高通量计算筛选的材料设计接口应用软件

复合材料是由至少两种不同性质的材料组成. 基于此特点, 高通量计算和多尺度模拟方法和理念, 尤其适合于复合材料配方的理论设计. 为此, 我们研发了一个基于Materials Studio的支持复合材料配方设计的高通量计算和筛选的接口应用软件. 目前该软件主要支持Materials Studio中的Amorphous Cell和Forcite Plus两个计算模块, 通过模块接口的调用实现了高通量生成复合材料各种配方, 以及基于分子动力学的高通量自动流程计算和筛选. 与直接使用Materials Studio软件相比, 该软件具有“一键式、自动流程、高通量筛选” 等特点. 目前该软件已经实现了微观尺度的基于分子动力学模块Forcite Plus的自动流程筛选. 下一步我们将在此基础上, 开发出介观尺度上使用耗散粒子动力学方法的Mesocite模块接口, 实现跨尺度计算模拟和高通量自动流程筛选, 开展环氧树脂基复合材料的配方设计. 使用该软件的用户必须要有Materials Studio版权.     

SQS二元合金设计的高通量方法和技术研究

自2011年6月美国提出"材料基因组计划"以来,构建集成的高通量材料计算平台和数据库平台以加快新材料的研发已成为重要的基础性工作。高通量材料计算平台MatCloud提供了一个集成的材料自动流程计算框架,旨在为新材料的设计和计算提供一套通用的方法和技术。二元合金设计涉及到批量结构建模、结构筛选和性质计算问题,为了支持目前在合金设计中应用较广的特殊准随机结构SQS方法,研发了支持基于SQS二元合金设计的高通量自动流程计算相关算法和插件,并在MatCloud平台上进行了实现。该插件支持基于SQS的二元合金结构建模,高通量筛选和性质计算。实现了ZrxTi(1-x)合金弹性模量的自动流程计算,取得了预先设定的效果,提升了计算性能,从而帮助加快二元合金设计。     

基于高通量计算平台的晶体表面切割设计与实现

在进行晶体表面性质的理论研究时,周期性薄膜 (slab) 结构模型用在基于密度泛函理论的第一性原理计算中,用来模拟表面体系结构。本文详细描述了如何从一个晶体结构切割出指定晶面的周期性薄膜结构模型的算法,特别的,该算法能够为所切表面指定裸露原子。MatCloud 材料计算平台是一个国内自主研发的高通量材料计算平台,基于 MatCloud 平台,我们开发了晶体表面切割模块,实现了对晶体的低密勒指数表面建模。并将该模块与高通量表面吸附模块进行集成,为自动寻找所有可能的表面活性位点,以及不同吸附位点的晶体结构的高通量筛选和性质计算提供了初始模型。     

乳腺监测智能内衣的研究现状与发展趋势

阐述乳腺监测智能内衣的发展现状,分析乳腺生理信息的监测信号,介绍乳腺监测智能内衣的设计技术,包括信号监测点的选取、温湿度信号和血流量信号的监测,并从美观性、舒适性、方便性、可靠性方面,分析乳腺监测智能内衣在设计及应用中存在的问题。最后总结并展望乳腺监测智能内衣的发展趋势,对可穿戴智能服装的进一步研究提供一定参考。     

间隙尺的设计原理与应用研究

本文介绍了间隙尺的分类和设计原理,说明了各类间隙尺的特点和应用范围。给出了检校方法和使用方法,避免了间隙尺的错误设计和使用。     

基于生成对抗网络的乳腺癌病理图像可疑区域标记

本论文针对乳腺癌病理图像分析提出新的方法进行图像特征提取和可疑区域标记。由于深度神经网络,例如 VGG,GoogleNet,ResNet 等,均需要大量的标注样本才能完成训练,而医疗影像图像的标记成本很高,并不能为训练复杂的网络提供足够的训练数据。本论文借鉴生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN) 的思想,提出基于弱监督学习的病理图像可疑区域标记网络,首先利用少量有标记的病理图像数据来训练分类模型,即判断该图像是否是乳腺癌,然后通过融合该网络提取到的具有判别力的特征来对可疑区域进行标记。由本文提出的网络在已有的国外乳腺癌病理图像数据集上达到的平均准确率为 83.8%,比基于卷积神经网络 (Convolutional Neural Network,CNN) 的分类方法在准确率上分别高 3 个百分点,说明该网络提取到的特征具有更好的判别力,不仅能够提高分类模型的准确率,还更有助于对病理图像的可疑区域进行标记。     

基于 Web 的二元化合物结构推演自动流程实现

结构原型是通过任一定义的具有代表性的条件筛选出来的具有相同条件的结构类型。结构推演是一种理论上预测新化合物的方法。首先用特定元素替换大量的结构原型中的元素,得到很多化合物结构;然后,利用第一性原理对这些结构进行结构优化和能量计算,得到每个结构的能量值、形成焓等物理量;最终以形成焓为依据预测这些结构是否有可能形成稳定化合物。这一系列的处理和计算就是一次结构推演。结构推演是一种典型的高通量筛选,涉及到多通道,多任务,高并发的计算。MatCloud 材料计算平台是一个国内自主研发的高通量材料计算平台,其中一个主要功能就是实现了这些多通道,多任务,高并发作业的自动计算流程。为了更为有效及高效地开展结构推演,本论文的工作是在 MatCloud 材料计算平台已有的工作基础上,开发出一个基于 Web 的结构推演自动流程计算模块。     

基于高通量计算平台的过渡态搜索算法及自动流程实现

本文针对寻找反应过程中过渡态结构的问题,基于高通量计算平台设计并实现了一种过渡态搜索算法及其自动计算流程。实现了包括中间结构自动产生功能在内的过渡态搜索的自动流程计算,具体包括计算的准备文件产生、结构筛选、结果后处理等各个流程。同时,在整个自动计算过程中还引入自动纠错机制,可以实现自动根据错误类型实现对错误的恢复与处理功能,以提高过渡态搜索计算的可靠性。最后,本文进行了 H 原子在 Mg 晶体表面扩散的研究,将计算结果与文献数据进行了对照,以验证计算结果的合理性。