耗散粒子动力学

细胞散粒子运动学（DPD）是一种离格细观模拟技术，它涉及一组在连续空间和离散时间中运动的粒子。 粒子代表整个分子或流体区域，而不是单个原子，并且原子细节不被认为与所处理的过程相关。 粒子的内部自由度被整合出来，并被简化的成对耗散力和随机力所取代，以保持局部动量并确保正确的流体动力学行为。 这种方法的主要优点是，与使用传统的 MD 模拟相比，它可以访问更长的时间和长度尺度。

DPD 最初是由 Hoogerbrugge 和 Koelman 设计的，目的是避免所谓的晶格气体自动机的晶格伪影，并解决超出分子动力学 (MD) 可用范围的流体动力学时间和空间尺度。 随后由 P. Español 重新制定并略微修改，以确保适当的热平衡状态。 提出了一系列新的 DPD 算法，这些算法具有降低的计算复杂性和更好的传输特性控制。

作用在 DPD 粒子 i 上的总非键合力由位于固定截止距离内的所有粒子 j 的三个成对加力的总和给出：

f i = ∑ j ≠ i ( F i j C + F i j D + F i j R ) {displaystyle f_{i}=sum _{jneq i}(F_{ij}{C}+F_{ ij}{D}+F_{ij}{R})}

其中上式中的xxx项是保守力，第二项是耗散力，第三项是随机力。 保守力赋予珠子化学特性，而耗散力和随机力共同形成恒温器，使系统的平均温度保持恒定。 所有非键合力的一个关键特性是它们在局部保持动量，因此即使对于小粒子数也会出现流体的流体动力学模式。 局部动量守恒要求两个相互作用的珠子之间的随机力是反对称的。 因此，每对相互作用的粒子只需要一次随机力计算。 这将 DPD 与布朗动力学区分开来，在布朗动力学中，每个粒子都受到独立于所有其他粒子的随机力。 珠子可以通过用软（通常是胡克）弹簧将它们绑在一起而连接成“分子”。 DPD 最常见的应用是保持粒子数、体积和温度恒定，因此发生在 NVT 系综中。 或者，压力而不是体积保持恒定，因此模拟在 NPT 系综中。

原则上，使用在 Beowulf 式集群中的多个处理器上运行的 DPD 并行实现，可以模拟非常大的系统，接近立方微米几毫秒。 因为非键合力在 DPD 中是短程的，所以可以使用空间域分解技术非常有效地并行化 DPD 代码。 在这个方案中，整个模拟空间被分成许多立方体区域，每个区域都分配给集群中的一个不同处理器。 每个处理器负责整合所有质心位于其空间区域内的珠子的运动方程。 只有位于每个处理器空间边界附近的珠子才需要处理器之间的通信。

为了确保模拟高效，关键要求是需要处理器间通信的粒子间相互作用的数量远小于每个处理器的大部分区域内的粒子间相互作用的数量。 空间。 粗略地说，这意味着分配给每个处理器的空间体积应该足够大，以至于它的表面积（乘以与力截止距离相当的距离）远小于它的体积。

已经使用 DPD 模拟了多种复杂的流体动力学现象，此处的列表必然是不完整的。 这些模拟的目标通常是将流体的宏观非牛顿流动特性与其微观结构相关联。 这种 DPD 应用范围从模拟混凝土的流变特性到模拟生物物理学中的脂质体形成，再到其他最近的三相现象，如动态润湿。

DPD 方法在模拟包含可变形物体（如血细胞和聚合物胶束）的异质多相流中也很受欢迎。