Математическое моделирование полимеризующихся расплавов в ионно-ковалентной модели тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Тетерин, Сергей Александрович

• Тетерин, Сергей Александрович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Тетерин, Сергей Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

1. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛИМЕРИЗУЮЩИХСЯ РАСПЛАВОВ.

1.1. Роль вычислительного эксперимента в исследовании сложных физикохимических систем.

1.2. Методы моделирования полимеризующихся расплавов.

1.2.1. Квантовая молекулярная динамика.

1.2.2. Квантово-химические методы моделирования.

1.2.3. Метод Монте-Карло.

1.2.4. Метод молекулярной динамики.

1.3. Методы расчета дальнодействующих взаимодействий.

1.3.1. Расчет с использованием метода суммирования по Эвальду.

1.3.2. Быстрый мультипольный метод.

1.4. Обзор технологий разработки программных комплексов.

1.4.1. Требования к разработке ИИС.

1.4.2. Локальные пакеты программ.

1.4.3. Клиент-серверная архитектура построения систем.

1.4.4. Многозвенная архитектура.

1.4.5. Распределенная одноранговая архитектура.

1.4.6. Промежуточное программное обеспечение.

1.4.7. Технологии удаленного доступа.

1.4.8. Базы данных.

2. МД-МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛИМЕРИЗУЮЩИХСЯ РАСПЛАВОВ В ОБОБЩЕННОЙ ИОННО-КОВАЛЕНТНОЙ МОДЕЛИ.

2.1. Система математических моделей ИИС.

2.2. Модели межчастичного взаимодействия в оксидном расплаве.

2.2.1. Ионная модель (ИМ).

2.2.2. Ионно-ковалентная модель с учетом влияния окружения.

2.2.3. Модель близкодействия.

2.2.4. Модель дальнодействия.

2.3. Молекулярно-динамическая модель.

2.3.1. Начальные и граничные условия.

2.3.2. Фазы молекулярно-динамического моделирования.

2.3.3. Моделирование процесса нагревания/охлаждения.

2.4. Модели физико-химических свойств.

2.4.1. Термодинамические свойства.

2.4.2. Структурные свойства.

2.5. Модель распределенных вычислений.

2.6. Выводы.

3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ПО УПРАВЛЕНИЮ

МОДЕЛИРОВАНИЕМ И ОБРАБОТКЕ РЕЗУЛЬТАТОВ.

3.1. Анализ архитектуры информационно-исследовательской системы.

3.2. Реализация обобщенной ионно-ковалентной модели.

3.2.1. Распределенное моделирование.

3.3. Проектирование и реализация фактографической базы данных компьютерного эксперимента.

3.3.1. Концептуальное проектирование базы данных.

3.3.2. Логическое проектирование базы данных.

3.3.3. Физическое проектирование базы данных компьютерного моделирования.

3.4. Разработка сайта ИИС «Шлаковые расплавы».

3.4.1. Разработка технологии удаленного доступа в ИИС «Шлаковые расплавы».

3.4.2. Разработка технологии публикации результатов.

3.4.3. Разработка технологии аутентификации пользователей.

3.5. Реализация информационного обмена данными между компонентами

ИИС «Шлаковые расплавы».

3.5.1. Разработка технологии обмена данными между компонентами ИИС.

3.5.2. Программа-адаптер ХМЬ2БВ.

3.5.3. Словарь данных ИИС.

3.6. Выводы.

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЧИСЛЕННОГО ЭКСПЕРИМЕНТА В ИОННО

КОВ АЛЕНТНОЙ МОДЕЛИ.

4.1. Результаты тестирования системы.

4.2. Моделирование системы S1O2 -MgO.

4.2.1. Параметры обобщенной ионно-ковалентной модели.

4.2.2. Параметры молекулярно-динамической модели.

4.2.3. Энергетика системы.

4.2.4. Структурные характеристики ближнего порядка.

4.2.5. Исследование полимеризации.

4.3. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое моделирование полимеризующихся расплавов в ионно-ковалентной модели»

В физической химии оксидных расплавов накоплен огромный экспериментальный материал. Он постоянно пополняется и систематизируется.

А На базе экспериментальных данных к настоящему времени построено достаточно много моделей жидких оксидов. Здесь пройден путь от молекулярной модели Шенка [72] до ионной Есина О. А.[34] , с ее развитием другими исследователями [40; 41; 42; 53; 61; 63] и полимерной[32; 33; 116; 117], созданной в шестидесятые годы.

Для этих моделей экспериментальный материал о структурных, спектроскопических и др. свойствах[12; 56; 121; 137] является основой для подбора подгоночных коэффициентов, применяемых в расчетных уравнениях. Такой подход ограничивает прогнозирующие возможности моделей, замыкаясь в кругу экспериментально исследованных систем[ 16; 17; 18].

Одним из приоритетных направлений в физической химии и технологии неорганических материалов является создание новых металлических материалов с заранее заданными свойствами. Эти свойства во многом определяются характеристиками жидких фаз расплава, - металла и шлака. Основа большинства металлургических шлаков - оксидные расплавы, относятся к типу неупорядоченных сильновзаимодействующих полимеризующихся систем.

