计算材料学基础培训课件

计算材料学基础培训课件第一章计算材料学导论计算材料学的定义发展历程回顾课程目标与路径计算材料学是利用计算机模拟和理论计算从20世纪60年代密度泛函理论的提出，到本课程旨在系统介绍计算材料学的基本理方法研究材料结构、性能与制备过程的交21世纪高性能计算的普及，计算材料学经论、方法与软件工具，培养学员从理论到叉学科，它将物理学、化学、数学与计算历了从理论探索到工程应用的跨越式发实践的综合能力，为从事材料计算研究与科学深度融合，为材料设计提供了全新的展，如今已成为材料研发不可或缺的工应用奠定坚实基础研究范式具计算材料学的三大支柱理论分析计算模拟实验观测建立材料行为的数学模型和物理方程，从基利用计算机求解复杂方程，模拟材料在不同条通过先进表征手段验证理论预测和计算结本原理出发预测材料性质理论分析为计算件下的行为计算模拟弥补了实验的时空尺度果，为模型优化提供反馈实验是检验真理和实验提供指导框架限制的唯一标准•量子力学基础理论•第一性原理计算•微观结构表征•统计热力学模型•分子动力学模拟•性能测试验证•连续介质力学•多尺度建模方法•数据反馈优化计算材料学多尺度模拟体系计算材料学的核心优势在于多尺度建模能力，能够跨越从飞秒到年、从埃米到米的时空尺度图中展示了从量子尺度的电子结构，到原子尺度的分子动力学，再到介观尺度的组织演变，最终到宏观尺度的工程性能预测的完整模拟链条量子尺度电子结构与化学键原子尺度分子行为与缺陷介观尺度相变与组织演化宏观尺度工程性能预测第二章多尺度计算框架与基本方法0102纳米尺度第一性原理计算微观尺度分子动力学模拟基于量子力学的密度泛函理论（DFT），从电子层面计算材料的基本性质，包通过求解牛顿运动方程追踪原子运动轨迹，模拟材料的动力学行为和热力学括电子结构、能带、态密度等，适用于原子数量在数百以内的体系性质，可处理百万级原子体系，时间尺度达纳秒级0304介观尺度相场与蒙特卡罗宏观尺度有限元方法采用连续场变量描述材料组织演变，或通过随机采样方法研究统计平衡态，将连续体离散为有限单元，求解偏微分方程组，模拟材料的力学、热学、电适用于研究相变、再结晶等微观组织演化过程磁等宏观性能，广泛应用于工程结构分析第一性原理计算核心理论密度泛函理论（DFT）DFT是当代材料计算的基石，其核心思想是用电子密度代替复杂的多体波函数来描述体系基态性质这一理论突破使得精确计算复杂材料的电子结构成为可能Kohn-Sham方程通过引入虚拟的无相互作用参考体系，将复杂的多体问题转化为可解的单电子方程组，交换关联能泛函是理论的关键近似周期性边界条件利用晶体的周期性对称，采用Bloch定理将无限体系转化为原胞计算，大幅降低计算量同时保持精度计算精度DFT能够达到实验误差范围内的精度，晶格常数误差通常小于2%，能量误差约

0.1eV/atom软件第一性原理计算的利器VASPVienna Abinitio SimulationPackage（VASP）是国际上最广泛使用的第一性原理计算软件之一，采用投影缀加波（PAW）方法和平面波基组，能够高效精确地计算材料的电子结构和性质结构输入自洽计算准备POSCAR文件定义晶体结构，设置INCAR参数控制计算流迭代求解Kohn-Sham方程直至电子密度收敛，获得基态能量和程，选择合适的POTCAR赝势文件电荷密度分布1234结构优化性质分析通过离子弛豫找到体系的稳定结构，优化晶格参数和原子位置，计算能带结构、态密度、光学性质等，提取物理化学信息指导材直至力和应力收敛料设计典型计算案例硅的能带结构计算过渡金属氧化物催化反应路径通过VASP计算得到硅的间接带隙为

1.17eV，与实验值计算钛酸钡的铁电性质，准确预测了自发极化强度和相

