差别

这里会显示出您选择的修订版和当前版本之间的差别。

--- adf:frictioncoeff [2023/04/23 01:12] – [分子动力学参数] liu.jun
+++ adf:frictioncoeff [2024/01/15 09:47] (当前版本) – [分子动力学参数] liu.jun
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-======摩擦系数模拟计算======
+======AMS基于分子动力学计算摩擦系数======
 该功能基于分子动力学，原则上ReaxFF与机器学习势或者其他力场均，甚至DFTB、MOPAC、BAND，都可以进行该功能的计算，除了Main面板参数设置各不相同外，其他参数设置一致。这里为了简单演示，采用了UFF力场。
+本功能从2023版以后可用。
 =====模型=====
 这里我们采用了一个很小的样本模型，为了避免热力学随机性带来的差异、小体系的统计涨落，用户建模时应该尽量创建更大的模型，例如1万原子左右。由于模拟时间长度相对较短，模型更大，在计算耗时上，应该是可以承受的。**另外需要注意，这是一个二维周期性模型，因此Main → Periodicity为Slab。**
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 将下面的薄片设置为A区，上面的薄片设置为B区，A底部的几个原子设置为Fixed区，其他所有原子设置为Free区（分区的命名根据自己方便即可）
 {{ :adf:frictioncoeff01.png?650 }}
-====设置压力、B区薄片运动速度====
+====设置B区薄片受到的压力，以及B区薄片运动速度====
 {{ :adf:frictioncoeff02.png?650 }}
 其中：
-  * 运动速度为X方向0.002 Å/fs，其中ComponentsXY表示Z方向施加了压力，因此只控制XY方向的速度，Z方向的速度由压力与力场、运动本身规律去产生，不做限制。
+  * 运动速度为X方向0.002 Å/fs，其中Components设置为XY，（因为Z方向施加了压力，因此）只控制XY方向的速度，Z方向的速度由压力与力场、运动本身规律去产生，不做限制
   * 施加的力为Z方向1.6 × 10<sup>-7</sup> 牛
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 {{ :adf:frictioncoeff06.png?650 }}
+**如果使用其他模块计算，则仅有Main中的参数设置不同，其他全部一样。**
 {{ :adf:frictioncoeff03.png?650 }}
 注意：
-  * 由于运动速度非常小，0.002 Å/fs，因此Step设置的比较大，每个Step才运动0.004 Å，这是可以的。如果运动速度快，则不允许设置这么大的步长。要确保速度×步长保持较小的值。
+  * 由于运动速度非常小，0.002 Å/fs，因此Step设置的比较大，每个Step才运动0.004 Å，这是可以的。如果运动速度快，则不允许设置这么大的步长。要确保速度×步长保持较小的值
   * 采样频率非常高，每10步就需要采样一次
   * 步数这里只运行了1万步，用户可以运行更长时间，从而降低不同时刻的摩擦系数震荡，从而在最后用Python脚本进行分析的时候，可以设置较大步数平均
-其他分子动力学参数正常设置即可，这是一个标准的常温NTV系综：
+其他分子动力学参数正常设置即可，这是一个标准的常温NTV系综（注意系综里面选择了free分区，固定的原子不能出现在系综里面）：
 {{ :adf:frictioncoeff04.png?650 }}
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 {{ :adf:frictioncoeff07.png?650 }}
-保存并运行作业
+保存并运行作业，例如作业名为frictioncoeff。
+[[adf:runfileforfriction|如果有的用户关心生成的作业脚本详细内容，点击查看]]。不关心在掠过即可。
+=====结果分析=====
+将AMS202*.*\examples\AMS\MD_friction中的friction_coeff.py拷贝到**作业所在目录**，AMSJobs → 进入作业目录 → Help → Command-line → 输入sh回车 → 输入命令
+<code>amspython friction_coeff.py --block 200 frictioncoeff.results/</code>回车，稍后几秒，即可输出摩擦系数：
+{{ :adf:frictioncoeff08.png?650 }}
+注意：
+  * “--block 200”，指在200帧轨迹内取均值，如果模拟步数足够多，这个值也可以对应增大，从而可以得到更稳定的数值
+  * 数据总共4列，最后一列是不同时间段的摩擦系数，取均值更合适
+  * 体系如果太小，数据的随机性也会很大

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