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第一性原理

晶格常数、原子坐标、键长、键角、XRD、 电荷密度、态密度、能带,投影态密度、投影能带、COHP、静电势、ELF、功函数、吸附能、结合能、偏析能、界面能、表面能、形成能、差分电荷密度、bader电荷、mulliken电荷、过渡态搜索、OER、ORR、HER、NRR、CO2RR、NO3RR、NORR、SRR、迁移能垒、带边电位匹配、内建电场、 介电函数、折射率、吸收光谱、反射光谱、能量损失函数、声子谱、声子态密度、磁矩、磁化率、自旋密度、弹性常数、弹性模量、体积模量、德拜温度、原子振动频率、压电张量、隐式溶剂模型

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小分子、团簇、低聚物、自由基、离子
自由能台阶图
能够体现催化反应进行的难易程度。 台阶图顾名思义,因它与台阶类似的形状而得名,是在电催化计算中最常见的一种表现形式。从台阶图中可以得到催化反应过程中各个中间步骤之间的自由能变化,其可以用来分析反应速率、确定反应决速步以及对比不同催化剂的催化活性等。
自由能台阶图
能够体现催化反应进行的难易程度。 台阶图顾名思义,因它与台阶类似的形状而得名,是在电催化计算中最常见的一种表现形式。从台阶图中可以得到催化反应过程中各个中间步骤之间的自由能变化,其可以用来分析反应速率、确定反应决速步以及对比不同催化剂的催化活性等。
迁移能垒
能垒越低,离子的迁移能力越强。 在锂离子、钠离子等电池等体系中,离子在电极材料中的迁移扩散的难易程度是体现电池性能的重要因素。在理论计算中,通过计算离子在不同迁移路径上的迁移能垒的大小,可以对比离子扩散的难易程度,能垒越低,离子迁移能力越强。
迁移能垒
能垒越低,离子的迁移能力越强。 在锂离子、钠离子等电池等体系中,离子在电极材料中的迁移扩散的难易程度是体现电池性能的重要因素。在理论计算中,通过计算离子在不同迁移路径上的迁移能垒的大小,可以对比离子扩散的难易程度,能垒越低,离子迁移能力越强。
能带
体现结构的电子性质的常用方法之一。 能带结构是指材料中所有电子能级的分布情况,包括价带和导带,价带顶和导带底之间的禁带宽度即为带隙。其中,价带顶的能量位置决定了材料的化学反应性质,导带底的能量位置决定了材料的电子传输性质。
能带
体现结构的电子性质的常用方法之一。 能带结构是指材料中所有电子能级的分布情况,包括价带和导带,价带顶和导带底之间的禁带宽度即为带隙。其中,价带顶的能量位置决定了材料的化学反应性质,导带底的能量位置决定了材料的电子传输性质。
态密度
态密度可以反应结构的成键信息等。 态密度(Density of States)表示单位能量范围内(E~E+ΔE)的电子数目,从态密度图中可以得到结构的成键信息、价带、导带、带隙以及不同原子轨道对于总的态密度的贡献等。
态密度
态密度可以反应结构的成键信息等。 态密度(Density of States)表示单位能量范围内(E~E+ΔE)的电子数目,从态密度图中可以得到结构的成键信息、价带、导带、带隙以及不同原子轨道对于总的态密度的贡献等。
吸附能
体现分子在表面的吸附能力的强弱。 吸附能(Adsorption Energy)是指分子或原子在材料表面吸附时释放或吸收的能量。吸附能可用于研究分子在表面的吸附行为,有助于理解材料的表面性能。 吸附能Eads的计算公式为Eads=E(AB)-E(A)-E(B),E(AB)是指物质A吸附在基底B后体系的总能量,E(A)是吸附物质A的能量,E(B)是指催化剂基底B的能量,吸附能越负,吸附能力越强。
吸附能
体现分子在表面的吸附能力的强弱。 吸附能(Adsorption Energy)是指分子或原子在材料表面吸附时释放或吸收的能量。吸附能可用于研究分子在表面的吸附行为,有助于理解材料的表面性能。 吸附能Eads的计算公式为Eads=E(AB)-E(A)-E(B),E(AB)是指物质A吸附在基底B后体系的总能量,E(A)是吸附物质A的能量,E(B)是指催化剂基底B的能量,吸附能越负,吸附能力越强。
过渡态
能垒的高低体现了反应的难易程度。 过渡态(transition state, TS)是指在反应物在生成最终产物的过程中,可能会存在的一个能量最高但不稳定的中间态。反应物与该中间态之间的自由能差被称为反应能垒或活化能。通过过渡态计算可以确定催化反应路径上的能垒,从而了解反应的机理,能垒越小,反应越容易进行,能垒越高,反应越难进行。
过渡态
能垒的高低体现了反应的难易程度。 过渡态(transition state, TS)是指在反应物在生成最终产物的过程中,可能会存在的一个能量最高但不稳定的中间态。反应物与该中间态之间的自由能差被称为反应能垒或活化能。通过过渡态计算可以确定催化反应路径上的能垒,从而了解反应的机理,能垒越小,反应越容易进行,能垒越高,反应越难进行。
差分电荷密度
定性分析结构之间的电荷转移情况。 差分电荷面密度(charge density difference)是研究电子结构的重要手段之一,其可以直观的得到催化剂和吸附中间体之间的电子相互作用,定性分析电子的流向。 电荷密度差分是由整个体系的电荷密度减去组成它的各个片段的电荷密度。例如,片段A和片段B组成体系AB,其电荷密度差分的计算为:∆ρ=ρ(AB)-ρ(A)-ρ(B)
差分电荷密度
定性分析结构之间的电荷转移情况。 差分电荷面密度(charge density difference)是研究电子结构的重要手段之一,其可以直观的得到催化剂和吸附中间体之间的电子相互作用,定性分析电子的流向。 电荷密度差分是由整个体系的电荷密度减去组成它的各个片段的电荷密度。例如,片段A和片段B组成体系AB,其电荷密度差分的计算为:∆ρ=ρ(AB)-ρ(A)-ρ(B)
功函数
其大小标志着束缚电子的强弱,功函数越小,电子越容易逸出材料表面。
功函数
其大小标志着束缚电子的强弱,功函数越小,电子越容易逸出材料表面。
声子谱
声子谱可以分析结构的稳定性。 声子用来描述晶格的简谐振动,其是格波激发的量子,在多体理论中称为集体振荡的元激发或准粒子,是固体理论中很重要的一个概念。固体中的声子性质主要由声子谱描述,声子谱是指声子能量与动量的关系,即点阵振动的色散关系,可分光学波(高)和声学波频率(低),一般用来分析结构中的原子或者化学键的振动,间接反映结构中各原子的成键情况。其次,声子谱是研究材料热力学性质的一个很好的切入点,例如如果声子谱全部在0点以上,材料没有出现虚频,那么材料就是相对稳定存在的。
声子谱
声子谱可以分析结构的稳定性。 声子用来描述晶格的简谐振动,其是格波激发的量子,在多体理论中称为集体振荡的元激发或准粒子,是固体理论中很重要的一个概念。固体中的声子性质主要由声子谱描述,声子谱是指声子能量与动量的关系,即点阵振动的色散关系,可分光学波(高)和声学波频率(低),一般用来分析结构中的原子或者化学键的振动,间接反映结构中各原子的成键情况。其次,声子谱是研究材料热力学性质的一个很好的切入点,例如如果声子谱全部在0点以上,材料没有出现虚频,那么材料就是相对稳定存在的。
光学性质
揭示光与物质相互作用的本质。 材料的光学性质决定了不同能量的光子在材料中的透射、折射、散射和吸收等性质,而这些性质通常可通过计算材料介电函数、折射率、反射谱、光吸收谱、能量损失函数等来分析,且这些光学性质的函数有着一定的关系。
光学性质
揭示光与物质相互作用的本质。 材料的光学性质决定了不同能量的光子在材料中的透射、折射、散射和吸收等性质,而这些性质通常可通过计算材料介电函数、折射率、反射谱、光吸收谱、能量损失函数等来分析,且这些光学性质的函数有着一定的关系。
弹性性质
体现结构在外力下的稳定性。 弹性性质是指材料在受到外力作用后发生形变,并在去除外力后能够恢复原状的性质。通过第一性原理计算可以从理论上得到并分析结构的弹性常数、体积模量、剪切模量、维氏硬度等。
弹性性质
体现结构在外力下的稳定性。 弹性性质是指材料在受到外力作用后发生形变,并在去除外力后能够恢复原状的性质。通过第一性原理计算可以从理论上得到并分析结构的弹性常数、体积模量、剪切模量、维氏硬度等。
磁性质
体现结构的磁各向异性、磁导率等 磁性质是指物质在磁场中表现出的一系列性质,包括磁化、磁导率、磁滞、磁各向异性等。物质的磁性质与其电子结构密切相关,尤其是未成对的电子自旋。通过第一性原理计算,可以对结构的磁序、自旋密度、磁矩等进行理论计算分析。
磁性质
体现结构的磁各向异性、磁导率等 磁性质是指物质在磁场中表现出的一系列性质,包括磁化、磁导率、磁滞、磁各向异性等。物质的磁性质与其电子结构密切相关,尤其是未成对的电子自旋。通过第一性原理计算,可以对结构的磁序、自旋密度、磁矩等进行理论计算分析。
空位形成能
形成能越小,空位结构越容易形成。 通过在结构中去除一部分原子,形成空位结构,以改变原来的结构中的相互作用,这会改变结构本身的一部分性质,让其有更好的性能。空位形成能是指在材料中去除原子时所需的能量,形成能越小,空位结构越容易形成。
空位形成能
形成能越小,空位结构越容易形成。 通过在结构中去除一部分原子,形成空位结构,以改变原来的结构中的相互作用,这会改变结构本身的一部分性质,让其有更好的性能。空位形成能是指在材料中去除原子时所需的能量,形成能越小,空位结构越容易形成。
火山图
理解催化活性与结构性质之间的关系。 火山图是一种用来描述催化反应速率与反应物浓度之间关系的图表。它基于阿伦尼乌斯方程(Arrhenius equation),该方程描述了化学反应速率与温度和反应物活化能之间的关系。火山图的名称来源于其图表形状,类似于火山的轮廓,
火山图
理解催化活性与结构性质之间的关系。 火山图是一种用来描述催化反应速率与反应物浓度之间关系的图表。它基于阿伦尼乌斯方程(Arrhenius equation),该方程描述了化学反应速率与温度和反应物活化能之间的关系。火山图的名称来源于其图表形状,类似于火山的轮廓,
COOP/COHP
分析结构中化学键的强度。 COOP(晶体轨道重叠布局)和COHP(晶体轨道哈密顿布居)是固体化学和材料科学中用来分析化学键和晶体结构电子特性的重要工具。
COOP/COHP
分析结构中化学键的强度。 COOP(晶体轨道重叠布局)和COHP(晶体轨道哈密顿布居)是固体化学和材料科学中用来分析化学键和晶体结构电子特性的重要工具。
电子局域密度函数
电子在空间中的分布和局域化程度。 电子局域密度函数是基于电子在原子、分子或晶体中是否倾向于形成键或保持独立存在。它量化了电子对的局域化程度,可以区分共价键、离子键和金属键等不同的电子环境。
