低維材料的電-力學性質和晶體結構的理論計算研究.pdf

1、近幾十年來，理論化學和計算機科學都發(fā)生了巨大的變化。在理論化學方面，密度泛函理論的提出使得科研工作者們可以對材料力、熱、光、電和聲學等各個方面的性質進行準確模擬計算。在計算機科學方面，隨著計算機科學的發(fā)展，尤其是計算機硬件方面的不斷更新和換代，大幅提升了對復雜體系性質的模擬計算速度。而二者的有效結合，一方面可以在較短的時間周期內，從理論層面對材料進行篩選，分析，進而降低新材料、新催化劑等合成和設計的成本。另一方面，采用逆向設計的方法，借

2、助于高通量計算平臺，可以從理論上設計具有某種特性的材料，為實驗提供指導依據(jù)。本文的研究貫穿三條主線:a）從一維(1D)體系到二維(2D)體系;b）從實驗體系到理論預測體系;c）從使用現(xiàn)有全局優(yōu)化算法到設計新全局優(yōu)化算法。結合密度泛函理論，對一些低維材料的電子結構、力學性質以及潛在的應用進行了深入研究。主要內容分為以下6個部分:
　　第一章主要內容涵蓋理論計算方法的簡介。首先，對第一性原理計算中最為基礎的Hartree-Fock方法

3、進行簡要介紹。在此部分說明了Hatree-Fock方法的優(yōu)點以及自身存在的一些缺陷。然后，著重講解了目前第一性原理計算中使用最為廣泛的密度泛函理論(DFT)，主要包括Honbeng-Kohn定理，Kohn-Sham方程，交換關聯(lián)泛函，基組和贗勢這些核心概念，以及密度泛函理論采用不同基組的軟件實現(xiàn)。其次，本章簡單介紹了全局優(yōu)化算法的基本思想以及目前廣泛使用的軟件包。最后部分，對本文中使用的軟件進行了說明。
　　第二章從1D納米體系出

4、發(fā)，對實驗合成的一維碳納米管(CNT)封裝金剛石納米線(CNW)復合體(CNW@CNT)的電子結構、光學和力學性質進行了深入研究。首先討論不同管徑CNT封裝CNW形成的CNW@CNT的穩(wěn)定性，并進一步分析CNT和CNW之間的相互作用，然后對最穩(wěn)定復合體CNW@(8，8)-CNT的基本電子結構性質，以及單軸應力對其電子結構的影響進行探討。在光學性質方面，本章節(jié)闡述了CNW@(8，8)-CNT對于光的吸收特性，以及近自由電子氣(NFE)態(tài)對

5、于內部CNW光吸收的影響。對于力學性質的模擬，則采用統(tǒng)一的定義，對比分析了1D納米體系的楊氏模量，同時提出采用并聯(lián)彈簧模型來關聯(lián)CNT、CNW以及復合體CNW@CNT之間的楊氏模量。最后部分，在分析復合體CNW@CNT的一些電、光和力學特性之后，提出其在設計紫外光探測器等納米器件方面的潛在應用。
　　近年來，研究者對于具拉脹效應的低維體系的關注度不斷上升，尤其是具有高負泊松比(NPR)值的2D材料。鑒于此，第三章將研究重心轉移到目

6、前比較熱門的2D磷烯材料上來，以探索可能的具有NPR的磷烯材料。本章節(jié)的工作對理論上提出的磷烯異構體δ-磷烯(δ-P)進行再次討論。首先，計算得到的δ-P其力學參量表明δ-P是一種柔性材料，并且表現(xiàn)出面內的強拉脹效應。其次，在對其拉脹效應的起源進行了分析后，本章提出了未來尋找新拉脹材料的潛在思路。最后，我們分析了量子尺寸效應對于δ-P力學性質的影響以及δ-P所表現(xiàn)出的電子結構性質，為δ-P在將來的電子器件方面應用提供理論依據(jù)。
　

7、　第四章則采用粒子群算法(PSO)預測了新型2D磷烯異構體。通過對在此之前報道的磷烯異構體進行分析，得以發(fā)現(xiàn)這些結構均基于化學或者物理直覺，而由于人為因素的干擾，這種方法得到的結構存在片面性。為此，我們采用無偏的全局優(yōu)化算法對2D磷烯材料進行了全面搜索，進而得到了一種新的磷烯異構體ψ-磷烯(ψ-P)。本章主要通過對ψ-P幾何結構以及電-力學的研究，闡述了ψ-P在H2分子過濾膜以及太陽能電池方面的潛在應用。為了指導將來的實驗工作，文章還提

8、出了可以被用來外延生長ψ-P單層的襯底。
　　第五章將嘗試運用墨魚算法(CF)來預測2D材料。通過調研發(fā)現(xiàn)，雖然實驗方面對硼-磷層狀材料的合成進行了廣泛研究，但是所有的實驗結果都沒有明確地給出硼-磷層狀材料的結構信息。理論方面的工作則理所當然地認為硼-磷層狀材料應該采用類石墨烯的結構，而這與實驗合成過程中使用高濃度的磷源并不一致。為此，我們設計了CF算法來預測具有高濃度磷的2D硼-磷化合物。通過預測，得到了一個具有更低形成能的新相

9、BP5單層。進而，對其電子結構和力學性質進行了研究。結果表明BP5單層具有多鐵性、負泊松比、良好的各向異性光吸收以及較高的載流子遷移率。在此章節(jié)最后部分，就BP5單層在設計非易失性存儲器件方面應用的可能性進行探討。
　　第六章則著重討論了墨魚算法在結構預測中的實現(xiàn)方法。在前面的工作中，我們使用測試版本的CF算法成功預測了2D BP5單層，且其結果得到了的PSO算法的驗證，但初始版本的CF算法總體性能較差。因此，本章對CF算法進行了