛顿力的原子间势。传统的原子间相互作用势是基于物理直观的，但包含的可调参数很少，通常是不准确的。新兴的机器学习（ML）潜力实现了在大型DFT数据库中的能量之间的高度精确的插值，但是，作为纯粹的数学构造，对未知结构的可移植性较差。我们提出了一种新的方法，可以大大提高ML潜力的可转移性，通过通知他们的物理性质的原子间键合。这是通过结合一个相当普遍的物理为基础的模型（分析键级潜力）与神经网络回归。该网络在模拟过程中根据单个原子的局部环境动态调整基于物理的模型的参数。这种方法，被称为物理知情的神经网络（PINN）的潜力，证明了通过开发一个通用的PINN潜在的铝。潜力提供了DFT级的能量预测精度和良好的协议与实验和DFT数据的广泛的物理性质。我们认为，基于物理的ML势的发展是原子模拟领域最有效的前进方向。
2019-01-22 cond-mat.mtrl-sci
A genetic algorithm for the atomistic design and global optimisation of substitutionally disordered materials
我们提出了一种遗传算法的原子设计和替代无序的散装材料和表面的全局优化。过早收敛，妨碍传统的遗传算法，由于同步的问题，避免使用对称适应交叉。该算法优于以前报道的Monte Carlo和遗传算法模拟找到两个简单的合金模型的低能量最小值，而不需要任何重新设计。
2008-09-09 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Efficient Bayesian Inference of Atomistic Structure in Complex Functional Materials
根据其预期的技术应用定制先进的有机/无机异质器件的功能特性需要了解和控制器件内部的微观结构。原子量子力学模拟方法为单个配置提供准确的能量和属性，然而，找到最有利的配置仍然是计算上的限制。我们提出了一个“积木”为基础的贝叶斯优化结构搜索（BOSS）的方法来解决扩展的有机/无机界面问题，并证明其在分子表面吸附研究的可行性。在BOSS中，无似然贝叶斯方案加速了在主动学习期间通过采样配置数量识别材料能量景观，从而实现具有高化学准确性的结构推断，并具有大型模拟单元。这使我们能够确定几个最有利的分子吸附配置的$\mathrm{C}_{60}$的（101）表面上的$\mathrm{TiO}_2$晶体和澄清的关键分子表面相互作用的结构组装。推断的结构与详细的实验图像，这种表面吸附物，表现出良好的预测能力的BOSS和开放的路线，大规模的表面吸附研究的分子聚集体和薄膜。
2019-03-12 cond-mat.mtrl-sci
Atomistic modeling of Li- and post-Li ion batteries
碱金属离子电池，特别是锂离子电池，已经成为当前和未来储能的关键技术，现在已经为我们日常生活中的许多设备提供动力。由于电池及其组件的固有复杂性，近年来在所有长度和时间尺度上使用计算方法已经在很大程度上发展。获得复杂过程的洞察力或预测特定应用的新材料是计算研究可以提供的两个主要视角，使其成为现代材料科学和电池研究不可或缺的工具。在对电池技术进行简短介绍后，本文将首先关注锂离子电池和后锂离子电池的理论概念。接下来将讨论目前可用于原子尺度上电池材料研究的最突出的计算方法及其应用。
2021-12-11 cond-mat.mtrl-sci
Enhancing sampling in atomistic simulations of solid state materials for batteries: a focus on olivine NaFePO4
电化学活性物质中离子输运的研究需要在量子、原子和介观尺度上进行模拟。访问这些尺度的方法不仅要有效，而且要兼容，以提供对基本过程的完整描述。我们建议采用广义阴影混合蒙特卡罗（GSHMC）方法的离子嵌入电池电极材料的原子模拟。该方法从未被应用于模拟在固态化学，但它已被成功地用于模拟生物大分子，表现出更好的性能和准确性比可以实现与流行的分子动力学（MD）的方法。它还被扩展到中尺度的模拟，使其对电池材料的模拟更具吸引力。我们将GSHMC与动态核壳模型结合起来，将极化率纳入模拟，并应用新的修正自适应积分方法，MAIA，它允许更大的时间步长，由于其优良的守恒特性。此外，我们修改的GSHMC方法，而不会失去其性能和精度，以减少在动态壳模型中引入壳质量的负面影响。所提出的方法已被测试橄榄石NaFePO4，这是一个有前途的阴极材料的钠离子电池。计算出的钠离子扩散和结构特性进行了比较，与现有的实验数据，并与使用MD和原始GSHMC方法得到的结果。基于这些测试，我们声称，新技术是优于MD和传统的GSHMC，可以推荐用于其他固态电极和电解质材料的研究时，高精度和高效的采样是获得易处理的模拟结果的关键。
