materialsstudio案例

1、1MaterialsStudio案例案例1：Au（111）表面自組裝單層膜結(jié)構(gòu)優(yōu)化）表面自組裝單層膜結(jié)構(gòu)優(yōu)化目的目的：用MaterialsStudio（MS）軟件對(duì)金表面自組裝膜的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。模塊模塊：MinimizerMSMSDiscoverDiscover結(jié)構(gòu)優(yōu)化原理結(jié)構(gòu)優(yōu)化原理分子的勢(shì)能一般為鍵合（鍵長、鍵角、二面角、扭轉(zhuǎn)角等）和非鍵合相互作用（靜電作用、范德華作用等）能量項(xiàng)的加和，總勢(shì)能是各類勢(shì)能之和，如下式：??總勢(shì)能=范德

2、華非鍵結(jié)勢(shì)能鍵伸縮勢(shì)能鍵角彎曲勢(shì)能雙面角扭曲勢(shì)能離平面振動(dòng)勢(shì)能庫倫靜電勢(shì)能…除了一些簡(jiǎn)單的分子以外，大多數(shù)的勢(shì)能是分子中一些復(fù)雜形勢(shì)的勢(shì)能的組合。勢(shì)能為分子中原子坐標(biāo)的函數(shù)，由原子不同的坐標(biāo)所得到的勢(shì)能構(gòu)成勢(shì)能面（PotentialEnergySurface，PES）。勢(shì)能越低，構(gòu)象越穩(wěn)定，在系統(tǒng)中出現(xiàn)的機(jī)率越大；反之，勢(shì)能越高，構(gòu)象越不穩(wěn)定，在系統(tǒng)中出現(xiàn)的機(jī)率越小。通常勢(shì)能面可得到許多極小值的位置，其中對(duì)應(yīng)于最低能量的點(diǎn)稱為全局最小值

3、（GlobalEnergyMinimum），相當(dāng)于分子最穩(wěn)定的構(gòu)象。由勢(shì)能面求最低極小值的過程稱為能量最小化（EnergyMinimum），其所對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)為最優(yōu)化結(jié)構(gòu)（OptimizedStructure），能量最小化過程，亦是結(jié)構(gòu)優(yōu)化的過程。通過最小化算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化時(shí)，應(yīng)避免陷入局部最小值（localminimum），也就是避免僅得到某一構(gòu)象附近的相對(duì)穩(wěn)定的構(gòu)象，而力求得到全局最小值，即實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化。分子力學(xué)的最小化算法能較快進(jìn)行能

4、量?jī)?yōu)化，但它的局限性在于易陷入局部勢(shì)阱，求得的往往是局部最小值，而要尋求全局最小值只能采用系統(tǒng)搜尋法或分子動(dòng)力學(xué)法。在MaterialsStudio的Discover模塊中，能量最小化算法有以下四種：1）最陡下降法（SteepestDescent），為一經(jīng)典的方法，通過迭代求導(dǎo)，對(duì)多變量的非線性目標(biāo)函數(shù)極小化，按能量梯度相反的方向?qū)ψ鴺?biāo)添加一位移，即能量函數(shù)的負(fù)梯度方向是目標(biāo)函數(shù)最陡下降的方向，所以稱為最陡下降法。3SmartMinim

5、izer中，只有共軛梯度法和牛頓法才可以選擇不同的算法：SmartMinimizer中，牛頓法可以設(shè)定最大的原子數(shù)，如果體系的原子數(shù)大于所設(shè)定的值，則計(jì)算是會(huì)自動(dòng)地轉(zhuǎn)為前面設(shè)定的收斂法（共軛梯度法或最陡下降法），收斂精度會(huì)改為共軛梯度法的默認(rèn)收斂精度值。Au（111）表面磺酸甜菜堿封端封端癸烷基硫醇自組裝單層膜）表面磺酸甜菜堿封端封端癸烷基硫醇自組裝單層膜MS結(jié)構(gòu)優(yōu)化過結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程盒子尺寸：34.60929.97091.91874水層：