Dağıtıcı parçacık dinamikleri - Dissipative particle dynamics

Dağıtıcı parçacık dinamikleri (DPD) basit ve karmaşık akışkanların dinamik ve reolojik özelliklerini simüle etmek için bir stokastik simülasyon tekniğidir. Başlangıçta Hoogerbrugge ve Koelman tarafından tasarlandı[1][2] sözde kafes yapılardan kaçınmak için kafes gazı otomatı ve hidrodinamik zaman ve uzay ölçekleri ile mevcut olanların ötesinde mücadele etmek moleküler dinamik (MD). Daha sonra yeniden formüle edilmiş ve P. Español[3] uygun termal denge durumunu sağlamak için. Azaltılmış hesaplama karmaşıklığına ve taşıma özelliklerinin daha iyi kontrolüne sahip bir dizi yeni DPD algoritması sunulmuştur.[4] Bu makalede sunulan algoritmalar, DPD termostatını uygulamak için rastgele bir çift partikülü seçer, böylece hesaplama karmaşıklığını azaltır.

DPD, sürekli uzayda ve ayrık zamanda hareket eden bir dizi parçacığı içeren bir kafes dışı mezoskopik simülasyon tekniğidir. Parçacıklar, tek atomlardan ziyade tüm molekülleri veya sıvı bölgeleri temsil eder ve atomistik ayrıntılar, ele alınan işlemlerle ilgili kabul edilmez. Parçacıkların iç serbestlik dereceleri, yerel olarak momentumu korumak ve doğru hidrodinamik davranışı sağlamak için entegre edilmiş ve basitleştirilmiş ikili dağıtıcı ve rastgele kuvvetlerle değiştirilmiştir. Bu yöntemin ana avantajı, geleneksel MD simülasyonları kullanılarak mümkün olandan daha uzun süre ve uzunluk ölçeklerine erişim sağlamasıdır. Onlarca mikrosaniye için doğrusal boyutta 100 nm'ye kadar hacimlerde polimerik sıvıların simülasyonları artık yaygındır.

Denklemler

DPD parçacığına etki eden toplam bağlı olmayan kuvvet ben tüm parçacıkların toplamı ile verilir j Üç ikili toplamsal kuvvetin sabit bir kesme mesafesi içinde yer alan:

yukarıdaki denklemdeki ilk terim muhafazakar bir kuvvet, ikinci kabul edici kuvvet ve üçüncüsü rastgele bir kuvvettir. Muhafazakar kuvvet, boncuklara kimyasal bir kimlik verirken, dağıtıcı ve rastgele kuvvetler birlikte sistemin ortalama sıcaklığını sabit tutan bir termostat oluşturur. Bağlı olmayan tüm kuvvetlerin temel bir özelliği, momentumu yerel olarak muhafaza etmeleridir, böylece sıvının hidrodinamik modları küçük parçacık sayılarında bile ortaya çıkar. Yerel momentumun korunması, etkileşen iki boncuk arasındaki rastgele kuvvetin antisimetrik olmasını gerektirir. Bu nedenle, etkileşen parçacıkların her çifti yalnızca tek bir rastgele kuvvet hesaplaması gerektirir. Bu, DPD'yi Brown dinamikleri her parçacığın diğer tüm parçacıklardan bağımsız olarak rastgele bir kuvvet yaşadığı. Boncuklar, yumuşak (genellikle Kancalı) yaylarla birbirine bağlanarak "moleküllere" bağlanabilir. DPD'nin en yaygın uygulamaları, partikül numarası, hacim ve sıcaklık sabiti ve böylece NVT topluluğu içinde yer alır. Alternatif olarak, hacim yerine basınç sabit tutulur, böylece simülasyon NPT topluluğu içinde olur.

Paralelleştirme

Prensip olarak, milisaniyeler için bir kübik mikrona yaklaşan çok büyük sistemlerin simülasyonları, birden fazla işlemci üzerinde çalışan paralel bir DPD uygulaması kullanılarak mümkündür. Beowulf tarzı küme. DPD'de bağlı olmayan kuvvetler kısa menzilli olduğundan, bir DPD kodunu bir uzamsal alan ayrıştırma tekniği kullanarak çok verimli bir şekilde paralel hale getirmek mümkündür. Bu şemada, toplam simülasyon alanı, her biri kümedeki farklı bir işlemciye atanan birkaç küp bölgeye bölünmüştür. Her işlemci, kütle merkezleri kendi uzay bölgesinde bulunan tüm boncukların hareket denklemlerini entegre etmekten sorumludur. Yalnızca her işlemcinin alanının sınırlarına yakın olan boncuklar, işlemciler arasında iletişim gerektirir. Simülasyonun verimli olmasını sağlamak için, en önemli gereksinim, işlemciler arası iletişim gerektiren parçacık-parçacık etkileşimlerinin sayısının, her işlemcinin uzay bölgesinin büyük kısmı içindeki parçacık-parçacık etkileşimlerinin sayısından çok daha az olmasıdır. Kabaca söylemek gerekirse, bu, her işlemciye atanan alan hacminin, yüzey alanının (kuvvet kesme mesafesiyle karşılaştırılabilir bir mesafe ile çarpılarak) hacminden çok daha az olması için yeterince büyük olması gerektiği anlamına gelir.

