Разработки СО РАН - каталоги программ и БД

Поиск по каталогам:

2013-12-24

Назначение – в результате работы программы можно определить, является ли сеть достаточно надёжной по отношению к заданной величине надежности (порогу) для различных показателей надёжности.

Область применения - анализ надёжности и живучести сетей различного назначения.

Точный расчет надёжности сети представляет собой NP-трудную задачу. Однако при анализе надёжности сети знать точное значение надёжности не всегда необходимо, иногда достаточно установить факт, превосходит ли надёжность исследуемой сети величину заданного порога. Основываясь на известном методе ветвления (factoring method), можно организовать итерационный процесс уточнения верхней и нижней границы надёжности и остановить его при достижении одной из границ значения заданного порога. Данный подход был предложен в [1].

Программа позволяет устанавливать, является ли сеть достаточно надёжной по отношению к заданной величине надежности (порогу) для двух показателей надёжности: вероятности связности сети, и среднему значению (по всем парам узлов) для вероятности связности пары узлов сети.

Если в качестве показателя надёжности сети выбрана вероятность связности, то для ускорения расчетов осуществляется предварительная декомпозиция сети на двусвязные компоненты, для каждой из которых проводится декомпозиция по двухвершинным сечениям. После этого запускается процесс уточнения оценок надёжности для каждого из полученных в процессе декомпозиции графов. Данный алгоритм опубликован в [2]. 

Входные данные программы – структура сети в виде графа, значения надёжности каналов связи (т.е. вероятности их присутствия), значение порога (число от 0 до 1), ограничение на время расчёта в секундах (можно отключить).

Выходные данные программы – факт достаточной надёжности/ненадёжности сети. Если расчёт не был окончен за отведённое время, выводятся полученные к данному моменту значения границ надёжности.

Программа работает с двумя представлениями графов – полный файл предшественников (списки KAO,FO) и список рёбер. Вводить списки представления графов и редактировать их можно в соответствующих окнах программы, возможна загрузка (сохранение) графов из текстовых файлов (в текстовые файлы). Информация в файле должна располагаться следующим образом: первая строка – количество вершин, вторая строка – количество рёбер, третья и четвёртая строка – списки представления графа (элементы списка разделяются запятыми). Есть возможность генерации связных графов.

[1] Won J.-M., Karray F. Cumulative Update of All-Terminal Reliability for Faster Feasibility Decision // IEEE Trans. On Reliability. September 2010. Vol 59, no 3. P. 551-562.  

[2] A. Rodionov, D. Migov, and O. Rodionova. Improvements in Efficiency of Cumulative Updating of All-Terminal Network Reliability // IEEE Transactions on Reliability. Vol. 61, issue 2. June 2012. - P. 460-465.

Функциональные возможности – анализ надёжности сетей с количеством элементов  в несколько сотен.

Инструментальные средства создания - Delphi.

По сравнению с 2 версией программы (№ PR12027) внесены следующие изменения:

- если в качестве показателя надёжности сети выбрана вероятность связности, то для ускорения расчетов осуществляется предварительная декомпозиция по двухвершинным сечениям;

- добавлена возможность устанавливать ограничение на время расчёта. Если расчёт не был окончен за отведённое время, выводятся полученные к данному моменту значения границ надёжности;

- граф структуры сети может задаваться (вручную или загружаться из файла) списком рёбер и полным списком преемников.

Во вложении прикреплен рабочий файл программы. Интерфейс программы позволяет загружать и редактировать входные данные. 

2013-12-24

Назначение - программа предназначена для точного расчета надежности сети с  ограничением на диаметр.

Область применения - анализ надёжности и живучести сетей, в которых соединение между двумя узлами может быть установлено только при ограниченном количестве транзитных узлов.

