粗粒のゲイ - ベルン異方性の可能性を使用した液晶相転移を研究するためのGPU加速分子動力学シミュレーション

Gay-Berne（GB）の可能性は、特に液晶（LC）メソゲンの異方性粒子のシミュレーションにおける正確なモデルと見なされています。ただし、その計算の複雑さは、大規模システムの非常に時間のかかるプロセスにつながります。ここでは、Galamostパッケージに実装された粗粒GBポテンシャルを使用したGPU加速分子動力学（MD）シミュレーションを開発し、小分子、メインチェーン、または側鎖ポリマーのメソゲンのLC相遷移を調査しました。3つの異なる分子の同一のメソゲンの場合、完全に等方性溶融からの冷却時に、小分子は単一ドメインのスメクチックB相を形成しますが、主鎖LCポリマーは隣接する隣接する抑制の結果として単一ドメインのネマチック相を好みます。メソゲン。サイドチェーンLCポリマーの位相遷移は、2段階のプロセスを受けます。ネマチック島の核形成と多領域ネマチックテクスチャの形成です。特定の挙動は、メソゲネスの回転方向がポリマーの骨格によって妨げられるという事実に由来します。メソゲンのグローバル分布と局所方向の両方は、異方性粒子の相転移に重要です。さらに、LAMMPのMDシミュレーションと比較して、GPUアクセラレーションコードは、LAMMPのGPUバージョンの約4倍高速で、LAMMPSのCPUバージョンの少なくとも200倍高速です。この研究は、GalamostのGB電位を備えたGPUが加速したMDシミュレーションが、異方性粒子と相互作用を備えたシステムを効率的に処理し、分子構造に由来する位相差を正確に調査できることを示しています。

Gay-Berne (GB) potential is regarded as an accurate model in the simulation of anisotropic particles, especially for liquid crystal (LC) mesogens. However, its computational complexity leads to an extremely time-consuming process for large systems. Here, we developed a GPU-accelerated molecular dynamics (MD) simulation with coarse-grained GB potential implemented in GALAMOST package to investigate the LC phase transitions for mesogens in small molecules, main-chain or side-chain polymers. For identical mesogens in three different molecules, on cooling from fully isotropic melts, the small molecules form a single-domain smectic-B phase, while the main-chain LC polymers prefer a single-domain nematic phase as a result of connective restraints in neighboring mesogens. The phase transition of side-chain LC polymers undergoes a two-step process: nucleation of nematic islands and formation of multi-domain nematic texture. The particular behavior originates in the fact that the rotational orientation of the mesogenes is hindered by the polymer backbones. Both the global distribution and the local orientation of mesogens are critical for the phase transition of anisotropic particles. Furthermore, compared with the MD simulation in LAMMPS, our GPU-accelerated code is about 4 times faster than the GPU version of LAMMPS and at least 200 times faster than the CPU version of LAMMPS. This study clearly shows that GPU-accelerated MD simulation with GB potential in GALAMOST can efficiently handle systems with anisotropic particles and interactions, and accurately explore phase differences originated from molecular structures.