Cracks and Crazes: On calculating the macroscopic fracture energy of glassy polymers from molecular simulations
我们结合分子动力学模拟的变形在亚微米尺度的连续断裂力学计算裂纹扩展的发病预测的宏观断裂韧性的无定形玻璃态聚合物。在这种多尺度方法中的关键成分是聚合物银纹的弹性性质和银纹原纤维通过链拔出或断裂而失效的应力。我们的研究结果是在定量协议与无量纲比，描述实验聚合物和它们的变化与温度，聚合物长度和聚合物的刚性。
2002-09-16 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
GPU-accelerated large-scale quantum molecular dynamics simulation of 3-dimensional C60 polymers
采用线性标度紧束缚分子动力学（TBMD）方法，以图形处理器（GPU）作为矩阵-矩阵乘法的计算加速器，模拟了C60分子晶体在高温高压下的聚合反应.测试了两组紧密结合参数。
2009-10-23 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Graph Convolutional Neural Networks for Polymers Property Prediction
Institute for Infocomm Research, A*STAR（新加坡科技研究局资讯通信研究院）；Institute of Materials Research and Engineering（材料研究与工程研究院）
一个快速准确的聚合物性能预测工具是苛刻的，将铺平道路，迭代反设计。在这项工作中，我们应用图卷积神经网络（GCNN）来预测聚合物的介电常数和能带隙。使用密度泛函理论（DFT）计算的性质作为地面真理，GCNN可以实现与DFT结果的显着一致。此外，我们还证明了GCNN优于其他机器学习算法。我们的工作证明，GCNN仅依赖于聚合物的形态数据，并消除了对复杂的手工描述符的要求，同时仍然提供快速预测的准确性。
2018-11-15 cond-mat.mtrl-sci cs.LG
Molecular representation shapes the balance between target fidelity and exploration in flow based polymer generation
University of Delaware（特拉华大学）
本文提出PolyLatentFlow和LlamaUni，通过潜空间流匹配实现聚合物生成，在保持高有效性和低重放的同时，实现目标性能控制，并揭示分子表示对探索与保真度平衡的关键作用。
2026-09-16 cond-mat.mtrl-sci cs.LG physics.chem-ph
Coarse-Grained Molecular Dynamics Simulations of Oxidative Aging and Stabilization in Polymer Melts with Primary Antioxidants: Effects of Antioxidant Concentration and Molecular Architecture
Nagoya University（名古屋大学）；Arts et Metiers Institute of Technology, CNRS Cnam, HESAM Universite（巴黎国立高等工艺学院，法国国家科学研究中心，Cnam，HESAM大学）
本研究通过粗粒化分子动力学模拟，探讨抗氧化剂浓度与分子结构对聚合物熔体氧化老化及稳定化的影响。
2026-02-16 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Polymer Nanofibers with Outstanding Thermal Conductivity and Thermal Stability: Fundamental Linkage between Molecular Characteristics and Macroscopic Thermal Properties
具有高热导率和优异热稳定性的聚合物纳米纤维在热传递关键应用中是非常理想的，例如热管理、热交换器和能量存储。在这项工作中，我们解锁的基本关系的导热性和热稳定性的聚合物纳米纤维和它们的分子特性，通过研究温度诱导的相变和热传输的一系列聚合物纳米纤维。采用大规模分子动力学模拟研究了十种不同的聚合物纳米纤维，系统地选择了分子结构。我们发现，高的热导率和良好的热稳定性，可以实现在聚合物与刚性主链，例如π共轭聚合物，由于抑制链段旋转和大的声子群速度。节段旋转的低概率不仅防止了温度诱导的相变，而且由于减少了无序散射而使声子平均自由程变长。虽然更强的链间相互作用也可以提高热稳定性，但具有这种特征的聚合物通常具有较重的原子，较弱的主链键和易受无规旋转影响的链段，这导致低热导率。这项工作阐明了聚合物纳米纤维的分子本质与宏观热性能之间的潜在联系，这有助于设计具有高温稳定性的导热聚合物纳米纤维。
2014-08-04 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph
When does deep learning fail and how to tackle it? A critical analysis on polymer sequence-property surrogate models
Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校）