При анализе надёжности сетей обычно используется такой показатель надёжности, как вероятность связности сети. Однако во многих случаях требуется обеспечить не просто существование пути между каждой парой выбранных узлов, а существование пути, проходящего через ограниченное число транзитных узлов (p2p-сети, ad hoc-сети). В таких случаях может быть использован другой показатель надёжности – вероятность связности сети с ограничением на диаметр [1], т.е. вероятность того, что любые два полюса сети соединены путём, состоящим из ограниченного количества каналов связи.

Как и задача расчёта надёжности сети, задача расчёта надёжности сети с ограничением на диаметр NP-трудна. Более того, наличие ограничения на диаметр делает расчёт надёжности существенно более трудоёмким, так как в случае отсутствия этого ограничения используются различные методы редукции, декомпозиции, направленное ветвление, и другие методы ускорения расчёта. В основном эти методы не адаптированы или в силу разных причин не могут быть применены для расчёта надёжности с ограничением на диаметр.

Для двухполюсной сети, с целью ускорения расчётов в программе осуществляется предварительная декомпозиция сети на двусвязные компоненты, для каждой из которых проводится декомпозиция по двухвершинным сечениям. Данный алгоритм опубликован в [2,3]. В случае если сеть многополюсная, расчёт осуществляется по методу, опубликованному в [1].

Входные данные программы – структура сети в виде графа, значения надёжности каналов связи (т.е. вероятности их присутствия), значение диаметра (целое число).

Выходные данные программы – значение надёжности сети.

Программа работает с двумя представлениями графов – полный файл предшественников (списки KAO,FO) и список рёбер. Вводить списки представления графов и редактировать их можно в соответствующих окнах программы, возможна загрузка (сохранение) графов из текстовых файлов (в текстовые файлы). Информация в файле должна располагаться следующим образом: первая строка – количество вершин, вторая строка – количество рёбер, третья и четвёртая строка – списки представления графа (элементы списка разделяются запятыми). Есть возможность генерации связных графов.

[1] Cancela H., Petingi L. Reliability of communication networks with delay constraints: computational complexity and comlete topologies // Int. J. of Mathematics and Mathematical Sciences. 2004. V. 29. P. 1551-1562.

[2] Мигов Д.А. Расчет надежности сети с ограничением на диаметр с применением точек сочленения // Автоматика и телемеханика. 2011. – № 7. – С. 69-74.

[3] Migov D.A., Rodionov A.S. Decomposing Graph with 2-node cuts for Diameter Constrained Network Reliability Calculation // Proc. of the 7th Int. Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (ACM ICUIMC 2013), Kota Kinabalu, Malaysia, 2013. ACM New York, USA, 2013. Article No. 39, ISBN 978-1-4503-1958-4.

Функциональные возможности - расчёт надёжности сетей с количеством элементов около  сотни.
Инструментальные средства создания - Delphi.

2013-12-24

Назначение - программа предназначена для точного расчета надежности сети с использованием ресурсов кластера НКС-30Т ССКЦ КП СО РАН.
Область применения - анализ надёжности и живучести сетей различного назначения.

Необходимость в расчёте и оценке показателей надёжности сети возникает, прежде всего, при структурной оптимизации сетей - как на этапе проектирования, так и при расширении существующих структур. При этом задача точного расчёта надёжности сети  NP-трудна, поэтому без использования суперЭВМ точно вычислить надёжность можно, как правило, только для сетей с количеством элементов около сотни.

Данная программа позволяет осуществлять параллельный точный расчёт надёжности сетей с ненадёжными каналами связи (под надёжностью понимается вероятность связности всех узлов сети). Распараллеливание расчёта основано на известном методе факторизации (ветвления, Мура-Шеннона), использованный алгоритм опубликован в [1].

Входные данные программы – структура сети в виде графа, значения надёжности каналов связи (т.е. вероятности их присутствия).

Выходные данные программы – значение надёжности сети, время расчёта.

Программа работает с представлением графов при помощи полного файла предшественников (списки KAO,FO). Текстовый файл, содержащий информацию о графе, должен иметь имя «graph.txt» и располагаться в той же директории, что и файл программы. Информация в файле должна располагаться следующим образом: первая строка – количество вершин, вторая строка – количество рёбер, третья и четвёртая строка – списки представления графа (элементы списка разделяются запятыми).

