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reaxff手册-SCM
2 reaxff输入3 2.1力场规范。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.2推荐的晶格大会。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.3平滑的势能表面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.4债券订单和距离截止。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.5非反应模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.6电荷平衡。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.6.1电荷约束。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.7原子应激（每种原子应力张量）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8
增强锂离子电池分子动力学模拟的REAXFF：一种交互式重新聚集协议
锂离子电池（LIB）已成为绿色经济过渡的重要技术，因为它们被广泛用于便携式电子，电动汽车和可再生能源系统中。固体电解质中相（SEI）是LIB的正确操作，性能和安全性的关键组成部分。SEI源于阳极 - 电解质界面的最初热量稳定性，所得的电解质还原产物通过形成电化学缓冲窗口稳定界面。本文旨在使第一个（但很重要）步骤，以增强广泛使用的反应力场（RAEXFF）的参数化，以确保对LIBS中SEI成分的精确分子动力学（MD）模拟。为此，我们专注于氟化锂（LIF），这是一种非常感兴趣的无机盐，这是由于其在钝化层中的有益特性。该协议在很大程度上依赖于各种python库，该库旨在与原子模拟一起使用，允许对所有重新聚体步骤进行强有力的自动化。所提出的配置集和所得数据集，允许新的Reaxff恢复无机盐的固体性质，并改善MD模拟中的质量传输属性预测。优化的REAXFF通过准确调节固体晶格中锂的扩散性，从而超过了先前可用的力场，从而在室温下预测的两阶提高了两阶数字。然而，我们对模拟的全面研究表明，Reaxff对训练集的敏感性很强，从而使其能够插入势能表面具有挑战性。因此，可以通过利用提出的互动重新聚体化协议来构建数据集，从而有效地利用RAEXFF的当前表述来建模特定且定义明确的现象。总体而言，这项工作代表了精确的反应性MD模拟迈克斯的重要第一步，阐明了Reaxff力场参数化的挑战和局限性。所证明的局限性强调了通过我们的交互式重新聚集协议开发更通用和先进的力场来提高仿真的潜力，从而实现了将来更准确，更全面的MD模拟。
基于VIRIP的HIV-1进入抑制剂的reaxff引导优化
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月11日发布的此版本中显示在版权所有的此版本中。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637598 doi：Biorxiv Preprint
探索二核 - 硅质的 - 使用...
图2：硅酸二核的转移学习结果。（a）转移（蓝色）和直接学习（橙色）的能量误差，是用于训练的DFT数据量的函数。底部面板显示了由于传输学习而导致的误差的减少。（b）与DFT值相比，使用转移和直接学习和reaxff（灰色）评估的700个结构的测试集的能量。（c） - （d）与上图相同，在力误差的情况下。（e）使用DFT（黑色），MLP-Direct（Orange）和MLP转移（蓝色）计算的γ-亮石的声子分散。（f）相同多晶型物的弹性张量。颜色表示相对于DFT值的偏差。
阿姆斯特丹建模套件-SCM
您可以使用AMS做什么？•提取精确的材料特性，包括工作功能，光谱，电离电位，带盖等。• Model physical processes based on large scale atomistic simulations of sputtering, etching, and chemical vapor deposition • Study the mechanical properties of materials with automatic workflows for Young's modulus, yield point, Poisson's ratio, and tribology calculations • Discover new materials with M3GNET , the new universal machine learning potential • Create novel ReaxFF or DFTB parameter sets that suits your needs with ParAMS
阿姆斯特丹建模套件
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机械工程本科生手册
Agbaglah, Gbemeho 流体动力学不稳定性，计算流体力学，液滴/气泡，雾化和空气动力学 Almubarak, Yara 软机器人，水下机器人，智能材料 2115 7-1989 YaraAlmubarak@wayne.edu Arava, Leela（纳米材料，能源存储主任 2140 7-1986 larava@wayne.edu 研究生院） Ayorinde, Emmanuel 结构复合材料力学 2148 7-5548 emmanuel.ayorinde@wayne.edu Ghaffari, A zad 地面和空中自主车辆的安全导航 2142 -- aghaffari@wayne.edu Hasan, M. Arif 拓扑声学，量子-经典 2138 7-3905 Hasan.Arif@wayne.edu 类比，机械超材料 Chalhoub, Nabil (主席) 动力学，振动，控制 2105 7-3753 ab9714@wayne.edu Islam, Mahbub ReaxFF 和 eReaxFF 分子动力学 (MD)，2119 7-3885 gy5553@wayne.edu 密度泛函理论 (DFT)，锂离子界面化学，金属硫电池 Jansons, Marcis 发动机技术，燃烧，光学 2125 7-3880 mjansons@wayne.edu 诊断 Ku, Jerry 电动汽车和电池 2117 7-3814 jku@wayne.ed 建模仿真和控制，传热和燃烧 Lai, Ming-Chia 热流体工程，能源，2123 7-3893 lai@eng.wayne.edu 推进 Newaz， Golam 先进材料，复合材料 2135 7-3877 gnewaz@eng.wayne.edu Ozbeki, Ali 有限元方法，产品开发和设计 2146 7-3796 ozbeki@wayne.edu Pylypchuk, Valery 振动，动力学和稳定性 2118 7-1233 pilipchuk@wayne.edu Samimi-Abianeh, Omid 热力学，燃烧，多相流 2127 7-3782 o.samimi@wayne.edu (本科研究主任) Tan, Chin-An 动力学，结构和生物系统控制 2137 7-3888 tan@wayne.edu Wu, Sean F. 声学，振动，噪声控制和信号处理 2133 7-3884 swu@eng.wayne.edu Wu, Xin 材料加工与制造 2144 7-3882 xwu@eng.wayne.edu 员工
摘要书
包括电催化在内的化学反应异相催化具有广泛的应用。然而，这是一个复杂的过程，涉及许多需要考虑的因素，包括多个阶段、条件随时间的变化和电子转移。因此，使用计算方法对这些过程进行建模具有挑战性。尽管如此，计算研究提供了在不干扰系统的情况下在原子水平上探索系统的可能性，这意味着它有可能提供实验无法获得的信息。计算研究还可以创建非物理情况，这对于阐明观察到的结果的根本原因很有价值。在本次演讲中，我们将介绍一些研究，其中我们使用计算模拟来深入了解催化过程 1-3，以及其他研究，其中我们的计算工作与实验室实验相结合以了解正在发生的过程。4 这些研究使用了密度泛函理论和分子动力学模拟的量子化学计算，从而开发了有关可能结构和动力学的模型和信息。参考文献： 1. QK Loi 和 DJ Searles，使用 ReaxFF 分子动力学模拟的铁催化剂上 CO 2 加氢反应动力学，即将出版，Langmuir (2024)。https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.4c01212 2. S. Bu、Y Chen、DJ Searles 和 Q Yuan，石墨烯成核密度与 Cu (111) 表面外延生长取向之间的关系，Materials Today Chemistry，31，101612。(2023) 3. T. Duivenvoorden、S. Sanderson、DJ Searles，电池与超级电容器，7，e202300324 (2024)。 4. H. Chen, J. Iyer, Y. Liu, S. Krebs, F. Deng, A. Jentys, DJ Searles, MA Haider, R. Khare 和 JA Lercher, 《Cu 上的电催化 H2 释放、羰基加氢和碳-碳偶联机理》, 《J. Am. Chem. Soc. 146, 13949–13961 (2024)。