Başvurular

DPD kullanılarak çok çeşitli karmaşık hidrodinamik olaylar simüle edilmiştir, buradaki liste mutlaka eksiktir. Bu simülasyonların amacı genellikle makroskobik Newton olmayan akışkanın akış özelliklerini mikroskobik yapısına. Bu tür DPD uygulamaları, betonun reolojik özelliklerinin modellenmesinden[5] biyofizikte lipozom oluşumunu simüle etmek[6] dinamik ıslanma gibi diğer son üç fazlı fenomenlere.[7]

DPD yöntemi, kan hücreleri gibi deforme olabilen nesneleri içeren heterojen çok fazlı akışların modellenmesinde de popülerlik bulmuştur.[8] ve polimer miseller.[9]

daha fazla okuma

DPD metodolojisinin ilk kez 1990'ların başında önerildiğinden bu yana çeşitli önemli yönlerine ilişkin gelişmelerin tam izini "Dağıtıcı Parçacık Dinamikleri: Giriş, Metodoloji ve Karmaşık Akışkan Uygulamaları - Bir Gözden Geçirme" bölümünde bulabilirsiniz.[10]

DPD'deki son teknoloji, bir CECAM atölye 2008.[11] Burada sunulan teknikteki yenilikler arasında enerji tasarrufu sağlayan DPD; akışkan viskozitesinin ayarlanmasına izin veren merkezi olmayan sürtünme kuvvetleri; polimerler arasındaki bağ geçişini önlemek için bir algoritma; ve atomistikten DPD etkileşim parametrelerinin otomatik kalibrasyonu moleküler dinamik. Son zamanlarda, deneysel gözlemlenebilirlere karşı otomatik kalibrasyon ve parametrelendirme örnekleri gösterilmiştir. Ek olarak, etkileşim potansiyeli kalibrasyonu ve parametreleştirme amacıyla veri setleri araştırılmıştır.[12] [13] Swope ve diğerleri, literatür verilerinin ayrıntılı bir analizini ve deneysel bir veri setini temel alan Kritik misel konsantrasyonu (CMC) ve misel ortalama agregasyon sayısı (Nagg).[14] DPD kullanan misel simülasyonlarının örnekleri daha önce iyi bir şekilde belgelenmiştir.[15][16][17]

