lammps教程:Ovito计算密度分布
1、在LAMMPS模拟中使用Ovito计算密度分布的教程如下:数据准备:在LAMMPS中运行模拟:首先,在LAMMPS的in文件中,利用compute chunk/atom命令将系统划分为若干块,并使用fix ave/chunk命令统计各区块内的原子量平均值,为后续分布计算提供基础数据。导出dump文件:模拟结束后,导出包含模拟结果的dump文件。
2、首先,通过在lammps的in文件中运用compute chunk/atom命令,将系统划分为若干块,然后利用fix ave/chunk命令统计各区块内的原子量平均值,从而实现所需分布的计算。在ovito中,我们借助Histogram功能来实现变量的分布分析。以CuAl扩散为例,我们将展示如何计算扩散后Cu原子的密度分布。
3、原理回顾RDF表示在距离参考粒子r处原子数密度与均匀分布下的预期密度的比值,通常记为g(r)。其计算公式基于距离中心粒子r处的粒子的区域密度与全局的预期密度的比值。RDF能够揭示粒子间的空间关联性和结构特征。使用VMD计算RDF准备轨迹文件 将模拟轨迹文件转换成lammpstrj格式,以便VMD能够识别。
Ovito特定区域颜色设置教程
使用Ovito进行特定区域颜色设置的教程如下:首先,定位至右侧,找到名为“Expression selection”的流程管。接着,通过bool表达式选择z坐标位于22和30之间的原子,这些被选中的原子将被高亮显示为红色。添加“Assign color”步骤,将该区域的颜色设置为粉色。随后,构建第二层选择,颜色再次被默认设定为红色。执行一次更多“Assign color”操作,将此区域的颜色调整为绿色。
在Ovito界面的右侧,找到名为“Expression selection”的流程管。选择特定区域:使用bool表达式选择z坐标位于22和30之间的原子。这些被选中的原子将被高亮显示为红色。首次颜色赋值:添加“Assign color”步骤。将之前通过表达式选中的区域颜色设置为粉色。
首先,打开ovito并导入轨迹或data文件。接着,点击“Add modification”,选择“Polyhedral template matching”,这一步是初步识别晶粒。随后,再次点击“Add modification”,这次选择“Grain segmentation”。晶粒识别后,每个晶粒将被设置不同的颜色,并具有唯一的Grain编号,便于后续操作。
快速安装免费版OVITOpro:python版本OVITO安装
1、从官网下载并安装VMD版本3(考虑到4版本在处理pdb文件时可能存在的限制),确保在无中文路径的目录下进行安装以避免问题。打开VMD,加载需要转换的pdb文件,并通过TK console工具运行命令“topo writelammpsdata name.data”,生成基础格式的data文件。
2、确保你的电脑安装了必要的软件和库,如 LAMMPS、ABACUS、DeePMD-kit 等。配置好 Python 环境,以便运行相关的脚本和代码。数据准备:根据教程中的指导,准备或下载所需的输入数据,如原子坐标、力场参数等。确保数据的格式和精度符合模拟的要求。模型训练:使用 DeePMD-kit 进行深度势能模型的训练。
3、面对Ovito模块的安装难题,通过重新配置虚拟环境,问题迎刃而解。撰写开题报告并调整格式后,虽然还未呈交给导师,但自我感觉良好。本周的首要任务是计算位错移动速度,选定Cantor合金的衍生体系,并进行单轴拉伸实验。今日的任务暂时无从下手,先熟悉Ovito模块的使用方法。
4、灵活操作:正则表达式功能赋予OVITO对结构操作的自由度。强大分析功能:内置丰富的函数,为数据分析提供了强大支持。OVITO已兼容多种计算方法,如分子动力学(MD)、原子蒙特卡罗(MC)等,并且官网 ovito.org 提供详细信息和付费功能如Python接口。
5、Particles数据对象实质上是多个Property对象的集合。Ovito以属性为中心表示每个粒子,提供内置标准属性名称,并支持用户自定义。全局属性和数据表:全局属性:通过访问DataCollection.attributes获取,返回Python字典类型,可来自输入文件或由修改器添加,如当前时间步、文件名等。
OVITO软件简明教程(持续更新中)
1、有时候需要将data文件转换为其他格式,以便在不同的模拟软件或分析工具中使用。常见的data文件格式有atomic、charge、full类型。atomic格式的data文件和full类型的data文件进行合并时,需要将atomic类型转换为full类型。data文件不大时,直接在excel中添加分子id和电荷信息即可。
