机器学习力场研究近年来在理论建模、算法开发及实际应用方面取得显著进展,其核心目标在于融合量子化学计算的精度与机器学习方法的效率,实现大尺度分子体系的动力学模拟.本文系统梳理该领域研究进展:首先,综述机器学习力场的发展脉络与关键问题,重点解析高阶等变神经网络的理论基础及算法实现;其次,介绍主动学习方法在提升数据采集效率方面的优势与创新路径;再次,揭示当前方法在复杂体系应用中的局限性,包括有机体系中的结构崩溃与弱相互作用失效,以及并行效率瓶颈等问题;最后,总结通用大模型与公开数据集在该领域的应用现状.作为AI for Science的典型范例,机器学习力场将深化在材料开发、分子设计等领域的应用,为复杂化学体系的精准模拟提供理论与方法支撑.
在高速低密度风洞喷管流动中,振动温度出现冻结,与平动温度和转动温度产生了严重的非平衡现象。相关数值模拟结果中,振动温度完全冻结,而试验结果明显低于计算结果。为合理解释此现象,对数值模拟方法在低温条件下的应用进行分析,基于直接模拟蒙特卡罗(direct simulation Monte Carlo,DSMC)方法中热力学非平衡模拟技术,对振动松弛碰撞数进行修正,给出了修正系数1×10^(-7),建立了低温振动非平衡流动数值模拟方法。利用该方法对低密度风洞M16喷管流场和10 N姿控发动机羽流流场开展数值模拟,得到了与试验结果相符合的振动温度。研究表明:在低温条件下,由于振动松弛碰撞数很大,气体分子很难发生振动松弛碰撞,振动能不能向平动能转化,振动温度完全冻结;通过修正,降低振动松弛碰撞数,增加振动松弛碰撞的概率,可以降低振动冻结温度,使得数值模拟结果与试验结果吻合。
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