Торсон привод: Почему Audi отказалась от механического полного привода в пользу электроники — Лаборатория: Лаборатория — Motor

Содержание

Torsen | awd авто, 4×4 машины, 4wd автомобили, 4motion, quattro, xDrive, SH-AWD, Haldex, Torsen, wiki

самоблокирующийся дифференциал Torsen (Редактировать)

Дифференциал типа Torsen изобретён в 1958 г. американцем Верноном Глизманом. Принцип работы основан на свойстве гипоидной пары «расклиниваться». Название Torsen произошло от англ. Torque sensitive («чувствительный к крутящему моменту»). Torsen — товарный знак JTEKT Torsen North America Inc.

Можно выделить три основных типа дифференциала Torsen:

Считаете что информация о Самоблокирующийся Дифференциал Torsen не верна? Присылайте нам что вы знаете на или оставьте комментарий внизу страницы.

Иллюстрация: T-1 (Type A)

Гипоидными парами являются шестерни ведущих полуосей и сателлиты. При этом каждая полуось имеет собственные сателлиты, которые парно связанны с сателлитами противоположной полуоси обычным прямозубым зацеплением. Следует отметить, что ось сателлита перпендикулярна полуоси. При нормальном движении и равенстве передаваемых на полуоси моментов, гипоидные пары «сателлит / ведущая шестерня» либо остановлены, либо проворачиваются, обеспечивая разницу угловых скоростей полуосей в повороте. Как только дифференциал пытается отдать момент на одну из полуосей, то гипоидную пару этой полуоси начинает расклинивать и блокировать с чашкой дифференциала, что приводит к частичной блокировке дифференциала. Данная конструкция работает в самом большом диапазоне отношений крутящего момента — от 2.5/1 до 5.0/1, то есть является самой мощной в серии. Диапазон срабатывания регулируется углом наклона зубцов червяка.

У вас есть лучшие картинки T-1? Присылайте их на !

Иллюстрация: T-2 (Type B)

В данном случае, оси сателлитов параллельны полуосям. Сателлиты расположены в своеобразных карманах чашки дифференциала. При этом парные сателлиты имеют не прямозубое зацепление, а образуют между собой еще одну гипоидную пару, которая расклиниваясь, так же участвует в процессе блокировки. Подобное устройство имеет и дифференциал TrueTrac компании EATON

Видели лучшее описание T-2 в печатном журнале? Пожалуйста остканируйте или сфотографируйте, и отправьте на

Иллюстрация: T-3 (Type C)

Планетарная структура конструкции позволяет сместить номинальное распределение момента в пользу одной из осей. Срабатывание частичной блокировки происходит при 20-30% разнице в передаваемых на оси моментах. Подобная структура дифференциала делает его компактным, что в свою очередь, упрощает конструкцию и улучшает компоновку раздаточной коробки.

Источник: wikipedia

Иллюстрация: Центральный дифференциал Torsen type I, Audi (6)

Иллюстрация: Центральный дифференциал Torsen type II

Иллюстрация: Центральный дифференциал Torsen type I, Audi (1)

Иллюстрация: Центральный дифференциал Torsen type I, Audi

Иллюстрация: Центральный дифференциал Torsen type I, Audi

Иллюстрация: Torsen type II (слева) и Torsen type I

Иллюстрация: Torsen type III

Иллюстрация: Torsen type III на Audi quattro

Иллюстрация: Как работает Torsen

У вас есть лучшие картинки Т-3? Присылайте их на !

This is a Wiki, so feel free to correct any factual or grammatical error. Test here before posting.

Torsen или Haldex? — Автоцентр.ua

В чем разница между системами полного привода Torsen и Haldex? Какая из них лучше?

В чем разница между системами полного привода Torsen и Haldex? Какая из них лучше?

Степан, e-mail

Дифференциал Torsen (сокращение от torgue sensitive – «чувствующий крутящий момент») – полностью механическая конструкция. В обычном состоянии это свободный дифференциал, но при изменении скорости вращения одного из ведомых валов (колеса пробуксовывают) сателлиты ведущих шестерен перебрасывают часть крутящего момента на другую ось, одновременно «подтормаживая» ведущие колеса.

Дифференциал Torsen

Электрогидромеханическая муфта Haldex

В отличие от «пассивного» дифференциала Torsen, блокирующегося только «под тягой», шведская муфта Haldex c многодисковым сцеплением управляется электроникой, которая обеспечивает более быстрое срабатывание и может менять соотношение момента на осях от 100:0 (чистый передний привод) до 20:80. Таким образом, в обычном состоянии автомобиль с «Халдексом», по сути, является переднеприводным, а задние колеса подключаются по необходимости в случае пробуксовки передних. Дифференциал Torsen устанавливается на полноприводных моделях концерна VW Group с продольным расположением двигателя – например, на Audi A6/Allroad и Volkswagen Passat B5. Многодисковая муфта Haldex применяется на полноприводных автомобилях, в том числе и концерна VW (Audi, Skoda, Seat), с поперечно расположенным силовым агрегатом. Преимущество «Халдекса» заключается в том, что при изготовлении инженеры могут придать автомобилю тот или иной «характер» путем изменения настроек электроники, в то время как у «Торсена» нет подобной гибкости. Кроме того, в отличие от неуправляемого «Торсена» «Халдекс» без проблем настраивается на совместную работу с различными системами активной безопасности – ABS, стабилизации движения – ESP.

Новая трансмиссия Audi quattro ultra — с двумя муфтами вместо самоблока Torsen — Авторевю

До сих пор все крупные автомобили Audi (начиная с модели A4) оснащались трансмиссией с постоянным полным приводом и самоблокирующимся межосевым дифференциалом: на большинстве моделей это был Torsen, но некоторые машины имели более компактный узел собственной разработки. А для будущих модификаций в Audi создали новую трансмиссию quattro ultra — с подключаемым приводом задней оси. Подобная схема уже давно используется на «младших» версиях Audi: постоянный привод — только на передние колеса, а задние включаются многодисковой муфтой Haldex, которая расположена в корпусе заднего межколесного дифференциала. Вот только новая трансмиссия устроена сложнее.

Муфта производства компании Magna установлена на выходном валу коробки передач: в масляной ванне работают пять или семь пар фрикционных дисков (в зависимости от модели автомобиля и мощности двигателя), которые сжимаются электроактуатором по команде электроники. А в заднем дифференциале расположена еще одна, более простая, кулачковая муфта. Она размыкается с помощью электромоторчика одновременно с передней муфтой и отключает правую полуось (для смыкания достаточно выключить питание моторчика и муфта замкнется под действием пружин с преднатягом). Таким образом, если разомкнуты обе муфты, карданный вал и ведомая шестерня главной передачи перестают вращаться, уменьшая механические потери в трансмиссии.

Обе муфты разомкнуты: крутящий момент передается только на передние колеса

Режим полного привода с замкнутыми муфтами

В обычных условиях движения автомобиль с системой quattro ultra использует исключительно передний привод. Логика подключения задних колес очень сложная: электроника опрашивает датчики каждые десять миллисекунд и может оперативно подключить задние колеса в случае пробуксовки или малейшего скольжения. В расчет берется и температура забортного воздуха — в холодное время года полный привод может быть включен превентивно. А если электроника распознает, что водитель решил «зажечь» на дороге, то привод задней оси принудительно заработает даже в летнюю жару.

Новая трансмиссия на четыре килограмма легче прежней с самоблокирующимся межосевым дифференциалом. Но для будущих владельцев видимый эффект от применения новой трансмиссии будет небольшим: в Audi обещают снижение расхода топлива… на 0,3 л/100 км. В реальности же разницы может не оказаться совсем. Зато новая система наверняка дешевле в производстве, чем прежняя.

Audi A4 allroad

Первым автомобилем с трансмиссией quattro ultra этим летом станет «приподнятый» универсал Audi A4 allroad с роботизированной коробкой передач S tronic. Следом такой полный привод появится на иных версиях A4, новых моделях A5 и Q5, а потом и на других автомобилях Audi с продольным расположением двигателя.

Замена масла Торсен — дифференциал повышенного трения

Большинство владельцев автомобилей Ауди с полным приводом Quattro и дифференциалом повышенного трения “Торсен” – испытывали или испытывают определенный дискомфорт в своем автомобиле при развороте или повороте с полностью вывернутыми колесами, на прогретой трансмиссии.

Эффект проявляется в виде низкочастотной вибрации, тряски или гула. Автомобиль начинает лихорадочно трясти мелкой и неприятной дрожью. Также, иногда можно услышать гул в затяжных поворотах на больших скоростях.

Официальные дилеры, при обращении с такой жалобой, зачастую, говорят, что это не является неисправностью, а является особенностью работы полного привода Quattro с дифференциалом Torsen.  – Это не совсем так, давайте разбираться 🙂

Замена масла Торсен

– Что такое дифференциал повышенного трения Торсен? Где он находится? Для чего нужен? – Спросят многие из Вас)

Объясню в “двух” словах: Как Вы знаете, у автомобиля есть 4 колеса)  “Полный привод” – означает, что все они приводятся в движение двигателем, т.е. имеют с ним связь (трансмиссию), посредством которой двигатель передает движущую силу к колесам.
Как Вы понимаете, автомобиль имеет свойство ездить не только прямо, но и поворачивать)  причем радиус поворота может быть разный. Замена масла Торсен

В этот момент, каждое из четырех колес автомобиля проходит разную траекторию (наверняка, все видели 4 следа от шин, когда авто поворачивает, и наоборот, всего 2 следа – когда автомобиль едет прямо). То есть, условия постоянно меняются. Каждое колесо может проходить разную длину пути за один и тот же промежуток времени, а следовательно, может иметь разную скорость вращения.  Исходя из чего – колеса не могут быть ЖЕСТКО связаны с двигателем, иначе просто ничего не выйдет 🙂 или автомобиль будет ездить только прямо по сухому покрытию)) Замена масла Торсен
Так вот, для того, чтобы совместить эти условия – существуют дифференциалы. Они разные конструктивно, и для разных задач, но сейчас не об этом) Кому интересно изучить устройство глубже – ниже выложу ссылку, чтобы посмотреть наглядно.
Где расположен дифференциал, о котором мы говорим – видно на фото ниже: Замена масла Торсен

Возвращаясь к нашей теме – для правильной работы нашего дифференциала “Torsen” – необходимо специальное трансмиссионное масло. Оно залито производителем с завода и рассчитано на весь срок службы, НО… через 3-4 года, как правило, возникает дискомфорт. Связано это с химическим составом масла, точнее с распадом очень важной его части – присадки, входящей в состав, и так необходимой для комфортной работы узла.

Выпускается это чудо-вещество под брендом “Sturaco”, и достать его в нашей стране оказалось практически не возможно. Поэтому, ее состав остается для нас неизвестным. Но она работает!  В отличие от других масел, которыми некоторые клиенты пробуют заменить дорогущее оригинальное масло, которое стоит, в среднем, 8000р за 1литр… (именно такой объем продается в магазинах). Т.е. Вы должны купить ровно в два раза больше, чем Вам нужно, 4000р на ветер. Согласитесь, не очень приятно… Замена масла Торсен

 

Что делать?    – Замена масла Торсен
Наше решение в этом вопросе таково – по-скольку, в большинстве автомобилей требуемый объем этого масла – всего 0,5 литра, мы предлагаем оплатить ровно то количество масла, которое соответствует объему в Вашем автомобиле, т.е. половину, существенно сократив, тем самым, Ваши расходы. Ну и конечно же, заменить это масло, и продолжать наслаждаться своим автомобилем без вышеперечисленных дефектов. 🙂 Замена масла Торсен

Во что превращается масло “с завода” спустя несколько лет – можно посмотреть на фото ниже. Для сравнения, рядом новое масло.

По сути – это и маслом то назвать трудно) Разумеется, эта ЖИЖА не дает тот эффект, который должен быть, из-за чего сначала появляется дискомфорт при движении с вывернутыми колесами, а затем и износ самого дифференциала. В особо тяжелых случаях – происходит поломка дифференциала, которая автоматически тянет за собой АКПП.
Сумма ремонта – весьма и весьма ощутимая для бюджета, а порой и вовсе не подъемная.

Так что, мой Вам добрый совет – меняйте масла вовремя, и не только в двигателе, и автомобиль Вам ответит еще долгой и комфортной работой! 🙂 Замена масла Торсен

Тем более, что Замена масла Торсен – процедура не сложная: Замена масла Торсен

  • Поднимаем автомобиль на подъемник;
  • Откручиваем заливную пробку;
  • Откачиваем при помощи специального шприца старую трансмиссионную жидкость;
  • Закачиваем новое оригинальное масло;
  • Закручиваем пробку;
  • Смываем очистителем подтеки масла, опускаем с подъемника;
  • Автомобиль готов) Замена масла Торсен

Ниже – фото процесса замены масла:

Больше технической информации и видео о “Торсен” – тут. Замена масла Торсен

Замена масла Торсен

Какой тип полного привода выбрать

Разбираемся в типах полного привода. Рассматриваем все плюсы и минусы того или иного решения.

avtoventury

В прошлой публикации мы пытались расставить все точки над i в вопросе, все ли внедорожники годны для бездорожья. Теперь рассмотрим тему более детально.

С первого взгляда все просто: у полноприводной машины крутящий момент передается от двигателя сразу на все четыре колеса. Такой автомобиль удобен как минимум неприхотливостью к качеству дорожного покрытия — будь то грунтовка, гололедица, мокрая глинистая проселочная дорога или центральный проспект в сильный ливень. Из очевидных плюсов — хорошая проходимость вне дорог с твердым покрытием, а на асфальте — хорошая динамика и отличный старт со светофоров практически без пробуксовки!

Однако иногда случаются казусы — сидит человек во внушительном внедорожнике со стильным шильдом «4WD» на блестящем крыле, но и сам внедорожник «сидит». Конечно, причин тому может быть масса, и самая распространенная из них — сам водитель. Хотя нередко бывает и так, что трансмиссия автомобиля совсем не рассчитана на такие испытания.

Возникают логические вопросы: «Почему не рассчитана?», «А какая рассчитана?». Ответам на эти вопросы и посвящается наша статья.

Существует три типа полноприводных трансмиссий: part-time (подключаемый вручную), full-time (постоянный) и torque on-demand (подключаемый электроникой).

Part-time

Этот тип появился первым. Он представляет собой схему жесткого подключения переднего моста. То есть передние и задние колеса всегда крутятся с одинаковой скоростью. Межосевой дифференциал отсутствует.

Дифференциал — это механическое устройство, которое принимает крутящий момент с приводного вала и распределяет его между ведущими колесами пропорционально, автоматически компенсируя разницу в их скорости вращения. Можно сказать, что дифференциал направляет момент на ведущие колеса, позволяя им вращаться с разными/дифференцированными угловыми скоростями (отсюда само название — дифференциал).

Дифференциалы стоят в переднем и заднем мостах на всех автомобилях, оснащенных полным приводом. На некоторых машинах дифференциал применен и в раздаточной коробке (эта схема полного привода называется full-time, о ней речь пойдет чуть позже).

