復雜體系構建
關注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-04
復雜體系構建的實例教程
之前本公眾號介紹過GROMACS中膜蛋白體系的構建。按照官方的介紹，通過將磷脂構象盒力場準備好，然后在模擬盒子內(nèi)進行磷脂的組裝，最后將蛋白嵌入在磷脂膜內(nèi)。上述步驟雖然可以較為準確的構建模擬體系，但是并不方便調(diào)整，例如磷脂多樣性的選擇以及膜蛋白在膜內(nèi)的位置和角度。本次向大家介紹一種方便的體系構建方法：利用CHARMM-GUI工具構建。
首先可以打開在線網(wǎng)站(https://charmm-gui.org/ )，找到輸入生成選項以及膜的構建選項。這里我們可以看到可以構建純磷脂膜體系，也可以構建膜蛋白-膜復合體系。在此我們以較為復雜的膜蛋白體系為例。
通過直接輸入蛋白的PDB ID。該網(wǎng)站就可以幫我們搜索到需要的蛋白
蛋白選擇之后，我們還可以選擇蛋白在膜內(nèi)的的旋轉(zhuǎn)角度和平移方向及距離。
點擊下一步驟之后，我們可以看到磷脂類型的選項。該工具可以非常方便的選擇不同比例的磷脂類型。在此選擇上下層膜都為50%的DOPC和50%的POPC。確定體系大小并點擊顯示體系信息之后，我們可以明確看到磷脂雙層膜的組成成分和數(shù)量。并進一步選擇體系中的離子濃度和類型。
在構建過程中，我們可以預覽體系構型，并根據(jù)實際情況進行位置和角度的調(diào)整。該工具另外一個非常方便的地方在于可以很好的產(chǎn)生對應的力場，不需要自己去繁瑣的改動和增加。在此我們可以選擇力場類型，模擬軟件，溫度和系綜等細節(jié)信息。
最后我們可以查看此工具生成的mdp文件、立場文件、構型等文件。確認無誤之后便可以進行類似于之前介紹過的模擬。在此需要注意，此處存在多個預平衡文件，因為膜蛋白體系比較復雜，所以需要逐漸對體系進項平衡，保持模擬穩(wěn)定性。
展開 之前，本公眾號介紹過一系列體系的模擬以及gromacs的使用辦法和教程。本次，將為大家介紹一種進階版的模型構建方法。
在之前的介紹中，我們了解到可以通過insert-molecules和editconf等命令構建模擬初始體系。例如構建一個大小為5 nm的盒子并添加指定數(shù)目的溶劑分子，溶劑分子在盒子內(nèi)隨機分布：
gmx insert-molecules -ci AAA.gro -nmol 1000 -box 5 5 5 -o box.gro
但是如果需要對這個體系進行指定操作，例如不是隨機分布而是有規(guī)律的排列，此時可以用到genconf命令，對溶劑或者溶質(zhì)分子進行指定的操作：
gmx genconf -f AAA.gro -nbox 8 8 8 -o box.gro
在這個命令中，我們對分子進行了定向排布，各方向上排列8個，呈陣列狀。
除此之外，目前還會經(jīng)常遇到的問題是兩相體系的構建比如水油界面等體系。此時就需要進行兩相分開。對于初學者或者沒有一定編程能力的同學而言，這種體系較為復雜，不過我們還是可以轉(zhuǎn)換思路，通過gromacs的指令進行操作。
展開 中國有全球最大的交通路網(wǎng)、最大的人口基數(shù)，中國的實際交通狀況紛繁復雜，適用于中國環(huán)境的駕駛場景數(shù)據(jù)更需要從真實世界數(shù)據(jù)出發(fā)，建立豐富和全面的駕駛場景庫，從而解決智能駕駛面臨的長尾問題。從企業(yè)側(cè)及行業(yè)側(cè)的迫切需求及海量數(shù)據(jù)的實踐應用出發(fā)，智能駕駛泛場景數(shù)據(jù)體系的建立迫在眉睫。
