【Lammps】Zhou势函数拟合(python程序)

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【Lammps】Zhou势函数拟合(python程序)

Zhou合金势主要用于金属的分子动力学模拟 ,下面将主要对lammps自带程序生成相关合金势函数。

早期的Zhou势用Fortran编写,在使用之前需要进行对源代码进行编译,操作较为麻烦,后期lammps提供了一个python版本的Zhou势拟合程序。下面是官方对Zhou势函数拟合的说明文档。

https://github.com/lammps/lammps/blob/develop/tools/eam_database/README

EAM database tool

Fortran version (create.f) by Xiaowang Zhou (Sandia), xzhou at sandia.gov
with revisions by Lucas Hale lucas.hale at nist.gov from https://www.ctcms.nist.gov/potentials/entry/2004--Zhou-X-W-Johnson-R-A-Wadley-H-N-G--Al/

Python version (create_eam.py) by Germain Clavier germain.clavier at gmail.com

Most parameters based on this paper:

X. W. Zhou, R. A. Johnson, and H. N. G. Wadley, Phys. Rev. B, 69,
144113 (2004).

Parameters for Cr were taken from:
Lin Z B, Johnson R A and Zhigilei L V, Phys. Rev. B 77 214108 (2008)

This tool can be used to create an DYNAMO-formatted EAM
setfl file for alloy systems, using any combination
of the elements discussed in the paper and listed in
the EAM_code file, namely:

Cu, Ag, Au, Ni, Pd, Pt, Al, Pb, Fe, Mo, Ta, W, Mg, Co, Ti, Zr, Cr

WARNING: Please note that the parameter sets used here are all optimized
for the pure metals of the individual elements and that mixing rules will
be applied for creating the inter-element interactions.  Those are inferior
to models where the mixed terms were specifically optimized for particular
alloys.  Thus any potential files created with this tool should be used
with care and test calculations (e.g. on multiple binary mixtures) performed
to gauge the error.

Steps (create.f):

1) compile create.f -> a.out  (e.g. gfortran create.f)
2) edit the input file EAM.input to list 2 or more desired elements to include
3) a.out < EAM.input will create an *.eam.alloy potential file

Steps (create_eam.py):

Usage: create_eam.py [-h] [-n NAME [NAME ...]] [-nr NR] [-nrho NRHO]

options:
  -n NAME [NAME ...], --names NAME [NAME ...]
                        Element names
  -nr NR                Number of point in r space [default 2000]
  -nrho NRHO            Number of point in rho space [default 2000]

1) you must have numpy installed
2) run "python create_eam.py -n Ta Cu" with the list of desired elements
3) this will create an *.eam.alloy potential file

in DYNAMO or LAMMPS context the created file is referred to as a setfl file
  that can be used with the LAMMPS pair_style eam/alloy command

操作步骤

  1. 首先进入lammps源码中的 eam_database文件夹

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

文件夹中存在下述程序,其中 create_eam.py 就是我们需要的。

在这里插入图片描述

  1. 运行通过python运行 create_eam.py 程序。

语法如下所示:

Usage: create_eam.py [-h] [-n NAME [NAME ...]] [-nr NR] [-nrho NRHO]

options:
  -n NAME [NAME ...], --names NAME [NAME ...]
                        Element names
  -nr NR                Number of point in r space [default 2000]
  -nrho NRHO            Number of point in rho space [default 2000]

演示:运行如下命令:

python create_eam.py -n Al Mg Au

在这里插入图片描述

拟合好的势函数在eam_database文件夹中,打开如下图所示。

在这里插入图片描述

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为GPUMD生成势函数主要依赖于机器学习方法,特别是NEP(Neural Network Potential)框架。NEP是一种基于神经网络的机器学习势函数方法,能够通过学习第一性原理计算结果来构建高精度的势函数,从而在保证计算精度的同时显著提升计算效率。以下是基于GPUMD生成势函数的基本流程: ### 1. 准备训练数据 训练数据通常来自于第一性原理计算,例如密度泛函理论(DFT)计算。这些数据包括不同原子构型下的能量和力信息。对于分子动力学模拟而言,训练数据应覆盖目标体系可能经历的多种结构状态,以确保势函数在不同条件下的适用性[^1]。 ### 2. 构建神经网络模型 使用NEP方法构建神经网络模型,该模型将原子位置作为输入,并输出对应的能量和力。模型的结构和参数需要通过优化以最小化预测值与DFT计算结果之间的误差。GPUMD支持使用GPU加速神经网络的训练过程,从而提高训练效率[^1]。 ### 3. 训练与验证 利用准备好的训练数据对神经网络进行训练,并使用独立的验证集评估模型的泛化能力。训练过程中需要调整超参数,如学习率、网络层数和每层的神经元数量等,以获得最佳性能[^1]。 ### 4. 导出势函数文件 训练完成后,将神经网络模型导出为适用于GPUMD的势函数文件格式。GPUMD接受特定格式的输入文件,通常以`.in`为扩展名,其中包含了模拟所需的参数和势函数信息[^2]。 ### 5. 在GPUMD中使用势函数 将生成的势函数文件配置到GPUMD的输入文件中,设置相应的模拟参数(如温度、压力、步长等),然后运行模拟。GPUMD会调用该势函数进行分子动力学模拟,计算体系的能量和力,并更新原子位置[^2]。 以下是一个简单的GPUMD输入文件示例,展示了如何配置势函数: ```plaintext # Example GPUMD input file system { lattice cubic atom Si atom O basis 0.0 0.0 0.0 basis 0.5 0.5 0.5 } pair_style nep pair_coeff 1 1 Si_nep.txt pair_coeff 1 2 SiO_nep.txt pair_coeff 2 2 O_nep.txt neighbor 0.3 bin neigh_modify delay 5 minimize 1.0e-4 1.0e-6 1000 10000 run 1000 ``` 上述输入文件中,`pair_style nep`指定使用NEP势函数,`pair_coeff`定义了不同原子对之间的势函数文件路径。`minimize`和`run`分别用于能量最小化和分子动力学模拟的设置。 ### 6. 结果分析与优化 运行模拟后,分析输出结果,评估势函数的准确性。如果结果不理想,可以返回步骤1,增加训练数据或调整神经网络模型结构,进一步优化势函数。 ### 总结 通过上述流程,可以为GPUMD生成适用于特定体系的势函数。虽然由于训练数据量较少可能导致结果准确性有限,但随着训练数据的丰富和模型优化,势函数的精度将逐步提高。此外,结合第一性原理计算与机器学习的方法(如NEP)已成为当前分子动力学模拟中的前沿方向,具有广泛的应用前景[^3]。 ---
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