機能性ナノ構造物質における非断熱・非平衡現象の第一原理的解明

功能纳米结构材料中非绝热和非平衡现象的第一性原理阐明

• 批准号: 21H01766
• 负责人: 下條 冬樹
• 金额: $ 10.73万
• 依托单位: Kumamoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H01766/
• 关键词: 構造不規則系; 非断熱・非平衡現象; 第一原理計算; 分子動力学法; 機械学習; 計算物理

各種計算物理学的手法を駆使して、構造不規則凝縮系における非断熱・非平衡過程の微視的機構を明らかにすることを目的として研究を実施している。強誘電物質中での光励起による位相幾何学的な分極秩序（スキルミオン）に関連して、層状強誘電体PbTiO3／常誘電体SrTiO3系の機械学習原子間ポテンシャルによる大規模分子動力学シミュレーションを継続した。一軸圧縮と一様圧縮が、スキルミオンの出現ダイナミクスへ及ぼす影響を再現することに成功し、対称性の破れによるスキルミオンの消滅過程と対称性が保持されたままのトポロジーの変化過程を解明した。銀カルコゲナイドに対しては、機械学習原子間ポテンシャルによる摂動分子動力学計算を実行し、熱流を計算する際の厳密な表式を用いて、セレン添加した硫化銀の格子熱伝導度の室温における組成依存性の実験結果を再現することに成功した。熱流の正則化を考慮して機械学習することにより、熱流学習における過学習を抑える理論手法を確立し、熱伝導度の各原子からの寄与への分解や熱伝導機構のスペクトル解析へ展開している。異なる相間の熱伝導機構を調べるために、大規模非平衡分子動力学計算へも着手した。硫化銀に対する、室温での第一原理的せん断変形シミュレーションの結果を機械学習し、機械学習原子間ポテンシャルを作成した。大規模なせん断変形シミュレーションを実行し、現在までに約70万原子系のせん断変形下での構造回復過程を実現させている。これまでに、転位がない場合の構造回復機構の理解は完遂している。大規模系において現れる転位が構造回復に及ぼす影響について調査しているところである。その他、光励起によるダイアモンドのグラファイト化機構、酸化チタンナノシートと金属電極間の界面特性の研究を継続し、グラフェンのプラズマエッチング過程、貴金属・ニッケル基盤上のグラフェンの析出過程の第一原理的研究に着手した。

Various computational physics methods are used to construct irregular condensation systems, non-thermal and non-equilibrium processes, and mechanisms for Weishi app are clearly defined. Phase geometry of photoexcitation in ferroelectric materials and mechanical learning of interatomic order in layered ferroelectric PbTiO3/ferroelectric SrTiO3 systems. A shaft compression and a shaft compression and a shaft The molecular dynamics calculation of silver sulfide lattice thermal conductivity was successfully performed. Regularization of heat flow takes into account mechanical learning, heat flow learning, over-learning, theoretical approaches to establish thermal conductivity, decomposition of atoms, and analytical development of thermal conductivity mechanisms. A large scale non-equilibrium molecular dynamics calculation was carried out for the thermal conduction mechanism of different phases. The first principle of silver sulfide is mechanical learning, mechanical learning and atomic transformation. The large-scale structural recovery process has been carried out, and now about 700,000 atomic systems have been reconstructed. The understanding of structural recovery mechanism in this case is complete. The large-scale system has been investigated for structural recovery and influence. The first principle of the study of the mechanism of chemical reaction, acidification reaction and interface characteristics between metal electrodes in the process of chemical reaction and the precipitation process of noble metal on a substrate was studied.

项目成果

Reproduction of Melting and Crystallization of Sodium by Machine-Learning Interatomic Potential Based on Artificial Neural Networks

基于人工神经网络的机器学习原子间势再现钠的熔化和结晶

• DOI: 10.7566/jpsj.90.094603
• 发表时间: 2021
• 期刊: Journal of the Physical Society of Japan
• 影响因子: 1.7
• 作者: Irie Ayu;Fukushima Shogo;Koura Akihide;Shimamura Kohei;Shimojo Fuyuki
• 通讯作者: Shimojo Fuyuki

機械学習原子間ポテンシャルを用いた銀カルコゲナイドの熱伝導度のスペクトル解析

使用机器学习原子间势对银硫族化物的热导率进行光谱分析

• 发表时间: 2023
• 作者: 影島 博之;Wang Shengnan;日比野 浩樹;橋口祐来，島村孝平，高良明英，下條冬樹
• 通讯作者: 橋口祐来，島村孝平，高良明英，下條冬樹

Investigation of phase diagram of Rb-Na alloy by an-initio-based thermodynamic integration

基于初始热力学积分的 Rb-Na 合金相图研究

• 发表时间: 2022
• 作者: A. Irie;A. Koura;K. Shimamura;and F. Shimojo
• 通讯作者: and F. Shimojo

Molecular dynamics study on plastic deformation of silica and silicate materials

二氧化硅及硅酸盐材料塑性变形的分子动力学研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Masaaki Misawa，Tsuyoshi Endo，Kenji Tsuruta，Fuyuki Shimojo

第一原理分子動力学法に基づく熱力学積分を用いたアルカリ金属混合系の融点の組成依存性V

基于第一性原理分子动力学方法V的热力学积分碱金属混合体系熔点的成分依赖性

• 发表时间: 2022
• 作者: 吉村 克徳，三宮 工;南 豪;入江鮎，高良明英，島村孝平，下條冬樹
• 通讯作者: 入江鮎，高良明英，島村孝平，下條冬樹