วิทยาศาสตร์และวิศวกรรมวัสดุเชิงคำนวณใช้การสร้างแบบจำลอง การจำลอง ทฤษฎี และสารสนเทศศาสตร์เพื่อทำความเข้าใจวัสดุ เป้าหมายหลักได้แก่ การค้นพบวัสดุใหม่ การกำหนดพฤติกรรมและกลไกของวัสดุ การอธิบายการทดลอง และการสำรวจทฤษฎีวัสดุ สาขานี้คล้ายคลึงกับเคมีเชิงคำนวณและชีววิทยาเชิงคำนวณซึ่งเป็นสาขาย่อยที่สำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ของวิทยาศาสตร์ วัสดุ

เช่นเดียวกับที่วิทยาศาสตร์วัสดุครอบคลุมทุกระดับความยาว ตั้งแต่อิเล็กตรอนไปจนถึงส่วนประกอบต่างๆ วิทยาศาสตร์วัสดุก็ครอบคลุมทุกระดับความยาวเช่นกัน แม้ว่าจะมีการพัฒนาวิธีการและรูปแบบต่างๆ มากมาย และยังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แต่ก็มีเทคนิคการจำลองหลักหรือรูปแบบหลัก 7 แบบเกิดขึ้น^{[ 1 ]}

วิธี การจำลองด้วยคอมพิวเตอร์เหล่านี้ใช้แบบจำลองพื้นฐานและการประมาณค่าเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของวัสดุในสถานการณ์ที่ซับซ้อนกว่าที่ทฤษฎีบริสุทธิ์โดยทั่วไปอนุญาต และมีรายละเอียดและความแม่นยำมากกว่าที่มักจะเป็นไปได้จากการทดลอง แต่ละวิธีสามารถใช้ได้อย่างอิสระเพื่อทำนายคุณสมบัติและกลไกของวัสดุ เพื่อป้อนข้อมูลให้กับวิธีการจำลองอื่นๆ ที่ดำเนินการแยกกันหรือพร้อมกัน หรือเพื่อเปรียบเทียบหรือเปรียบเทียบกับผลการทดลองโดยตรง^{[ 2 ]}

สาขาย่อยที่โดดเด่นสาขาหนึ่งของวิทยาศาสตร์วัสดุเชิงคำนวณคือวิศวกรรมวัสดุเชิงคำนวณแบบบูรณาการ (ICME) ซึ่งพยายามใช้ผลลัพธ์และวิธีการคำนวณร่วมกับการทดลอง โดยมุ่งเน้นที่การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมและเชิงพาณิชย์^{[ 3 ]}หัวข้อหลักในปัจจุบันในสาขานี้ ได้แก่การหาปริมาณความไม่แน่นอนและการแพร่กระจายตลอดการจำลองเพื่อการตัดสินใจในที่สุดโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลสำหรับการแบ่งปันข้อมูลป้อนเข้าและผลลัพธ์ของการจำลอง^{[ 4 ]}การออกแบบและการค้นพบวัสดุที่มีประสิทธิภาพสูง^{[ 5 ]}และแนวทางใหม่ ๆ เนื่องจากการเพิ่มขึ้นอย่างมากของกำลังการคำนวณและประวัติศาสตร์ต่อเนื่องของซูเปอร์คอมพิวเตอร์

วิธีการคำนวณโครงสร้างอิเล็กตรอนใช้แก้สมการชโรดิงเกอร์เพื่อคำนวณพลังงานของระบบอิเล็กตรอนและอะตอม ซึ่งเป็นหน่วยพื้นฐานของสสารควบแน่น มี วิธี การคำนวณโครงสร้างอิเล็กตรอน หลายรูปแบบ ที่มีความซับซ้อนในการคำนวณแตกต่างกัน โดยมีจุดสมดุลระหว่างความเร็วและความแม่นยำที่หลากหลาย