[1] Мигов Д.А. Параллельный метод для расчета структурной надежности сети // Тезисы докладов XIV Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям, Томск, ТНЦ СО РАН, 2013. Новосибирск, ИВТ СО РАН, 2013, с. 42.

Функциональные возможности - расчёт надёжности сетей с количеством элементов в несколько сотен.

Инструментальные средства создания - C++, MPI.

2013-12-23

Назначение - генерация псевдо-случайных Unit Disk Graphs (UDG-графов)
Область применения - моделирование сенсорных и Mesh сетей

Используемый алгоритм:

Граф G=(V,E) называется UDG-графом (unit disk graph), если ребро (u,v)  существует тогда и только тогда, когда расстояние между вершинами u и v меньше либо равно 1 (в общем случае - d).Программа генерирует на заданной области случайные UDG-графы с наперед заданными свойствами (связность, ограничение на степень вершин, ограничение на количество хопов).

Реализованы три способа генерации UDG-графов::

  1. Традиционный алгоритм (случайный выбор точек в заданной области и проверка заданных свойств)
  2. Алгоритм C-Crug (используются полярные координаты для выбора каждой следующей вершины [1])
  3. Алгоритм Lattice (строится дополнительная сетка в заданной области, которая используется для выбора каждой следующей вершины. Использование распределения Пуассона при выборе ячеек сетки) [2]. Осуществляется сбор статистики по распределению степеней для серии сгенерированных графов.

Функциональные возможности - Во вложении приведена таблица времени генерации UDG-графов в зависимости от количества вершин и способа генерации.
Инструментальные средства создания - Lazarus.

[1] Furuzan Atay Onat, Ivan Stojmenovic, Halim Yanikomeroglu Generating random graphs for the simulation of wireless ad hoc, actuator, sensor, and internet networks. Pervasive and Mobile Computing, 4:597-615, 2008.

[2] Шахов В.В., Соколова О.Д., Юргенсон А.Н. "Эффективный метод для генерации псевдо-случайных UDG-графов" // Труды конференции «Информационные технологии и системы — 2013», Светлогорск, ISBN 978-5-901158-23-4, стр. 411-414.

2013-12-20

Назначение - Комплекс предназначен для решения задачи предсказательного моделирования влияния функционализации наполнителей в органической матрице на микроструктуру нанокомпозита и на его структурные, механические, электрические, теплофизические, диффузионные и оптические свойства.

Область применения - Комплекс рассчитан на проектирование материалов с заданными свойствами и может найти применение для создания новых материалов в таких отраслях промышленности, как самолетостроение, автомобилестроение и кораблестроение.

Используемый алгоритм - Главной задачей комплекса является многоуровневое моделирование физико-химических свойств органических матричных нанокомпозитов в зависимости от функционализации материала наполнителей и проектирование указанных материалов. Комплекс обеспечивает возможность прогнозировать структурные, механические, оптические, электрические и термофизические свойства органических нанокомпозитных материалов, что позволяет оптимизировать условия производства промышленно важных органических нанокомпозитных материалов за счет выбора оптимальных функционализации и диспергирования наночастиц-наполнителей. Комплекс позволяет проводить многомасштабные исследования матричных нанокомпозитов на основе набора вычислительных модулей на каждом уровне моделирования с использованием высокопроизводительных суперкомпьютерных ресурсов. Для этого комплекс построен на основе клиент-серверной архитектуры, позволяющей использовать распределенные вычислительные ресурсы. Программный комплекс позволяет реализовать сопряжение результатов в цепочке "квантовая механика - атомистическое моделирование -мезоскопическое описание - теория сплошных сред – макроскопические свойства композитов". Сопряжение происходит при помощи интегрированного рабочего стола, позволяющего задавать и управлять цепочками передачи данных при исследовании. Такая цепочка моделирования полимерных композитных материалов является уникальной и до сих пор не была реализована ни в одном программном продукте. Комплекс обеспечивает ассимиляцию результатов расчета при помощи иерархической базы данных, которая может хранить как основные результаты моделирования, так и данные экспериментальных исследований нанокомпозитных материалов. База данных позволяет проводить совместные исследования распределенной группой разработчиков.

