Специальный выпуск по материалам Международной конференции "Наноуглерод и Алмаз" (НиА'2024)
Теоретическая и математическая физика

Моделирование теплопроводности черного фосфорена с использованием глубокого обучения

Д. В. Завьялов^a, Д. Н. Жариков^a, В. И. Конченков^ab, Д. В. Шеин<sup>a

a</sup> Волгоградский государственный технический университет, 400005 Волгоград, Россия
^b Волгоградский государственный социально-педагогический университет, Волгоград, Россия

Аннотация: При помощи сверточной нейронной сети с непрерывной фильтрацией SchNet, обученной на данных моделирования методом квантовой молекулярной динамики Кара–Парринелло, построен потенциал силового поля черного фосфорена, применимый для использования в рамках моделирования методом классической молекулярной динамики. Выявлены параметры нейронной сети и способов ее обучения, позволяющие построить наиболее реалистическое представление силового поля. С использованием силового поля, вычисляемого нейронной сетью, выполнено моделирование теплопроводности образца черного фосфорена в пакете LAMMPS. Вычисленные значения теплопроводности согласуются с данными, полученными другими группами экспериментально и в рамках расчетов.

Ключевые слова: сверточные нейронные сети, потенциал межатомного взаимодействия, классическая молекулярная динамика.

Поступила в редакцию: 23.10.2024
Исправленный вариант: 23.10.2024
Принята в печать: 23.10.2024

DOI: 10.61011/JTF.2025.03.59851.358-24

Реферативные базы данных:

•