Referanslar

  1. ^ Hoogerbrugge, P. J; Koelman, J.M.V. A (1992). "Mikroskobik Hidrodinamik Olayları Dağıtıcı Parçacık Dinamikleri ile Simüle Etmek". Europhysics Letters (EPL). 19 (3): 155–160. Bibcode:1992EL ..... 19..155H. doi:10.1209/0295-5075/19/3/001. ISSN  0295-5075.
  2. ^ Koelman, J.M.V. A; Hoogerbrugge, P. J (1993). "Sabit Kesme Altında Sert-Küre Süspansiyonlarının Dinamik Simülasyonları". Europhysics Letters (EPL). 21 (3): 363–368. Bibcode:1993EL ..... 21..363K. doi:10.1209/0295-5075/21/3/018. ISSN  0295-5075.
  3. ^ Español, P; Warren, P (1995). "Dağıtıcı Parçacık Dinamiğinin İstatistiksel Mekaniği". Europhysics Letters (EPL). 30 (4): 191–196. Bibcode:1995EL ..... 30..191E. doi:10.1209/0295-5075/30/4/001. ISSN  0295-5075. S2CID  14385201.
  4. ^ Goga, N .; Rzepiela, A. J .; de Vries, A. H .; Marrink, S. J .; Berendsen, H.J.C (2012). "Langevin ve DPD Dinamikleri için Etkin Algoritmalar". Kimyasal Teori ve Hesaplama Dergisi. 8 (10): 3637–3649. doi:10.1021 / ct3000876. ISSN  1549-9618. PMID  26593009.
  5. ^ James S. Sims ve Nicos S. Martys: Betonun Reolojik Özelliklerinin Modellenmesi
  6. ^ Petri Nikunen, Mikko Karttunen ve Ilpo Vattulainen: Biyofizikte Lipozom oluşumunun modellenmesi Arşivlendi 22 Temmuz 2007, Wayback Makinesi
  7. ^ B. Henrich, C. Cupelli, M. Moseler ve M. Santer ": Dinamik ıslatma için yapışkan bir DPD duvar modeli, Europhysics Letters 80 (2007) 60004, s.1
  8. ^ Blumers, Ansel; Tang, Yu-Hang; Li, Zhen; Li, Xuejin; Karniadakis, George (Ağustos 2017). "Aktarımı yayan parçacık dinamiklerine sahip GPU ile hızlandırılmış kırmızı kan hücreleri simülasyonları". Bilgisayar Fiziği İletişimi. 217: 171–179. arXiv:1611.06163. Bibcode:2017CoPhC.217..171B. doi:10.1016 / j.cpc.2017.03.016. PMC  5667691. PMID  29104303.
  9. ^ Tang, Yu-Hang; Li, Zhen; Li, Xuejin; Deng, Mingge; Karniadakis, George (2016). "Çift Termoreponsivite ile Blok Kopolimerlerin Kendi Kendine Birleştirilmesiyle Vesikül ve Misellerin Denge Dışı Dinamikleri". Makro moleküller. 49 (7): 2895–2903. Bibcode:2016MaMol..49.2895T. doi:10.1021 / acs.macromol.6b00365.
  10. ^ Moeendarbary; et al. (2009). "Dağıtıcı Parçacık Dinamiği: Giriş, Metodoloji ve Karmaşık Akışkan Uygulamaları - Bir Gözden Geçirme". International Journal of Applied Mechanics. 1 (4): 737–763. Bibcode:2009IJAM .... 1..737M. doi:10.1142 / S1758825109000381. S2CID  50363270.
  11. ^ Dağıtıcı Parçacık Dinamikleri: Eksiklikleri gidermek ve yeni sınırlar oluşturmak Arşivlendi 2010-07-15 de Wayback Makinesi, CECAM çalıştayı, 16–18 Temmuz 2008, Lozan, İsviçre.
  12. ^ McDonagh, James; et al. (31 Mayıs 2020). "Formüle Edilmiş Ürün İnovasyonu ve Geliştirme İçin Dijitalleşme Ne Yapabilir?". Polimer uluslararası. doi:10.1002 / pi.6056.
  13. ^ McDonagh J. L .; et al. (2019). "Kaba taneli moleküler kuvvet alanlarının verimli parametreleştirmesi için makine öğreniminin kullanılması". Journal of Chemical Information and Modeling. 59 (10): 4278–4288. doi:10.1021 / acs.jcim.9b00646. PMID  31549507.
  14. ^ Swope W. C .; et al. (2019). "C'nin Deneysel Misel Özelliklerini Uzlaştırma ZorluğunEm Noniyonik Yüzey Aktif Madde Ailesi ". Fiziksel Kimya B Dergisi. 123 (7): 1696–1707. doi:10.1021 / acs.jpcb.8b11568. PMID  30657322.
  15. ^ Oviedo; et al. (2013). "COSMO-RS tabanlı etkileşim parametreleri kullanılarak DPD simülasyonları yoluyla bir amonyum tuzunun kritik misel konsantrasyonu". AIChE Dergisi. 59 (11): 4413–4423. doi:10.1002 / aic.14158.
  16. ^ Ryjkina; et al. (2013). "İyonik Olmayan Yüzey Aktif Maddelerin Faz Davranışının Moleküler Dinamik Bilgisayar Simülasyonları". Angewandte Chemie Uluslararası Sürümü. 41 (6): 983–986. doi:10.1002 / 1521-3773 (20020315) 41: 6 <983 :: AID-ANIE983> 3.0.CO; 2-Y. PMID  12491288.
  17. ^ Johnston; et al. (2016). "Misel simülasyonu için standart bir protokole doğru" (PDF). Fiziksel Kimya B Dergisi. 120 (26): 6337–6351. doi:10.1021 / acs.jpcb.6b03075. PMID  27096611.

Mevcut paketler

DPD simülasyonlarını (aynı zamanda) gerçekleştirebilen bazı mevcut simülasyon paketleri şunlardır:

  • CULGI: The Chemistry Unified Language Interface, Culgi B.V., Hollanda
  • DL_MESO: Açık kaynaklı orta ölçekli simülasyon yazılımı.
  • DPDmacs
  • Espresso: Yumuşak Madde Sistemleri Araştırması için Genişletilebilir Simülasyon Paketi - Açık kaynak
  • Fluidix: OneZero Software'den temin edilebilen Fluidix simülasyon paketi.
  • GPIUTMD: Many-Particle Dynamics için grafik işlemciler
  • Gromacs-DPD: DPD dahil Gromacs'ın değiştirilmiş bir sürümü.
  • HOOMD-mavi: Yüksek Düzeyde Optimize Edilmiş Nesne Yönelimli Çok Parçacık Dinamiği — Blue Edition
  • KUZULAR
  • Materials Studio: Materials Studio - Kimyasalları ve malzemeleri incelemek için modelleme ve simülasyon, Accelrys Software Inc.
  • SYMPLER: Freiburg Üniversitesi'nden ücretsiz bir SYMbolic ParticLE simulator.
  • SunlightDPD: Açık kaynak (GPL) DPD yazılımı.

Dış bağlantılar