2016-12-25 cond-mat.mtrl-sci
Atomistic Study of the Electronic Contact Resistivity Between the Half-Heusler Alloys (HfCoSb, HfZrCoSb, HfZrNiSn) and the Metal Ag
Half-Heusler（HH）合金在中高温区具有良好的热电性能。为了利用这些材料特性用于热电应用，重要的是实现具有低接触电阻率的电接触。然而，很少有人知道这种接触的详细结构和电子特性，以及接触电阻率的预期值。在这里，我们采用原子从头计算研究的一个子类的HH合金组成的化合物HfCoSb，HfZrCoSb，和HfZrNiSn的电接触。通过使用银作为一个原型金属，我们表明，HH材料的终止决定了界面处是否存在强烈的变形。我们的研究包括与掺杂材料的接触，结果表明，p型材料通常形成欧姆接触，而n型材料有一个小的肖特基势垒。我们计算的接触电阻率的温度依赖性在低到中等温度范围内，并提供定量值，这些系统的下限。
2018-06-04 cond-mat.mtrl-sci
N-doped graphitic carbon materials hybridized with transition metals (compounds) for hydrogen evolution reaction: Understanding the synergistic effect from atomistic level
氮掺杂碳材料和非贵金属过渡金属的混合纳米结构是最有前途的电催化剂之一，以取代贵金属催化剂用于可再生能源应用。然而，这种杂化材料的催化活性的基本原理仍然难以捉摸。本文系统地研究了氮掺杂石墨片覆盖的过渡金属、过渡金属氧化物和碳化物基体对析氢反应的电催化性能。我们的第一性原理计算表明，氮的掺杂和石墨片与金属（化合物）衬底通过层内和层间电荷转移形成的配位键显著激活了石墨片。这种杂化材料可以为HER催化提供最佳的结合能力，其中Tafel势垒低至1.0 eV。HER活性与C pz带中心有关，而C pz带中心又与石墨片与金属基体之间的电子耦合强度有关，从而为合理设计高性能的石墨碳/过渡金属复合电催化剂奠定了基础。
2018-05-11 cond-mat.mtrl-sci
Atomistic Language Models Understand and Generate Materials
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Lyra Labs；Lila Sciences
提出原子语言模型（ALMs），通过连续投影和分阶段训练统一原子编码器、大语言模型和去噪扩散模型，实现从自然语言生成和优化晶体结构，在晶体结构预测和从头生成上达到最优。
2026-06-23 cond-mat.mtrl-sci cs.LG
Imeall: A Computational Framework for the Calculation of the Atomistic Properties of Grain Boundaries
我们描述了\texttt{Imeall}软件包的计算和材料中晶界的原子属性的索引。该软件包提供了一个结构化的数据库，用于存储原子结构及其相关属性，配备了可编程的应用程序接口，以原子间势计算器。该数据库采用通用索引系统，允许存储任何晶体材料的任意晶界结构。的有用性的\texttt{Imeall}包证明通过计算，存储和分析放松的晶界结构的低指数取向轴对称倾斜和扭曲边界的密集范围内的$α$ -铁的各种原子间势。该软件包的能力进一步证明了通过进行自动化的结构生成，位错分析，间隙网站检测，和杂质偏析能量在整个晶界范围。所有计算的原子属性都通过网络框架公开，提供对晶界存储库和分析工具套件的开放访问。
2017-09-29 cond-mat.mtrl-sci
Bridging Atomistic and Continuum Descriptions of Nanoscale Dislocation Loops in Tungsten
University of Warwick（华威大学）；United Kingdom Atomic Energy Authority（英国原子能管理局）
本文提出连续方法模拟位错环相互作用，以预测辐射对钨材料性能的长期影响，通过原子模拟验证模型，证明连续模型在远场行为与原子模拟结果一致。
2026-04-17 cond-mat.mtrl-sci
Convergence Acceleration in Machine Learning Potentials for Atomistic Simulations
