Amsterdam Modeling Suite 2026.103_计算化学材料模拟软件

一、软件简介

Amsterdam Modeling Suite 2026.103（简称AMS 2026.103）是一款专业的计算化学与材料模拟软件套件，由SCM公司开发，主要面向高校科研机构、化学实验室、材料研发部门以及工业研发人员。

Amsterdam Modeling Suite集成了量子化学计算、密度泛函理论（DFT）、分子动力学（MD）、反应力场模拟、分子性质预测、材料结构分析和热力学计算等多种科学计算工具。用户可以利用软件对分子、原子、晶体、表面、催化剂以及复杂材料体系进行建模和数值模拟，从微观层面研究物质的结构、能量、反应机理及物理化学性质。

AMS采用模块化软件架构，将多种计算引擎、图形用户界面、数据分析工具和Python自动化环境整合在统一平台中。用户可以通过可视化界面构建分子和材料结构、设置计算参数、提交计算任务，并对计算结果进行分析，也可以通过命令行和Python脚本建立自动化计算流程。

Amsterdam Modeling Suite主要包含以下计算模块：

• ADF：基于密度泛函理论的分子电子结构计算程序。

• BAND：用于周期性体系和固体材料电子结构计算的程序。

• DFTB：基于密度泛函紧束缚理论的近似量子化学计算程序。

• MOPAC：半经验量子化学计算程序。

• ReaxFF：用于化学反应和反应性分子动力学模拟的反应力场程序。

• COSMO-RS：用于流体热力学性质和相平衡预测的计算工具。

• Quantum ESPRESSO：用于周期性材料计算的平面波DFT接口。

• ML Potential：基于机器学习原子间势的材料和分子模拟工具。

• Force Field：用于分子力场和经典分子模拟的计算工具。

AMS 2026系列重点加强了机器学习势函数、复杂分子体系模拟、电子结构计算以及多尺度模拟工作流。2026.103则属于2026系列的维护更新版本，在软件稳定性、计算引擎、可视化工具和Python接口方面进行了多项修复与优化。

