Для корректного прогнозирования разрушения металлов необходимо учитывать процессы на разных масштабах: от разрыва отдельных атомарных связей на кончике трещины до распределения напряжений в большом объеме материала. Выполнение таких расчетов традиционными методами требует моделирования сотен миллиардов атомов, что остается непосильной задачей даже для современных суперкомпьютеров.
Исследователи из Сколтеха нашли решение, разделив материал на две зоны. В области, где происходят ключевые процессы (например, рост трещины или контакт частиц), сохраняется детальное атомарное описание. Остальное пространство заполняется квазиатомами — частицами, которые в сотни и тысячи раз крупнее реальных атомов, но подчиняются тем же законам молекулярной динамики. Как пояснил аспирант Артём Чупров, такой подход позволяет избежать излишней детализации там, где она не нужна.
Совместить два подхода удалось благодаря методам искусственного интеллекта. Разработанный алгоритм автоматически настраивает взаимодействие квазиатомов, добиваясь того, чтобы упругие свойства гибридной модели с точностью выше 99% повторяли эталонные параметры полноатомного моделирования. Как отметил старший инженер-исследователь центра Егор Нужин, настройка занимает всего несколько минут.
Работоспособность метода подтвердили на примере моделирования столкновения микрочастиц меди и кремния. Расчеты показали, что предсказания классической теории сплошной среды, игнорирующей атомарную структуру контакта, требуют уточнения. В планах исследователей — адаптация метода для новых материалов и расширение его функционала для учета вязкости и теплопроводности. Как подчеркнул руководитель проекта Николай Бриллиантов, разработка открывает перспективы не только для моделирования разрушения и трения, но и для обратной инженерии, позволяя подбирать атомарную структуру для достижения заданных макроскопических свойств материалов.
Ранее ученые Сколтеха совместно с коллегами разрешили противоречие между теорией и экспериментом в изучении карбидов технеция.
