本書系統(tǒng)介紹了低維納米材料熱輸運性能的分子動力學模擬方法，及其在一些具有代表性的低維納米材料中的應用，如碳納米管、石墨烯、二維材料等。主要內容包括：低維納米材料熱輸運性能及相關理論，分子動力學模擬的基礎知識，分子動力學模擬熱輸運方法及應用，幾種具有代表性的復雜結構的熱輸運性能，以及機器學習勢在熱輸運領域的應用。

　　隨著現代新興納米技術和工藝的進步，微納尺度半導體電子器件得以迅猛發(fā)展，并展現了一系列新奇的物理特性及潛在的應用價值。然而，這些器件在能量傳輸過程中必然存在熱傳輸或熱耗散形式的能量轉換。它們具有高性能和小尺度的特點，這帶來了嚴峻的控溫挑戰(zhàn)，散熱及傳熱問題極大地限制了這些器件的性能。有效的熱管理與熱控制及定向傳熱已成為當前傳熱領域研究的重點和方向。許多電子設備系統(tǒng)的熱管理技術已是不可或缺的重要技術，如激光器、雷達、航天飛機、超算數據中心等。這些電子系統(tǒng)所涉及的芯片和器件，除具有小型化、高集成、高熱流密度的特點外．還要滿足大規(guī)�；�和極端環(huán)境條件的要求，必須面對熱管理相關的產熱、傳熱、散熱及隔熱一系列復雜的熱輸運問題，特別是以新興材料為代表的微納尺度傳熱。新興材料及其熱管理是下一代電子器件和設備研制的核心要素，已成為近些年來國際熱科學研究的熱點問題之一，也是“后摩爾”時代電子技術發(fā)展的一項重大挑戰(zhàn)。

　　盡管實驗測量方法進展迅速，但進行納米級熱傳導實驗仍然具有很大的挑戰(zhàn)性。存在實驗測量困難及測量精度不足而導致較大誤差等諸多不可預見和不可靠因素。因此，迫切需要理論計算方法來輔助實驗研究，以解釋當前測量技術尚不成熟的潛在機制或預測新的物理現象。而以前的理論工作由于計算技術及資源的限制僅僅考慮過較小的體系，且得到的往往是彈道輸運現象，與現實的實驗情形相去甚遠。采用多尺度的分子動力學模擬方法更有利于探索新型低維納米結構中幾何構型（形狀、尺寸和邊界等）、組分、外場（溫度）以及多種散射機制（雜質散射、缺陷散射、界面散射等）對熱輸運性質的影響，研究調控納米結構的熱輸運機制。分子動力學方法對于模擬大尺度、復雜結構的熱輸運性能，有著無法替代的優(yōu)勢。由于描述原子間相互作用的可靠勢函數的限制，極大地制約了分子動力學模擬方法及時有效的應用實施。因此，需要深入研究微納尺度的復雜結構的熱輸運機理，發(fā)展更精確有效的計算方法以解釋或預言相關的實驗現象。尋找和設計有廣泛應用前景的新型導熱材料、熱電材料、隔熱材料和熱控制器件．促進分子動力學模擬方法在熱輸運領域中的應用與發(fā)展。

　　本書圍繞分子動力學模擬方法計算熱導率展開全面系統(tǒng)的討論，主要貢獻有以下三點：

　　（1）理解各種分子動力學模擬方法研究熱輸運性質的理論背景，探究這些方法不同理論背景下的近似條件，以及適用性和優(yōu)缺點，有效結合這些方法為進一步深入研究復雜結構體系的熱輸運性能夯實基礎。

　�。�2）針對幾種具有代表性的復雜結構，深挖熱輸運過程中因晶格振動引起的聲子傳輸特性及相關物理機制。低維納米材料是一個理想的理論研究平臺，可為設計新型可控的熱管理器件提供理論支持。

　�。�3）探索機器學習勢在熱輸運領域的具體應用。建立了針對聲子輸運性質的機器學習勢訓練方案，包括訓練集的準備、機器學習勢的訓練以及聲子相關特性的驗證與評估。解決傳統(tǒng)經驗勢可靠性差、勢函數匱乏等分子動力學模擬卡脖子的問題。