Попробуем разобраться, зачем нужен дифференциал. Колеса любой машины вращаются с одинаковой скоростью, только когда машина едет прямо. Стоит ей начать поворот, как каждое из колес начинает жить своей жизнью. Одно из колес каждого моста начинает крутиться быстрее, чем второе, а сами мосты соревнуются друг с другом в скорости. Происходит это из-за того, что колеса идут по разным траекториям. То, которое снаружи поворота, проходит больший путь, чем то, которое внутри. Так же и мосты. Соответственно, внутреннее колесо (или ось, к которой оно относится), если бы не дифференциал, просто проворачивалось бы на месте, компенсируя движение наружного колеса.

Понятно, что ни о какой езде с большими скоростями в таком случае говорить нельзя. Не позволит этого отсутствие управляемости, да и нагрузки на трансмиссию быстро выведут ее из строя, не говоря уже о преждевременно стертых шинах. Дифференциал как раз и позволяет одной оси обгонять другую при возникновении разницы их скоростей.

Межосевого дифференциала нет у part-time, момент на оси передается поровну, вращение осей с разными скоростями невозможно, поэтому езда с подключенным «передком» на дорогах с твердым покрытием крайне не рекомендуется. При коротком прямолинейном движении даже на пониженной передаче ничего плохого не случится (вытащить телегу с катером из озера вы сможете). Но при попытке совершить поворот возникает та самая разница в длинах путей мостов. Помним, что момент передается одинаково — 50/50, и выход его излишка только один: проскальзывание колес передней либо задней оси на одной из них.

В грязи, на песке или гравии ничто не мешает колесам при необходимости проскальзывать благодаря слабому сцеплению колес с грунтом. Но на асфальте в сухую погоду выход этой мощности реализуется точно таким же образом, что влечет повышенную нагрузку на трансмиссию, быстрый износ резины, ухудшение управляемости и курсовой устойчивости на высоких скоростях.

Если машина нужна в основном для бездорожья, а на асфальте полный привод использовать не планируется, part-time вполне себя оправдает, так как один из мостов подключается сразу жестко, блокировать ничего не нужно. Да и конструкция проще и надежнее: нет дифференциала и блокировок, нет механических или электрических приводов к этим блокировкам, нет лишней пневматики или гидравлики.

А вот если вы просто хотите преспокойно кататься по асфальту в любое ненастье и не переживать по поводу чередующихся обледенелых и чистых асфальтовых участков, снежных заносов, залитых водой полос или любых других скользко-рыхло-неприятных участков, part-time не лучший вариант: если ехать с постоянно включенным передним мостом, то это грозит повреждениями или износом, включать-выключать мост не очень удобно, да и можно не успеть его включить.

Автомобили с таким типом полного привода: Toyota Land Cruiser 70, Nissan Patrol, Nissan Navara, Ford Ranger, Mazda BT-50, Nissan NP300, Suzuki Vitara, Suzuki Jimni, Great Wall Hover, Jeep Wrangler, UAZ.

Expedition

Full-time

Имеющиеся недостатки подключаемого полного привода привели к созданию постоянного полного привода, лишенного этих проблем. Это то самое заветное «4WD» безо всяких «если»: четыре ведущих колеса со свободным межосевым дифференциалом, который позволяет образовавшейся лишней мощности выходить за счет прокручивания одного из внутренних сателлитов в редукторе, и машина всегда едет на полном приводе.

Основной нюанс этого типа полного привода состоит в том, что пробуксовка одной оси автоматически отключает вторую ось, и машина превращается в недвижимость. Как это понимать? В целом ситуация такова: одно колесо забуксовало, межколесный дифференциал отключил второе колесо оси. Соответственно, вторая ось тоже автоматически отключается межосевым дифференциалом. Конечно, в реальной жизни так молниеносно остановка не происходит. Движение — это динамика, а значит есть какой-то запас хода, инерция, колесо на миг отключается, проскакивает пару метров по инерции и опять включается. Но в результате машина все равно где-то встанет.

Поэтому, чтобы проходимость внедорожника не ухудшалась, у таких автомобилей зачастую имеется как минимум одна принудительная блокировка (межосевого дифференциала), а как максимум — две. Блокировка в передний дифференциал штатно устанавливается достаточно редко. Но при желании ее чаще всего можно установить отдельно.

В отдельную категорию можно выделить автомобили Mitsubishi Pajero (трансмиссия Super Select 4WD), Jeep Grand Cherokee (SelecTrac), Nissan Pathfinder (All-mode 4WD), Land Rover (Terrain Responce). Их селективную трансмиссию можно назвать системой постоянного полного привода (автоматически подключаемого в случае с Nissan Pathfinder) с возможностью принудительного отключения переднего моста. То есть на этих машинах трансмиссия, скажем так, сочетает в себе part-time и full-time.

К автомобилям с постоянным полным приводом относятся Toyota Land Cruiser 100, 105, Land Cruiser Prado, Land Rover Discovery, Land Rover Defender, Lada 4×4.

Постоянный полный привод в своем классическом исполнении тоже не лишен недостатков при езде на асфальте. Управляемость таких машин оставляет желать лучшего. При возникновении критических ситуаций внедорожник стремится соскользнуть наружу поворота, вяло реагируя на работу рулем и газом. От водителя внедорожника с постоянным полным приводом требуют некоторых навыков и хорошего чувства машины.

Для улучшения управляемости со временем стали применять межосевые дифференциалы, имеющие кроме принудительной блокировки еще и механизм самоблокирования. Разные производители использовали разные решения: кто-то дифференциал типа Torsen, кто-то вискомуфту, но задача у них была одна — частичная блокировка межосевого дифференциала для лучшей управляемости.

В момент пробуксовки одной из осей самоблок срабатывает и не позволяет дифференциалу отключить вторую ось, поэтому момент на нее все равно продолжал поступать. На ряде машин самоблокирующийся дифференциал ставился еще и на заднем мосту, что делало машину более острой на руль (например, Mitsubishi Pajero).

XL

Torque on-demand (AWD)

Дальнейшее совершенствование постоянного полного привода привело к появлению электронно-управляемых систем с переброской и перераспределением крутящего момента.

Итогом всей этой эволюции стали системы курсовой устойчивости, стабилизации, противобуксовочные и системы распределения крутящего момента, которые реализуются с помощью электроники. Эти системы получают сигналы с датчиков ABS, которые контролируют скорость каждого конкретного колеса. Чем дороже и современней машина, тем более сложные схемы на ней могут применяться: отслеживания угла поворота руля, кренов кузова машины, ее скорости, вплоть до частоты колебаний колес. Машина полностью собирает всю информацию о своем поведении на дороге, а компьютер ее обрабатывает и, исходя из этого, регулирует передачу крутящего момента на ту или иную ось посредством электронно-управляемой муфты, пришедшей на смену дифференциалу.

Такие полноприводные трансмиссии получили название torque on-demand (дословно — крутящий момент по требованию). На современных скоростных машинах это изобретение, весьма заслуживающее внимания.

Ранние схемы (двадцатилетней давности) иногда могли вести себя не совсем адекватно, бывали случаи с сильным запаздыванием срабатывания муфт (когда уже в повороте вдруг резко подключался второй мост), поскольку на первом этапе развития муфты работали по факту. Скорость обработки сигналов с датчиков и перераспределение момента зависели от времени прохода этих сигналов до мозга машины. Современные технологии передачи данных, оптоволокно и мощные процессоры, которые мгновенно обрабатывают информацию — все это свело на нет первоначальные недостатки. Сейчас электронные системы практически не имеют серьезных изъянов в поведении, с добавлением новых датчиков и новых параметров практически всегда они работают на опережение.

Но есть одно «но»: такой тип полноприводной трансмиссии годится только для эксплуатации на асфальте с эпизодическим минимальным бездорожьем наподобие в меру разбитой грунтовки.

Большая часть электронных муфт не рассчитаны на бездорожье, при пробуксовке они перегреваются и просто перестают работать. Причем для этого не надо полдня месить колею, может хватить и десяти минут любимого многими ледового дрифта. А если перегревать ее регулярно, она может и вовсе выйти из строя.

Практически все системы используют тормозные механизмы машины для подтормаживания буксующих колес, а грязь и песок, неизбежные на бездорожье, очень способствуют быстрому износу колодок и тормозных дисков, что помимо стоимости новых запчастей плохо сказывается и на самих тормозах.

Чем более наворочена система, тем она более уязвима, так что выбирать машину надо с умом, отдавая себе отчет, что даже сугубо городские автомобили, созданные для асфальта, вполне допускают съезды на проселки. Но надо понимать, на какие именно. Случайный обрыв одного проводочка датчика ABS выведет систему из строя, потому что она перестанет получать информацию извне. Или топливо не очень качественное попадется — тоже поездка в сервис, ведь «понижайка» уже может не включиться. Иные «электронные мозги» могут вообще отключить машину и поставить ее в сервисный режим.

Автомобили с torque on-demand — Cadillac Escalade, Ford Explorer, Land Rover Freelander, Toyota RAV4 (после 2006 г.в.), Kia Sportage (после 2004 г.в.), Mitsubishi Outlander XL, Nissan Murano, Nissan X-Trail.

Совет

В заключение хочется дать простой совет: если выбирать автомобиль только для бездорожья, то part-time станет отличным вариантом. Если же речь идет о перемещениях преимущественно в городской черте, то и AWD будет вполне достаточно. Ну а постоянный полный хорош в любой ситуации.

avtoventury.2pg

Дифференциал типа Torsen

Дифференциал типа Torsen — разновидность самоблокирующегося дифференциала, работающего на основе изменяющегося трения механических частей, приводящего к перераспределению крутящего момента между колесами.

Трансмиссия

Назначение дифференциала типа Torsen

Дифференциал – устройство, передающее усилие от единственного источника (коробки передач) к двум приводам колес, и при этом обеспечивающее независимость (дифференцирование) вращения этих приводов. В результате колеса одного моста могут вращаться с разными угловыми скоростями при прохождении поворотов, когда внутреннее колесо проходит более короткий путь, чем внешнее. Простейший дифференциал распределяет мощность между колесами равномерно. Соответственно, при пробуксовке одного колеса усилие на втором равно нулю. Более совершенные устройства, подавляющее большинство которых относится к классу самоблокирующихся дифференциалов или дифференциалов повышенного трения  оснащены механизмами, обеспечивающими блокировку «вывешенной» полуоси и перераспределение усилия таким образом, чтобы максимум мощности передавалось на колесо, сохраняющее сцепление с дорогой. 

Дифференциал типа Torsen считается оптимальным решением для полноприводных автомобилей, эксплуатируемых в жестких условиях. Торсен – не фамилия изобретателя, а аббревиатура от «Torque Sensing», то есть «чувствительность к крутящему моменту».

История создания дифференциала типа Torsen

Принципиальная схема дифференциала этого типа Torsen изобретена в 1958 г. американским инженером Верноном Глизманом. Патентом на производство самоблокирующегося механического дифференциала этого типа владеет фирма Torsen, чье имя стало названием типа самоблокирующегося дифференциала.

Устройство и принцип работы дифференциала типа Torsen

Если в классическом дифференциале все приводы конические, то в «торсенах» присутствуют червячные шестерни. За счет механического свойства червячной передачи «расклиниваться» при определенном соотношении крутящих моментов проскальзывающее колесо блокируется, и без применения снижающей общую надежность электроники происходит «перебрасывание» до 83% мощности на рабочее колесо. Таким образом, в отличие от классической конструкции, «Торсен» не уравнивает крутящий момент на колесах, а направляет его на «загруженную» полуось. 

Деление на на три основных типа дифференциалов типа Torsen

В первом (T-1) червячными парами являются шестерни ведущих полуосей и сателлиты. Каждая полуось имеет собственные сателлиты, которые парно связанны с сателлитами противоположной полуоси обычным прямозубым зацеплением. Ось сателлита перпендикулярна полуоси. При повороте полуосевая шестерня, связанная с отстающим колесом, поворачивает входящий с ней в зацепление сателлит, он, в свою очередь, вращает второй сателлит и другую полуосевую шестерню. Такая последовательность дает возможность колесам автомобиля вращаться с разной скоростью. Но при пробуксовке, когда дифференциал пытается отдать большую часть мощности на одну из полуосей, червячную пару этой полуоси начинает расклинивать, и силы трения, возникающие в червячном зацеплении от разности моментов на колесах, осуществляют блокировку дифференциала. Torsen  типа 1 — самая мощная из конструкций в классе, поскольку работает в самом широком диапазоне отношений крутящего момента — от 2.5/1 до 5.0/1.

В дифференциале Torsen T-2 оси сателлитов параллельны полуосям. Сателлиты расположены в специальных карманах чашки дифференциала. Парные сателлиты имеют косозубое зацепление, которое, расклиниваясь, тоже участвует в процессе блокировки.

Torsen тип 3 – единственный в серии, имеющий планетарную конструкцию. Используется главным образом как межосевой дифференциал в автомобилях с полным приводом. Оси сателлитов и ведущей шестерни также параллельны, из-за чего весь узел достаточно компактен. Конструкция Т-3 позволяет изначально перераспределить нагрузку между мостами – обычно 40/60. Срабатывание частичной блокировки происходит при отклонении от этой пропорции на 20-30%.

Плюсы и минусы дифференциала типа Torsen

Среди основных недостатков дифференциалов повышенного трения, к которым относится  Torsen,  следует назвать сравнительно низкий КПД и повышенный расход топлива из-за больших потерь на трение, а также высокий износ нагруженных деталей и предрасположенность к заклиниванию. Кроме того, значительное тепловыделение дифференциалов этого типа требует специальных мер по его охлаждению и особых смазочных материалов. К достоинствам «торсенов» стоит отнести плавность и высокую точность работы, а также сравнительно низкий уровень шума. И, конечно же, то, что борьба с дорожными неурядицами не требует от водителя каких-либо особых телодвижений – распределение мощности двигателя между колесами происходит автоматически.

Дифференциалы Torsen, как правило, при правильной эксплуатации не нуждаются в обслуживании. Для их надежной работы достаточно регулярно менять трансмиссионное масло и контролировать его уровень. При появлении признаков износа (чаще всего это характерный шум редуктора) лучше заменить узел целиком, так как «любительская» замена отдельных деталей может спровоцировать выход из строя всей трансмиссии. Также необходимо помнить, что к быстрому износу дифференциала с червячной парой может привести езда при разных характеристиках колес на одной оси — к примеру, использование «нештатного» запасного колеса.

Audi 80 B4 Полный привод



1.9. Полный привод

На иллюстрации представлен распределительный Torsen-дифференциал в разрезе.

Если будут устанавливать авторство какой-либо фирмы в вопросе о введении полного привода для серийных легковых автомобилей «в приличное общество», то его, без сомнения, отдадут Audi.

Фоторобот автомобиля Audi 80 quattro наглядно показывает трансмиссию к заднему мосту с карданным валом, главной передачей заднего моста и ведущими полуосями заднего моста.

Внедорожник «VW Iltis», разработанный по заказу бундесвера фирмой Audi для Volkswagen, скорее всего, послужил зародышевой клеткой для идеи quattro (полного привода). Легенда гласит:

во время зимней поездки в Северной Швеции один скромный «Iltis» далеко обогнал гораздо более мощные и быстрые переднеприводные Audi. После этого тогдашний руководитель испытаний ходовой части пожелал иметь «полноприводный автомобиль с достаточной мощностью» в качестве повседневного автомобиля. А так как известно, что не бывает ничего сильнее идеи, время которой пришло (а эта идея, казалось, была именно такой), над концепцией работали до тех пор, пока не был представлен легендарный Audi quattro.