1.12eV高度吻合，验证了计算方法的可靠性变温度，为压电陶瓷设计提供理论支撑计算实例可视化VASP上图展示了典型的VASP计算结果左侧是能带结构图，显示了电子能量随k空间的变化，可直接读取带隙信息；右侧是态密度分布，揭示了不同能级电子的占据情况分子动力学模拟基础MD模拟的基本原理分子动力学（MD）通过数值积分牛顿运动方程，追踪系统中每个原子的运动轨迹，从而获得材料的微观动力学信息和宏观统计性质经典力场的作用力场定义了原子间相互作用势能函数，常用的力场包括Lennard-Jones势、嵌入原子势（EAM）、Tersoff势等，不同力场适用于不同材料体系时间尺度限制空间尺度限制与第一性原理对比典型MD模拟的时间步长为飞秒级（10⁻¹⁵秒），总模拟时经典MD可模拟百万至亿级原子体系，空间尺度达到微米量MD牺牲了电子层面的精度换取更大的时空尺度，适合研究间受计算资源限制通常在纳秒到微秒量级，对于慢过程需级对于更大尺度问题，需要采用粗粒化方法或与连续介材料的动力学过程、相变行为和力学性能，而VASP等第一要采用加速算法质方法耦合性原理方法更关注电子结构和化学反应模拟典型案例分析MD金属中的空位扩散高温力学性能预测模拟与实验的验证通过MD模拟研究铝合金中空位的形成能和迁模拟镍基高温合金在极端温度下的拉伸变形过将MD计算的弹性模量、热膨胀系数等与实验移能垒，计算得到的扩散系数与实验测量值吻程，观察位错的萌生、运动和交互作用，预测数据对比，验证力场参数的准确性对于复杂合良好，揭示了温度和应力对扩散行为的影响材料的屈服强度和蠕变行为，为耐热材料设计体系，需要结合透射电镜、X射线衍射等实验机制提供依据手段验证模拟结果介观尺度模拟方法蒙特卡罗方法相场模型Monte Carlo（MC）方法基于统计采样原理，通过随机生成大量构型并计算其配分函数权重，获得系统的热力学平衡态性质Phase-Field方法用连续的序参量场描述材料的相界面和微观组织，通过求解Cahn-Hilliard方程或Allen-Cahn方程模拟组织演化动力学Metropolis算法典型应用场景按照Boltzmann分布接受或拒绝新构型，保证采样收敛到正则系综广泛应用于合金有序-无序转变、吸附等温线计算等问题相场模型擅长模拟枝晶生长、再结晶、相分离等介观过程，能够自然描述复杂的拓扑变化而无需显式追踪界面宏观有限元法（）FEM有限元法是求解偏微分方程边值问题的强大数值工具，将连续体离散为有限个单元，通过变分原理将微分方程转化为代数方程组求解FEM是工程分析中应用最广泛的计算方法局部近似几何离散在单元内用简单函数插值场变量将计算域划分为三角形、四面体等有限单元总体装配组装全局刚度矩阵和载荷向量结果后处理计算应力应变并进行可视化分析求解方程应用边界条件求解线性方程组力学分析热传导软件工具静力学、动力学、屈曲分析，预测结构强度和变形，优稳态和瞬态热分析，温度场分布计算，热应力耦合分化设计方案析第三章计算材料学软件工具实操VASP Gaussian第一性原理计算的行业标准，擅长周期性体系的电子结构计算，支持多种交量子化学计算的经典软件，特别适合分子体系、激发态、光谱计算，提供丰换关联泛函和赝势类型，广泛应用于固体材料研究富的后处理分析工具和可视化界面LAMMPS FreeFEM++大规模原子/分子并行模拟器，支持众多力场和集成方法，可模拟固体、液开源有限元求解器，采用变分形式描述偏微分方程，内置自动网格生成和自体、软物质等多种体系的动力学行为适应细化功能，适合多物理场耦合问题软件选择策略根据研究对象的尺度、精度要求和计算资源选择合适的软件工具对于电子结构敏感的问题选用第一性原理方法；需要模拟大规模体系的动力学过程时采用MD；工程尺度的结构分析则依赖FEM掌握多种工具并能灵活组合使用是计算材料学研究者的核心竞争力系统基础与计算环境Linux为什么需要Linux？几乎所有的高性能计算集群都运行Linux操作系统，掌握Linux命令行操作是进行大规模材料计算的必备技能Linux提供了强大的脚本功能和进程管理能力常用命令精选#文件操作ls-lh#列出文件详细信息cd dirname#切换目录cp-r srcdst#递归复制目录mv oldnew#移动或重命名#作业管理qsub job.sh#提交PBS作业qstat-u user#查看作业状态qdel jobid#删除作业#文本处理grep keywordfile#搜索文本awk{print$1}file#提取列sed s/old/new/g