Комплекс обеспечивает возможности:
- прогнозировать структурные, механические, оптические, электрические и термофизические свойства органических матричных нанокомпозитных материалов в зависимости от функционализации материала наполнителей при помощи многомасштабных (сквозных) расчетов,
- моделировать полимерные нанокомпозиты со сшитой и несшитой матрицей,
- автоматически контролировать сценарий исполнения составного приложения,
- сохранять результаты расчетов и имеющиеся экспериментальные данные по структурные, механические, оптические, электрические и термофизические свойства органических нанокомпозитных материалов,
- визуализировать результаты расчетов при помощи графических инструментов,
- использовать распределённые вычислительные ресурсы,
- проводить совместные исследования по расчету свойств органических нанокомпозитных материалов.
Комплекс состоит из следующих компонент:

  1. Молекулярный конструктор
  2. Конструктор мезоструктуры
  3. Конструктор макроэксперимента
  4. Редактор входных параметров расчетных модулей
  5. Молекулярный визуализатор
  6. Визуализатор мезоструктуры
  7. Визуализатор 2D и 3D полей
  8. Визуализатор одномерных зависимостей
  9. Редактор базы данных
  10. Блок обмена данными
  11. Блок импорта данных из внешних программ
  12. Система хранения результатов расчетов
  13. База данных
  14. Модуль расчета атомистической структуры и энергий связи интерфейса неорганический наполнитель-органическая матрица
  15. Модуль расчета микромеханических свойств эквивалентной континуальной модели нанонаполнителя в органической матрице на атомистическом и мезоскопическом уровне
  16. Модуль атомистического расчета электрических свойств неорганического наполнителя, функционализированного в органической матрице, а также интерфейсного сопротивления между наполнителями
  17. Модуль атомистического расчета теплопроводности неорганического наполнителя, функционализированного в органической матрице, а также интерфейсного теплосопротивления между наполнителями
  18. Модуль атомистического расчета оптических свойств неорганического наполнителя, функционализированного в органической матрице
  19. Модуль атомистического расчета диффузионных свойств малых молекул в органической матрице, а также вблизи диспергированного неорганического наполнителя
  20. Модуль расчета статистической микроструктуры органического матричного нанокомпозита
  21. Модуль расчета механических свойств нанокомпозитного материала на макроуровне
  22. Модуль расчета электрических свойств нанокомпозитного материала на макроуровне
  23. Модуль расчета теплопроводности нанокомпозитного материала на макроуровне
  24. Модуль расчета оптических свойств нанокомпозитного материала на макроуровне
  25. Модуль расчета транспортных диффузионных свойств нанокомпозитного материала на макроуровне