Концепции полного привода

Подключаемый полный привод

До недавнего времени понятие «полноприводного автомобиля» было почти неразрывно связано с понятием «внедорожного автомобиля». Концепция полного привода последних была довольно проста: к стандартному приводу (двигатель впереди, привод задний) был просто присоединен еще один привод, а именно к переднему мосту вела еще одна трансмиссия через раздаточную коробку и дополнительный карданный вал.

Поездки осуществлялись обычно со стандартным приводом и только в том случае, если этого требовало положение на дороге, подключался передний привод. Эта конструкция с подключаемым полным приводом и сегодня является обычной для автомобилей повышенной проходимости (внедорожников).

Недостаток подобной системы: при поездках на твердом покрытии полный привод должен быть отключен, потому что на поворотах передние колеса проходят более длинный путь, чем задние. Различная частота вращения колес приводят к трудностям с управлением.

Постоянный полный привод

Так что, если уж в голову пришла идея создать постоянный полный привод, постоянно действующий на все четыре колеса, то необходимо создать устройство, предотвращающее проскальзывание колес. Эту проблему решает так называемый межосевой дифференциал.

Дифференциалы в автомобилестроении известны с давних пор. Они распределяют крутящий момент между правым и левым ведущими колесами.

Там тоже необходимо уравновешивать силы, потому что, как известно, внешнее колесо проходит на поворотах более длинный отрезок пути, чем внутреннее. Роль балансира берет на себя осевой дифференциал. Он позволяет передавать момент на оба приводных колеса в зависимости от угловой скорости каждого из них.

Конструкция Torsen-дифференциала базируется на принципе червячной передачи. Червячная передача может быть рассчитана таким образом, что она будет обладать большим или меньшим коэффициентом блокировки.

1 – червяк, 2 – червячное колесо.

Зимой, например, бывает так: стоящее на льду колесо проворачивается, а противоположное колесо на шероховатом покрытии не передает никакой силы и потому стоит. Ясно одно: подобный дифференциал не годится на роль межосевого, потому что следует добиться противоположного эффекта. Сила должна передаваться туда, где колеса смогут двигать машину. А именно туда, где дорожное покрытие обладает хорошим сцеплением. И поскольку водитель никогда этого не знает заранее, распределение должно происходить автоматически.

После различных этапов разработки, включая блокируемый вручную межосевой дифференциал, полноприводные модели Audi quattro сегодня укомплектованы так называемым Тоrsen-дифференциалом.

Что у меня есть и имеет ли это значение?

Для тех, кто не знает,

Haldex и Torsen — отличные стили полного привода, используемые в автомобилях VAG. В этой статье я буду использовать два автомобиля, Mk4 Volkswagen r32 и B5.5 VW Passat, чтобы объяснить, что это за системы, как они работают и каковы их преимущества и недостатки.

Кто они?

Системы полного привода Haldex и Torsen обычно используются в автомобилях Volkswagen Auto Group (в первую очередь Volkswagen и Audi) для передачи крутящего момента от силовой установки на обе оси.Хороший ориентир, если вам интересно, какой тип полного привода у вас есть, это, как правило, двигатели с поперечной установкой (двигатели с цилиндрами, выровненными «слева направо»), использующие систему Haldex, в то время как блоки с продольной установкой (цилиндры выровнены «вверх и вниз»). ») используйте систему Torsen. Под маркой Audi автомобили, оснащенные этими технологиями, маркируются как «Quattro». Audi широко использует в своих автомобилях систему привода Torsen; Фольксвагены с полным приводом маркируются как «4motion» и в основном используют систему Haldex, хотя есть некоторые исключения.

Как они работают?

Чтобы разобраться, я буду использовать примеры автомобилей и объяснять по одной системе за раз.

Халдекс

Давайте посмотрим на наш Volkswagen r32. У r32 поперечно установлен блок VR6 «r32», поэтому Volkswagen внедрил переднеприводную систему Haldex.В нормальных условиях вождения r32 работает в основном как переднеприводный автомобиль, при этом около 95% мощности приходится на передние колеса. Существует сцепление с электронным управлением, которое после активации блокируется и передает до 50% мощности на задние колеса. Муфта Haldex активируется, когда автомобиль чувствует пробуксовку передних колес. Сцепление допускает очень небольшое вращение (15 °) перед включением, позволяя разделить мощность до 50/50, при этом количество мощности, передаваемой на заднюю часть, зависит от того, насколько сильно, и от того, вращаются ли передние колеса. или нет.

Торсен

Примером автомобиля для системы полного привода Torsen является B5.5 VW Passat 4motion, платформа на одной платформе с Audi A4 Quattro. Passat доступен с тремя продольно расположенными двигателями: 1,8-литровым рядным четырехцилиндровым двигателем с турбонаддувом, 2,8-литровым двигателем V6 30v и уникальным 4,0-литровым двигателем W8.Из-за этого Passat является хорошей платформой для механической системы полного привода Torsen. Дифференциал Torsen представляет собой постоянный центральный дифференциал повышенного трения. используется для передачи крутящего момента на все углы. Дифференциал Torsen явно механический и всегда активен. В нормальных условиях движения мощность распределяется 50/50 между передней и задней осями. Когда возникает дисбаланс крутящего момента (например, пробуксовка колес), дифференциал Torsen. может блокироваться и передавать до 75% мощности (в данном случае через открытые передний и задний дифференциалы Passat) на любую ось, которая в этом нуждается.

Итак, какой из них лучше?

В конечном счете, это решение зависит от личных предпочтений. Общий консенсус на интернет-форумах, по моему опыту, заключается в том, что система Torsen является более уважаемым стилем полного привода.

Когда дело доходит до дрифта,

дифференциал в стиле Torsen приведет к меньшему радиусу и более чистому заносу благодаря постоянной мощности на заднюю часть и способности направлять туда до 75% этой мощности.Однако известно, что после начала заноса автомобиль с дифференциалом Haldex легче регулировать и поддерживать занос, в то время как переход Torsen от недостаточной поворачиваемости к избыточной может затруднить удержание скольжения для новичка.

При нормальных условиях вождения

Недостатки системы привода типа Haldex включают ее зависимость от электроники, что приводит к потере полного привода из-за такой простой вещи, как перегоревший предохранитель или неисправный датчик. Кроме того, недостатком системы Haldex является то, что, поскольку она основана на переднем приводе, в нормальных условиях вождения вы получаете дополнительный вес полного привода без преимуществ подачи мощности, прохождения поворотов или торможения двигателем, присущих полному приводу, когда колеса пробуксовывают. нет на месте.Система Haldex также требует более частого обслуживания, но все еще очень широко используется из-за ее относительно небольшой упаковки и возможности использования с поперечно установленными блоками.

Если вы, ребята, дочитали до конца этот пост, я хотел бы поблагодарить вас!

Это мой первый полноценный пост в блоге, поэтому я надеюсь, что все пройдет хорошо. Надеюсь, я кое-что прояснил для вас, ребята, если у вас есть еще вопросы, просто задайте их мне, и я сделаю все возможное, чтобы ответить на них!

Управление сканированием кручения с распространением волнового фронта: Журнал химической физики: Том 152, № 24

Параметризация терминов потенциальной энергии торсионного/двугранного угла является важной частью разработки силовых полей молекулярной механики.Квантово-механические (КМ) методы часто используются для получения образцов поверхности потенциальной энергии (ППЭ) для подгонки эмпирических параметров в терминах силового поля. Чтобы убедиться, что выбранные молекулярные конфигурации термодинамически осуществимы, обычно выполняется ограниченная оптимизация геометрии QM, которая ослабляет ортогональные степени свободы при фиксации целевого угла (углов) кручения на сетке значений. Однако на качество результатов и вычислительные затраты влияют различные факторы нетривиальной PES, такие как зависимость от выбранного направления сканирования и отсутствие эффективных подходов к интеграции результатов, полученных из нескольких начальных предположений.В этой статье мы предлагаем систематический и универсальный рабочий процесс под названием TorsionDrive для создания структур с минимальной энергией на сетке торсионных ограничений с помощью алгоритма рекурсивного распространения волнового фронта, который устраняет недостатки традиционных подходов сканирования и генерирует данные QM более высокого качества. для развития силового поля. Представлены возможности нашего метода для многомерных сканирований и множественных структур начальных предположений, а также описана интеграция с экосистемой распределенных вычислений MolSSI QCArchive.Метод реализован в программном пакете с открытым исходным кодом, который совместим со многими программными пакетами QM и кодами минимизации энергии.

БЛАГОДАРНОСТЬ

Ю.К. был поддержан стипендией Консорциума Open Force Field и премией ACS-PRF № 58158-DNI6. Д.Г.А.С. был поддержан грантом Национального научного фонда США (NSF) № ACI-1547580 и консорциумом Open Force Field. CDS была поддержана стипендией Института программного обеспечения для молекулярных наук в рамках гранта NSF No.АКИ-1547580. М.Ф. признает финансирование от Национального института общих медицинских наук Национальных институтов здравоохранения в соответствии с наградой № R01GM61300 Майклу К. Гилсону. HJ был поддержан стипендией Консорциума Open Force Field. Л.П.В. признает финансирование Национального института общих медицинских наук Национального института здравоохранения под номером R01GM132386. Мы признательны Джону Чодере, Джону Стоппельману, Альберто Гобби, Джошуа Хортону и Синьцзюнь Хоу за полезные обсуждения.Мы также благодарим Институт программного обеспечения для молекулярных наук (MolSSI) за поддержку консорциума и инициативы Open Force Field. Ответственность за содержание этого документа полностью несут авторы, и он не обязательно отражает официальную точку зрения NIH или коммерческих партнеров Open Force Field Consortium.

Консорциум открытого силового поля состоит из ученых-исследователей из инициативы «Открытое силовое поле» и спонсирующих отраслевых партнеров, которые сотрудничают в продвижении науки об открытом силовом поле, наборов инструментов и стандартов для открытия биомолекулярных лекарств.Полный список партнеров по финансированию доступен в Интернете по адресу https://openforcefield.org/consortium/.

Управление торсионным сканированием с распространением волнового фронта

J Chem Phys. 2020 28 июня; 152(24): 244116.

Yudong Qiu

1 Химический факультет Калифорнийского университета в Дэвисе, Дэвис, Калифорния 95616, США

Дэниел Г.А. Смит

2

  • 8 Институт программного обеспечения, Virginia Molescularburg USA

    Chaya D. Stern

    3 Программа вычислительной и системной биологии, Sloan-Kettering Institute, New York, New York 10065, USA

    Mudong Feng

    4 Факультет химии и биохимии, Калифорнийский университет в Сан-Диего Ла-Хойя, Калифорния 92093, США

    Хьесу Джанг

    1 Химический факультет Калифорнийского университета в Дэвисе, Дэвис, Калифорния 95616, США

    Ли-Пинг Ванг

    1 Химический факультет Калифорнийского университета в Дэвисе 95616, США

    1 Химический факультет Калифорнийского университета в Дэвисе, Дэвис, Калифорния 95616, США

    2 Институт программного обеспечения для молекулярных наук, Блэксбург, Вирджиния 24060, США 9000 5

    3 Программа вычислительной и системной биологии, Институт Слоуна-Кеттеринга, Нью-Йорк, Нью-Йорк 10065, США

    4 Факультет химии и биохимии, Калифорнийский университет в Сан-Диего, Ла-Хойя, Калифорния 92093, США

    Получено в 2020 г. 28 марта; Принято 26 мая 2020 г.

    Опубликовано по лицензии AIP Publishing.

    0021-9606/2020/152(24)/244116/13/$30.00

    Эта статья цитировалась в других статьях PMC.

    Abstract

    Параметризация терминов потенциальной энергии торсионного/двугранного угла является важной частью разработки силовых полей молекулярной механики. Квантово-механические (КМ) методы часто используются для получения образцов поверхности потенциальной энергии (ППЭ) для подгонки эмпирических параметров в терминах силового поля.Чтобы убедиться, что выбранные молекулярные конфигурации термодинамически осуществимы, обычно выполняется ограниченная оптимизация геометрии QM, которая ослабляет ортогональные степени свободы при фиксации целевого угла (углов) кручения на сетке значений. Однако на качество результатов и вычислительные затраты влияют различные факторы нетривиальной PES, такие как зависимость от выбранного направления сканирования и отсутствие эффективных подходов к интеграции результатов, полученных из нескольких начальных предположений.В этой статье мы предлагаем систематический и универсальный рабочий процесс под названием TorsionDrive для создания структур с минимальной энергией на сетке торсионных ограничений с помощью алгоритма рекурсивного распространения волнового фронта, который устраняет недостатки традиционных подходов сканирования и генерирует данные QM более высокого качества. для развития силового поля. Представлены возможности нашего метода для многомерных сканирований и множественных структур начальных предположений, а также описана интеграция с экосистемой распределенных вычислений MolSSI QCArchive.Метод реализован в программном пакете с открытым исходным кодом, который совместим со многими программными пакетами QM и кодами минимизации энергии.

    I. ВВЕДЕНИЕ

    Поверхность потенциальной энергии (ППЭ) вдоль степеней свободы торсионного двугранного угла является важной частью модельных потенциалов для компьютерного моделирования био/органических молекул и полимеров, включая широко используемые силовые поля молекулярной механики. «Правильные» торсионные углы (т.е. те, которые включают четыре последовательно связанных атома a b c d и обозначены как ϕ abcd ) могут быть периодическими из-за высокой гибкости и относительно небольшой диапазон профиля свободной энергии (часто менее 5 ккал моль -1 ), что приводит к широко разнообразным конформациям и доступным пересечениям барьеров в экспериментах и ​​моделировании при температуре окружающей среды.Поскольку торсионный угол является основным дескриптором молекулярной конформации, торсионная потенциальная энергия важна для определения термодинамического распределения молекулярных конформаций и кинетики конформационных изменений. Следовательно, точные эмпирические потенциалы или силовые поля молекулярной механики (ММ) необходимы для предсказания интересующих свойств, таких как биомолекулярная структура и функция, свободная энергия связывания рецептор-лиганд и временные рамки сворачивания белка. 1–8

    Энергетический член четырех тел для собственного кручения в большинстве силовых полей использует периодическую функциональную форму двугранного угла ϕ abcd , представленную в виде усеченного ряда Фурье, т.е.е.,

    E(ϕabcd)=∑n=1Nkkabcd(n)(1+cos(nϕabcd−ϕabcd;0(n))),

    (1)

    где сумма по периодичности n и N k ≤ 6. Потенциальные параметры высоты барьера и фазового сдвига kabcd(n),ϕabcd;0(n) могут быть заданы из библиотек параметров на основе химической среды или могут быть специально подобраны ( на заказ) для индивидуального торсионного угла конкретной молекулы. Нековалентное взаимодействие между концевыми атомами торсионного угла также может быть смоделировано с помощью парных кулоновских и леннард-джонсовских взаимодействий на атомах, разделенных ровно тремя связями (т.например, «взаимодействия 1–4»), которые могут быть изменены по сравнению с обычными несвязанными терминами с использованием коэффициентов масштабирования или альтернативных значений параметров. 9 Поскольку расстояние 1–4 сильно (но не исключительно) зависит от угла кручения, его можно рассматривать как еще один вклад в потенциальную энергию кручения.

