基于材料数值计算大数据的材料辐照机理发现

材料辐照效应的数值模拟计算是认识核材料服役性能的重要手段,基于超级计算机的大规模、高保真材料数值模拟计算会产生海量数值计算数据,如何针对数值计算大数据的特点,在实现其高效存储的基础上,通过挖掘总结辐照损伤机理和性能演化规律,对于核材料设计研发、核安全等具有重要意义。论述了材料数值计算大数据的定义及其本质特征,综述了近年来的相关工作。以自主研发的材料辐照效应分子动力学软件MISA-MD和随机团簇动力学软件MISA-SCD在国产超级计算机上的实际算例为基础,提出了一种适用于材料数值计算大数据的、多尺度关联与耦合的分布式数值计算大数据存储体系(NDSA);采用XGBoost算法实现了MD中Frenkel缺陷对数的精确预测,基于并查集算法实现了级联碰撞团簇的划分;基于密度聚类的方法对KMC数值计算大数据进行挖掘,发现了类环状团簇,实现了原子团簇的识别与分类;基于第一性原理数值计算大数据库对现有的势函数模型进行了改进,提出了新的势函数模型构建方法AIPM。最后对材料数值计算大数据的应用前景进行了展望。

数值堆材料辐照损伤并行动力学蒙特卡罗软件MISA-AKMC的设计与实现

材料辐照损伤模拟是数值堆软件的重要内容。原子动力学蒙特卡罗(AKMC)方法是研究核材料辐照行为的重要手段,可在保持原子级别精度下,有效地扩展模拟的时间尺度到秒甚至年量级。但在面向实际应用需求时,其仍面临内存限制和复杂的计算量等挑战。通过并行计算技术提升计算效率是解决这一挑战的有效手段。本文论述一款并行AKMC程序MISA-AKMC的设计原理与实现技术。MISA-AKMC实现了一种并行KMC模拟框架,重点包括sub-lattice并行算法的实现、加速优化方法、转发通信方法、KMC模型接口等。基于该框架,开发了空位-间隙的演化模型,可实现热老化模拟和析出模拟。通过并行性能测试获得了良好的并行性能,结合算例结果验证说明了MISA-AKMC的正确性和可靠性。