　　本書所涉及研究內容獲得國家自然科學基金項目“基于石墨烯及其它兩維材料的柔性熱電材料的多尺度模擬”（項目編號：11974059）、渤海大學校級重點資助科研項目“基于高精度機器學習勢研究新型材料的熱輸運性能”（項目編號：0522xn076）、渤海大學校博士啟動基金項目“新型低維納米材料熱輸運性的模擬”（項目編號：0523bs008）的支持。

　　本書的出版得到了渤海大學的大力支持。在編寫過程中，北京科技大學宿彥京教授、錢萍教授，渤海大學修曉明教授、樊哲勇副教授給予了大量的指導和幫助。在此，向支持本書出版的單位和個人表示由衷的感謝。

　　由于作者水平所限，書中欠妥之處懇請各位讀者不吝賜教。

1緒論1

1.1低維納米材料及其優(yōu)異性能1

1.2低維納米材料的熱輸運性能3

1.2.1晶格振動和聲子4

1.2.2晶格熱導率6

1.3低維納米材料的熱輸運模擬7

1.3.1熱輸運模擬方法7

1.3.2低維納米材料熱輸運的MD模擬8

2MD模擬及熱導率計算方法11

2.1MD模擬基本理論11

2.1.1初始化12

2.1.2邊界條件13

2.1.3系綜理論15

2.1.4運動方程的數值積分17

2.2MD模擬基本流程18

2.3相互作用勢函數19

2.3.1兩體勢20

2.3.2多體勢20

2.3.3機器學習勢21

2.4MD模擬計算熱導率方法23

2.4.1EMD模擬方法23

2.4.2NEMD模擬方法24

2.4.3HNEMD模擬方法25

2.5基于GPU加速的高效MD模擬程序26

3熱輸運EMD模擬方法的應用發(fā)展27

3.1EMD模擬計算有限體系熱導率的新應用27

3.1.1模擬方法及設置28

3.1.2模擬細節(jié)29

3.1.3模擬結果與討論30

3.2有限體系下來自EMD和NEMD完全等效的熱導率模擬36

3.2.1模型與理論方法37

3.2.2勢函數訓練39

3.2.3模擬結果與討論40

3.3本章小結43

4晶界、超晶格和具有范德華相互作用復雜結構的傳熱機理分析44

4.1石墨烯/h-BN異質結構界面的熱輸運性能44

4.1.1石墨烯/h-BN晶界模型45

4.1.2NEMD模擬設置及細節(jié)46

4.1.3光譜分解和量子修正48

4.1.4界面Kapitza熱導49

4.1.5熱整流效果52

4.2石墨烯晶界超晶格相干熱輸運性能的研究53

4.2.1晶體相場模型54

4.2.2模擬方法及細節(jié)55

4.2.3HNEMD方法的驗證56

4.2.4相干和非相干聲子輸運57

4.2.5沿著晶界方向的聲子相干輸運61

4.3C60封裝CNTs熱輸運性能的研究63

4.3.1SWCNT和納米豌豆模型64

4.3.2MD模擬細節(jié)64

4.3.3NEMD模擬結果66

4.3.4EMD模擬結果67

4.3.5HNEMD模擬結果69

4.3.6EMD模擬中的一種假象71

4.3.7熱導率降低的物理機制73

4.4本章小結76

5基于機器學習勢研究二維C—N材料的熱輸運性能78

5.1機器學習勢與模擬方法79

5.1.1NEP機器學習勢79

5.1.2MD模擬81

5.2NEP勢的訓練81

5.2.1訓練集的準備81

5.2.2勢函數訓練細節(jié)83

5.3NEP勢的評估84

5.3.1晶格常數檢驗84

5.3.2聲子色散評估85

5.3.3熱導率對比85

5.4二維C—N超晶格中的熱輸運87

5.4.1二維C—N超晶格87

5.4.2熱輸運性能89

5.5本章小結90

參考文獻91

內 容 提 要