    Собственные кручения имеют характеристики как валентного (т. е. связанного), так и несвязанного режимов, поскольку полная энергия включает вклад квантовой природы ковалентной связи, такой как резонанс и сопряжение, а также нековалентные взаимодействия, такие как электростатические и стерические эффекты на вицинальные функциональные группы.Поскольку торсионный угол в молекуле варьируется, это влияет на несколько важных свойств молекулы, включая электронный характер центральной связи, а также стерические и другие несвязанные взаимодействия между группами на противоположных сторонах связи. 10–12 Важно отметить, что зависимость этих свойств от угла кручения может вызывать релаксацию ортогональных степеней свободы при изменении угла кручения. Такие релаксации включают растяжение связи, сопровождающее нарушение конъюгации, изгибание углов для минимизации стерических затруднений и изменение расстояния между несвязанными функциональными группами во избежание столкновений или установления внутримолекулярных контактов.

    Силовые поля должны точно учитывать структурную релаксацию, вызванную кручением, чтобы получить точные профили свободной энергии; таким образом, стандартная практика генерации квантово-механических (КМ) данных для параметризации силового поля ММ включает минимизацию потенциальной энергии КМ с интересующим углом кручения, ограниченным различными значениями, например, на регулярно расположенной сетке. 13–16 Результатом этого расчета является набор оптимизированных структур и энергий с ограничениями КМ, который включает эффекты релаксации от ортогональных степеней свободы, которые можно использовать для разработки более точных параметров кручения в контексте других вкладов энергии в силу поле.Кроме того, два или более двугранных угла могут независимо варьироваться в многомерной сетке для более широкой выборки конформационного пространства и / или для получения данных для параметризации энергетических терминов торсионно-крутильной связи (также называемых CMAP), используемых в некоторых силовых полях. 17,18

    Для релевантных молекулярных систем возможные методы оптимизации геометрии включают минимизацию локальной энергии, начиная с исходной предполагаемой структуры. Оптимизированная структура и энергия, а также вероятность успешной сходимости алгоритма оптимизации к минимуму сильно зависят от начального предположения.Прямой подход к этой проблеме включает в себя выполнение серии минимизаций с ограничениями, при которых значение ограничения сканируется по сетке, и каждая минимизация инициируется из оптимизированной структуры предыдущей. 19 Этот расчет, который мы называем «последовательным расслабленным сканированием», является стандартной функцией в нескольких широко используемых кодах квантовой химии и оптимизации геометрии. 20–28

    Подход последовательного расслабленного сканирования имеет ряд существенных недостатков. 29 Во-первых, результирующие оптимизированные структуры зависят от выбранной последовательности вычислений, например, от направления одномерного сканирования. Это связано с тем, что серия минимизаций с ограничениями часто остается в одном и том же качественном локальном минимуме, определяемом ортогональными степенями свободы, даже если другой локальный минимум с более низкой энергией достижим при сканировании в противоположном направлении; другой локальный минимум обнаруживается только при исчезновении энергетического барьера, что не гарантируется.Таким образом, результат имеет риск включения структур с излишне высокими потенциальными энергиями, которые не подходят для подгонки параметров силового поля, поскольку они вносят смещение в сторону термодинамически маловероятных конформаций. Эта проблема становится более серьезной для многомерного сканирования, поскольку необходимо сделать большее количество вариантов выбора направления сканирования, а результаты могут зависеть от порядка измерений. Другим недостатком является отсутствие эффективного способа использования нескольких начальных предположений, например, полученных в результате метода генерации конформеров; 30,31 Интуитивно должно быть возможно выполнить одно сканирование, используя несколько начальных предположений, и сохранить структуру с наименьшей энергией для каждого, но с меньшими общими затратами по сравнению с запуском каждого сканирования по отдельности.

    В этой рукописи мы описываем новый систематический рабочий процесс для создания оптимизированных геометрий вдоль сеток торсионных ограничений путем распространения волнового фронта, который устраняет описанные выше недостатки последовательного расслабленного сканирования. Метод, названный TorsionDrive , генерирует результаты, не зависящие от направления сканирования, и естественным образом объединяет несколько исходных предположений в единую сетку ограниченных минимизированных структур. Предшественник настоящего метода использовался для сканирования двумерных торсионных углов блокированных дипептидов аминокислот в работе Ref. 8 , но из-за ограничений реализации метод был ограничен двумерными сетками и не мог быть легко применим к другим молекулам. Настоящий метод может быть применен к любой молекуле только с учетом ограничений лежащего в основе метода энергии и градиента. Кроме того, он способен управлять произвольным числом скручиваний для создания N -мерных сеток оптимизированных структур и энергий, где N ≥ 1. Текущий рабочий процесс реализован в виде пакета Python, который взаимодействует с процедурами минимизации энергии в модульном образом, включая пакет оптимизации geomeTRIC с открытым исходным кодом 28 , который использует полученную извне информацию об энергии и градиенте, а также «родные» методы оптимизации, реализованные во многих кодах квантовой химии.Этот метод выпущен как пакет с открытым исходным кодом 32 и включает в себя ряд полезных функций, таких как включение верхних пределов энергии, дополнительных ограничений и ограниченных диапазонов сканирования. В дополнение к автономному режиму работы TorsionDrive также реализован как сервис в экосистеме MolSSI QCArchive, 33 , и он доступен для вычисления результатов для любого реализованного градиентного метода в QCArchive; это включает не только методы квантовой химии, но также некоторые силовые поля ММ и недавно разработанные потенциалы нейронных сетей, параметризованные методами машинного обучения. 34

    II. МЕТОД

    Основная идея TorsionDrive концептуально может быть описана как сканирование углов кручения с распространением волнового фронта. Подробности проиллюстрированы путем прохождения полной процедуры сканирования, показанной на рис. Перед началом сканирования мы уточняем двугранные углы в интересующей молекуле, используя квартет атомных индексов и интервал (разрешение) сканирования. Создается сетка значений ограничений, которая имеет ту же размерность, что и количество предоставленных двугранных углов.На иллюстрации мы выполняем одномерное сканирование с шагом 60°. Данные, связанные с каждой точкой сетки, представлены кружком, состоящим из одного или нескольких «наборов данных оптимизации» (т. е. декартовых координат ограниченного локального минимума и соответствующей энергии и градиента КМ). Важно отметить, что каждая точка сетки может содержать несколько наборов данных оптимизации с ограничениями, которые могут соответствовать локальным минимумам с разными энергиями и значениями ортогональных степеней свободы.

    Иллюстрация метода TorsionDrive.Шаги идут сверху вниз. Красный: новая активная точка; оранжевый: активная точка с последнего шага; синий: неактивная точка; и стрелка: оптимизация с ограничениями, выполненная на текущем шаге. См текст для деталей.

    Учитывая вышеприведенный ввод, TorsionDrive начинает итеративно заполнять и уточнять данные всех точек сетки, используя минимизацию энергии с ограничениями, обозначенную стрелками в . Каждая оптимизация с ограничениями определяется исходной молекулярной структурой и целевым набором ограничений двугранного угла, и результатом является оптимизированная структура, которая соответствует ограничениям с ослабленными другими степенями свободы.В рамках этого рабочего процесса TorsionDrive определяет оптимизации и обрабатывает выходные данные, а фактическая оптимизация выполняется через интерфейсы с другими программными пакетами. Несколько оптимизаций с ограничениями, заданных на одном и том же этапе рабочего процесса, можно выполнять параллельно. В автономном режиме TorsionDrive использует распределенную вычислительную среду Work Queue 35,36 , чтобы использовать преимущества параллельных ресурсов. Когда TorsionDrive используется как часть экосистемы QCArchive, 33 , он работает как интерфейс прикладного программирования (API) для указания ограниченных входных данных оптимизации, в то время как QCArchive отвечает за управление заданиями; это подробно описано в гл.IV.

    Шаги примера сканирования (т. е. строки в ) описаны в следующем примере. Для ясности представления необходимо определить основные процедуры внутри шага и разделение между шагами. В начале шага запускаются расчеты условной оптимизации на основе результатов предыдущего шага. По завершении этих вычислений некоторые точки сетки устанавливаются как «активные точки», как описано ниже, и затем этап завершается. Результат одного шага не зависит от порядка выполнения отдельных оптимизаций внутри шага.

    • Шаг 1. Выполняется первоначальная оптимизация с ограничениями, начиная с исходной геометрии молекулы, предоставленной пользователем, с ограничениями, установленными равными ближайшей точке двугранной сетки (0° в примере). После завершения оптимизации данные оптимизации (структура и энергия) назначаются точке сетки, и она устанавливается как «активная» точка, обозначенная красным цветом.
    • Шаг 2: Новые оптимизации с ограничениями запускаются из каждой активной точки шага 1 по направлению к каждой из соседних точек.Количество соседних точек равно удвоенному размеру скана. В этом примере есть одна активная точка в 0° на шаге 1, и две оптимизации с ограничениями запускаются в двух соседних точках (-60° и 60°) на шаге 2. Активные точки из последнего шага, которые используются для запуска оптимизаций на предыдущем шаге, окрашены в оранжевый цвет. По завершении двух оптимизаций с ограничениями две соседние точки получают свой начальный набор данных оптимизации и устанавливаются как активные точки, окрашенные в красный цвет.
    • Шаг 3: Две активные точки из шага 2 порождают новые оптимизации по отношению к каждому из своих соседей. Две такие оптимизации с ограничениями расширяются влево и вправо, в результате чего появляются новые активные точки сетки с углами −120° и 120°. Две другие оптимизации с ограничениями нацелены на точку сетки в 0°; таким образом, точка сетки в 0 ° получает два новых набора геометрий и энергий, которые потенциально лучше (меньше энергии), равны или хуже (выше энергии) по сравнению с существующими данными.Чтобы определить, какие данные сохранить, мы сравниваем энергию каждого нового результата с текущей наименьшей энергией в этой точке сетки. В этом примере мы предполагаем, что оба новых результата оптимизации равны или превышают энергию, полученную в результате исходной оптимизации на шаге 1. В таких случаях точка сетки помечается как неактивная (синий).
    • Шаг 4: две активные точки из шага 3, расположенные под углами −120° и 120°, порождают четыре новых оптимизации с ограничениями. Поскольку двугранная сетка является периодической, оптимизация «влево» от −120° переходит к «крайней правой» точке сетки на 180°.Оптимизация «вправо» от +120° также нацелена на эту точку сетки. Результат двух новых оптимизаций сравнивается, и вариант с наименьшей энергией назначается в качестве новых данных для точки сетки на 180°, которая назначается активной (красной) на текущем шаге. В этом примере оптимизация от -120 ° до -60 ° приводит к геометрии равной или более высокой энергии, аналогичной предыдущей. Однако оптимизация со 120 ° до 60 ° приводит к геометрии с более низкой энергией из-за обнаружения локального минимума с более низкой энергией.Чтобы исследовать поверхность потенциальной энергии вокруг этого нового локального минимума с наименьшей энергией, точка сетки 60° устанавливается в качестве активной точки.
    • Шаг 5: Активные точки из шага 4 с углами 60° и 180° порождают четыре оптимизации с ограничениями. В этом примере мы предполагаем, что все четыре новые оптимизации приводят к равной или большей энергии структур по сравнению с сохраненными данными, поэтому все четыре точки установлены как неактивные.
    • Шаг 6: Нет активных точек из шага 5. Процедура TorsionDrive завершена, и данные для структуры с наименьшей энергией в каждой точке сетки компилируются и сохраняются.Данные других оптимизаций с ограничениями при равных или более высоких энергиях сохраняются в рабочем пространстве вычислений, но не считаются частью окончательного результата.

    Подводя итог, можно сказать, что сканирование TorsionDrive следует следующим правилам: (a) Любая точка сетки, которая получает свой первоначальный набор данных оптимизации или новые данные оптимизации с более низкой энергией, чем ее текущая самая низкая энергия, устанавливается как «активная». (b) Все активные точки из предыдущего шага порождают новые оптимизации с ограничениями, начиная со структуры с наименьшей энергией, нацеленные на все соседние точки сетки.(c) Если активной точки не осталось, сканирование сходится.

    В приведенном выше примере показано только простое сканирование 1D. Следует отметить, что TorsionDrive поддерживает двугранные развертки произвольных размеров с минимальным масштабированием стоимости как по O (2 d × N d ), где N — количество узлов сетки на каждое измерение и d количество измерений. Кроме того, для улучшения покрытия PES может быть предусмотрено несколько начальных геометрий.В ходе применения этого программного пакета в текущих исследовательских проектах мы также создали дополнительные функции, которые мы сочли полезными, которые указаны в разд. III Д.

    III. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

    A. Пример одномерного сканирования

    Сравнение одномерного сканирования в TorsionDrive и обычного последовательного расслабленного сканирования показано на рис. Двугранный угол, подлежащий сканированию, обозначен четырьмя выделенными атомами. В обоих случаях расчет начинался с одной структуры с двугранным углом 0°, а сканы выполнялись с разрешением 15°.Оптимизацию геометрии проводили с использованием программного обеспечения geomeTRIC, 28 , а энергии и градиенты рассчитывали с использованием теории функционала плотности (DFT), реализованной в программном пакете TeraChem. 26,27 Использовались ограниченная волновая функция Кона–Шэма и гибридный функционал B3LYP 37 с соответствующей эмпирической дисперсионной поправкой D3(BJ) 38–40 .

    Сравнение одномерных торсионных сканирований для цвиттер-ионного 3-фтор-4-(1,3,5-триазин-2-ил)фенола, проведенное на уровне теории B3LYP/6-31G * .Черный: QM-ограниченная оптимизированная энергия; Синий: одноточечные энергии MM с той же геометрией из силового поля OpenFF «Петрушка»; Красный: разница энергий QM-MM. (а) Молекулярная структура с помеченными индексами для сканируемого кручения. (b) Результат серийного расслабленного сканирования с указанным направлением сканирования и трехмерной визуализацией структуры с наивысшей энергией. (c) Результат сканирования распространения волнового фронта с помощью TorsionDrive. В обоих случаях для оптимизации с ограничениями использовался пакет geomeTRIC.

    Серийное расслабленное сканирование выполняется в направлении + ϕ , и результат явно асимметричен, поскольку на графике есть две области около −90° и +90°, где энергия постепенно возрастает, а затем резко падает, создавая пилообразный узор. Это происходит потому, что при отклонении торсионного угла от плоского оба атома центральной связи начинают принимать пирамидальную геометрию. Энергетический барьер для пирамидальной инверсии приводит к тому, что оптимизации приводят к получению все более высокоэнергетических структур и в конечном итоге разрушаются, вызывая большое падение энергии.Хотя форма этого конкретного ППЭ может быть связана с отсутствием многоэтапных эффектов в волновой функции, 41 этого достаточно, чтобы проиллюстрировать общую тенденцию серийных релаксированных сканирований застревать в локальных минимумах в ортогональных степенях свободы. Напротив, энергетический профиль, созданный TorsionDrive, более симметричен, как и ожидалось, исходя из двойной симметрии молекулы. Процедура распространения волнового фронта инициирует оптимизацию с ограничениями в обоих направлениях, и хотя центральные атомы по-прежнему принимают пирамидальную геометрию, обе «ветви» поверхности потенциальной энергии обрабатываются одинаково.Кроме того, конечный энергетический профиль, созданный TorsionDrive, имеет значительно более низкие энергетические барьеры по сравнению с последовательным сканированием, хотя барьер все еще достаточно высок и составляет около 30 ккал/моль.

