踏雪觅径：探索材料软件的自主可控之路.docx

内容目录

一、什么是材料软件？ 4

（一）传统研发方式依赖人来试错，数字化研发方式极大提高了效率 4

（二）发现阶段：AI+材料大大提高效率，但目前局限明显 5

1、大数据和机器学习是材料发现软件的核心 5

2、有限的数据、昂贵的算力和算法的局限性，是材料发现阶段的限制 6

（三）验证阶段：材料计算软件可以计算多尺度问题，难点在于融合 7

1、材料计算软件偏向微观和介观尺度的仿真 7

2、多尺度计算平台是大势所趋，但进展有限 8

3、材料计算软件产品成熟，将不同场景的计算模块化是核心 9

二、全球材料软件发展成熟，市场天花板不高 11

（一）材料发现软件多创新企业，材料计算软件多使用国外工业软件巨头的产品 11

（二）国外材料软件市场价值低，难以通过自身形成极具商业利润的公司 12

三、国内材料软件公司与国际存在差距 12

四、国内材料软件公司的发展需要用非市场化手段解决 13

附录1、材料软件和传统工业软件的区别 14

附录2、学术类材料软件多“小而美” 15

附录3、研发方式：从MGI到ICME，“数据驱动”是基础，“全生命周期”“集成”是进步 15

附录4、以史鉴今：“人”“数据”“工具”的互联互通是材料研发数字化进程中的关键 17

ICME：概念的发展推动研发范式的转变 17

材料基因组计划：建设材料研发的基础设施 18

风险提示 20

图表目录

图表1：数字化研发方式能降本增效 5

图表2：材料发现软件Citrine工作原理 5

图表3：材料发现软件Matminer工作原理 5

图表4：高通量计算的典型案例1 6

图表5：高通量计算的典型案例2 6

图表6：QuantumATK晶界建模示例 7

图表7：MaterialStuidio原子建模 7

图表8：微观、介观、宏观尺度刻画的时间与长度 8

图表9：微观、介观、宏观尺度研究对象 8

图表10：什么是多尺度？——以编织为例 9

图表11：复合材料软件Digmat中编织模块Fiberism的示例 9

图表12：QuantumATK的使用场景 9

图表13：MaterialStudio不断更新，2008年加入介观计算模块Mesocite 9

图表14：使用LAMMPS进行建模计算 10

图表15：使用可视化软件ovito对lammps的结果进行可视化 10

图表16：Visualizer模块（MaterialStudio）微观层次建模过程 10

图表17：使用QuantumATK进行晶界建模 10

图表18：AbsorptionLocator模块（MaterialStudio）吸附能计算结果 11

图表19：AbsorptionLocator模块（MaterialStudio）吸附能可视化结果 11

图表20：MPDS使用界面 11

图表21：Citrine使用界面 11

图表22：国外主流材料软件和国内情况对比表 12

图表23：使用概念习惯上，狭义材料计算软件和CAD、CAE的联系和区别 15

图表24：材料基因组-计算材料设计-ICME的概念解释 16

图表25：材料基因组-计算材料设计-ICME发展时间轴 17

图表26：一种对于多组元材料建模、模拟和设计的4阶段集成化多尺度方法 18

图表27：MGI（201120142021）的基础设施框架 20

图表28：MGI（2014）指出的四大挑战 20

一、什么是材料软件？

材料软件是能帮助材料研发的软件，分为在预测环节起作用的材料发现软件，和在验证环节起作用的材料计算软件。

（一）传统研发方式依赖人来试错，数字化研发方式极大提高了效率

材料研发流程是“预测-验证”的过程。首先构建材料结构的预测池，然后通过实验或者计算机模拟的验证对应的性能，进而筛选、修改最初的预测。

材料传统的研发方式是“试错法”，费时费力。传统研发方式在预测环节中依赖总结文献、专家经验，用类似“炼金术”的方式，列出多种材料组合，在验证环节制造出样本，进行人工实验验证，再根据结果修改预测池或者重新设计材料结构，循环往复，如“大海捞针”，消耗

时间巨大，并且有些实验条件苛刻，难以实施。比如为了满足高强度、耐高温等特性，需要找到A金属在B基金属中最佳比例（0-10%），那么需要以0.5%为间隔，烧制0-10%含量的20个样品，进行测试对比，缩小比例范围，细化间隔，如以0.1%为间隔制作5%-7%的20个样本，再进行测试对比。如果是多元合金的制造，那么时间和成本将会成倍增加，十