用于原子模拟的机器学习势（MLP）对材料建模具有巨大的潜在影响，在不明显牺牲材料性质预测准确性的情况下，提供了比密度泛函理论（DFT）计算快几个数量级的加速。然而，生成训练MLP所需的大型数据集是令人生畏的。在这里，我们表明，基于MLP的材料属性预测收敛速度更快的精度布里渊区积分比基于DFT的属性预测。我们证明，这种现象是强大的不同金属系统的材料性能。此外，我们还提供了统计误差指标，以准确地确定MLP的DFT训练数据集所需的先验精度水平，以确保材料性能预测的加速收敛，从而显着降低MLP开发的计算费用。
2022-01-19 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Improving the Functional Control of Aged Ferroelectrics using Insights from Atomistic Modelling
我们提供了一个基本的洞察衰老过程的微观机制。使用大规模的分子动力学模拟的原型铁电材料PbTiO 3，我们表明，实验观察到的老化现象可以再现从内在的相互作用的缺陷偶极子相关的掺杂剂空位联营公司，即使在没有外在的影响。我们表明，掺杂剂浓度的变化修改材料的滞后响应。我们确定了一种通用的方法来减少损耗和调整廉价陶瓷的机电性能，以实现高效的技术。
2017-05-26 cond-mat.mtrl-sci
Scaling Laws of Graph Neural Networks for Atomistic Materials Modeling
Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本文通过构建数十亿参数、太字节数据规模的基础GNN模型，系统研究图神经网络在原子尺度材料建模中的规模法则，揭示模型规模、数据量与准确性的关系，并提供优化模型与代码库。
2025-04-10 cond-mat.mtrl-sci cs.LG
Atomistic Simulations of Flash Memory Materials Based on Chalcogenide Glasses
在本章中，我们介绍了采用从头算分子动力学对两种闪存器件材料Ge 2Sb 2 Te 5和Ge-Se-Cu-Ag的最新模拟结果。本章回顾了我们以前的工作，包括我们在Cai et al.（2010）和Prasai & Drabold（2011）中发表的一些图和文本，还包括几个新的结果。
2011-03-30 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Bonding-aware Materials Representation for Deep Learning Atomistic Models
针对深度势分子动力学模拟速度受限的问题，本研究基于矩定理提出成键感知的神经网络势嵌入方法，用极小16×32网络实现了力与局域电子态密度预测的SOTA精度，大幅降低计算成本。
2023-06-16 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Validating x-ray line-profile defect analysis using atomistic models of deformed material
晶体材料中位错缺陷的数量强烈影响其性能，因此在实验样品中分析该数量的能力具有很大的实用性。作为透射电子显微镜直接计数的补充，X射线衍射线轮廓的定量分析是一种重要的工具。这是一种间接的量化方法，因此需要仔细验证推理过程中的物理模型。在这里，我们进行直接评估的能力，线轮廓分析，量化方面的位错和堆垛层错人口利用变形铜单晶的原子模型。我们直接分析这些模型，以确定缺陷内容的确切细节（我们的“地面实况”）。然后，我们生成的模型和分析它们使用相同的程序在实验分析中使用的理论线轮廓。这导致我们能够与确切数据进行比较的缺陷含量的推断测量。我们表明，线轮廓分析是能够提供良好的预测位错密度和堆垛层错分数跨越两个数量级。我们进一步展示了沃伦和阿弗巴赫所调用的位错分布的均方应变中的外截止半径如何对应于根据Wilkens模型人工构建的位错的限制随机分布中的晶胞尺寸。总体而言，我们的研究结果提供了重要的新的支持，使用线轮廓分析的量化晶体材料中的线和平面缺陷。
2022-04-29 cond-mat.mtrl-sci
Autonomous interpretation of atomistic scattering data
本文提出可微优化框架，统一处理散射计算、能量与化学约束，实现原子散射数据自主解析，解决结构简并性，助力自主实验室运行。
2025-10-08 cond-mat.mtrl-sci