Потребности новейших технологий потребовали перейти к исследованию ситуаций, для которых натурные эксперименты крайне затруднены или неосуществимы, а чисто теоретический анализ слишком сложен. Этот разрыв между возможностями теории и эксперимента успешно заполняет математическое моделирование с применением ЭВМ (компьютерное моделирование).

Одним из перспективных и активно развивающихся методов компьютерного моделирования является метод молекулярной динамики (МД), позволяющий определить целый комплекс свойств (структурные, термодинамические, транспортные и исследовать их взаимосвязи. При этом точность получаемых результатов определяется видом математической модели и размерностью (числом частиц) моделируемой системы.

К настоящему времени МД-эксперимент достаточно хорошо развит для "простых" систем: жидких металлов, расплавов солей. С его помощью исследованы многие расплавы и получено хорошее соответствие с экспериментом.

Для оксидных систем развитие компьютерных методов исследования является весьма актуальной задачей, поскольку при моделировании полимеризующихся оксидных расплавов необходимо учитывать ряд специфических особенностей,

Прежде всего, это большие значения вязкости в жидком состояниях, специфический характер электро- и теплопроводности, экспоненциальная зависимость коэффициентов переноса от температуры.

Это структурно неоднородные системы, с медленно развивающимися процессами, происходящими, как правило, не между отдельными частицами, а существующими в расплаве устойчивыми структурными образованиями (полианионными комплексами, содержащими от нескольких частиц до десятков или сотен) для которых необходимо учитывать ионно-ковалентный характер связей, определяющий особенности ближнего порядка, что требует существенного увеличения размера модельных систем до сотен тысяч частиц.

Большая кривизна потенциальных функций около минимума, а также дальнодействующий характер межчастичного взаимодействия при большом числе модельных частиц приводят к существенному увеличению объема вычислительных ресурсов и временных затрат на моделирование.

Фундаментальной проблемой метода молекулярной динамики является адекватное описание потенциала межчастичного взаимодействия. Практически все МД-исследования оксидных расплавов используют ионную аппроксимацию потенциала. В большинстве случаев параметры потенциальных функций определяются путем подгонки экспериментальных и модельных ФРР, что дает удовлетворительное согласие получающейся структуры с экспериментом. Тем не менее, при таком подходе кинетические коэффициенты переноса, угловые распределения, некоторые термодинамические параметры воспроизводятся с достаточно большой погрешностью. Кроме того, подгонка потенциальных параметров по экспериментальным данным противоречит понятию "моделирование из первых принципов", которое предполагает первоначальную независимость модели от эксперимента и отсутствие в модели подгоночных коэффициентов[7; 39; 83].

Реализация независимого подхода возможна при использовании квантово-химических методов для расчета потенциальных параметров. Подобным образом определялись параметры ионного потенциала в работах [70, 71]. Развивая этот подход, можно перейти к расчету потенциальных параметров на основе полуэмпирических квантово-химических методов и построить различные математические модели для компьютерного моделирования расплавов: ионную, ковалентную, ионно-ковалентную, что позволит исследовать влияние различных приближений для потенциала на комплекс свойств (энергетические, структурные, термодинамические, спектральные, транспортные), получаемых при молекулярно-динамическом моделировании.

Указанный подход реализуется в рамках информационно-исследовательской системы «Шлаковые расплавы», разработанной в рамках проекта РФФИ по направлению «Создание и развитие информационных, вычислительных и телекоммуникационных ресурсов для проведения фундаментальных исследований» (проект № 01-07-96506).

ИИС «Шлаковые расплавы» представляет собой интегрированную среду для получения, автоматизированной обработки и систематизации данных. При этом, используя новейшие достижения современной техники и телекоммуникаций, удастся более эффективно решить проблему прогнозирования физико-химических свойств оксидных расплавов, являющихся составной частью важнейших объектов металлургических систем.

В данной работе была поставлена цель разработки более реалистических математических моделей полимеризующихся оксидных расплавов для молекулярно-динамического моделирования, а также разработка программного комплекса по управлению распределенным моделированием и обработке результатов в режиме удаленного доступа.

Поставленная цель включает следующие задачи:

1. Разработать математическую модель для молекулярно-динамического моделирования с учетом особенностей многочастичных взаимодействий в расплавах с устойчивыми структурными образованиями (полианионными комплексами), характерными для полимеризующихся систем, реализующую метод набрасывания сетки ковалентных связей с использованием суперпозиционных многочастичных потенциалов, параметризованных на основе квантово-химических расчетов.

2. Для обеспечения возможности компьютерных экспериментов для систем большого размера (до 106 частиц) с целью получения физически достоверных результатов, разработать распределенный вариант моделирования с использованием технологий высокопроизводительных вычислений, существенно снижающий временные затраты на моделирование.