    Чтобы сравнить качество этих данных для подгонки силового поля, мы рассчитали одноточечные энергии ММ в оптимизированных структурах, используя недавно разработанное открытое силовое поле «Петрушка», силовое поле малых молекул версии 1.1.0, 42,43 , которое не включать эту молекулу в свой обучающий набор.Результаты показывают, что конформации с наивысшей энергией в последовательных сканированиях имеют разность энергий QM-MM, которая более чем в два раза больше, чем сканирование распространения волнового фронта (, красные линии). Эти данные будут вводить нежелательные смещения во время подгонки силового поля, поскольку параметры будут иметь тенденцию к минимизации энергетических ошибок в сильно напряженных структурах за счет точности в областях с более низкой энергией. Поэтому мы считаем, что данные КМ по распространению волнового фронта могут улучшить «ингредиенты» для подгонки силового поля и в конечном итоге привести к более точным параметрам.

    С точки зрения вычислительной стоимости, последовательное расслабленное сканирование включало в общей сложности 24 оптимизации с ограничениями (601 оценка градиента), тогда как расчет TorsionDrive включал 19 шагов распространения волнового фронта с 91 оптимизацией с ограничениями (2073 оценки градиента). Хотя общие вычислительные затраты TorsionDrive выше, мы отмечаем, что время завершения работы может быть меньше, если доступно достаточное количество параллельных ресурсов (для одномерного сканирования обычно достаточно четырех параллельных задач).

    B. Пример двумерного сканирования

    Многомерное торсионное сканирование позволяет лучше понять конформационные степени свободы многих биологически значимых молекул. Например, основные торсионные углы белков встречаются в парах ( φ , ψ ), а боковые цепи аминокислот и гликозидные связи содержат гибкие цепи с двумя или более связанными торсионами. При сканировании торсионного угла в двух или более измерениях традиционный метод последовательного сканирования страдает от тех же проблем, что и в случае 1D, но проблемы могут быть более серьезными.В дополнение к двум вариантам направления сканирования для каждого измерения, упорядочивание размеров также может повлиять на результаты, потому что только один угол кручения может варьироваться между смежными вычислениями, в то время как другие остаются фиксированными. Молекулярные системы с двумя или более связанными торсионами, как правило, демонстрируют высокую степень гибкости, что также увеличивает вероятность множественных локальных минимумов, которые легко пропустить при последовательном сканировании.

    сравнивает результаты для дипептида глутамина для сканирования распространения волнового фронта с помощью TorsionDrive и двух последовательных сканирований с различным выбором размерного порядка.Шаг сетки, уровень теории и используемое программное обеспечение были такими же, как в гл. III A, а всего точек на торсионной сетке теперь 576 из-за увеличения размерности. Сканирование начинается с одной структуры вблизи минимума энергии, где ( φ , ψ ) = (-83°, 62°). В то время как результаты кажутся похожими в области низких энергий вблизи исходной структуры, существуют большие различия в более удаленных областях энергетических профилей. А именно, результаты последовательного сканирования включают несколько высокоэнергетических «островков», превышающих +25 ккал/моль, тогда как результаты сканирования TorsionDrive имеют гораздо более низкие энергии в этих областях.Результаты последовательного сканирования также содержат более резкие различия в энергии между соседними узлами сетки, например, вблизи (+90, +90)° в , тогда как энергетический профиль TorsionDrive более плавный. Некоторые из наиболее значительных различий между поверхностями потенциальной энергии выделены областями, отмеченными звездочкой, что указывает на то, что оба последовательных сканирования посетили локальные минимумы с более высокой энергией по сравнению со сканированием распространения волнового фронта. Эти результаты показывают, что последовательное сканирование представляет повышенный риск предоставления неправильных или недостаточных данных по сравнению со сканированием распространения волнового фронта для параметризации силовых полей в моделировании.

    Сравнение двумерных торсионных сканов дипептида глутамина на уровне теории B3LYP/6-31G * . Контурные линии проведены с интервалом 5 ккал/моль. (а) Штриховой рисунок и начальная трехмерная структура отсканированной молекулы. Два сканируемых связанных торсионных угла обозначены красными изогнутыми стрелками и, более конкретно, атомами с индексами φ (1-2-3-4) и ψ (2-3-4-5). (b) Сканирование распространения волнового фронта с помощью TorsionDrive. (c) Результаты последовательного сканирования в основном порядке ψ (последовательные элементы ψ расположены рядом друг с другом, а φ увеличивается после завершения сканирования ψ ).(d) Результаты последовательного сканирования в основном порядке φ (последовательные элементы φ расположены рядом друг с другом). Красные стрелки концептуально иллюстрируют порядок размеров и направления сканирования. Области, отмеченные звездочкой, указывают, где поверхности потенциальной энергии значительно различаются (красный цвет = более высокая энергия).

    С точки зрения вычислительной стоимости последовательное расслабленное сканирование включало выполнение 576 оптимизаций геометрии и в общей сложности 21 208/21 658 оценок градиента, в зависимости от порядка измерений.Расчет TorsionDrive выполнялся для 33 шагов распространения волнового фронта, включая в общей сложности 4953 минимизации энергии и 166 714 оценок градиента. Количество оценок градиента в расчете TorsionDrive примерно в 7,5 раз больше, чем при последовательном расслабленном сканировании, но время стены может быть значительно сокращено, если доступны параллельные ресурсы, поскольку каждый шаг распространения волнового фронта может запускать до 300 минимизаций энергии параллельно. В идеальном случае, когда все расчеты могут выполняться параллельно, время расчетов TorsionDrive будет эквивалентно примерно 33 последовательным оптимизациям геометрии.

    Преимущество параллелизма можно также использовать другими способами, например, слегка изменив подход к последовательному сканированию, чтобы использовать результаты одномерного сканирования в одном измерении, чтобы запустить массив одномерных сканирований в другом измерении для создания двухмерного изображения. ПЕС. В этом случае количество последовательных оптимизаций геометрии сокращается до 26 (если идти в обоих направлениях одновременно). На рисунке S1 дополнительного материала показан пример, в котором однонаправленное одномерное сканирование вдоль φ используется для запуска массива из 24 одномерных сканирований вдоль ψ .Форма ППЭ и общее расположение минимумов высоких энергий в значительной степени согласуются с ожиданиями.

    C. Множественные начальные структуры

    Процедура распространения волнового фронта TorsionDrive естественным образом может включать несколько начальных конформаций. Начальные оптимизации с ограничениями выполняются для всех начальных конструкций с ограничением угла кручения до ближайшей точки сетки. Если более одной исходной структуры отображается на одну и ту же точку сетки, конформер, оптимизированный с наименьшей энергией, используется для запуска новой оптимизации с ограничениями для соседних точек.Эта функция полезна, потому что сетка торсионных углов может быть покрыта за меньшее количество шагов распространения волнового фронта при запуске из нескольких структур, а также обеспечивает естественный способ последовательного включения локального минимума с наименьшей энергией из нескольких начальных предположений.

    Во многих молекулах поверхность потенциальной энергии включает в себя связь между несколькими торсионными углами из-за внутримолекулярных несвязанных взаимодействий, хорошо известным примером которых являются торсионные углы белкового остова ( φ , ψ ).Этиленгликоль является примером молекулы с сильными внутримолекулярными взаимодействиями между функциональными гидроксильными группами. сравнивает результаты одномерного торсионного привода, начатого с одной начальной конфигурации (обозначенной +) и нескольких начальных конформаций (обозначенной * ), вместе с двумерным торсионным PES. Эти расчеты были выполнены в инфраструктуре QCArchive, которая предоставляет расчеты TorsionDrive как услугу, как описано в разд. IV B. Энергии и градиенты были рассчитаны с использованием функционала B3LYP-D3(BJ) и основы DZVP, оптимизированной для DFT, 44 , реализованной в программном пакете Psi4, 23 , и оптимизация была проведена с использованием программного обеспечения geomeTRIC. 28

    Сравнение поверхностей потенциала кручения, рассчитанных с помощью TorsionDrive с одной и несколькими начальными конформациями. ( а ) Одномерные сканирования торсионного угла, образованного атомами O–C–C–O, начиная с одной конформации (+) по сравнению с несколькими конформациями (⋆). Красный цвет указывает на самую низкую энергетическую структуру. (б) 3D-рендеринг структур с наименьшей энергией, обнаруженных в (а). (в) 2D торсионное сканирование по торсионным углам O–C–C–O и H–O–C–C. Результаты одномерного сканирования для одной и нескольких исходных конформаций отображаются на тепловой карте как (+, ⋆) с цветными символами, обозначающими исходные структуры.Одномерное сканирование с использованием нескольких начальных конформаций находит конформер с наименьшей энергией на двумерном сканировании.

    Результаты показывают, что одномерное торсионное сканирование, начатое с конформации, в которой гидроксильные группы обращены в противоположных направлениях (4b вверху), не сможет найти конформер с наименьшей энергией. Однако, когда одномерное сканирование запускается из нескольких конформаций с разными начальными значениями торсионных углов O–C–C–O и H–O–C–C, результирующее сканирование включает в себя некоторые структуры, которые содержат характер внутримолекулярной водородной связи и более низкую общую энергии (4b ниже).Большинство конформеров, обнаруженных при этом сканировании, имеют меньшую энергию, чем структуры, обнаруженные при другом сканировании. 2D-скан показан с двумя 1D-сканами, нанесенными на тепловую карту. В то время как двугранный угол H–O–C–C не сильно меняется при сканировании, начатом с одной исходной конформации (обозначенном знаком +), двугранный угол H–O–C–C сканирования начинается с нескольких конформаций (обозначается знаком +). * ) изменяется, чтобы следовать пути с наименьшей энергией на поверхности потенциальной энергии.

    Хорошо известно, что внутримолекулярные электростатические контакты (ВЭК), такие как внутримолекулярные водородные связи, в газовой фазе намного прочнее, чем в растворителе. 45,46 Это может быть связано с ослаблением электрических полей диэлектрическим растворителем и конкурирующими эффектами водородных связей от растворителя, и согласуется с наблюдением, что неполяризуемые силовые поля для моделирования конденсированной фазы имеют тенденцию недооценивать водородную связь в газовой фазе. энергии. 47 Следовательно, поиск структуры с наименьшей энергией в системах с сильными газофазными МЭК может привести к нежелательным смещениям при подборе параметров неполяризуемых силовых полей; поляризуемые силовые поля не так восприимчивы к этой проблеме. 48 Один из подходов к предотвращению образования IEC при оптимизации геометрии заключается в изменении потенциальной поверхности путем добавления искусственных потенциалов отталкивания между группами, которые, как ожидается, будут взаимодействовать электростатически 49,50 , или путем использования модели неявного растворителя. Другой многообещающий подход заключается в выполнении всех этапов генерации данных QM и подгонки силового поля с неявной моделью растворителя. 51 Текущие реализации неявного растворителя затрудняют использование одной и той же модели растворителя для MM и QM во время подгонки силового поля, хотя этот эффект кажется незначительным; мы надеемся увидеть больше достижений в этой области в будущем.

    D. Обобщенное двугранное сканирование и ограниченная сетка

    TorsionDrive имеет несколько дополнительных функций для гибкости настройки координат сканирования для различных молекулярных систем. Во-первых, отсканированные координаты не обязательно должны быть строгими определениями собственных торсионных углов, поскольку четыре атома в трех последовательных ковалентных связях; любой двугранный угол, определяемый четырьмя атомными индексами, может быть просканирован, например, обобщенные торсионные углы, определяемые четырьмя непоследовательными атомами, или неправильные торсионные углы, описывающие пирамидализацию.Во-вторых, диапазон сканирования может быть ограничен, чтобы сфокусировать вычисления на интересующих областях, в случае, если определенные диапазоны двугранного угла физически нецелесообразны.

    Полезность этих нетрадиционных степеней свободы при кручении дополнительно повышается за счет надежности TorsionDrive при построении плавной PES даже для сложных систем. В качестве примера мы провели двугранное сканирование молекулярного двигателя, который работает за счет вращения вокруг угла кручения, как показано на рис. Исследуемая молекула представляет собой скученный и напряженный алкен, в котором вращение центрального кручения двойной связи должно преодолевать значительный энергетический барьер. 52 Между двумя сторонами поворотного барьера также есть большие структурные различия, такие как сальто с кольцом. В этом примере вращение вокруг центральной двойной связи характеризуется торсионным углом, определяемым четырьмя непоследовательными атомами, потому что использование последовательных атомов для определения торсионного угла привело бы к плохой проекции барьера на сканированные координаты.

    Сравнение 2D-сканов (обобщенное правильное кручение — четыре атома, пронумерованные в химической структуре, и неправильное кручение — отмечены красным цветом в приведенной выше химической структуре) для характеристики ПЭС молекулярного мотора на уровне B3LYP-D3/3-21G теория.Сверху нарисованы химические структуры трех локальных минимумов, серым и жирным шрифтом обозначены «позади» и «перед» плоскостью соответственно; в центре показан результат сканирования распространения волнового фронта с помощью TorsionDrive; результат серийного расслабленного сканирования показан внизу. Результаты были получены с использованием geomeTRIC в качестве метода оптимизации геометрии, сопряженного с Psi4 для расчета градиента.

    Производительность TorsionDrive и обычного последовательного сканирования сравнивается при сканировании обобщенного правильного кручения и неправильного кручения.Последовательное сканирование началось с точки сетки (-30, 0), а размеры упорядочены таким образом, чтобы последовательные оптимизации включали изменение неправильного угла кручения. Сравнение двух расчетов показывает, что TorsionDrive и последовательное сканирование дают заметно разные потенциальные поверхности, при этом TorsionDrive дает лучший результат с точки зрения обнаружения конформаций с гораздо более низкой энергией. При последовательном сканировании удалось найти крайний левый минимум рядом с начальной точкой сканирования (-30, 0), но не удалось получить два других локальных минимума, найденных TorsionDrive.Более того, последовательное сканирование всегда давало равную или более высокую энергию, чем TorsionDrive, в каждой точке сетки и достигало многих структур, превышающих 40 ккал/моль на правой стороне ППЭ. Выбор упорядочения размеров также влияет на результат последовательного сканирования, поскольку последовательное сканирование давало сбой в точке сетки (180, 0), когда использовался противоположный порядок, вероятно, из-за достижения чрезмерно напряженной структуры.

