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    使用PyVibMS可视化分子和固体中的振动模式

    在日常的计算化学研究中,我们经常需要将计算得到的分子或者固体/晶体体系简谐振动通过动画的方式直观地呈现在屏幕上,从而可以清楚地知道在某个特定的振动模式下是哪些原子在运动。一方面,这种振动的可视化可以在实验测量得到了振动光谱(红外、拉曼)的情况下帮助我们借助理论计算对振动谱图进行指认;另一方面,在反应机理研究的过渡态计算中,通过对虚频振动的观察,我们可以很快知道计算得到的过渡态结构是否能把反应物、产物的结构串起来。 以最常用的量化计算程序高斯为例,与之配套使用的GaussView软件可以很轻松地对振动分析 (freq) 计算结果进行可视化。类似地,Q-Chem也有一个配套的IQmol程序(免费、开源)可以呈现Q-Chem的振动分析结果。此外,一些第三方的程序如Avogadro、MOLDEN等也可以对高斯程序的振动分析结果进行可视化。计算化学公社的社长sob老师曾经写过一个可以将ORCA的振动分析结果转换为高斯输出格式的工具(http://sobereva.com/498)以及一个可以在VMD程序中显示振动模式静态矢量的工具(http://sobereva.com/567)。

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    使用UniMoVib进行GSVA广义子系统振动分析

    简谐振动分析(harmonic vibrational analysis) 是量子化学计算中一项常用的技术手段。一方面,这种振动分析可以给出红外、拉曼等振动光谱。在最常用的高斯程序中,指定关键词freq则可以进行简谐振动分析。如果加上谐振频率校正因子,计算得到的振动频率可以更接近实验测量频率值。相关内容可参见《红外光谱的理论计算》一文。因此简谐振动分析可以以一个较低的计算代价得到质量还不错的振动光谱,但如果需要更精确的振动光谱,则需要考虑非谐振效应。另一个方面,简谐振动分析可以帮助我们确定结构优化过的体系在势能面上驻点(stationary point)的性质。假如振动分析得到的振动频率都是正值,那么此时体系位于能量局部极小点处。假如分析得到的振动频率有一个是虚频而其余都是正值,说明此时体系在一个鞍点上(即反应过渡态)。

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    matlab 汽车振动,matlab在汽车振动分析

    Matlab在振动分析中的应用刘迪辉2011-10-20大家学了游泳理论,现在我们借助MATLAB软件,来练习一下游泳!实际问题:客车的振动分析• 客车样车路试过程中却出现了令人意想不到的一系列振动问题 ,主要表现为 : (1) 汽车起动时发动机抖动厉害 ; (2) 当车速在 40 km/ h 左右时 ,整车有共振现象 ; (3) 当车速在 85 km/ h 左右时 ,整车有明显振动 ; (4) 当车速超过 118 km/ h 时 ,驾驶区及方向盘有强烈振感。• 由于上述振动的存在 ,一方面大大降低了该车驾乘的舒适性和运行中的安全性 ;另一方面 ,造成一些主要总成件 (如发动机、变速器、后桥等 ) 的早期损坏 ;同时 ,也使得汽车上很多结构件出现疲劳断裂 ,从而进一步加剧了整车或局部振动。• 选自王卫鸿 《 YBL6850C24aH》 型客车振动问题及解决方案,客车技术与研究, 2005.5Simulink Demo• This demo describes a simplified half-car model that includes an independent front and rear vertical suspension. 振动问题• 多自由度• 二自由度• 单自由度• 实际问题• ( 1)理论方法• ( 2) Matlab(实现理论算法)• (3) 有限元方法 Ansys, Abaqus, Natran等• ( 4) 试验方法难易• 建立力学模型、微分方程• 求解微分方程,得到响应特性振动方程时间 t响应函数 x(t)质量 m刚度 k阻尼 c时间 t激励函数 f(t)( 1) 已知激励函数和响应函数,求系统固有特性( 2) 已知固有特性,求在一定激励条件下的响应函数汽车悬架单自由度分析• 例 2.15 质量 m=2450kg的汽车,悬架总的刚度为 160000N/m, 减振器阻尼系数为 7135.6Ns/m,求该车辆受到 100 kg的简谐加载时的,车身的上下运动方程 .• 简谐激励首先得设定参数 F0, w, 和时间向量 t, 求每个时间的 f(t)理论公式该函数由普通微分方程求解方法其中提问:为什么要如此参数化?方便求解和定义联系起来固有频率 系统阻尼

