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    OUR PRODUCT

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    J-OCTA

     

    멀티 스케일 시뮬레이션 기법을 이용한 고분자 소재의 물성 분석

     

    고무, 플라스틱, 필름, 도료, 전해질과 같은 다양한 재료의 연구 및 개발을 위해 원자 스케일에서 마이크로미터 스케일에 이르는 재료의 특성을 예측하는 재료 물성 분석 소프트웨어입니다. 실험 결과만으로 설명할 수 없는 복잡한 현상 및 물성을 이해하는 솔루션으로 활용할 수 있습니다. J-OCTA는 시공간적으로 서로 다른 규모의 시스템을 멀티 스케일 기법을 활용하여 신소재 설계 및 개발을 지원합니다.

     

    Features

    • Molecular dynamics simulation (COGNAC, VSOP)

          - 원자/분자 수준에서 재료의 정적 및 동적 특성을 예측 가능

          - Full Atomistic modeling 기능

          - Force field 지원

          - Quantum mechanics 연계 기능

       


          - Coarse-grained modeling 기능

          - System modeling 기능

          - External engine 연계 기능

          - VSOP 기능

    •  
    •     Interface, Phase separation simulation (SUSHI, COGNAC-DPD)
      •           - Mean field method (SUSHI)와 dissipative particle dynamics method (DPD)를 이용한 다양한 구조를 가지는 분자들과
      •             block copolymer로 이루어진 재료의 상분리 구조 및 계면 형상 등을 예측 가능
      •           - Interaction parameter (χ parameter) 추정 기능
      •           - 상분리 구조의 finite element method (FEM) mesh로 변환 기능
    •  
    •     Zooming function, reverse mapping function
    •           - SUSHI (Mean field method)에서 얻은 각 성분의 volume fraction distribution을 이용한 분자 동역학 구조 생성 기능
    •           - Coarse-grained MD에서 얻은 분자 구조를 이용한 all-atom MD 구조 생성 기능
    •  
    •     Rheology simulation (PASTA, NAPLES)
    •           - Slip-link model(PASTA)와 primitive chain network model(NAPLES)을 이용한 용융 고분자와 고분자 용액의 유변 특성을
    •             분자량 분포와 가지 구조 등을 고려하여 예측 가능
    •           - Relaxation modulus, storage and loss moduli, elongational viscosity 등의 예측 가능
    •  
    •     Multi-phase material simulation (MUFFIN)
      •           - SUSHI(Mean field method)에서 얻은 결과를 이용한 상분리된 탄성 재료의 finite element method (FEM) 시뮬레이션 가능
      •           - 고분자 용액의 micro-fluid 시뮬레이션 모델링 기능
      •           - Unstructured mesh 생성 기능
      •  
      •     QSPR (Quantitative Structure-Property Relationships)
        •           - 분자의 화학식을 이용한 비정질 고분자 재료의 다양한 물성 (밀도, 열팽창 계수, 유리전이온도, 푸아송 비, 유전율 등)을 빠르게
        •             예측 가능
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