微通道内两相流动的耗散粒子动力学模拟

使用了一种两相的耗散粒子动力学模型来模拟微通道内两相流动相变过程,采用改进了的Verlet速度算法,得到了微通道内流体的速度分布图.DPD粒子流动过程中,粒子出现团聚和稀化的现象,表明流体开始出现汽化.计算结果表明,耗散粒子动力学(DPD)方法可以用于对微通道里的相变过程进行模拟.     

基于Intel MIC平台大规模耗散粒子动力学模拟的设计与优化

耗散粒子动力学(DPD)模拟是一种重要的研究流体动力学特性的计算模拟方法,基于Intel MIC平台设计实现了面向大规模耗散粒子动力学模拟,充分结合了DPD模拟本身的特性和MIC平台的特征。对DPD模拟中的近邻列表构建和短程作用力关键代码实现了向量化优化,在CPU和MIC协处理器之间采用任务计算负载平衡机制,支持MPI进程内线程数量负载平衡控制。分别在原型程序上和LAMMPS集成中做了性能对比分析,实验结果显示了引入相关优化技术的有效性,为进一步研究面向MIC众核平台的分子动力学相关工作奠定了基础。     

一种改进的耗散粒子群算法

耗散粒子群算法是一种结合自组织耗散理论的粒子群算法。它使用负熵构造一个开放式耗散系统来提高算法的全局搜索能力。文章深入分析了耗散粒子群算法进入耗散状态的边界条件,以及影响算法收敛速度和搜索能力的若干因素,给出了一种改进的耗散粒子群算法。实验结果表明,改进算法和原有算法相比显著地提高了算法的全局搜索能力和寻优能力,并且在高维情况下有更好的收敛性。     

耗散粒子群算法的性能分析

研究算法的计算性能问题,自组织耗散理论的引入,极大提高了粒子群算法性能,尤其改善了-粒子群算法搜索精度不高特别是对高维函数优化性能不佳的问题。但关于跳变因子的选择对算法性能影响显著。为保证结果精度和稳定性,通过大量的实验对耗散粒子群算法中的跳变因子对算法基本性能的影响进行了深入的分析,给出了跳变因子参数设置的指导原则。实验结果表明采用上述原则设计耗散粒子群算法既保证算法的运行效率又能有效地提高算法的全局搜索精度。     

浅谈基于Maya动力学的粒子群效果模拟

Maya的粒子和动力学在影视和游戏制作领域已得到业界广泛的认同,各种自然界天气和爆破特效一直是计算机三维动画表现中最热门的研究课题之一。使用Maya粒子以及动力学可以最大程度地模拟自然界的现象。该文通过研究粒子群的运动原理,结合MEL语方来满足实际的制作需求,以实现用粒子群表现各种逼真的自然效果。     

金纳米粒子自组装过程的动力学研究

将三种不同粒径的金纳米粒子组装到经1,6-己二硫醇修饰的金表面,借助于石英晶体微天平(Quartz Crystal Balance,QCM)实时监测金纳米粒子的自组装动力学过程,结合Michaelis-Menten动力学模型,并比较了相应的自组装动力学参数,从而得出金纳米粒子粒径大小对金表面粒子组装动力学的影响.实验表明,粒径较小的粒子形成单分子层的速率比粒径较大的粒子快,而形成多分子层的速率比粒径较大的粒子慢.这一结果对合理选择粒子大小进而制成性能优良的生物传感器具有重要的意义.     

胶体粒子扩散聚集过程的二维动态化模拟

简要地报道了用ＦＯＲＴＲＡＮ语言实现胶体粒子扩散聚集过程二维动态模拟的一种简单方法：将二维平面划分为网络,胶体粒子按一定的浓度和能量随机分布在网络格点上;调用着色子程度设定背景和绘图颜色;对某一时刻各胶体粒子所占位置进行屏幕点和着色操作;计算下一时刻各粒子的位置坐标;取消上一时刻各粒子,即置其位置为背景色;根据所计算出的新时刻的粒子坐标进行画点着色;重复上述过程至体系达某一状态或某一时刻。由于计算     