Atomistic simulations of magnetoelastic effects on sound velocity
在这项工作中，我们利用原子自旋晶格模拟来研究磁相互作用如何影响声波通过铁磁材料的传播。为了实现这一目标，我们的特征的BCC铁，一个原型的铁磁材料中的声波速度，使用三种不同的方法，是基于振荡的动能，有限位移派生力，和修正的弹性常数，分别。成功地应用这些方法的自旋晶格框架内，我们发现很好的协议与西蒙效应，包括高阶项。在模拟实验中，形态系数与横向和纵波沿[001]方向传播的速度数据的分数变化的拟合提取。目前的努力代表了磁弹性建模能力的进步，可以加快未来磁声器件的设计。
2022-02-01 cond-mat.mtrl-sci
Uncertainty Quantification and Propagation in Atomistic Machine Learning
该研究在概率建模统一框架下综述原子机器学习的不确定性量化与传播方法，梳理方法分类、评估指标、基准研究及下游模拟中的传播应用，指出挑战与未来方向。
2024-08-20 cond-mat.mtrl-sci
Atomistic Simulation of Compression Wave Propagation in Nanoporous Materials
我们发展了一种在分子动力学程序中模拟纳米多孔材料行为的方法。纳米多孔固体是通过从超临界流体带入两相（液体-蒸气）区域的材料的亚稳分解，然后将液体骤冷并冷冻成互连的纳米多孔固体而产生的。我们已经模拟，在原子水平上，在晶体/纳米多孔配置的压缩，表明这是一个强大的技术，用于研究冷，暖致密物质的状态方程。通过对高能量密度物理实验进行压缩模拟，我们已经能够通过识别控制微观机制来阐明实验测量。
2008-07-08 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.stat-mech
Atomistic-to-Meso Multi-Scale Data-Driven Graph Surrogate Modeling of Dislocation Glide
从它们在制造过程中诞生起，材料就固有地包含影响多个长度和时间尺度的机械行为的缺陷，包括空位、位错、空隙和裂纹。因此，理解，建模和实时模拟潜在的随机微观结构缺陷的演变是至关重要的多尺度耦合和传播的不确定性的原子最终老化连续介质力学的众多来源。我们开发了一个基于图形的替代模型的位错滑移的位错迁移率的计算。我们将刃型位错建模为随机行走器，在图的相邻节点之间跳跃，遵循泊松随机过程。网络表示作为一个粗粒化的分子动力学模拟，提供位错轨迹的经验计算的跳跃率。通过这种构造，我们恢复了原始的原子迁移率估计，具有显着的计算速度和准确性。此外，潜在的随机过程提供了与原始分子动力学模拟相关的位错迁移率的统计数据，允许跨尺度的材料参数和不确定性的有效传播。
2020-12-09 cond-mat.mtrl-sci
Properties of ferroelectric nanodots embedded in a polarizable medium: Atomistic simulations
采用原子论方法研究了嵌入在可极化介质中的铁电纳米点的有限温度性质。不同的阶段进行预测，这取决于铁电强度的材料构成的点和系统形成的介质。特别是发现了两种序参量共存或偶极涡旋间具有特殊序的新态。我们还讨论了这些阶段的起源，例如去极化场和介质驱动的点之间的相互作用。
2006-09-28 cond-mat.mtrl-sci
Structure identification methods for atomistic simulations of crystalline materials
我们讨论了现有的和新的计算分析技术来分类当地的原子安排在大规模的原子计算机模拟结晶固体。本文对常用的键分析算法，如公共邻分析法、中心对称分析法、键角分析法、键序分析法和Voronoi分析法进行了性能比较。此外，我们提出了一个简单的扩展的公共邻居分析方法，使其适用于多相系统。最后，我们介绍了一种新的结构识别算法，邻居距离分析，这是专为识别原子结构单元在晶界。
2012-06-12 cond-mat.mtrl-sci math-ph math.MP
Atomistics of Tensile Failure in Fused Silica: Weakest Link Models Revisited
在最薄弱环节模型中，脆性材料的单个微观元素的失效会导致整个宏观样本的失效，就像一个环节失效时链条失效一样。原始的玻璃样品，如光通信光纤，接近其理想强度，其脆性拉伸破坏已被该模型描述。最弱链路模型的统计数据可以根据单个链路的统计数据来计算，不幸的是，这些统计数据知之甚少。利用失效分布的偏度可以同时确定单个薄弱环节的统计量和它们的数量密度，这表明了它们的物理起源。然而，最弱环节模型对实际材料的适用性仍然未经证实。
