LAMMPS 能量体积曲线与平衡晶格

本文使用鸢算科技集群 LAMMPS 30 Sep 2026 的真实计算。下载输入、参考轨迹、分析脚本与数据图（约 72.5 MB），解压后进入 lammps-examples。cases 保存参考结果，inputs 保存干净输入，使用 new-case.py 创建自己的计算副本。

要完成什么#

在 7 个晶格常数下分别计算同一 FCC 镍的能量，构成 E–V 曲线。每个点保持晶胞固定，只优化内部坐标；如果每个点都使用 box/relax，所有点会回到同一个平衡体积，无法得到扫描曲线。

图中按每原子体积和每原子能量比较，用局部二次式拟合最低点并估算体模量。这个拟合是教学近似，不等同于经过范围和模型检验的 Birch–Murnaghan 状态方程。要换材料，先替换势函数和结构，再检查扫描范围是否包住最低点。

1 准备并提交#

python new-case.py ni-eos-3.42
cd work/ni-eos-3.42
sbatch run.sh

run.sh 是本算例匹配的核时 P100 或 V10016G 模板。套餐用户按自己的权限使用 yskit 生成提交脚本，保留下面的计算命令。完整模拟在计算节点执行。其他例子回到资料包根目录，替换目录名后分别提交。

2 实际计算命令与输入#

ni-eos-3.42#

mpirun -np 1 lmp -sf gpu -pk gpu 1 -in in.lammps > stdout.log 2>&1

ni-eos-3.46#

mpirun -np 1 lmp -sf gpu -pk gpu 1 -in in.lammps > stdout.log 2>&1

ni-eos-3.5#

mpirun -np 1 lmp -sf gpu -pk gpu 1 -in in.lammps > stdout.log 2>&1

ni-eos-3.52#

mpirun -np 1 lmp -sf gpu -pk gpu 1 -in in.lammps > stdout.log 2>&1

ni-eos-3.54#

mpirun -np 1 lmp -sf gpu -pk gpu 1 -in in.lammps > stdout.log 2>&1

ni-eos-3.58#

mpirun -np 1 lmp -sf gpu -pk gpu 1 -in in.lammps > stdout.log 2>&1

ni-eos-3.62#

mpirun -np 1 lmp -sf gpu -pk gpu 1 -in in.lammps > stdout.log 2>&1

下面是 ni-eos-3.42/in.lammps 的完整输入；其他目录的完整输入也在资料包中。

units metal
atom_style atomic
boundary p p p
lattice fcc 3.42
region box block 0 6 0 6 0 6
create_box 1 box
create_atoms 1 box
mass 1 58.6934
pair_style eam
pair_coeff * * Ni_u3.eam
neighbor 0.3 bin
neigh_modify every 1 delay 0 check yes
thermo 100
thermo_style custom step time atoms temp pe ke etotal press vol density
thermo_modify norm no format float %.12g
min_style cg
minimize 1e-12 1e-10 2000 10000
run 0
write_data final.data
write_dump all custom final.dump id type x y z modify sort id

3 查看输出与实际数据#

tail -n 30 stdout.log
ls -lh

stdout.log 是计算输出；轨迹保存在 trajectory.lammpstrj（适用的算例），结构保存在 final.data。静态扫描和 run 0 对照不一定生成动力学轨迹。以下动态均值取最后一个热力学输出块的后半段；静态结果取对应输出，单位随输入确定。

LJ/珠簧例子使用约化单位；metal 为 K、g/cm³、eV；水的 real 单位为 K、g/cm³、kcal/mol。势能列是整个体系的总量，跨不同原子数不可直接相比。

局部二次拟合：平衡晶格常数约 3.52598 Å，体模量约 182.44 GPa。这是指定 EAM 模型与扫描窗口的结果，不是实验测量。

4 提取数据与重画#

回到附件根目录，使用已经安装的 ASE Python 环境执行真实数据分析脚本：

module load ase/3.29.0
python analyze.py --root .
ls analysis
ls figures

脚本使用 NumPy/Matplotlib，读取参考日志、轨迹和相关函数，生成 CSV 与 PNG。查看 analyze.py 中本篇对应目录的处理段，可以把路径换成你的新结果。完整脚本按本专题的全部参考目录组织，单个新算例不需要假造其他目录来运行；提取对应段即可。

进一步查阅#

• LAMMPS专题目录
• 官方30 Sep 2026手册
• GPU与KOKKOS包的详细使用范围