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        氬粒子系統(tǒng)的分子動力學模擬

        2015-04-01 09:21:06張麗娟
        晉中學院學報 2015年3期
        關鍵詞:勢能方程組徑向

        張麗娟

        (晉中學院信息技術與工程學院,山西晉中030619)

        (編輯 郭繼榮)

        0 引言

        分子動力學模擬方法(molecular dynamicssimulation,MDS)是一種計算機模擬實驗的方法,是當前人們研究凝聚態(tài)系統(tǒng)的重要工具,原子的運動軌跡和原子運動過程中的各種微觀細節(jié)都可以通過這種方法得到,它對理論計算和實驗起到了有力的補充作用.這種方法是按體系內(nèi)每個粒子所遵從的動力學規(guī)律即牛頓運動規(guī)律來建立粒子的運動方程組,通過解方程組可以得到系統(tǒng)中每個粒子在每個時刻的坐標和動量,也就是能確定粒子的軌跡,根據(jù)經(jīng)典力學和統(tǒng)計物理理論,已知粒子的坐標和動量我們可以用統(tǒng)計計算的方法得到系統(tǒng)的各種性質(zhì),比如:系統(tǒng)的各種熱力學性質(zhì)、粒子的均方位移、關聯(lián)函數(shù)等.所以分子動力學模擬能夠讓我們看到系統(tǒng)在一段時間內(nèi)的發(fā)展過程[2].

        1 模擬的基本原理

        對我們要研究的系統(tǒng)首先要選取作用勢的模型,對于一個粒子間的相互作用勢能是球?qū)ΨQ的多粒子體系,它的哈密頓量可以寫為:

        其中,rij是第i個粒子和第j個粒子之間的距離.微正則系綜受到的約束有四個:能量守恒、體積不變、粒子數(shù)不變、動量恒等于零.系統(tǒng)中粒子的運動方程組可以從哈密頓量推出,如下所示:

        采用有限差分法將微分方程化為有限差分方程來求解該方程組,數(shù)值求解該方程組,我們需要將此方程組的求解變成求解以下方程組:

        從以上方程組可以得出,t+h時刻的坐標位置可以從前面t和t-h時刻這兩步的空間坐標位置及t時刻的作用力計算得到.若令:

        則式(3)可以寫成如下形式:

        需要注意的是,在第n+1步算出的速度是前一時刻,即第n步的速度,因而動能的計算比勢能的計算落后一步.

        2 模擬的步驟設計

        根據(jù)上面的原理我們設計的微正則系綜(粒子數(shù)恒定、體積恒定、能量恒定)的分子動力學模擬步驟如下:

        (4)計算第n步的速度

        在上面的算法中,動能的計算比勢能的計算要落后一步,而且這種算法不是自啟動的,只有給出初始位置}和空間位置}才能求出微分方程組的解,

        按照改進后的算法模擬的步驟如下:

        (5)重復進行第(2)步

        3 平衡化的方法

        大多數(shù)情況下,精確的初始條件是很難得到的,那么我們可以先給出一個合理的初始條件,接下來在模擬的時候不斷調(diào)節(jié)系統(tǒng)的能量使它達到給定的值.其方法為:首先求解系統(tǒng)的運動方程組,從中解出若干步的結(jié)果,接下來根據(jù)解出的結(jié)果計算體系的能量,看能量是否守恒而且等于我們給定的值,如若不然,那么我們就需要通過調(diào)整速度來使能量守恒,也就是用一個標度因子乘以速度,標度因子一般取為[2]:

        然后回到第一步,對下一時刻的運動方程求解.反復進行上面的過程,直到系統(tǒng)達到平衡.

        采用對速度標度的辦法,可以使速度發(fā)生很大變化[2],為了消除速度標度帶來的后果,模擬過程中必需要有足夠的時間讓體系再次建立平衡,在到達趨衡階段以后,必須檢驗粒子的速度分布是否符合麥克斯韋-玻爾茲曼分布[5].

        4 計算結(jié)果

        計算的時候取256個氬原子作為我們的模擬系統(tǒng),粒子間的相互作用勢為雷納德-瓊斯勢[6]:

        其中,-ε是兩分子處于穩(wěn)定平衡狀態(tài)時的勢能值,也即勢能的最小值,當r=216σ 時,U(r )=-ε;σ 是兩分子間作用勢為零時它們的間距,即當r=σ時,U(r)=0.該體系的粒子限制在一個立方體的箱子中,為了使密度守恒我們采用周期性邊界條件,邊界上采用最小像力約定.我們采用自然單位制,長度和時間的標度單位分別為 σ 和 (m σ248ε )12,對氬原子的時間單位為3×10-12s,這樣就使得運動方程為無量綱形式.我們研究相圖上的一點 (T*, ρ*)= (0.722,0.831 34),立方體箱子的尺寸為6.75.初始條件定為:系統(tǒng)中每一個粒子處于面心立方格子的格點上,而速度按相應溫度下的玻爾茲曼分布抽樣取值,為了比較勢能的不同截斷對模擬結(jié)果的影響,我們?nèi)c=2.5和rc=3.6,速度標度因子為:

        反復上面的速度調(diào)節(jié),直到系統(tǒng)能量達到給定值,下面是計算結(jié)果:

        4.1 能量演化過程

        以下是256個氬原子系統(tǒng)在T*=0.722,ρ*=0.83134,rc=2.5時,動能,勢能和總能量的演化過程.

