患者颅缝早闭矫正的计算模拟

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概述 人字缝早闭型颅缝早闭(LC)是一种罕见的非综合征型颅缝早闭,特征是出生时头后部人字缝融合。虽然有像弹簧辅助颅成形术这样的手术选择,但美学效果通常并不理想。为了解决这个问题,研究人员开发的 LC 颅骨参数化有限元(FE)模型可以用来优化将来的弹簧手术。 选择三名接受弹簧辅助颅成形术的患者作为研究对象,在 Simpleware 软件中由他们术前 CT 数据创建颅骨结构模型。然后模拟比较术前 CT 图像和手术的颅骨生长,通过在虚拟场景中重现这一过程,可能有助于改善未来的 LC 手术。 亮点 为了更好地理解颅缝早闭的干预措施,在 Simpleware 软件中使用CT图像创建FE模型在 Simpleware CAD 模块中比较颅骨生长的表面偏差模拟用于比较术前 CT 成像、手术干预和术后干预目标是改善未来的外科实践 数据获取与重建 3 例因颅骨形态异常的 LC 患者在英国伦敦大奥蒙德街医院颅颌面外科接受了弹簧辅助颅成形术,并在术前和术后进行头部 CT 扫描。将 CT 图像导入 Simpleware ScanIP 软件中重建这两个不同阶段的颅骨,经过分割和处理以确定颅骨至上颌骨及骨缝结构的骨骼。 图:使用 Simpleware 软件从 CT 图像重建患者术前和术后的颅骨模型 为模拟划分网格 在 Simpleware FE 中采用结构化的 3D 四面体单元生成颅骨的有限元(FE)模型,对不同的解剖区域赋予合适的材料属性建模。在对颅骨模型进行截骨之前,通过使用热膨胀系数在 MSC Marc 中近似模拟术前成像和手术之间的颅骨生长。将颅内体积(ICV)作为表示不同阶段颅骨大小的参数,包括在 Simpleware ScanIP 中通过选择颅顶内表面进行术前CT重建。 通过在 Simpleware ScanIP […]

使用机器学习势探索金属硫族界面的互扩散

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概述 硫族合金是用于下一代非易失性存储单元的选择器和存储元件的关键材料。然而,在工作期间承受的高电场和焦耳加热会促进界面处的相互扩散,器件性能会随着时间的推移降低。在原子尺度上清晰的理解硫族化物合金如何与电极相互作用,有助于搞清楚提高设备长期耐久性的方法。 在这项工作中,作者使用了一组强大的机器学习势(力场)矩张量势(MTPs)来研究 Ge-Se 合金和 Ti 电极之间的相互作用。先前的研究表明,钛和硫族化物合金之间存在强烈的相互作用。这个体系提供了第一个使用机器学习势的测试研究,以理解界面对存储元件和其他纳米级器件耐久性的影响。作者使用主动学习框架,利用 Ti、Ge 和 Se 化合物的第一原理计算的数据集建立了这类体系的MTP势。长时间模拟(>1ns)显示,Ti|Ge−Se 界面处存在明显的相互扩散,Ti和Se都活跃移动,穿过原始界面。Ti和Se的强化学亲和性导致形成明显的 Ti−Se 区域和严重硒耗尽的中心 Ge−Se 区,这种特性不利于选择器。Ti−Se 层的演化可以使用自限生长模型来描述,通过比较不同温度下模拟的有效 Ti-Se 扩散常数,可以发现 Ti-Se 层相互扩散的活化能低至 0.1 eV。 训练 Ti−Ge−Se MTP 训练数据来自分子动力学模拟、几何结构优化和高温主动学习的轨迹。确定了线性拟合超参数,如基集数量、外截止半径和正则化惩罚。对 MTP 的参数进行非线性优化,以提高 MTP 的质量。 MTP 势的测试 每个 MTP 都有两轮测试:初步测试和高级测试。初步测试包括两组:(1)计算训练和测试数据中预测能量(E)和力(f)的方均根误差(RMSE);(2)所有块体材料的能量-体积响应的质量。高级测试包括两组:(1)确定 MTP 是否能够对 Ge20Se80 结构进行几何结构优化;(2)确定MTP是否能够对 Ti−Ge20Se80 结构进行几何结构优化。 扩散分子动力学 使用 MTP 在 T=500 K 下对 Ti−Ge20Se80 界面的进行 1.5 ns NVT MD […]