file#替换文本学习建议通过实际操作掌握命令，建议在虚拟机或本地Linux环境中练习基本命令，熟悉文件系统结构和权限管理高性能计算平台高性能计算集群架构01登录节点用户SSH连接的入口，用于编辑文件、准备输入、提交作业，禁止在登录节点运行计算密集型任务02计算节点实际执行计算任务的服务器，配备多核CPU和大容量内存，通过作业调度系统分配给用户使用03存储系统并行文件系统（如Lustre）提供高速数据访问，定期备份保证数据安全，注意配额限制04作业调度根据资源需求和优先级智能调度作业，保证计算资源的高效利用和公平分配第四章量子化学计算方法量子化学计算专注于分子体系的电子结构，在材料设计中主要用于研究小分子催化剂、有机功能材料、药物分子等与固体物理方法相比，量子化学更关注化学键的本质和反应机理理论方法体系Gaussian软件特色Hartree-Fock（HF）最基础的自洽场Gaussian是量子化学计算的标准软件，方法，忽略电子相关效应提供从头算、DFT、半经验等多层次理论方法，支持几何优化、频率分析、激发后HF方法MP

2、CCSDT等高精度方法考虑电子相关态计算、NMR/IR谱模拟等功能DFT方法B3LYP、PBE0等杂化泛函平其友好的检查点文件机制和丰富的关键衡精度和效率词系统使复杂计算流程的设计变得简半经验方法PM

6、AM1适用于大分子单配合GaussView图形界面，可以方便初步筛选地搭建分子、设置计算参数和可视化结果量子化学计算实战案例小分子催化剂设计电池材料电子转移计算与实验的验证以钌配合物催化剂为例，模拟锂离子电池正极材料通过Gaussian计算不同配中的氧化还原反应，计算体取代基对催化活性的影锂离子嵌入脱出过程的能响优化配合物几何结量变化和电子转移路径构，计算配位键的键级和通过分析反应坐标上的能电荷分布，分析前线轨道量剖面，确定限速步骤和能级，筛选出催化活性最活化能，为提高电池充放优的配体组合计算得到电速率提供分子层面的设的反应能垒与实验测定的计思路结合Marcus理转化频率呈现良好的线性论，预测电子转移速率常关系，验证了计算方法的数预测能力第五章人工智能与计算材料学赋能材料设计AI人工智能正在引发材料科学研究范式的革命传统的试错法研发周期长、成本高，而机器学习能够从海量数据中学习材料结构-性能关系的复杂模式，实现材料性能的快速预测和逆向设计深度学习主动学习生成式模型卷积神经网络识别材料微观组织特征，图神经网智能采样最有价值的计算点，用最少的DFT计算获VAE、GAN等生成模型创造前所未有的材料结络直接处理原子结构图，循环神经网络预测材料取最大信息量，大幅提高材料筛选效率构，突破人类经验的局限，发现反直觉的高性能动力学演化材料成功案例挑战与展望Google DeepMind的GNoME项目发现了220万种新晶体结构；MIT利用机器学习在3天内筛选出强效抗生素；清华大学团队用AI设计出高熵合金材料设计实操训练AI特征工程数据集构建将原子结构转化为机器可学习的特征向量物理特征原子半径、电负性、价电子数等几何特收集或生成材料结构与性能数据常用数据库Materials Project（15万+材料）、OQMD、征径向分布函数、角分布函数拓扑特征晶体图的邻接矩阵、键连接性AFLOW数据清洗去除重复、异常值，标准化格式数据增强对称操作扩充结构多样性性能评估模型训练回归任务MAE、RMSE、R²评估预测精度分类任务准确率、F1分数、ROC曲线交叉验证确选择合适的算法简单问题用随机森林、梯度提升；复杂结构用图神经网络划分训练集、验证保模型泛化能力外部数据集测试模型鲁棒性集、测试集（8:1:1）超参数优化网格搜索或贝叶斯优化推荐工具与资源开源框架Python生态在线平台MEGNet材料图网络PyTorch/TensorFlow深度学习Citrine Platform材料信息学SchNet连续滤波卷积Scikit-learn传统机器学习NOMAD数据共享CGCNN晶体图卷积Pymatgen材料结构操作Matminer特征提取库ASE原子模拟环境第六章多尺度模拟综合案例多尺度模拟的核心思想是将不同尺度的方法有机结合，从微观结构出发逐级传递信息，最终预测宏观性能这种方法能够建立材料成分-工艺-组织-性能的定量关系，是材料集成计算的典范电子结构原子动力学DFT计算材料的基本物性参数弹性常数、扩散系数、界面能等，为上层模拟提供MD模拟材料的微观行为缺陷演化、相变动力学、力学响应，验证和补充DFT结输入果组织演化工程性能相场或MC方法模拟晶粒生长、析出相形成等介观过程，连接原子尺度与宏观性能FEM计算宏观力学、热学性能，结合微观组织信息建立多尺度本构关系信息传递策略计算材料学在新能源材料中的应用氢燃料电池催化剂锂电池电极材料通过DFT筛选Pt合金催化剂，计算氧还原反应模拟锂离子在正负极材料中的扩散路径和嵌入（ORR）的吸附能和反应能垒，寻找活性高、能，预测电池的能量密度和功率密度相场模稳定性好、成本低的替代材料成功预测了拟揭示了充放电过程中的相变机制和应力演PtNi、PtCo等合金的优异性能，已在实验中得化，指导材料微观结构优化，延长电池寿命到验证碳捕集材料设计利用分子模拟筛选MOF、沸石等多孔材料的CO₂吸附性能，计算吸附热和选择性通过高通量计算在数十万候选结构中快速定位高性能材料，为应对气候变化提供技术支撑10X70%50+研发加速成本降低新材料发现计算筛选使新材料发现周期缩短减少盲目实验试错，显著降低研近年来计算预测并实验验证的新一个数量级发投入能源材料新能源材料模拟成果展示上述图片展示了计算材料学在新能源领域的典型研究成果燃料电池Pt合金催化剂的原子结构与活性位点、锂离子电池中锂的扩散路径和能垒计算、MOF材料对CO₂的吸附行为模拟、固态电解质的离子传导机制研究催化剂设计亮点电池材料突破通过调控合金成分和表面结构，将ORR活性提升至纯Pt的3-5倍，同时降低贵发现了新型高容量正极材料，理论比容量超过300mAh/g相场模拟优化了颗金属用量50%以上计算预测的最优成分比与实验结果高度一致粒形貌，抑制了充放电过程中的体积膨胀，提高了循环稳定性计算材料学的挑战与未来当前面临的挑战精度与效率的矛盾高精度计算耗时长，快速方法精度不足尺度耦合难题不同尺度方法间信息传递存在理论和技术障碍复杂体系建模缺陷、界面、非晶等无序体系模拟困难激发态性质光电功能材料涉及的激发态计算成本极高AI加速量子计算神经网络势能面替代DFT，机器学习加速结构搜索，强化学习优化计算流程利用量子比特的叠加态和纠缠特性，有望实现指数级加速，解决经典计算机无法处理的强关联体系材料基因组高通量计算与数据库建设，积累海量材料数据，支撑机器学习模型训练计算材料学领军人物与团队田子奇博士国际知名机构清华大学材料学院教授，长期从事计算材料学研究，在MIT Materials Project全球最大的材料数据库多尺度模拟方法、高温合金设计等方向取得重要成果NREL新能源材料计算中心主持开发了系列材料计算软件，发表高水平论文百余Max PlanckInstitute理论与计算物理化学篇CECAM欧洲计算材料中心其团队在相场模拟、第一性原理计算与机器学习相结合等方面具有特色，培养了大批优秀的计算材料学人才，为我国材料计算领域发展做出重要贡献代表性成果12高通量筛选新材料预测MaterialsProject计算了超过15万种材料的性质，公成功预测并实验合成了多种超硬材料、拓扑绝缘体等开数据推动了全球材料研究新型功能材料3方法创新课程学习建议与资源推荐经典教材在线课程开源软件•《Electronic Structure》Richard Martin——DFT权威教•MIT OpenCourseWare固体材料热力学与动力学•Quantum ESPRESSO第一性原理开源平台材•Coursera材料科学与工程导论•LAMMPS分子动力学开源代码•《Computer Simulationof Liquids》AllenTildesley—•CECAM Tutorial各类计算方法的视频教程•ASE原子模拟环境Python库—MD圣经•清华学堂在线计算材料学前沿讲座系列•Pymatgen材料分析Python工具包•《Density FunctionalTheory》ShollSteckel——入门友好•《计算材料学基础》田子奇等——中文精品教材学习路径建议基础阶段软件实践掌握量子力学、统计物理、固体物理基础知识，学习Linux操作和Python编程跟随教程完成典型案例计算，掌握VASP、Gaussian等常用软件的操作124方法学习项目训练系统学习DFT、MD等主要计算方法的原理，理解各方法的适用范围和局限性计算材料学项目实践训练设计计算实验的基本流程明确科学问题确定研究目标和待解决的关键问题，调研文献了解研究现状，提出清晰的研究假设选择计算方法根据问题的尺度、精度需求和计算资