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Enregistrement W4231098174 · doi:10.32920/ryerson.14656692

Variable time domain discretization methodology for molecular dynamics simulation of metallic compounds

2021· preprint· en· W4231098174 sur OpenAlexaff
Jamal Zeinalov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCopper Interconnects and Reliability
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecular dynamicsDiscretizationWork (physics)Computer scienceComputationVariable (mathematics)Time domainKinetic energyStatistical physicsSimulationComputational chemistryMechanical engineeringChemistryAlgorithmPhysicsMathematicsClassical mechanicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work proposes a methodology to improve the computational requirements of molecular dynamics simulations while maintaining or improving the fidelity of the obtained results. The most common method of molecular dynamics simulation at present is the multi-force, constant time-step, explicit computation, which advances a single time step at a time to determine the next state of the system. The present work proposes a variable time-step strategy, where a single large simulation is subdivided into multiple time domains which redistribute computational resources where they are needed the most: in areas of higher than average potential or kinetic energy or highly dynamic areas around impurity clusters, void formations and crack propagations. The research focuses on the simulation of metallic compounds, as these form the basis of most common molecular dynamics simulations, and have been very thoroughly investigated over the years, thus providing a very extensive body of work for the purpose of comparison and validation of the proposed methodology. The novel methodology presented in this work allows to alleviate some of the limitations associated with the molecular dynamics methodologies and go beyond traditional scales of simulation. The proposed method has been observed to deliver 5 to 20 percent increase in simulation size domain while maintaining or improving the accuracy and computational cycle time. The benefits were observed to be greater for large simulations with one or more areas of higher than average kinetic or potential energy levels, such as those found during crack initiation and propagation, coating-substrate interface, localized pressure application or large thermal gradient. The large difference allows for very clear prioritization of computational resources for high energy areas and as a result provides for faster and more accurate simulation even with increased domain size. Conversely, this method has been observed to provide little to no benefit when simulating stable systems that are undergoing very slow change, such as (relatively) slow change in ambient temperature or pressure, or otherwise homogeneous internal and external boundary conditions. However, for the majority of applications described above, including coating deposition and additive manufacturing, the proposed methodology will yield substantial increase in both simulation size and accuracy, since in the aforementioned processes kinetic and potential energy gradients across the simulation are typically very significant

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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