Strona głównaArtykułyFizyka i Mechanika

Obliczeniowa Nauka o Materiałach

Od struktury elektronicznej po modele mesoskalowe dla odkrywania i projektowania materiałów.

mysimulator teamZaktualizowano — czerwiec 2026≈ 3 min czytania▶ Otwórz symulację

Metody

Wykorzystywane metody symulacji obejmują teorię funkcjonalnego gęstości (DFT) oraz dynamiczne modelowanie cząsteczkowe (MD), a także modelowanie fazowe i mesoskalowe.

W szczególności, do analizy właściwości mechanicznych i strukturalnych materiałów wykorzystywane są metody dynamiczne, takie jak dynamiczna analiza elementów skończonych (FEM) oraz symulacje Monte Carlo.

demo na żywo · powiązana symulacja● LIVE

Przepływy pracy

Wysokowydajne obliczenia, bazy danych i kwantyfikacja niepewności.

Przykładowa sekcja dotycząca projektowania baterii i symulacji z użyciem metod komputerowych

W tym przykładzie pokażemy, jak zaprojektować anodę akumulatora chemicznego wykorzystując symulacje komputerowe. Szczególnie istotne jest uwzględnienie geometrii, materiału oraz właściwości fizycznych baterii.

Wykorzystamy obliczenia DFT (Density Functional Theory) do optymalizacji struktury i właściwości materiałowych. Symulacja ta pozwoli na analizę interakcji atomowych w strukturze baterii.

Możemy również symulować procesy dyfuzyjne za pomocą metod Monte Carlo (MD - Molecular Dynamics). Pozwoli to na zrozumienie transportu jonów wewnątrz struktury baterii oraz wpływ temperatury na te procesy.

Ponadto, modelowanie mesoskalowe pozwoli przewidzieć wydajność i charakterystykę baterii, uwzględniając interakcje między różnymi fazami materiału.

Frequently asked questions

Jakiego podejścia wybrać?

Dopasuj skalę i właściwość, która Cię interesuje.

Dokładność vs koszt?

Hybrydowe metody i modele zastępcze (surrogate models).

Walidacja?

Porównaj z eksperymentami i benchmarkami.

Defekty?

Metody superkomórkowe i korekty uwzględniające rozmiar końcowy.

Dane?

Korzystaj z kuratowanych baz danych i śledzenia pochodzenia (provenance).

Automatyzacja?

Zarządzanie workflow i kontenery.

Niepewność?

Określ modelowe i numeryczne błędy.

Mostkowanie skal

Parametryzuj mesoskale z wykorzystaniem metod ab initio.

Uczenie maszynowe?

Potencjały i predyktory właściwości.

Powtarzalność?

Dziel się danymi wejściowymi, wersjami i skryptami.

Wypróbuj na żywo

Wszystko powyżej działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce — otwórz SPH Fluid i zmieniaj parametry podczas działania. Nic nie jest instalowane ani przesyłane na serwer, cały model działa w jednej karcie.

▶ Otwórz symulację SPH Fluid

Co znalazłeś?

Dodaj kroki odtworzenia (opcjonalnie)