电子局域密度函数
电子在空间中的分布和局域化程度。 电子局域密度函数是基于电子在原子、分子或晶体中是否倾向于形成键或保持独立存在。它量化了电子对的局域化程度,可以区分共价键、离子键和金属键等不同的电子环境。
内建电场
影响电子和空穴在异质结中的输运。 异质结内建电场是指在两种不同半导体材料接触时,由于能带差异而在界面附近形成的电场。这种电场是由于两种材料中的电子和空穴在热力学平衡状态下的化学势不同而产生的。
内建电场
影响电子和空穴在异质结中的输运。 异质结内建电场是指在两种不同半导体材料接触时,由于能带差异而在界面附近形成的电场。这种电场是由于两种材料中的电子和空穴在热力学平衡状态下的化学势不同而产生的。
布拜图
判断在特定条件下哪种结构是稳定的。 Pourbaix图,也称为电位-pH图或布拜图,是一种用于表示水溶液中不同氧化态的化学物质稳定性的图表。它是由比利时化学家Maurice Pourbaix于1940年代提出的,因此以他的名字命名。Pourbaix图在电化学、腐蚀科学、矿物学和环境化学等领域有着广泛的应用。
布拜图
判断在特定条件下哪种结构是稳定的。 Pourbaix图,也称为电位-pH图或布拜图,是一种用于表示水溶液中不同氧化态的化学物质稳定性的图表。它是由比利时化学家Maurice Pourbaix于1940年代提出的,因此以他的名字命名。Pourbaix图在电化学、腐蚀科学、矿物学和环境化学等领域有着广泛的应用。
相图
了解材料在不同条件下的相变行为。 结构的相图是材料科学中用来描述材料在不同条件(如温度、压力)下相变(固相、液相、气相等)的图形表示。它通常包括一个或多个坐标轴,表示温度和/或压力,以及相变区域、相边界和相平衡点。
相图
了解材料在不同条件下的相变行为。 结构的相图是材料科学中用来描述材料在不同条件(如温度、压力)下相变(固相、液相、气相等)的图形表示。它通常包括一个或多个坐标轴,表示温度和/或压力,以及相变区域、相边界和相平衡点。
表面能
表面能越小,表面越容易形成。 表面能(Surface Energy)可以理解为每单位面积产生一个新表面时所做的功。表面能不仅与表面的曲率有关,而且与表面原子排列的紧密度有关。密度越高,表面能越低。因此,自由晶体的外露表面通常是表面能较低的表面。
表面能
表面能越小,表面越容易形成。 表面能(Surface Energy)可以理解为每单位面积产生一个新表面时所做的功。表面能不仅与表面的曲率有关,而且与表面原子排列的紧密度有关。密度越高,表面能越低。因此,自由晶体的外露表面通常是表面能较低的表面。
d带中心
离费米能级越近,吸附能力越强。 金属催化剂的d带中心位置及其偏移是评价催化活性的一个重要参数。可以根据d带中心相对于费米能级Efer的位置来分析对反应中间体的吸附强度,距离Efer越近,认为吸附能力越强。
d带中心
离费米能级越近,吸附能力越强。 金属催化剂的d带中心位置及其偏移是评价催化活性的一个重要参数。可以根据d带中心相对于费米能级Efer的位置来分析对反应中间体的吸附强度,距离Efer越近,认为吸附能力越强。
静电势
体现了结构电子的分布情况。 表面结构的静电势是指材料表面由于电子分布不均匀而产生的电势分布。
静电势
体现了结构电子的分布情况。 表面结构的静电势是指材料表面由于电子分布不均匀而产生的电势分布。
界面能
体现了形成界面的稳定性强弱。 界面能(Interface Energy)是材料科学中一个重要的概念,它描述了两种不同材料界面上的相互作用能。在固-固、固-液、固-气等界面上,界面能的大小和性质对材料的相变、表面吸附、薄膜生长、界面扩散和腐蚀等过程有着重要影响。
界面能
体现了形成界面的稳定性强弱。 界面能(Interface Energy)是材料科学中一个重要的概念,它描述了两种不同材料界面上的相互作用能。在固-固、固-液、固-气等界面上,界面能的大小和性质对材料的相变、表面吸附、薄膜生长、界面扩散和腐蚀等过程有着重要影响。
泊松比
材料在受到压缩或拉伸时的变形特性。 泊松比(Poisson’s Ratio)是一个描述材料在受到压缩或拉伸时横向(垂直于受力方向)形变程度的无量纲物理量。它是材料力学性质的一个重要参数,用于表征材料的弹性行为。泊松比定义为横向形变与轴向形变之比,即横向形变与轴向形变之比。
泊松比
材料在受到压缩或拉伸时的变形特性。 泊松比(Poisson’s Ratio)是一个描述材料在受到压缩或拉伸时横向(垂直于受力方向)形变程度的无量纲物理量。它是材料力学性质的一个重要参数,用于表征材料的弹性行为。泊松比定义为横向形变与轴向形变之比,即横向形变与轴向形变之比。
量子化学

电荷分布、静电势、福井函数、偶极矩、HOMO/ LUMO,电离势、自旋密度、空穴-电子分析、反应机理、反应动力学、过渡态、自由能、结合能、形成焓、激发态、键能、差分电荷密度 、势能面扫描、拉曼光谱、红外光谱、荧光光谱、磷光光谱、圆二色谱、核磁共振谱、旋光度、极化率、振动耦合、成键分析、氢键、卤键、π-π堆积、硫键、疏水作用力、Hirshfeld表面分析、独立梯度模型、构象搜索

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小分子、团簇、低聚物、自由基、离子
激发态
分析分子吸收能量后的电子跃迁。 原子或分子吸收一定的能量后,电子被激发到较高能级但尚未电离的状态。通常分子的荧光磷光等特性无法通过简单的激发态计算。并不是所有的S0到S1的跃迁都是HOMO LUMO占主导的。对于晶体内分子聚集状态(J聚集 H聚集),系间窜越等的研究更是应该在激发态研究的方法下进行分析,不可以简单用HOMO LUMO分析。
激发态
分析分子吸收能量后的电子跃迁。 原子或分子吸收一定的能量后,电子被激发到较高能级但尚未电离的状态。通常分子的荧光磷光等特性无法通过简单的激发态计算。并不是所有的S0到S1的跃迁都是HOMO LUMO占主导的。对于晶体内分子聚集状态(J聚集 H聚集),系间窜越等的研究更是应该在激发态研究的方法下进行分析,不可以简单用HOMO LUMO分析。
静电势
静电势是分子中电荷分布的体现。 静电势(Electrostatic potential)是指把一个整电荷从无穷远处拉到图上某个位置所需要做的功的大小,正值代表正功,负值代表负功。它对于考察分子间的静电相互作用、预测反应位点、预测分子性质等方面具有重要意义。
静电势
静电势是分子中电荷分布的体现。 静电势(Electrostatic potential)是指把一个整电荷从无穷远处拉到图上某个位置所需要做的功的大小,正值代表正功,负值代表负功。它对于考察分子间的静电相互作用、预测反应位点、预测分子性质等方面具有重要意义。
HOMO-LUMO
有助于理解分子的电子结构等性质。HOMO-LUMO能级,统称前线轨道,分别指分子中能量最高的占据轨道和能量最低的未占据轨道。LUMO电势越低越容易得电子发生还原反应,HOMO电势越高,越容易失去电子发生氧化反应。
HOMO-LUMO
有助于理解分子的电子结构等性质。HOMO-LUMO能级,统称前线轨道,分别指分子中能量最高的占据轨道和能量最低的未占据轨道。LUMO电势越低越容易得电子发生还原反应,HOMO电势越高,越容易失去电子发生氧化反应。
反应路径
有助于了解反应的反应机理。 通过量子化学可以计算反应过程中反应物、中间产物、最终产物的能量,从而进一步确认反应中间过程是否合理以及可以凭此判断反应的难易程度。
反应路径
有助于了解反应的反应机理。 通过量子化学可以计算反应过程中反应物、中间产物、最终产物的能量,从而进一步确认反应中间过程是否合理以及可以凭此判断反应的难易程度。
过渡态
分析对比反应过程的难易程度。 从反应物到生成物之间形成了势能较高的活化络合物,活化络合物所处的状态叫过渡态,过渡态搜索是研究化学反应机理的重要组成部分。
过渡态
分析对比反应过程的难易程度。 从反应物到生成物之间形成了势能较高的活化络合物,活化络合物所处的状态叫过渡态,过渡态搜索是研究化学反应机理的重要组成部分。
福井函数
分析化学反应的位点、类型等。 福井函数(Fukui function)是在化学中用来描述分子中某个原子对化学反应活性的贡献的量。福井函数分为f+,f-,f0,分别对应于亲核反应,亲电反应和自由基反应。
福井函数
分析化学反应的位点、类型等。 福井函数(Fukui function)是在化学中用来描述分子中某个原子对化学反应活性的贡献的量。福井函数分为f+,f-,f0,分别对应于亲核反应,亲电反应和自由基反应。
势能面扫描
有助于进行反应机理的阐述。 势能面扫描用来考察体系能量随着一个或多个几何变量的改变而发生的改变。扫描分为刚性扫描(rigid scan)和柔性扫描(relaxed scan)。通过分析势能面,有助于进行反应机理的阐述。
势能面扫描
有助于进行反应机理的阐述。 势能面扫描用来考察体系能量随着一个或多个几何变量的改变而发生的改变。扫描分为刚性扫描(rigid scan)和柔性扫描(relaxed scan)。通过分析势能面,有助于进行反应机理的阐述。
Hirshfeld表面分析
有助于理解分子之间的相互作用力。 弱相互作用,是指强度明显弱于一般化学键的各种形式的相互作用,如范德华作用、pi-pi堆积、氢键等。分析弱相互作用的反应有Hirshfeld表面分析、独立梯度模型(IGM)、电子定域化函数(ELF)等。
Hirshfeld表面分析
有助于理解分子之间的相互作用力。 弱相互作用,是指强度明显弱于一般化学键的各种形式的相互作用,如范德华作用、pi-pi堆积、氢键等。分析弱相互作用的反应有Hirshfeld表面分析、独立梯度模型(IGM)、电子定域化函数(ELF)等。
拉曼光谱
用于分析分子的振动、旋转等特性。 拉曼光谱是一种基于拉曼散射的物理现象的光谱技术,用于分析物质的分子振动、旋转和振动-电子耦合等特性。拉曼光谱在材料科学、化学、生物学、环境科学、医学和许多其他领域有着广泛的应用。
拉曼光谱
用于分析分子的振动、旋转等特性。 拉曼光谱是一种基于拉曼散射的物理现象的光谱技术,用于分析物质的分子振动、旋转和振动-电子耦合等特性。拉曼光谱在材料科学、化学、生物学、环境科学、医学和许多其他领域有着广泛的应用。
圆二色谱
推断分子在不同条件下的构象变化。 圆二色谱(Circular Dichroism, CD)是一种光谱技术,用于研究含有不对称碳原子(手性中心)的化合物或具有螺旋结构的生物大分子的光学活性。这种技术基于一个基本原理:手性分子对左旋和右旋圆偏振光的吸收不同,因此在CD谱中会表现出差异性的吸收带。
圆二色谱