基于患者医学图像建模预测膝关节置换术结果

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膝关节运动的计算模拟可以通过患者模型基于全膝关节置换术(TKA)后关节动力学研究 TKA 的结果。澳大利亚的 360 MedCare 公司使用 Simpleware 软件创建模型,并于近日开发了一种采用 3D 图像处理/分析结合预测算法综合考虑患者报告结局与深屈膝计算模拟输出,从而评估手术结果的方法。360 MedCare 的工程师与多家医院、骨科研究机构和企业合作获得了关于TKA手术规划的新见解,并在《The Knee》杂志发表了他们的研究成果。 图:从 3D 图像分割到患者个性化模拟的生成(第一组) 开发术前工具 尽管 TKA 是一种普遍成功率较高的手术,但部分患者术后会出现问题,其中植入位置不佳是主要原因之一。提升针对特定患者膝关节动力学以及它们如何与植入物相互作用的理解对于通过创建数据改进手术规划至关重要。对给定植入物选型与组件对齐结果进行运动学模拟,这样的虚拟术前试验可以查看和比较不同对齐方案的模拟结果。将其与患者报告结局(PROs)联系在一起时,预测算法可能有助于选择未来患者的手术规划。 完整工作流程的简要总结如下: 采用计算机断层扫描(CT)收集不同TKA患者的图像数据,第一组含有术前和术后扫描及结局调查,第二组为随机选择含有术前扫描的膝关节样本(术后扫描不是必要的);在 Simpleware 软件中采用半自动化流程重建患者股骨和胫骨的三维模型,标注解剖标志展示该患者软组织附着物和骨轴;第一组:TKA 后在 Simpleware 软件中将术前骨骼和3D植入物结构文件与分割的术后CT扫描进行配准;利用创建的三维模型运行深屈膝的多体动力学仿真,然后将结果用于机器学习算法的运行,预测术后12个月膝关节损伤与骨关节炎评分(KOSS)中患者可接受症状状态(PASS)评分;第二组:结合术前患者数据和预测模型评估其临床规划的性能;生成的预测算法(动态膝关节评分)包含不同的特征,预测 PASS KOOS 评分达到的曲线下面积(AOC)为0.64。 图:周期伸展(活动)的部分期间患者早期屈曲的模拟 未来影响 研究发现,该方法有可能成为 TKA 手术决策过程中的强大辅助工具,但需要在除现有技术之外以及项目未涵盖非手术因素的背景下使用。该方法的应用可能还包括协助在其他可选的合理手术对齐计划间确定最佳结果。考虑到在髋关节和其他部位的手术规划中越来越多地使用到基于图像的工作流程,以及开发基于机器学习的方法加速常见任务,360 MedCare 的工作展示出未来应用的广阔前景,继续期待他们更好的发展。 参考 致谢和更多信息请参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/news-and-events/tka-360medcare.htmlTwiggs J, Miles B, Roe J, et al. Can TKA outcomes be predicted with computational simulation? Generation […]

