一种材料计算框架、方法、系统及计算机设备

摘要

本发明实施例提供了一种材料计算框架、方法、系统及计算机设备，涉及材料科学领域。所述框架包括材料设计模块和模拟模块；所述材料设计模块用于对所接收的目标材料进行建模，获得材料模型；所述模拟模块包括微观模拟模块、介观模拟模块和宏观模拟模块；所述微观模拟模块用于对所述材料模型的微观性能进行模拟计算，得到微观性能参数；所述介观模拟模块用于对所述材料模型的介观性能进行模拟计算，得到介观性能参数；所述宏观模拟模块用于对所述材料模型的宏观性能进行模拟计算，得到宏观性能参数。基于材料计算框架，实现了对目标材料不同尺度下的性质的材料计算，从而提高材料开发的计算效率，有效缩短材料开发周期。

说明书

技术领域

本发明涉及材料科学领域，尤其涉及一种材料计算框架、方法、系统及计算机设备。

背景技术

新型材料的开发和生产已经成为一个国家工业化快速发展的制约因素之一。随着e-Science、e-Research等方法逐渐融入到科研活动中，通过信息化方法的应用，涌出了一大批关于新型材料的计算仿真软件，其目的是依靠计算机卓越的处理能力通过并行计算与数据挖掘等手段去开发新材料。

现有的材料计算平台计算模式单一，计算规模偏小。并且现有材料计算往往局限于同一尺度的计算软件内，不同尺度间的软件未能实现耦合，材料计算过程需要依靠人工对计算软件进行复杂的配置工作，无法自动进行多尺度计算软件之间的全链路计算。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种材料计算方法、装置、系统及计算机设备，具体方案如下：

第一方面，本公开实施例提供了一种材料计算框架，所述框架应用于网格计算平台，所述框架包括材料设计模块和模拟模块；

所述材料设计模块用于对所接收的目标材料进行建模，获得材料模型；

所述模拟模块包括微观模拟模块、介观模拟模块和宏观模拟模块；

所述微观模拟模块用于对所述材料模型的微观性能进行模拟计算，得到微观性能参数；

所述介观模拟模块用于对所述材料模型的介观性能进行模拟计算，得到介观性能参数；

所述宏观模拟模块用于对所述材料模型的宏观性能进行模拟计算，得到宏观性能参数；

根据本公开的一种具体实施方式，所述框架还包括数据收集模块、数据筛选模块和数据库；

所述数据收集模块用于实时收集模拟计算所涉及的过程数据；

所述数据筛选模块用于对所述过程数据进行预设类型的分析和筛选，得到可复用数据；

所述数据库用于储存所述可复用数据。

根据本公开的一种具体实施方式，所述框架还包括性能判断模块，所述性能判断模块用于判断所述微观性能参数、所述介观性能参数和所述宏观性能参数是否满足预设值。

根据本公开的一种具体实施方式，所述微观模拟模块包括多个微观性能计算子模块，所述多个微观性能计算子模块中的至少两个微观性能计算子模块预先组合成微观性能计算子模块组；

所述介观模拟模块包括多个介观性能计算子模块，所述多个介观性能计算子模块中的至少两个介观性能计算子模块预先组合成介观性能计算子模块组；

所述宏观模拟模块包括多个宏观性能计算子模块，所述多个宏观性能计算子模块中的至少两个宏观性能计算子模块预先组合成宏观性能计算子模块组。

根据本公开的一种具体实施方式，所述微观模拟模块包括多个第一类适配器，所述第一类适配器用于对相应的所述微观性能计算子模块组中的相邻微观性能计算子模块之间的参数进行耦合；

所述介观模拟模块包括多个第二类适配器，所述第二类适配器用于对相应的所述介观性能计算子模块组中的相邻介观性能计算子模块之间的参数进行耦合；

所述宏观模拟模块包括多个第三类适配器，所述第三类适配器用于对相应的所述宏观性能计算子模块组中的相邻宏观性能计算子模块之间的参数进行耦合。

根据本公开的一种具体实施方式，所述框架还包括第一耦合通道、第二耦合通道和第三耦合通道；

所述第一耦合通道，用于实现微观模拟模块和介观模拟模块之间的参数耦合；

所述第二耦合通道，用于实现介观模拟模块和宏观模拟模块之间的参数耦合；

所述第三耦合通道，用于实现微观模拟模块和宏观模拟模块之间的参数耦合。

根据本公开的一种具体实施方式，所述框架还包括用于支撑所述网格计算平台的服务端和交互端，所述交互端与所述网格计算平台的交互设备连接；

所述服务端连接不同架构的超算服务器，所述服务端用于通过超算服务器调用网格计算资源实现所述网格计算平台的计算功能。

第二方面，本公开实施例还提供了一种材料计算方法，应用于第一方面中任一项所述的材料计算框架，包括如下步骤：

对所接收的目标材料进行建模，获得材料模型；

对所述材料模型的微观性能进行模拟计算，得到微观性能参数；

对所述材料模型的介观性能进行模拟计算，得到介观性能参数；

对所述材料模型的宏观性能进行模拟计算，得到宏观性能参数。

第三方面，本公开实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器以及处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行第二方面中所述的材料计算方法。