推断分子在不同条件下的构象变化。 圆二色谱(Circular Dichroism, CD)是一种光谱技术,用于研究含有不对称碳原子(手性中心)的化合物或具有螺旋结构的生物大分子的光学活性。这种技术基于一个基本原理:手性分子对左旋和右旋圆偏振光的吸收不同,因此在CD谱中会表现出差异性的吸收带。
偶极矩
描述分子中电荷分布的极性。 偶极矩(dipole moment)是分子的基本的电子性质,它可以用来描述分子中电荷分布的极性。偶极矩的计算通常是基于分子的电子密度分布来得到的。
偶极矩
描述分子中电荷分布的极性。 偶极矩(dipole moment)是分子的基本的电子性质,它可以用来描述分子中电荷分布的极性。偶极矩的计算通常是基于分子的电子密度分布来得到的。
结合能
数值越小,分子间的结合能力越强。 结合能(Binding Energy)是指两个或多个原子结合成分子时释放的能量结合能强调的是形成一个稳定的化合物时放出的能量,反映了原子或分子间相互作用的强度,可用于分析分子的稳定性和化学键的强度。结合能越小,分子间的结合能力越强。
结合能
数值越小,分子间的结合能力越强。 结合能(Binding Energy)是指两个或多个原子结合成分子时释放的能量结合能强调的是形成一个稳定的化合物时放出的能量,反映了原子或分子间相互作用的强度,可用于分析分子的稳定性和化学键的强度。结合能越小,分子间的结合能力越强。
差分电荷密度
描述了分子之间的电荷的转移情况。 分子间的差分电荷密度是指在两个或多个分子相互作用的区域中,由于分子间相互作用导致的电荷密度的变化,可以帮助理解分子之间的相互作用机制。
差分电荷密度
描述了分子之间的电荷的转移情况。 分子间的差分电荷密度是指在两个或多个分子相互作用的区域中,由于分子间相互作用导致的电荷密度的变化,可以帮助理解分子之间的相互作用机制。
红外光谱
分析分子中的官能团和化学键。 红外光谱计算,可以模拟分子在红外光谱范围内的振动模式,从而预测和分析分子中的官能团和化学键。这有助于更好地理解分子的结构和性质,并为相关领域的研究和应用提供支持。
红外光谱
分析分子中的官能团和化学键。 红外光谱计算,可以模拟分子在红外光谱范围内的振动模式,从而预测和分析分子中的官能团和化学键。这有助于更好地理解分子的结构和性质,并为相关领域的研究和应用提供支持。
独立梯度模型
分析分子间的弱相互作用。
独立梯度模型
分析分子间的弱相互作用。
核磁共振谱
体现原子核对射频辐射的吸收情况。 核磁共振谱(NMR)是一种用于研究物质结构、动态和组成的物理化学技术,可以提供关于分子中原子种类、连接方式、立体化学和构象的信息,也可以用来研究分子内部的运动,如旋转、振动和翻转等。
核磁共振谱
体现原子核对射频辐射的吸收情况。 核磁共振谱(NMR)是一种用于研究物质结构、动态和组成的物理化学技术,可以提供关于分子中原子种类、连接方式、立体化学和构象的信息,也可以用来研究分子内部的运动,如旋转、振动和翻转等。
形成焓
判断化学反应是否能自发进行。 分子的形成焓是指在标准状态下,一个分子从其组成原子形成时的能量变化。这个概念通常用于化学反应和热力学分析中,以确定反应的方向和能量变化。
形成焓
判断化学反应是否能自发进行。 分子的形成焓是指在标准状态下,一个分子从其组成原子形成时的能量变化。这个概念通常用于化学反应和热力学分析中,以确定反应的方向和能量变化。
紫外可见光谱
分析化合物的结构和组成。 紫外可见光谱(Ultraviolet-Visible Spectroscopy,UV-Vis Spectroscopy)是一种用于分析物质在紫外和可见光波长范围内的吸收特性的技术。这种技术基于物质对特定波长的光吸收,从而提供有关物质结构和组成的信息。
紫外可见光谱
分析化合物的结构和组成。 紫外可见光谱(Ultraviolet-Visible Spectroscopy,UV-Vis Spectroscopy)是一种用于分析物质在紫外和可见光波长范围内的吸收特性的技术。这种技术基于物质对特定波长的光吸收,从而提供有关物质结构和组成的信息。
自旋密度
理解分子的结构和电子排布。 分子的自旋密度(Spin Density)是描述原子核和电子自旋分布的物理量。在量子化学中,自旋密度用于描述电子的自旋状态,它反映了电子在分子中的分布情况,以及分子中原子核和电子之间的相互作用。
自旋密度
理解分子的结构和电子排布。 分子的自旋密度(Spin Density)是描述原子核和电子自旋分布的物理量。在量子化学中,自旋密度用于描述电子的自旋状态,它反映了电子在分子中的分布情况,以及分子中原子核和电子之间的相互作用。
氢键
分析不同分子之间的稳定性。 分子间的氢键(Intermolecular Hydrogen Bonding)是指两个或多个分子之间通过氢原子与带有电负性的原子(通常是氧、氮或氟)之间的相互作用。这种相互作用是由于氢原子与电负性原子之间的电负性差异引起的,形成了一个相对较弱的化学键。
氢键
分析不同分子之间的稳定性。 分子间的氢键(Intermolecular Hydrogen Bonding)是指两个或多个分子之间通过氢原子与带有电负性的原子(通常是氧、氮或氟)之间的相互作用。这种相互作用是由于氢原子与电负性原子之间的电负性差异引起的,形成了一个相对较弱的化学键。
芳香性分析
描述某些有机分子是否具有芳香性质。 芳香性是指分子具有稳定的共轭π电子体系,这些π电子在分子中形成一个环状结构,使得分子具有特殊的稳定性和反应性。芳香性分析通常涉及计算分子的电子密度和分子轨道,以确定分子是否具有芳香性质。
芳香性分析
描述某些有机分子是否具有芳香性质。 芳香性是指分子具有稳定的共轭π电子体系,这些π电子在分子中形成一个环状结构,使得分子具有特殊的稳定性和反应性。芳香性分析通常涉及计算分子的电子密度和分子轨道,以确定分子是否具有芳香性质。
空穴-电子分析
分析分子中的电子激发特性。 在分子中,电子空穴对通常出现在分子的激发态中,当分子吸收能量时,一个电子可能会从基态跃迁到激发态,形成一个电子空穴对。这个电子空穴对的存在可以影响分子的光学性质,如吸收和发射光谱。
空穴-电子分析
分析分子中的电子激发特性。 在分子中,电子空穴对通常出现在分子的激发态中,当分子吸收能量时,一个电子可能会从基态跃迁到激发态,形成一个电子空穴对。这个电子空穴对的存在可以影响分子的光学性质,如吸收和发射光谱。
二面角
分析分子的三维空间内的构象。 分子的二面角(Dihedral Angle)是指分子中两个平面的夹角。在三维空间中,如果一个分子或离子中有两个平面,这两个平面之间的夹角就是二面角。二面角的大小可以影响分子的形状、电子结构和化学性质。
二面角
分析分子的三维空间内的构象。 分子的二面角(Dihedral Angle)是指分子中两个平面的夹角。在三维空间中,如果一个分子或离子中有两个平面,这两个平面之间的夹角就是二面角。二面角的大小可以影响分子的形状、电子结构和化学性质。
磁感应电流密度
分析分子的磁性以及电子离域性。 分子的磁感应电流密度是指分子内部由于电子运动所产生的磁感应电流在单位面积上的分布,可以用来分析分子的磁性以及与电磁场的相互作用。
磁感应电流密度
分析分子的磁性以及电子离域性。 分子的磁感应电流密度是指分子内部由于电子运动所产生的磁感应电流在单位面积上的分布,可以用来分析分子的磁性以及与电磁场的相互作用。
分子动力学

径向分布函数(RDF)、均方位移(MSD)、平均力势(PMF)、扩算系数、密度分布、氢键分析、相互作用力、自由能形貌图、界面润湿、界面扩散、生物大分子动力学模拟、电池电解液、溶剂化结构、分子相互作用、非晶结构、玻璃化转变温度、压痕、切削、摩擦、热导率、燃烧、热解、焊接、自组装、合金热稳定性、熔点、热膨胀率、相转变、结晶、晶格位错、应力应变曲线、自由体积、化学抛光

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径向分布函数
分析原子间相互作用与相对位置。 径向分布函数(radial distribution function,RDF),表示在距离r处发现另外一个粒子的概率。
径向分布函数
分析原子间相互作用与相对位置。 径向分布函数(radial distribution function,RDF),表示在距离r处发现另外一个粒子的概率。
扩散系数
体现物质扩散速率的重要参数。 扩散系数是沿扩散方向,在单位时间每单位浓度梯度的条件下,垂直通过单位面积所扩散某物质的质量或摩尔数
扩散系数
体现物质扩散速率的重要参数。 扩散系数是沿扩散方向,在单位时间每单位浓度梯度的条件下,垂直通过单位面积所扩散某物质的质量或摩尔数
玻璃化转变温度
分析结构在温度变化下的行为和性质。 玻璃化转变温(Tg)是指无定型聚合物(包括结晶型聚合物中的非结晶部分)由玻璃态向高弹态或者由高弹态向玻璃态转变的温度。这个温度是无定型聚合物大分子链段自由运动的最低温度。在玻璃化转变温度以上,高聚物表现出弹性,而在玻璃化转变温度以下,高聚物则表现出脆性。
玻璃化转变温度
分析结构在温度变化下的行为和性质。 玻璃化转变温(Tg)是指无定型聚合物(包括结晶型聚合物中的非结晶部分)由玻璃态向高弹态或者由高弹态向玻璃态转变的温度。这个温度是无定型聚合物大分子链段自由运动的最低温度。在玻璃化转变温度以上,高聚物表现出弹性,而在玻璃化转变温度以下,高聚物则表现出脆性。
电池电解液
分析溶液中离子及其相互作用随时间的演化。 电解质是由固体、凝胶或流体材料制成的导电介质。电解液是电池的必要组成部分,是支持电池中阳极和阴极之间离子的运动的桥梁。 探究电解液中阴/阳离子溶剂化结构,计算电解液的离子电导率、介电常数,扩散系数等有助于揭示电极−电解液界面反应机制。
电池电解液
分析溶液中离子及其相互作用随时间的演化。 电解质是由固体、凝胶或流体材料制成的导电介质。电解液是电池的必要组成部分,是支持电池中阳极和阴极之间离子的运动的桥梁。 探究电解液中阴/阳离子溶剂化结构,计算电解液的离子电导率、介电常数,扩散系数等有助于揭示电极−电解液界面反应机制。
应力应变曲线
分析材料在受力时的原子级变形机制。 应力应变曲线的形状反应材料在外力作用下发生的脆性、塑性、屈服、断裂等各种形变过程。曲线的横坐标是应变,纵坐标是外加的应力。
应力应变曲线
分析材料在受力时的原子级变形机制。 应力应变曲线的形状反应材料在外力作用下发生的脆性、塑性、屈服、断裂等各种形变过程。曲线的横坐标是应变,纵坐标是外加的应力。
自组装
分析自组装中分子的动态行为和机制。 自组装是利用分子与分子或分子中某一片段与另一片段之间的分子识别。 通过非共价作用形成具有特定排列顺序的分子聚集体。 非共价键相互作用力是分子发生自组装的关键.。