3. Разработать систему молекулярно-динамического моделирования в обобщенной ионно-ковалентной модели (МД-ИКМО), обеспечивающую проведение компьютерных экспериментов с полной системой моделей межчастичного взаимодействия, реализованных в информационно-исследовательской системе (ИИС) «Шлаковые расплавы»: ионной; ионно-ковалентной с учетом элементарных структурных группировок и мостиковых связей; ионно-ковалентной, с учетом влияния ближайшего окружения на взаимодействия внутри элементарных структурных группировок.

4. Для обеспечения хранения результатов компьютерных экспериментов молекулярно-динамического, статистико-геометрического моделирования осуществить концептуальное и логическое проектирование системы баз данных, провести физическую реализацию БД с использованием СУБД ORACLE.

5. Для управления информационными потоками распределенного компьютерного эксперимента разработать технологию информационного обмена данными между компонентами системы и реализовать ее в виде отдельной подсистемы, включающей ХМЬ-словарь, программу-адаптер

ХМЬ2БВ, совокупности трансляционных файлов.

6. Для реализации компьютерных экспериментов в режиме удаленного доступа в информационно-исследовательской системе (ИИС) «Шлаковые расплавы» разработать концепцию удаленного многопользовательского доступа, спроектировать структуру ^¥ЕВ-сайта, осуществить его физическую реализацию и интеграцию в ИИС.

7. Осуществить тестирование молекулярно-динамической системы, провести компьютерные эксперименты по молекулярно-динамическому моделированию оксидного расплава 8Ю2-М£0, сравнить полученные результаты с имеющимися экспериментальными данными.

Научную новизну работы определяют впервые полученные результаты, перечисленные ниже:

- разработана обобщенная ионно-ковалентная модель для молекулярно-динамического моделирования оксидных расплавов, включающая в себя ионную модель, ионно-ковалентную модель с учетом элементарных структурных группировок, ионно-ковалентную модель с учетом мостиковых связей, ионно-ковалентную модель с учетом влияния ближайшего окружения в полианионном комплексе;

- реализована система молекулярно-динамического моделирования в обобщенной ионно-ковалентной модели (МД-ИКМО), обеспечивающая проведение компьютерных экспериментов с полной системой моделей межчастичного взаимодействия, реализованных в информационноисследовательской системе (ИИС) «Шлаковые расплавы;

- разработана и интегрирована в ИИС система баз данных молекулярно-динамического моделирования, статистико-геометрического и квантово-химического моделирования;

- разработан Интернет-сайт «Шлаковые расплавы», обеспечивающий удаленное управление ходом компьютерного моделирования и удаленный доступ к результатам моделирования;

- разработана технология информационного обмена потоков данных и на ее основе создан действующий механизм взаимодействия компонентов информационно-исследовательской системы «Шлаковые расплавы»;

- проведен ряд компьютерных экспериментов молекулярно-динамическим методом в обобщенной ионно-ковалентной модели по изучению свойств системы 8Ю2 -М§0.

- в рамках созданного программного комплекса проведены компьютерные эксперименты по молекулярно-динамическому моделированию четырех составов оксидной системы 8Ю2 - М§0 (с содержанием 8Ю2: 100%, 65%, 30%, 0%), получены структурные характеристики ближнего порядка (парциальные функции радиального распределения, средние длины связей и углы между частицами, координационные числа), доли полианионных комплексов разной степени сложности, конфигурационное время жизни комплексов, доли кислорода различного типа, термодинамические параметры. Расхождение между результатами и экспериментальными данными-менее 10%.

Разработанная математическая модель межчастичных взаимодействий является существенным развитием метода молекулярно-динамического моделирования и расширяет его прогнозные возможности при моделировании полимеризующихся оксидных расплавов, для которых необходимо исследование особенностей наноструктуры.

Распределенная реализация молекулярно-динамического моделирования в обобщенной ионно-ковалентной модели позволяет увеличить размер моделируемой системы до 105 частиц, что принципиально влияет на возможности математического описания физико-химических явлений в оксидных расплавах, которые относятся к неоднородным системам с очень медленно развивающимися процессами.

Разработка комплекса программ для распределенного моделирования систем большой размерности и его интеграция в информационно-исследовательскую систему «Шлаковые расплавы» существенно расширяет возможности вычислительного эксперимента в физической химии оксидных расплавов и обеспечивает возможность оптимального использования доступных компьютерных ресурсов для прогнозирования структуры и физико-химических свойств.

Разработка и внедрение Интернет-сайта предоставляет широкому кругу исследователей возможности реализации компьютерных экспериментов и доступа к ресурсам ИИС в режиме удаленного доступа.

Результаты работы могут быть использованы в таких областях как компьютерное материаловедение, физическая химия расплавов, а также в металлургии, стекольной промышленности, ядерной энергетике.

Адекватность результатов обеспечивается приводимыми оценками точности численного решения дифференциальных уравнений движения, устойчивости модели (контроль энергии системы на каждом шаге моделирования: разница не более 1%); проверкой соответствия результатов моделирования данным натурных экспериментов (менее 10%).