N95 口罩过滤器的高效 3D 打印

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N95 口罩在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)大流行期间需求量非常大,因为它透气性好,又能够有效保护公众,同时还可以通过可重复性使用减少环境中的废弃物。3D打印的N95医用口罩过滤器还具有抗菌性或可灭菌性,且适合于灵活设计。然而,这些过滤器的生产速度缓慢,目前相关产业正在通过粘结剂喷射3D打印、micro-CT 扫描、三维图像处理和 CFD 模拟等工作流程解决这一问题。匹兹堡大学、ExOne、Ansys 和 Synopsys 的研究人员致力于开发一种高效的数字化原型工艺,有助于在制造3D打印铜和不锈钢口罩过滤器时节省时间和资源。 图:带过滤器的N95口罩示例 优化 3D 打印过滤器 整合不同资源创建过滤器的工作流: ExOne 公司利用粘结剂喷射打印和烧结的方法获得不同的过滤器样品及其实验数据。使用 Bruker SkyScan 12972 uCT 设备扫描样品。将扫描图像数据导入 Simpleware 软件,对多孔结构进行分割,生成可用于模拟的 CFD 网格模型。采用 Ansys FLUENT 分析 N95 口罩正常使用时的性能,包括多孔电阻和不同条件下 Simpleware 精细网格的模拟运行,从而预测哪些金属粉末/烧结组合符合可接受的过滤标准。结果表明,相较于 1 µm 颗粒,打印的过滤器提高了对 5 µm 颗粒的过滤效率。研究高、低流量区间如何为口罩设计和提高性能提供见解。 图:在 Simpleware 软件中创建的 CFD 网格(左)和 Ansys FLUENT 中的颗粒流模拟:1 µm 颗粒(效率58%)(中)和 5 µm 颗粒(效率97%)(右)。 未来影响 鉴于对 N95 口罩和高效过滤器制造的持续需求,这种结合粘结剂喷射3D打印和打印及后处理参数的迭代优化有望提高灭菌型金属 N95 […]

Simpleware U-2022.12新版发布

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Simpleware 三维图像处理和模型生成的专业平台于近日发布了 U-2022.12 新版,包含许多新增功能和改进,包括Simpleware AS Ortho / CMF模块中的颅颌面(CMF)CT工具,智能Paint工具,3D打印连接件的自动配置选项和其他材料分析功能。 U-2022.12版本的新增功能 AS Ortho / CMF模块中颅颌面CT的自动分割 针对颅颌面区域解剖结构的全自动AI分割可由CT图像分割出:颅骨、下颌骨、牙齿、颈椎、气道、耳道、颅腔、眼睛和视神经眼眶内薄骨区域的自动填充自动识别骨性结构上的解剖标志自动检测感兴趣区域,加速处理进程 3D打印:连接件的自动配置 新增在两个相邻部件之间自动放置连接件的选项算法的选择取决于结构和所需的连接件采用交互式小部件轻松微调大小和重新定位 智能Paint工具加速分割掩膜的填充 利用智能检测算法加强Paint工具辅助涂画操作使用圆柱形的刷子可以在当前切片及其相邻切片进行涂画 Simpleware ScanIP: 孔隙和颗粒分析 材料分析的对象扩展至纤维、孔隙和颗粒包含生成、可视化和导出统计数据的完整工作流程可以选择分析开放或封闭的孔隙,以及接触或孤立的颗粒 其他改进 Simpleware ScanIP 新增3D视图“Slices intersection position”小部件提高中心线可视化的交互性创建面模型时保留掩膜的颜色3D打印工具包:布尔运算的速度至少提高2倍,甚至高达64倍 Simpleware CAD 增强面的原始创建 Simpleware FE 支持模型内对象的单独网格划分(专家选项) 新版本的优点总结 Simpleware AS Ortho / CMF模块可对颅颌面CT扫描进行自动分割减少因3D打印所需放置连接件的工作量利用“Smart Paint”工具提升手动微调掩膜效率精简的材料分析使您更容易获得所需数据统计3D打印工具包中用于裁剪和分割的高效布尔运算 参考 更多信息请参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/news-and-events/simpleware-u-2022-12.html