เนื่องจากความสมดุลระหว่างต้นทุนการคำนวณและความสามารถ ในการทำนาย ทฤษฎีฟังก์ชันความ หนาแน่น (DFT) จึงมีการใช้งานอย่างแพร่หลายที่สุดในวิทยาศาสตร์วัสดุโดยส่วนใหญ่แล้ว DFT มักใช้ในการคำนวณสถานะพลังงานต่ำสุดของระบบ อย่างไรก็ตาม การจำลองพลศาสตร์โมเลกุล (การเคลื่อนที่ของอะตอมเมื่อเวลาผ่านไป) สามารถทำได้โดยใช้ DFT ในการคำนวณแรงระหว่างอะตอม

แม้ว่า DFT และวิธีการคำนวณโครงสร้างอิเล็กตรอนอื่นๆ อีกมากมายจะถูกอธิบายว่าเป็นวิธี การคำนวณ แบบ ab initioแต่ก็ยังมีการประมาณค่าและการป้อนข้อมูลอยู่ ภายใน DFT นั้น มีการประมาณค่าที่ซับซ้อน แม่นยำ และช้าลงเรื่อยๆ ซึ่งเป็นพื้นฐานของการจำลอง เนื่องจากไม่ทราบฟังก์ชันการแลกเปลี่ยน-ความสัมพันธ์ที่แน่นอน แบบจำลองที่ง่ายที่สุดคือการประมาณค่าความหนาแน่นเฉพาะที่ (LDA) ซึ่งจะซับซ้อนมากขึ้นด้วยการประมาณค่าเกรเดียนต์ทั่วไป (GGA) และอื่นๆ การประมาณค่าทั่วไปอีกอย่างหนึ่งคือการใช้ศักยภาพเสมือนแทนอิเล็กตรอนแกนกลาง ซึ่งช่วยเร่งความเร็วในการจำลองได้อย่างมาก

ส่วนนี้จะกล่าวถึงวิธีการจำลองอะตอมหลักสองวิธีในวิทยาศาสตร์วัสดุวิธีการอื่นๆ ที่ใช้พื้นฐานอนุภาค ได้แก่วิธีจุดวัสดุ (Material Point Method)และ วิธี อนุภาคในเซลล์ (Particle-in-cell Method)ซึ่งมักใช้ในกลศาสตร์ของแข็งและฟิสิกส์พลาสมาตามลำดับ

คำว่าพลศาสตร์โมเลกุล (Molecular dynamics หรือ MD) เป็นชื่อดั้งเดิมที่ใช้ในการจำแนกการจำลองการเคลื่อนที่ของอะตอมแบบคลาสสิกผ่านกาลเวลา โดยทั่วไปแล้ว ปฏิสัมพันธ์ระหว่างอะตอมจะถูกกำหนดและปรับให้เข้ากับข้อมูลทั้งจากการทดลองและโครงสร้างอิเล็กตรอนด้วยแบบจำลองที่หลากหลาย เรียกว่า ศักยภาพระหว่างอะตอม ( interatomic potentials ) เมื่อกำหนดปฏิสัมพันธ์ (แรง) แล้ว การเคลื่อนที่แบบนิวตันจะถูกคำนวณเชิงตัวเลข แรงสำหรับ MD สามารถคำนวณได้โดยใช้วิธีโครงสร้างอิเล็กตรอนโดยอิงจากวิธีการประมาณของบอร์น -ออปเพนไฮเมอร์ (Born-Oppenheimer Approximation)หรือ วิธีการของคาร์-พาร์ริเนลโล ( Car-Parrinello )

