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1 - PRINCIPES DE BASE

2 - POTENTIELS

3 - MISE EN ŒUVRE DE LA DYNAMIQUE MOLÉCULAIRE

4 - INTERPRÉTATION DES RÉSULTATS

5 - ANNEXE

Article de référence | Réf : BE8290 v1

Annexe
Thermique à l’échelle submicronique - Introduction à la dynamique moléculaire

Auteur(s) : Patrice CHANTRENNE, Sebastian VOLZ

Date de publication : 10 janv. 2002

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Auteur(s)

  • Patrice CHANTRENNE : Docteur-ingénieur Maître de conférences au Centre de thermique de Lyon (Cethil) Institut national des sciences appliquées (Lyon)

  • Sebastian VOLZ : Docteur-ingénieur Maître de conférences au laboratoire d’études thermiques École nationale supérieure de mécanique et d’aérotechnique (Poitiers)

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INTRODUCTION

La dynamique moléculaire (DM) est une technique numérique permettant de simuler le comportement des matériaux à l’échelle atomique. Depuis la fin de la Seconde Guerre mondiale, cette technique a connu, au cours des années, un essor directement lié à l’amélioration des performances des calculateurs. La dynamique moléculaire est utilisée pour la recherche. Elle permet d’étudier et de prédire des propriétés physiques, chimiques et mécaniques de matériaux dans des conditions telles que l’observation expérimentale est très délicate voire impossible : échelle spatiale trop petite, phénomènes extrêmement rapides, températures et pressions très élevées, matériaux dangereux (radioactifs, corrosifs).

Les nouvelles technologies permettent non seulement d’étudier la matière à l’échelle atomique, mais aussi de la modeler pour fabriquer des nanocomposants électroniques, optiques, thermiques et mécaniques. Grâce aux ordinateurs actuels et aux logiciels existants, la dynamique moléculaire est devenue un outil facilement accessible. Les chercheurs et les ingénieurs disposent donc de moyens expérimentaux et théoriques pour relever les défis propres aux nanotechnologies dont les enjeux sont majeurs. Concernant les transferts thermiques il s’agit de maîtriser :

  • les transferts thermiques par conduction dans les semi-conducteurs et les matériaux composites ;

  • les échanges thermiques dans les systèmes bi et triphasiques (phénomènes d’évaporation, de condensation et de formation de ménisque) ;

  • les phénomènes de transferts thermiques à l’interface entre solides en contact ;

  • les procédés d’élaboration des matériaux afin de maîtriser parfaitement leurs propriétés.

Le présent article a pour objectif de faire découvrir les coulisses de la dynamique moléculaire. Pour l’ingénieur, il s’agit de comprendre les fondements de la dynamique moléculaire pour juger de son utilité et de ses applications potentielles. La technique en elle-même est relativement simple et peut être mise en œuvre facilement. En effet, la dynamique moléculaire est basée sur l’intégration de l’équation fondamentale de la dynamique proposée par Newton. Quelques schémas d’intégration les plus courants sont présentés. Les principes de base pour la mise en œuvre de la dynamique moléculaire sont expliqués. Cependant, si seul cet aspect de la dynamique moléculaire était abordé, une grande partie des questions qui doivent être posées pour une étude sérieuse seraient omises. En schématisant, la dynamique moléculaire est une étape dans le processus de simulation de la matière qui comprend :

  • en amont, la détermination et le choix de potentiels d’interaction. Ce point est discuté pour mettre en évidence les limitations de la dynamique moléculaire. Pour un élément donné, en théorie, le potentiel est unique. Il permet de simuler la matière dans tous ses états : solide, liquide, gazeux, cristallin ou amorphe. En fait, les potentiels sont élaborés pour simuler au mieux la matière dans un objectif précis, ce qui donne lieu à différents potentiels pour un même élément ;

  • en aval, l’utilisation de la physique statistique pour calculer les propriétés des systèmes étudiés. Ce point fait l’objet de l’article « Thermique à l’échelle submicronique. Conduction thermique aux nanoéchelles »

Le lecteur intéressé désirant connaître les applications de la dynamique moléculaire évoquées ci-dessus pourra consulter en

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-be8290


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5. Annexe

5.1 Méthodes alternatives

Sans avoir la prétention d’être exhaustif, il s’agit ici de citer d’autres méthodes qui peuvent être utilisées avec le même objectif que la dynamique moléculaire, afin de guider l’utilisateur dans le choix de la méthode la plus adaptée.