深度学习模型在预测聚合物特性方面越来越受欢迎和有效。这些模型可以使用预先存在的数据来构建，并且对于聚合物性质的快速预测是有用的。然而，深度学习模型的性能与其拓扑结构和训练数据量密切相关。没有简单的协议可用于选择深度学习架构，并且缺乏大量聚合物的同质序列属性数据。这两个因素是深度学习模型高效开发的主要瓶颈。在这里，我们评估这些因素的严重性，并提出新的算法来解决这些问题。我们证明了神经网络的线性逐层扩展可以帮助确定给定问题的最佳神经网络拓扑。此外，我们使用机器学习管道将聚合物的离散序列空间映射到连续的一维潜在空间，以识别用于构建通用深度学习模型的最小数据点。我们实现这些方法的三个代表性的情况下，建立序列属性代理模型，即，共聚物的单分子回转半径、共聚物的粘合自由能和共聚物增容剂，证明了所提出的策略的一般性。这项工作建立了有效的方法，用于构建具有最少数据和超参数的通用深度学习模型，以预测聚合物的序列定义特性。
2022-10-12 cond-mat.mtrl-sci cs.LG
Linear and nonlinear viscoelasticity of a model polymer melt: Molecular Dynamics and Rouse Modes analysis
利用分子动力学模拟，我们确定了模型聚合物熔体在非纠缠状态下的线性和非线性粘弹性。比较了几种计算线性模量的方法，包括Green-Kubo和非平衡分子动力学（NEMD）。另一种方法，使用的劳斯模式的基础上，也进行了讨论。这种方法可以用来评估非均匀系统中的局部粘弹性。我们还专注于不同的相互作用的粘弹性模量的贡献，并解释了熔体的机械响应外部sollicitation的微观机制。
2006-01-18 cond-mat.mtrl-sci
Spherical Polymer Brushes Under Good Solvent Conditions: Molecular Dynamics Results Compared to Density Functional Theory
采用分子动力学方法和密度泛函理论，研究了在良溶剂条件下，不同链长和接枝密度的柔性聚合物与排斥性球形纳米粒子的粗粒化模型.随着链长的增加，单体密度分布表现出向星形聚合物极限的交叉。得到了聚合物末端的分布和单个聚合物链的线性尺寸，而链的非均匀拉伸的特征在于局部持久长度。单链和全球刷的结构因子以及不同的理论工具的适用范围的结果。最后对实验进行了展望。
2010-05-03 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
HiPoly: a hierarchical polymer-native AI framework for property prediction and generative design
New York University（纽约大学）；University of Chicago（芝加哥大学）；Peking University（北京大学）
HiPoly是基于G2RINS的分层聚合物原生AI框架，可处理完整聚合物描述，实现从配方数据到性能预测、生成式设计及物理验证的端到端工作流，在多组分聚合物热性能预测中达最优精度，能加速可持续聚合物替代物发现。
2026-09-03 cond-mat.mtrl-sci cs.AI cs.LG
Order-Disorder Transitions and Melting in a Helical Polymer Crystal: Molecular Dynamics Calculations of Poly(Ethylene Oxide)
采用全原子、恒压恒温（NPT）分子动力学（MD）模拟方法研究了结晶聚环氧乙烷（PEO）（CH 2-CH 2-O）n的结构转变和熔融行为。PEO的熔融分两个阶段进行;序参量揭示了链间取向相关性的损失和链的螺旋度分别在熔融的第一和第二阶段。滑动扩散和各向异性的重取向动力学的聚合物主链观察到在固态下，与1H NMR实验。
2003-09-18 cond-mat.mtrl-sci
Competitive Adsorption in Polymer Nanocomposites: The Molecular Weight and End-Group Effect Revealed by SANS and MD Simulations
本研究通过实验和分子动力学模拟揭示双分散PEG熔体中短链因端羟基氢键作用优先吸附于纳米颗粒，强调端基功能对界面行为的关键影响，为调控纳米复合材料性能提供新见解。
2025-05-06 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Modeling for heterogeneous oxidative aging of polymers using coarse-grained molecular dynamics
本研究提出一种整合热氧化动力学与Kremer-Grest模型的反应性粗粒化分子动力学模拟方法，揭示了氧化降解特征反应时间短于链弛豫时间时断裂位点的空间异质性，为聚合物老化研究提供新工具。
2023-08-24 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Polymer Thin Films as Universal Substrates for Extreme Ultraviolet Absorption Spectroscopy of Molecular Transition Metal Complexes
探索了聚苯乙烯和聚氯乙烯薄膜作为过渡金属配合物分子极紫外光谱的样品载体。通过滑涂制备的聚合物薄膜是平坦、光滑的，并且比氮化硅窗口透射更多的XUV光。分析物可以直接浇铸到聚合物表面上，也可以共沉积在聚合物表面上，给出了8种典型过渡金属配合物（M=Mn，Fe，Co，Ni）的M边X射线吸收近边（XANES）谱（40-90 eV），证明了该方法的通用性。该薄膜是适合于泵浦/探测瞬态吸收光谱，如所示的激发态光谱的Fe（bpy）$_3^{2+}$在两种不同的聚合物支持。
2021-08-16 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph
Molecular Dynamics Investigation of Static and Dynamic Interfacial Properties in Ice-Polymer Premelting Layers
本研究采用分子动力学模拟与机器学习辅助分析，揭示了亲水与疏水聚合物表面对冰-聚合物预熔层厚度、水结构及扩散率的差异化影响，为防冰与低摩擦材料设计提供指导。
2025-04-28 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Anomalous Molecular Weight Dependence Reveals the Origin of Mechanical Enhancement in Polymer Nanocomposite
该研究通过双峰分子量聚合物纳米复合材料实验，发现界面聚合物反常链伸长促进网络结构，降低平均分子量可使剪切模量最高提升103倍，揭示了力学增强的分子起源与通用拉伸因子。
2025-01-12 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Polymer Informatics with Multi-Task Learning
现代数据驱动工具正在改变特定应用的聚合物开发周期。可以训练来预测新聚合物性能的替代模型正变得越来越普遍。然而，这些模型并没有利用数据集中可用的全部知识，这些数据集通常是稀疏的;不同属性数据集之间的固有相关性被忽视。在这里，我们展示了多任务学习方法的潜力，这些方法可以有效地利用这种固有的相关性，特别是当一些属性数据集的大小很小时。与超过$13, 000$聚合物的36种不同属性有关的数据（对应于超过$23,000$的数据点）被合并并提供给深度学习多任务架构。与传统的单任务学习模型（在单个属性数据集上独立训练）相比，多任务方法准确，高效，可扩展，并且随着相同或不同属性的更多数据变得可用，可以进行迁移学习。此外，这些模型是可解释的。化学规则，解释了某些功能如何控制特定属性值的趋势，出现在本工作中，为满足所需属性或性能目标的应用特定聚合物的合理设计铺平了道路。
2020-10-28 cond-mat.mtrl-sci cs.LG physics.comp-ph
Two-dimensional spatial coherence of excitons in semicrystalline polymeric semiconductors: The effect of molecular weight
大分子半导体薄膜的电子性质在很大程度上取决于它们的固态微结构，而固态微结构又受到所选加工条件以及聚合物化学性质和分子量的控制。具体而言，低分子量材料形成共面$π$堆叠分子的结晶域，而较高分子量聚合物的通常缠结性质导致由通过无定形区域互连的分子有序微晶组成的微结构。在这里，我们研究扩展激子状态之间的相互作用，沿着聚合物主链和跨聚合物链内的$π$堆栈离域，取决于分子量的结构发展。我们结合光学光谱，热探针，和理论建模，专注于纯聚（3-己基噻吩）（P3 HT），最广泛研究的聚合物半导体之一，重均分子量为3- 450\，kg/mol。链内的空间相干性显著降低（降低近30%）。这些观察结果提供了有价值的结构信息，他们建议，在高分子量P3 HT的聚集区域的大分子采用更平面的构象相比，低分子量的材料。这导致所观察到的链内激子相干性的增加。相比之下，较短的链似乎导致扭转更无序的架构。一个严格的，基本的描述初级光激发在$π$共轭聚合物，因此开发：二维激子定义的链长依赖的分子排列和互连的共轭大分子，导致分子内和分子间的空间相干性之间的相互作用。
2013-06-07 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.other physics.chem-ph
PolyMon: A Unified Framework for Polymer Property Prediction
Department of Chemistry, Molecular Sciences Research Hub, Imperial College London, White City Campus, Wood Lane, London, W12 0BZ, U.K.（化学系，分子科学研究中心，伦敦帝国理工学院，白城校区，Wood Lane，伦敦，W12 0BZ，英国）
PolyMon框架整合多种聚合物表示方法和机器学习方法，通过系统评估不同表示和模型对预测性能的影响，为聚合物性质预测提供全面的基础。
2026-03-02 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft cs.LG
Understanding, Quantifying, and Controlling the Molecular Ordering of Semi-conducting Polymers: From Novices to Experts and Amorphous to Perfect Crystals
半导体聚合物的分子堆积、结晶度和织构通常对性能至关重要。虽然存在量化排序的框架，但解释往往只是定性的，导致术语的不精确和自由使用。在这里，我们再次强调分子有序度的连续性，并主张使用一个更加细致入微和一致的术语来描述结晶度、半结晶度、次结晶度、微晶/聚集体和相关特性。我们的动机部分是由于我们自己对术语的不精确和不一致的使用，以及需要有一个入门或教程参考来教新的小组成员。我们表明，通过结合掠入射广角X射线散射和差示扫描量热法，可以实现更深入的理解。我们将广泛的代表性聚合物分为四个拟议的类别的基础上的定量分析的分子有序的次晶无序参数（g）。一个小的数据库，提出了超过10个代表性的共轭和绝缘聚合物，从无定形到半结晶。最后，我们概述了合理设计完美的聚合物晶体的挑战，并提出了一种新的分子设计方法，设想概念分子接枝，这是类似于应变和非应变异质外延在经典（化合物）半导体薄膜生长。