2000-08-28 cond-mat.mtrl-sci
Atomistic and mean-field estimates of effective stiffness tensor of nanocrystalline materials of hexagonal symmetry
将纳米晶多晶体的各向异性核壳模型推广到六方晶格对称金属的有效弹性刚度估计。在该方法中，块体纳米晶材料被描述为具有不同性质的晶界区和晶粒核心的两相介质。虽然晶粒核心是各向异性的，但边界区是各向同性的，并且具有由所考虑的金属的相应原子势的截止半径定义的厚度。所提出的平均场模型的预测进行验证与使用大规模原子/分子大规模并行模拟器，嵌入式原子模型，和分子静力学方法进行模拟。分析了晶粒尺寸对取向随机分布纳米晶材料总弹性模量的影响。
2020-09-12 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Towards device-size atomistic models of amorphous silicon
非晶态材料的原子结构可以用连续无规网络模型来描述。我们提出了一个算法，用于生成大型，高质量的连续随机网络。该算法是由Wooten、Winer和Weaire引入的“silencing”方法的变体。通过采用局部弛豫技术，可以尝试局部原子重排，其规模几乎与系统大小无关。该算法的缩放特性为生成真实设备大小的原子网络铺平了道路。
2001-07-17 cond-mat.mtrl-sci
Numerical Investigation of Mechanical Properties of Aluminum-Copper Alloys at Nanoscale
纳米压痕是一种强大的工具，能够提供在纳米尺度上的材料弹性和塑性响应的基本见解。纳米尺度的合金特别有趣，因为原子研究揭示的局部异质性和变形机制为理解硬化机制提供了更好的方法，以构建更坚固的材料。本文采用原子模拟的方法研究了Al-Cu合金中的纳米压痕，通过位错驱动机制研究了加载方向、Cu合金化比例对压痕的影响。此外，一个低保真度的有限元（FE）模型已被开发用于纳米压痕模拟，其中纳米级材料的属性是从原子模拟。材料性能，如硬度和折合模量，计算从FE和MD模拟，然后比较。考虑到这两种数值方法之间的根本差异，从本研究中得到的有限元结果符合相当从MD模拟。这为在不需要高保真度结果的情况下使用FE以减少的模拟时间和成本找到合金的材料特性铺平了道路。计算结果包括载荷-位移分析、位错密度、位错环形核与扩展、应力分布和表面压痕。本文所采用的将原子数据纳入有限元模拟的技术可以进一步扩展，以寻找其他复杂合金材料的力学和断裂性能。
2020-09-29 cond-mat.mtrl-sci
Atomistic and mean-field estimates of effective stiffness tensor of nanocrystalline materials of cubic symmetry
采用最近提出的纳米晶铜多晶体各向异性核壳模型，计算了一组立方对称晶体的弹性有效性质。选择用于分析的材料在晶格几何形状（面心立方与体心立方）以及齐纳因子的值方面有所不同：齐纳因子是定义立方晶体的弹性各向异性的两个剪切模量的比率。通过原子模拟验证了预测。的整体体积和剪切模量的平均粒径的依赖性进行了分析。在平均场方法的壳的厚度是由相应的原子势的\emph{cutoff radius}指定的，而晶粒壳是各向同性的，它的属性是由分子模拟识别的非常小的晶粒与大约所有的原子属于晶界区。结果表明，核-壳模型提供了令人满意的定性和定量协议与原子模拟的预测。研究表明，当Zener各向异性因子小于或大于1时，体积模量和剪切模量随晶粒尺寸的变化发生了定性的变化。
2019-08-05 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Atomistic mechanisms of phase transitions in all-temperature barocaloric material KPF$_6$
Shenyang National Laboratory for Materials Science, Institute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences（中国科学院金属研究所沈阳材料科学国家研究中心）；School of Materials Science and Engineering, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学材料科学与工程学院）