QuantumATK U-2022.12 新版发布

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MTP 机器学习力场更新 新版本继续发展 MTP 机器学习力场,可以为大体系尺寸、大时间尺度提供从头计算精度。与 DFT相比,MTP 的模拟时间缩短了 1000-10000 倍,训练完善的力场则可以做到没有任何实际的精度损失。这使得能够使用分子动力学生成新型晶体和非晶材料、合金、界面和多层堆叠的真实复杂结构,模拟热和力学性能,以及表面沉积/蚀刻和其他动力学过程。 QuantumATK 提供了一系列预先训练的力场,可以用于块体材料和界面。此外,用户可以使用内置的自动化框架生成训练数据,并为新材料定制 MTP 力场。 核心 MTP 框架更新 使用更灵活的力场参数设计,显著提高了多元素体系的精度新增主动学习的外推分级算法 Query-by-CommitteeMTP 训练流程现在在图形界面上新的 Workflow Builder 中可快速轻松地进行设置Nanolab 内置 MTP 分析工具,用于绘制和分析 MTP 数据与参考 DFT 能量、力和应力之间的相关性训练方案更新(生成合金材料的训练数据、界面训练方案的改进)MTP训练功能的改进(自动扫描非线性系数、能量权重、力和应力数据的初始猜测,指定目标样本和结构大小)CrystalPropertyValidation 分析工具,自动计算、比较和绘制 MTP 和 DFT 或任何其他计算工具组合之间的各种材料特性(例如,晶格常数、弹性常数、声子、状态方程)。 预先训练的力场 新增预先训练力场(如MgO、FeCo、W、Ta 和 FeCo 合金等的界面、钴硅化合物与界面、InGaZnO、GeSbTe重新训练的 HKMG 堆叠和界面的MTP力场,添加 Ru、Sc 和他们与 HfO2 的界面重新训练的 TiNAlO 力场,提高了精度 图形界面的多层堆叠生成工具 新 MTJ 建模工具,用于构建 MRAM 应用的多层堆叠结构HKMG 堆叠建模工具改进,改进了晶体界面适配和优化的算法,添加栅极(Sc和Ru)以及氧化物结构HKMG 和 […]

优化大型强子对撞机的线圈设计

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大型强子对撞机(LHC)High Luminosity(HiLumi)的升级以及其他额外的升级依赖于超导 11T 偶极磁体增大束流亮度,从而扩大物理实验的数据样本。新的偶极磁体由Nb3Sn超导元件制成,在制造阶段经过非常特殊和必要的热处理后变得非常脆。 在 LHC 加速器最终装配和运行期间,微观超导元件(直径约 40 µm)对施加给磁体的应力和应变会非常敏感。理解和调控源于宏观尺度到微观尺度的应力和应变,以及它们导致超导元件的永久性退化对磁体的性能极其重要。 图:LHC隧道(来源:CERN) 基于三维图像建模的 Simpleware 软件在欧洲核子研究中心(CERN)的 HiLumi 项目中,采用先进的材料模型表征代表性的线圈结构,从而预测不同尺度下的性能。这项研究通过考虑真实线圈几何结构的全局应力,在股线和细丝水平上进行逼真的模拟。 图:线圈107的高清光学(像素数:11640 × 6264)图像以及为网格划分和有限元分析将图像分割为不同的部分(来源:CERN) Simpleware 软件为处理三维图像数据提供了一个快速、直观的环境。在这个案例中,首先通过 X 射线 CT 扫描创建铝制部件(包含缺陷)的一组图像。ELEMCA 实验室使用 Simpleware ScanIP 分割组件和处理数据,捕获用于仿真的重要元素。 图:从完整的107线圈几何结构提取子模型,其SEM图像中分割出具有外载荷股线的应力分布。1:纤维/云母/树脂,2:股芯(退火铜),3:不锈钢芯,4:纯树脂,5:股线基体(退火铜),6:超导细丝,7:超导细丝(假设为退火铜)。环形区域显示在细丝之间呈现为高应力区域(来源:CERN) CERN 通过实验测试从线圈材料中获得应力-应变测量值。然而,他们发现有必要增加有限元(FE)模型的细节来进行模拟,以便更好地了解基于材料特性的行为。Simpleware 软件通过分割线圈截面的高清光学图像及同一线圈截面中微观超导细丝的扫描电子显微镜(SEM)图像能够解决这个问题。该方法可以在保留原始原型特征的情况下表征线圈复杂的内部几何结构。 CERN 在 ANSYS 中采用 Simpleware 创建的网格模型对线圈绞线和电缆的复丝进行真实的应力分析。Simpleware生成的精细网格使 CERN 能够提高测量应力的精确性,从而实现更准确和更有价值的模拟。本项目的结果正被用于改善 CERN 大型强子对撞机的线圈特性和长期性能。 CERN 的 Michael Daly 评价 Simpleware 软件对当前研究的重要性: Simpleware ScanIP 软件使我们能够利用光学和扫描电子显微镜的二维图像在多个尺度上分析 11T 偶极线圈的复杂性。偶极线圈的超导电缆内部存在固有变形,使用 CAD […]