2020-05-27 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
ADEPT-PolyGraphMT: Automated Molecular Simulation and Multi-Task Multi-Fidelity Machine Learning for Polymer Property Generation and Prediction
University of Notre Dame（圣母大学）
本文提出结合自动化分子动力学引擎与多任务多保真度机器学习的聚合物信息学框架，通过分子图神经网络学习结构-性质关系，利用模拟数据与实验数据构建62000个聚合物性质数据集，实现多任务学习在预测聚合物性质中的高效应用。
2026-03-28 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph
SPACIER: On-Demand Polymer Design with Fully Automated All-Atom Classical Molecular Dynamics Integrated into Machine Learning Pipelines
该研究开发开源 SPACIER 系统，把基于全原子经典分子动力学的 RadonPy 自动计算嵌入贝叶斯优化聚合物设计流程，并成功合成突破折射率–阿贝数 Pareto 边界的光学聚合物。
2024-08-09 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Influence of Polymer on Shock-Induced Pore Collapse: Hotspot Criticality through Reactive Molecular Dynamics
School of Materials Engineering and Birck Nanotechnology Center, Purdue University（普渡大学材料工程学院与伯里克纳米技术中心）
研究通过反应分子动力学模拟揭示聚合物对RDX冲击诱导孔隙坍缩中热点形成及临界性的影响机制
2024-09-24 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph
Photo-induced charge transfer across the interface between organic molecular crystals and polymers
在场效应实验中观察到有序有机半导体与聚合物绝缘体界面上正、负电荷的光诱导电荷转移。在聚合物中的转移电荷的固定化导致沿半导体中的界面的极化电子传导的场效应阈值的偏移，这允许直接测量电荷转移速率。当光子能量超过半导体的吸收边时，发生转移。界面处的横向电场的方向决定了转移电荷的符号;转移速率由场的大小和光强度控制。
2004-11-23 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Discovery of Polymer Electrolytes with Bayesian Optimization and High-Throughput Molecular Dynamics simulations
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
通过贝叶斯优化和高通量分子动力学模拟发现具有高离子导电性和传输数的聚合物电解质候选材料。
2026-02-19 cond-mat.mtrl-sci
Polymer Composites Informatics for Flammability, Thermal, Mechanical and Electrical Property Predictions
针对传统聚合物复合材料性能优化方法成本高且耗时的问题，研究构建了数据库与机器可读数据表示方案，训练并验证了15个性能的机器学习模型，首次将AI辅助设计扩展至该领域。
2024-12-11 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Salt effects on the mechanical properties of ionic conductive polymer: a molecular dynamics study
本研究通过分子动力学模拟，探究盐浓度对聚环氧乙烷-LiTFSI离子导电聚合物力学性能的影响，发现中间盐浓度可实现高离子电导率、高杨氏模量和短弹性恢复时间，为自修复粘结剂研究奠定基础。
2023-11-14 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft physics.chem-ph
Predictors of cavitation in glassy polymers under tensile strain: a coarse grained molecular dynamics investigation
采用粗粒分子动力学模拟研究了拉伸应变下均质聚合物中空穴的成核过程。为了建立局部微观结构和空化发生之间的因果关系，一些局部性质的详细分析。与常见的假设相反，空腔的成核既不与局部密度损失相关，也不与原子尺度的应力相关，也不与未变形状态下的链端密度相关。相反，玻璃状聚合物中的空腔在显示低体积弹性模量的区域成核。该标准允许人们预测空化发生之前的空腔位置。即使一个腔的本地化是不能直接从初始配置预测，在初始状态下确定的弹性薄弱区出现的最喜欢的点，为腔的形成。
2011-06-14 cond-mat.mtrl-sci
A molecular perspective on the yield and flow of polymer glasses: The role of enhanced segmental dynamics during active deformation
