1.局域网屏幕监控系统哪个好
2.lammps模拟技巧:高熵合金势函数设置三种方法
3.粗粒化分子动力学的码下实现及源码修改
局域网屏幕监控系统哪个好
您好,想要知道局域网屏幕监控系统哪个好,码下这是码下个见仁见智的问题,主要从性价比、码下功能需求,码下使用习惯和公司预算等方面多维度来比较,码下问情模块源码我们今天从软件分类和界面2方面来说明软件分类
市面上的码下电脑监控软件大体分两类,一类是码下硬软件结合,一类是码下纯软件。
第一类硬件产品,码下如:网关设备、码下行为管理设备等,码下这些需要配合相关的码下硬件,才可以实现网络监控。码下
缺点是码下精确源码:价格高,操作繁琐。如果对预算没有限制的话,可以考虑这类软件。
第二类纯软件系统是CS架构,需要安装客户端 ,通过特定端口通讯,将监控所需内容(网页,文档,聊天记录,以截图和视频(帧数低)的方式传递至服务器端,客户端在域环境推送到域用户不需要通知用户。
优点是安装部署简单,只需要一键安装即可使用,功能界面简洁易用,aespython源码功能性丰富。
纯软件的局域网屏幕监控系统的操作就比较人性化了,不管你是网络管理人员还是公司的管理者只要常规的用鼠标点一下就很容易上手。从软件来说,任何的维护升级都是自动在线升级的,从这点上来看,就显得很人性化。页面简洁化
现在市面上的一些屏幕监控系统大多开始趋向页面简洁化发展。主要区别就是在美观上是否给人一些新体验,还有就是个人的审美等。
lammps模拟技巧:高熵合金势函数设置三种方法
在lammps模拟中,高熵合金势函数的设置是一项关键任务,尤其对于包含多种原子的合金,处理起来复杂且重要。泰航源码本文将详细介绍三种设置方法以帮助你顺利进行。方法一:专用势函数下载
你可以从Interatomic Potentials Repository这个网站获取大部分原子的势函数,如需Fe,只需点击链接后找到Fe对应的势函数文件,下载并保存。方法二:混合势的运用
如果找不到特定合金的专用势函数,可以考虑使用混合势。例如,若想组合FeCMnSi和Ti,即使没有现成的FeCMnSiTi势函数,可以分别下载FeCMnSi和Ti的势,通过hybrid命令组合,但需确保原子间LJ势参数的正确匹配。方法三:自定义拟合势函数
lammps提供了Xiaowang Zhou编写的电机源码开源拟合程序,适用于Cu、Ag等特定原子类型。该程序在lammps源代码tools/eam_database目录,可通过官方文档了解详细步骤。 总的来说,高熵合金势函数的设置需要细心和验证,对于复杂情况可能更具挑战。我们会在后续的栏目中继续分享势函数设置的深入内容。持续关注lammps模拟的相关文章,一起提升模拟精度。粗粒化分子动力学的实现及源码修改
粗粒化分子动力学(CGMD)是一种提升时间空间计算尺度的算法,通过简化全原子模型为粗粒化粒子模型,使用代表性珠子代替原子,以及粗粒化力场进行牛顿力学计算,显著降低计算成本,尽管牺牲了一些原子级信息,但在更大尺度上的计算预测效果较好。CGMD在有机体领域研究较多,但对于金属等材料的研究和力场开发相对不足。本文总结了过去的研究经历和发现。
一、粗粒化实现原理
CGMD依托分子动力学计算框架,需要计算粒子间的相互作用势进行牛顿迭代以获取粒子轨迹和相互作用力。建模和势函数是必须的,计算算法可直接沿用MD算法。金属粗粒化建模需要保持原有晶体结构,并使整体能量不变。以fcc铜为例,每个粗粒化珠子代表八个铜原子,建立粗粒化晶胞。势函数修改遵循总势能不变、粒子间对势不变的准则,总能量不变是粗粒化体系的基本前提,势函数修改简化计算假设。
二、粗粒化实现过程
粗粒化晶胞建模可使用atomsk工具或在lammps内部,调整晶胞晶格常数和原子质量。势函数修改较为复杂,以EAM势函数为例,需要调整势函数文件,包括元素原子序数、质量、晶格常数和类型声明,势函数矩阵的调整,以及通过插值方法获取未知点值,确保粗粒化珠子在不同距离上具有相同的势能。同时需要修改Nr和cutoff参数。
三、lammps源码修改
lammps源码修改集中在pair系列文件,对eam势函数文件进行调整,通过修改计算势能的函数,确保计算结果与粗粒化程度一致。将计算结果写入到force头文件中,方便调用。编译修改后的lammps源码,进行算例测试,验证计算结果。
四、结果验证
对单晶铜单轴拉伸算例进行计算,对比原MD结果。发现CGMD计算出现失真现象,原因在于使用的势函数过于粗糙。更换更精确的mishin势后,精度显著提高,但仍存在误差。分析误差原因,模型过小导致计算结果失真,而非单纯精度问题。线性插值方法精度较低,考虑使用更高精度的插值法进行势函数修改。
五、结论
实现CGMD计算工具的过程并不复杂,但需要考虑多个实现思路。CGMD在金属材料研究领域的应用前景良好,通过调整算法和参数,可以进一步提升计算精度和效率。后续研究可能涉及更高级的插值方法、更精确的势函数和对CGMD算法的优化。