非均匀粒子流体模拟

基于物理模型的流体模拟能精确描述流体的运动,但计算量大、实时性较差。根据流体的物理模型,提出了一种基于光滑粒子动力学(SPH)的非均匀粒子模拟流体的方法。提出了一种多因素决定粒子精细度的方法,显著减少了实际模拟需要的流体粒子数目,提高了模拟的速度而又不降低模拟真实感。流体的表面重构采用了一种新的基于屏幕空间的高真实感、高速的重构算法。实验结果表明,与传统的SPH方法相比,该方法在模拟同样场景情况下能大幅降低需要的粒子数目,提升了算法的效率。     

Dissipative particle dynamics simulations of liquid nanojet breakup

In this work, we use a dissipative-particle-dynamics (DPD)-based two-phase model to study the breakup of liquid nanojets. We show that the breakup of nanojets is accelerated by the presence of thermal fluctuations. Satellite drops, which are undesirable from an application viewpoint, are not observed in our simulations. We find that the presence of a repulsive wall enclosing the DPD liquid is necessary to prevent clogging of nanojets. We are able to recover the time evolution of minimum jet radius as given by prior theoretical analysis. This study shows that DPD is able to capture the thermal induced breakup phenomena at the sub-micron level. The coarse-grained nature of DPD along with its flexibility to allow for the modeling of complex fluids in combination with the results from this study show that DPD is a useful tool for sub-micron fluid flow simulations.     

Dissipative particle dynamics simulations of electroosmotic flow in nano-fluidic devices

When modeling the hydrodynamics of nanofluidic systems, it is often essential to include molecular-level information such as molecular fluctuations. To this effect, we present a mesoscopic approach which combines a fluctuating hydrodynamics formulation with an efficient implementation of Electroosmotic flow (EOF) in the small Debye length limit. The resulting approach, whose major ingredient is Dissipative Particle Dynamics, is sufficiently coarse-grained to allow efficient simulation of the hydrodynamics of micro/nanofluidic devices of sizes that are too large to be simulated by ab initio methods such as Molecular Dynamics. Within our formulation, EOF is efficiently generated using the recently proven similitude between velocity and electric field under appropriate conditions. More specifically, EOF is generated using an effective boundary condition, akin to a moving wall, thus avoiding evaluation of the computationally expensive electrostatic forces. Our method is used for simulating EOFs and DNA molecular sieving in simple and complex two-dimensional (2D) and 3D geometries frequently used in nano-fluidic devices. The numerical data obtained from our model are in very good agreement with theoretical results.     

类弹性蛋白多肽的分子动力学研究

类弹性蛋白多肽因其具有特殊的相变性质,故而在重组蛋白纯化方面展现出良好的应用前景,对其发生相变的机理进行研究具有重要意义.本文利用同源建模的方法构建了类弹性蛋白多肽的三维结构并进行能量优化,之后采用分子动力学模拟手段,在300 K～400 K间5个不同温度下,对含有100个氨基酸残基的类弹性蛋白多肽[KV8F-20]各进行了6 ns的模拟.模拟过程中,类弹性蛋白多肽发生疏水缩聚,初始结构变得更加紧凑,且温度越高折叠程度越大.水分子在类弹性蛋白多肽的相变行为中起到关键作用.经分析,结果发现疏水作用与水的排出在类弹性蛋白多肽发生相变过程中起到关键作用,类弹性蛋白多肽随着温度的升高,在疏水作用驱动下,其构象折叠程度因疏水缩聚而变得更大.此外,比较不同温度下蛋白的缩聚程度,推断类弹性蛋白多肽在375 K左右发生相变,这与实验观测的结果基本吻合.据此,推测该类弹性蛋白多肽变温度范围约为95℃～102℃.这对后续调控类弹性蛋白多肽的相变具有指导作用.     

硅的平衡态分子动力学模拟

平衡态分子动力学模拟是研究既定系统向所期望的平衡态演化的一种方法,不仅可预测平衡态的各种性质,还为动力学加载过程提供合理的初始条件.本文主要研究Free、NVT、NVE平衡态分子动力学模拟中系统宏观量的演化过程;并讨论如何根据不同的初始条件,选择恰当的平衡态模拟方法.     