University of Wisconsin – Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
本章从分子视角探讨聚合物玻璃力学响应，关注主动变形中链段动力学变化对力学性能的影响，为理解其变形特征提供了依据。
2026-08-24 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Feature-based prediction of properties of cross-linked epoxy polymers by molecular dynamics and machine learning techniques
本文提出一种基于机器学习和分子动力学模拟的方法，通过环氧聚合物的结构特征预测其力学性能，并探索新固化剂及固化参数的影响，为环氧聚合物体系的高效设计提供新途径。
2025-05-07 cond-mat.mtrl-sci
Machine Learning-Assisted Exploration of Thermally Conductive Polymers Based on High-Throughput Molecular Dynamics Simulations
发现具有更高导热性的无定形聚合物是重要的，因为它们在传热应用中无处不在。随着材料信息学的最新进展，机器学习方法越来越多地被用于寻找或设计具有所需特性的材料。然而，使用机器学习寻找导热聚合物的努力相对有限，主要是由于缺乏具有合理数据量的聚合物热导率数据库。在这项工作中，我们结合高通量分子动力学（MD）模拟和机器学习来探索具有相对较高热导率（> 0.300 W/m-K）的聚合物。我们首先从现有的PolyInfo数据库中随机选择365种聚合物，并使用MD模拟计算其热导率。然后使用这些数据训练机器学习回归模型，以量化结构-热导率关系，进一步利用该模型筛选PolyInfo数据库中热导率> 0.300 W/m-K的候选聚合物。最终确定了133种MD计算的热导率高于此阈值的聚合物。在不同的模拟条件下，选择具有宽范围热导率值的聚合物进行重新计算，并且发现热导率高于0.300 W/m-K的那些聚合物大多被计算以保持高于该阈值的值，尽管精确值有波动。还构建了一个分类模型，在预测导热系数高于或低于0.300 W/m-K的聚合物时，得到了与回归模型相似的结果。这项工作的策略和结果可能有助于自动化的高导热性聚合物的设计。
2021-09-07 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
RadonPy: Automated Physical Property Calculation using All-atom Classical Molecular Dynamics Simulations for Polymer Informatics
数据驱动的材料研究的快速增长使得有必要开发系统设计的开放式材料特性数据库。然而，与其他材料系统（如无机晶体）相比，聚合物材料的开放数据库很少。为此，我们开发了RadonPy，这是世界上第一个用于全自动全原子经典分子动力学（MD）模拟的开源Python库。对于给定的聚合物重复单元，分子建模、平衡和非平衡MD计算以及性质计算的整个过程可以完全自动地进行。在这项研究中，15个不同的属性，包括导热系数，密度，比热容，热膨胀系数，和折射率，计算了超过1,000个独特的无定形聚合物。计算的性能进行了比较，并验证系统与实验值从PoLyInfo。在高通量数据生产过程中，确定了8种具有极高热导率（超过0.4 W/mK）的无定形聚合物，其中包括6种热导率未报告的聚合物。发现这些聚合物具有高密度的氢键单元或刚性主链。在RadonPy中实施的热传导分解分析揭示了产生无定形聚合物高热导率的潜在机制：通过聚合物链与其氢键单元之间的氢键和偶极-偶极相互作用或通过聚合物链之间的偶极-偶极相互作用进行传热。高刚性聚合物骨架的共价键。使用RadonPy创建大量计算性质数据将促进聚合物信息学的发展，类似于无机晶体的第一性原理计算数据库的出现如何显着推动新材料信息学的发展。
2022-03-26 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft physics.comp-ph
Toward Sustainable Polymer Design: A Molecular Dynamics-Informed Machine Learning Approach for Vitrimers
针对vitrimers实验数据稀缺问题，利用分子动力学数据训练机器学习集成模型预测Tg，成功发现并合成两种高Tg且可自愈的新型vitrimers，为聚合物设计提供高效工具。
2025-03-26 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph
Molecular-based coordination polymer as reversible and precise acetonitrile electro-optical readout
IMDEA Nanociencia（IMDEA纳米科学研究所）；Instituto de Cerámica y Vidrio, CSIC（西班牙国家科学研究委员会陶瓷与玻璃研究所）；Instituto de Magnetismo Aplicado, UCM-ADIF-CSIC（UCM-ADIF-CSIC应用磁学研究所）；Université Grenoble Alpes, CNRS, SIMAP（格勒诺布尔阿尔卑斯大学CNRS SIMAP实验室）；Advanced Light Source (ALS), Berkeley Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室先进光源）
本文提出了一种基于配位聚合物的乙腈电光读出装置，利用结构切换实现可逆检测，为挥发性有机物传感提供新方法。
