Распределенное моделирование систем большой размерности в физической химии оксидных расплавов

• Автор: Гусев, Андрей Иванович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Курган
• Количество страниц: 148 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

1. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАШЕ ФИЗИКОХИМИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

1.1. Обзор методов моделирования в физической химии.

1.1.1. Квантовохимические методы.

1.1.2. Метод МонтеКарло

1.1.3. Метод молекулярной динамики

1.2. Основные направления развития высокопроизводительных

вычислений.

1.2.1. Суперкомпыотерные системы

1.2.2. Программирование параллельных алгоритмов.

1.2.3. Программирование распределенных приложений.
1.2.3.1. Распределенные объектные технологии
1.2.3.2. Технологии ЯМ1, СОЯВА и ИСОМ.
1.2.3.3. Сравнительные характеристики технологий
1.3. Постановка задачи выбора технологии распределения вычислений
1.4. Выводы.
2. РАСПРЕДЕЛЕННОЕ МОЛЕКУЛЯРНОДИНАМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ.
2.1. Комплексная модель оксидного расплава
2.2. Имитационная молекулярнодинамическая модель.
2.2.1. Граничные условияГ.
2.2.2. Начальные условия
2.2.3. Фазы эксперимента
2.3. Макроскопические свойства оксидных расплавов.
2.4. Расчет аддитивного сферическисимметричного двухчастичного
потенциала.
2.4.1. Модель близкодействия
2.4.2. Модель дальнодействия
2.5. Модель распределенных вычислителей.
2.5.1. Схема расчетов методом молекулярнодинамического моделирования.
2.5.2. Параллельный расчет потенциалов и сил взаимодействия
2.5.3. Модель балансировки нагрузки алгоритм порционного
деления множества частиц.
2.5.4. Оценка эффективности использования распределенных
. вычислений.
2.6. Выводы
3. ПОДСИСТЕМА РАСПРЕДЕЛЕННОГО МОЛЕКУЛЯРНО
ДИНАМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ОКСИДНЫХ СИСТЕМ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ
3.1. Постановка задачи построения распределенной информационноисследовательской системы
3.2. Архитектура распределенной ИИС
3.3. Применение СОЛВА технологии для управления работой приложений.
3.4. Интеграция подсистемы распределенного молекулярнодинамического моделирования в информационноисследовательскую систему
3.4.1. Общая структура подсистемы распределенного молекулярнодинамического моделирования.
3.4.2. Структура и документация классов подсистемы молекулярнодинамического моделирования.
3.5. Приложение распределенного молекулярнодинамического моделирования
3.5.1. Базовый интерфейс распределенного приложения для распределенного молекулярнодинамического
моделирования.
3.5.2. Структура и документация классов распределенного приложения для молекулярнодинамического
моделирования.
3.5.2.1. Клиентская часть распределенного приложения РМД
3.5.2.2. Серверная часть приложения вычислитель
3.5.3 Описание алгоритмов.
3.6. Оболочка подсистемы для статистикогеометрического моделирования.
3.6.1. Базовый интерфейс приложения для статистикогеометрического моделирования.
3.6.2. Клиентская часть оболочки подсистемы для статистикогеометрического моделирования.
3.6.3. Серверная часть оболочки подсистемы для статистикогеометрического моделирования.
3.7. Применение новых технологий и средств разработки для повышения производительности расчетов
3.8. Выводы
4. МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ СИСТЕМ.
4.1. Оценка производительности распределенного моделирования.
4.2. Моделирование системы ЫаС1 в локальном и распределенном вариантах
4.3. Моделирование многокомпонентной системы i
4.3.1. Параметры потенциальных функций для объектов
исследования
4.3.2. Параметры молекулярнодинамической модели.
4.3.3. Энергетические параметры
4.3.4. Структурные характеристики ближнего порядка.
4.3.5. Исследование процессов полимеризации
4.3.6. Термодинамические и транспортные свойства.
4.4. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Разработка программных модулей оболочек на базе ССЖВАтехнологии расширяет возможности исследования предметной области, предоставляя возможность использования в компьютерном эксперименте разнородных программных модулей созданных другими исследователями. Интеграция системы распределенного молекулярнодинамического моделирования в ИИС предоставляет широкому кругу исследователей возможность удаленного доступа к проведению компьютерного эксперимента и физикохимическим результатам, обладающим прогнозными возможностями. Результаты работы могут быть использованы в таких областях как физическая химия, теория металлургических процессов, черная и цветная металлургия, компьютерное материаловедение. Потребности новейшей технологии при создании новых металлических материалов с заранее заданными свойствами послужили стимулом, как для теории, так и для эксперимента перейти к исследованию ситуаций, которые слишком сложны для чисто теоретического анализа, а прямые эксперименты затруднены или неосуществимы. В последние годы этот разрыв между возможностями теории и эксперимента в физической химии оксидных расплавов заполняет математическое моделирование на ЭВМ или, другими словами, компьютерный эксперимент с прогнозными возможностями. На стыке физической химии, металлургии, компьютерных и информационных технологий формируется новая область научных исследований компьютерное материаловедение. Поэтому, разработка математических моделей оксидных расплавов, вычислительных алгоритмов, и комплексов программ реализующих компьютерный эксперимент на основе новых информационных технологий является крайне актуальной задачей и имеет серьезное научное и практическое значение. Как известно, можно выделить несколько основных этапов постановки компьютерного эксперимента . Сначала физическое явление описывается с помощью математической модели, затем производится дискретная математическая аппроксимация и создается компьютерная программа, что в совокупности можно рассматривать как компьютерную модель физического явления или процесса, позволяющую проводить компьютерный эксперимент. Развитие науки о строении и свойствах металлургических расплавов невозможно без детального анализа межчастичного взаимодействия, основанного на достижениях современной квантовой химии, развившей большое количество расчетных методов, реализация которых стала возможна с появлением и развитием быстродействующих ЭВМ. Ниже рассмотрены наиболее перспективные методы, активно используемые в компьютерном моделировании в физической химии. Полуэмпиричсские методы начали развиваться с года. Они выполняют роль МОспектрометра МОсокр. Более ранние полуэмпирические методы , I и 8 были разработаны Дж. Поплом и его группой. В наиболее простом из них, методе ii v, при расчете интегралов электронэлектронного отталкивания атомные орбитали рассматриваются как сферически симметричные. В более сложном приближении I Ii ii v проводится расчет одноцентровых интегралов отталкивания между атомными орбиталями для одного и того же атома. Впервые ориентация рорбиталей при расчете интегралов отталкивания учитывалась в следующем по сложности приближении ii ii v. В этом методе учитывались трех и четырехцентровые интегралы, которые ответственны за перекрывание атомных орбиталей одного и того же атома. Подробное описание этих методов приведено в монографиях Попла 8, Девара 0 и Мюрела 0. Метод , разработанный Деваром и его группой в г. Метод активно развивается, постепенно вытесняя более ранние вычислительные схемы. Обзоры приложений метода представлены в монографии ив работе 7, в которой обсуждаются также методические вопросы и перспективы развития метода. Термин iii означает строгое неэмпирическое непараметрическое рассмотрение молекулярных орбиталей, на базе основных физических и математических законов, но тем не менее эти методы также содержат ряд допущений, облегчающих решение многоэлектронных уравнений , . Эти расчеты существенно более полные, но они требуют машинного времени на несколько поряоков больше, чем полуэмпирические расчеты . Оппенгеймера, т. МО 1 ССП . АО базисных наборов. Все современные неэмпирические программы содержат базисные наборы орбиталей гауссова типа.