中汽數(shù)據(jù)有限公司（以下簡稱“中汽數(shù)據(jù)”）圍繞智能駕駛泛場景的應用與推廣，聚焦行業(yè)共性難題，從數(shù)據(jù)、場景、標準、評價多個維度展開研究及實踐，完成智能駕駛泛場景數(shù)據(jù)體系架構構建、跨仿真器通用場景數(shù)據(jù)驅(qū)動引擎工具鏈開發(fā)，并以標準及白皮書等形式面向國際持續(xù)輸出“中國經(jīng)驗”，全方位促進智能駕駛技術研發(fā)落地。2022年3月4日，中汽數(shù)據(jù)面向全行業(yè)發(fā)布“智能駕駛場景數(shù)據(jù)體系”系列成果。
成果一：首次發(fā)布面向智能駕駛的泛場景數(shù)據(jù)體系架構
相對于傳統(tǒng)的“場景”概念，“泛場景”的概念是從基礎數(shù)據(jù)拓展到了業(yè)務應用，從智能駕駛系統(tǒng)核心安全理念出發(fā)，覆蓋智能駕駛?cè)芷趹梅懂牎Ｆ渲校簣鼍皵?shù)據(jù)不僅支持智駕系統(tǒng)研發(fā)及驗證，而且貫穿從設計、研發(fā)、驗證，并將場景延續(xù)到智能駕駛多個上下游領域，支持智能網(wǎng)聯(lián)汽車全生命周期生產(chǎn)研發(fā)。
中汽數(shù)據(jù)發(fā)布的“面向智能駕駛的泛場景數(shù)據(jù)體系架構”，是以基礎數(shù)據(jù)及行業(yè)需求為出發(fā)點，通過場景環(huán)境數(shù)據(jù)、車輛信息及駕駛?cè)藛T信息等數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)融合及數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)處理，打造包含功能場景庫、測試用例庫及訓練數(shù)據(jù)集的基礎場景庫，完善并豐富智能駕駛場景的現(xiàn)有理論。與傳統(tǒng)場景數(shù)據(jù)架構單純側(cè)重面向功能驗證不同，泛場景數(shù)據(jù)體系架構延伸到企業(yè)研發(fā)、行業(yè)管理及全業(yè)務應用領域，提出從設計、準入、研發(fā)到測試、驗證評價、再到制造、使用、應用的完整技術服務體系，實現(xiàn)企業(yè)與行業(yè)的優(yōu)勢互補。
展開 針對這些電廠普遍存在的問題，云酷科技從三個維度入手來搭建智慧安全體系：基于三維可視化的人員定位管控、設備監(jiān)控以及作業(yè)安全管控，分別對應人員安全、設備安全及作業(yè)安全。
人員安全：人員定位管控
人員安全是所有安全工作的前提，所有的安全工作都應以人為本。通過高精度UWB定位技術與虛擬現(xiàn)實技術、大數(shù)據(jù)分析、圖像識別以及人臉識別技術的融合，配合以三維模型的視覺輸出，實現(xiàn)動態(tài)的生產(chǎn)設備信息、人員基本信息、人員位置信息、生產(chǎn)作業(yè)信息全面監(jiān)控，做到人員安全的智慧化管理。
設備安全：鍋爐防磨防爆管控
云酷科技用信息技術賦能鍋爐防磨防爆傳統(tǒng)管理業(yè)務，通過三維可視化平臺，利用日常運行與檢查過程中的各類數(shù)據(jù)，為運行、檢修人員的設備狀態(tài)監(jiān)控、劣化趨勢評估、防護措施選取、檢修工作安排等工作提供便捷的輔助工具，實現(xiàn)變被動應對為主動干預。
作業(yè)安全：安全全過程管控
安全全過程管控平臺通過動態(tài)標準安措庫、電子化風控庫等信息手段，形成涵蓋標準庫維護、現(xiàn)場作業(yè)風控學習、現(xiàn)場風控考試、現(xiàn)場安全痕跡記錄、事故分析與追溯等全閉環(huán)的安全管控體系，有效解決現(xiàn)場安全風險識別、現(xiàn)場作業(yè)安全執(zhí)行監(jiān)督以及安全管理責任劃分與追溯的管理目標，使外委人員的安全管理落到實處、變被動安全為主動安全。