2026-01-14 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph
Molecular dynamics simulations of glassy polymers
我们回顾最近的结果，从计算机模拟研究的聚合物玻璃，从链动力学玻璃化转变温度Tg附近的机械行为低于Tg。这些结果清楚地表明，尽管在长度和时间尺度方面存在明显的限制，但现代计算机模拟能够解决该领域的一些重要问题并给出明确的答案。在本综述中，我们讨论了冷却速率的影响，和不同的弛豫过程的动态放缓时，接近Tg的模型和化学特定的聚合物玻璃。详细讨论了几何约束对玻璃化转变的影响。我们还表明，计算机模拟是非常有用的工具来研究玻璃态聚合物的结构和力学响应。综述了大变形对聚合物玻璃力学行为的影响，特别是应变硬化效应。最后，我们提出了一些未来研究的方向，我们相信这将很快在最先进的计算机模拟的能力，并对应于根本利益的问题。
2010-02-10 cond-mat.mtrl-sci
Thermal Transport in Polymers: A Review
在这篇文章中，我们回顾了不同形态的聚合物的热输运从定向纤维块体非晶态。我们调查早期和最近的努力，在工程聚合物具有高导热性的大规模分子排列制造聚合物。实验实现了极高的热导率的聚合物纳米纤维的突出，并从分子模拟热输运物理的理解进行了讨论。然后，我们过渡到讨论散装无定形聚合物的热传输的物理和它的关系，在聚合物中的分子链的构象强调。我们还讨论了目前的理解如何聚合物的化学会影响在无定形聚合物和一些有限的，但重要的化学结构性能的关系的热传输。最后，提出了该领域的挑战、前景和展望。我们希望这篇综述能启发人们在聚合物热传输领域进行更多的基础和应用研究，以促进科学认识和工程应用。
2020-12-19 cond-mat.mtrl-sci physics.app-ph physics.chem-ph
Self-Assembled Photochromic Molecular Dipoles for High Performance Polymer Thin-Film Transistors
高性能多功能聚合物基电子电路的开发是迈向未来柔性电子的重要一步。在这里，我们展示了一种可调的方法来制造这样的设备的基础上合理设计的电介质超晶格结构与光致变色偶氮苯分子。这些具有离子、分子和原子极化的纳米电介质被用于聚合物薄膜晶体管（TFT）中，以实现p型场效应迁移率超过2 cm^2/（V.s）的高性能电子器件。在一个温度范围内的晶体管特性中观察到从静电偶极无序到离子诱导无序的传输机制的交叉。这种简单的超分子设计使得在超薄纳米电介质中光学控制分子和离子极化程度成为可能。因此，我们证明了电容从0.1 uF/cm^2增加到0.34 uF/cm^2的三倍，这导致TFT沟道电流增加200%。
2018-06-06 cond-mat.mtrl-sci physics.app-ph
Fine-Tuning of Colloidal Polymer Crystals by Molecular Simulation
通过分子模拟绘制吸引性柔性聚合物链的相图，发现多种可通过吸引范围精细调控的晶体形态，并提出基于累积邻居的几何模型以预测结构转变。
2023-05-08 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft physics.chem-ph
Molecular Insights into the Mechanical Properties of Polymer-Fullerene Bulk Heterojunctions for Organic Photovoltaic Applications
我们采用粗粒分子动力学模拟研究了由区域规整的聚（3-己基噻吩）（P3 HT）和富勒烯C $_{60}$组成的$π$共轭聚合物材料的力学性能。具体而言，我们进行拉伸模拟P3 HT：C $_{60}$复合材料与不同程度的聚合和C $_{60}$质量分数，以获得其应力-应变响应。分解成动能和维里贡献的应力张量表明，纯P3 HT样品的拉伸模量在很大程度上依赖于非键合的相互作用和键合的相互作用与键拉伸，而除了C $_{60}$导致的拉伸模量的增加源自增强的非键合的相互作用与C $_{60}$。此外，P3 HT：C $_{60}$样品的拉伸强度与分子链缠结良好相关，分子链缠结的特征在于从原始路径分析获得的每条链的平均扭结数。我们还发现，上，下屈服点特征的应变软化变得更加明显的C $_{60}$质量分数的增加。持久同源性分析表明，屈服点的出现与拉伸变形过程中的微孔合并，导致产生更大的空洞。这些结果提供了一个基本的理解的分子决定因素的$π$共轭聚合物-富勒烯复合材料的机械性能，这也可以帮助解释和预测的机械性能的其他聚合物复合材料含有富勒烯。
2021-01-08 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Deep Learning Interatomic Potential Connects Molecular Structural Ordering to Macroscale Properties of Polyacrylonitrile (PAN) Polymer
本研究提出基于小规模AIMD数据训练的神经网络原子间势（NNIP），有效预测大尺度聚丙烯腈（PAN）聚合物的结构与性质，揭示氢键和偶极相互作用机制，准确预测无定形结构、密度和弹性模量，并发现弹性模量与Hermans取向因子强烈相关。
2024-04-24 cond-mat.mtrl-sci
Molecular Weight Dependence of Spreading Rates of Ultrathin Polymeric Films