第四方面，本公开实施例还提供了一种材料计算系统，所述材料计算系统包括用户终端和网格计算平台，所述用户终端用于接收用户提交的任务请求，并将所述任务请求上传到所述网格计算平台，所述网格计算平台包括第一方面中任一项所述的材料计算框架。

本发明提供的一种材料计算框架、方法、系统及计算机设备，通过整合多种多尺度计算软件，对目标材料的微观、介观、宏观等多尺度的性质进行模拟计算，实现材料计算各个环节的参数耦合和材料计算的全流程自动化，大大缩短了材料开发周期，降低了开发成本与门槛。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本实施例提供的一种材料计算框架的模块示意图；

图2为本实施例提供的材料计算框架所涉及的模拟模块的示意图；

图3为本实施例提供的一种计算材料计算方法的流程示意图；

图4为本实施例提供的另一种计算材料计算框架的模块示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。

在材料计算中，高通量计算不等同于大规模计算，高通量计算要求一次性完成尽可能多的作业。高通量计算具有处理数据量大的特点，同时也具有对计算任务动态管理，实现计算任务自动化以及计算容错、错误恢复等重要特征。

参考图1和图2，图1为本实施例提供的一种材料计算框架100的示意图，图2为本实施例提供的材料计算框架100的部分模块示意图。如图1所示，框架100包括材料设计模块110和模拟模块120；

材料设计模块110用于对接收的目标材料进行建模，获得材料模型。

材料设计模块110用于对接收的目标材料进行建模，以获得目标材料的模型文件。用户可上传已有的目标材料构型文件，材料设计模块110对构型文件进行解析后建立材料模型。另外，用户还可以在线创建材料结构文件，材料设计模块110内预配置现有材料中的主要晶格类型，用户可在预配置模板库中查找所需的SQS(SpecialQuasirandomStructures，特殊准随机结构模型)结构模板。

在上述实施例的基础上，根据本公开实施例中的一种实施方式，如图1所示，具体的，模拟模块120包括微观模拟模块121、介观模拟模块122和宏观模拟模块123。

模拟模块120用于对接收的材料模型进行多尺度的模拟计算，可分为微观模拟模块121、介观模拟模块122和宏观模拟模块123。多尺度一般指微观尺度、介观尺度和宏观尺度。材料计算过程涉及到对材料模型的微观尺度、介观尺度和宏观尺度三个层面的材料结构、性质等方面进行模拟运算。

微观模拟模块121用于对材料模型的微观性能进行模拟计算，得到微观性能参数。

介观模拟模块122用于对材料模型的介观性能进行模拟计算，得到介观性能参数。

宏观模拟模块123用于对材料模型的宏观性能进行模拟计算，得到宏观性能参数。

微观模拟模块121是对所构建材料模型的微观性能进行模拟计算，例如在不同浓度下对晶体无序构型开展弛豫及相关性质的计算，如利用微观模拟模块计算目标材料的能带结构，从而得到该材料模型的能带结构性能参数；或者进行第一性原理计算和蒙特卡洛模拟，例如通过蒙特卡洛方法模拟碳纳米材料从纳米金刚石结构转为类富勒烯结构的过程。

介观模拟模块122对已建立的材料模型的介观性能进行模拟计算，例如将材料理想化为连续体，运用相场模拟、元胞自动机等方法对材料模型的介观尺度结构进行模拟计算，得到目标材料的介观性能参数，以获得轧制工艺参数对材料性能、微观组织、晶粒的影响。

宏观模拟模块123对已建立的材料模型的宏观性能进行模拟计算，一般宏观尺度对应材料结构的空间长度在1mm以上，例如可利用有限元法或者有限体积法对材料模型进行模拟计算，通过获取的宏观性能参数来判断材料属性。

对材料结构进行建模和多尺度模拟计算，以及将多个材料计算软件流程统一集成在一个网格计算平台，实现了高性能高通量多尺度的全链路自动化材料计算，克服了目前材料计算平台单一的计算量小，局限于同一尺度进行材料计算的问题，有效提高材料计算能力，缩短材料开发周期。

