Компьютерное моделирование линейных и гребнеобразных сополимеров вблизи границы раздела фаз

• Автор: Старовойтова, Наталья Юрьевна
• Шифр специальности: 02.00.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Тверь
• Количество страниц: 135 с. : ил

Оглавление
Введение

I. Компьютерное моделирование полимерных систем

1.1 Методы компьютерного моделирования

1.2 Моделирование полимерной цепи

1.3 Моделирование потенциалов взаимодействий

1.4 Схема Метрополиса и решеточая молекулярная динамика

II. Гребнеобразные сополимеры на границе раздела фаз в условиях

термодинамически хорошего растворителя

.1 Введение гребнеобразные сополимеры

.1.1 Актуальность объекта исследования

II. 1.2 Конформационнос поведение в разбавленном растворе
II. 1.3 Гребнеобразные сополимеры на поверхности
и полимерные щетки
II. 1.4 Самоорганизация
.2 Молекулярные щетки в условиях сильной адсорбции
.2.1 Компьютерное моделирование
И.2.2 Обсуждение результатов
Н.З Латеральное сжатие монослоев молекулярных щеток
.3.1 Компьютерное моделирование
П.3.2 Влияние энергиии адсорбции боковых цепей
П.3.3 Влияние длины боковой цепи
.4 Заключение
III. Гребнеобразные сополимеры в условиях термодинамически
плохого растворителя
III. 1 Введение фазовый переход в системах
гребнеобразных сополимеров
й Ш.2 Внутримолекулярное мицеллообразованне
1.2.1 Компьютерное моделирование
1.2.2 Обсуждение результатов
1.3 Адсорбция в условиях плохого растворителя
1.3.1 Компьютерное моделирование
1.3.2 Обсуждение результатов
1.4 Заключение
IV. Конформационнозависимый дизайн линейных сополимеров
IV. Введение
IV. 1.1 Адсорбция линейных полимерных цепей на поверхности
IV. 1.2 Концепция конформацноннозависимого дизайна .2 Модификация адсорбированных цепей
.2.1 Компьютерное моделирование
.2.2 Обсуждение результатов
.3 Сополимеризация вблизи поверхности
.3.1 Компьютерное моделирование
.3.2 Обсуждение результатов .
.4 Заключение
Основные выводы
Список литературы


Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка цитированной литературы из 9 наименований. Работа изложена на страницах, содержит рисунок и 3 таблицы. В первой главе дается краткий обзор методов компьютерного моделирования полимеров, а также моделей, используемых при машинной имитации полимерных систем. Вторая и третья главы посвящены изучению конформациомного поведения гребнеобразных сополимеров с высокой плотностью пришивки боковых цепей молекулярных щеток вблизи поверхности раздела фаз в условиях хорошего глава II и плохого глава III растворителей. Компьютерное моделирование произвело своего рода революцию в науке, сгладив исторически сложившееся деление естественнонаучных дисциплин на экспериментальное и теоретическое направления. Несомненно, что по мере совершенствования вычислительной техники роль этого подхода будет все более возрастать. Компьютерное моделирование достаточно давно и успешно применяется для решения статистических задач в науке вычисления средних значений величин, характеризующих поведение системы в состоянии равновесия. Поэтому в основе вычислительных схем, реализуемых на компьютере, положены 2 основных принципа. Больцману и Гиббсу, вероятность возникновения того или иного состояния системы т. Больцмана, Т абсолютная температура. Тогда наблюдаемое среднее значение А можно рассматривать как среднее по множеству 5 различных состояний системы, которые возникают с определенной вероятностью со
тистическому весу оеШГ, где и потенциальная энергия данной конфигу
Понятно, что и Лу и со являются функциями координат частиц г, т. Согласно эргодической теореме Пауля Эренфеста, ЛТ з Л5. Таким образом, в статистической физике компьютерное моделирование проводится на основе двух вычислительных схем метода молекулярной динамики ММД усреднение по времени и метода МонтеКарло ММК усреднение по времени. Метод молекулярной динамики. Рассмотрим систему, состоящую из заданного числа частиц атомов или молекул. Г, сила, действующая в данный момент времени на частицу со стороны всех остальных частиц системы. Д найти новые координаты гД и силы ГД в следующий момент времени Д и т. Очевидно, что скорости оцениваются как v гД гД. Вычисление на каждом шаге параметра 1. Метод МонтеКарло. В этом методе на каждом шаге случайно выбранная частица или группа частиц перемещается на небольшое расстояние в случайном направлении. Это приводит к изменению потенциальной энергии системы на некоторую величину V, которая и определяет вероятность перехода р е дшг из старого в новое состояние. Характеристики А вычисляются на каждом шаге и усредняются по большому числу сделанных шагов 1. Это могут быть атомы, молекулы, мономерные звенья полимерной
Метод стохастической динамики сочетает принципы динамического и вероятностного стохастического моделирования. Такой подход, основанный на численном решении диффузионных уравнений, позволяет расширить вычислительные возможности за счет значительного уменьшения общего числа атомов в системе. В этом случае сила в уравнении 1. В группе методов неравновесной молекулярной динамики наряду с внутренними силами, обусловленными взаимодействием атомов друг с друг гом, включаются те или иные внешние силы 4. В настоящее время эта непростая задача чаще всего решается с привлечением специальных представлений статистической теории жидкостей метода интегральных уравнений. В таком комбинированном подходе макромолекула моделируется обычными методами, а влияние окружающих ее малых молекул учитывается путем численного решения интегральных уравнений 5,6. Таким образом, выбор модельного описания определяется характером решаемой задачи, тем, какие свойства мы хотим получить 3. Моделирование молекулярных систем и полимерных цепей в частности может проводиться одним из двух способов в континууме континуальная модель и на решетке решеточная модель. Решеточная модель. Полимерная цепь рассматривается как ломаная траектория, которая проходит через узлы правильной решетки заданного типа кубической, тетраэдрической и т.