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    荧光光谱的理论计算

    分子吸收紫外线等入射光,从电子基态S0的ν=0振动能级跃迁到S1的某些ν>0能级,然后振动弛豫失去一部分能量而降至S1的ν=0能级。也可能被激发到更高的激发态,如S2等,当S2的较低的振动能级与S1的较高振动能级能量相当或重叠时,分子则可能以无辐射方式从S2过渡到S1,这称为内转换(internal conversion, IC)。如果周围介质碰撞不足以吸收电子激发能,分子从S1的ν=0能级降至S0的某些ν>0能级便产生荧光,可用如下简化的Jablonski能级图表示。简言之,从S1到S0的电磁辐射,即为荧光。Kasha’s rule指出,荧光是最低激发态到基态的发射,因此发射光的波长与激发光的波长是无关的。实际上也会有少数情况违反Kasha规则,例如S2难以通过内转换到S1态的情形等等。

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    科学瞎想系列之一一二 NVH那些事(15)

    上一期讲了声波的一些传播特性,本期讲一讲声波的起源。众所周知,振动产生噪声,也就是说声波是由振动引起的,那么自然就会提出一个问题——振动和噪声的关系问题。即在介质的某处,若已知质点的振动,如何推算和评估所产生的噪声,或已知某处的噪声如何得知该点的振动。 1 振动与噪声的定量换算 我们知道,描述振动的特征量包括频率、振动位移、振动速度和振动加速度;描述噪声的特征量包括频率、声压、声强和声功率以及反映声音响度的声压级、声强级、声功率级等声级指标,振动作为噪声之母,振动和因之引起的噪声的频率自然就是一样的,这是它们之间的“遗传代码” 是它们的DNA,工程实践中也经常会用噪声的频谱来分析寻找振动源,这个不用换算。这里主要讲的是振动速度、加速度和噪声的声压、声强之间的换算关系,现就平面声波做一介绍。 假设介质中存在一个无穷大平面的振动,我们可以把它看作是一个无穷大平面的活塞在往复运动(振动),其振动的频率为f,振动的位移随时间按正弦规律变化,就会在介质中产生一个平面声波,设声波沿x轴方向传播,其波动方程为: y=Y•sin(ωt-Kx) ⑴ 式中:y为在x处的质点振动位移;Y为振幅;x为质点位置;ω为振动角频率,ω=2πf=2π/T,T为振动的周期;系数K=2π/λ,λ为声波的波长。则声速: C=ω/K=λ•f ⑵ 而振动速度为: y′=Эy/Эt=ω•Y•cos(ωt-Kx) ⑶ 振动速度的幅值: Y′=ω•Y ⑷ 由⑵、⑷式可见,振动速度和声速是两码事,二者不能混淆。振动形成的压强(声压)为: p=-E•ΔV/V=-E•Эy/Эx ⑸ 式中:E为介质的弹性模量,即介质中的应力与应变之比 ,它是材料的固有参数;ΔV/V为介质因受压力的变化而产生的体积变化率,数值上ΔV/V=Эy/Эx。 将⑴式代入⑸式得: p=E•K•Y•cos(ωt-Kx) =Pm•cos(ωt-Kx) ⑹ 式中:Pm=E•K•Y为最大声压。 我们知道,声强为单位面积上的声功率,而功率等于力与速度乘积,即声强等于单位面积上的压力(声压)乘以质点的振动速度,即声强: i=p•y′ =ω•E•K•Y²•cos²(ωt-Kx) ⑺ 平均声强为: I=(1/2)•ω•E•K•Y² =(1/2)•ω•Pm²/(E•K) ⑻ 将声速C=(E/ρ)^(1/2)代入⑻式,得: I=(1/2)•Pm²/(ρ•C) = P²/(ρ•C) ⑼ 式中:P为声压的有效值,即方均根值;ρ为介质的密度;ρ•C为介质的声学特性阻抗,20℃下空气的ρ•C=408 kg/(m²•s)。 综合以上各式,可得无穷大平面声波声强与振动的关系为: I=(1/2)•ω•E•K•Y² =(1/2)•2πf•C•ρ•(2π/λ)•Y² =2ρCπ²f²Y² =816π²f²Y² ⑽ 由⑽式可见,无穷大平面声波的声强与振动速度(f•Y)的平方成正比,由于声强是指单位面积上的声功率,代表了声波传递的能量,这就得出了我们前面所说的,振动速度是反映伴振动的能量。需要特别强调一下,⑽式是基于无穷大平面振动推导得到的振动与噪声的关系,适用于平面型辐射器,例如:当电机的尺寸远大于声波波长时,就可以把电机看作是一个平面型辐射器。对于其它类型的声波辐射器(如中小型电机)不适用,需要进行一定的修正(后续文章会详述),但⑽式是基础,是一个非常重要的公式,希望宝宝们牢记,后面还会经常用到。 这样枯燥的推导可能宝宝们很难直观感受多大的振动能够引起多大的噪声,为此我们举个例子来直观感受一下: 设一个振幅为Y=10^(-10)米、f=1000Hz的振动,则可以引起的声强为: I=816•π²•1000²•10^(-20) =8.05*10^(-11) 瓦/米² 其声强级为: Li=10•lg[8.05*10^(-11)/10^(-12)]=19.05dB。 也就是说当空气的振幅为1/10纳米(相当于分子直径级别的振幅)时,就会产生19.05dB的噪声,人耳可以清晰地听到。对于电机机壳的振动,通常振幅在微米级,假设是1微米吧,如果频率仍然是1000Hz,那么产生的声强为8.05*10^(-3)瓦/米²,对应的声强级可达99dB(A),99分贝是个什么概念啊,大概是在歌舞厅距离音响1米处的噪声,达到了非常吵闹的环境级别,我国环境标准规定在这样的环境中,每天不得超过一刻到半个小时,否则经过二三十年的长期暴露,会严重损伤听觉!由此可见只要频率较高(中频),微小的振动都会引起强烈的噪声。 2 振动和噪声的关系 上面