智慧電廠概念寬泛，要想建成真正意義上的全面智慧電廠，不論是對電廠還是服務商來說，都還有很長的路要走。新技術的快速發(fā)展逐漸讓這條道路變得越來越寬也越來越短，例如5G技術、云計算技術等都已在智慧電廠建設中展露頭角，相信在不遠的將來，所有的電廠都會變成更高效、更環(huán)保、更安全的智慧電廠。
展開 通過大規(guī)模蒙特卡洛仿真，評估系統(tǒng)在這些隨機擾動下的性能表現(xiàn)，并以統(tǒng)計指標（如失效概率、置信區(qū)間）來衡量驗證結果的置信度
04 構建持續(xù)迭代的可驗證仿真體系
實現(xiàn)高置信度的自動駕駛仿真并非一蹴而就的技術集成，而是一個持續(xù)迭代、系統(tǒng)化的工程過程。它要求我們從物理第一性原理出發(fā)，深刻理解每一個環(huán)節(jié)的誤差來源，并為之設計可量化的驗證指標和標準化的閉環(huán)驗證流程。
本文提出的“三大挑戰(zhàn)”與“三大技術路徑”框架，旨在將抽象的“置信度”概念，分解為一系列具體的、可執(zhí)行的工程任務。通過對傳感器、靜態(tài)場景和動態(tài)場景進行分層驗證與模型對齊，我們可以逐步縮小仿真與現(xiàn)實之間的差距，最終構建一個物理可信、數(shù)據(jù)可依、工程可用的高置信度仿真驗證體系。只有這樣的體系，才能真正成為加速自動駕駛技術安全落地、提升研發(fā)效率的核心驅(qū)動力。
基于物理級的傳感器模型、高精度的自研渲染引擎與 GS 場景重建技術，aiSim 能夠精準還原真實傳感器輸入和復雜道路環(huán)境，并通過自適應場景泛化能力實現(xiàn)對不同城市、天氣與光照條件的穩(wěn)定遷移。依托這套可驗證的物理一致性框架，aiSim 有效縮小了仿真與現(xiàn)實之間的差距，構建了可工程落地的高置信度仿真體系。
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復雜體系構建的最新內(nèi)容
在橡膠制品（如密封件、輪胎、減震器）的開發(fā)中，高精度仿真已成為優(yōu)化設計、預測耐久性的核心環(huán)節(jié)。仿真結果的可靠性，根本上取決于輸入材料模型的準確性。
當前行業(yè)普遍的痛點在于：傳統(tǒng)的標準測試數(shù)據(jù)，無法充分表征橡膠在實際復雜工況下的非線性、時間相關與疲勞損傷行為，導致仿真與實物性能存在顯著偏差。
為實現(xiàn)仿真驅(qū)動設計，關鍵在于構建一個精準、完備的材料參數(shù)體系。這要求測試方案必須超越基礎力學性能范疇
01 引言
隨著自動駕駛功能復雜度的指數(shù)級增長，單純依賴道路測試進行驗證的成本高昂、周期漫長且無法窮盡所有可能的邊緣場景。仿真測試因此成為研發(fā)流程中不可或缺的一環(huán)，它能夠以低成本、高效率的方式大規(guī)模生成和復現(xiàn)高風險的“邊緣案例”與“關鍵場景”，從而加速算法的迭代與驗證。
然而，仿真的價值完全取決于其結果的置信度。一個高置信度的仿真平臺，其輸出應在統(tǒng)計意義上與真實世界的傳感器數(shù)據(jù)、車輛行為和環(huán)境交互保持一致
聚四氟乙烯（PTFE）作為一種典型的高分子材料，憑借其卓越的耐腐蝕性、低摩擦因數(shù)和化學穩(wěn)定性，經(jīng)常作為往復液壓密封件使用。
然而，由于其長期處于承載條件下，故產(chǎn)生的壓縮蠕變會引起尺寸的變化，發(fā)生密封件根部擠壓損壞現(xiàn)象，在密封系統(tǒng)中影響密封性能。壓縮蠕變和磨損均會引起PTFE材料尺寸的變化，因此，深入研究 PTFE 的壓縮蠕變機理，建立科學的檢測方法，對提升 PTFE 制品的工程可靠性具有重要意義