自组装
分析自组装中分子的动态行为和机制。 自组装是利用分子与分子或分子中某一片段与另一片段之间的分子识别。 通过非共价作用形成具有特定排列顺序的分子聚集体。 非共价键相互作用力是分子发生自组装的关键.。
相转变
揭示转变过程中的动态演化行为。 相转变是物质在不同条件下(如温度、压力等)从一种物相转变为另一种物相的过程。
相转变
揭示转变过程中的动态演化行为。 相转变是物质在不同条件下(如温度、压力等)从一种物相转变为另一种物相的过程。
热导率
描述物质导热能力的物理量。 热导率(thermal conductivity),又称为导热系数,是描述物质导热能力的物理量,通常用符号λ表示。热导率的大小取决于物质的种类、温度、密度、压力以及晶体结构等因素。
热导率
描述物质导热能力的物理量。 热导率(thermal conductivity),又称为导热系数,是描述物质导热能力的物理量,通常用符号λ表示。热导率的大小取决于物质的种类、温度、密度、压力以及晶体结构等因素。
成键分析
分析分子之间形成范德华力、氢键、配位键等。 可以用来研究溶液中不同分子之间的相互作用,包括成键、配位、氢键等。通过模拟,可以观察到分子在溶液中的动态行为,了解分子之间的相互作用如何影响它们的运动和相互作用,从而影响溶液的性质和行为。
成键分析
分析分子之间形成范德华力、氢键、配位键等。 可以用来研究溶液中不同分子之间的相互作用,包括成键、配位、氢键等。通过模拟,可以观察到分子在溶液中的动态行为,了解分子之间的相互作用如何影响它们的运动和相互作用,从而影响溶液的性质和行为。
界面润湿
揭示润湿过程中原子的动态行为。 界面润湿是指液体与固体表面接触时,液体在固体表面上的铺展程度。分子动力学模拟可以揭示界面润湿的微观机制,如液滴与固体表面之间的相互作用力、表面吸附层的原子结构等,可以更好地理解润湿现象,并为润湿性控制和优化提供理论依据。
界面润湿
揭示润湿过程中原子的动态行为。 界面润湿是指液体与固体表面接触时,液体在固体表面上的铺展程度。分子动力学模拟可以揭示界面润湿的微观机制,如液滴与固体表面之间的相互作用力、表面吸附层的原子结构等,可以更好地理解润湿现象,并为润湿性控制和优化提供理论依据。
密度分布
研究分子在空间中的浓度分布情况。 在溶液中,分子的密度分布描述了离子在溶液中的浓度分布情况。分子动力学模拟可以揭示溶液中离子的密度分布与溶剂分子和溶质离子间相互作用的关系。通过这些研究,可以更好地理解溶液中离子的行为,并为溶液的性质和应用提供理论依据。
密度分布
研究分子在空间中的浓度分布情况。 在溶液中,分子的密度分布描述了离子在溶液中的浓度分布情况。分子动力学模拟可以揭示溶液中离子的密度分布与溶剂分子和溶质离子间相互作用的关系。通过这些研究,可以更好地理解溶液中离子的行为,并为溶液的性质和应用提供理论依据。
平均力势
分析分子间相互作用的变化。 平均力势(PMF)是分子动力学模拟中用来描述分子间相互作用的一种概念。在MD模拟中,分子间相互作用通常由势能函数来描述,这个势能函数会随着分子间的距离变化而变化。平均力势是指在给定的距离范围内,分子间相互作用势能的平均值。
平均力势
分析分子间相互作用的变化。 平均力势(PMF)是分子动力学模拟中用来描述分子间相互作用的一种概念。在MD模拟中,分子间相互作用通常由势能函数来描述,这个势能函数会随着分子间的距离变化而变化。平均力势是指在给定的距离范围内,分子间相互作用势能的平均值。
晶格位错
研究外力下晶体内原子组的运动规律。 晶格位错是固体材料晶体结构的一种线缺陷,它是晶体中原子排列的局部不规则性。位错的存在和运动对材料的机械性能,如强度、塑性变形能力和断裂行为等,有着至关重要的影响。
晶格位错
研究外力下晶体内原子组的运动规律。 晶格位错是固体材料晶体结构的一种线缺陷,它是晶体中原子排列的局部不规则性。位错的存在和运动对材料的机械性能,如强度、塑性变形能力和断裂行为等,有着至关重要的影响。
压痕/切削
压痕/切削下材料的应力、应变和位移分布。 MD模拟可以用来研究材料在原子尺度上的动态行为,如压痕或切削过程中原子之间的相互作用和运动。
压痕/切削
压痕/切削下材料的应力、应变和位移分布。 MD模拟可以用来研究材料在原子尺度上的动态行为,如压痕或切削过程中原子之间的相互作用和运动。
燃烧/热解
分析材料在受热下的化学反应过程。 燃烧/热解过程的动力学模拟,可用于分析模拟过程中系统状态的变化,得到关于化学反应速率、反应路径、产物分布和热效应等信息。
燃烧/热解
分析材料在受热下的化学反应过程。 燃烧/热解过程的动力学模拟,可用于分析模拟过程中系统状态的变化,得到关于化学反应速率、反应路径、产物分布和热效应等信息。
离子扩散
研究离子在溶液中的运动行为和扩散机制。 通过动力学模拟,可以获得关于离子在溶液中扩散的详细信息,这对于理解溶液的性质、离子传输过程以及相关电化学应用都具有重要意义。
离子扩散
研究离子在溶液中的运动行为和扩散机制。 通过动力学模拟,可以获得关于离子在溶液中扩散的详细信息,这对于理解溶液的性质、离子传输过程以及相关电化学应用都具有重要意义。
焊接
得到焊接过程中形变的动态行为。 通过动力学模拟,可以得到焊接过程中的材料变形、应力分布、温度变化以及微观结构演变等动态行为。
焊接
得到焊接过程中形变的动态行为。 通过动力学模拟,可以得到焊接过程中的材料变形、应力分布、温度变化以及微观结构演变等动态行为。
熔点
分析结构固液转变的温度和相变行为。 动力学模拟是可用于模拟和分析材料在熔化过程中的温度变化、相变行为和微观结构演变等信息。
熔点
分析结构固液转变的温度和相变行为。 动力学模拟是可用于模拟和分析材料在熔化过程中的温度变化、相变行为和微观结构演变等信息。
热膨胀率
材料体积随温度变化的动态行为。 热膨胀率(Thermal Expansion Coefficient)是材料在温度变化时体积变化与温度变化之间关系的度量。它定义为材料单位长度的体积变化量与温度变化量之比。动力学于模拟可用于模拟和分析材料在温度变化过程中体积随温度变化的动态行为。
热膨胀率
材料体积随温度变化的动态行为。 热膨胀率(Thermal Expansion Coefficient)是材料在温度变化时体积变化与温度变化之间关系的度量。它定义为材料单位长度的体积变化量与温度变化量之比。动力学于模拟可用于模拟和分析材料在温度变化过程中体积随温度变化的动态行为。
亲疏水性分析
分析表面与水的相互作用。 表面的亲疏水性分析涉及到表面与水的相互作用,以及这种相互作用如何影响固体表面的性能和应用。亲疏水性描述了表面与水接触时是倾向于吸引水分子(亲水性)还是排斥水分子(疏水性)。
亲疏水性分析
分析表面与水的相互作用。 表面的亲疏水性分析涉及到表面与水的相互作用,以及这种相互作用如何影响固体表面的性能和应用。亲疏水性描述了表面与水接触时是倾向于吸引水分子(亲水性)还是排斥水分子(疏水性)。
非晶结构
得到由晶体到非晶结构的转化。 非晶结构(Amorphous Structure)是指一种无规则排列的原子或分子组成的固体结构。与晶体结构不同,非晶结构没有长程有序的周期性排列,其原子或分子排列是随机的。
非晶结构
得到由晶体到非晶结构的转化。 非晶结构(Amorphous Structure)是指一种无规则排列的原子或分子组成的固体结构。与晶体结构不同,非晶结构没有长程有序的周期性排列,其原子或分子排列是随机的。
结晶
结构由非晶到晶体的转变过程。 分子动力学可用于模拟和分析材料在特定条件下从非晶态或无定形态转变为晶体态的过程。
结晶
结构由非晶到晶体的转变过程。 分子动力学可用于模拟和分析材料在特定条件下从非晶态或无定形态转变为晶体态的过程。
自由能形貌图
物质在模拟中经历的自由能的变化。 分子动力学可用于模拟和分析材料在特定条件下的自由能分布及其随时间的变化
自由能形貌图
物质在模拟中经历的自由能的变化。 分子动力学可用于模拟和分析材料在特定条件下的自由能分布及其随时间的变化
摩擦
分析材料在相互作用过程中的摩擦行为。 通过分子动力学模拟可以得到关于材料在摩擦过程中的摩擦力、磨损、温度变化和微观结构演变等信息。
摩擦
分析材料在相互作用过程中的摩擦行为。 通过分子动力学模拟可以得到关于材料在摩擦过程中的摩擦力、磨损、温度变化和微观结构演变等信息。
生物模拟

分子对接、虚拟筛选、同源建模、成药性预测、配体-受体结合、病毒研究、多肽设计、生信分析、酶催化、结合自由能、QM/MM、粗粒化模拟、自组装、蛋白结构预测、蛋白拉伸、分子间相互作用、能量分析、成键分析、氢键分析、结构聚类分析 、分子动力学、回旋半径(Rg)、均方根偏差(RMSD)、均方根涨落(RMSF)

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分子对接
提供分子间相互作用和结合方式的详细信息。 分子对接是一种用于预测两个或多个分子(如蛋白质和配体、蛋白质与蛋白质)之间相互作用方式和亲和力的计算方法。它在药物设计、分子生物学和生物化学等领域中发挥着重要作用。分子对接方法通常涉及两个主要步骤:搜索算法用于探索可能的配体位置、取向和构象;评分函数用于评估特定配体姿势的亲和力。
分子对接
提供分子间相互作用和结合方式的详细信息。 分子对接是一种用于预测两个或多个分子(如蛋白质和配体、蛋白质与蛋白质)之间相互作用方式和亲和力的计算方法。它在药物设计、分子生物学和生物化学等领域中发挥着重要作用。分子对接方法通常涉及两个主要步骤:搜索算法用于探索可能的配体位置、取向和构象;评分函数用于评估特定配体姿势的亲和力。
虚拟筛选
快速筛选出潜在的活性化合物。 虚拟筛选是一种利用计算方法从大型化合物库中筛选出具有潜在生物活性的小分子的技术。它被广泛应用于药物发现和开发过程中,以加速和降低新药候选分子的筛选成本。通过虚拟筛选,可以在实验室测试之前预测哪些化合物最有可能对特定的生物靶标具有活性。
虚拟筛选
快速筛选出潜在的活性化合物。 虚拟筛选是一种利用计算方法从大型化合物库中筛选出具有潜在生物活性的小分子的技术。它被广泛应用于药物发现和开发过程中,以加速和降低新药候选分子的筛选成本。通过虚拟筛选,可以在实验室测试之前预测哪些化合物最有可能对特定的生物靶标具有活性。
药物设计
计算机辅助药物设计(Computer-Aided Drug Design, CADD)是一种使用计算机和信息技术来发现、设计和优化新药的过程。它可以显著加速药物发现和开发流程,降低成本,并提高新药的成功率。
药物设计
计算机辅助药物设计(Computer-Aided Drug Design, CADD)是一种使用计算机和信息技术来发现、设计和优化新药的过程。它可以显著加速药物发现和开发流程,降低成本,并提高新药的成功率。