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    科学瞎想系列之一一七 NVH那些事(18)

    上期我们讲了各种激振源及结构的固有特性识别,利用上期所介绍的方法可以识别出引起振动噪声问题的主要原因,在得知振动噪声是由于激振源(电磁力波、机械激振、空气动力学)引起还是结构共振引起后,就需要进一步确诊引起振动噪声的具体力波阶次、具体机械原因以及具体空气噪声原因,以便有针对性地采取措施解决问题。本期我们说说各种激振源的特征和判别方法。 1 轴承激振源的特征 通常电机所用的轴承包括滚动轴承和滑动轴承两大类,滚动轴承产生的噪声要比滑动轴承产生的噪声大,双列滚子轴承比单列滚子轴承噪声大。特别是高速运行时,滚动轴承可能是电机最强烈的噪声源。 1.1 滚动轴承激振特征 影响滚动轴承噪声的主要因素包括:内外圈不同心、不平行导致的内外圈歪斜;滚动体大小不一;滚动体的圆度及表面缺陷;内外圈滚道缺陷;内外圈滚道波纹;保持架与滚动体间的间歇;油膜的涡动;润滑油的清洁程度;相关零部件的加工及装配精度等,许多情况下轴承的振动与附近结构零部件形成共振,会放大轴承的振动噪声。不同的原因产生的噪声频率不同,振动噪声幅值也不同。滚动轴承的噪声表现为:碾轧声、撞击声、磨削声、滚落声、保持架声音、灰尘杂质产生的声音等。 1.1.1 频率特征 轴承振动噪声的频谱比较宽,理论上轴承产生的振动噪声可以分布在转频~20kHz范围内,大多情况下多出现在1~5kHz范围内。根据不同的原因,滚动轴承振动噪声的特征频率如下: ① 轴承内外圈滚道缺陷产生的噪声 当轴承内圈或外圈滚道存在凹坑等缺陷时,则每次滚珠滚过缺陷处都会产生一次振动,其振动频率与转速、滚动体个数、缺陷数量以及轴承的尺寸有关,如图1为球轴承剖面图。