แบบจำลองที่ง่ายที่สุดประกอบด้วย แรงดึงดูดแบบ แวนเดอร์วาลส์และแรงผลักที่รุนแรงเพื่อรักษาระยะห่างระหว่างอะตอม โดยธรรมชาติของแบบจำลองเหล่านี้ได้มาจากแรงกระจายตัวแบบจำลองที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ จะรวมผลกระทบจากปฏิกิริยาคูลอมบ์ (เช่น ประจุไอออนในเซรามิก) พันธะโควาเลนต์และมุม (เช่น โพลิเมอร์) และความหนาแน่นของประจุอิเล็กตรอน (เช่น โลหะ) บางแบบจำลองใช้พันธะคงที่ที่กำหนดไว้ตั้งแต่เริ่มต้นการจำลอง ในขณะที่บางแบบจำลองใช้พันธะแบบไดนามิก ความพยายามล่าสุดมุ่งเน้นไปที่แบบจำลองที่แข็งแกร่งและถ่ายโอนได้ โดยใช้รูปแบบฟังก์ชันทั่วไป เช่น ฮาร์มอนิกทรงกลม เคอร์เนลเกาส์เซียน และโครงข่ายประสาทเทียม นอกจากนี้การจำลองพลศาสตร์โมเลกุล (MD) ยังสามารถใช้เพื่อจำลองการจัดกลุ่มของอะตอมภายในอนุภาคทั่วไป ซึ่งเรียกว่าการสร้างแบบจำลองแบบหยาบเช่น การสร้างอนุภาคหนึ่งอนุภาคต่อโมโนเมอร์ภายในโพลิเมอร์

ในบริบทของวิทยาศาสตร์วัสดุ การจำลองแบบมอนเตคาร์โลมักหมายถึงการจำลองระดับอะตอมโดยอาศัยอัตราการเปลี่ยนแปลง ในการจำลองแบบมอนเตคาร์โลเชิงจลน์ (kMC) จะมีการกำหนดอัตราการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ทั้งหมดภายในระบบ และประเมินค่าความน่าจะเป็น เนื่องจากไม่มีข้อจำกัดในการรวมการเคลื่อนที่โดยตรง (เช่นเดียวกับการจำลองพลศาสตร์โมเลกุล ) วิธีการ kMC จึงสามารถจำลองปัญหาที่แตกต่างกันอย่างมากในระยะเวลาที่ยาวนานกว่าได้

วิธีการที่ระบุไว้ในที่นี้เป็นวิธีการที่พบได้บ่อยที่สุดและมีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับวิทยาศาสตร์วัสดุโดยเฉพาะ ซึ่งการคำนวณโครงสร้างระดับอะตอมและอิเล็กตรอนยังถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในเคมีเชิงคำนวณและชีววิทยาเชิงคำนวณและการจำลองระดับต่อเนื่องก็พบได้ทั่วไปในหลากหลายสาขาการประยุกต์ใช้ ทางวิทยาศาสตร์เชิงคำนวณ

วิธีการอื่นๆ ในสาขาวิทยาศาสตร์วัสดุได้แก่ออโตมาตาเซลลูลาร์สำหรับการแข็งตัวและการเติบโตของเกรน วิธีการ แบบจำลองพ็อตส์สำหรับการวิวัฒนาการของเกรน และ เทคนิค มอนเตคาร์โล อื่นๆ รวมถึงการจำลองโครงสร้างเกรนโดยตรงที่คล้ายคลึงกับพลศาสตร์ของดิสโลเคชัน

การเสียรูปพลาสติกในโลหะถูกครอบงำโดยการเคลื่อนที่ของดิสโลเคชันซึ่งเป็นข้อบกพร่องของผลึกในวัสดุที่มีลักษณะเป็นเส้น แทนที่จะจำลองการเคลื่อนที่ของอะตอมหลายหมื่นล้านอะตอมเพื่อสร้างแบบจำลองการเสียรูปพลาสติก ซึ่งจะมีค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูงมาก พลศาสตร์ดิสโลเคชันแบบไม่ต่อเนื่อง (DDD) จะจำลองการเคลื่อนที่ของเส้นดิสโลเคชัน^{[ 6 ] [ 7 ]}เป้าหมายโดยรวมของพลศาสตร์ดิสโลเคชันคือการกำหนดการเคลื่อนที่ของชุดดิสโลเคชันโดยพิจารณาจากตำแหน่งเริ่มต้น ภาระภายนอก และโครงสร้างจุลภาคที่โต้ตอบกัน จากนั้น พฤติกรรมการเสียรูปในระดับมหภาคสามารถสกัดได้จากการเคลื่อนที่ของดิสโลเคชันแต่ละตัวโดยใช้ทฤษฎีของพลาสติก