分子间相互作用
为理解生物过程中的分子机制提供了的理论基础。 生物分子之间的分子间相互作用是生命科学中的一个核心概念,这些相互作用对于维持生物体的结构和功能至关重要,如氢键、范德华力、化学键等。
分子间相互作用
为理解生物过程中的分子机制提供了的理论基础。 生物分子之间的分子间相互作用是生命科学中的一个核心概念,这些相互作用对于维持生物体的结构和功能至关重要,如氢键、范德华力、化学键等。
粗粒化模拟
有利于模拟大尺度和长时间尺度的生物过程。 粗粒化模拟是一种通过减少系统中原子或分子的细节级别来降低模拟的复杂性的方法,它允许科研人员研究大型生物分子系统,如超大蛋白质、蛋白质复合物或膜蛋白质等,其时间和长度尺度远超过传统分子动力学模拟的能力范围。通过将一组原子简化为一个粗粒化粒子,可以有效地模拟大尺度和长时间尺度的生物过程。
粗粒化模拟
有利于模拟大尺度和长时间尺度的生物过程。 粗粒化模拟是一种通过减少系统中原子或分子的细节级别来降低模拟的复杂性的方法,它允许科研人员研究大型生物分子系统,如超大蛋白质、蛋白质复合物或膜蛋白质等,其时间和长度尺度远超过传统分子动力学模拟的能力范围。通过将一组原子简化为一个粗粒化粒子,可以有效地模拟大尺度和长时间尺度的生物过程。
酶催化
可以深入理解酶催化反应的本质。 酶催化是一种生物催化过程,其中酶作为催化剂加速生物体内的化学反应。酶是生物体内特定蛋白质,具有高度特异性和高效性。它们通过降低反应的活化能来加速反应速率,而不会被反应消耗。酶催化的反应具有高度的立体和化学特异性,这意味着酶对底物及其转换产物的类型有非常特定的要求。
酶催化
可以深入理解酶催化反应的本质。 酶催化是一种生物催化过程,其中酶作为催化剂加速生物体内的化学反应。酶是生物体内特定蛋白质,具有高度特异性和高效性。它们通过降低反应的活化能来加速反应速率,而不会被反应消耗。酶催化的反应具有高度的立体和化学特异性,这意味着酶对底物及其转换产物的类型有非常特定的要求。
生物蛋白分子动力学
分析蛋白质随时间演化的动力学行为。 通过分子动力学模拟可以研究蛋白质、核酸、脂质和其他生物大分子的动态性质,深化对生物分子机制的理解。如分子动力学模拟帮助理解药物如何与其靶标相互作用,以及如何改进药物分子以提高其亲和力和选择性。在纳米技术和新材料开发中,通过模拟研究分子间相互作用,设计和优化具有特定性能的材料等
生物蛋白分子动力学
分析蛋白质随时间演化的动力学行为。 通过分子动力学模拟可以研究蛋白质、核酸、脂质和其他生物大分子的动态性质,深化对生物分子机制的理解。如分子动力学模拟帮助理解药物如何与其靶标相互作用,以及如何改进药物分子以提高其亲和力和选择性。在纳米技术和新材料开发中,通过模拟研究分子间相互作用,设计和优化具有特定性能的材料等
QM/MM
模拟生物大、小分子之间的相互作用。 QM/MM(量子力学/分子力学)是一种混合计算模拟方法,它结合了量子力学(QM)的精确性和分子力学(MM)的高效性,用于研究复杂生物分子系统中的电子过程和大分子行为。这种方法通过对系统的关键部分(如活性位点)应用QM计算来获得精确的电子结构信息,而对系统的其余部分(如蛋白质的主体框架)使用MM方法来处理,从而实现对整个系统的高效模拟
QM/MM
模拟生物大、小分子之间的相互作用。 QM/MM(量子力学/分子力学)是一种混合计算模拟方法,它结合了量子力学(QM)的精确性和分子力学(MM)的高效性,用于研究复杂生物分子系统中的电子过程和大分子行为。这种方法通过对系统的关键部分(如活性位点)应用QM计算来获得精确的电子结构信息,而对系统的其余部分(如蛋白质的主体框架)使用MM方法来处理,从而实现对整个系统的高效模拟
同源建模
预测未知蛋白质的结构。 同源建模(Homology Modeling)是一种蛋白质结构预测方法,它利用已知蛋白质结构的信息来预测未知蛋白质的结构。这种方法假设未知蛋白质与已知蛋白质具有相似的序列和结构,因此可以通过已知蛋白质的结构来构建未知蛋白质的结构模型。
同源建模
预测未知蛋白质的结构。 同源建模(Homology Modeling)是一种蛋白质结构预测方法,它利用已知蛋白质结构的信息来预测未知蛋白质的结构。这种方法假设未知蛋白质与已知蛋白质具有相似的序列和结构,因此可以通过已知蛋白质的结构来构建未知蛋白质的结构模型。
配体-受体结合
研究配体与受体之间的相互作用。 配体-受体结合是指研究配体与受体之间的相互作用,这种相互作用在生物学、化学和医学等领域中具有重要意义。配体可以是小分子化合物、蛋白质、多肽、核酸或其他生物大分子,而受体则可以是细胞表面的蛋白质或细胞内的蛋白质等。配体-受体结合的研究对于理解生物分子的功能、药物设计、疾病机理和治疗策略等方面具有重要意义。
配体-受体结合
研究配体与受体之间的相互作用。 配体-受体结合是指研究配体与受体之间的相互作用,这种相互作用在生物学、化学和医学等领域中具有重要意义。配体可以是小分子化合物、蛋白质、多肽、核酸或其他生物大分子,而受体则可以是细胞表面的蛋白质或细胞内的蛋白质等。配体-受体结合的研究对于理解生物分子的功能、药物设计、疾病机理和治疗策略等方面具有重要意义。
病毒研究
分析病毒分子的潜在毒性。 病毒研究是生物学、医学和公共卫生等领域中的一个重要分支,主要涉及对病毒的结构、生命周期、传播方式、致病机制以及疫苗和治疗策略的研究。通过分子动力学模拟和生物信息学分析,可以研究病毒与宿主细胞之间的相互作用。
病毒研究
分析病毒分子的潜在毒性。 病毒研究是生物学、医学和公共卫生等领域中的一个重要分支,主要涉及对病毒的结构、生命周期、传播方式、致病机制以及疫苗和治疗策略的研究。通过分子动力学模拟和生物信息学分析,可以研究病毒与宿主细胞之间的相互作用。
RMSD
分析动力学过程中结构的稳定性。 均方根偏差(Root Mean Square Deviation, RMSD),反映的是体系各个部分原子偏离平均位置的程度,也就是各原子运动幅度的大小。RMSD值越大,说明该原子的运动的空间范围越大,原子的空间位阻也就越小。一般如果RMSD达到了一个周期性的稳定值,就可以认为达到了平衡。
RMSD
分析动力学过程中结构的稳定性。 均方根偏差(Root Mean Square Deviation, RMSD),反映的是体系各个部分原子偏离平均位置的程度,也就是各原子运动幅度的大小。RMSD值越大,说明该原子的运动的空间范围越大,原子的空间位阻也就越小。一般如果RMSD达到了一个周期性的稳定值,就可以认为达到了平衡。
RMSF
RMSF越小,结构越稳定。 均方根涨落(Root Mean Square Fluctuation,RMSF)计算每个原子相对于其平均位置的涨落,表征了结构的变化对时间的平均 ,给出了结构各个区域柔性的表征。
RMSF
RMSF越小,结构越稳定。 均方根涨落(Root Mean Square Fluctuation,RMSF)计算每个原子相对于其平均位置的涨落,表征了结构的变化对时间的平均 ,给出了结构各个区域柔性的表征。
多肽设计
为多肽研究提供理论基础。 多肽设计涉及多肽的结构、序列和功能,通过理论模拟,可以高效、低成本的预测和优化多肽的生物学活性,从而提高蛋白质的功能和稳定性,设计更高效的药物。
多肽设计
为多肽研究提供理论基础。 多肽设计涉及多肽的结构、序列和功能,通过理论模拟,可以高效、低成本的预测和优化多肽的生物学活性,从而提高蛋白质的功能和稳定性,设计更高效的药物。
生信分析
深入理解生物系统的结构和功能。 生物信息学(Bioinformatics)分析的生物模拟意义在于它提供了一种手段,用于处理和解释生物学数据,特别是在基因组学、蛋白质组学和系统生物学等领域。生物模拟结合了生物学知识、计算机科学和数学模型,以模拟生物系统的动态行为和功能。
生信分析
深入理解生物系统的结构和功能。 生物信息学(Bioinformatics)分析的生物模拟意义在于它提供了一种手段,用于处理和解释生物学数据,特别是在基因组学、蛋白质组学和系统生物学等领域。生物模拟结合了生物学知识、计算机科学和数学模型,以模拟生物系统的动态行为和功能。
回旋半径
反映大分子的结构紧密程度。 回旋半径(radiuses of gyration,RG)可以代表结构的紧密程度,例如,依靠回旋半径来代表分析模拟过程中蛋白质的肽链松散程度的变化。可以认为RG小,则结构更紧密,结果更稳定。同一体系的回旋半径越大,说明体系发生了膨胀。
回旋半径
反映大分子的结构紧密程度。 回旋半径(radiuses of gyration,RG)可以代表结构的紧密程度,例如,依靠回旋半径来代表分析模拟过程中蛋白质的肽链松散程度的变化。可以认为RG小,则结构更紧密,结果更稳定。同一体系的回旋半径越大,说明体系发生了膨胀。
结合自由能
研究生物分子之间的结合和解离过程。 自由能计算可用于评估药物分子与目标蛋白质之间的结合亲和力,通过计算结合自由能的变化,可以筛选和优化潜在的药物候选分子。
结合自由能
研究生物分子之间的结合和解离过程。 自由能计算可用于评估药物分子与目标蛋白质之间的结合亲和力,通过计算结合自由能的变化,可以筛选和优化潜在的药物候选分子。
细胞膜转运
揭示在分子水平的转运机制。 细胞膜转运是指物质通过细胞膜的过程,这是细胞维持内部环境稳定性和进行物质交换的关键机制。细胞膜转运可以通过不同的方式实现,主要包括主动转运、被动转运、胞吞胞吐等方式。
细胞膜转运
揭示在分子水平的转运机制。 细胞膜转运是指物质通过细胞膜的过程,这是细胞维持内部环境稳定性和进行物质交换的关键机制。细胞膜转运可以通过不同的方式实现,主要包括主动转运、被动转运、胞吞胞吐等方式。
配体通道
研究在分子层面的生理活动。 配体通道,也称为离子通道型受体,是一类膜蛋白,它们能够响应特定配体(如神经递质、激素或药物)的结合而开启或关闭,从而允许离子沿其浓度梯度跨越细胞膜。这些通道在细胞信号传递和电生理活动中起着至关重要的作用。
配体通道
研究在分子层面的生理活动。 配体通道,也称为离子通道型受体,是一类膜蛋白,它们能够响应特定配体(如神经递质、激素或药物)的结合而开启或关闭,从而允许离子沿其浓度梯度跨越细胞膜。这些通道在细胞信号传递和电生理活动中起着至关重要的作用。
氢键分析
揭示生物分子之间的基本性质。 氢键是生物分子相互作用中最常见和最重要的力量之一。如氢键在蛋白质复合体的形成中起着重要作用,分析这些相互作用中的氢键有助于理解蛋白质之间的识别和结合。
氢键分析
揭示生物分子之间的基本性质。 氢键是生物分子相互作用中最常见和最重要的力量之一。如氢键在蛋白质复合体的形成中起着重要作用,分析这些相互作用中的氢键有助于理解蛋白质之间的识别和结合。
