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WEBで資料請求！MS Mesocite
粗視化シミュレーション・モジュール
Mesociteは、粗視化分子動力学と散逸粒子動力学 (DPD) を使用して、材料のメソスケール構造をシミュレーションできます。ナノメータからマイクロメータの長さで時間スケールがナノセカンドからマイクロセカンドの物質を研究するための最新の粗視化シミュレーション・モジュールです。このような物質については複合材料、コーティング、化粧品、制御放出などの分野で産業的研究が広く行なわれています。Mesociteを使用すると剪断下あるいは拘束構造条件下の平衡状態における流体の構造、動的特性を得ることができます。
主な用途
ポリマー
ポリマーのメソ相のシミュレーションが行えます。このため、ホモポリマー、ブロック共重合体、ランダム共重合体、およびデンドリマーなどでのメソ相の形成における添加物、溶媒、モノマーの比率などの影響を研究できます。
ソフト DPD ポテンシャルにより、古典的な手法に比べてはるかに速くポリマー大規模系を平衡化することができます。また、より詳細なCGMD 法によるアプローチで、粘度などの時間依存性をさらに正確に求めることができます。
構造化された物質
メソ相の構造を持つ材料のダイナミックな特性を評価することができます。たとえば、脂質二重層の形成におけるヘッドとテイルの比や溶媒の効果を検討できます。電荷の効果は、このような系の計算への CGMD 法の適性をより高めます。
ナノテクノロジー
電子特性にポリマーマトリクス中のカーボンナノチューブの配列が影響を及ぼすようなナノテクノロジー分野の問題に対して、メソスケール法は有用な洞察知見を与えます。このようなナノチューブの運動シミュレーションでは、完全に原子論的な手法では到達できない時間スケールが必要になり、このような分野の特性予測にはメソスケール方法が最適な手法となります。
CGMD 法シミュレーションによる、水などの極性溶媒中のリン脂質二重層。 CGMD は、親水性ヘッドグループのコリン基やリン酸基のモデル化時に電荷が適用できるような系の研究に最適です
DPD 計算による、ブロック長が等しいジブロック共重合体によるラメラメソ相。 DPD のソフトポテンシャルモデルにより大きなポリマー系のメソ相を高速にシミュレーションできます。
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