2、OVITO(Open Visualization Tool)是一种用于分子和其他基于粒子的仿真模型的科学数据可视化和分析软件,常用于计算材料科学与工程、物理和化学等学科。此软件在超过12000多份研究出版物中作为有价值的研究工具。OVITO的主要特色功能有分析功能,其中包含Basic版本和Pro版本。
3、将已有的data文件转为MS中的模型文件,可以按照以下步骤操作:使用Ovito软件打开data文件 首先,确保你已经安装了Ovito软件,并且你的data文件是与Ovito兼容的格式。打开Ovito软件,通过“File”菜单选择“Open”,然后找到并选择你的data文件进行打开。
4、将MS模型输出为cif文件 在Material Studio中,打开已经建好的模型。选择“File”菜单,然后依次选择“Export”和“Crystallography”下的“CIF”选项。在弹出的对话框中,设置文件的保存路径和文件名,然后点击“Save”按钮,将模型保存为cif文件。使用Ovito打开cif文件 打开Ovito软件。
5、通过Ovito与Python结合进行相分数和位错密度统计的更新内容如下:效率优化:对Ovito中Python脚本的效率进行了显著提升,这得益于南京理工大学同学的贡献。图形界面操作:PTM相分数统计:可以使用Python脚本配合Ovito的图形界面进行操作,同时提供了相关的视频教程以便用户学习。
6、分子动力学模拟的后处理-RDF计算教程 径向分布函数(Radial Distribution Function, RDF)在分子动力学模拟中是一个关键的统计工具,用于描述系统中原子或粒子在特定距离下的空间分布情况。以下是通过VMD和OVITO两种软件计算RDF的详细教程。
Ovito教程:高清大图渲染方法
打开Ovito软件,导入需要渲染的轨迹文件。选择渲染引擎:在导出选项中,点击“Switch renderer”选项。在弹出的窗口中,选定Tachyon作为渲染引擎。调整设置:返回到导出界面后,根据需求调整灯光、阴影等设置以优化图像效果。
接下来,会弹出一个窗口,从中选择Tachyon渲染器。确认设置后,返回到导出界面,你可以进一步调整灯光和阴影等参数。最后,只需点击Render Active Viewport,高清的渲染图就完成了。
以ovito 9为例,我们介绍如何利用Tachyon进行高清渲染。首先,导入轨迹文件后,找到导出选项,这在0版本中可能通过“相机”功能访问。点击后,选择“Switch renderer”选项。在弹出的窗口中,选定Tachyon作为渲染引擎,然后确认操作。返回到导出界面后,你可以调整灯光、阴影等设置以优化图像效果。
视点设置:决定观察模型的角度,例如前后左右视角,以及透视或正交视图。具体参数:可以通过设置camera_dir等参数来调整观察方向,如设置为可沿体对角线观察。全局缩放:根据需要调整模型的全局缩放比例,以确保模型全貌在渲染图片中清晰可见。
读入轨迹文件:首先,你需要导入你的轨迹数据,ovito会根据这个文件创建相应的模型。 插入显示对象:在ovito的画布——场景中,你需要将模型的可见部分添加进去,以便于显示。 配置视点和视角:视点设置决定了观察模型的角度,包括常见的前后左右,以及透视和正交视图。
具体实现步骤包括: 首先,确保已安装ovito模块。 接下来,编写Python脚本,调用TachyonRenderer模块进行图像渲染。 最后,根据需求配置相关参数,确保输出图像满足高清要求。为了更直观地了解配置参数,建议查阅ovito官网获取详细信息。关注公众号“lammps加油站”,获取更多学习资源。
OVITO-VMD操作(一)
生成VMD可读的xyz文件是第一步骤。在OVITO中,首先打开要导出的计算结果。通过选择“File”菜单下的“Export file”,我们能够导出指定格式的数据。在对话框中选择xyz格式的文件输出。
在OVITO中生成适用于VMD的xyz文件 打开要导出的计算结果:在OVITO中,首先加载并打开你想要导出的分子动力学计算结果。选择导出格式:通过菜单栏选择“File”下的“Export file”,在弹出的对话框中选择xyz格式作为输出文件类型。
OVITO计算RDF界面示例图:注意事项参数设置:在计算RDF时,务必正确设置相关参数,特别是Max.r的大小,以避免重复计算。数据导出:为了方便后续分析和作图,建议将RDF数据导出为ASCII矩阵格式。软件选择:VMD和OVITO都是常用的分子动力学模拟后处理软件,但它们在功能和操作上有所不同。
OVITO是一款专为原子和粒子模拟数据设计的科学可视化与分析工具,它在开源许可下支持跨平台免费使用,极大地辅助科学家理解材料现象和物理过程。尤其在计算仿真研究中,OVITO因其特性而备受青睐。特点高效内存管理:与Vesta和VMD等软件相比,OVITO内存消耗小,处理大型体系时运行流畅。
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