我们研究实验的分子量$M$的分子薄的前体膜的扩展速率的依赖性，生长在聚合物液体的液滴的底部。与以前的观察一致，我们发现薄膜的径向延伸R（t）随时间增长，R（t）=（D_{exp} t）^{1/2}。我们的数据证实了D_{exp}的M依赖性;我们表明它遵循D_{exp} \sim M^{-γ}，其中指数γ取决于固体表面的化学组成，决定了其相对于分子输运的摩擦性质。在亲水性基底的特定情况下，摩擦性能可以通过相对湿度（RH）的变化来改变。我们发现γ \approx 1在低RH时趋于零，当RH逐渐增加时趋于零。我们提出了简单的理论论据，解释了所观察到的行为在低和高RH的限制。
1998-04-24 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Pressure Driven Flow of Polymer Solutions in Nanoscale Slit Pores
采用耗散粒子动力学方法，系统地研究了纳米尺度狭缝孔中聚合物溶液的压力驱动流动。我们研究了分子量、聚合物浓度和流速对流体和聚合物速度、聚合物密度和聚合物回转半径的三个组成部分的跨通道分布的影响。我们发现，随着聚合物分子量或/和聚合物浓度的增加，平均流动流体速度降低，并且随着聚合物分子量或浓度的增加，速度分布从抛物线分布的偏差加重。我们还发现，聚合物构象的分布是高度各向异性和不均匀的整个通道。聚合物的密度分布也被发现是不均匀的，表现出在中心平面的局部最小值，然后是两个对称的峰。我们发现了聚合物链的迁移，无论是从或向墙壁。对于相对长的链，与狭缝的厚度相比，观察到朝向壁的迁移。然而，对于相对短的链，观察到远离壁的迁移。
2006-10-16 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
dPOLY: Deep Learning of Polymer Phases and Phase Transition
机器学习（ML）和人工智能（AI）具有对大型数据集中的复杂模式和趋势进行分类、识别和表征的卓越能力。在这里，我们采用机器学习方法的一个子类，即，深度学习并开发通用AI工具- dPOLY，用于分析聚合物中的分子动力学轨迹并预测相和相变。在该框架内使用无监督的深度神经网络来将经历诸如冷却、加热、干燥或压缩的热物理处理的分子动力学轨迹映射到较低维度。随后基于低维数据开发了一个有监督的深度神经网络来表征相和相变。作为概念的证明，我们采用这个框架来研究模型聚合物系统的线圈到小球的转变。我们进行粗粒度的分子动力学模拟收集分子动力学轨迹的一个单一的聚合物链在很宽的温度范围内，并使用dPOLY框架来预测聚合物相。的dPOLY框架准确地预测的临界温度的线圈到小球的转变为广泛的聚合物尺寸。这种方法是通用的，可以扩展到捕捉各种其他相变和动态交叉聚合物和其他软材料。
2020-12-06 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Telechelic star polymers as self-assembling units from the molecular to the macroscopic scaleBarbara Capone
通过多尺度分子模拟，我们表明，遥爪星型聚合物是一个简单的，强大的和可调的系统，分层自组装成软补丁颗粒，然后到目标的晶体结构。自聚集的片状行为可以完全由每个星的臂的数目和臂的自由端处的吸引单体单元的分数控制。这种自组装的软斑颗粒在增加密度时形成凝胶状分散网络和稳定的有序结构的同时，保持了颗粒尺寸、数量和每个颗粒的斑块排列等性质。特别是，我们证明了固有的柔性在软斑颗粒提出了一种新的机制，导致稳定的金刚石和简单的立方晶体在很宽的密度范围内，并为分子大小范围从约10纳米到微米尺度。
2012-09-24 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Structure, Dynamics and Hydrogen Transport in Amorphous Polymers: An Analysis of the Interplay Between Free Volume Element Distribution and Local Segmental Dynamics from Molecular Dynamics Simulations
本研究通过全原子分子动力学模拟探究三种不同柔韧性聚合物的链动力学与自由体积元的关联，揭示了温度、链柔韧性对自由体积元分布及氢输运的调控机制。
2023-06-16 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Chain-length-dependent correlated molecular motion in polymers
University of Leeds（利兹大学）；Georgetown University（乔治城大学）
研究揭示了聚合物中链长依赖的关联分子运动，发现动态异质性与链柔性及长度相关，通过实验观察到不同链长下的Nc变化，并揭示了β弛豫事件与α弛豫的关联。
2025-11-23 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Rate- and temperature-dependent strain hardening in glassy polymers: Micromechanisms and constitutive modeling based on molecular dynamics simulations
通过分子动力学模拟研究玻璃态聚合物应变硬化的微观机制，发现少数承载键的拉伸主导应力响应，并据此构建含取向诱导背应力的本构模型，准确预测了广泛温度和应变速率下的应力响应。
2024-11-12 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
A general-purpose material property data extraction pipeline from large polymer corpora using Natural Language Processing