การจำลอง DDD ทั่วไปมีขั้นตอนดังนี้^{[ 6 ] [ 8 ]}เส้นการเคลื่อนที่ของดิสโลเคชันสามารถจำลองได้เป็นชุดของโหนดที่เชื่อมต่อกันด้วยส่วนต่างๆ ซึ่งคล้ายกับตาข่ายที่ใช้ใน การจำลอง องค์ประกอบจำกัดจากนั้นจะคำนวณแรงที่กระทำต่อแต่ละโหนดของดิสโลเคชัน แรงเหล่านี้รวมถึงแรงที่กระทำจากภายนอก แรงที่เกิดจากการที่ดิสโลเคชันมีปฏิสัมพันธ์กับตัวเองหรือดิสโลเคชันอื่นๆ แรงจากสิ่งกีดขวาง เช่น สารละลายหรือตะกอน และแรงต้านที่กระทำต่อดิสโลเคชันเนื่องจากการเคลื่อนที่ ซึ่งเป็นสัดส่วนกับความเร็ว วิธีการทั่วไปในการจำลอง DDD คือการคำนวณแรงที่กระทำต่อดิสโลเคชันที่แต่ละโหนด ซึ่งสามารถดึงความเร็วของดิสโลเคชันที่โหนดเหล่านั้นออกมาได้ จากนั้นดิสโลเคชันจะเคลื่อนที่ไปข้างหน้าตามความเร็วนี้และช่วงเวลาที่กำหนด ขั้นตอนนี้จะถูกทำซ้ำ เมื่อเวลาผ่านไป การเคลื่อนตัวอาจพบอุปสรรคมากพอจนไม่สามารถเคลื่อนที่ต่อไปได้ และความเร็วจะเข้าใกล้ศูนย์ ซึ่งในจุดนั้น การจำลองสามารถหยุดลงได้ และสามารถทำการทดลองใหม่โดยใช้การจัดเรียงการเคลื่อนตัวแบบใหม่นี้ได้

มีการจำลองการเคลื่อนที่ของดิสโลเคชันทั้งขนาดเล็กและขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น มีการใช้แบบจำลองดิสโลเคชัน 2 มิติเพื่อจำลองการเลื่อนของดิสโลเคชันผ่านระนาบเดียวในขณะที่มันมีปฏิสัมพันธ์กับสิ่งกีดขวางต่างๆ เช่นตะกอนซึ่งยังสามารถจับภาพปรากฏการณ์ต่างๆ เช่นการเฉือนและการโค้งงอของตะกอน ได้อีกด้วย ^{[ 8 ] [ 9 ]}ข้อเสียของการจำลอง DDD 2 มิติคือไม่สามารถจับภาพปรากฏการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนที่ออกนอกระนาบการเลื่อนได้ เช่นการเลื่อนข้ามและการปีนแม้ว่าจะง่ายต่อการคำนวณก็ตาม^{[ 6 ]}การจำลอง DDD 3 มิติขนาดเล็กถูกนำมาใช้เพื่อจำลองปรากฏการณ์ต่างๆ เช่น การเพิ่มจำนวนของดิสโลเคชันที่แหล่งกำเนิด Frank-Readและการจำลองขนาดใหญ่สามารถจับภาพการแข็งตัวของโลหะที่มีดิสโลเคชันจำนวนมาก ซึ่งมีปฏิสัมพันธ์กันและสามารถเพิ่มจำนวนได้ มีโค้ด DDD 3 มิติอยู่หลายตัว เช่น ParaDiS, microMegas และ MDDP เป็นต้น^{[ 6 ]} มีวิธีการอื่น ๆ สำหรับการจำลองการเคลื่อนที่ของดิสโลเคชัน ตั้งแต่ การจำลอง พลศาสตร์โมเลกุล แบบเต็มรูป แบบ พลศาสตร์ดิสโลเคชันแบบต่อเนื่อง และแบบจำลองฟิลด์เฟส