Алгоритм работы комплекса основан на концепции Scientific Workflow, позволяющей организовывать сценарии передачи данных между различными независимыми научными приложениями. Данная концепция позволяет автоматизировать выполнение серии вычислительных процедур и процедур обработки данных для проведения научных исследований. В рамках этой концепции можно организовывать передачу разнородных данных между счетными модулями, необходимую для проведения многомасштабных исследований. Для этого необходимо определить сценарий передачи данных и их обработки между счетными модулями с разных уровней для многомасштабного расчета определенного физического свойства. С этой целью в комплексе используется графический редактор сценариев (рабочий стол), который обеспечивает работу со сценариями многоуровневого моделирования, эффективный доступ к данным и обмен ими, а также доступ ко всем вычислительным моделям. Элементами Scientific Workflow в комплексе являются все счетные модули, конструкторы структур, система хранения данных и визуализаторы. Соответственно, сценарии передачи данных определяют взаимосвязь и поток данных между ними.
Для реализации алгоритмов Scientific Workflow в Комплексе определены основные группы передаваемых данных, которые могут участвовать в передаче между счетными модулями, конструкторами и редакторами Комплекса:
1. DielectricDataType
2. ElectricalDataType
3. OpticalDataType
4. MechanicalDataType
5. DiffusionDataType
6. ThermalConductivityDataType
7. MicrostructureDataType
8. MesostructureDataType
Каждый счетный модуль может получать на вход одну или несколько групп передаваемых данных, создавая в результате своей работы новые данные одной из этих групп. На основе групп передаваемых данных построена система хранения и обмена данных для моделирования в области органических матричных нанокомпозитов. Основными объектами этой системе хранения данных являются молекулы, полимеры, наполнители и композиты, которые могут иметь свойства из указанных выше групп. Система хранения данных основана на реляционной базе данных, обеспечивающей удаленный доступ к хранимой информации. При помощи этой системы хранения данных возможна коллективная распределенная работа в рамках совместного исследовательского проекта. Алгоритм связи модулей в программном комплексе основан на потоке данных между расчетными уровнями. Основной поток данных в программном комплексе направлен от атомистического уровня к более высоким макроскопическим уровням. При этом для расчета на самом верхнем (макроскопическом) уровне физических свойств органических матричных нанокомпозитов необходимо знать
1. Структуру нанокомпозита на масштабе не меньше размера наполнителя
2. Физические свойства наполнителя
3. Физические свойства интерфейса наполнитель-полимерная матрица.
Потоки данных в программном комплексе направлены на передачу соответствующих данных от микроскопических уровней к макроскопическим уровням. Один из основных потоков данных связан с передачей данных о структуре нанокомпозита. На самом нижнем уровне этот поток данных начинается с атомистического расчета свойств полимерной матрицы и интерфейса наполнитель / полимерная матрица. Для этого будет использован модуль расчета структуры на атомистическом уровне на основе молекулярной динамики ,реализованной в программах Puma и MD-kMC, использующие эмпирические потенциалы для межатомного взаимодействия. Параметры эмпирических потенциалов для всех основных типов полимеров берутся из базы данных программного комплекса. При необходимости величины зарядов атомов для полимеров могут уточняться при помощи неэмпирических методов квантовой химии. Входными данными для модуля атомистического моделирования структуры нанокомпозита являются структура мономера полимера, плотность полимера, атомистическая структура элемента наполнителя. Атомистическая структура наполнителя будет импортироваться из базы данных комплекса или создаваться при помощи молекулярного конструктора. С использованием атомистического метода молекулярной динамики можно смоделировать атомистическую структуру для пограничного слоя между полимерной матрицей и одним объектом наполнителя. Генерация структуры полимера будет осуществляться при помощи моделирования процесса полимеризации между мономерными единицами при заданной структуре наполнителя (с использованием модуля генерирования нерегулярных густо- и редко-сшитых сеток с наполнителем - CLCC и программы MD-kMC). Выходными данными молекулярно-динамического моделирования структуры нанокомпозита являются структура полимера на интерфейсе матрица / наполнитель, а также энергетические характеристики данного интерфейса. Эти параметры передаются в модули расчета физических свойств нанокомпозита на атомистическом уровне, а также на мезоскопический уровень в модуль расчета структуры на мезоуровне на основе метода диссипативной динамики частиц (DPD). Кроме того, метод молекулярной динамики будет использован для генерации структуры полимера в контакте между двумя объектами наполнителя. Сгенерированная структура на контакте будет передаваться для расчета контактных тепло- и электро- сопротивлений. Генерирование структуры нанокомпозита на мезоуровне (для системы с размерами порядка размера наполнителя) будет осуществляться с помощью конструктора структур на мезоуровне. Конструктор структуры нанокомпозита на мезоуровне осуществляет стохастическое распределение наполнителя в полимерной матрице в соответствии с заданным распределением параметров наполнителя. Полученная структура может использоваться как входная для модуля расчета структуры на мезоуровне на основе динамики диссипативных частиц (DPD). Параметры метода динамики диссипативных частиц берутся из базы данных программного комплекса и могут подстраиваться на основе атомистических расчетов свойств интерфейса наполнитель / матрица. Механические свойства репрезентативного элемента нанокомпозита, содержащего одну единицу наполнителя и прилегающего слоя полимера, будут рассчитываться при помощи модуля расчета механических свойств нанокомпозита на атомистическом уровне на основе программы PUMA. Для вычисления упругих констант репрезентативного элемента наполнителя будут использоваться метод пошаговой деформации или метод равновесной молекулярной динамики. В первом случае проводится серия МД расчетов с различными параметрами расчетной ячейки. Во втором случае используется флуктуационная-диссипативная формула для расчета тензора упругости из флуктуаций тензора деформаций в NPT-ансамбле. Рассчитанные зависимости тензора напряжения от тензора деформаций для репрезентативного элемента будут передаваться в модуль макроскопического расчета механических свойств нанокомпозита. При необходимости также могут быть рассчитаны зависимости тензора напряжения от тензора деформаций для полимерной матрицы и наночастиц наполнителя.

