計算材料學(xué)之材料結(jié)構(gòu)預(yù)測

現(xiàn)狀

材料是國民經(jīng)濟(jì)的基石，是實現(xiàn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要基礎(chǔ)。隨著計算機(jī)模擬技術(shù)的發(fā)展，流體力學(xué)、材料和醫(yī)療等專業(yè)領(lǐng)域也開始使用模型輔助科學(xué)研究。由于其問題的復(fù)雜性，這些領(lǐng)域的模型參數(shù)優(yōu)化使用單一的優(yōu)化算法或者適應(yīng)度計算方法無法有效解決問題，比如某些方法精度高但運(yùn)行時間長，而某些方法需要苛刻的前置條件。因此，在這些領(lǐng)域通常采用多種方法結(jié)合的方式進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，即由不同步驟組合起來進(jìn)行問題求解，從而發(fā)揮各個方法的優(yōu)點，更有效率的解決問題。同時，應(yīng)用領(lǐng)域有很多商業(yè)軟件，不提供相應(yīng)SDK（軟件開發(fā)工具包），整個流程通常只能采用腳本語言（如Shell語言）對各個步驟進(jìn)行連接。

對領(lǐng)域應(yīng)用的促進(jìn)

多步驟參數(shù)優(yōu)化算法的典型場景是材料學(xué)領(lǐng)域的晶體結(jié)構(gòu)預(yù)測算法。目前常見的結(jié)構(gòu)能量計算方法有分子動力學(xué)模擬的方法和基于第一性原理的密度泛函理論（DFT）方法。DFT方法能夠提供更準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)能量，但計算成本很高。以TiO₂晶體為例，采用分子動力學(xué)軟件LAMMPS計算其能量，平均耗時為169 ms（100次實驗的統(tǒng)計結(jié)果，下同）；而采用DFT軟件VASP計算其能量，平均耗時為10 309．27 s，兩者相差將近6萬倍。在DFT軟件的基礎(chǔ)上采用參數(shù)優(yōu)化算法搜索結(jié)構(gòu)晶體狀態(tài)，其時間成本很可能超出科學(xué)家可接受時間上限。由此可見，單純采用分子動力學(xué)方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)能量模擬，很難獲得和DFT方法同等的模擬精度；而單純采用DFT方法，隨著分子結(jié)構(gòu)復(fù)雜度上升，其時間成本越來越昂貴。

發(fā)展趨勢

多步驟參數(shù)優(yōu)化算法較好地解決了這個問題。目前該領(lǐng)域通常是將兩種方法結(jié)合，在不明顯影響系統(tǒng)效率的情況下，有效提升模擬方法的精確度。美國Ames國家實驗室提出一種AGA（Adaptive Genetic Algorithm）算法，其采用遺傳算法進(jìn)行給定結(jié)構(gòu)的晶體狀態(tài)搜索，在GA計算個體適應(yīng)度時，采用分子動力學(xué)方法模擬結(jié)構(gòu)能量。同時，創(chuàng)造性地添加了Adaptive loop模塊，將GA生成的數(shù)個最優(yōu)結(jié)構(gòu)交與第一性原理DFT方法重新精確計算其結(jié)構(gòu)能量，再采用Force－Matching方法基于精確信息對分子動力學(xué)方法的勢參數(shù)進(jìn)行耦合，從而提升分子動力學(xué)方法的精確性。如此組成大循環(huán)，直至收斂。