AI for Science / 计算材料学(高分子材料研发)
行业场景
立项原因:高分子材料研发靠反复做实验,一个配方从设计到拿到性能数据要几周甚至几个月,成本很高。
解决的问题:分子模拟可以提前预测材料性能,但要串起量子化学、分子动力学等多套专业工具,材料研发人员用不起来。平台把整套流程做成网页上的任务,研究人员不用写脚本,就能从分子结构一路算到 Tg、导热、介电等性能。
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AI for Science / 计算材料学(高分子材料研发)
行业场景
立项原因:高分子材料研发靠反复做实验,一个配方从设计到拿到性能数据要几周甚至几个月,成本很高。
解决的问题:分子模拟可以提前预测材料性能,但要串起量子化学、分子动力学等多套专业工具,材料研发人员用不起来。平台把整套流程做成网页上的任务,研究人员不用写脚本,就能从分子结构一路算到 Tg、导热、介电等性能。
单体生成 输入或画出分子结构,点击化学键自动生成聚合连接点,后台计算三维结构
构建模型 把单体拼成聚合物链并装进模拟盒子,支持线性聚合和交联网络两种方式
分子动力学 选择经典力场或机器学习势做模拟,可以查看结构和轨迹动画
性质计算 计算 Tg、热导率、介电常数、吸水性等 11 类性质,结果以数值表和分析图展示
任务管理 四步任务串成链路,支持分享、停止、下载结果,数据按用户隔离
我负责的部分:
二期前端的主体开发:单体生成页、构建模型页、任务详情页、各类性质计算结果页
「点击化学键生成连接点」的全栈实现:前端点选交互,Java 转发,Python 端用 RDKit 计算
把交联建模和机器学习势接入业务链路(数据库、Java、前端这一段)
三维分子结构的可视化
计算任务 Worker 的稳定性,以及数据越权问题的修复
实现亮点和难点:
计算任务可取消、崩溃后能自动恢复:之前点了取消,计算照样一直跑;进程崩溃后任务一直显示「执行中」,最长卡了 63 小时。我改了 Celery 的进程模型,并加上启动时清理孤儿任务的逻辑。现在取消后 5 秒内生效,卡死的任务能自动判为失败。
周期性边界下分子结构的正确显示:模拟结果里的分子被盒子边界切碎,画面上出现横穿整个盒子、长达 22 Å 的假化学键。我沿化学键用广度优先搜索把分子重新拼完整,假键全部消除。
点键生成连接点时保证化学正确:苯环六根键是等价的,但点不同的键会得到不同的分子(一个多出两个氢)。我通过枚举共振结构解决了这个问题,现在点哪根键结果都一样。
按体系大小自动决定并行进程数:原来进程数写死,大体系直接报错,小体系又占满整台机器。改成按原子数自动计算并以物理核数为上限后,43 个线上历史体系都能正常分配。
数据越权修复:原来只要知道任务编号,就能读到别人的任务和结果文件。我统一加上了权限校验。



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