Модуль расчета механических свойств нанокомпозита на макроуровне основан на численном решении уравнении механики сплошных сред при помощи метода конечных элементов. Входными параметрами данного модуля являются структура нанокомпозита и механические свойства репрезентативного элемента наполнителя и полимерной матрицы. Структура нанокомпозита может или передаваться с мезоскопического уровня из модуля расчета структуры на мезоуровне на основе динамики диссипативных частиц, или браться из конструктора структур на мезоуровне. На основе заданной структуры нанокомпозита и механических свойств репрезентативного элемента наполнителя и полимерной матрицы происходит задание механических свойств во всех узлах численной сетки. Задание граничных условий для метода конечных элементов осуществляется пользователем из набора возможных вариантов. Выходными данными модуля расчета механических свойств нанокомпозита на макроуровне являются рассчитанные зависимости тензора напряжения от тензора деформаций рассматриваемого элемента объема нанокомпозита. Рассчитанные распределения механических напряжений могут быть визуализированы в модуле визуализации данных.

Модуль расчета теплопроводности на атомистическом уровне основан на молекулярно-динамическом вычислении теплопроводности наноструктур. Для этого могут быть использованы метод неравновесной молекулярной динамики или метод равновесной молекулярной динамики на основе соотношений Грина-Кубо. Входными параметрами данного модуля являются атомистическая структура полимерной матрицы, нано-наполнителя и репрезентативного элемента нанокомпозита (наполнителя, окруженного слоем полимера). Данные структуры получаются из модуля расчета структуры нанокомпозита на атомистическом уровне или из базы данных комплекса. Выходными параметрами данного модуля являются рассчитанные теплопроводности указанных структур, которые передаются в модуль расчета теплопроводности на макроскопическом уровне.

Модуль расчета теплопроводности нанокомпозита на макроуровне основан на численном решении уравнении теплопроводности при помощи метода конечных элементов. Входными параметрами данного модуля являются структура нанокомпозита и теплопроводность репрезентативного элемента наполнителя, полимерной матрицы, а также тепловое контактное сопротивление в точках контакта наполнителя. Структура нанокомпозита может или передаваться с мезоскопического уровня из модуля расчета структуры на мезоуровне на основе динамики диссипативных частиц, или браться из конструктора структур на мезоуровне. Выходными данными модуля расчета теплопроводности нанокомпозита на макроуровне являются рассчитанный тензор теплопроводности рассматриваемого элемента объема нанокомпозита.

