HT-Launchpad——高通量计算工具
High Throughput Flowchart Calculations
High-throughout calculations are changing our way to perform materials modeling. It is like replacing a single tree by a forest.’
MedeA HT-Launchpad能够使用仅一个计算流程对批量结构实现高通量计算。输入结构可以是晶体、无定形结构、聚合物、单个分子、液体单相或多相混合物。输出结果收集在列表中,便于在 MedeA或表格中进行分析。MedeA中的HT-Descriptors模块和相关工具扩展了HT-Launchpad的功能,使您能够对同一数据集创建描述符,实现对无法直接计算的性质进行分析。
MedeA HT-Launchpad特别适合执行复杂的计算流程,包括从头算、半经验量子力学和力场方法以及模型构建步骤,例如系统地替换原子或逐渐改变温度范围和压力值。MedeA HT Launchpad提供了多种实用工具,包括从MedeA InfoMaticA数据库或轨迹创建结构列表、构建组合库、存储结构和高通量计算结果以及排序和删除重复数据。
High-throughout flowchart calculations with MedeA HT-Launchpad.
功能特点:
• 高效探索许多变量设计,例如化学成分、应变、温度和压力
• 通过访问大量系统化的结构和特性数据集,更快地解决材料问题
• 具有统计学意义的结果,尤其对于无定形系统和聚合物,全面采样对于从模拟中获得可靠的性质至关重要
• 在单个工作流程图中直接组合不同的计算方法
使用方法:
MedeA HT-Launchpad(HT 代表“high-throughout”,意为高通量)使用结构列表作为主要输入。结构列表的示例如图所示。
Example of a structure list of Mg-containing compounds. The structures are selected from the databases using the search capabilities of MedeA InfoMaticA, and are exported to a structure list with a few mouse-clicks.
上图将使用MedeA InfoMaticA搜索后获得的一组所需结构保存在结构数据库中来创建结构列表。对于无定形聚合物材料,可采用MedeA Amorphous Materials Builder进行无定型结构的批量创建。对于单个分子,可结合SMILES命名法则采用MedeA Molecular Builer进行分子结构的批量创建,同时,还可以结合MedeA Conformers搜索。结构列表也支持通过之前的计算结果导入结构来创建,包括从头分子动力学(VASP)或经典分子动力学(LAMMPS)模拟的轨迹。
MedeA HT-Launchpad的核心操作由 MedeA Flowcharts中的“For Each Structure”模块调用。结构列表作为主要输入,流程图可以是简单的一步计算或复杂的模拟流程,例如使用MedeA VASP计算弹性系数或使用MedeA LAMMPS的经典分子动力学计算液体密度对温度的函数。每个结构的计算结果和相关性质可以写入表格中或直接添加到结构列表中。
举例:聚合物弹性性能的计算。下图说明了聚苯乙烯的这种能力。对弹性模量进行一次或多次计算会导致弹性模量值分散在1.8 GPa 到3.8 GPa之间。调用MedeA HT-Launchpad,并使用单一流程执行100多次计算,可以进行Hill-Walpole分析,将范围缩小到3.13-3.18 GPa。该结果与1979年Kleiner报道的3.11+/- 0.07 GPa的实验值非常吻合。这就是使用MedeA HT-Launchpad 进行高通量计算的价值,它使用户能够获得具有统计意义且高度准确的结果。
Computation of the tensile modulus of atactic polystyrene using MedeA HT-Launchpad for accurate statistical sampling. In this case, the elastic coefficients of 108 polymer configurations have been computed and analyzed using the Hill-Walpole method. The result is a narrow bracket as indicated in blue, in excellent agreement with the experiment.
所需模块:
• MedeA Environment
推荐模块:
• MedeA HT-Descriptors