^{[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]}

วิธีการฟิลด์เฟสเน้นที่ปรากฏการณ์ที่ขึ้นอยู่กับส่วนต่อประสานและการเคลื่อนที่ของส่วนต่อประสาน ทั้งฟังก์ชันพลังงานอิสระและจลนศาสตร์ (ความคล่องตัว) ถูกกำหนดขึ้นเพื่อจำลองการเคลื่อนที่ของส่วนต่อประสานภายในระบบผ่านกาลเวลา

ทฤษฎีความยืดหยุ่นของผลึกจำลองผลกระทบของการเคลื่อนที่ของดิสโลเคชันในระดับอะตอมโดยไม่ทำการจำลองโดยตรง แต่จะปรับปรุงทิศทางของผลึกไปตามเวลาด้วยทฤษฎีความยืดหยุ่น ความยืดหยุ่นผ่านพื้นผิวการครากและกฎการแข็งตัว ด้วยวิธีนี้จึงสามารถกำหนดพฤติกรรมความเค้น-ความเครียดของวัสดุได้

พลศาสตร์คลัสเตอร์เป็นแบบจำลองทฤษฎีอัตราที่จัดกลุ่มความเข้มข้นของอนุภาคเข้าเป็นคลัสเตอร์ ซึ่งสามารถแก้ไขได้ด้วยชุดสมการเชิงอนุพันธ์สามัญโดยการจัดกลุ่มอนุภาค (โดยทั่วไปคือฟองก๊าซ) ที่มีขนาดใกล้เคียงกัน ชุดสมการเพียงไม่กี่ชุดนี้ก็สามารถอธิบายวิวัฒนาการอัตราทั้งหมดของระบบได้ พลศาสตร์คลัสเตอร์ช่วยให้สามารถจำลองในระดับความยาวและเวลาขนาดใหญ่ได้ แต่มีข้อเสียคือไม่สามารถติดตามอะตอมทุกตัวในวัสดุได้เหมือนกับในพลศาสตร์โมเลกุล

วิธีไฟไนต์เอเลเมนต์แบ่งระบบในอวกาศและแก้สมการทางกายภาพที่เกี่ยวข้องตลอดการแบ่งส่วนนั้น ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่ความร้อน กลไก แม่เหล็กไฟฟ้า ไปจนถึงปรากฏการณ์ทางกายภาพอื่นๆ สิ่งสำคัญที่ควรทราบจาก มุมมอง ของวิทยาศาสตร์วัสดุคือ วิธีการต่อเนื่องโดยทั่วไปจะละเลยความไม่สม่ำเสมอของวัสดุและถือว่าคุณสมบัติของวัสดุในท้องถิ่นเหมือนกันตลอดทั้งระบบ^{[ 10 ]}

วิธีการจำลองทั้งหมดที่กล่าวมาข้างต้นล้วนมีแบบจำลองพฤติกรรมของวัสดุอยู่ภายใน ตัวอย่างเช่น ฟังก์ชันการแลกเปลี่ยน-ความสัมพันธ์สำหรับทฤษฎีฟังก์ชันความหนาแน่น ศักยภาพระหว่างอะตอมสำหรับพลศาสตร์โมเลกุล และฟังก์ชันพลังงานอิสระสำหรับการจำลองสนามเฟส ระดับความไวของแต่ละวิธีการจำลองต่อการเปลี่ยนแปลงในแบบจำลองพื้นฐานอาจแตกต่างกันอย่างมาก แบบจำลองเหล่านั้นมักมีประโยชน์โดยตรงต่อวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมวัสดุ ไม่ใช่แค่ใช้ในการจำลองเท่านั้น

แผนภาพเฟสเป็นส่วนสำคัญในวิทยาศาสตร์วัสดุ และการพัฒนาแผนภาพเฟสเชิงคำนวณถือเป็นหนึ่งในตัวอย่างที่สำคัญและประสบความสำเร็จมากที่สุดของ ICME วิธีการคำนวณแผนภาพเฟส (CALPHAD) โดยทั่วไปไม่ได้เป็นการจำลอง แต่แบบจำลองและการปรับให้เหมาะสมจะส่งผลให้เกิดแผนภาพเฟสเพื่อทำนายเสถียรภาพของเฟส ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในการออกแบบวัสดุและการปรับกระบวนการผลิตวัสดุให้เหมาะสม