    Подводя итог, мы считаем, что превосходная производительность TorsionDrive заключается в том, что он оптимизирует несколько структур в одной и той же точке сетки с разными направлениями распространения.Эта процедура делает результат TorsionDrive менее чувствительным к иногда непредсказуемой сходимости методов оптимизации геометрии к различным локальным минимумам в зависимости от исходной конформации. Эта процедура, необязательно дополненная использованием нескольких начальных конформаций, приводит к более высокому качеству PES и гораздо более высоким шансам найти соответствующие локальные минимумы. Кроме того, TorsionDrive экономит человеческие усилия и время при устранении неполадок и перезапуске аварийных вычислений благодаря своей устойчивости к иногда непредсказуемым сбоям сходимости при оптимизации геометрии.

    E. Анализ и визуализация данных

    Программный пакет TorsionDrive включает сценарии Python для преобразования выходных файлов в форматированные файлы, содержащие энергии, градиенты, координаты и связанные метаданные. Эти форматы файлов предназначены для облегчения автоматической настройки параметров силового поля, которые мы опишем в другом месте. Также предоставляются Jupyter Notebooks 53 для интерактивной визуализации результирующих энергетических поверхностей (на основе Plotly) и проверки соответствующих молекулярных структур (на основе NGLview 54 ).показывает типичное использование блокнотов визуализации. После выполнения ячеек кода строится контур для визуализации энергий в каждой точке сетки, а при наведении указателя мыши на график отображаются двугранные значения и значения энергии ближайшей точки сетки. Щелчок левой кнопкой мыши по графику отображает оптимизированную структуру ближайшей точки сетки. Отображаемая структура является интерактивной и может вращаться, перемещаться, масштабироваться и т. д. Такая синхронизированная визуализация энергий и структур позволяет пользователю эффективно исследовать критические точки и другие особенности ПЭС.

    Изображение для типичного использования блокнота визуализации.

    IV. ИНФРАСТРУКТУРА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

    Описанный метод естественным образом поддается нескольким уровням стратегий взаимодействия и параллелизации, которые подробно описаны ниже. Самый простой вызов TorsionDrive на уровне API принимает список двугранных углов для сканирования, степень детализации каждого сканирования и необходимую информацию об исходных молекулах (атомарные символы и декартовы координаты). На каждом этапе TorsionDrive выдает серию двугранных углов для выполнения оптимизации с ограничениями, а также исходную геометрию, которую можно оценить многими последующими программами.Затем начинается следующая итерация путем предоставления процедуре TorsionDrive декартовых координат и конечной молекулярной энергии каждой оптимизации геометрии с ограничениями.

    Этот дизайн API абстрагируется от деталей того, какая программа используется для оценки оптимизации геометрии с ограничениями, что позволяет использовать множество различных квантово-химических, полуэмпирических программ, программ силового поля или машинного обучения (ML) для генерации необходимых значений. . Эта стратегия устойчива к новой методологии и разработке программ и позволяет избежать «привязки» к конкретному программному пакету.В нескольких примерах этого используются оптимизаторы геометрии на основе Python, которые не зависят от серверной программы, для оценки этих оптимизаций геометрии с ограничениями, таких как geomeTRIC, PyBerny, 55 и PyOptKing. 56 Кроме того, существуют наборы инструментов на основе Python, которые пытаются абстрагировать серверные части, такие как Atomic Simulation Environment (ASE) 57 и QCEngine, что позволяет использовать множество дополнительных программ с упрощенным интерфейсом.

    A. Системы выполнения задач

    Помимо обеспечения гибкости оцениваемой программы, эта структура также обеспечивает интеграцию с инструментами распараллеливания системы выполнения задач. 58 Системы выполнения задач обычно представляют собой программы, которые могут получать вычислительные ресурсы на суперкомпьютерах с помощью стандартных программ ресурсов (например, SLURM 59 ) и автоматизировать вычисления задач (оптимизация геометрии с ограничениями) на этих ресурсах. Задачи обычно вычисляются с помощью следующей процедуры:

    • 1.

      На головном узле создается центральный планировщик задач.

    • 2.

      Центральный планировщик задач получает вычислительные узлы через локальный планировщик ресурсов.

    • 3.

      Вычислительные узлы используются путем порождения «рабочего» процесса-демона, который может передавать задачи планировщику и от него через локальную интрасеть.

    • 4.

      Задачи отправляются из центрального планировщика в рабочий процесс, а результаты задачи отправляются обратно в центральный планировщик задач.

    Системы выполнения задач позволяют распараллелить вычисления TorsionDrive не только между ядрами одного узла, но и между вычислительными узлами, даже если базовая программа квантовой химии не может этого сделать.Существует множество таких систем выполнения задач, таких как Work Queue, 35,36 Dask, 60 Parsl, 61 RADICAL Pilot, 62 и Fireworks 63 в академическом вычислительном пространстве, которые предоставляют эту услугу и может быть тривиально интегрирован с TorsionDrive. В настоящее время TorsionDrive поддерживает Work Queue при работе в автономном режиме и, благодаря интеграции с QCArchive, поддерживает несколько других систем выполнения задач, таких как Dask, Parsl, RADICAL и Fireworks.показывает, как TorsionDrive взаимодействует с системами выполнения задач при работе в автономном режиме выполнения, т. е. вне QCArchive.

    Схемы, показывающие два разных режима работы TorsionDrive. (a) В режиме автономного выполнения алгоритм TorsionDrive будет генерировать новые оптимизации геометрии, которые система выполнения задач отправляет на вычислительные узлы и обратно для повторения процедуры, описанной в разд. II. (b) В рамках экосистемы QCArchive пользователь может отправить новый TorsionDrive через QCPortal для взаимодействия с сервером QCFractal, который может одновременно запускать множество TorsionDrive.

    B. Интеграция QCArchive

    Проект MolSSI QCArchive представляет собой платформу для вычисления, хранения, анализа и обмена данными квантовой химии. Программная инфраструктура QCArchive использует модель клиент-сервер; сервер (QCFractal) — это постоянный сервер на основе Python, который хранит вычисления квантовой химии, запускает «сервисы», такие как TorsionDrive, для создания новых задач квантовой химии и предоставляет API для поиска и организации предыдущих вычислений, а QCPortal — это Python-сервер. на основе API для взаимодействия с сервером, подходящим для Jupyter Notebooks. 53

    По сути, QCFractal — это инструмент для вычисления большого количества примитивов квантовой химии, таких как вычисление энергии или градиента, или процедур, таких как оптимизация геометрии, с помощью множества различных пакетов сообщества. Опираясь на это ядро ​​​​примитивов, можно легко добавлять рабочие процессы, такие как TorsionDrive, в программный стек благодаря его слоям API, которые не зависят от того, как оценивается оптимизация геометрии. Кроме того, такие инструменты, как QCFractal, позволяют одновременно оценивать множество TorsionDrives на одном или нескольких физических ресурсах, таких как кампусный кластер или суперкомпьютер, для дальнейшего улучшения возможного распараллеливания этих вычислений.Общий рабочий процесс с QCFractal выглядит следующим образом:

    • 1.

      Пользователь отправляет одно или несколько вычислений TorsionDrive в QCFractal из внешнего клиента QCPortal.

    • 2.

      Сервер QCFractal использует TorsionDrive для создания новой оптимизации геометрии, подлежащей вычислению.

    • 3.

      Оптимизация геометрии вычисляется для одного или нескольких физических ресурсов, где физическим ресурсом может быть одно ядро ​​для большого суперкомпьютера через систему выполнения задач.

    • 4.

      Пункты 2–3 повторяются до сходимости.

    показывает, как пользователь может использовать TorsionDrive как услугу в инфраструктуре QCArchive. Пример использования клиента QCPortal показан в . Объект, возвращенный в этом изображении, имеет доступ на основе API к каждой оптимизации геометрии и оценке градиента.

    Пример использования стека инфраструктуры QCArchive, где QCPortal используется для создания молекулы перекиси водорода из файла XYZ.Затем TorsionDrive передается для двугранного угла H–O–O–H с использованием оптимизатора геометрии geomeTRIC и уровня теории PM6 с использованием MOPAC. Затем вычисление извлекается с сервера, и отображается энергия при 18°.

    V. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

    Переформулировка сканирования угла кручения как распространения волнового фронта дает несколько важных преимуществ, которые, по нашему мнению, оправдывают увеличение вычислительных затрат. Эти преимущества включают улучшенную симметрию потенциальной поверхности, которая связана с тем, что результаты расчета не зависят от любого выбранного направления сканирования или размерного порядка.Полученные поверхности потенциальной энергии имеют меньше разрывов по сравнению с последовательным сканированием, и в типичных случаях часто можно найти структуры с более низкой энергией и потенциальные минимумы. Можно естественным образом включить несколько начальных предположений, что позволяет завершить вычисления за меньшее время при наличии достаточных вычислительных ресурсов. Эта процедура также имеет меньшую склонность к попаданию в ловушку локальных минимумов высокой энергии, что приводит к повышению производительности и надежности для сложных систем и обобщенному выбору двугранных углов.

    Что касается программного обеспечения, TorsionDrive представляет собой гибкий пакет, который может использовать либо коды оптимизации геометрии на основе Python, либо пакеты квантовой химии со встроенными процедурами оптимизации геометрии. Он может работать либо в автономном режиме и использовать преимущества параллельных ресурсов с помощью системы выполнения задач Work Queue, либо в качестве службы в экосистеме QCArchive, обеспечивающей централизованное управление данными и компьютерными ресурсами. В целом, мы считаем, что этот компонентный подход к разработке программного обеспечения позволяет TorsionDrive быть гибким промежуточным программным обеспечением, которое может быть использовано большим количеством внешних программ и простым образом включено в существующие программные экосистемы.Этот подход также помогает пользователям, обеспечивая согласованные подходы к оптимизации геометрии или рабочим процессам более высокого уровня при использовании различных программных пакетов квантовой химии, которые могут различаться с точки зрения методов, реализованных в каждом из них.

    НАЛИЧИЕ ДАННЫХ

    Данные, подтверждающие результаты этого исследования, доступны в статье (и ее дополнительных материалах).

    ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ МАТЕРИАЛ

    Дополнительный материал содержит входные файлы для расчетов TorsionDrive, включая входные данные по квантовой химии и выходные молекулярные структуры и соответствующие энергии для .Структуры предоставляются в виде декартовых координат в формате XYZ.

    БЛАГОДАРНОСТЬ

    Ю.К. был поддержан стипендией Консорциума Open Force Field и премией ACS-PRF № 58158-DNI6. Д.Г.А.С. был поддержан грантом Национального научного фонда США (NSF) № ACI-1547580 и консорциумом Open Force Field. CDS была поддержана стипендией Института программного обеспечения для молекулярных наук в рамках гранта NSF № ACI-1547580. М.Ф. признает финансирование Национального института общих медицинских наук Национальных институтов здравоохранения в соответствии с премией №R01GM61300 Майклу К. Гилсону. HJ был поддержан стипендией Консорциума Open Force Field. Л.П.В. признает финансирование Национального института общих медицинских наук Национального института здравоохранения под номером R01GM132386. Мы признательны Джону Чодере, Джону Стоппельману, Альберто Гобби, Джошуа Хортону и Синьцзюнь Хоу за полезные обсуждения. Мы также благодарим Институт программного обеспечения для молекулярных наук (MolSSI) за поддержку консорциума и инициативы Open Force Field.Ответственность за содержание этого документа полностью несут авторы, и он не обязательно отражает официальную точку зрения NIH или коммерческих партнеров Open Force Field Consortium.

    Консорциум открытого силового поля состоит из ученых-исследователей из Инициативы открытого силового поля и спонсирующих отраслевых партнеров, которые сотрудничают в продвижении науки открытого силового поля, наборов инструментов и стандартов для открытия биомолекулярных лекарств. Полный список партнеров по финансированию доступен онлайн по адресу https://openforcefield.орг/консорциум/.