氯霉素分子印迹聚合物预组装过程的分子动力学研究

以氯霉素(CAP)为模板分子,甲基丙烯酸(MAA)、丙烯酸(AA)、丙烯酰胺(AM)、甲基丙烯酸甲酯(MMA)为功能单体,采用分子动力学方法研究了不同预组装体系中CAP与功能单体的相互作用,考察了溶剂(氯仿、甲醇、乙腈)对预组装体系的影响,并采用试验方法验证模拟结果,最后研究了预组装体系中CAP与功能单体相互作用距离。结果表明:模拟结果与实验结果一致,在甲醇溶剂中,CAP与功能单体相互作用强弱顺序为MAA>AA>AM>MMA;乙腈溶剂中顺序为AM>MAA>AA>MMA。CAP与功能单体相互作用基团的距离在1.8~5.0,两者间可能存在较强的非共价结合作用。     

Clustering revealed in high‐resolution simulations and visualization of multi‐resolution features in fluid–particle models

Simulating natural phenomena at greater accuracy results in an explosive growth of data. Large‐scale simulations with particles currently involve ensembles consisting of between 10⁶ and 10⁹ particles, which cover 10⁵–10⁶ time steps. Thus, the data files produced in a single run can reach from tens of gigabytes to hundreds of terabytes. This data bank allows one to reconstruct the spatio‐temporal evolution of both the particle system as a whole and each particle separately. Realistically, for one to look at a large data set at full resolution at all times is not possible and, in fact, not necessary. We have developed an agglomerative clustering technique, based on the concept of a mutual nearest neighbor (MNN). This procedure can be easily adapted for efficient visualization of extremely large data sets from simulations with particles at various resolution levels. We present the parallel algorithm for MNN clustering and its timings on the IBM SP and SGI/Origin 3800 multiprocessor systems for up to 16 million fluid particles. The high efficiency obtained is mainly due to the similarity in the algorithmic structure of MNN clustering and particle methods. We show various examples drawn from MNN applications in visualization and analysis of the order of a few hundred gigabytes of data from discrete particle simulations, using dissipative particle dynamics and fluid particle models. Because data clustering is the first step in this concept extraction procedure, we may employ this clustering procedure to many other fields such as data mining, earthquake events and stellar populations in nebula clusters. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

从常温到超临界条件下水的分子动力学模拟

采用MD模拟方法研究了从常温到超临界条件下不同状态水的微观结构、氢键结构及氢键松弛的动态性质。模拟结果表明,随着温度的升高,成键分子中O…O间的平均距离基本保持不变,O…H间距离增加,水分子的氢键作用逐渐减弱,形成氢键的两水分子O…O一H取向角的分布呈线型分布的概率降低;同一温度下密度的变化对O-O、O-H径向分布函数和氢键的键角分布的影响不大。由于温度升高使氢原子热运动增强,水的四面体结构缺陷增加,氢键的平均寿命显著缩短,温度是影响氢键平均寿命的主要因素。     

基于粒子系统的化学实验现象动态模拟

化学实验现象具有不规则性的模糊物体,传统的建模方法难以描述它们的形状和运动。提出了一种基于粒子系统的实验现象动态模拟方法,并对粒子系统进行了参数化设计,为实验现象建立了统一的模型,实现了对火焰、气泡等化学实验现象的动态模拟。实验证明,该方法能有效地提高虚拟实验场景的生动性和逼真性。     

微粒群算法中粒子运动稳定性分析

在研究微粒群算法是否收敛时,粒子运动稳定是微粒群算法收敛的前提条件,在分析粒子运动稳定性时,大多数文献假定微粒群只有单个粒子,最优粒子位置和局部最优粒子位置固定不动,并且忽略粒子运动的随机性,这些假定忽视了粒子算法中粒子运动的本质.首先从评估函数出发,考虑到粒子间的交换性,给出了吸引位置存在的证明,然后利用随机过程理论对粒子的运动进行分析,证明了最优粒子的位置序列是不断靠近吸引位置,最后考虑粒子运动的随机性,利用时变差分系统理论,构造李亚普诺夫能量函数,得到了微粒群中任意粒子运动稳定的条件.