Модуль расчета электропроводности на атомистическом уровне основан на квантовомеханистическом вычислении транскондактанса наноструктур. При помощи данного модуля могут быть рассчитаны проводимости наполнителя, в том числе, с учетом влияния полимерной матрицы, а также контактные проводимости точек контакта наполнителя. Для расчета используется подход Ландауэра-Буттикера на основе вычислений матриц Грина наноструктуры. Входными параметрами данного модуля являются атомистическая структура наполнителя и репрезентативного элемента нанокомпозита (наполнителя, окруженного слоем полимера). Данные структуры получаются из модуля расчета структуры нанокомпозита на атомистическом уровне или из базы данных комплекса. Выходными параметрами данного модуля являются рассчитанные электропроводности указанных структур, которые передаются в модуль расчета электропроводности на макроуровне.

Модуль расчета электропроводности нанокомпозита на макроуровне основан на статистической модели - трехмерной сетки случайных сопротивлений, позволяющей предсказать перколяционные эффекты в зависимости электропроводности нанокомпозита от состава (при этом предполагается, что полимерная матрица имеет очень низкую электропроводность). Входными параметрами данного модуля являются структура нанокомпозита и электропроводность элементов наполнителя и контактные сопротивления между элементами наполнителя. Структура нанокомпозита может или передаваться с мезоскопического уровня из модуля расчета структуры на мезоуровне на основе динамики диссипативных частиц, или браться из конструктора структур на мезоуровне. Выходными данными модуля расчета электропроводности нанокомпозита на мезоуровне являются рассчитанный тензор статической электропроводности рассматриваемого элемента объема нанокомпозита.

Модуль расчета оптических свойств нанокомпозита на атомистическом уровне основан на квантовомеханическом расчете электронной структурынаполнителя, в том числе, с учетом взаимодействия с полимерной матрицей. Для этого будет использован зависящий от времени метод функционала плотности (TD-DFT). Входными параметрами данного модуля являются атомистическая структура полимерной матрицы, нано-наполнителя и репрезентативного элемента нанокомпозита (наполнителя, окруженного слоем полимера). Данные структуры получаются из модуля расчета структуры нанокомпозита на атомистическом уровне или из базы данных комплекса. Выходными параметрами данного модуля являются рассчитанные спектры поглощения / испускания указанных структур, которые передаются в модуль расчета оптических свойств нанокомпозита на макроскопическом уровне.

Модуль расчета оптических свойств нанокомпозита на макроуровне основан на численном решении уравнении Максвелла при помощи метода конечных разностей (метод FDTD). Входными параметрами данного модуля являются структура нанокомпозита и оптические свойства (спектры поглощения / испускания) репрезентативного элемента наполнителя и полимерной матрицы. Структура нанокомпозита может или передаваться с мезоскопического уровня из модуля расчета структуры на мезоуровне на основе динамики диссипативных частиц, или браться из конструктора структур на мезоуровне. Выходными данными модуля расчета оптических свойств нанокомпозита на макроуровне являются рассчитанные коэффициенты поглощения рассматриваемого элемента объема нанокомпозита.

Модуль расчета газовой проницаемости нанокомпозита на атомистическом уровне основан на молекулярно-динамическом вычислении транспорта малых молекул в нанокомпозите. Входными параметрами данного модуля являются атомистические структуры полимерной матрицы, нано-наполнителя и репрезентативного элемента нанокомпозита (наполнителя, окруженного слоем полимера). Данные структуры получаются из модуля расчета структуры нанокомпозита на атомистическом уровне или из базы данных комплекса. Выходными параметрами данного модуля являются рассчитанные коэффициенты диффузии молекул в указанных структурах, которые передаются в модуль расчета диффузии на макроскопическом уровне.

Модуль расчета газовой проницаемости нанокомпозита на макроуровне основан на численном решении уравнении теплопроводности при помощи метода конечных элементов. Входными параметрами данного модуля являются структура нанокомпозита и коэффициенты диффузии молекул в репрезентативном элементе наполнителя, полимерной матрице. Структура нанокомпозита может или передаваться с мезоскопического уровня из модуля расчета структуры на мезоуровне на основе динамики диссипативных частиц, или браться из конструктора структур на мезоуровне. Выходными данными модуля расчета газовой проницаемости нанокомпозита на макроуровне являются рассчитанный тензор эффективный коэффициентов диффузии для рассматриваемого элемента объема нанокомпозита.