KPF6通过压力驱动的相变实现全温压热效应，揭示了FOD、非谐性和相变之间的相互作用，为设计宽温域BCE材料提供新思路。
2025-08-19 cond-mat.mtrl-sci
Atomistic understanding of two-dimensional monatomic phase-change material for non-volatile optical applications
Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；Forschungszentrum Jülich GmbH（于利希研究中心有限公司）；Sapienza University of Rome（罗马大学）
本研究通过原子级分析揭示了二维单原子相变材料Sb薄膜厚度依赖的光学响应，发现2纳米厚度限制并实现了硅基波导中的可逆光学开关。
2025-12-11 cond-mat.mtrl-sci
MatterSim: A Deep Learning Atomistic Model Across Elements, Temperatures and Pressures
本文提出 MatterSim 深度学习原子模型，利用第一性原理数据主动学习，跨元素、温度和压力实现近第一性原理精度的模拟与性质预测，并支持高效微调定制。
2024-05-10 cond-mat.mtrl-sci
Hop-Decorate: An Automated Atomistic Workflow for Generating Defect Transport Data in Chemically Complex Materials
Hop-Decorate提出一种自动化原子级工作流，结合加速分子动力学与重新装饰算法，高效生成化学复杂材料缺陷输运数据，并构建缺陷态图，支持介观模型，在合金和尖晶石氧化物中验证了其有效性。
2025-07-30 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Electrostatic interactions in atomistic and machine-learned potentials for polar materials
针对极性材料中长程静电作用常被原子势忽略的问题，本文提出基于介电张量和 Born 有效电荷的第一性原理模型，可无缝接入短程力场，并在 BaTiO$_3$ 上复现 LO-TO 分裂等关键声子特征。
2024-12-02 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Phonon transmission across Mg2Si/Mg2Si1-xSnx interfaces: A first-principles-based atomistic Green's function study
由于声子在纳米材料界面上的传输对于确定纳米材料的有效热导率具有重要意义，近年来利用原子模拟工具对声子在不同材料界面上的传输进行了深入的研究。原子格林函数（AGF）方法结合第一性原理计算得到的原子间力常数，已发展成为研究许多尚未得到充分研究的材料体系中声子传输的一种有前途的方法。然而，当体系中存在原子无序时，直接FP计算原子间力常数变得不可行。通常使用质量近似，但其有效性尚未得到验证。在本文中，我们采用高阶力常数模型提取谐波力常数从FP计算，这源于虚晶体近似，但考虑了本地力场差异。作为将FP计算中的高阶力常数模型与AGF相结合的可行性论证，我们研究了Mg 2Si/Mg 2Si 1-xSnx系统中的声子传输。当与AGF相结合时，发现广泛使用的质量近似过度预测了Mg 2Si/Mg 2Sn界面的声子传输。这种差异可以归因于在质量近似中没有局域应变场诱导的散射，这使得高频声子散射较小。研究了高效“合金中纳米颗粒”热电材料中常见的晶体-合金界面声子输运的频率依赖性。当Sn含量小于40%时，Mg_2Si/Mg_2Si_（1-x）Sn_x界面热阻随Sn含量的变化不大，但当Sn含量大于40%时，由于Mg_2Si_（1-x）Sn_x合金中高频声子态密度的变化，界面热阻迅速增大。
2015-01-16 cond-mat.mtrl-sci
Rapid Prediction of Phonon Structure and Properties using an Atomistic Line Graph Neural Network (ALIGNN)
