3-18、材料基因工程的数据驱动：材料力学性能的高通量第一性原理计算技术
张瑞丰
北京航空航天大学
摘要：材料基因组计划是一种以大数据驱动、先进算法驱动和关键参量驱动等为基础的三位一体的全新材料设计理念。本研究围绕“大数据驱动”，阐述了高通量第一性原理计算在材料力学设计方面的程序实现和重要意义。同时基于实现的自动流程技术，系统研究了几种典型结构材料的弹性性能、理想强度、韧/脆性能和派纳塑性阻力等关键参量的规律性、关联性和差异性。研究结果表明，以往通常采用的以弹性性质来预测材料强度和塑性等力学性能的方法具有很大的局限性。因此基于强度和塑性的物理本源，我们给出了两类可以满足高通量筛选的关键力学参量：理想强度和派纳塑性阻力。该研究不仅为结构材料力学设计提供了有效的高通量计算技术和工具，而且为材料力学数据库的创建和基因设计提供了理论基础和关键力学参量。
DOI:10.12110/secondfmge.20181014.318
现任北京航空航天大学“卓越百人计划”教授，入选中组部“青年千人计划”。2013年担任美国爱荷华州立大学材料系研究助理教授（Faculty）；2009年获得美国Los Alamos Director’s Postdoctoral Fellowship荣誉（比例6/300）；2005年获得德国Alexander von Humboldt Fellowship荣誉；2005年获得清华大学优秀博士论文一等奖和优秀博士毕业生称号。应用多尺度计算模拟和实验技术，围绕典型合金及复合材料的塑性机理和缺陷调制等展开深入系统研究。负责国家重点研发计划课题1项和承担课题子任务1项，主持国家自然科学基金项目2项，中组部青年千人计划项目，北航青年拔尖人才计划项目。迄今在PNAS, Phys. Rev. Lett., Acta Mater., Adv. Mater., Adv. Funct. Mater., Adv. Energy Mater., Nano Lett., ACS Energy Lett., Phys. Rev. B, Appl. Phys. Lett., Compt. Phys. Comm., Scr. Mater., APL Mater., Inter. J. Plasticity, Chem. Mater., J. Mater. Chem. A, J. Phys. Chem. C., PCCP, Sci. Rep.等著名学术期刊发表SCI论文100余篇，被SCI引用2500多次（2篇ISI高被引, H因子=31），主题或邀请报告30余次。研究组研发了“Miedema Calculator”热力学计算软件(>300注册用户)，“SPaMD Simulator”功能化可扩展并行分子动力学模拟程序，“Atomistic Analyzer: AACSD”晶体取向和缺陷分析程序， “Atomistic Analyzer: AADIS”晶内和界面位错特征解析程序，“Informatics Analyzer”材料基因解析软件，“ADAIS”高通量第一性原理强度自动求解程序，“AELAS”高通量弹性自动计算程序，“PNADIS”派-纳位错塑性半离散变分求解程序，“SPaSM Simulator”功能化超大规模非平衡冲击波模拟程序（合作）等。