如图2所示，针对目前典型材料设计的工程需求，例如对不锈钢、钛合金、金属钨或者铝合金的开发，本发明实施例中的材料计算框架在微观模拟模块、介观模拟模块和宏观模拟模块的基础上，集成了第一性原理、分子动力学、蒙特卡洛、相图计算、相场模拟和有限元分析等主要计算软件。首先剖析材料设计流程特点，然后归纳一套适用于高通量多尺度材料模拟与性能优化的通用流程，基于建立的材料模型和相应的材料模拟软件，在材料数据库和材料知识图谱库的支撑下，充分利用超算计算资源，以材料的性能优化为判据，完成材料计算与性能优化的自动流程工作系统。

在上述实施例的基础上，根据本公开实施例中的一种实施方式，参见图2和图3，具体的，材料计算框架100还包括数据收集模块130、数据筛选模块140和数据库150。

数据收集模块130用于实时收集模拟计算所涉及的过程数据。

数据筛选模块140用于对过程数据进行预设类型的分析和筛选，得到可复用数据。

数据库150用于储存可复用数据。

针对现有技术中材料模拟计算的数据分散且碎片化严重的问题，通过研究异构数据资源的元数据、语义标签描述，在多软件流程交互过程中建立起数据智能采集模型、筛选过滤规则及数据耦合方法，从而实现数据的汇集、清洗和整合。在本发明实施例中数据收集模块130实时收集模拟计算所涉及的过程数据，例如输入数据、中间数据、纠错数据、输出数据等。数据筛选模块140利用机器学习、神经网络、算法优化等人工智能技术，进行自动化的数据筛选和整合，从而得到可供后续材料计算应用的有用数据。数据库150包括材料知识图谱库和材料数据库，用于储存可复用数据，为后续新材料设计提供数据参考。

具体的，针对材料模拟计算流程中的判断规则和数据输出特性，利用大数据驱动的材料知识发现和自反馈知识学习进化方法，通过深入研究计算数据高效检索、多维分析与可视化呈现等关键共性技术，并利用多维度的数字化表征、特征提取和语义分析等手段，可提炼出材料计算的知识组织模式，根据材料计算的知识组织模式建立多层次本体化知识图谱库，实现材料模拟计算知识的多维表达、融合归纳与大数据驱动的持续进化。

在上述实施例的基础上，根据本公开实施例中的一种实施方式，参见图2，具体的，本框架100还包括性能判断模块，性能判断模块用于判断微观性能参数、介观性能参数和宏观性能参数是否满足预设值。

基于微观模拟模块121、介观模拟模块122和宏观模拟模块123对已建立的材料模型进行多尺度的材料计算，根据微观性能参数、介观性能参数和宏观性能参数确定材料成分结构-工艺-组织-性能之间的量化关系，判断上述参数是否满足预设值，从而确定材料模型是否满足预设要求。

在上述实施例的基础上，根据本公开实施例中的一种实施方式，具体的，微观模拟模块121包括多个微观性能计算子模块，多个微观性能计算子模块中的至少两个微观性能计算子模块预先组合成微观性能计算子模块组。

介观模拟模块122包括多个介观性能计算子模块，多个介观性能计算子模块中的至少两个介观性能计算子模块预先组合成介观性能计算子模块组。

宏观模拟模块123包括多个宏观性能计算子模块，多个宏观性能计算子模块中的至少两个宏观性能计算子模块预先组合成宏观性能计算子模块组。

为了满足典型材料设计的需求，本发明实施例整合了多种材料计算模拟软件，在材料计算框架内自动进行全链路材料模拟计算。微观性能计算子模块为用于第一性原理计算的VASP或者用于蒙特卡洛模拟的SPPARKS等计算软件，介观性能计算子模块为用于相场模拟的OPENPHAS等计算软件，宏观性能计算子模块为用于材料性能模拟的JMATPR等计算软件。多个微观性能计算子模块中的至少两个微观性能计算子模块预先组合成微观性能计算子模块组，即至少两个微观计算软件预先组合成计算软件组合。同理，至少两个介观计算软件或者宏观计算软件也能组成计算软件组合。

在上述实施例的基础上，根据本公开实施例中的一种实施方式，具体如下，微观模拟模块121包括多个第一类适配器，第一类适配器用于对相应的微观性能计算子模块组中的相邻微观性能计算子模块之间的参数进行耦合；