    ССЫЛКИ

    1. Йоргенсен В. Л., Максвелл Д. С. и Тирадо-Ривз Дж. «Разработка и тестирование силового поля всех атомов OPLS на конформационную энергетику и свойства органических жидкостей», J. Am. хим. соц. 118, 11225–11236 (1996).10.1021/ja9621760 [CrossRef] [Google Scholar]2. Ван Дж., Вольф Р. М., Колдуэлл Дж. В., Коллман П. А. и Кейс Д. А., «Разработка и тестирование общего янтарного силового поля», J. Comput. хим. 25, 1157–1174 (2004).10.1002/jcc.20035 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]3.Сорин Э. Дж. и Панде В. С., «Изучение перехода спираль-клубок с помощью моделирования ансамбля равновесия всех атомов», Biophys. Дж. 88, 2472–2493 (2005).10.1529/biophysj.104.051938 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]4. Перес А., Марчан И., Свозил Д., Спонер Дж., Читэм Т. Е., Лоутон С. А. и Ороско М., «Уточнение силового поля AMBER для нуклеиновых кислот: улучшение описания/конформеров», Biophys. Дж. 92, 3817–3829 (2007).10.1529/biophysj.106.097782 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]5.Vanommeslaeghe K., Hatcher E., Acharya C., Kundu S., Zhong S., Shim J., Darian E., Guvench O., Lopes P., Vorobyov I., and A.D. Маккерелл-младший, «Общее силовое поле CHARMM: силовое поле для молекул, подобных лекарственным препаратам, совместимое с полностью атомными аддитивными биологическими силовыми полями CHARMM», J. Comput. хим. 31, 671–690 (2010).10.1002/jcc.21367 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]6. Линдорфф-Ларсен К., Пиана С., Палмо К., Марагакис П., Клепеис Дж. Л., Дрор Р. О. и Шоу Д. Э., «Улучшенные потенциалы кручения боковой цепи для силового поля белка Amber ff99SB», Белки: Struct., Функц., Биоинф. 78, 1950–1958 (2010).10.1002/prot.22711 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]7. Хардер Э., Дамм В., Мэйпл Дж., Ву К., Ребул М., Сян Дж.Ю., Ван Л., Лупьян Д., Дальгрен М.К., Найт Дж.Л., Каус Дж.В., Черутти Д.С., Крылов Г., Йоргенсен В.Л., Абель Р. и Фриснер Р.А., «OPLS3: силовое поле, обеспечивающее широкий охват малых молекул и белков, подобных лекарственным средствам», J. Chem. Теория вычисл. 12, 281–296 (2016).10.1021/acs.jctc.5b00864 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]8.Ван Л.-П., Маккирнан К.А., Гомес Дж., Бошан К.А., Хед-Гордон Т., Райс Дж.Е., Своуп В.К., Мартинес Т.Дж. и Панде В.С., «Создание более предсказуемого белкового силового поля: систематический и воспроизводимый маршрут к AMBER-FB15», J. Phys. хим. Б 121, 4023–4039 (2017).10.1021/acs.jpcb.7b02320 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]9. Корнелл В. Д., Чиплак П., Бейли К. И., Гулд И. Р., Мерц К. М., Фергюсон Д. М., Спеллмейер Д. К., Фокс Т., Колдуэлл Дж. В. и Коллман П. А., «Силовое поле второго поколения для моделирования белков, нуклеиновых кислот и органических соединений». молекулы», Дж.Являюсь. хим. соц. 117, 5179–5197 (1995).10.1021/ja00124a002 [CrossRef] [Google Scholar]10. Bickelhaupt F.M. и Baerends E.J., «Случай стерического отталкивания, вызывающего шахматную конформацию этана», Angew. хим., межд. Эд. 42, 4183–4188 (2003).10.1002/anie.200350947 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]11. Weinhold F., «Опровержение случая Bickelhaupt-Baerends для стерического отталкивания, вызывающего шахматную конформацию этана», Angew. хим., межд. Эд. 42, 4188–4194 (2003).10.1002/anie.200351777 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]12.Мерц Б., Лу М., Браун М. и Феллер С., «Стерические и электронные влияния на торсионный энергетический ландшафт сетчатки», Biophys. Дж. 101, L17–L19 (2011).10.1016/j.bpj.2011.06.020 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]13. Аллинджер Н. Л., «Конформационный анализ. 130. ММ2. Углеводородное силовое поле с использованием условий кручения V1 и V2», J. Am. хим. соц. 99, 8127–8134 (1977).10.1021/ja00467a001 [CrossRef] [Google Scholar]14. Тран В., Булеон А., Имберти А. и Перес С., «Поверхности релаксированной потенциальной энергии мальтозы», Биополимеры. 28, 679–690 (1989).10.1002/bip.360280211 [CrossRef] [Google Scholar]15. Йоргенсен В. Л. и Тирадо-Ривз Дж., «Молекулярное моделирование органических и биомолекулярных систем с использованием BOSS и MCPRO», ​​J. Comput. хим. 26, 1689–1700 (2005).10.1002/jcc.20297 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]16. Fujitani H., Matsuura A., Sakai S., Sato H. и Tanida Y., «Высокоуровневые расчеты ab initio для улучшения двугранных параметров белковой основы», J. Chem. Теория вычисл. 5, 1155–1165 (2009).10.1021/ct8005437 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]17.Бак М., Буге-Бонне С., Пастор Р. В. и Маккерелл А. Д., «Важность коррекции CMAP для силового поля белка CHARMM22: динамика куриного лизоцима», Biophys. Дж. 90, L36–L38 (2006).10.1529/biophysj.105.078154 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]18. Ши Ю., Ся З., Чжан Дж., Бест Р., Ву С., Пондер Дж. В. и Рен П., «Поляризуемое атомное мультипольное силовое поле АМОЕВА для белков», J. Chem. Теория вычисл. 9, 4046–4063 (2013).10.1021/ct4003702 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]19.Форесман Дж. и Фриш А., Изучение химии с помощью методов электронной структуры (Gaussian, Inc., Wallingford, CT, 2015). [Google Академия] 20. Frisch MJ, Trucks GW, Schlegel HB, Scuseria GE, Robb MA, Cheeseman JR, Scalmani G., Barone V., Petersson GA, Nakatsuji H., Li X., Caricato M., Marenich AV, Bloino J., Janesko BG , Гомпертс Р., Меннуччи Б., Грачиан Х.П., Ортис Дж.В., Измайлов А.Ф., Зонненберг Дж.Л., Уильямс-Янг Д., Дин Ф., Липпарини Ф., Эгиди Ф., Гоингс Дж., Пэн Б., Петроне А., Хендерсон Т., Ранасингхе Д., Закшевски В.Г., Гао Дж., Рега Н., Чжэн Г., Лян В., Хада М., Эхара М., Тойота К., Фукуда Р., Хасегава Дж. ., Исида М., Накадзима Т., Хонда Ю., Китао О., Накаи Х., Вревен Т., Тросселл К., Дж.А. Монтгомери-мл., Перальта Дж. Э., Ольяро Ф., Беарпарк М. Дж., Хейд Дж. Дж., Бразерс Э. Н., Кудин К. Н., Староверов В. Н., Кит Т. А., Кобаяши Р., Норманд Дж., Рагхавачари К., Ренделл А. П., Бурант Дж. К., Айенгар С. С. , Томаси Дж., Косси М., Миллам Дж. М., Клене М., Адамо К., Cammi R., Ochterski J.W., Martin R.L., Morokuma K., Farkas O., Foresman J.B., and Fox D.J., Gaussian~16 Revision C.01 (Gaussian Inc, Wallingford CT, 2016). [Google Академия] 21. Шао Ю., Ган З., Епифановский Э., Гилберт А.Т., Вормит М., Куссманн Дж., Ланге А.В., Бен А., Дэн Дж., Фенг С., Гош Д., Голди М., Хорн П.Р., Якобсон Л.Д., Калиман И., Халиуллин Р.З., Кусь Т., Ландау А., Лю Дж., Пройнов Э.И., Ри Ю.М., Ричард Р.М., Рорданц М.А., Стил Р.П., Сандстром Э.Дж., Вальдшнеп Х.Л.III, Циммерман П.М., Зуев Д., Альбрехт Б., Алгуайр Э., Остин Б., Беран Г.Й.О., Бернард Ю.А., Берквист Э., Брандхорст К., Бравая К.Б., Браун С.Т., Казанова Д., Чанг С.-М. ., Чен Ю., Чиен С.Х., Клоссер К.Д., Криттенден Д.Л., Диденхофен М., Р.А. ДиСтасио-младший, До Х., Дутой А.Д., Эдгар Р.Г., Фатехи С., Фусти-Мольнар Л., Гизелс А., Голубева-Задорожная А., Гомес Дж., Хансон-Хайне М.В., Харбах П.Х., Хаузер А.В., Хохенштейн Э.Г., Холден З.С., Джагау Т.-С., Джи Х., Кадук Б., Хистьяев К., Ким Дж., Ким Дж., Кинг Р.А., Клунцингер П., Косенков Д., Ковальчик Т., Краутер С.М., Лао К.У., Лоран А.Д., Лоулер К.В., Левченко С.В., Лин С.Ю., Лю Ф., Лившиц Э., Лочан Р.С., Луэнсер А., Манохар П., Манзер С.Ф., Мао С.-П., Мардиросян Н., Маренич А.В., Маурер С.А., Мэйхолл Н.Дж., Нойскамман Э., Оана К.М., Оливарес-Амая Р., О’Нил Д.П., Паркхилл Дж.А., Перрин Т.М., Певерати Р., Прочук А., Рен Д.Р., Роста Э., Расс Н.Дж., Шарада С.М., Шарма С., Смолл Д.В., Содт А., Стейн Т., Штюк Д., Су Ю.-К., Том А.Дж., Цучимочи Т., Вановски В., Фогт Л., Выдров О., Ван Т., Уотсон М.А., Венцель Дж., Уайт А., Уильямс С.Ф., Ян J., Yeganeh S., Yost SR, You Z.-Q., Zhang IY, Zhang X., Zhao Y., Brooks BR, Chan GK, Chipman DM, Cramer CJ, Goddard WA III, Gordon MS, Hehre WJ, Кламт ​​А., Шефер Х.Ф. III, Шмидт М.В., Шеррилл К.Д., Трухлар Д.Г., Варшел А., Сюй Х., Аспуру-Гузик А., Баер Р., Белл А.Т., Бесли Н.А., Чай Дж.-Д., Дрю А. ., Дунец Б.Д., Фурлани Т.Р., Гуолтни С.Р., Хсу С.-П., Юнг Ю., Конг Дж., Ламбрехт Д.С., Лян В., Оксенфельд С., Рассолов В.А., Слипченко Л.В., Суботник Ю.Е., Воорхис Т.В., Герберт Ю.М., Крылов А.И. , Gill PM и Head-Gordon M., «Достижения в области молекулярной квантовой химии, содержащиеся в программном пакете Q-Chem 4», Mol. физ. 113, 184–215 (2015).10.1080/00268976.2014.952696 [CrossRef] [Google Scholar]22. Пэрриш Р. М., Бернс Л. А., Смит Д. Г. А., Симмонетт А. С., ДеПринс А. Э., Хохенштейн Э. Г., Бозкая Ю., Соколов А.Ю., Ди Ремиджио Р., Ричард Р.М., Гонтье Дж.Ф., Джеймс А.М., МакАлександер Х.Р., Кумар А., Саитов М., Ван Х., Притчард Б.П., Верма П., Шефер Х.Ф., Патковски К., Кинг Р.А., Валеев Э.Ф., Евангелиста Ф.А., Терни Дж.М., Кроуфорд Т.Д. и Шеррилл К.Д., «Psi4 1.1: программа электронной структуры с открытым исходным кодом, в которой особое внимание уделяется автоматизации, расширенным библиотекам и функциональной совместимости», J. Chem. Теория вычисл. 13, 3185–3197 (2017).10.1021/acs.jctc.7b00174 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]23.Смит Д., Бернс Л., Симмонетт А., Пэрриш Р., Шибер М., Галвелис Р., Краус П., Крузе Х., Ди Ремиджио Р., Аленаизан А., Джеймс А., Лехтола С., Мисевич Дж., Шойрер М., Шоу Р., Шрибер Дж., Се Ю., Глик З., Сирианни Д., О’Брайен Дж., Уолдроп Дж., Кумар А., Хохенштейн Э.Г., Притчард Б., Брукс Б. ., Шефер Х., Соколов А., Патковски К., ДеПринс Э., Бозкая У., Кинг Р., Евангелиста Ф., Терни Дж., Кроуфорд Т. и Шеррилл Д., Psi4 1.4: Программное обеспечение с открытым исходным кодом для высокопроизводительной квантовой химии, 2020 г., Издательство: ChemRxiv.[Бесплатная статья PMC] [PubMed]24. Низ Ф., «Программная система ORCA», Wiley Interdiscip. Рев.: Вычисл. Мол. науч. 2, 73–78 (2012).10.1002/wcms.81 [CrossRef] [Google Scholar]25. См. http://www.turbomole.com для TURBOMOLE V7.0 2015, разработки Университета Карлсруэ и Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, 1989-2007, TURBOMOLE GmbH, с 2007.26. Уфимцев И. С., Мартинес Т. Дж. Квантовая химия на графических процессорах. 3. Аналитические градиенты энергии, оптимизация геометрии и основные принципы молекулярной динамики», J.хим. Теория вычисл. 5, 2619–2628 (2009).10.1021/ct

    04 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]27. Титов А. В., Уфимцев И. С., Люер Н., Мартинес Т. Дж. Создание эффективных кодов квантовой химии для новых архитектур // J. Chem. Теория вычисл. 9, 213–221 (2013).10.1021/ct300321a [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]28. Ван Л.-П. и Сонг С., «Оптимизация геометрии упрощается с помощью координат перемещения и вращения», J. Chem. физ. 144, 214108 (2016).10.1063/1.4952956 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]29.Cioslowski J., Scott A.P., Radom L., «Катастрофы, бифуркации и петли гистерезиса в торсионных потенциалах внутренних вращений в молекулах», Mol. физ. 91, 413–420 (1997).10.1080/002689797171300 [CrossRef] [Google Scholar]30. Хокинс П. К. Д., Скиллман А. Г., Уоррен Г. Л., Эллингсон Б. А. и Шталь М. Т., «Создание конформеров с помощью OMEGA: алгоритм и проверка с использованием высококачественных структур из банка данных белков и структурной базы данных Кембриджа», J. Chem. Инф. Модель. 50, 572–584 (2010).10.1021/ci100031x [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]31. Фридрих Н.-О., де Брюйн Копс С., Флахсенберг Ф., Соммер К., Рэри М. и Кирчмайр Дж., «Сравнение коммерческих генераторов ансамблей конформеров», J. Chem. Инф. Модель. 57, 2719–2728 (2017).10.1021/acs.jcim.7b00505 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]33. Смит Д. Г. А., Бернс Л. А., Наден Л. и Велборн М. См. https://qcarchive.molssi.org для QCArchive: центральный источник для компиляции, агрегирования, запроса и обмена данными по квантовой химии; по состоянию на январь 2020 г.34. Смит Дж. С., Исаев О. и Ройтберг А. Е., «АНИ-1: расширяемый потенциал нейронной сети с точностью DFT при вычислительных затратах силового поля», Chem. науч. 8, 3192–3203 (2017).10.1039/c6sc05720a [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]35. Альбрехт М., Раджан Д. и Тейн Д., «Создание рабочих очередей, удобных для кластера, для научных приложений, интенсивно использующих данные»,

    Международная конференция IEEE по кластерным вычислениям (CLUSTER), 2013 г., (IEEE, 2013), стр. 1–8. , ISSN: 1552-5244, 2168-9253.[Google Академия] 36. Кремер-Херман Н., Товар Б. и Тейн Д., «Облегченная модель для приложений master-worker правильного размера», SC18: Международная конференция по высокопроизводительным вычислениям, сетям, хранению и анализу (IEEE, 2018 г.) , стр. 504–516. [Google Академия] 37. Бекке А. Д., «Термохимия с функционалом плотности. III. Роль точного обмена», J. Chem. физ. 98, 5648–5652 (1993).10.1063/1.464913 [CrossRef] [Google Scholar]38. Гримме С., Энтони Дж., Эрлих С. ​​и Криг Х., «Последовательная и точная первоначальная параметризация коррекции дисперсии функционала плотности (DFT-D) для 94 элементов H-Pu», J. Chem. физ. 132, 154104 (2010).10.1063/1.3382344 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]39. Гримме С., Эрлих С. ​​и Геригк Л., «Влияние функции демпфирования в теории функционала плотности с поправкой на дисперсию», J. Comput. хим. 32, 1456–1465 (2011).10.1002/jcc.21759 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]40. Смит Д. Г. А., Бернс Л. А., Патковски К. и Шерил С.D., «Пересмотренные параметры демпфирования для дисперсионной поправки D3 к теории функционала плотности», J. Phys. хим. лат. 7, 2197–2203 (2016).10.1021/acs.jpclett.6b00780 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]41. Крылов А. И., Шерилл С. Д., Берд Э. Ф. С., Хед-Гордон М., «Согласованные по размеру волновые функции для нединамической корреляционной энергии: оптимизированная по валентно-активному пространству модель орбитальных связанных кластеров», J. Chem. физ. 109, 10669–10678 (1998).10.1063/1.477764 [CrossRef] [Google Scholar]42.Чан Х. (2020). «Обновление второстепенных выпусков Parsley (openff-1.1.0, 1.2.0)», Zenodo. 10.5281/зенодо.3781313. [Перекрестная ссылка] 43. Вагнер Дж. и Ян Х. (2020). «Openforcefield/openforcefields: версия 1.1.1 «Петрушка»», Zenodo. 10.5281/зенодо.3751818. [Перекрестная ссылка] 44. Годбаут Н., Салахуб Д. Р., Андзельм Дж., Виммер Э., «Оптимизация базисных наборов гауссового типа для расчетов функционала локальной спиновой плотности. Часть I. Бор через неон, метод оптимизации и проверка», Кан. Дж. Хим. 70, 560–571 (1992).10.1139/v92-079 [CrossRef] [Google Scholar]45. Наги П. И., Данн В. Дж., Алагон Г. и Гио К., «Теоретические расчеты 1,2-этандиола. Гош-транс-равновесие в газовой фазе и водном растворе», J. Am. хим. соц. 113, 6719–6729 (1991).10.1021/ja00018a002 [CrossRef] [Google Scholar]46. Lonardi A., Oborský P. и Hünenberger P.H., «Моделируемое растворителем влияние внутримолекулярной водородной связи на конформационные свойства гидроксиметильной группы в глюкозе и галактозе: исследование моделирования молекулярной динамики», Helv.Чим. Акта 100, e1600158 (2017).10.1002/hlca.201600158 [CrossRef] [Google Scholar]47. Патон Р. С. и Гудман Дж. М., «Водородные связи и укладки: насколько надежны силовые поля? Критическая оценка описаний силового поля несвязанных взаимодействий», J. Chem. Инф. Модель. 49, 944–955 (2009).10.1021/ci