源，选择合适的理论方法和软件工具建立计算模型构建原子/分子结构模型，设置合理的边界条件和计算参数，进行收敛性测试执行计算任务在高性能计算平台上提交作业，监控计算进程，处理可能出现的错误分析结果提取关键物理量，绘制图表，与理论预测和实验数据对比，得出科学结论撰写报告系统整理研究过程和结果，撰写规范的学术报告或论文，清晰表达研究价值项目案例一项目案例二团队协作要点钙钛矿太阳能电池材料筛选利用高通量DFT计算筛选具有合适带隙和高稳定性的合金相图计算结合第一性原理和相场方法，计算二元或三元合金的相图，预测计算项目通常需要团队合作，明确分工、定期交流、共享数据是成功的关键培钙钛矿材料，预测其光电转换效率，为实验合成提供候选材料不同温度和成分下的平衡相组成，指导合金设计养良好的科研素养和学术规范意识同样重要课程总结与知识体系回顾核心知识点梳理理论基础量子力学、密度泛函理论、统计热力学多尺度方法第一性原理、分子动力学、相场模型、有限元软件工具VASP、Gaussian、LAMMPS等的原理与操作实践技能Linux环境、高性能计算、数据分析与可视化前沿方向机器学习辅助材料设计、量子计算应用前沿探索12多尺度集成3专业软件应用4计算方法原理5物理化学数学基础计算材料学知识体系全景图上述两图系统展示了计算材料学的完整知识架构从基础理论到计算方法,从软件工具到应用领域,从数据处理到结果分析,构成了一个有机的知识网络理论基础计算方法量子力学、统计物理、连续介质力学为计算多尺度模拟方法覆盖从电子到宏观的全部尺提供坚实的理论支撑度范围前沿发展软件工具量子计算、AI赋能代表计算材料学的未来商业和开源软件为研究者提供强大的计算方向平台应用领域数据科学能源、催化、电子、结构等领域广泛应用计机器学习与大数据技术开辟材料研究新范式算设计这个知识体系是动态发展的,新的理论、方法和工具不断涌现保持学习热情,关注学科前沿,才能在计算材料学领域持续进步互动问答与经验分享常见问题解答Q:没有编程基础能学好计算材料学吗Q:计算结果与实验不符怎么办Q:如何选择合适的计算方法A:首先检查计算参数设置是否合理,模型是否A:根据研究对象的尺度、所需精度、计算资A:可以的建议从Python基础开始学习,掌握正确其次考虑计算方法的适用性和精度限源和研究目的综合考虑一般来说,电子结构基本的脚本编写和数据处理技能很多软件制也可能是实验测量存在误差需要具体问题用DFT,大规模动力学用MD,介观演化用提供图形界面,降低了使用门槛编程能力会问题具体分析相场,宏观力学用FEM在实践中逐步提升学习心得分享理论与实践并重文献阅读习惯交流协作重要性不要只停留在理论学习,要多动手实践从简单案养成定期阅读顶级期刊论文的习惯,了解领域最新积极参加学术会议和研讨会,与同行交流经验遇例开始,逐步挑战复杂问题每完成一个计算,都要进展和研究方法学习优秀论文的研究思路和表达到问题及时向导师和同学请教,团队合作能事半功思考结果的物理意义方式倍计算材料学是一个需要持续学习和实践的领域,保持好奇心和探索精神,不断积累经验,就能在这个充满挑战和机遇的领域取得成功致谢与展望携手共创材料科学的未来计算材料学作为21世纪材料科学的重要支柱,正在深刻改变着材料研发的模式和效率从基础理论到工程应用,从传统材料到新型功能材料,计算模拟都发挥着不可替代的作用助力科技创新持续学习探索推动学科发展计算材料学缩短了材料研发周期,降低了试错成本,这个领域发展日新月异,新的理论、方法和工具层我们正处在计算材料学大发展的时代,量子计算、加速了科技创新进程在航空航天、新能源、信出不穷保持学习热情,关注前沿动态,不断更新知人工智能等新技术的融合将带来革命性突破让息技术等战略领域,计算设计的材料正在发挥关键识储备,是每位计算材料学研究者的必修课我们共同努力,为材料科学的繁荣发展贡献力量!作用计算材料学不仅是一种研究工具,更是一种思维方式它教会我们用定量的、系统的方法认识材料世界,从微观本质理解宏观现象感谢各位学员的积极参与和努力学习!希望本课程能够为你们打开计算材料学的大门,激发你们的研究热情未来的材料科学需要你们的智慧和创造力让我们携手并进,用计算的力量设计更优异的材料,为人类社会的可持续发展做出贡献!祝愿大家在计算材料学的道路上不断前行,收获丰硕成果!。