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Тетерин, Сергей Александрович

4.3. Выводы

1. С целью подтверждения правильности выбранных решений при проектировании архитектуры системы был проведен ряд нагрузочных тестов на работу и взаимодействие подсистем ИИС. Анализ показал, что существуют два узких места при обмене данными: запрос уникального идентификатора для каждого нового кортежа данных, и объем оперативной памяти необходимой для обработки XML документа.

2. На основании результатов тестирования был принят ряд технологических решений, оптимизирующих работу при информационном обмене.

3. В качестве объекта исследования рассмотрена бинарная система SiCb-MgO, широко используемая в металлургическом производстве. Проведено комплексное компьютерное моделирование семи составов системы при температурах незначительно превышающих их температуры плавления.

4. Определены энергетические и структурные характеристики. В том числе: структурные параметры ближнего порядка (функции радиального распределения атомов, распределения координационных чисел, функции углового распределения, средние длины связей, координационные числа, углы между связями) и наноструктуры (выделены полианионы разной степени сложности, построены их функции распределения по характеристическим параметрам, определено время жизни полианионов).

5. Рассчитан ряд термодинамических свойств (теплоемкость, сжимаемость, коэффициенты расширения), определены характеристики полимеризованности системы при температурах, близких к температурам плавления.

Расхождение между модельными расчетами и данными натурного эксперимента составляет менее 10%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. С использованием теоретико-множественного подхода разработана обобщенная ионно-ковалентная модель для МД- моделирования полимеризую- щихся оксидных расплавов, учитывающая особенности межчастичных взаимодействий в системах с устойчивыми структурными группировками. Модель создана на основе полимерной теории и использует результаты полуэмпирических квантово-химических расчетов для параметризации потенциалов, что позволяет перейти на более реалистический уровень описания взаимодействий в модельной системе. Объединяет ионную модель, ионно-ковалентную модель с учетом элементарных структурных группировок, ионно-ковалентную модель с учетом влияния ближайшего окружения

2. Для исследования физических свойств и структурных характеристик многокомпонентных расплавов разработана система распределенного моделирования, включающая локальный и распределенный вариант приложения молекулярно-динамического моделирования в обобщенной ионно-ковалентной модели, обеспечивающая проведение компьютерных экспериментов для систем большого размера (до 105 частиц).

3. Разработана система баз данных по хранению и обработке результатов компьютерного эксперимента, включающего в себя данные молекулярно-динамического, статистико-геометрического и квантово-химического моделирования

4. С целью интеграции всех компонент ИИС «Шлаковые расплавы» и создания единого информационного пространства разработана подсистема информационного обмена данными. Для обеспечения корректности данных и механизмов преобразования информационных потоков разработан XML словарь данных информационно-исследовательской системы «Шлаковые расплавы».

5. Создан Интернет-сайт ИИС «Шлаковые расплавы» с построением на его основе системы управления компьютерным экспериментом и удаленным доступом к данным моделирования.

6. Проведен ряд нагрузочных тестов информационно-исследовательской системы «Шлаковые расплавы». Результаты тестирования показали: максимальное количество одновременно запущенных распределенных экспериментов равно пяти, при увеличении времени моделирования в 1.85 раза; загруженность сети (100 Мб/с) при этом менее 50%; время распределенного моделирования при использовании 10 компьютеров сократилось по сравнению с локальным вариантов в 6 раз; использование XML увеличивает время моделирования на 12.5% (количество частиц < 8 • 105) и до 25%(количество частиц > 8 • 105).

7. Для бинарной системы Si02-Mg0 проведены компьютерные эксперименты по молекулярно-динамическому моделированию в обобщенной ионно-ковалентной модели с учетом влияния на связь ближайшего окружения. Получены и проанализированы структурные и термодинамические парметры и процессы полимеризации семи составов шлаков Si02-Mg0 (с содержанием Si02 - 0%, 20%, 35%, 55%, 70%, 90%, 100%) при соответствующих температурах плавления от 1760 К до 3200 К. Вычислены структурные характеристики ближнего порядка (парциальные функции радиального распределения, средние длины связей и углы между частицами, координационные числа), доли полианионных комплексов с разным содержанием оксида-сеткообразователя, конфигурационное время жизни комплексов, доли кислорода различного типа.

Расхождение между модельными результатами и имеющимися экспериментальными данными-менее 10%.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Тетерин, Сергей Александрович, 2006 год

1. Атлас шлаков. Справ.изд. Пер.с нем./Под редакцией Куликова И.С., М:Металлургия, 1985,208с.

2. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. М.: Финансы и статистика, 1983. - 320 с.

3. Ашуров А.К., Евсеев A.M., Адхамов A.A. Расчет кинетических коэффициентов в молекулярно-кинетической модели жидкого аргона -ДАН СССР, 1975, т.220, № 2, с. 396-398.

4. Баженов A.M. Структура, тепло физические и транспортные свойства ионных расплавов и неидеальной плазмы. Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук, 1983, Свердловск, УПИ. - 110 с.

5. Балабаев Н. К., Гривцов А. Г., Шноль Э. Э. Численное моделирование движения линейной полимерной цепочки //Докл. АН СССР, 1975, Т.220, вып.5, с. 1096-1098.