Передача рассчитанных на атомистическом уровне физических свойств наполнителя и полимерной матрицы на макро (и мезо)-уровень требует проведения усреднения результатов расчета по различным возможным структурам наполнителя и полимерной матрицы из-за наличия нерегулярностей и неоднородностей в структуре полимера, а также в связи с присутствием дефектов структуры. Поэтому передача физических свойств наполнителя и полимерной матрицы на макро(и мезо)-уровень заключается в проведении серии расчетов для разных вариантов атомистических структур и накоплении результатов расчетов.

Входные данные для комплекса моделирования свойств органических матричных нанокомпозитов задаются через графический интерфейс пользователя.

Графический интерфейс комплекса предоставляет следующие компоненты для задания входных данных: 

  • - Редактор входных параметров расчетных модулей
  • - Редактор базы данных
  • - Молекулярный конструктор
  • - Конструктор мезоструктуры
  • - Конструктор макроструктуры

Параметры для счетных модулей задаются через редактор входных параметров расчетных модулей. Данные о структуре задаются интерактивно при помощи конструкторов соответствующих структур. Необходимые данные о материальных свойствах задаются через редактор базы данных для соответствующих объектов (молекул, полимеров, наполнителей). Выходные данные для комплекса моделирования свойств органических матричных нанокомпозитов представляются через графический интерфейс пользователя.

Графический интерфейс комплекса предоставляет следующие компоненты для отображения выходных данных:

  • - Редактор базы данных
  • - Молекулярный визуализатор
  • - Визуализатор мезоструктуры
  • - Визуализатор 2D и 3D полей
  • - Визуализатор одномерных зависимостей

Результаты расчетных модулей могут записываться в базу данных комплекса и затем визуализироваться при помощи редактора базы данных. Кроме этого, полученные зависимости и распределения физических величин могут быть представлены при помощи визуализатора 2D и 3D полей и визуализатора одномерных зависимостей. Полученные в результате расчеты микро- и мезоструктуры могут быть визуализированы при помощи соответствующих визуализаторов, а также экспортированы в файлы для последующего анализа.

Публикации
1) Люлин Сергей Владимирович, Гуровенко Андрей Алексеевич, Ларин Сергей Владимирович, Назарычев Виктор Михайлович, Люлин Алексей Владимирович, Microsecond Atomic-Scale Molecular Dynamics Simulations of Polyimides, Macromolecules", Vol. 46(15), p. 6357-6363 (2013)
2) Гаврилов Алексей Андреевич, Чертович Александр Викторович, Self-assembly in thin films during copolymerization on patterned surfaces, Macromolecules, Vol. 46, p. 4684-4690 (2013)
3) Иванов Виктор Александрович, Родионова Александра Сергеевна, Мартемьянова Юлия Алексеевна, Стукан Михаил Реональдович, Мюллер Маркус, Пауль Вольфганг, Биндер Курт, Wall-Induced Orientational Order in Athermal Semidilute Solutions of Semiflexible Polymers: Monte Carlo Simulations of a Lattice Model, The Journal of Chemical Physics, Vol. 138, Iss., 23, 234903 (2013)

Функциональные возможности - Функциональные возможности ограничены аппаратными характеристиками кластера, на котором установлен Комплекс. Для кластера, состоящего из 4000 ядер, возможно проводить расчеты: на квантово-химическом уровне - до 1000 атомов, на молекулярно-динамическом уровне - до 25000 атомов, на мезоскопическом уровне - до 50000 частиц, на макроскопическом уровне - до 10 млн. конечных элементов.

Инструментальные средства создания - C, С++, JScript, SQL, Fortran 77-95, Pascal, Python.