介观模拟模块122包括多个第二类适配器，第二类适配器用于对相应的介观性能计算子模块组中的相邻介观性能计算子模块之间的参数进行耦合；

宏观模拟模块123包括多个第三类适配器，第三类适配器用于对相应的宏观性能计算子模块组中的相邻宏观性能计算子模块之间的参数进行耦合。

在微观模拟模块121内部包括多个第一类适配器，网格计算平台内储存的微观性能计算软件组合与适配器具有预设关联关系，基于预设关联关系调用第一类适配器对相邻微观性能计算软件之间的参数进行耦合，按照预定计算软件之间的数据流向，将数据流向中上一个计算软件的输出参数类型转化为下一个计算软件的输入参数类型。同理，介观模拟模块122调用第二类适配器进行参数耦合，宏观模拟模块123调用第三类适配器进行参数耦合。利用适配器对相同尺度计算软件之间的参数的格式进行转化，可减少人工对计算软件的干预和配置，节约人力成本，缩短繁琐的计算流程。

在上述实施例的基础上，根据本公开实施例中的一种实施方式，具体的，材料计算框架100还包括第一耦合通道、第二耦合通道和第三耦合通道。

第一耦合通道，用于实现微观模拟模块和介观模拟模块之间的参数耦合。

第二耦合通道，用于实现介观模拟模块和宏观模拟模块之间的参数耦合。

第三耦合通道，用于实现微观模拟模块和宏观模拟模块之间的参数耦合。

材料计算软件在材料计算的各个环节中需要人工进行参数配置和转化，这要求开发人员必须熟悉计算软件、Linux系统和材料计算背景。显然，这极大程度上增加了开发难度，同时也延迟了研发周期。在上述实施例的基础上，本发明实施例的材料计算框架100还包括第一耦合通道、第二耦合通道和第三耦合通道，通过耦合通道将微观模拟模块、介观模拟模块和宏观模拟模块之间的参数进行耦合，自动将不同尺度的计算软件之间的参数格式进行转换，有利于实现材料计算的流程自动化，提高材料计算的效率。

在上述实施例的基础上，根据本公开实施例中的一种实施方式，具体的，材料计算框架100还包括用于支撑网格计算平台的服务端和交互端，交互端与网格计算平台的交互设备连接。

服务端连接不同架构的超算服务器，服务端用于通过超算服务器调用网格计算资源实现网格计算平台的计算功能。

由于大规模并发场景下，计算系统需要同时进行大量计算作业的并行处理。而现有的材料计算方案无法应对高并发场景，系统吞吐量在大规模材料计算时表现不佳，也不能实现材料计算自动化全栈式流程。

为了满足计算规模大、并发要求高、通道数量多等一系列材料计算的高要求，本发明实施例中的材料计算框架100在国家超算网格环境下，基于不同架构的超算服务器，建立异构网格计算平台，并优化大规模资源管理方法和计算任务的负载均衡技术和适用于高通量任务的海量并行作业的任务调度策略。另外，本发明实施例还以服务方式为上层工作系统及云平台提供计算、存储、网络、应用、许可、作业和工作流等接口。从而得以大幅提升计算能力和高效利用网格资源，满足跨平台的高并发式高通量计算的需求，同时缓解了高并发场景下的服务器压力。其次，框架100还包括交互端，交互端利用在云环境中的低延迟可视化交互技术，实现用户快速检索、数据整合展示与可视化表达。

在上述实施例的基础上，根据本公开实施例中的一种实施方式，如图4所示，还公开了一种材料计算方法，应用于上述实施例中任一项的材料计算框架100，包括如下步骤：

S401，对所接收的目标材料进行建模，获得材料模型；

S402，对材料模型的微观性能进行模拟计算，得到微观性能参数；

S403，对材料模型的介观性能进行模拟计算，得到介观性能参数；

S404，对材料模型的宏观性能进行模拟计算，得到宏观性能参数。

首先接收目标材料文件，建立材料模型，然后基于材料模型利用多个不同尺度的计算软件进行模拟计算，得到各类性能参数，从而通过理论模拟尽可能多的真实或者未知材料的排列组合与成分结构关系，相较于传统材料计算方法，极大程度上减少材料开发周期，降低了开发成本与门槛。

在上述实施例的基础上，根据本公开实施例还公开了一种计算机设备，计算机设备包括存储器以及处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序在处理器上运行时执行上述材料计算方法。

在上述实施例的基础上，根据本公开实施例还公开了一种材料计算系统，材料计算系统包括用户终端和网格计算平台，用户终端用于接收用户提交的任务请求，并将任务请求上传到网格计算平台，网格计算平台包括上述实施例中任一项材料计算框架。

本发明实施例提供的一种材料计算方法、系统及计算机设备的具体实施过程，可以参见上述材料计算框架的具体实施过程，在此不再一一赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的框架和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的框架实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的框架、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。

功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。