什么是计算材料科学？

计算材料科学是一门多领域学科，旨在于基础研究和产品设计中实现更高效的材料发现、材料设计、失效表征和材料建模。它包括一套方法论，使工程师能够研究材料行为和材料属性，例如机械、热和电磁属性。

除了能够了解新材料设计之外，计算材料科学还通过跨学科研究实现了知识传递与共享。目前，计算材料科学的进步使更多的工业行业能够设计更高效的材料系统和更高性能的产品，并且无需多轮原型设计。

计算方法被广泛应用于化学和材料科学研发领域，用于包括高级材料、复合材料（陶瓷、碳和聚合物复合材料）以及其他固态材料。计算材料科学的应用还扩展到了许多技术领域，包括能源生产和半导体。

如今，计算材料科学正随着计算能力和仿真软件的进步而不断发展。

过去几年中，最显著的趋势之一（现在已成为计算材料研究中的一项重要特性），是与工艺建模相结合，以及研究制造流程如何影响材料的属性。随着越来越多的企业采用数字制造，计算材料科学方法可提供更多的功能来了解和改进这些流程。

近年来，另一个被广泛开发和使用的领域是多尺度建模，它将计算和工程技术结合用于预测材料属性和材料行为，并在从原子层级到宏观层级的多个长度尺度上实现优化。这已成为了材料设计过程中的一种常用仿真方法，并且正在与透射电子显微镜（TEM）和扫描电子显微镜（SEM）等实验表征技术相结合，以进一步推动从纳米级起至更高尺度的材料设计。

在软件方面，与当今许多领域一样，当前最大的趋势之一就是人工智能（AI）。不同的AI算法可用于在获得相关仿真（和实验）数据输入时，更好地预测和优化材料属性和工艺。该工具开始在计算材料科学和材料信息学领域中日趋成熟，其中，机器学习算法可用于预测材料属性并提高材料开发效率。

计算材料科学可用于了解较小长度尺度的材料的结构和属性，包括原子层级和纳米层级。

除了对材料本身进行建模外，通过高通量计算筛选能力，还可以从大型数据库中获取尚未制造的材料的已知属性——根据其成分和晶体结构，以确定具有特定应用理想属性的材料/材料结构。潜在的候选材料往往需要满足多项性能要求，而该方法通常采取逐项性能筛选的策略；随着依次评估各项性能，潜在适用材料的范围将被逐步缩小。这样，就无需通过试错实验方法来找到最佳匹配结果，从而节省时间和精力，并加速材料研发。但是，这些仿真的计算成本高昂，需要大量时间或具有高处理能力的计算机（或两者同时满足）。

许多计算建模方法在原子层级仿真，并在此基础上发展出多种面向特定材料与应用需求的改进方法。在所有方法中，密度泛函理论（DFT）、分子动力学（MD）仿真和蒙特卡罗仿真最为常见：

• 密度泛函理论（DFT）：DFT是一种根据电子密度对材料内部电子行为方式进行仿真的量子力学模型。它是一种最广泛使用的电子结构方法，可用于推断化学和能量属性——预测材料的基态属性（原子的最低能量状态）和材料的力学性能。
• 分子动力学（MD）：MD是一种基于物理的模型，可预测仿真中每个原子的行为方式以及与其他原子的相互作用，并帮助了解原子随时间变化的物理移动方式。原子的位置和应力可用于预测材料属性，MD仿真正在集成机器学习的能力，以提高其准确性并降低仿真的计算成本。
• 蒙特卡罗（MC）：蒙特卡罗仿真是一种使用重复随机采样预测结果几率的计算算法。它是一款基于概率的工具，可对粒子相互作用和复杂系统进行仿真。

许多计算工具还可用于在更大尺度上预测材料性能，覆盖多个层级，而不仅仅局限于原子尺度。利用这些多尺度建模方法，可查看材料的宏观属性（机械、电磁等），研究微观结构，并查看材料在极端条件下的性能表现（尤其是在条件严苛的应用中）。

更大尺度的建模方法属于连续体层级建模的范畴，并利用在较小分子尺度上获得的信息来建立与较大材料系统的连接。这种顺序方法允许在原子级别进行更精确但计算成本更高的建模，然后在基本原理到位后，再进行计算强度较低的微观尺度建模。