6. Буркерт У., Эллинджер Н. Молекулярная механика: Пер.с англ,-М.Мир,1986, 364с.

7. Бурштейн К.Я., Шорыгин П.П. Квантовохимические расчеты в органической химии и иолекулярной спектроскопии.- М:. Наука, 1989.-с. 104.

8. Бусленко Н.П., Шрейдер Ю.А. Метод статистических испытаний Монте Карло и его реализация в цифровых машинах. Физматгиз, 1961.

9. Бухтояров О.И., Курлов С.П., Лепинских Б.М. Прогнозирование структуры и термодинамических свойств расплавов системы Ca0-Si02 методом Монте-Карло.- Известия ВУЗов. Черная металлургия, 1985, № 11, с. 1-4.

10. Бухтояров О.И., Школьник Я., Смирнов Л., Курлов С.П. Расчет теплоты смешения и структурных группировок в расплавах системы Са0-А1203-Si02 методом Монте-Карло / Расплавы, 1987, т. 1, № 6, с. 45-49.

11. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. М.: Конкорд, 1992

12. Ватолин Н. А., Пастухов Э. А. Дифракционные исследования высокотемпературных расплавов.- М.: Наука, 1980.- 189 с.

13. Вигерс К. Разработка требований к программному обеспечению/Пер. с англ.- М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция»,2004.-576с.:ил.

14. Волков С.В., Грищенко С.Ф., Делимарский Ю.К. Координационная химия солевых расплавов. -Киев: Наукова думка, 1977. -323с.

15. Воронова Л.И., Бухтояров О.И. Прогнозирование физико-химических свойств борного ангидрида методом молекулярной динамики.- Физика и химия стекла, 1987, т.13, N 6, с.818-823.

16. Воронова Л.И., Бухтояров О.И., Лепинских Б.М. Исследование жидкой пятиокиси ванадия молекулярно-динамическим методом / Физика и химия стекла, 1987, т.13, N 2, с.287-290

17. Воронова Л.И., Бухтояров О.И., Лепинских Б.М. Моделирование структуры и термодинамических свойств жидкого кремнезема методом молекулярной динамики. Известия ВУЗов. Черная металлургия, 1987, №5, с.5-9.

18. Воронова Л.И., Бухтояров О.И., Лепинских Б.М., Курлов С.П. Потенциалы межчастичного взаимодействия в системах металл-кислород. Физика и химия стекла, 1987, т.13, №16, сЛ 12-115.

19. Воронова Л.И., Трофимова Л.А. О возможностях параметризации потенциальных функций на основе MNDO-данных // Известия Челябинского научного центра УрО РАН, 2004.№4. С.55-65.( http://www.csc.ac.ru/news/

20. Г.Берд. Молекулярная газовая динамика. М.:Мир, 1981

21. Гилуа М.М. Множественная модель данных в информационных системах. М.: Наука, 1992.

22. Грейвс, Марк. Проектирование баз данных на основе XML.: Пер. с англ.-М.: Издательский дом «Вильяме»,2002.-640с.:ил.-Парал.тит.англ.

23. Гулд X., Тобочник Я. Компьютерное моделирование в физике. -М.:«Мир», 1990.- 395 с.

24. Гусев А.И. Распределенное моделирование конденсированных систем большой размерности в физической химии оксидных расплавов. -Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук, 2004, С.-Петербург, РГПУ им. А.И.Герцена. 162 с.

25. Дашевский В.Г. Конформационный анализ макромолекул -М.:Наука, 1987, 290 с.

26. Дейт К. Введение в системы баз данных //6-издание. Киев: Диалектика, 1998.- 784 с.

27. Дейт К. Руководство по реляционной СУБД DB2. М.: Финансы и статистика, 1988. - 320 с.

28. Денисов В.М., Пастухов Э.А., Ченцов В.П. и др. Расплавы металлургии полупроводников: строение и физико-химические свойства. М.: Наука, 1991,320 с

29. Ермаков С.Н., Михайлов Г.А. Курс статистического моделирования. М.:Наука. 1976

30. Есин O.A. К расчету активности кремнезема по полимерной модели. В сб.: Физико-химические исследования металлургических процессов. Свердловск: изд-во Уральского политехнического института, 1975, вып. 3, с. 19-35.

31. Есин O.A. Уравнения полимерной модели расплавленных силикатов в приближении регулярных растворов. -ЖФХ, 1974, т. 48, вып. 8, с. 21082110.

32. Есин O.A. Электрическая природа жидких шлаков.- Свердловск: изд-во Уральского политехнического института, 1946. 48 с

33. Есин O.A., Гельд П.В. Физическая химия пирометаллургических процессов. М.: Металлургия, 1966, 704с.

34. Зеленер Б.В., Норманн Г.Э., Филинов B.C. Теория возмущений и псевдопотенциал в статистической термодинамике. М.:Наука, 1981. -187с.

35. Калиниченко JI. А., Когаловский М.Р. Стандарты OMG: язык определения интерфейсов IDL в архитектуре CORBA., 1996, СУБД, №2.

