Разработка аппаратно-программного комплекса автоматизации процесса компьютерного моделирования материалов

Abstract

Точное моделирование кристаллических структур из первых принципов имеет ряд ограничений в использовании, связанных, с высокими вычислительными затратами и отсутствием универсальности методов. В работе демонстрируется альтернативный подход к моделированию свойств кристаллических структур с позиции нейросетевого анализа данных, что позволяет сделать первый шаг к созданию непрерывного цикла расчетов свойств материалов. Цель исследования состоит в автоматизации научных исследований предсказательного моделирования свойств материалов. Объектом исследования является аппаратно-программный комплекс автоматизации процесса компьютерного моделирования материалов. В качестве предмета исследования выступает алгоритм новой суррогатной модели, необходимый для создания выборок для нейронной сети.

Modeling of crystal structures from first principles has a number of limitations in use, associated with high computational costs and the lack of universality of methods. The paper demonstrates an alternative approach to modeling the properties of crystalline structures from the perspective of neural network data analysis, which allows the first step to create a continuous cycle of calculating the properties of materials. The purpose of the study is to automate scientific research predictive modeling of material properties. The object of study is a hardware-software complex for automating the process of computer modeling of materials. The subject of the study is the algorithm of the new surrogate model necessary for creating samples for a neural network.