利用聲子、量子化學分子動力學和機器學習的多相多尺度邊界潤滑分析的數值孿生

主講人 : 張朝 教授

邊界潤滑添加劑用于摩擦付的抗磨和減摩。摩擦膜的形成和去除是復雜的摩擦化學反應過程，涉及到眾多參與材料的分子成分和眾多機械、材料、熱和化學變量在時間和空間多尺度范圍內的相互作用。本報告講述邊界潤滑反應進程動力學的多相多尺度分析數值孿生的理論框架。每個控制體的時間和空間分區(qū)是基于控制體網絡表面的質量流連續(xù)原則。借助于由實驗數據、分析儀器測試數據和計算機數值模擬結果等組成的大數據庫用深層卷積生成對抗網絡重構表面形貌。使用LAMMPS軟件結合用第一性密度函數理論（當系統(tǒng)中的原子數最多在105 –106的范圍內）或神經網絡分子動力學（當系統(tǒng)中有更多的原子數）建成的ReaxFF化學反應力場進行高通量化學反應分子動力學分析的建模和模擬。晶格動力學分析源于LAMMPS模擬結果的各原子軌跡以研究聲子對摩擦能耗的影響。k均值聚類結合樸素貝葉斯分類器用于選擇最佳的化學反應分子動力學建模和相應的模擬，其模擬結果用于質量流連續(xù)方程的回解以驗證和修改該數值孿生法。

主講人簡介：

張朝，同濟大學汽車學院和上海大學機電工程與自動化學院教授，博士生導師，昆明理工大學交通工程學院兼職教授。1983年在上海鐵道學院分院獲機械學本科學位，1989年在上海內燃機研究所獲機械學碩士學位，1997年在上海大學獲機械學博士學位，1997-2002年在美國西北大學從事表面工程和摩擦學的博士后研究。研究的主要方是利用電子-聲子、量子化學分子動力學和機器學習的多相多尺度的混合和邊界潤滑、磨潤腐蝕和磨損分析的數值孿生系統(tǒng)。