蛋白质折叠
研究折叠的路径以及驱动力。 探索蛋白质从无序状态到有序结构的具体折叠路径,包括中间体和过渡状态。以及揭示蛋白质折叠的驱动力,如氢键、疏水相互作用、范德华力和静电相互作用等。
蛋白质折叠
研究折叠的路径以及驱动力。 探索蛋白质从无序状态到有序结构的具体折叠路径,包括中间体和过渡状态。以及揭示蛋白质折叠的驱动力,如氢键、疏水相互作用、范德华力和静电相互作用等。
QSAR模型预测
准确地预测新化合物的活性。 QSAR(Quantitative Structure-Activity Relationship)模型是一种基于数学和统计学的工具,用于预测化学物质的生物活性、毒性、药理特性等。
QSAR模型预测
准确地预测新化合物的活性。 QSAR(Quantitative Structure-Activity Relationship)模型是一种基于数学和统计学的工具,用于预测化学物质的生物活性、毒性、药理特性等。
SASA分析
研究生物分子的构象变化。 SASA(Surface Accessible Surface Area,可及表面积)分析是一种用于量化蛋白质或大分子表面可及性的方法。SASA是指蛋白质分子表面可被溶剂(通常是水)接触到的部分,而不包括蛋白质内部或被其他分子(如配体或蛋白质)占据的部分。SASA分析对于理解蛋白质的构象变化、蛋白质-配体相互作用以及蛋白质的结构-功能关系具有重要意义。
SASA分析
研究生物分子的构象变化。 SASA(Surface Accessible Surface Area,可及表面积)分析是一种用于量化蛋白质或大分子表面可及性的方法。SASA是指蛋白质分子表面可被溶剂(通常是水)接触到的部分,而不包括蛋白质内部或被其他分子(如配体或蛋白质)占据的部分。SASA分析对于理解蛋白质的构象变化、蛋白质-配体相互作用以及蛋白质的结构-功能关系具有重要意义。
成药性分析
预测药物潜在的生物活性。 成药性分析(Druglikeness Analysis)是一种评估化合物成为药物潜力的方法。它涉及到多个方面的考量,包括化合物的物理化学性质、生物活性、毒理学特性、代谢稳定性、溶解度、渗透性等。通过生物理论模拟,可以预测药物分子与生物大分子(如蛋白质、核酸)的相互作用,评估其潜在的毒性。
成药性分析
预测药物潜在的生物活性。 成药性分析(Druglikeness Analysis)是一种评估化合物成为药物潜力的方法。它涉及到多个方面的考量,包括化合物的物理化学性质、生物活性、毒理学特性、代谢稳定性、溶解度、渗透性等。通过生物理论模拟,可以预测药物分子与生物大分子(如蛋白质、核酸)的相互作用,评估其潜在的毒性。
机器学习

高通量筛选、势函数训练、预测材料的催化性能、预测反应路径/机理、预测吸附能、预测d带中心、预测结构性质(高熵合金、钙钛矿、二维材料、电解液、膜电极等)、神经网络、线性回归、KNN、决策树、随机森林、支持向量机、聚类算法、模型预测、药物设计、数据分析与挖掘、数据可视化、数据库构建和管理、数据检索/下载

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高通量筛选
高效、快速评估大量的化合物或生物样本对特定生物过程的影响。 高通量筛选(HTS)的概念可以被类比于自动化和大规模的模型测试,尤其是在药物设计和生物信息学领域。概述通过快速、自动化大量检测潜在候选物,从而加速新药开发和疾病治疗的开发
高通量筛选
高效、快速评估大量的化合物或生物样本对特定生物过程的影响。 高通量筛选(HTS)的概念可以被类比于自动化和大规模的模型测试,尤其是在药物设计和生物信息学领域。概述通过快速、自动化大量检测潜在候选物,从而加速新药开发和疾病治疗的开发
机器学习势
快速预测分子间的相互作用。 机器学习势是一种使用机器学习算法来预测分子间相互作用的方法。这种方法通过训练数据集来学习分子结构和它们之间相互作用之间的关系,并使用这些信息来构建一个可以预测分子势能的模型。
机器学习势
快速预测分子间的相互作用。 机器学习势是一种使用机器学习算法来预测分子间相互作用的方法。这种方法通过训练数据集来学习分子结构和它们之间相互作用之间的关系,并使用这些信息来构建一个可以预测分子势能的模型。
神经网络势
预测精度更高,速度更快。 神经网络势是一种将神经网络与分子动力学模拟相结合的技术,旨在通过机器学习方法预测分子间相互作用,从而简化传统的分子动力学模拟。这种方法的主要思想是使用神经网络来学习分子间的相互作用,并将其表示为势能函数。
神经网络势
预测精度更高,速度更快。 神经网络势是一种将神经网络与分子动力学模拟相结合的技术,旨在通过机器学习方法预测分子间相互作用,从而简化传统的分子动力学模拟。这种方法的主要思想是使用神经网络来学习分子间的相互作用,并将其表示为势能函数。
预测反应路径
加速科研进程,提高预测准确性。 预测反应路径是指使用机器学习算法来预测化学反应过程中原子和分子如何从一个状态转变到另一个状态,包括预测反应机理、中间体、过渡态以及最终产物。这种预测对于化学合成、催化剂设计、材料科学和药物设计等领域至关重要。
预测反应路径
加速科研进程,提高预测准确性。 预测反应路径是指使用机器学习算法来预测化学反应过程中原子和分子如何从一个状态转变到另一个状态,包括预测反应机理、中间体、过渡态以及最终产物。这种预测对于化学合成、催化剂设计、材料科学和药物设计等领域至关重要。
半导体结构筛选
加速半导体材料的发现过程。 机器学习通过学习已知的半导体材料数据,能够处理和分析大量的数据,从而加速新材料的发现过程,这包括对半导体材料的电子结构、能带结构、电导率、热稳定性等特性的预测。
半导体结构筛选
加速半导体材料的发现过程。 机器学习通过学习已知的半导体材料数据,能够处理和分析大量的数据,从而加速新材料的发现过程,这包括对半导体材料的电子结构、能带结构、电导率、热稳定性等特性的预测。
数据分析与挖掘
提高对大量数据处理的速度和效率。 在机器学习中,数据分析和数据挖掘是紧密相连的。数据分析提供了对数据的深入理解,而数据挖掘则提供了自动提取模式和洞察的工具。。
数据分析与挖掘
提高对大量数据处理的速度和效率。 在机器学习中,数据分析和数据挖掘是紧密相连的。数据分析提供了对数据的深入理解,而数据挖掘则提供了自动提取模式和洞察的工具。。
随机森林
构建多个决策树提高预测的准确性。 随机森林(Random Forest)是一种基于决策树的集成学习算法,由Leo Breiman和Adele Cutler在2001年提出。它是一种强大的机器学习方法,用于分类和回归任务,并且在实际应用中表现良好,特别是在处理大规模数据集时。随机森林算法的核心思想是通过组合多个决策树来提高预测的准确性和稳定性。
随机森林
构建多个决策树提高预测的准确性。 随机森林(Random Forest)是一种基于决策树的集成学习算法,由Leo Breiman和Adele Cutler在2001年提出。它是一种强大的机器学习方法,用于分类和回归任务,并且在实际应用中表现良好,特别是在处理大规模数据集时。随机森林算法的核心思想是通过组合多个决策树来提高预测的准确性和稳定性。
预测催化性能
筛选高活性的催化剂。 机器学习预测催化性能是指利用机器学习算法来预测催化剂的性能,包括催化活性、选择性、稳定性等。这方面的研究对于开发新型催化剂、优化现有催化剂的设计和提高催化剂性能具有重要意义。
预测催化性能
筛选高活性的催化剂。 机器学习预测催化性能是指利用机器学习算法来预测催化剂的性能,包括催化活性、选择性、稳定性等。这方面的研究对于开发新型催化剂、优化现有催化剂的设计和提高催化剂性能具有重要意义。
线性回归
分析数据随时间等变量的趋势。 线性回归是机器学习中用于预测分析的一种简单的统计回归方法。线性回归显示了自变量(预测器)即X轴与因变量(输出)即Y轴之间的线性关系,称为线性回归。线性回归是机器学习中的基础模型,对于理解更复杂的算法和概念非常重要。在实际应用中,它通常需要与其他技术和方法结合使用,以处理更复杂的数据分析和预测问题。
线性回归
分析数据随时间等变量的趋势。 线性回归是机器学习中用于预测分析的一种简单的统计回归方法。线性回归显示了自变量(预测器)即X轴与因变量(输出)即Y轴之间的线性关系,称为线性回归。线性回归是机器学习中的基础模型,对于理解更复杂的算法和概念非常重要。在实际应用中,它通常需要与其他技术和方法结合使用,以处理更复杂的数据分析和预测问题。
预测结构稳定性
提高新型材料等的研发效率。 机器学习在预测结构稳定性这方面发挥重要作用,其可以通过分析历史数据和设计参数来预测结构的稳定性。在预测结构稳定性时,机器学习模型可以处理大量的数据和分析复杂的非线性关系,这比传统的基于物理的模拟方法更加高效。
预测结构稳定性
提高新型材料等的研发效率。 机器学习在预测结构稳定性这方面发挥重要作用,其可以通过分析历史数据和设计参数来预测结构的稳定性。在预测结构稳定性时,机器学习模型可以处理大量的数据和分析复杂的非线性关系,这比传统的基于物理的模拟方法更加高效。
高熵合金材料筛选
加速新型合金材料的研发进程。 机器学习模型能够从大量实验数据中学习材料的性能与成分、结构之间的关系,从而预测新合金的性能,快速筛选出性能优良的合金候选,减少实验次数,加速新材料的研发进程。
高熵合金材料筛选
加速新型合金材料的研发进程。 机器学习模型能够从大量实验数据中学习材料的性能与成分、结构之间的关系,从而预测新合金的性能,快速筛选出性能优良的合金候选,减少实验次数,加速新材料的研发进程。
钙钛矿结构预测
加快高性能钙钛矿的研发进程。 钙钛矿结构预测是材料科学领域的一个重要研究方向,尤其是在太阳能电池和发光二极管等应用中。机器学习通过高效的数据处理和分析,它能够加速新材料的发现,降低实验成本,并支持多物理场耦合模拟,快速筛选出潜在的高性能钙钛矿结构,加速新材料的研发进程。
钙钛矿结构预测
加快高性能钙钛矿的研发进程。 钙钛矿结构预测是材料科学领域的一个重要研究方向,尤其是在太阳能电池和发光二极管等应用中。机器学习通过高效的数据处理和分析,它能够加速新材料的发现,降低实验成本,并支持多物理场耦合模拟,快速筛选出潜在的高性能钙钛矿结构,加速新材料的研发进程。
电极材料筛选
加速高性能电极材料的发现过程。 电池电极材料的研究需要考虑多种性能指标,如能量密度、功率密度、循环寿命、安全性等。机器学习能够快速处理和分析大量数据,帮助研究者快速识别具有潜在优势的电极材料。
电极材料筛选