美敦力:利用数字孪生研究房室传导阻滞

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数字孪生作为再现复杂解剖结构和模拟研究身体与医疗器械之间关系的技术资源,其重要性与日俱增。在医疗行业应用的关键优势之一是能够通过虚拟测试收集数据以补充临床试验,并为制造商增加监管证据。美敦力公司在这方面已经取得一些进展,近期Kevin Sack博士发表的工作成果中使用Simpleware软件创建了一个数字孪生,由经验证的机电全心脏模型研究房室(AV)传导阻滞。 图:示意图展示了机电四腔心脏与由顺应性和阻力项组成集总循环系统之间的连接 创建数字孪生 美敦力构建并验证了一个针对特定受试者的四腔猪心脏模型,从体内数据中研究机电耦合现象。完整工作流程的简要总结为: 对已消融房室结和安装有Micra AV™ 起搏器的家养猪进行CT扫描,将图像数据导入Simpleware中做分割处理,识别出心房并在舒张末期创建心室,然后生成用于仿真的网格。该网格模型的构建是为了研究机电耦合性能,包括用实验记录的LV压力-容积环进行机械校准,通过比较从体内CT扫描创建电子模型的左、右心室表面进行验证。将验证的模型函数与同一受试者的房室传导阻滞仿真进行对比。 从这项研究中,美敦力能够证明除了传导中断,房室传导阻滞还会引起心搏脱漏后舒张期整个心脏应力和应变的增大。更普遍地说,该项目验证了四腔跳动心脏模型的机电功能,用以研究病理功能障碍,并收获了关于心脏的宝贵知识。 深远影响 随着数字孪生成为医疗器械制造商和临床专业人员更加倾向使用的研究工具,美敦力这项研究取得的成果展示出数字孪生在加速新疗法和理解性能方面的巨大潜力。此外,计算模型提供的灵活性意味着可以获得有用的数据,这些数据可能从患者那里收集会非常困难或有风险。 我们也很期待把数字孪生作为计算工作流程的一部分之后还将如何发展。Simpleware软件非常适合为这些应用提供快速准确的图像数据分割服务,尤其是最近推出的人工智能工具可以极大加速处理扫描数据时的常见工作流程。 图:一个完整周期内正常(中图)和房室传导阻滞(上图)机电耦合全心脏模型中的触发激活。左心室压力值对应不同时间(a-f)的标记位置(下图)。 参考 致谢和更多信息请参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/news-and-events/digital-twins-medtronic.htmlSack K L, Blauer J J, Campbell M P, et al. Creating a Digital Twin to Investigate AV Block: In-sights From a Validated Electromechanical Full-Heart Model[C]//2020 Computing in Cardiology. IEEE, 2020: 1-4.

