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          对于多层石墨烯的新模式

          Representation of the simulation supercell used to compute the friction force in bilayer graphene

          石墨烯,碳的二维形式,产生了一个令人兴奋的大量自从被发现。几种材料具有在电子器件,传感器,能量产生和存储,以及医学领域中的应用。研究人员一直在与堆叠二维石墨烯层,通过尝试不同的堆叠顺序和方向从而产生全新的各种材料进行试验。计算机模拟可以用来确定这些栈的性能,但计算现有的模拟方法在两个变量的内和层间昂贵和困难,以程序的因素。

          微星PI ellad德摩 (教授, 航天工程与力学)和他的学生明鉴文最近发表了一篇文章描述的相互作用势 - 用来计算潜在能量原子类型的数学函数之间 - 对于多层石墨烯结构工程。潜在的,被称为“HNN-GRx“是包括短程相互作用和长程那些基于物理的潜在混合神经网络。它可以用于任何数目的层。的电位,使用机器学习技术对大型数据集即石墨烯包含单层,双层石墨烯,石墨和构造训练已被使用量子力学密度泛函理论(DFT)的方法发现。潜在曾在多项测试很成功,显示了中间层和层内两个原子相互作用准确的结果。该论文发表在杂志 身体复查B超 并且可以在杂志网站上找到:M文和EB德摩。 2019。 混合神经网络多层潜力石墨烯. 身体复查B超 100(19)。 DOI:10.1103 / physrevb.100.195419。新的潜力可以在找到 openkim作用势库.

          使用德摩教授微星几个项目,对于在材料的原子模拟跨越多个长度和时间尺度使用高性能的方法。

          图片描述: 模拟的表示超晶胞用于计算在双层石墨烯的摩擦力带和不与相邻层共价结合双空位。到顶层拉沿方向右侧所需的力被测量扶手椅。黑色矩形表示当包括双空位的位置。图像和描述,米Wen等的。, 物理层B版本 100(19),DOI:10.1103 / physrevb.100.195419(2019)。

          公布2020年1月23日,

          看到所有的研究射灯.

           

           

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