36. Кларк Т. Компьютерная химия: Пер. с англ.-М.: Мир, 1990.-383 с.

37. Кожеуров В. А. Активность кремнозема в расплавах системы CaO-SiO?. Известия ВУЗов. Черная металлургия, 1959, № 3, с. 9-12.

38. Кожеуров В. А. К термодинамике основных металлургических шлаков. -ЖФХ, 1949, т. 22, вып. 4, с. 484-496.

39. Кожеуров В. А. О способе учета ближнего порядка в растворах. ЖФХ, 1952, т. 26, вып. 4, с. 479-483.

40. Кожеуров В. А. Термодинамика металлургических шлаков. -Свердловск: Металлургиздат, 1965. 164 с.

41. Кузнецов С.Д. Введение в системы управления базами данных //СУБД. -1995. №1,2,3,4, 1996. - №1,2,3,4,5.

42. Купряков Ю.П. Шлаки медеплавильного производства и их переработка. М.: Металлургия, 1987, 200с.

43. Лагарьков А.Н., Сергеев В. М. Метод молекулярной динамики встатистической физике УФН. 1978. т.125 , вып.З, с. 409-448.

44. Лагарьков А.Н., Сергеев В. М. Метод молекулярной динамики в статистической физике УФН. 1978. т.125 , вып.З, с. 409-448

45. Момчев В.П. Компьютерное моделирование структуры и свойств некоторых жидких и аморфных металлов и сплавов на основе Fe, Ag и Ni диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук, М.:,МИСИС, 1994, 152с

46. Полухин A.B., Ухов В.Ф., Дзугутов М.М. Компьютерное моделирование динамики и структуры жидких металлов.- М.: Наука, 1981. 323 с.

47. Полухин В. А., Ватолин Н. А. Моделирование аморфных металлов.- М.: Наука, 1985,- 288 с.

48. Пуха IO.CORBA/IIOP и Java RMI. Основные возможности в сравнении.

49. Роусон Г. Неорганические стеклообразующие системы. М.: Мир, 1970, 302 с.

50. Самарин A.M., Шварцман Л. А., Темкин М.И. Распределение серы между металлом и шлаком с точки зрения ионной природы шлаков.-ЖФХ, 1946, т. 20, вып 1, с. 111-123.

51. Сименихин В.И., Сорокин И.Д., Юрков И.Ф., Сидоров Л.н. Масс-спектральное термодинамическое исследование расплавов системы РЬО-Zn0-B203.- Физика и химия стекла, 1987, т. 13, № 5, с. 672-6765 5. Системы управления базами данных//№04 1997

52. Слетер Дж. Методы самосогласованного поля для молекул и твердых тел. М.:Мир, 1978,356 с.

53. Соболь И.М. Численные методы Монте Карло. М.:Наука. 1973.

54. Спецификация SGML-XML http://www.w3.org/TR7NOTE-sgml-xml

55. Спецификация XML 1.0 http://www.w3.org/TR/1998/REC-xml-19980210

56. Спецификация XSL 1.0 http://www.w3.org/TR/1998/WD-xsl-19980818

57. Срывалин И.Т., Есин O.A. Применение квазихимического метода к жидким железокремниевым сплавам. Известия ВУЗов, Черная металлургия, 1963, № 5, с. 5-9.

58. Строение расплавленных солей. М.:Мир, 1966. - 431с.

59. Темкин М.И. Смеси расплавленных солей как ионные растворы. ЖФХ, 1946, т. 20, вып. 1, с. 105-110.

60. Трофимова Л.А., Воронова Л.И. Построение потенциальных кривых Si-Омоет с учетом ближайшего окружения методом MNDO в системе Si-0-B// Известия Челябинского научного центра УрО РАН, 2005.№2. С.24-29. (http://www.csc.ac.ru/news/)

61. Тэн Э.А. Математическое моделирование сильновзаимодействующих систем методом молекулярной динамики.- Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук, 2005, С.-Петербург, РГПУ им. А.И.Герцена. 145 с.

62. Ульман Д. Основы систем баз данных. М.: Финансы и статистика, 1983.- 334 с.

63. Френкель Я.И. Кинетическая теория жидкостей. -Л.: Наука, 1975. -592с

64. Хеерман Д.В. Методы компьютерного эксперимента в теоретической физике: Пер. с англ./Под ред. С.А, Ахманова. -М.: Наука. Гл.ред. физмат. лит., 1990.-176 с.

65. Хокни Р. Методы расчета потенциала и их предложения,- В кн.: Вычислительные методы в физике плазмы, под ред. Б.Олдера, С. Фернбаха и М. Ротенбергаю- М.: Мир, 1974, с. 143.

66. Хокни Р., Иствуд Дж. Численное моделирование методом частиц М.: Мир, 1987. - 638 с.

67. Цимбал А. Многозвенные системы, MIDAS новые веяния в клиент/серверных технологиях // Interface Ltd.: http://www.interface.ru/rtcs/cs014b09.htm

68. Что нового в SQL Server 2005. Обзор возможностей MS SQL 2005. http://www.microsoft.com/Rus/Sql/ProdInfo/Features/whats-new-in-SQL-Server2005.mspx

69. Шайтан К.В., Сарайкин С.С. Молекулярная динамика. http://www.moldyn.ru\library\md\DEF AULT.HTM.