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本研究提出一种基于自然语言处理的自动流水线，利用MaterialsBERT模型从聚合物文献摘要中提取材料属性数据，在60小时内获取约30万条记录，并通过网络平台公开数据，验证了自动化提取的可行性。
2022-09-27 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft cs.CL
Synthesis and characterization of chloride doped polyaniline by bulk oxidative chemical polymerization.Doping effect on electrical conductivity
导电聚合物或“有机金属”是由有机构建块制成的高度工程化的纳米结构材料。它们是纳米技术在分子电子学中应用的分子导线的候选者。在这些聚合物中的导电性是由于离域分子轨道的存在。在这项工作中，我们提出了合成氯化物掺杂聚苯胺的本体氧化化学聚合使用固体苯胺盐作为单体，而不是液体苯胺，以减少有毒危害。FTIR和紫外-可见光谱证实了聚合物的预期结构。使用四探针法测量的电导率为1.7S/cm。使用HP阻抗分析仪在10 kHz-13 MHz范围内测量阻抗模量对频率的依赖性。研究了掺杂和制备温度对导电性的影响。
2008-09-21 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Property Decoupling across the Nucleus-Melt Interface during Polymer Crystal Nucleation
提出了空间分布，其定量地捕获聚合物性质（例如，链段排列、密度和势能）随着离原型聚乙烯熔体中的新生聚合物晶体（核）的距离而变化。它揭示了核和它们的接口的空间范围是度量依赖的核内部是固体样的程度。随着与核的距离增加，一些性质（例如密度）比聚合物链段排列更快地衰减为熔融状行为，这表明聚合物核存在于向列状液滴中。这种向列状液滴区域与不是核的一部分的有序聚合物片段的增强形成相一致。它是更有利的，找到非成分有序的聚合物段附近的核比在周围的亚稳熔体，指向一个核诱导其他核的形成的可能性。这些发现提供了非流动条件下聚合物晶体成核和流动条件下聚合物晶体成核之间的概念桥梁，并用于合理化以前的结果。
2020-03-04 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft physics.atm-clus
A Topology-Preserving Python Framework for Reliable Initialization of Star and Cyclic Polymer Architectures in Molecular Dynamics (LAMMPS) Simulations
Discipline of Physics, School of Agriculture and Science, University of KwaZulu-Natal（夸祖鲁-纳塔尔大学农业与科学学院物理学科）
提出一种保持拓扑结构的Python框架，通过确定性键连接、精确环闭合、排除体积和空间哈希重叠检测，生成LAMMPS兼容的星形和环形聚合物初始构型，显著减少重叠引起的数值不稳定并提高模拟可靠性。
2026-06-23 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Dilatational-Plasticity Opens a New Mechanistic Pathway for Macromolecular Transport Across Polymeric Interfaces Yielding Solid-State Bonding
聚合物界面之间的粘结在若干工业应用中广泛遇到。这些键合过程中的许多依赖于聚合物在熔融状态下通过蠕动相互扩散的耗时且依赖于温度的经典机制。在这里，我们第一次报告了一种新的机制途径，通过机械变形触发快速的大分子加速来实现固态聚合物键合。大规模的分子模拟表明，活跃的塑性形变在玻璃态聚合物，在温度远低于本体（和表面）的玻璃化转变温度，是足以导致链段平移的聚合物链，导致界面相互渗透，并形成新的缠结。这种新型键合的潜在机理基础被确定为在塑性形变期间与加速的分子流动性结合的增强的分子尺度的结晶（或致密化）。所报道的机械见解为设计新的键合技术或材料系统以及改造现有的键合技术或材料系统以实现快速且能量较低的键合开辟了有希望的途径。
2022-05-09 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Cooperative intramolecular dynamics control the chain-length-dependent glass transition in polymers
玻璃化转变是材料科学中一个长期未解决的问题。对于聚合物，我们对玻璃形成的理解特别差，这是由于链连接性和柔性的复杂性增加;因此，聚合物的结构松弛涉及分子内和分子间协同性之间的复杂相互作用。在这里，我们研究了玻璃化转变温度Tg如何随不同聚合物化学性质和链柔性的分子量M而变化。我们发现，Tg（M）是由每个构象自由度的平均质量（或体积）控制，和一个“本地”分子松弛（涉及一些构象）控制较大规模的合作α松弛负责Tg。我们建议，动态便利，“本地”放松促进相邻的松弛，导致分层动态，可以解释我们的观察，包括对数Tg（M）的依赖性。我们的研究提供了一个新的理解的分子松弛和聚合物的玻璃化转变，这铺平了道路的预测设计的聚合物的基础上单体规模的指标。
2022-04-04 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