加速高性能电极材料的发现过程。 电池电极材料的研究需要考虑多种性能指标,如能量密度、功率密度、循环寿命、安全性等。机器学习能够快速处理和分析大量数据,帮助研究者快速识别具有潜在优势的电极材料。
聚类分析
更直观地看到数据的不同特征和模式。 聚类分析是机器学习中的一个重要分支,它在多个研究领域中发挥着关键作用。聚类分析的主要目标是将数据集分为多个不同的组或簇,使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。
聚类分析
更直观地看到数据的不同特征和模式。 聚类分析是机器学习中的一个重要分支,它在多个研究领域中发挥着关键作用。聚类分析的主要目标是将数据集分为多个不同的组或簇,使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。
数据降维
提高数据的处理效率。 数据降维是一种技术,旨在减少数据集的维度,即减少特征的数量,同时尽可能保留数据中的关键信息。在机器学习中,数据降维通常用于处理高维数据集,以提高模型的效率、减少过拟合风险并增强模型的可解释性。
数据降维
提高数据的处理效率。 数据降维是一种技术,旨在减少数据集的维度,即减少特征的数量,同时尽可能保留数据中的关键信息。在机器学习中,数据降维通常用于处理高维数据集,以提高模型的效率、减少过拟合风险并增强模型的可解释性。
特征提取
提高模型的预测准确性和泛化能力。 特征提取在机器学习研究中具有至关重要的意义,它是数据预处理和模型构建过程中的一个关键步骤。特征提取的目的是从原始数据中提取出对目标任务最有用的特征,以提高模型的性能和效率。
特征提取
提高模型的预测准确性和泛化能力。 特征提取在机器学习研究中具有至关重要的意义,它是数据预处理和模型构建过程中的一个关键步骤。特征提取的目的是从原始数据中提取出对目标任务最有用的特征,以提高模型的性能和效率。
预测分子电荷
有助于指导分子合成和优化。 分子电荷是指分子作为一个整体所带有的电荷量,它可以是正的、负的或中性的。在化学和生物学中,分子电荷对于理解分子间的相互作用、溶解性、化学反应性以及生物分子的功能至关重要。
预测分子电荷
有助于指导分子合成和优化。 分子电荷是指分子作为一个整体所带有的电荷量,它可以是正的、负的或中性的。在化学和生物学中,分子电荷对于理解分子间的相互作用、溶解性、化学反应性以及生物分子的功能至关重要。
预测结构熔点
加速新材料的开发过程。 纳米材料因其独特的物理和化学性质而备受关注。通过机器学习预测其熔点,可以快速筛选和优化具有特定需求的材料,从而加速新材料的开发过程。
预测结构熔点
加速新材料的开发过程。 纳米材料因其独特的物理和化学性质而备受关注。通过机器学习预测其熔点,可以快速筛选和优化具有特定需求的材料,从而加速新材料的开发过程。
预测结构带隙
筛选出特定带隙值的新材料。 带隙是材料的关键电子特性,直接影响其在光电、电子和光电子应用中的性能。通过机器学习预测材料的带隙,可以快速筛选出具有特定带隙值的新材料,加速新材料的发现和设计过程。
预测结构带隙
筛选出特定带隙值的新材料。 带隙是材料的关键电子特性,直接影响其在光电、电子和光电子应用中的性能。通过机器学习预测材料的带隙,可以快速筛选出具有特定带隙值的新材料,加速新材料的发现和设计过程。
预测蛋白活性
筛选出潜在的药物候选分子。 蛋白活性是药物作用的关键目标,通过机器学习预测蛋白质活性,了解蛋白质在不同条件下的活性变化有助于揭示疾病的发生和发展机制,快速筛选出潜在的药物候选分子,加速药物发现和开发过程。
预测蛋白活性
筛选出潜在的药物候选分子。 蛋白活性是药物作用的关键目标,通过机器学习预测蛋白质活性,了解蛋白质在不同条件下的活性变化有助于揭示疾病的发生和发展机制,快速筛选出潜在的药物候选分子,加速药物发现和开发过程。
光谱分析
提高对大量光谱数据的处理效率。 光谱分析是一种用于识别和量化物质成分的技术。光谱数据通常复杂且多维,通过机器学习可以快速处理和分析大量光谱数据,显著提高分析效率和速度。
光谱分析
提高对大量光谱数据的处理效率。 光谱分析是一种用于识别和量化物质成分的技术。光谱数据通常复杂且多维,通过机器学习可以快速处理和分析大量光谱数据,显著提高分析效率和速度。
数据可视化
使复杂数据更易于理解和分析。 数据可视化是一种将数据以视觉形式表现出来的方法。机器学习算法可以识别数据中的隐藏模式和趋势,而数据可视化则将这些模式以图形或图表的形式直观展示出来,使复杂的数据更易于理解和分析。
数据可视化
使复杂数据更易于理解和分析。 数据可视化是一种将数据以视觉形式表现出来的方法。机器学习算法可以识别数据中的隐藏模式和趋势,而数据可视化则将这些模式以图形或图表的形式直观展示出来,使复杂的数据更易于理解和分析。
预测HOMO能级
体现分子在化学反应中的行为。 HOMO-LUMO能级是决定分子的电子亲和力、电离能和反应活性的重要参数。预测HOMO能级有助于理解分子的化学性质,从而预测其在化学反应中的行为,设计出具有特定电子特性的新材料。
预测HOMO能级
体现分子在化学反应中的行为。 HOMO-LUMO能级是决定分子的电子亲和力、电离能和反应活性的重要参数。预测HOMO能级有助于理解分子的化学性质,从而预测其在化学反应中的行为,设计出具有特定电子特性的新材料。
预测d带中心
快速筛选大量候选材料。 d带中心是指金属原子的d轨道在能级上的位置,它对材料的电子性质、催化活性和选择性有显著影响。在材料发现过程中,快速预测大量候选材料的d带中心可以加速材料筛选过程,提高研发效率。
预测d带中心
快速筛选大量候选材料。 d带中心是指金属原子的d轨道在能级上的位置,它对材料的电子性质、催化活性和选择性有显著影响。在材料发现过程中,快速预测大量候选材料的d带中心可以加速材料筛选过程,提高研发效率。
有限元仿真

三维模型的搭建、网格划分、多相流体、传热模拟、传质模拟、电池温度分布、锂枝晶生长、电池容量衰减、阻抗分解、结构仿真(损伤、弯曲、碰撞、振动、断裂、静力分析、疲劳分析)、电化学仿真、力学仿真、电场仿真、光学仿真、热学仿真、磁场分布、多场耦合、电磁耦合、流固耦合、热固耦合、电磁波吸收

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多相流体
分析多相间的力、热、电等性质。 多相流体系统分为一种主流体相和多种次流体相,其中一种流体是连续的(主流体),其他相是离散的,存在于连续相中,其可以有多种次流体相,代表不同尺寸的颗粒。通过有限元模拟可以分析和预测多相流体系统在复杂几何和边界条件下的行为。
多相流体
分析多相间的力、热、电等性质。 多相流体系统分为一种主流体相和多种次流体相,其中一种流体是连续的(主流体),其他相是离散的,存在于连续相中,其可以有多种次流体相,代表不同尺寸的颗粒。通过有限元模拟可以分析和预测多相流体系统在复杂几何和边界条件下的行为。
锂枝晶生长
深层次理解锂枝晶的形成机制。 锂枝晶生长是锂离子电池中一个重要的问题,它涉及到电池的长期性能和安全性。在锂离子电池的充放电过程中,锂离子在电极材料中嵌入和脱出。如果电池充电速度过快或放电深度过大,可能会导致锂离子在电极表面不均匀地沉积,形成树枝状的晶体结构,即锂枝晶。有限元模拟可用于研究锂离子电池中锂枝晶的形成和生长过程,有助于理解和预测电池性能退化和潜在的安全风险,从而指导电池设计和制造过程中的材料选择和工艺优化。
锂枝晶生长
深层次理解锂枝晶的形成机制。 锂枝晶生长是锂离子电池中一个重要的问题,它涉及到电池的长期性能和安全性。在锂离子电池的充放电过程中,锂离子在电极材料中嵌入和脱出。如果电池充电速度过快或放电深度过大,可能会导致锂离子在电极表面不均匀地沉积,形成树枝状的晶体结构,即锂枝晶。有限元模拟可用于研究锂离子电池中锂枝晶的形成和生长过程,有助于理解和预测电池性能退化和潜在的安全风险,从而指导电池设计和制造过程中的材料选择和工艺优化。
力学仿真
分析结构不同环境下的力学性能。 在力学仿真中,有限元法可以用于解决固体力学、流体力学、热力学和动力学问题。有限元法在力学仿真中的优势在于其能够处理复杂的几何形状和边界条件,并且可以提供非常精确的解,这使得它在各种工程应用中非常有用,例如在设计汽车、飞机、桥梁、建筑物、电子设备等。
力学仿真
分析结构不同环境下的力学性能。 在力学仿真中,有限元法可以用于解决固体力学、流体力学、热力学和动力学问题。有限元法在力学仿真中的优势在于其能够处理复杂的几何形状和边界条件,并且可以提供非常精确的解,这使得它在各种工程应用中非常有用,例如在设计汽车、飞机、桥梁、建筑物、电子设备等。
离子浓度仿真
分析溶液中的离子浓度分布情况。 离子浓度仿真通常涉及到求解对流-扩散方程,该方程描述了离子在流体中的运输过程,包括分子扩散和对流。通过有限元仿真,可以在实验之前预测离子浓度分布,优化设计,减少成本,提高安全性和有效性,广泛应用在设计离子交换膜、电化学电池、药物释放系统等。
离子浓度仿真
分析溶液中的离子浓度分布情况。 离子浓度仿真通常涉及到求解对流-扩散方程,该方程描述了离子在流体中的运输过程,包括分子扩散和对流。通过有限元仿真,可以在实验之前预测离子浓度分布,优化设计,减少成本,提高安全性和有效性,广泛应用在设计离子交换膜、电化学电池、药物释放系统等。
电场模拟
分析结构的电场强度、电荷分布等。 在电场模拟中,有限元法可以用于计算电场的分布、电势、电场强度、电荷分布等问题。有限元法在电场模拟中的优势在于其能够处理复杂的几何形状和边界条件,并且可以提供非常精确的解。这使得它在各种工程应用中非常有用,例如在设计集成电路、电磁兼容性分析、生物医学成像等领域。
电场模拟
分析结构的电场强度、电荷分布等。 在电场模拟中,有限元法可以用于计算电场的分布、电势、电场强度、电荷分布等问题。有限元法在电场模拟中的优势在于其能够处理复杂的几何形状和边界条件,并且可以提供非常精确的解。这使得它在各种工程应用中非常有用,例如在设计集成电路、电磁兼容性分析、生物医学成像等领域。
电池容量仿真
分析容量衰减的规律和趋势。 电池容量衰减仿真是指通过计算机模拟的方法来预测和分析电池在使用过程中容量衰减的规律和趋势。这种仿真有助于更好地理解电池性能退化的机理,从而为电池的设计、优化和维护提供指导。
电池容量仿真
分析容量衰减的规律和趋势。 电池容量衰减仿真是指通过计算机模拟的方法来预测和分析电池在使用过程中容量衰减的规律和趋势。这种仿真有助于更好地理解电池性能退化的机理,从而为电池的设计、优化和维护提供指导。
磁场仿真
分析结构的磁场强度、磁场分布等。 磁场描述了磁性物体或电流产生的力场,可以影响周围的磁性物体或电流。磁场模拟仿真是指利用计算机软件和数学模型来模拟和分析磁场的行为和特性,如磁场强度、磁场梯度、磁场分布等,这可以帮助理解磁场的机理,并为相关领域的研究和设计提供指导。
