12. November 2014
Präzise Modellierung nanohelical Strukturen ist wichtig für Simulations-Vorhersage Studien, die zu neuartigen Anwendungen der Nanotechnologie. Derzeit werden Software-Pakete und Codes bei der Schaffung von atomistischen Helixmodelle beschränkt. Wir präsentieren zwei Verfahren entwickelt, um atomistische nanohelical Modelle für Simulationen zu erstellen, und eine grafische Oberfläche, die Forschung durch Visualisierung zu verbessern.
Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, atomistische Modelle von Spiralfedern, Nanofedern und Nanobändern unter Verwendung eines Open-Source-Codes für Molekulardynamik- oder MD-Simulationen zu erstellen. In diesem Video wird beschrieben, wie Sie Quarzglas-Nanofedermodelle vorbereiten, indem Sie zunächst eine geeignete Eingabedatei für atomistische Massenkieselsäuren zusammen mit den Open-Source-Programmdateien für Nanofedernschnitzer vorbereiten. Der zweite Schritt besteht darin, MATLAB auf einem Linux-PC zu starten und die grafische Benutzeroberfläche des Nanofederschnitzers zu verwenden, um ein gewünschtes Nanofederungsmodell zu generieren.
Als nächstes werden die Ergebnisse des Nanos-Federschnitzers in einem Open-Source-Visualizer verifiziert. Der letzte Schritt besteht darin, die Ergebnisse in MD-Zugsimulationen von Federn zu verwenden. Letztendlich kann eine Vielzahl von gut definierten und skalierbaren Nano-Helix-Modellen effektiv für MD-Simulationen für die Materialinnovationsforschung generiert werden.
Auf die Idee, diese Methode anzuwenden, kam ich zum ersten Mal, als ich molekulardynamische Simulationen von Nanostrukturen wie Nanodrähten und anderen durchführte. Wie Sie vielleicht wissen, sind federähnliche Materialien in der Natur sehr häufig vorhanden, und daher ist es wichtig, solche Geometrien zu untersuchen und insbesondere für Simultananwendungen, die mit Energiegewinnung, Wasserstoffspeicherung und biologischer Sensorik und anderen zu tun haben. Und derzeit gibt es kommerzielle Pakete und Codes auf dem Markt.
Sie sind jedoch in Bezug auf die Arten von Geometrien, die Sie erstellen können, recht begrenzt. Und so sind optimistische helikale Modelle nicht ohne weiteres einfach und leicht zu realisieren. Wir hoffen also, dass diese Art von Bemühungen zukünftigen Studien helfen wird, die dieses Verfahren von Max Larner demonstrieren, der Doktorand in meinem Labor ist.
Die in diesem Video verwendeten Dateien werden online auf der Website der Davila Group zur Verfügung gestellt. Die URL finden Sie im Textprotokoll zu diesem Video. Laden Sie zunächst das Dateiarchiv nano springs dot tar dot gz aus dem Web-Repository herunter.
Suchen Sie das heruntergeladene Archiv und verschieben Sie es in ein bevorzugtes Arbeitsverzeichnis. Mit dem Titel Dokumente Slash Nanos Springs. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf nano springs tar dot gz, und wählen Sie Hier extrahieren aus.
Überprüfen Sie im Kontextmenü mit der rechten Maustaste, ob alle erforderlichen Dateien im aktuellen Verzeichnis vorhanden sind. Im Textprotokoll finden Sie eine Liste dieser Dateien und ihres Zwecks auf dem Desktop. Öffnen Sie ein Terminalfenster, und ändern Sie das Verzeichnis in den Ordner, in den die Nano Springs-Projektdateien extrahiert wurden.
Führen Sie als Nächstes den Befehl aus, um die Binärdatei für das System zu kompilieren, indem Sie me Nano Springs, me CPP Point cpp eingeben. Initiieren Sie dann MATLAB, indem Sie MATLAB in die Befehlszeile eingeben, indem Sie die online bereitgestellten Dateien verwenden. Öffnen Sie die Anleitung in MATLAB, indem Sie auf das Hilfsliniensymbol in der oberen linken Symbolleiste klicken.
So zeigen Sie ein neues Fenster mit dem Schnellstart der Anleitung an. Verwenden Sie die geöffnete vorhandene klebrige Registerkarte, um eine vorhandene Figur zu ändern. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Durchsuchen", um nach der vorhandenen klebrigen Figur zu suchen, die geändert werden soll.
Nachdem Sie die Figurendatei ausgewählt haben, klicken Sie in beiden Fenstern auf Öffnen, um ein neues Fenster mit der klebrigen Figur anzuzeigen, um den klebrigen Klick auf Ausführen unter dem Werkzeugmenü auszuführen. Und ja, wenn ein Popup-Fenster fragt, ob die Figur vor dem Ausführen gespeichert werden soll, zeigt ein neues Fenster den geänderten Glibber an. Um zuerst den Beispiellauf einzurichten, klicken Sie auf die Schaltfläche Eingabemodelldatei auswählen oben im Gooey und navigieren Sie zur IP-Datei des Glass-Würfels.
