實驗測試系統
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Psylotest- 多尺度力學測試系統

 

 

Psylotest- 多尺度的動態材料特性分析系統 

      Psylotest- 多尺度的動態材料特性分析系統是以大量經

驗積累和簡單循環試錯為特征的“經驗尋優”方式,建立“實

驗-理論-計算-智能數據”集成和循環提升的系統研究模式,

理性開展材料研發,促進材料科學研究的創新。

    20世紀80年代以來,材料科學-物理學-計算科學的交叉

融合,發展了微觀-介觀-宏觀尺度,包括第一原理計算、分子

動力學和蒙特卡羅(Mont-Carlo)模擬、計算熱力學/動力學、微結構演變模擬、跨尺度材料模擬以及工程仿真等多種材料

和系統的計算方法。

 

 




Psylotest –第一性原理和分子動力學進行材料微觀力學仿真

第一性原理

   第一性原理計算原理上不依賴任何經驗參數,只需要知道構成微觀體系各元素的原子種類,直接通過求解薛定諤方程(Schr?dingerequation),即可合理預測材料體系的總能量、穩定性、電子結構和各種物理、化學性質。

分子力學

   分子力學,又叫力場方法(forcefield method),目前廣泛地用于計算分子的構象和能量。分子力學從本質上說上是能量最小值方法,即在原子間相互作用勢的作用下,通過改變粒子分布的幾何位型,以能量最小為判據,從而獲得體系的最佳結構

 

 

Psylotest - 分析中的概率算法

多尺度動態材料特性分析工具利用分子動力學在微觀尺度材

料科學層面對材料的力學特性進行分析,在宏觀尺度層面,

采用概率算法,進行材料的材料工程領域的模擬計算,從而

實現從材料的固體物理特性,到材料科學,到材料工程應用

的轉化。尤其是在提高當今復合材料特性分析精度中有重要

作用。

    多尺度動態材料特性分析工具的分析方法,可以較準確

的描述各種材料的宏觀物理特性,使材料仿真分析可以在工

程仿真、數字化實驗等應用中被廣泛應用,提高工程應用方

面精確性和驗證效率。

   



Psylotest - 蒙特卡洛動態模擬

蒙特卡洛算法

    蒙特卡洛也稱統計模擬方法,是二十世紀四十年代中期由于科學技術的發展和電子計算機的發明,而被提出的一種以概率統計理論為指導的一類非常重要的數值計算方法。是指使用隨機數(或更常見的偽隨機數)來解決很多計算問題的方法。蒙特卡洛方法的名字來源于摩納哥的一個城市蒙地卡洛,該城市以賭博業聞名,而蒙特卡洛方法正是以概率為基礎的方法。與它對應的是確定性算法。

工作過程

    蒙特卡洛方法的解題過程可以歸結為三個主要步驟:構造或描述概率過程;實現從已知概率分布抽樣,建立各種估計量。

(1)構造或描述概率過程

(2)實現從已知概率分布抽樣

(3)建立各種估計量