HAUT DE PAGE

5.1.1 Quasi-statique moléculaire ou quasi-statique atomique

Cette méthode est utilisée pour calculer l’énergie potentielle minimale d’un ensemble d’atomes ou de molécules au zéro absolu (0 K). L’état de la matière ainsi obtenu est appelé état fondamental. Cet état est recherché en minimisant l’énergie potentielle du système, qui dépend de la position des particules par la méthode du gradient conjugué. La dynamique des particules n’est pas pris en compte.

Une des applications consiste à déterminer l’évolution de l’état du système résultant de la variation d’un paramètre : nouvelle condition limite (surface libre, contrainte), création d’une lacune, etc. C’est ainsi, par exemple, que Beauchamp et Lepinoux [25] ont étudié les causes de création de dislocation dans le cas de défauts de surface. Pour ces simulations, seul l’état final et, éventuellement, l’état initial (en fonction de son origine) ont une signification physique. L’ensemble des états intermédiaires produits lors de la minimisation ne peuvent être interprétés comme une évolution dynamique réelle du système.

HAUT DE PAGE

5.1.2 Méthode de Monte-Carlo

Comme pour la quasi-statique atomique, la méthode de Monte-Carlo ne prend pas en compte la dynamique des particules. L’objectif de la méthode est le même : étudier un système à l’équilibre. Cependant, pour la méthode de Monte-Carlo, la température du système n’est pas nulle. Pour un ensemble canonique (NVT), il n’y a pas un mais plusieurs états possibles du système. La méthode de Monte-Carlo permet d’obtenir un échantillonnage de ces états...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - ALLEN (M.P), TILDESLEY (D.J) -   Computer simulation of liquid.  -  Oxford University Press Inc. New York p. 385, bibl. (env 600 réf.) (1987).

  • (2) - FRENKEL (D.), BEREND (S.) -   Understanding molecular simulation.  -  Academic Press p. 443, bibl. (352 réf.) (1996).

  • (3) - RAPAPORT (D.C) -   The art of molecular dynamics simulation.  -  Cambridge University Press p. 400, bibl. (335 réf.) (1995).

  • (4) - SADUS (R.J) -   Molecular simulation of fluids.  -  Elsevier Science B.V p. 523, bibl. (104 réf.) (1999).

  • (5) - FUJITA (S.) -   Statistical and thermal physics Part II. Quantum statistical mechanics and simple applications.  -  R.E Krieger Publishing Company Inc. p. 529, bibl. (82 réf.) (1986).

  • (6) - OH (D.J.), JOHNSON (R.A) -   Simple embedded atom method model for fcc and hcp metals.  -  J. Mater. Res., 3, n 3,...

1 Sites Internet

On trouvera ci-dessous quelques adresses permettant d’avoir accès à diverses informations : bibliothèques de programmes, utilisation de moyens informatiques, cours en ligne, etc. La liste est loin d’être exhaustive, mais les liens proposés dans ces sites représentent une ouverture très intéressante sur la communauté des utilisateurs de la dynamique moléculaire.

  • L’IDRIS (Institut de développement et de ressources en informatique scientifique du CNRS) est à la fois un centre de ressources au service des équipes de recherche tributaires de l’informatique extrême et un pôle de compétences dans les secteurs critiques de l’informatique scientifique et du calcul intensif de haute performance. Sa mission principale est de soutenir, par tous les moyens, les projets de recherche qui nécessitent de très gros moyens de calcul numérique intensif.

Pour ce faire, l’IDRIS met en place et exploite un environnement informatique de haut niveau, fortement évolutif et adapté aux besoins de la simulation numérique :

  • mise en place d’une interface de support aux utilisateurs ;

  • gestion scientifique des ressources informatiques par le biais d’un Conseil scientifique ;

  • intégration progressive de nouvelles technologies au service de l’informatique extrême, comme le parallélisme massif ;

  • veille technologique permanente dans tous les domaines de l’informatique scientifique ;

  • développement des compétences humaines à tous les niveaux de l’informatique scientifique :

    • optimisation de codes sur machines vectorielles ou parallèles,

    • visualisation de haut niveau et production d’images vidéo,

    • systèmes UNIX et services utilisateurs (Internet, etc.),

    • stockage et échange de données,

    • large diffusion des connaissances et compétences : documentation,...

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