利用Gupta势研究Co_nCu_(13-n)(n=1～12)混合团簇的基态结构和熔化行为

利用Gupta多体相互作用势结合遗传算法和分子动力学方法模拟研究了Co_nCu_(13-n)(n==0～13)单质及混合团簇的基态结构和熔化行为,结果表明:Co_nCu_(13-n)(n=1～12)混合团簇的基态结构均是在单质Co_(13)、Cu_(13)基态二十面体基础之上的畸变,Co原子先占据中心后占据表面,表面上的Co原子总连接在一起,抱团分布;分析二级差分能和混合能发现Co_1Cu_(12)、Co_7Cu_6具有相对高的稳定性,可视为幻数结构团簇;Co_nCu_(13-n)(n=1～12)混合团簇的熔点均位于Co_(13)、Cu_(13)单质团簇的熔点之间,且随着Co原子数目的增多总体呈上升趋势,但在n=3时出现反常(熔点降低),这可归因于Co_3Cu_(10)的基态与第一激发态之间的能量差远小于Co_2Cu(11)的相应值.

模拟淬火算法结合Gupta势研究Rh_n(n=2～100)团簇的基态特性

采用Gupta多体势结合分子动力学模拟淬火方法及遗传算法、分别求解了Rhn(n=2～100)团簇的最低能几何结构及能量,结果表明:与模拟淬火方法所得最低能结构(视为基态结构)相比,当铑团簇尺寸为60以下时,遗传算法基本可以找到全部基态(除Rh50以外);但随团簇尺寸增大遗传算法寻找基态结构效率明显下降.通过系统分析淬火结构势能分布图得出模拟淬火算法寻找团簇基态能量(结构)的有效温度区间,同时也进一步说明了该方法在寻找团簇基态结构时与团簇尺寸的非简单依赖关系.

遗传算法结合不同势研究Ir_n(n=2-60)团簇结构特性

采用Gupta势和Sutton-Chen势结合遗传算法系统地研究了Irn（n=2-60）团簇的基态结构特性．结果表明：在所讨论的尺寸范围内，n≥4时Gupta势比Sutton-Chen势描述的铱团簇的平均束缚能稍高；n=2～60间，大部分Ir团簇在两种势下具有相同的几何结构，在，n=22、29、35、37时两种势描述的团簇对称性不同．两类势都表明：在铱团簇的生长中，存在类Ih构型、类fcc构型和类十五面体构型之间的竞争；总体上，铱团簇的平均束缚能、平均近邻原子间距及平均配住数均随原子数目的增加而增大．两种势所描述的铱团簇具有相同的幻数序列（13、19、23、38和55）．

利用Gupta势结合遗传算法研究Co_n Cu_(55-n)(n=0—55)混合团簇的结构演化及基态能量

采用半经验的Gupta多体势结合遗传算法对ConCu55-n(n=0—55)混合团簇的基态结构和能量进行了研究,发现这些混合团簇的基态结构是在Co55,Cu55单质团簇(Mackay二十面体)的基础之上发生的畸变;从n=0(Cu55)开始,Co原子从中心到表面,从棱到顶点依次、连续替换Cu原子;基态结构与键能较大键的数目及其平均键长有关;Co13Cu42具有最稳定的结构,13个Co原子全部位于团簇内部形成Mackay二十面体对整个团簇的稳定性有显著影响.

Gupta势结合多种算法求解Co_n(n=2～60)团簇基态的效率

采用Gupta势结合完全随机数方法、无规网格点随机数方法、分子动力学模拟淬火法、分子动力学模拟退火法和遗传算法分别求解了Co_n(n=2～60)团簇的基态几何结构与能量,通过与标准数据库结果对比分析,结果表明:在所讨论的尺寸范围内,遗传算法的求解效率最好,能找到全部的基态结构,分子动力学模拟退火法效率次之,只在个别团簇尺寸时没找到基态结构;而对于含原子数在35以下的中小团簇,随机数方法、无规网格点随机数法也都有很好的效率;同时,文中也讨论了运用不同随机数、不同网格点及不同淬火温度对结果的影响。

不同势下铱团簇结构和熔化行为的分子动力学模拟

采用分子动力学方法及淬火技术,结合Gupta势和Sutton-Chen势,模拟研究了包含13,14,55,56,147及148个原子数的铱团簇的熔化行为.结果表明,Gupta势和Sutton-Chen势对所研究的Ir团簇的基态几何结构和熔化行为给出了基本一致的描述:两种不同势给出了完全相同的基态几何结构;两种势给出的Ir团簇熔点及预熔化区间随团簇尺寸的变化关系基本一致;对于小Irn团簇(n=13,14)两类势均表现出比热峰值相对于均方根键长涨落饱和值滞后的现象.但是,包含相同原子数的Ir团簇在Gupta势下的熔点均高于在Sutton-Chen势下的熔点,出现该区别的主要原因是Gupta势所给出的包含相同原子数的Ir团簇基态与第一激发态的能量差均高于在Sutton-Chen势下的相应值.