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    PyVibMS更新:支持ORCA、xtb、Q-Chem输出

    题中所述三种程序是比较流行的量子化学计算程序,笔者近期对PyVibMS插件进行了改进,使它能够原生支持ORCA、xtb和Q-Chem程序计算得到的振动分析输出。如果是第一次接触PyVibMS,请参见 《使用PyVibMS可视化分子和固体中的振动模式》一文。本文涉及的例子文件都在GitHub的档案中。 下面就ORCA、xtb和Q-Chem这三种量子化学计算程序,演示如何用PyVibMS显示分子振动。 1. ORCA 4 打开一个干净的PyMOL窗口,开启PyVibMS插件窗口后,在输入文件处选定 examples/ORCA/h2o/h2o.hess,在弹出的对话框内将文件类型调成 ORCA Hess File (*.hess)。确认选定后,将PyVibMS窗口的XYZ下拉菜单调成 ORCA 4 (.hess file)。因为这个文件包含了振动分析的结果,因此我们需勾选 Has Vib. Info. 然后点击Load载入即可。 ORCA产生的 .hess文件并非ORCA计算的主输出文件,它是振动分析产生的额外输出文件。 目前支持ORCA 4及以上的版本,但需要注意的是ORCA在处理多原子直线分子时似乎有个错误。例如对于二氧化碳分子(examples/ORCA/co2),ORCA只给出了3个振动而实际为4个。 2. xtb xtb程序在进行 --hess或--ohess 计算之后,会产生一个模仿高斯振动分析输出的g98.out文件,我们可以把这个文件载入PyVibMS进行振动可视化。 在新开启的PyVibMS窗口中,在输入文件处选定 examples/xtb-640/co2/g98.out,在弹出的对话框内将文件类型调成 Output File (*.out)。确认选定后,将PyVibMS窗口的XYZ下拉菜单调成 xtb (g98.out file), 勾选 Has Vib. Info. 后点击Load 载入即可。 3. Q-Chem PyVibMS插件支持Q-Chem计算的振动分析(freq) 输出和结构优化+振动分析(opt+freq) 输出,并且解析Hessian和数值Hessian情况下的振动结果都可以被分析。在新开启的PyVibMS窗口中,在输入文件处选定 examples/Q-Chem/h2o/ h2o-opt-f.log,在弹出的对话框内将文件类型调成 Log File (*.log). 确认选定后,将PyVibMS窗口的XYZ下拉菜单调成 Q-Chem 4/5, 勾选 Has Vib. Info. 后点击Load 载入即可。 4. 其他量子化学程序 除了以上几个比较常用的量子化学程序,我们还可能会用到CFOUR、MOLCAS等其他程序。对于这些程序计算得到的振动分析结果,我们可以先使用UniMoVib程序(https://github.com/zorkzou/UniMoVib)处理,导出PyVibMS可以读取的XYZ坐标和mode文本文件,再使用PyVibMS进行振动可视化。关于UniMoVib程序的情况,可参见“分子振动频率和热化学计算程序UniMoVib”一文(http://bbs.keinsci.com/thread-5793-1-1.html)。具体流程请见后续推送:“使用UniMoVib+PyVibMS显示其他量化程序振动分析结果”。

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    一种基于EEG和sEMG的假手控制策略

    针对残臂较短或残臂上肌电信号测量点较少的残疾人使用多自由度假手的需求, 研究人员提出一种基于脑电信号(Electroen-cephalogram, EEG) 和表面肌电信号(Surface electromyogram signal, sEMG) 协同处理的假手控制策略. 该方法仅用1 个肌电传感器和1 个脑电传感器实现多自由度假手的控制. 实验中,研究人员使用1 个脑电传感器测量人体前额部位的EEG, 从测量得到的EEG中提取出眨眼动作信息并将其用于假手动作的编码,同时使用1 个肌电传感器测量手臂上的sEMG。研究人员针对肌电信号存在个体差异和位置差异的问题, 采用自适应方法实现手部动作强度的估计,并采用振动触觉技术设计触觉编码用于将当前假手的控制指令反馈给佩戴者, 从而实现EEG 和sEMG 对多自由度假手的协同控制.研究人员通过实验验证了该控制策略的有效性。

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    领券