隨著光伏電站規(guī)模的不斷擴大和復雜度的提高，傳統(tǒng)的運維和管理方式已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代光伏電站的需求。光伏智慧運維系統(tǒng)應運而生，構建高質(zhì)量管理體系。
一、光伏智慧運維系統(tǒng)的原理
主要包括能源監(jiān)測與數(shù)據(jù)采集、智能控制與優(yōu)化調(diào)度、信息化平臺與運維管理。
首先通過安裝在光伏電站上的監(jiān)測設備，可以實時采集光伏發(fā)電系統(tǒng)的各項數(shù)據(jù)，包括電壓、電流、功率和溫度等。這些數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)技術傳輸?shù)皆破脚_
Gromacs是目前廣泛使用的分子模擬軟件，其在生物、材料等領域的模擬表現(xiàn)出較為突出的優(yōu)勢。之前，本公眾號介紹過一系列體系的模擬以及gromacs的使用辦法和教程。本次，將為大家介紹一種進階版的模型構建方法。
在之前的介紹中，我們了解到可以通過insert-molecules和editconf等命令構建模擬初始體系。例如構建一個大小為5 nm的盒子并添加指定數(shù)目的溶劑分子，溶劑分子在盒子內(nèi)隨機分布
之前本公眾號介紹過GROMACS中膜蛋白體系的構建。按照官方的介紹，通過將磷脂構象盒力場準備好，然后在模擬盒子內(nèi)進行磷脂的組裝，最后將蛋白嵌入在磷脂膜內(nèi)。上述步驟雖然可以較為準確的構建模擬體系，但是并不方便調(diào)整，例如磷脂多樣性的選擇以及膜蛋白在膜內(nèi)的位置和角度。本次向大家介紹一種方便的體系構建方法：利用CHARMM-GUI工具構建。
首先可以打開在線網(wǎng)站(https://
智能駕駛是中國未來十年科技發(fā)展面臨的最重要的機遇之一。駕駛場景數(shù)據(jù)是智能駕駛技術產(chǎn)品研發(fā)、測試驗證及落地應用的關鍵基礎數(shù)據(jù)。中國有全球最大的交通路網(wǎng)、最大的人口基數(shù)，中國的實際交通狀況紛繁復雜，適用于中國環(huán)境的駕駛場景數(shù)據(jù)更需要從真實世界數(shù)據(jù)出發(fā)，建立豐富和全面的駕駛場景庫，從而解決智能駕駛面臨的長尾問題。從企業(yè)側(cè)及行業(yè)側(cè)的迫切需求及海量數(shù)據(jù)的實踐應用出發(fā)，智能駕駛泛場景數(shù)據(jù)體系的建立迫在眉睫
1月24日，“仿真大講堂”第1期線上公益講座成功舉辦，本期報告題目為“復雜系統(tǒng)體系的建模與仿真—系統(tǒng)工程與仿真的融合”，由中國仿真學會制造系統(tǒng)仿真專業(yè)委員會主任委員、航天科工集團先進制造專家組副組長、復雜產(chǎn)品智能制造系統(tǒng)技術國家重點實驗室總技術負責人、“仿真大講堂”特邀專家朱文海老師主講。
在一個半小時時間里，朱文海老師圍繞“復雜系統(tǒng)體系的建模與仿真-系統(tǒng)工程與仿真的融合
水凝膠電解質(zhì)基柔性鋅離子混合電容器（ZIHCs）由于其集成了鋅電池和電容器的互補優(yōu)勢，正逐漸成為一種新興的、極具潛力的儲能設備。然而，鋅離子混合電容器仍面臨著能量密度和循環(huán)壽命之間失衡和鋅負極枝結晶的問題。與此同時，如何實現(xiàn)高性能的水凝膠電解質(zhì)仍然存在一些挑戰(zhàn)：1）繁瑣的制備過程，需要長時間的高溫加熱（60-90 °C，
螺旋是自然界中普遍存在的一類精美且有序的結構實體。研究分子的螺旋自組裝不僅能夠助力我們理解天然手性的形成，也為我們制備手性傳感器、手性催化劑、手性光學器件提供有效方法。然而，目前大多數(shù)通過自下而上構建螺旋型組裝形態(tài)的報道都是采用傳統(tǒng)后組裝的方法，即將分子合成和分子組裝的過程從時間尺度上隔離開