用密度泛函和遗传算法研究Cu_n(n≤20)团簇的尺寸效应

结合遗传算法和Gupta多体势系统地搜索金属团簇Cun(n≤20)的几何结构,并利用密度泛函方法进一步确定最稳定构型.分析了平均键长、平均配位数、结合能、二阶差分能、电离势和电子亲和势等性质随着尺寸的变化规律.发现在Cu7处团簇最稳定构型从二维结构转向三维结构,Cun(n≤20)团簇的幻数为8,13,20.团簇的键长、配位数和结合能属性随着尺寸的增长而递增最终接近相应的体相值;而二阶差分能、电离势和电子亲和势随着尺寸增加出现奇偶交替,说明偶数电子形成闭壳层结构,比相邻团簇更稳定.

混合团簇Cu_(13-n)Ag_n(n≤13)基态结构的遗传算法研究

在混合团簇基态结构优化的遗传算法方案中增加了交换算子,结合Gupta紧束缚模型势研究了Cu13-nAgn团簇的最低能量结构,选择合适的交换和杂交概率,可有效地提高优化效率,优化结果表明,Cu13和Ag13是全对称的二十面体,n=1～10的混合团簇能形成稳定结构,其构型是在二十面体基础上发生畸变,Cu原子趋于处在团簇中心,随着Ag原子数目的增加,原子间的平均距离单调增加,团簇的结合能单调减小,Cu2Ag11和CuAg12只存在亚稳结构。

Ir_n(n=2-25)团簇基态结构的遗传算法研究

用遗传算法结合Gupta紧束缚模型势研究了Irn(n=2-25)团簇的基态结构.分析了Irn(n=2-25)团簇的基态结构随团簇尺寸的变化规律.计算结果表明,Irn(n=2-25)团簇的每个原子的平均束缚能和平均第一近邻随团簇尺寸的增加而增大,以总束缚能的二阶差分为判据,Irn(n=2-25)团簇的幻数是4、7、9、13、15、19、23.

Rhn、Con（n=3～56）团簇的结构特性研究

采用半经验的Gupta多体势结合遗传算法对Rhn、Con（n=3～56）团簇的基态结构特性进行了系统的研究.除在n=18～40尺寸范围内有少数团簇的构型不同,两种团簇具有相似的几何结构.在Rhn、Con（n=3～56）团簇的生长中,存在类Ih构型与类fcc构型之间的竞争,对于n≤24,两种团簇都从紧致密堆积结构过渡为类二十面体构型,Rh38及Co38为具有Oh对称性的类fcc构型,从n=39开始,铑团簇和钴团簇都呈现出明显的Ih生长模式.两种团簇的平均束缚能随原子数目的增加而增大,且在所研究的尺寸范围内铑团簇的平均结合能高于钴团簇.Rhn、Con（n=3～56）团簇具有相同的幻数序列：n=13,19,23,38,55.

Ni纳米线的结构和性质研究

采用推广模拟退火算法(Generalized Simulated Annealing,GSA)和Sutton-Chen势,研究了初始构型为面心立方(fcc)结构的Ni纳米线,在沿径向压缩时的结构和性质.结果表明:径向压缩程度对Ni纳米线的结构有很大的影响.当Ni纳米线直径大于0.398nm时(初始直径为0.498nm),其结构由fcc结构变为类似fcc结构,但结合能变化很小,表明其结构之间几乎可以实现零能量转换,且稳定性基本不变;当Ni纳米线直径小于0.398nm时,其结构从无定形结构变为缺陷结构,结合能迅速上升,表明其结构稳定性降低;键角的分布也证明了以上结果的正确性.

同族Ni,Pd小团簇熔化过渡异常现象

本文运用恒温分子动力学方法及淬火技术,模型采用Gupta作用势,研究了包含相同原子数目的Ni_n和Pd_n(n=13,55,147)团簇的熔化特性.模拟结果表明:与Ni晶体熔点低于Pd晶体熔点相比,体现出团簇熔化过渡异常现象:包含相同原子数的Ni团簇的熔点高于Pd团簇的熔点.随着团簇原子数的增加,Ni团簇和Pd团簇的熔点的差值在逐渐缩小.我们研究的三个尺寸的Ni团簇的熔点的范围大致为870 K～1220 K,而Pd团簇的熔点范围大致为650 K～840 K;相应三个尺寸的Ni团簇的基态与第一激发态能量差值范围为0.65 eV～1.03 eV,Pd团簇的基态与第一激发态能量差值范围为0.38 eV～0.57 eV.具有相同原子数目的Ni团簇的基态和第一激发态能量的差值都大于Pd团簇的基态和第一激发态能量差值,我们认为这是造成这种熔化过渡异常的主要原因.

小金团簇的基态结构和能量

应用遗传算法和Gupta势对小金团簇的结构进行了优化计算 ,分析讨论了基态结构和能量随团簇尺寸的变化规律 ,发现Au13 为二十面体以及Ann 在n≥ 16时呈现非晶无序结构的特征 .