สำหรับวิธีการจำลองวัสดุแต่ละวิธี จะมีหน่วยพื้นฐาน ความยาวลักษณะเฉพาะ และมาตราส่วนเวลา รวมถึงแบบจำลองที่เกี่ยวข้อง^{[ 1 ]}

วิธีการหลายอย่างที่อธิบายไว้สามารถนำมาใช้ร่วมกันได้ ทั้งแบบดำเนินการพร้อมกันหรือแยกกัน โดยป้อนข้อมูลระหว่างระดับความยาวหรือระดับความแม่นยำต่างๆ

ในบริบทนี้ การจำลองแบบพร้อมกันหมายถึงวิธีการที่ใช้ร่วมกันโดยตรงภายในโค้ดเดียวกัน ด้วยช่วงเวลาเดียวกัน และมีการจับคู่โดยตรงระหว่างหน่วยพื้นฐานที่เกี่ยวข้อง

การจำลองแบบหลายระดับพร้อมกันประเภทหนึ่งคือกลศาสตร์ควอนตัม/กลศาสตร์โมเลกุล ( QM/MM ) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรันส่วนเล็กๆ (มักจะเป็นโมเลกุลหรือโปรตีนที่สนใจ) ด้วย การคำนวณ โครงสร้างอิเล็กตรอน ที่แม่นยำกว่า และล้อมรอบด้วยบริเวณที่ใหญ่กว่าซึ่งรันอย่างรวดเร็วและมีความแม่นยำน้อยกว่า ด้วย พลศาสตร์โมเลกุล แบบคลาสสิก มีวิธีการอื่นๆ อีกมากมาย เช่น การจำลองอะตอมิก-คอนทินิวอัม ซึ่งคล้ายกับQM/MMยกเว้นการใช้พลศาสตร์โมเลกุลและวิธีไฟไนต์เอเลเมนต์เป็นแบบละเอียด (ความแม่นยำสูง) และแบบหยาบ (ความแม่นยำต่ำ) ตามลำดับ^{[ 2 ]}

การจำลองแบบลำดับชั้น หมายถึงการจำลองที่แลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างวิธีการโดยตรง แต่ดำเนินการในโค้ดที่แยกจากกัน โดยความแตกต่างในความยาวและ/หรือช่วงเวลาจะถูกจัดการผ่านเทคนิคทางสถิติหรือการประมาณค่าแบบแทรกสอด

วิธีการทั่วไปในการพิจารณาผลกระทบของการวางแนวผลึกร่วมกับเรขาคณิตจะฝังความเป็นพลาสติกของผลึกไว้ในการจำลององค์ประกอบจำกัด^{[ 2 ]}

การสร้างแบบจำลองวัสดุในระดับหนึ่งมักต้องใช้ข้อมูลจากระดับที่ต่ำกว่าอีกระดับหนึ่ง ตัวอย่างบางส่วนแสดงไว้ในที่นี้

สถานการณ์ที่พบบ่อยที่สุดสำหรับ การจำลอง พลศาสตร์โมเลกุล แบบคลาสสิก คือการพัฒนาแบบจำลองระหว่างอะตอมโดยตรงโดยใช้ทฤษฎีฟังก์ชันความหนาแน่นซึ่งส่วนใหญ่มัก เป็นการคำนวณ โครงสร้างอิเล็กตรอนดังนั้น พลศาสตร์โมเลกุลแบบคลาสสิกจึงถือได้ว่าเป็นเทคนิคแบบหลายระดับชั้นแบบลำดับชั้น เช่นเดียวกับวิธีการแบบหยาบ (โดยไม่คำนึงถึงอิเล็กตรอน) ในทำนองเดียวกันพลศาสตร์โมเลกุลแบบหยาบเป็นการจำลองอนุภาคที่ลดขนาดหรือทำให้ง่ายขึ้น ซึ่งฝึกฝนโดยตรงจากการจำลองพลศาสตร์โมเลกุลแบบอะตอมทั้งหมด อนุภาคเหล่านี้สามารถแทนอะไรก็ได้ตั้งแต่ pseudo-atomic ของคาร์บอน-ไฮโดรเจน โมโนเมอร์ของพอลิเมอร์ทั้งหมด ไปจนถึงอนุภาคผง