声子态密度（DOS）总结了结构支持的晶格振动模式，并提供了有关材料稳定性，热力学常数和热输运系数的丰富信息。在这里，我们提出了一个原子的线图神经网络（ALIGNN）模型的声子态密度和衍生的热和热力学性质的预测。该模型在JARVIS-DFT（各种集成模拟联合自动库：密度泛函理论）数据库中包含的超过14，000个声子谱的数据库上进行训练。模型预测捕获的声子态密度的光谱特征，有效地分类动力学稳定性，并导致准确的预测DOS衍生的热和热力学性质，包括热容$C_{\mathrm{V}}$，振动熵$S_{\mathrm{vib}}$，和同位素声子散射率$τ^{-1}_{\mathrm{i}}$。与这些材料性质的直接深度学习预测以及基于声子DOS的分析简化的预测（包括Debye或Born-von Karman模型）相比，DOS介导的ALIGNN模型提供了更好的预测。最后，ALIGNN模型用于预测JARVIS-DFT数据库中列出的约40，000种其他材料的声子谱和性质，这些材料尽可能与其他开源高通量DFT声子数据库进行验证。
2022-07-25 cond-mat.mtrl-sci
PolyGraphPy: A unified Python framework for atomistic simulation and machine learning-driven polymer design
University of Minnesota（明尼苏达大学）；M Company（3M公司）
提出PolyGraphPy框架，集成原子模拟与贝叶斯图神经网络及两种生成模型，实现聚合物性质预测与从头设计。
2026-07-27 cond-mat.mtrl-sci
Towards atomistic understanding of Iron phosphate glass: a first-principles based DFT modeling and study of its physical properties
本文提出MC+AIMD+DFT-CG混合建模方法，生成磷酸铁玻璃原子模型，无需熔融-淬火模拟，即可准确重现其电子、振动、磁性和弹性等物理性质。
2023-10-17 cond-mat.mtrl-sci
Towards "on-demand" van der Waals epitaxy with adaptive ensemble sampling atomistic workflows
Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）；University of Virginia（弗吉尼亚大学）；Indian Institute of Technology, Madras（马德拉斯印度理工学院）
本文提出一种结合超算、机器学习和分子动力学模拟的自适应闭环虚拟环境，用于高效实现范德瓦尔叠层摩尔异质结构的'按需' epitaxy，推动自主材料合成管道的发展。
2026-06-07 cond-mat.mtrl-sci
Coupling a reactive potential with a harmonic approximation for atomistic simulations of material failure
涉及反应势的分子动力学（MD）模拟可用于模拟材料失效。在这种模拟中使用的经验势能够适应原子环境，以比非反应势高得多的计算成本为代价。然而，在故障模拟期间，仅在系统的某些有限部分中需要反应能力，其中键断裂或形成并且原子环境改变。因此，可以在系统的其余部分中使用更简单的非反应性电势，只要这样的电势正确地再现该区域中的反应性电势的行为，并且在反应性区域和非反应性区域之间的界面处确保无缝耦合。在这篇文章中，我们提出了一种方法来结合反应势与非反应近似，由一组谐波对和角相互作用，其参数进行调整，以预测相同的能量，几何形状和海森在基态的潜力。我们提出了一种方法来构建无功电位的非无功近似，以及一种耦合这两种电位的方法。我们还提出了一个标准，其非反应近似在模拟过程中的反应电位的即时替代。我们说明了这种混合技术的正确性的情况下，MD模拟失败的二维石墨烯最初建模与REBO潜力。
2015-09-08 cond-mat.mtrl-sci
Micromagnetics of ferromagnetic/antiferromagnetic nanocomposite materials. Part I: Towards the mesoscopic approach
本文提出一种用于铁磁/反铁磁两相材料的介观微磁模拟方法，由原子模型推导材料参数，并通过 Heusler 合金验证其纳米尺度有效性。
2023-09-29 cond-mat.mtrl-sci
Atomistic Field Theory for contact electrification of dielectrics
导电材料的摩擦起电可以用不同费米能级间的电子转移来解释。然而，对摩擦起电的了解甚少。表面偶极子的形成被证明是由接触引起的表面晶格变形。基于原子场论（AFT）的公式被用来计算极化场、电场和势场的分布。感应场被认为是电荷转移的驱动力。模拟结果表明，MgO/BaTiO 3摩擦副可以产生高达104 V/cm^2的电压，这与文献中的数据是一致的。