Rh_n,Pt_n(n=2～20)团簇基态结构的遗传算法研究

用遗传算法结合Gupta紧束缚模型势研究了Rhn,Ptn(n =2～ 2 0 )团簇的最低能量结构。当n≤ 13时 ,两种团簇具有相似的几何结构 ,都从密堆积结构向二十面体结构演化 ;当n >13时 ,铑团簇的基态结构倾向于有序结构 ,而铂团簇的基态结构则倾向于无序结构。Rhn,Ptn(n =2～ 2 0 )团簇中每个原子的平均束缚能和配位数随团簇尺寸的增加而增大。能量的二阶差分给出Rhn,Ptn(n =2～ 2 0 )团簇的幻数是 4 ,6 ,13,15。

金团簇结构的人工蜂群算法研究

采用具有群体智能的蜂群优化算法(ABC)结合半经验Gupta原子间相互作用势对金团簇Au_n(n=2~100)的稳定结构、结合能(Eb)、平均结合能(Eab)、平均间距(ra)、对称性(PG)、一阶差分(ΔE1)和二阶差分(ΔE2)进行了研究.结果表明:一、ABC算法在中小尺度团簇上具有良好的全局寻优能力,其与遗传算法(GA)、动态格点搜索(DLS)等算法结果吻合非常好,当团簇尺度增大时,与其它算法一样,标准ABC算法的全局最优搜索能力也逐渐减弱;二、ABC算法中三参数取值对最优解获取有直接影响,当团簇尺度n小于60时,中等参数值即能获得最优解,当n大于60时,为平衡计算时间和精度,较大的最大迭代次数(g_(max))、中等或偏小的可行解尺度(SN)和最大侦查蜂数目(glimit)取值是一种较好的选择;三、通过对ABC和文献结果比较,几个金团簇的新低能结构被提出和确认,另外,本文首次对Au_(91)~Au_(99)进行了系统描述.

用遗传算法研究Co_n(n=3-60)团簇的结构特性

我们采用半经验的Gupta多体势结合遗传算法,系统地研究了Con(n=3-60)团簇的几何结构特性.我们发现在钴团簇的生长中存在一个类fcc构型与类Ih构型之间的竞争,从n=39开始,钴团簇呈现出明显的Ih生长模式.Con(n=3-60)团簇的幻数为13,19,23,38,55,结合钴团簇的平均最近邻原子间距和平均配位数,分析了钴团簇幻数序列存在的原因.我们发现团簇内部原子具有增强团簇对称性和加强团簇稳定性的显著作用.

Al-Ni合金团簇的原子结构

采用遗传算法,选取Gupta多体势优化了Ni、Al单质团簇和Al-Ni合金团簇的基态构形。一般来说,当N<14,AlxNiy(x+y=N)合金团簇的基态构形除了Al8Ni2和Al9Ni2以外都是基于二十面体结构的,Al8Ni2的基态构形是紧密的扁平结构,Al9Ni2团簇也具有类似的扁平结构。

Al_(196)团簇结构及熔化行为的分子动力学模拟

运用分子动力学方法结合退火及淬火技术,采用半经验的Gupta原子间多体势,系统研究了Al_(196)团簇的熔化特性.模拟结果表明:从不同的初始结构出发得到的熔化行为明显不同.从较低能量稳定结构出发,会出现明显的比热呈现双峰的熔化行为;而从基态或接近于基态的低能稳定结构出发.则呈现出比热显示单峰的熔化现象.通过分析不同温度点上团簇淬火结构的势能分布图给出了Al_(196)团簇的不同(比热出现双峰或单峰)熔化行为的成因.

Rh_n(n=3～57)团簇基态物性的遗传算法研究(英文)

采用半经验的Gupta多体势结合遗传算法,系统地研究了Rhn(n=3～57)团簇的几何结构特性.我们发现在铑团簇的生长中存在类fcc构型与类Ih构型之间的竞争,从n=39开始,铑团簇呈现出明显的Ih生长模式.Rhn(n=3～57)团簇的幻数为13,19,23,38,55,结合铑团簇的平均最近邻原子间距和平均配位数,分析了铑团簇幻数序列存在的原因.我们发现团簇内部原子具有增强团簇对称性和加强团簇稳定性的显著作用.

Al_n(n﹤10000)团簇熔化行为的分子动力学模拟

采用半经验的Gupta原子间多体势,运用分子动力学模拟结合退火技术,由不同初始结构（密堆积满壳层Ih、Oh结构及退火结构）出发,研究了尺寸在10000个原子之内的Al团簇的熔化行为.结果表明：在所研究团簇尺寸范围内,Ih结构均具有高的动力学稳定性;Oh结构的动力学稳定性与团簇尺寸密切相关：尺寸较小（1000个原子以内）时不稳定（熔化前会发生向类Ih结构的转变）,在中间尺寸（1000~2000原子间）时动力学稳定性发生转变,尺寸较大（2000原子以上）时显示出完整的动力学稳定性;从不同初始结构出发所得相同尺寸团簇熔点基本相同;在200原子以上时,团簇熔点随尺寸变大而升高且体现出近似的线性关系.