用于忆阻器器件的TaOx薄膜中的细丝形成:模拟电子能量损失谱和电子输运

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简介 电阻式随机存取存储器(ReRAM)是由金属氧化物结构堆叠在两个相同或不同的顶部和底部电极之间构成。在导电细丝形成电阻的开关机制中,体系在高电阻状态(HRS)和低电阻状态(LRS)之间切换,这取决于离子在金属氧化物上的迁移。导电细丝的断裂会导致HRS,其重新形成会导致LRS。忆阻器件在提高操作速度、更高密度、无波动性、易于集成和低功耗方面具有优势。根据氧空位起重要作用的氧化物层和电极,潜在的机制有所不同。在价态变化存储单元中,电阻开关的原因是基于氧空位(VO)的导电细丝的形成和断裂,相关的具体细节仍然是一个争论的话题。 研究内容 本项研究选择的亚化学计量比的氧化钽(TaOx)因其耐久性、操作速度、以及三重开关机制提供的多个电阻水平,是ReRAM应用的一个有前途的候选材料。TaOx基ReRAM器件的高耐久性是由于稳定的非晶相及其氧空位的自适应晶格重排。最近基于同步加速器的X射线光电子发射电子显微镜证实,TaOx忆阻器件中没有金属Ta细丝的迹象。此外,添加界面层据说可以提供氧缺陷库,并提高电阻开关器件的可靠性。 理论上早已使用第一原理计算研究对诸如Ta2O5、TiO2、HfO2、和NiO等体系进行了研究,不过以假设体系是晶体结构为主。这项研究讨论了原子水平上非晶TaOx中细丝形成的几个问题。为了验证所采用的模型体系,作者从理论上对材料的电子能量损失谱(EELS)进行了表征,并与实验EELS测量结果进行了比较。此外,作者解释了计算和实验观察到的亚化学计量比增加时的蓝移。作者通过电子输运计算研究了亚化学计量非晶结构的细丝形成,通过输运路径的形成详细解释了本征电子输运的结果,其中亚化学计量的TaOx证明了在低偏压下产生氧空位丝。通过建立合适的界面模型体系,研究了与钽(Ta)清除层或直接与氮化钛(TiN)电极的界面效应,包括TaOx/Ta和TaOx/TiN界面处传导机制的详细分析。 无定形TaOx中的透射导丝形成、电子输运路径 四种界面处a) cTa48O120/Ta[100], b) cTa48O120/TiN[100], c) aTa48O120/Ta[100], and d) aTa48O120/TiN[100]的能带排列 参考 Jiang J, Pachter R, Mahalingam K, et al. Filament Formation in TaOx Thin Films for Memristor Device Application: Modeling Electron Energy Loss Spectra and Electron Transport. Advanced Electronic Materials. 2022, 2200828; doi:10.1002/aelm.202200828