许多计算工具可用于完整材料系统建模，一些常见工具包括有限元法（FEM）、相场法以及相图和热力学计算耦合（CALPHAD）方法。

• 有限元法（FEM）：FEM是一种基于数值的仿真，它使用微分方程将复杂材料系统分割成较小的单元网格，并且可以单独研究每个“单元”。了解每个单元的行为方式，使工程师能够了解材料整体在特定条件下的性能表现。FEM可用于执行材料的结构分析，以及研究材料的质量传输、流体流动和电磁属性。FEM的结果可通过有限元分析（FEA）进行解读。
• 相场仿真：相场模型是用于求解材料界面问题的数学模型。它们通常用于对材料的凝固和界面动力学进行建模，并用于研究断裂力学和脆性等机械属性。它们还可用于构建多相模型，根据特定参数（例如晶体方向或特定相位）检查材料的微结构，并研究具有多个热力学相位的材料的属性。
• CALPHAD：这是一种通过生成相图来预测材料在不同温度和化学成分下的相位稳定性的模型。这些模型基于材料各相的热力学属性开展仿真，常用于更好地了解材料在不同条件下的行为。

与所有仿真或计算方法一样，使用计算材料科学方法也有利有弊。根据所选择的工具集，其利弊也可能有所不同，毕竟没有一种仿真方法能够完美适合所有材料。可选择的计算工具集各不相同，不过，也存在一些共通的优点和缺点。

计算材料科学的机遇

• 通过用针对性的仿真取代试错方法，减少产品周期早期阶段对广泛实验开发（材料合成和测试）的需求。
• 深入研究难以通过实验实现的高度特异性属性、工艺、基本机制、材料环境和应用场景。
• 有助于弥合基础材料科学与其他行业和应用领域之间的差距。
• 赋能许多行业更好地了解材料。
• 帮助最终用户打破常规思维，将材料作为设计参数，从而开发更复杂的材料。

计算材料科学的局限性

• 仿真获得的有关材料结构及其属性关系的信息有时过于宽泛，而在实验中，大多数属性和材料参数通常可以量化为具体值。
• 由于某些机制的复杂性，需要进行实验，才能对材料行为有正确的了解。仅通过计算很难捕获失效和损伤等现象。
• 仿真会受到可用计算能力的限制，从而导致仿真时间较长。

计算材料科学的挑战

• 投资回报率（ROI）尚不明确，因为很难针对特定案例开发计算科学方法。
• 过程成本高昂、十分耗时，只有能够重复使用时才有优势。
• 通常需要特定的跨学科专业知识，才能充分利用计算模型的全部优势。

如前所述，AI算法在计算材料科学中的应用已变得不足为奇，但AI究竟如何为材料工程和机械工程领域的工程师提供帮助呢？

AI在原子到微观层面得到了更多的应用，并有助于改进仿真软件的预测功能，以便识别更准确的材料属性。机器学习还能创建与DFT相似的精度，从而对MD仿真产生重大影响（DFT精度通常更高）。其他AI应用也方兴未艾，例如自动表征分析、自动驾驶实验室、流程优化和多尺度建模。

商业AI技术的快速发展催生了许多可选方案，而如今AI的使用正在提高材料科学信息的可访问性。AI在计算材料科学中的应用仍处于过渡阶段，在出现以下两种情况时，很可能需要在更多工具之间建立更广泛的集成：

• 从技术角度看，有必要使用它。
• 材料科学界在更多材料设计领域使用AI时，更具成本效益。

新材料正在变得越来越复杂，以实现先进功能和特性，因此，在各种材料设计阶段最大限度地利用所有可用工具变得比以往任何时候都重要。

新思科技旗下Ansys可在宏观层面提供帮助，提供面向材料科学家的一系列仿真工具，帮助您对材料进行多尺度仿真。需要注意的是，在对材料系统的结构和属性进行仿真时，不存在一种通用的方法。根据不同的研究材料和应用，可以使用广泛的仿真工具组合，包括从Ansys使用的内部工具到基于Python的方法。

比如，以下是一些在材料设计阶段可以使用的Ansys工具：

• Ansys LS-DYNA非线性动力学结构仿真软件：LS-DYNA软件可用于提供将微观尺度与宏观尺度相结合的多尺度仿真。
• Ansys Materials Designer工具：Materials Designer工具可用于探索材料网络并查看微观结构。该工具还为均质化研究提供了原生插件和用户友好型前端。
• Ansys Granta材料信息、选择和数据管理产品系列：您可以在设计流程中使用Granta软件来管理材料数据，其支持各种模型。Granta AI插件还可用于改进数据管理和支持。
• Ansys Minerva仿真流程和数据管理软件：Minerva软件可提供安全的仿真和流程数据，以确保在整个材料设计流程中创建的所有仿真和数据都具有可追溯性。
• Ansys Mechanical结构有限元分析软件：通过Mechanical软件，可以使用晶体塑性模型和MAPDL进行多尺度仿真，将微观尺度与宏观尺度相结合。在测试具有不同相位的代表性体积单元（RVE）时，可以通过多点约束（MPC）进行周期性边界仿真。

我们将利用Ansys材料和仿真工程师的专业知识，针对您的材料设计流程需求量身定制方法。如欲了解您的材料系统的最佳工具组合，请联系我们的工程团队，以获得定制的仿真解决方案。

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