Nuwan Dewapriya的博客

我们在《应用物理杂志》上的最新文章可免费使用14天:https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0072249

我们的最新文章“受冲击的聚脲和聚氨酯的量子和经典分子动力学模拟”可以从这个URL免费获得50天:https://authors.elsevier.com/a/1eJem3In-urdzV

我们关于聚合物/金属纳米结构的弹道性能的最新文章从今天开始免费提供50天:https://authors.elsevier.com/a/1cy9c3In-urcWx

摘要先进的机器学习方法可能有助于对一些具有挑战性的纳米机械问题获得新的见解。在这项工作中，我们使用人工神经网络来预测缺陷石墨烯样品的断裂应力。首先，利用浅层神经网络对断裂应力进行预测，预测结果与温度、空位浓度、应变速率和加载方向有关;

我想分享执行端到端分子动力学模拟所需的代码，这将对原子模拟领域的新手研究人员有用。我专注于在LAMMPS分子动力学模拟器中模拟石墨烯样品的单轴拉伸测试，并且我附加了两个MATLAB脚本来创建LAMMPS的输入文件并从LAMMPS输出文件中提取数据。

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我想和大家分享一下我们最近发表在《应用力学杂志》上的论文:j:。动力机械。81(8)， 081010(2014年6月2日)

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在扶手形石墨烯片中，裂纹扩展垂直于施加应变，而在锯齿形石墨烯片中，裂纹扩展与应变方向成一定角度。这是由于扶手椅和之字形方向的键结构不同，如图1所示。视频1和视频2分别展示了扶手椅和之字形板材的断裂。

图1:石墨烯的扶手椅和之字形方向

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可视化分子动力学(MD)轨迹是非常重要的，因为如果没有适当的可视化工具，分子动力学模拟的许多方面很难识别。MD中的不适当边界条件就是这样一个例子。我使用可视化分子动力学(VMD)来可视化我的MD模拟。我用VMD制作的一些电影如下所示。