Nachdem Sie die Eingabedatei ausgewählt haben, sollte der Pfad zu ihr im klebrigen Fenster rechts neben der Schaltfläche für die ausgewählte Eingabemodelldatei angezeigt werden. Navigieren Sie als Nächstes zum Abschnitt Ausgabemodell, und verwenden Sie die Schaltfläche Durchsuchen, um das Verzeichnis zum Speichern des Ausgabemodells zu suchen und auszuwählen. Führen Sie das Beispiel mit den angegebenen Federparametern aus, indem Sie die klebrige Run-Taste drücken.
Überprüfen Sie im MATLAB-Feedback die Anzahl der für das Federmodell ausgewählten Eingabeatome und die Parameter des Federmodells. Sobald die klebrige Benutzeroberfläche fertiggestellt ist, führen Sie aufeinanderfolgende Läufe durch, indem Sie mit der rechten Maustaste auf den Nano-Federn-Punkt M im aktuellen MATLAB-Ordnerfenster klicken und Ausführen auswählen. Um die klebrige Schnittstelle direkt aufzurufen, um die vom Nanofederschnitzer erstellten Ausgangsfedermodelle zu visualisieren und zu überprüfen.
Verwenden Sie die MATLAB-GUI des Nanofederschnitzers, um wie bisher Dateien für die Eingabe in das Visualisierungsprogramm zu generieren. Messen Sie Entfernungen in den Federmodellen und protokollieren Sie diese. Vergleichen Sie gemessene Daten mit den gewünschten Federabmessungen und überprüfen Sie die Genauigkeit des Federmodells, um die vom Nanofederschnitzer erstellten Federmodelle als Eingabe für einen herkömmlichen Open-Source-Molekulardynamikcode zu verwenden.
Laden Sie zunächst die neueste Version des Open-Source-Programms für Molekulardynamik herunter. Lampen, bestimmen Sie die Abmessungen des gewünschten Nanofedermodells, um das entsprechende erste Bulk-Quarzglasmodell vorzubereiten. Erstellen Sie dann das gewünschte Nanofederungsmodell mit der MATLAB-GUI des Nanofederschnitzers.
Führen Sie wie zuvor Zugsimulationen für die gewünschte Nanofederung durch, indem Sie das Modell dehnen. Erstellen Sie axial ein repräsentatives Video des Nanofedermodells, das zur Visualisierung und Analyse gedehnt wird. Die in diesem Verfahren vorgestellten Berechnungsmethoden ermöglichen die Herstellung von Siliziumdioxid, Nanofedern und Nanobändern, die für atomistische Simulationen geeignet sind.
Hier ist ein atomistisches Modell eines Silizium-Nanobandes mit einem Nanobandradius von 1,07 Nanometern, einem Helixradius von 5,37 Nanometern und einem Abstand von 7,16 Nanometern dargestellt. Schnappschüsse veranschaulichen unterschiedliche Ansichten der Nanostruktur. Diese Abbildung zeigt verschiedene Ansichten eines atomistischen Modells einer Silizium-Nanofeder mit einem Drahtradius von 1,07 Nanometern, einem Helixradius von 4,29 Nanometern und einem Abstand von 4,29 Nanometern.
Nach dem Anschauen dieses Videos sollten die Leute davon ausgehen, dass sie in der Lage sein werden, mit diesem Open-Source-Code, den wir für zukünftige molekulardynamische Simulationen entwickelt haben, eine spiralförmige Nanofeder zu erstellen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Methoden, die in diesem Video vorgestellt wurden, es jedem erleichtern werden, die Nanolyse über Simulationen zu untersuchen, und auf diese Weise werden Feature-Studien möglich sein, die das Design von Nanogeräten einbeziehen.
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Dieser Artikel stellt Verfahren zur Erstellung atomistischer Modelle helikaler Nanostrukturen, insbesondere Nanofedern und Nanobänder, unter Verwendung von Open-Source-Software für molekulare Dynamik vor. Die Methoden erweitern die Forschungsmöglichkeiten durch Visualisierung und Simulation.
Accurate atomistic modeling of nanohelices is critical for predictive studies in nanomaterials, enabling robust simulation of mechanical and functional properties relevant to biopharma R&D. The presented open-source computational tools address a key gap in scalable, customizable 3D nanostructure generation for molecular dynamics workflows. This capability supports early-stage materials innovation and de-risking of nano-enabled device concepts across discovery and translational research.
This modeling capability integrates at the interface of early discovery and preclinical simulation, bridging hypothesis generation with predictive analytics for nanomaterial-enabled applications.