70. Шенк Г. Физико-химия металлургических процессов. Ч. 2. Производство стали. К.: ГНТИУ, 1936. - 306 с.

71. Юхновский И.Р., Головко М.Ф. Статистическая теория классических равновесных систем. Киев: Наукова думка, 1980. 372с

72. Янушко А., Петрушенко С., Семейство архитектур клиент-сервер. Преимущества и недостатки. // 1998, Банковские Технологии, №8

73. Яценко Д. В. Основы клиент-серверных архитектур // ITX Community: http://www.itx.ru/info/mchains.htm

74. Alder В. J., Wainwright Т. Е. Studies in Molecular Dynamics. I. General Method // J. Chem. Phys., 1959, Vol.31, N 2, p.459-466

75. Angell C.A., Clarke J.H.R., Woodcock L.V. Interaction potentials and glass formation: a survey of computer experiments Adv.Chem.Phys., 1981, V.48, p.397-453.

76. Binkley J.S., Whiteside R.A., Hariharan P.C., Seeger R., Pople J.A., Hehre W,J, Newton M.D. QCPE Program No.368.

77. Binkley J.S., Whiteside R.A., Raghavachari K., Seeger R., DeFrees D.J., Schlegel H.B., Frisch M.J, Pople J.A, Kahn L.R. GAUSSUAN82 Release A, Carnegie-Mellon University, Pittsburg, 1982

78. Bockris I.O'M., e. a. The electrical conductivity of silicate melts: systems containing Ca, Mn and Al. Dick. Farad. Soc., 1948. v. 6, p. 265-274.

79. Bockris I.O'M., Lome D.S. Viskosity and the structures of molten silicates.

80. Proc. Roy. Soc., Ser. A, 1954, v. 26, No 1167, p. 813-833.

81. Borgianni C., Granati P. Monte-Carlo calculations of ionic structure in silicate and alumino-silicate melts.- Met. Trans. B, 1979 v. 108, No. 1, p. 2125.

82. Brooks,Frederick P.Jr., No silver bullet: Essence and Accidents of Software Engineering. Computer, 1987, № 20

83. Buneman, 0. Time-reversible difference procedures, J. Comput. Phys., vol. 1, pp. 517-537.

84. Car R., Parrinello M. Unified approach for molecular dynamics and density -functional theory. -Phys.Re v.Lett., v.55, 1985, p.2471-2474.

85. Charette,Robert N. Application Strategies for Risk Analysis. New York:McGraw-Hill. 1990.

86. Cocoon 2.1. http://cocoon.apache.org

87. Codd E.F. A data base sublanguage founded on the relational calculus //Proc. ACM-SIGFIDET/ 1971. - Workshop, San Diego, Calif., Nov. P.35-68.

88. Codd E.F. Further Normalization of the Data base Relational Model //Data Base Systems.- N.J.: Prentice-Hall, 1972. P.33-64.

89. Codd E.F. Normalized Data Base Structure: A Brief Tutorial //Proc. of 1971 ACM-SIGFIDET Workshop on Data Description, Access and Control.- N.-Y.: ACM. 1971,-P.l-17.

90. Codd, E.F. "Normalized Data Base Structure: A Brief Tutorial." Proc. 1971 ACM SIGFIDET Workshop on Data Description, Access, and Control, San Diego, Calif. (November 11th-12th, 1971).

91. Cournoyer M. E. Jorgensen W. L. An improved intermolecular junction for simulations of liquid hybroben fluoride.- Molecular Physics, 1984, v. 51, No. I, p. 119-132.

92. Davis, Alan M. Software Requiremen: Object,Function and States. Englewood Cliffs,NJ:Prentice Hall PTR. 1993

93. Dewar M.J.S., Thiel W. Ground States of Molecules. 38. The MNDO Method. Approximations and Parameters. //J.Am.Chem.Soc., 1977, v.99, N 15, p.4899-4907.

94. Dewar M.J.S., Zoebisch E.G., Healy E.F. et al. AMI: a new general purpose quantum mechanical molecular model // J. Am. Chem. Soc.-1985.-V. 107., № 15.-P. 3902-3909.

95. Document Object Model (DOM) Level 1 Specification -http://www.w3 .org/TR/1998/REC-DOM-Level-1-19981001

96. Ewald P, Ann. Phys. 64 (1921)253.

97. Fumi, F. G., and M. P. Tosi. Ionic Sizes and born repulsion parameters in the NaCl type alkali halides -1.- J. Phys. Chem. Solids, 1964, vol. 25, pp. 31-43.

98. Gaskell D. R. Activities and free energies of mixing in binary silicate melts.-Met. Trans., 1977, v. 88, No. l,p. 131-135

99. George Fishman Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications,-Springer, 2003.698p

100. Greengard L., The Rapid Evaluation of Potential Fields in Particle Systems (MIT Press, Cambridge, MA. 1988).

101. Hansen, J. P., and I. R. McDonald. Statistical Mechanias of dense ionized matter. IV. Density and charge fluctuations in a simple molten salt.- Phys. Rev., ser. A, 1975, vol. 11, pp. 2111-2123.