2018-09-17 cond-mat.mtrl-sci
Short-Range Order Structure Motifs Learned from an Atomistic Model of a Zr$_{50}$Cu$_{45}$Al$_{5}$ Metallic Glass
使用称为基序提取的新结构分析方法从原子模型中学习Zr $_{50}$ Cu $_{45}$ Al $_{5}$金属玻璃的结构基序，该方法采用点模式匹配和机器学习聚类技术。这些图案是玻璃的最邻近的构建块，并且揭示了作为配位数的函数的明确的结构层次。一些基序是二十面体或准二十面体的结构，而另一些基序则是每个配位数的最紧密堆积的几何结构。这些结果为在金属玻璃中开发更清晰的结构-性能联系奠定了基础。模体提取可以应用于任何无序材料，以识别其结构模体，而无需人工输入。
2019-01-14 cond-mat.mtrl-sci
Mesoscale computational study of the nano-crystallization of amorphous Ge via a self-consistent atomistic - phase field coupling
锗是许多相变材料中的基本元素，即可以在其结晶相和非晶相之间进行可逆转变的系统。它们被广泛用于当前的数字电子产品中，并为下一代非易失性存储器设备带来了巨大的希望。然而，这些应用所需的超快相变可能是非常复杂的，即使是单组分系统，这些现象的物理理解仍然缺乏。在本文中，我们研究了在高温下从非晶薄膜结晶Ge的成核和生长相场模型通知的基本材料性质的原子计算。的原子计算捕获的Ge晶格的各向异性，这导致在界面能和迁移率的取向依赖性的全部。这些取向关系，然后准确地恢复相场模型在有限厚度通过一种新的参数化策略的基础上的不变性解决方案的Allen-Cahn方程。通过这种多尺度方法，我们研究了成核和生长之间的相互作用，发现结晶Ge晶粒的平均半径和成核速率之间的关系遵循简单的Avrami型标度律。我们认为，这些可以用来覆盖一个广泛的区域的成核率空间，从而方便与实验比较。
2013-12-13 cond-mat.mtrl-sci
MatterTune: An Integrated, User-Friendly Platform for Fine-Tuning Atomistic Foundation Models to Accelerate Materials Simulation and Discovery
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
针对原子机器学习模型数据需求高、难以应用于数据稀疏问题的局限，本文提出MatterTune平台，通过集成原子基础模型并提供先进微调能力，降低应用门槛，加速材料模拟与发现。
2025-04-14 cond-mat.mtrl-sci cs.AI cs.LG
Predicting Atomistic Transitions with Transformers
Computing and Artificial Intelligence Division, Los Alamos National Laboratory（计算与人工智能部门，洛斯阿拉莫斯国家实验室）；School of Engineering and Computer Science, University of Denver（工程与计算机科学学院，丹佛大学）；Department of Physics and Astronomy, University of Denver（物理与天文学系，丹佛大学）；Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas at Austin（电气与计算机工程系，德克萨斯大学奥斯汀分校）；School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology（计算科学与工程学院，佐治亚理工学院）；Theoretical Division, Los Alamos National Laboratory（理论部门，洛斯阿拉莫斯国家实验室）；X Computational Physics Division, Los Alamos National Laboratory（X计算物理部门，洛斯阿拉莫斯国家实验室）
本文利用变压器模型高效预测纳米簇中的原子级转变，通过评估物理有效性并生成多种微态，降低计算成本。
2026-04-29 cond-mat.mtrl-sci cs.LG