        圖1 動能演化圖

        圖2 勢能演化圖

        圖3 總能量演化圖

        從上面各圖可以看出,微正則系綜的分子動力學模擬中,總能量是恒定的,從總能量的演化過程圖可以明顯地看出模擬的平衡化過程,其平衡化過程是通過對粒子速度的調(diào)節(jié)跳躍式地達到的.動能和勢能不是守恒量,但幾百步之后它們能給出持續(xù)的確定的平均值.

        4.2 軌跡分析

        我們在計算中初始條件令各個原子位于一個面心立方格子的格點上,模擬中隨著時間的推移系統(tǒng)內(nèi)原子的分布逐漸趨于無序,當原子分布完全處于無序狀態(tài)時,也即體系達到穩(wěn)定狀態(tài),這時我們就可以計算體系的各個物理量從而研究體系的各種性質(zhì).圖4是體系內(nèi)原子的分布隨時間的變化圖,從圖中可以看出,初始狀態(tài)體系的原子分布處于有序狀態(tài),模擬10步之后體系的有序狀態(tài)逐漸被打破,至到最后體系內(nèi)原子的分布完全處于無序狀態(tài).

        圖4 各個時期256個氬原子的位置

        4.3 徑向分布函數(shù)

        徑向分布函數(shù)是一個用來研究物質(zhì)的有序性的參數(shù),指給定某個粒子的坐標,其他粒子在空間的分布幾率,是反映物體結(jié)構(gòu)的特征物理量[2].分子動力學計算徑向分布函數(shù)的方法為[7,8]:

        其中,N為分子數(shù)目,T為計算的時間步數(shù),δr為設定的距離差,ΔN為介于r→r+dr間的分子數(shù)目.圖5是溫度為 (T*, ρ*)= (0.722,0.83134 )和 (T*, ρ*)= (2.53,0.636 )時氬原子體系的徑向分布函數(shù),從 (T*, ρ*)=(0.722,0.831 34)圖中可以看出,當r>3.5σ時徑向分布函數(shù)的值趨近于1,當r<0.89σ時徑向分布函數(shù)的值為零.這說明在我們所計算的氬粒子系統(tǒng)中,粒子之間的最小距離為0.89σ,而且平均看來,當粒子與粒子的距離超過3.5σ時,體系中粒子的分布是均勻的.在r~1.1σ處徑向分布函數(shù)有最大值,這就說明體系中在距離粒子為1.1σ的地方附近其他粒子出現(xiàn)的幾率是最大的,此處的局域密度應該是最大的.曲線中其他峰值雖比第一個峰值要小,但是徑向分布函數(shù)在此處有極大值,說明此處粒子分布的局域密度要大于平均密度.徑向分布函數(shù)反映出體系中原子的聚集特性,可借此了解體系的結(jié)構(gòu)[2].

        圖5 不同溫度下的徑向分布函數(shù)

        從兩曲線的對比可以看出,(T*, ρ*)= (2.53,0.636 )時的第一峰值要比 (T*, ρ*)= (0.722,0.831 34)時的低.這說明:體系的配位數(shù)隨著溫度的升高而降低,有序度降低,這是符合熱力學規(guī)律的.(T*, ρ*)=(2.53,0.636 )時的曲線比 (T*, ρ*)= (0.722,0.831 34)時的曲線有一向r減小方向的平移,原因是:溫度高的原子動能比較大能夠克服它們之間的排斥作用,原子之間可以靠得更近.兩條曲線的共同特點是:隨著r的增大,體系的各個峰值逐漸減小,說明氬粒子系統(tǒng)短程有序、長程無序的特征.

        5 結(jié)論

        分子動力學模擬方法的應用已經(jīng)取得了許多重要的成果,可以廣泛地用于物理、化學、生物、材料、醫(yī)學等各個領域.本文通過對256個氬粒子系統(tǒng)進行微正則系綜分子動力學模擬得出了系統(tǒng)的能量演化過程、粒子的軌跡、系統(tǒng)的徑向分布函數(shù),對了解體系特征有重要意義.

        [1]陳正隆,徐為人,湯立達.分子模擬的理論與實踐[M].北京:化學工業(yè)出版社,2007.

        [2]Frenkel&Smit.分子模擬—從算法到應用[M].汪文川,譯.北京:化學工業(yè)出版社,2002.

        [3]D.W.Heemann.理論物理學中的計算機模擬方法[M].秦克誠,譯.北京:北京大學出版社,1996.

        [4]馬文淦.計算物理學[M].北京:科學出版社,2005.

        [5]汪志誠.熱力學統(tǒng)計物理[M].北京:高等教育出版社,2003.

        [6]毋志民,何煥典,羅強,等.銀、鈷和鉑原子納米團簇熔化過程的分子動力學模擬[J].原子與分子物理學報,2004(51):213~215.

        [7]Bixon M,Jortner J.Energetic and thermodynamics sizeeffectsin molecular clusters[J].J.Chem.Phys.,1989,91(3):1631~1642.

        [8]Schmidt M,Kusche R,et al.Negativeheat capacity for aclusterof 147 sodiumatoms[J].Phys.Rev.Lett.,2001,86(7):1191~1194.

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