102. Hehre W.J.,Radom L., Schleyer P., Pople J.A Ab Initio Molecular Orbital Theory // Wiley-Intersience, New-York, 1985.

103. Informix Dynamic Server, http://www-306.ibm.com/software/data/informix

104. Introduction to Java RMI. http://java.sun.com/products/jdk/rmi/

105. Lewis J. W. E., Singer K., Woodcock L. V. Thermodynamic and structural properties of liquid ionoc salt obtained by Monte-Carlo computation.- J. Chem. Soc., Faraday II, 1975, v. 71, pp. 301-312.

106. Mansfield M. L. Monte-Carlo Studies of polumers chain dimension in the melt.- J. Chem. Phys., 1982, v.77, No. 3, p. 1554-1559

107. Masson C. R. An approach to the problem of ionic distribution in lequid silicates.- Proc. Roy. Soc. A, 1965, v. 287, No. 1409, p. 210-221.

108. Masson C. R. Ionic equilibria in liquid silicates.- J. Amer. Cer. Soc., 1968, v. 51, No. 3, p. 134-143.

109. Metropolis N., Ulam S., The Monte Carlo method, J. Amer. statistical assoc., 1949, 44, N247,335-341.

110. Mitra S.K. Molecular dynamics simulation of silicon dioxide glass. -Phyl.Mag., B, 1982, v.45,N5, p.529-548.

111. Mitra S.K., Amini M., Fincham D., Hockney R.W. Molecular dynamics simulation of silicon dioxide glass. Phyl. Mag. B, 1981, v.43, №.2, p.365-372.

112. Morikawa H., Miyake M., Iwai S. Structural analysis of moten V2O5.- J. Chem. Soc. Trans., 1981, v. 77, p. 361-367.

113. Neal Ford. The Art of Web Development. Greenwich,Conn.Manning Publications,2004 627 pg.

114. Newman M, Barkema G. T. Monte Carlo Methods in Statistical Physics.-Oxford University Pres. 1999.-496p

115. Oracle Database lOg. Enterprise-class perfomance, scalability, relability.http.7/www.oracle.com/database/EnterpriseEdition.html125.0rfali R., Harkey D., Edwards J., The Essential Distributed Object. John Wiley&Sons, Inc., 1996.

116. Parrinello, M., and M.P. Tosi. Structure and dynamics of simple ionic liquids. Riv. Nuovo Cimento, ser. 3, 1979, vol. 2, No. 6, pp. 1-69.

117. Perram J., Petersen H., and Leeuw S. De, Mol. Phys. 65 (1988) 875.

118. Pople J.A., Beveridge D.L., Approximate Moleculsr Orbital Theory // McGraw-Hill, New York, 1970

119. Rahman A., Fowler R. H., Narten A.H. Structure and motion in liquid BeF2, LiBeF3 and LiF from molecular dynamics calculations.- J. Chem. Phys., 1972, vol.57, pp. 3010-3011

120. Rahman A., Mandell M.J., McTague J.P. Molecular dynamics study of an amorphous Lennard-Jones system at low temperature. J.Chem.Phys.,1976, v.64, N 4, p.1564-1568.

121. Sangster M.J.L., Dixon M. Interionic potentials in alkali halides and their use similation of molten salts. Adv. Phys., 1976, v.25, N3, p.247 - 342.

122. Schmidt K., Lee M, J. Stat. Phys. 63 (1991) 1223

123. Selloni A., Carnevali P., Car R., Parrinello M. Localization, hopping and diffusion of electrons in molten salts. Phys.rev.lett., v.59, 1987, p.823-826.

124. Soules T.F. Molecular dynamics calculations of glass structure and diffusion in glass J. Non-Cryst. Solids, 1982, V.49, N 1-3, p.29-52.

125. Stewart J.J.P. Optimization of parameters for semiempirical methods II.

126. Applicatios // J. Comput. Chem.-1989.-V. 10., № 2.-P. 221-264.

127. Takagi., Ohno H. Igarashi K. et.al. X-ray diffraction analysis of the Pb0-Si02 system in the glassi and the molten state.- Trans Jap.Inst.Metals, 1985, v. 26, N. 7, p. 451-461.

128. Thiel W. The MNDOC Method, a Correlated Version of the MNDO Model -J.Am.Chem.Soc, 1981, v.103, p.1413-1420

129. Vashishta P., Kalia R.K. Electron transport in disordered systems: A nonequilibrium quantum-molecular-dynamics approach. Phys.Rev.B, v.43, no.13, 1991, p.10928-10932.

130. Verlet, L. Computer experiments on classical fluids. I. Thermodynamic properties of Lennard-Jones molecules.- Phys. Rev., 1967, vol. 159, pp 98-103.

131. Zh Zhang John.Theory and Application of Quantum Molecular Dynamics.-World Scientific. 1997.-384p