    9f [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]48. Liu C., Piquemal J.-P. и Ren P., «Реализация зависящего от геометрии потока заряда в поляризуемый потенциал AMEOEBA+», J. Phys. хим. лат.11, 419–426 (2020).10.1021/acs.jpclett.9b03489 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]50. Черутти Д. С., Райс Дж. Э., Своуп В. К. и Кейс Д. А., «Вывод фиксированных частичных зарядов для аминокислот, соответствующих конкретной модели воды и неявной поляризации», J. Phys. хим. Б 117, 2328–2338 (2013).10.1021/jp311851r [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]51. Тиан С., Касаваджхала К., Белфон К.А.А., Рагет Л., Хуанг Х., Мигес А.Н., Бикель Дж., Ван Ю., Пинкай Дж., Wu Q. и Simmerling C., «ff19SB: параметры скелета белка, специфичные для аминокислот, обученные по энергетическим поверхностям квантовой механики в растворе», J. Chem. Теория вычисл. 16, 528–552 (2020).10.1021/acs.jctc.9b00591 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]52. Клок М., Бойл Н., Прайс М. Т., Митсма А., Браун В. Р. и Феринга Б. Л., «Однонаправленное вращение молекулярных роторных двигателей МГц», J. Am. хим. соц. 130, 10484–10485 (2008).10.1021/ja8037245 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]53. Клювер Т., Раган-Келли Б., Перес Ф., Грейнджер Б., Буссонье М., Фредерик Дж., Келли К., Хамрик Дж., Гроут Дж., Корлей С., Иванов П., Авила Д., Абдалла С. и Уиллинг С., Jupyter Notebooks, Формат публикации для воспроизводимых вычислительных рабочих процессов (Позиционирование и сила в академических публикациях: игроки, агенты и повестки дня, 2016 г.), стр. 87–90. [Google Академия]54. Нгуен Х., Кейс Д. А. и Роуз А. С., «NGLview — интерактивная молекулярная графика для ноутбуков Jupyter», «Биоинформатика». 34, 1241–1242 (2017).10.1093/bioinformatics/btx789 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]57.Ларсен А.Х., Мортенсен Дж.Дж., Блумквист Дж., Кастелли И.Е., Кристенсен Р., Дулстрокак М., Фриис Дж., Гровс М.Н., Хаммер Б., Харгус С., Гермес Э.Д., Дженнингс П.С., Дженсен П.Б., Кермоуд Дж., Китчин Дж.Р., Колсбьерг Э.Л., Кубал Дж., Каасбьерг К., Лисгаард С., Маронссон Дж.Б., Макссон Т., Олсен Т., Пастевка Л., Петерсон А., Ростгаард К., Шитц Дж., Шютт О., Стрэндж М. ., Тайгесен К.С., Вегге Т., Вильхельмсен Л., Уолтер М., Зенг З. и Якобсен К.В., «Среда атомного моделирования — библиотека Python для работы с атомами», Дж.физ.: Конденс. Иметь значение 29, 273002 (2017).10.1088/1361-648x/aa680e [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]58. Turilli M., Santcroos M. и Jha S., «Всеобъемлющий взгляд на пилотные системы», ACM Comput. Surv. 51, 23 (2018).10.1145/3177851 [CrossRef] [Google Scholar]59. Ю А. Б., Джетт М. А. и Грондона М., «SLURM: простая утилита Linux для управления ресурсами», стратегии планирования заданий для параллельной обработки (Springer-Verlag, Берлин, Гейдельберг, 2003 г.), стр. 44–60. [Google Академия] 60. Роклин М., «Dask: параллельные вычисления с заблокированными алгоритмами и планированием задач», в материалах

    Proceedings of the 14th Python in Science Conference (SciPy, 2015), стр. 130–136. [Google Академия] 61. Бабуджи Ю., Вудард А., Ли З., Кац Д.С., Клиффорд Б., Кумар Р., Лачински Л., Чард Р., Возняк Дж., Фостер И., Уайлд М. и Чард К., «Парсл : Распространенное параллельное программирование на Python», на 28-м Международном симпозиуме ACM по высокопроизводительным параллельным и распределенным вычислениям (HPDC), 2019 г. [Google Scholar]62.Турилли М., Мерцки А., Баласубраманян В., Джха С., «Строительные блоки промежуточного программного обеспечения системы рабочих процессов», в материалах 18-го Международного симпозиума IEEE/ACM по кластерным, облачным и грид-вычислениям (IEEE, 2018 г.), п. 348–349. [Google Академия] 63. Джайн А., Онг С.П., Чен В., Медасани Б., Ку Х., Кочер М., Брафман М., Петретто Г., Риньянезе Г.-М., Отье Г., Гюнтер Д. и Перссон К.А., «FireWorks: система динамического рабочего процесса, предназначенная для приложений с высокой пропускной способностью», Concurrency Comput.: Практика. Эксперт. 27, 5037–5059 (2015), CPE-14-0307.R2.10.1002/cpe.3505 [CrossRef] [Google Scholar]

    Потеря устойчивости приводного вала из композитного материала при кручении

    Общая устойчивость приводных валов при кручении изучались многими исследователями. Гринхилл [1] впервые в 1883 году представил решение для устойчивости к скручиванию длинных сплошных валов. Этот метод решения может быть распространен на расчет первой формы потери устойчивости при кручении полого вала. Первый и самый старый анализ потери устойчивости тонкостенных цилиндров при кручении был представлен Шверином [2] в 1924 году.Однако его анализ не показал хорошего совпадения с экспериментальными результатами.

    В 1931 г. Кубо и Сезава [3] представили теорию расчета потери устойчивости труб при кручении, а также сообщили об экспериментальных результатах для резиновых моделей. Однако эта теория не показала согласия с экспериментальными результатами. Лундквист [4] провел обширные эксперименты по прочности алюминиевых валов при кручении, о которых сообщалось в 1932 году. Донелл [5].В 1934 году он представил теоретическое решение проблемы нестабильности карданных валов при кручении. Он использовал теорию тонкостенных оболочек для анализа и сравнивал свою теорию с имеющимися экспериментальными результатами, которые включали около пятидесяти испытаний. Эти исследования показали, что нагрузка на разрушение при кручении, измеренная экспериментально, всегда меньше, чем полученная теоретически. Основная причина – исходный эксцентриситет валов в опытах. Все вышеперечисленные исследователи ограничивали свои исследования изотропными материалами.

    Общая теория изотропных оболочек была впервые представлена ​​Амбарцумяном [6] и Донгом и др. [7] в 1964 году. Хо и Ченг [8] выполнили общий анализ потери устойчивости неоднородных анизотропных тонкостенных цилиндров при комбинированных осевых, радиальных и крутильных нагрузках с учетом четырех граничных условий. Чехил и Ченг [9] изучали упругую потерю устойчивости составных тонкостенных цилиндров с оболочкой при кручении на основе теории больших прогибов оболочек.

    Теннисон [10] теоретическим методом исследовал классическую линейно-упругую потерю устойчивости неизотропных композитных цилиндров, «совершенных» и «несовершенных», при различных условиях нагружения.Он сравнил свои результаты с экспериментами. Bauchau и Krafchack [11] в 1988 г. измерили нагрузку на изгиб при кручении некоторых составных приводных валов, изготовленных из углерода/эпоксидной смолы. Они предсказали нагрузку на изгиб при кручении, используя теорию оболочек и рассматривая эффекты упругой связи и деформации поперечного сдвига.

    Берт и Ким [12] в 1995 г. провели теоретический анализ потери устойчивости при кручении композитных карданных валов. Они предсказали крутильную нагрузку потери устойчивости композитных приводных валов с различной компоновкой с хорошей точностью, учитывая влияние внеосевой жесткости и изгибающего момента.Эта теория может предсказать коробление при кручении композитных приводных валов под действием чистого кручения и комбинированного кручения и изгиба.

    Chen и Peng [13] в 1998 году, используя метод конечных элементов, исследовали устойчивость композитных валов при вращении и сравнительной осевой нагрузке. Они определяли критическую осевую нагрузку тонкостенного композитного вала при вращении.

    Торсионный привод | Знание энергии и света

    Торсионный привод

    Торсионный привод

    Торсионный двигатель или «Торсионное поле» — двигательная установка для космических кораблей из серии научно-фантастических книг «Знания энергии и света» .Торсионный привод, создающий торсионное поле вокруг корабля.

    Торсионное поле вращает материю, создавая вакуум в пространстве-времени, позволяя кораблю двигаться быстрее скорости света. Этот «пузырь» работает примерно так же, как кривизна пространства связана с энергией и импульсом материи.

     

     

    Торсионный привод в реальной жизни

    Торсионные поля — предмет спорный. Традиционная наука отвергла возможность торсионных двигателей из-за разрыва в знаниях между квантовой физикой и теоретической физикой.

    Единая теория поля (то есть теория, в которой фундаментальные силы и материя записываются как одно уравнение) могла бы все изменить. Один ученый уже заявляет об этом великом подвиге. Физик Нассим Харамейн представил миру свои формулы в 2015 году. Нассим заявляет: «Космос жив и готов к использованию нашей цивилизацией в качестве неограниченного источника энергии». Нассим Харамейн и многие другие сотрудники посвятили свою работу изменению научного мышления. Несмотря на его работу, утверждения Харамейна остаются непризнанными ведущими физиками.

     

    Австралийский автор – Глен Ротлисбергер

     

    Ваши комментарии

    Автор Глен Ротлисбергер

    Лазерный прыжок, прыжок с планеты, укротитель слов — Глен Ротисбергер — автор «Знаний об энергии и свете».

    Последние сообщения

    • Галактические врата

      Во вселенной Знаний Энергии и Света Галактические Врата — это портал из одного места в космосе в другое — всегда от одних Галактических Врат к другим, и всегда к этим связанным Вратам и обратно.Есть восемь

    • Light Tablet

      Световая табличка Говорят, что световые таблички были выкованы богами — мистиками и древними — давным-давно, когда Д’Олекс был очень молод. Считается, что существует восемь световых планшетов, хотя не все из них имеют

    DeWALT DT7506-QZ — набор из 11 ударных торсионных головок

    DeWALT DT7506-QZ — набор из 11 ударных торсионных головок | Мистер Рабочий™

    https://www.misterworker.com/en-us/dewalt/11-piece-impact-torsion-socket-set-dw876/3612.HTML

    Сэкономьте 35%

    Мистер Рабочий™ Цена

    $ 156,25 Цена без НДС?

    Цена по прейскуранту

    $ 240,38 Сэкономьте 35%

    Мистер Рабочий™ Цена

    $ 156,25 Цена без НДС? Сэкономьте 35%

    Мистер Рабочий™ Цена

    $ 156,25 Цена без НДС?

    Цена по прейскуранту

    $ 240,38 Сэкономьте 35%

    Мистер Рабочий™ Цена

    $ 156,25 Цена без НДС?

    Код EAN: 5035048078624

    ВКРАТЦЕ набор из 11 шестигранных головок для ударных гайковертов с приводом 1/2″.Ударные головки для использования с ударными гайковертами с приводом 1/2 дюйма Изготовлено в соответствии с высочайшими стандартами для обеспечения применения…

    КОРОТКО
    набор из 11 шестигранных головок для ударных гайковертов с приводом 1/2″.

    Ударопрочные головки для использования с ударными гайковертами с приводом 1/2″. Диаметр мм 6,8,10,11,12,13,14,16,17,18,19,20,21,22,24,27 мм и переходник с 1/4″ на 1/2″ мм

     

    КОРОТКО
    набор из 11 шестигранных головок для ударных гайковертов с приводом 1/2″.

    Ударопрочные головки для использования с ударными гайковертами с приводом 1/2 дюйма
    Изготовлены в соответствии с высочайшими стандартами для обеспечения долговечности применения
    Покрытие из черного оксида с лазерной маркировкой

    В комплекте:
    Диаметры мм 6,8,10,11,12,13,14 , 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 24, 27 мм и адаптер 1/4 «на 1/2» мм

    Отзывы Набор ударных торсионных головок из 11 предметов

    Нет отзывов о продукте Набор ударных торсионных головок из 11 предметов

    Аналогично DeWALT DT7506-QZ

    Другие клиенты также купили

    Сравните результаты торсионного привода между компоновщиком C и O определенной структуры #qcportal #souyakuAC2021 – Стоит ли жить?

    Вчера я написал пост на японском языке о PAM/NAM о семействе mGlu.Как я уже упоминал, небольшое различие молекул приводит к большому различию этих конформаций. Я попытался проверить это методом ETKDGv2, который реализован в RDKit. Подход основан на молекулярной механике (ММ), поэтому я хотел бы проверить не только его, но и QM.

    К счастью, мы можем использовать действительно полезный набор данных с открытым исходным кодом под названием QCArchive 😉

    Если у читателя есть интерес к этой деятельности, я рекомендую проверить следующий URL.
    https://qcarchive.molssi.org/

    В этом посте я хотел бы показать пример использования источника данных.Сначала требуется установка qcportal, но это очень просто. Вы можете установить его через conda, просто введите «conda(ormamba) install -c conda-forge qcportal».

    После установки мы можем пользоваться базой данных. Итак, давайте использовать его. QCPortal предоставляет множество источников данных, и я использовал набор данных торсионного привода, предоставленный Roche в этом посте. Нет такой же структуры, которая была описана вчера. Поэтому я снова поискал в БД и нашел Ph-Ch3-Ph и Ph-O-Ph из другого источника данных.

    И я обнаружил, что энергетический профиль обеих молекул похож. Таким образом, после результатов трудно описать большую разницу профиля mGlu в моем предыдущем посте.

    Мыслящие молекулы из трехмерной структуры — очень важная задача для молекулярного дизайна. В последнее время мы можем удобно использовать молекулярную модель и множество инструментов CADD. Так что давайте рассматривать молекулы в 3D, а не в 2D 😉

    QCArchive предоставляет много данных, поэтому я рекомендую использовать его для задач хемоинформатики. И я хотел бы поблагодарить разработчиков полезных инструментов!

    Я загрузил свой код в gist.И все цифры будут отображаться по следующей ссылке

    https://nbviewer.org/gist/iwatobipen/02de305be22d2ff4c962a85a6f89cb34

    Некоторые графики не отображаются на следующем сайте (суть).

    Извините, что-то пошло не так. Перезагрузить?

    К сожалению, мы не можем отобразить этот файл.

    Извините, этот файл недействителен, поэтому его нельзя отобразить.

    Пусть это Рождество принесет больше счастливых воспоминаний и радости вам и вашей семье.

    Нравится:

    Нравится Загрузка…

    Родственные

    Опубликовано iwatobipen

    Я медицинский химик в фармацевтической компании среднего размера. Люблю хемоинфо, шнуровку, органический синтез, свою семью. Посмотреть больше сообщений

    .
  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.