Simpleware ScanIP中的纤维取向分析

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复合材料中纤维的分布和取向对其力学或热学性质有很大的影响,因此对组件的性能也有重大贡献。准确的纤维分析是验证设计的关键,但在一个相对较大的零件中,当纤维排列密集且直径是微米尺度时就非常具有挑战性了。仿真可以通过预测注塑或铸造过程中的流动模式,由此获取可能的纤维取向。然而这些方法并不完美,无法解释零件之间的差异。对于完全工程化的组件,仍然必须要对工艺和制造的零件进行验证。 Simpleware ScanIP 中的纤维取向分析工具可以帮助您从制造零件的 micro-CT 图像中获得取向信息,并应用在多种方法中以了解组件真实的性能和寿命。 Simpleware 纤维取向分析的优势 直接从图像数据进行快速的纤维取向分析,不需要图像分割表征纤维,了解密度和取向可视化的向量和图表方便理解并与同事分享信息导出详细的取向信息,用以改进有限元模拟中的材料属性表征 案例:纤维增强塑料(FRP)零件 我们以由纤维增强塑料(FRP)制成的电机安装支架为例。这种轻质复合材料是短切纤维束嵌入聚合物中形成的,具有高抗压和抗拉强度。这种材料有广泛的应用,包括: 航空航天组件——支架、机翼结构、襟翼等汽车——保险杠、支架、踏板等体育器材——滑雪板、自行车、桨等 与传统的金属组件相比,FRP 提供了更高的强度、弹性、耐热性以及更轻的重量。 micro-CT 扫描可用于检测 FRP 支架中的纤维。对于特定的分辨率,会有一个能够扫描组件的最大尺寸限制。因此,通常需要扫描组件的几个不同部分。可以将这些部分结合构成整个组件高度详细的 micro-CT 扫描,或者它们也可以是零件内不同的感兴趣区域(ROI)。 micro-CT 扫描可以详尽地显示整个零件的纤维,从而进行最佳的纤维密度和取向计算。然而考虑到零件的尺寸、时间和硬件资源等限制可能不满足这样做的条件。因此,扫描不同的 ROI 是一种可行的替代解决方案。基于单个区域的纤维取向信息,采用均质材料属性运行初始结构分析,然后从潜在高应力集中区域中选择出这些 ROI。获取不同 ROI 的扫描数据后进行纤维取向分析,然后将这些关键区域的取向信息添加到仿真模型中。用到的区域越多,局部材料属性的描述越准确,通过仿真获得FRP支架真实性能的表征就越好。 图:Simpleware ScanIP中纤维增强塑料(FRP)零件的纤维取向分析 怎样使用 Simpleware 的纤维取向分析 micro-CT 扫描投影被重建为一系列的 2D 图像切片,将其导入 Simpleware ScanIP。您可以采用 3D 背景体积渲染来可视化零件内纤维的分布和结构。如果使用不同的 ROI,也可以在 Simpleware ScanIP 中将它们配准到更大的 CAD 模型或更低分辨率的零件几何结构CT扫描。 纤维取向分析模型是利用图像数据创建的,不需要分割,只需指定纤维的尺寸(横截面)即可。通过快速的距离测量判定,然后根据图像分辨率和您的需求选择合适的取样大小(以体素为单位)。至此,运行分析前的准备就已经完成了。 虽然不需要,但您也可以进行图像分割,再将获得的能够代表纤维的掩膜添加到分析中。这种情况只考虑掩膜区域(在某些案例中处理速度会更快)的集中分析。建议在纤维填充率低、图像中包含几个相或成像有伪影的时候采用这种方法。 展示结果 分析完成后,您可以通过 Statistics 工具或 Vectors 工具展示结果。统计工具可以显示“全局”或“感兴趣区域”的取向结果,包括: 主要取向,可用于均质化模型特征分析全局取向张量其他 […]