ทฤษฎีฟังก์ชันความหนาแน่นมักถูกนำมาใช้ในการฝึกฝนและพัฒนาแผนภาพเฟสแบบ CALPHAD ด้วยเช่นกัน

แต่ละวิธีการสร้างแบบจำลองและการจำลองประกอบด้วยโค้ดเชิงพาณิชย์ โค้ดโอเพนซอร์ส และโค้ดที่พัฒนาในห้องปฏิบัติการซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเรื่อย ๆ เช่นเดียวกับโค้ดจากชุมชนที่รวมความพยายามในการพัฒนาเข้าด้วยกัน ตัวอย่างเช่นQuantum ESPRESSO (DFT), LAMMPS (MD), ParaDIS (DD), FiPy (phase field) และMOOSE (Continuum) นอกจากนี้ ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สจากชุมชนอื่น ๆ มักมีประโยชน์สำหรับวิทยาศาสตร์วัสดุ เช่นGROMACSที่พัฒนาขึ้นในสาขาชีววิทยาเชิงคำนวณ

• Schrödinger - Jaguar DFT , DesmondและFEP +
• แพ็คเกจการจำลองแบบ Ab initio ของเวียนนา
• FHI-เป้าหมาย
• WIEN2k
• Materials Studio - CASTEPและDMol3

การประชุม วิชาการด้านวิทยาศาสตร์วัสดุที่สำคัญทั้งหมดล้วนมีการวิจัยเชิงคำนวณรวมอยู่ด้วย การประชุม TMS ICME World Congress ซึ่งมุ่งเน้นเฉพาะงานวิจัยเชิงคำนวณโดยเฉพาะ จัดขึ้นทุกสองปี การประชุม Gordon Research Conference on Computational Materials Science and Engineering เริ่มขึ้นในปี 2020 นอกจากนี้ยังมีการประชุมย่อยอื่นๆ ที่เน้นวิธีการเฉพาะด้านต่างๆ จัดขึ้นเป็นประจำอีกด้วย

วารสารด้านวิทยาศาสตร์วัสดุหลายฉบับรวมถึงวารสารจากสาขาที่เกี่ยวข้อง ต่างยินดีต้อนรับงานวิจัยด้านวัสดุศาสตร์เชิงคำนวณ วารสารที่เน้นเฉพาะด้านนี้ ได้แก่Computational Materials Science , Modelling and Simulation in Materials Science and Engineeringและnpj Computational Materials

วิทยาศาสตร์วัสดุเชิงคำนวณเป็นสาขาย่อยหนึ่งของทั้งวิทยาศาสตร์เชิงคำนวณและวิศวกรรมเชิงคำนวณโดยมีส่วนที่ทับซ้อนกันอย่างมากกับเคมีเชิงคำนวณและฟิสิกส์เชิงคำนวณนอกจากนี้ วิธีการระดับอะตอมหลายวิธีก็ใช้ร่วมกันได้ระหว่างเคมีเชิงคำนวณชีววิทยาเชิงคำนวณและ CMSE ในทำนองเดียวกัน วิธีการระดับต่อเนื่องหลายวิธีก็ทับซ้อนกับสาขาอื่นๆ ของวิศวกรรมเชิงคำนวณอีก ด้วย

• การประชุมวิชาการระดับโลกด้านวิศวกรรมวัสดุเชิงคำนวณแบบบูรณาการ (ICME) ของ TMS
• แหล่งข้อมูลวัสดุเชิงคำนวณ nanoHUB