反应力

高压高温神经网络反应力场用于能量

分子动力学反应力场已使众多材料类别的研究成为可能。与电子结构计算相比，这些力场的计算成本低，并且可以模拟数百万个原子。然而，传统力场的准确性受到其功能形式的限制，阻碍了持续改进和完善。因此，我们开发了一种基于神经网络的反应原子间势，用于预测含能材料在极端条件下的机械、热和化学响应。训练集以自动迭代方法扩展，包括各种 CHNO 材料及其在环境和冲击载荷条件下的反应。这种新势在环境和冲击载荷条件下的爆炸性能、分解产物形成和振动光谱等各种特性方面，比目前最先进的力场具有更高的准确性。