 
  • 水滑石/硼酸锌/改性环氧树脂复合阻燃涂层的制备及其阻燃性能研究背景 发泡聚苯乙烯泡沫具有保温、吸水、抗压减震、耐候性好等优点,被广泛应用于产品包装、建筑消防、化工生产、汽车工业和航空航天等众多领域。根据相关统计,普通 EPS 阻燃性能较差,暴露在明火中容易发生分解燃烧,且燃烧时伴随着大量的浓烟和刺鼻气体,对人体和环境构成巨大威胁。因此,提高 EPS 的阻燃和抑烟性能至关重要。 研究内容 本研究由沈阳理工大学和辽宁工程技术大学等单位合作,基于机器学习势方法,使用 AMS 软件中的 ML Potential 模块完成燃烧模拟工作。构建铝镁水滑石、硼酸锌、聚氨酯和环氧树脂阻燃涂层晶胞模型。通过模拟手段从微观层面对涂层体系进行燃烧反应研究,该方法不仅能够直接获取涂层结构体系的燃烧演化过程,还能够利用微观阻燃机理揭示宏观阻燃现象。 图1 涂层分子模型 在 15000 fs 内,三种涂层体系内的总分子数量随温度升高而快速增加;15000-27500 fs 内,分子数量发生小幅度上下波动,说明燃烧逐渐减弱,分子的消耗和生成逐渐趋于平衡;25750-30000 fs 内,分子数量随温度降低而逐渐减少。0-2500 fs 阶段,涂层体系内势能的增加表明发生吸热反应;2500-27500 fs 阶段,体系内势能缓慢降低;27500-3000 fs 阶段,体系势能随温度降低而快速减小。 图2 燃烧过程中体系分子数量和能量的变化规律 [...]
  • Co-TMDC 磁性隧道结:自旋电子学的新前沿研究背景 过渡金属二硫化物(TMDCs)因其优异的电子和光学性能,成为各种应用中非常有前景的材料。这些材料的单层、少数层和块体多层结构可以通过各种方式进行合成,对材料的掺杂、缺陷工程和异质结构制备等技术还可以实现性能的定制。磁隧道结(MTJ)由两个被绝缘薄层隔开的铁磁电极组成。当铁磁电极的磁矩的平行(反平行)配置时,MTJ 表现出最小(最大)电阻,电阻的变化幅度可以以隧穿磁电阻(TMR)表示。在二进制术语中,这些电阻最小(最大)状态对应于 0/1。这些磁性比特的状态可以通过自旋转移力矩(STT)、自旋轨道力矩(SOT)或外部磁场来操纵。MTJ是自旋电子学的基本器件单元,主要用于读取和写入器件的磁性状态。其低功耗、大面积可扩展性、几乎无限的耐久性和非易失性使其适用于各种应用,如模数转换器、微波发生器、振荡器、磁传感器、非易失触发器、神经形态计算机、全加法器、基于自旋的 NANDS、自旋逻辑和磁随机存取存储器(MRAM)。 研究内容 作者研究了 Co/XY2/Co(X∈(Mo,W),Y∈(S,Se,Te))构成的高自旋极化电流的磁隧道结(MTJ)。密度泛函理论(DFT)用于计算基态电子性质,非平衡格林函数方法则用于量子输运计算。 图1. Co/XY2/Co 的结构示意图 [...]
  • 锂电池电极建模:基于 CT vs DFN 模型概述 随着电池制造业持续发展以应对交通电动化需求,企业获得加速电池设计与优化进程并降低成本等商业优势的同时也承受着日益增长的压力。新型材料和应用频繁且往往出人意料地涌现使快速优化锂离子电池(LIB)设计对制造商来说极具挑战性,必须摆脱对试错法的依赖,转向包括采用数学建模的更高程度自动化。 LIB 建模的基准模型 Doyle-Fuller-Newman(DFN)框架基于物理的连续介质模型且融合了多孔电极理论,而基于 CT 扫描图像重建的三维模型能够捕捉颗粒的真实几何形状。本研究基于 CT 和 DFN [...]
  • 【辽宁工程技术大学】褐煤在ReaxFF MD高温条件下的燃烧机理分析(Fuel 2025)研究背景 褐煤作为一种低阶煤,有挥发分和水分含量高的特点,导致其热值较低且易发生自燃,严重影响着能演工业的储存、运输和利用。当前研究从宏观层面揭示了褐煤的燃烧机制,但其背后具体的分子级燃烧特性尚未被充分理解,特别是在不同高温条件下的反应路径与动力学行为仍缺乏系统研究。目前,对于褐煤在高温下燃烧行为的系统性数据匮乏,制约了其化学动力学机制的深入挖掘。因此,深入了解褐煤的燃烧特性与自燃特性,并在此基础上优化其燃烧过程,对于提高能源利用效率、减少环境污染具有重要的现实意义。本文以神木褐煤为对象,基于表征实验构建并优化其大分子结构模型,采用Amsterdam Modeling Suite(AMS)软件与ReaxFF MD方法,对其在不同高温条件下的燃烧过程进行了系统模拟。重点分析了不同温度下神木褐煤的总势能变化、燃烧产物特征及其高温燃烧机制。模拟结果验证了自由基在煤燃烧反应链中的关键作用,尤其在高温条件下,通过自由基的持续生成与消耗维持复杂的燃烧过程。目前该文于2025年4月6日以“Construction of macromolecular model of Shenmu [...]
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