磁场仿真
分析结构的磁场强度、磁场分布等。 磁场描述了磁性物体或电流产生的力场,可以影响周围的磁性物体或电流。磁场模拟仿真是指利用计算机软件和数学模型来模拟和分析磁场的行为和特性,如磁场强度、磁场梯度、磁场分布等,这可以帮助理解磁场的机理,并为相关领域的研究和设计提供指导。
多场耦合
分析结构在多场耦合下的性质。 多场耦合仿真是指在计算机上模拟多个物理场(如磁场、电场、压力应变场、浓度场等)之间的相互作用和相互影响的过程。多场耦合仿真可以提供复杂系统中多物理现象的详细信息,有助于更好地理解系统的整体行为,并为相关领域的研究和设计提供指导。
多场耦合
分析结构在多场耦合下的性质。 多场耦合仿真是指在计算机上模拟多个物理场(如磁场、电场、压力应变场、浓度场等)之间的相互作用和相互影响的过程。多场耦合仿真可以提供复杂系统中多物理现象的详细信息,有助于更好地理解系统的整体行为,并为相关领域的研究和设计提供指导。
疲劳分析
分析结构在长期载荷下的疲劳寿命。 疲劳分析是一种评估结构在重复载荷作用下的耐久性和可靠性的方法。有限元模拟在疲劳分析中扮演着重要角色,它可以帮助工程师预测和评估结构在长期循环载荷作用下的疲劳寿命。
疲劳分析
分析结构在长期载荷下的疲劳寿命。 疲劳分析是一种评估结构在重复载荷作用下的耐久性和可靠性的方法。有限元模拟在疲劳分析中扮演着重要角色,它可以帮助工程师预测和评估结构在长期循环载荷作用下的疲劳寿命。
结构碰撞
模拟碰撞前后的结构变化程度。 结构碰撞有限元仿真是一种用于分析结构在碰撞或冲击载荷下的响应的数值方法。这种仿真通常涉及到固体力学、动力学、材料行为和接触条件的复杂相互作用。通过仿真,可以在实际碰撞测试之前预测结构的响应,评估不同材料和结构设计的性能。
结构碰撞
模拟碰撞前后的结构变化程度。 结构碰撞有限元仿真是一种用于分析结构在碰撞或冲击载荷下的响应的数值方法。这种仿真通常涉及到固体力学、动力学、材料行为和接触条件的复杂相互作用。通过仿真,可以在实际碰撞测试之前预测结构的响应,评估不同材料和结构设计的性能。
光学仿真
分析光学器件的性能。 通过有限元模拟,可以预测材料在不同波长下的光学性质,如折射率、吸收系数、散射系数等,从而优化光学材料的设计,提高光学器件的性能。
光学仿真
分析光学器件的性能。 通过有限元模拟,可以预测材料在不同波长下的光学性质,如折射率、吸收系数、散射系数等,从而优化光学材料的设计,提高光学器件的性能。
电化学仿真
电化学仿真是一种使用数值方法来模拟电化学反应和电化学系统行为的技术。它通常用于研究电池、电容器、电解质、电极过程等电化学现象。电化学仿真可以帮助我们理解电化学系统的基本原理,预测系统的行为,以及优化电化学设备和工艺。电化学仿真在新能源技术、环境保护、材料科学、生物医学等领域都有广泛的应用。例如,在电池设计中,电化学仿真可以用来优化电极结构、电解质组成和电池工作条件,以提高电池的能量密度、功率密度和循环寿命。
电化学仿真
电化学仿真是一种使用数值方法来模拟电化学反应和电化学系统行为的技术。它通常用于研究电池、电容器、电解质、电极过程等电化学现象。电化学仿真可以帮助我们理解电化学系统的基本原理,预测系统的行为,以及优化电化学设备和工艺。电化学仿真在新能源技术、环境保护、材料科学、生物医学等领域都有广泛的应用。例如,在电池设计中,电化学仿真可以用来优化电极结构、电解质组成和电池工作条件,以提高电池的能量密度、功率密度和循环寿命。
工业仿真
工业仿真有限元模拟是一种在工程和科学领域广泛使用的技术,它基于有限元方法(Finite Element Method, FEM),通过将复杂的实际问题转化为数学模型,再利用有限元分析软件进行求解,从而对各种物理现象进行模拟和分析,对于提升产品质量、缩短研发周期、降低成本具有重要意义。
工业仿真
工业仿真有限元模拟是一种在工程和科学领域广泛使用的技术,它基于有限元方法(Finite Element Method, FEM),通过将复杂的实际问题转化为数学模型,再利用有限元分析软件进行求解,从而对各种物理现象进行模拟和分析,对于提升产品质量、缩短研发周期、降低成本具有重要意义。
热学仿真
热学仿真,也称为热力学仿真或热流仿真,其通过模拟和分析热能在系统中的传输、转换和分布等,通过热学仿真可以预测不同设计参数对热性能的影响,从而优化设计,提高设备或系统的效率,也可以识别和评估热相关问题,如过热、热应力集中等,从而在设计阶段就采取措施避免这些问题。
热学仿真
热学仿真,也称为热力学仿真或热流仿真,其通过模拟和分析热能在系统中的传输、转换和分布等,通过热学仿真可以预测不同设计参数对热性能的影响,从而优化设计,提高设备或系统的效率,也可以识别和评估热相关问题,如过热、热应力集中等,从而在设计阶段就采取措施避免这些问题。
流固耦合
分析流体和固体间的相互作用。 流固耦合是指流体和固体之间的相互作用和相互影响。在许多工程和自然界现象中,流体动力学和结构动力学是紧密相连的。通过有限元模拟,可以评估不同流固耦合条件下的性能,从而优化结构设计,减少实验成本,提高系统的稳定性和效率。
流固耦合
分析流体和固体间的相互作用。 流固耦合是指流体和固体之间的相互作用和相互影响。在许多工程和自然界现象中,流体动力学和结构动力学是紧密相连的。通过有限元模拟,可以评估不同流固耦合条件下的性能,从而优化结构设计,减少实验成本,提高系统的稳定性和效率。
冲压成型
模拟材料在冲压过程中的行为。 冲压成型是一种常见的金属加工工艺,它通过在压力机上使用模具对金属板材或条材施加压力,使其发生塑性变形,从而形成所需的形状和尺寸。通过模拟,可以在模具设计阶段预测材料在冲压过程中的行为,从而优化模具的几何形状、减少修正次数,提高模具的寿命和效率。
冲压成型
模拟材料在冲压过程中的行为。 冲压成型是一种常见的金属加工工艺,它通过在压力机上使用模具对金属板材或条材施加压力,使其发生塑性变形,从而形成所需的形状和尺寸。通过模拟,可以在模具设计阶段预测材料在冲压过程中的行为,从而优化模具的几何形状、减少修正次数,提高模具的寿命和效率。
铸造仿真
分析铸件的熔融及凝固过程。 传统的铸造过程中,可能需要多次试模来调整工艺参数,而通过有限元仿真,可以预测铸件在铸造过程中的温度分布、应力状态和液态金属流动情况,从而优化模具和铸件的设计,减少缺陷,提高铸件质量。
铸造仿真
分析铸件的熔融及凝固过程。 传统的铸造过程中,可能需要多次试模来调整工艺参数,而通过有限元仿真,可以预测铸件在铸造过程中的温度分布、应力状态和液态金属流动情况,从而优化模具和铸件的设计,减少缺陷,提高铸件质量。
断裂分析
预测结构潜在的断裂点。 通过有限元模拟,可以评估结构在载荷作用下的应力分布和应力集中,预测潜在的断裂点,不仅有助于提高设计的准确性和生产安全性,还能降低成本,提高经济效益。
断裂分析
预测结构潜在的断裂点。 通过有限元模拟,可以评估结构在载荷作用下的应力分布和应力集中,预测潜在的断裂点,不仅有助于提高设计的准确性和生产安全性,还能降低成本,提高经济效益。
焊接仿真
模拟焊接中的受力受热情况。 通过有限元模拟,可以预测焊接过程中的温度分布、应力状态、变形和残余应力等,从而优化焊接工艺参数,提高焊接质量。
焊接仿真
模拟焊接中的受力受热情况。 通过有限元模拟,可以预测焊接过程中的温度分布、应力状态、变形和残余应力等,从而优化焊接工艺参数,提高焊接质量。
轮毂受力分析
评估轮毂在各种载荷下的安全性。 通过有限元模拟,可以评估轮毂在实际使用条件下的应力分布和应力集中,预测潜在的断裂点,确保轮毂在各种载荷下的安全性。有限元模拟在工业生产中的轮毂受力分析具有重要意义,尤其是在提高轮毂设计的可靠性和安全性、减少实际生产中的缺陷和成本方面。
轮毂受力分析
评估轮毂在各种载荷下的安全性。 通过有限元模拟,可以评估轮毂在实际使用条件下的应力分布和应力集中,预测潜在的断裂点,确保轮毂在各种载荷下的安全性。有限元模拟在工业生产中的轮毂受力分析具有重要意义,尤其是在提高轮毂设计的可靠性和安全性、减少实际生产中的缺陷和成本方面。
热固耦合
分析固体在受热下行为变化。 热固耦合是指材料在受热或冷却过程中,由于温度变化引起的物理性质变化与力学性能之间的相互作用。通过有限元分析,可以预测和理解温度变化对结构的影响,从而设计出更加耐久和安全的结构。
热固耦合
分析固体在受热下行为变化。 热固耦合是指材料在受热或冷却过程中,由于温度变化引起的物理性质变化与力学性能之间的相互作用。通过有限元分析,可以预测和理解温度变化对结构的影响,从而设计出更加耐久和安全的结构。
电流密度
分析电荷载流子的分布和流动。 电流密度是指单位体积内的电流流动强度。通过有限元模拟结构中电荷载流子的分布和流动情况,对于理解和预测电磁场与物质相互作用的行为具有重要意义。
电流密度
分析电荷载流子的分布和流动。 电流密度是指单位体积内的电流流动强度。通过有限元模拟结构中电荷载流子的分布和流动情况,对于理解和预测电磁场与物质相互作用的行为具有重要意义。
声压模拟
分析声压的分布、传播、吸收等。 在声学中,声波是由介质中的压力波动引起的机械波,这些压力波动以波的形式传播。通过有限元模拟,可以分析声压在声介质中的分布、传播、吸收以及反射等。
声压模拟
分析声压的分布、传播、吸收等。 在声学中,声波是由介质中的压力波动引起的机械波,这些压力波动以波的形式传播。通过有限元模拟,可以分析声压在声介质中的分布、传播、吸收以及反射等。
粒子速度模拟
分析材料内部的物质流动、扩散等行为。 结构中的粒子传输速度是指粒子在固体或流体介质中的移动速率。通过有限元模拟这种传输速度对于理解材料内部的物质流动、扩散、化学反应和热传导等过程至关重要。
粒子速度模拟
分析材料内部的物质流动、扩散等行为。 结构中的粒子传输速度是指粒子在固体或流体介质中的移动速率。通过有限元模拟这种传输速度对于理解材料内部的物质流动、扩散、化学反应和热传导等过程至关重要。
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项目
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期刊信息
影响因子
中科院分区
DFT理论计算
熊** 浙江大学
Nature
50.5
一区
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提交需求 多种计算解决方案,量需定制
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