该软件广泛应用于计算化学、催化科学、无机材料、半导体、能源材料、电池研究、高分子科学、生物分子、纳米材料和OLED器件研发等领域。

说明：网盘只含Linux版，不含Windows和Mac版

二、主要功能

1. 量子化学计算与电子结构分析

Amsterdam Modeling Suite提供多种量子化学计算方法，可用于研究分子和材料体系的电子结构、化学键、分子轨道及能量变化。

通过ADF、BAND、DFTB和MOPAC等计算引擎，用户可以根据研究对象和计算精度需求选择不同的计算方法。

主要功能包括：

• 密度泛函理论（DFT）计算。

• 分子轨道和电子密度分析。

• 单点能量计算。

• 分子结构优化。

• 电荷分布和自旋密度分析。

• 化学键和电子相互作用分析。

• 激发态及电子跃迁计算。

• 周期性材料电子结构分析。

• 能带结构和态密度计算。

• 相对论效应和重元素电子结构研究。

ADF特别适合分子体系、过渡金属配合物和重元素化学研究，而BAND主要面向晶体、表面和周期性材料体系。

2. ADF分子建模与密度泛函计算

ADF是Amsterdam Modeling Suite的核心计算程序之一，主要用于分子体系的电子结构和化学性质研究。

其采用密度泛函理论及相关量子化学方法，可以处理多种复杂分子和金属配合物体系。

主要功能包括：

• 分子几何结构优化。

• 分子总能量计算。

• 电子密度和分子轨道分析。

• 化学键及成键相互作用分析。

• 分子电荷和自旋分布分析。

• 振动频率和红外光谱计算。

• NMR核磁共振性质计算。

• 紫外可见光谱及激发态分析。

• 自旋轨道耦合计算。

• 过渡金属及重元素体系模拟。

ADF适用于催化反应机理研究、配位化学、光谱分析、有机金属化学和分子材料设计。

3. BAND周期性材料计算

BAND是面向周期性体系的电子结构计算模块，主要用于晶体、固体材料、表面和低维材料的量子化学模拟。

与主要针对孤立分子体系的ADF不同，BAND能够处理具有周期性边界条件的材料结构。

主要功能包括：

• 晶体结构优化。

• 周期性DFT计算。

• 电子能带结构分析。

• 态密度（DOS）计算。

• 表面和吸附体系研究。

• 晶体电子密度分析。

• 磁性材料计算。

• 化学吸附和表面反应研究。

• 固体材料电子性质预测。

该模块适用于半导体、催化剂、无机晶体、金属材料和纳米材料等研究领域。

4. DFTB与MOPAC快速量子化学计算

AMS集成DFTB和MOPAC两类近似量子化学计算工具，适用于需要兼顾计算速度和化学描述能力的研究任务。

DFTB通过密度泛函紧束缚方法降低计算成本，可用于较大分子和周期性体系的模拟。

MOPAC则提供多种半经验量子化学计算方法，适用于分子结构、能量及反应性质研究。

主要功能包括：

• 大型分子结构优化。

• 分子能量计算。

• 分子动力学模拟。

• 电荷分布分析。

• 分子轨道分析。

• 周期性结构计算。

• 化学反应初步筛选。

• 分子构象研究。

对于包含大量原子的体系，可以根据计算目标选择合适的近似计算方法，以提高整体计算效率。

5. ReaxFF反应力场模拟

ReaxFF是AMS中用于反应性分子动力学模拟的重要计算引擎，可以描述化学反应过程中化学键的形成与断裂。

与传统固定键力场不同，ReaxFF能够根据原子间距离和局部环境动态计算键级，从而模拟复杂化学反应。

主要功能包括：

• 化学键形成与断裂模拟。

• 反应路径研究。

• 高温化学反应模拟。

• 分子动力学计算。

• 材料热分解研究。

• 催化反应模拟。

• 氧化和还原反应分析。

• 固体表面化学反应。

• 多组分反应体系模拟。

ReaxFF适用于燃烧化学、催化材料、能源材料、聚合物降解、界面反应和材料热稳定性研究。

6. 机器学习原子间势计算

机器学习势函数（ML Potential）是AMS 2026系列的重要升级方向。

传统第一性原理计算通常具有较高的计算成本，而机器学习势函数可以通过训练数据学习原子结构与能量、力之间的关系，在保持较好预测能力的同时提高计算效率。

AMS 2026扩展了机器学习势函数的模型支持范围，整合了多种新一代模型。

主要功能包括：

• 机器学习原子间势计算。

• 分子结构预优化。

• 分子构象筛选。

• 大规模原子体系模拟。

• 催化材料结构研究。

• 生物分子模拟。

• 聚合物材料计算。

• 金属配合物研究。

• 晶体和无机材料模拟。

• 主动学习和势函数训练。

2026系列引入并扩展了eSEN、MACE和UMA等模型家族，支持更广泛的分子和材料体系。

部分机器学习势函数支持GPU加速，可以用于提高大规模结构筛选和分子模拟的计算效率。

7. 分子动力学模拟

AMS提供完整的分子动力学计算工作流，可用于研究原子和分子随时间变化的运动行为。

通过不同计算引擎，用户可以进行经典分子动力学、反应性分子动力学以及基于量子化学方法的分子动力学研究。

主要功能包括：

• 原子运动轨迹模拟。

• 温度和压力控制。

• 分子体系结构演化分析。

• 扩散系数计算。

• 均方位移（MSD）分析。

• 时间相关函数（ACF）分析。

• 化学反应过程研究。

• 约束条件设置。

• 周期性边界条件模拟。

• 轨迹数据可视化。

该功能适用于液体、气体、固体、界面材料和复杂化学反应体系研究。

8. COSMO-RS热力学性质预测

COSMO-RS是AMS中用于预测流体热力学性质的重要模块，可以结合分子表面屏蔽电荷信息研究复杂混合物的热力学行为。

该模块能够帮助研究人员在实验之前筛选溶剂、预测混合物性质和分析相平衡。

主要功能包括：

• 液体混合物热力学性质预测。

• 活度系数计算。

• 溶解度预测。

• 蒸气压分析。

• 液液平衡计算。

• 气液平衡研究。

• 溶剂筛选。

• 多组分混合物分析。

• 聚合物和离子液体相关研究。

2026系列进一步增强了多组分体系的处理能力，并引入液液平衡系线求解和混溶稳定性分析等功能。

9. OLED材料与多尺度模拟

AMS提供面向有机发光二极管（OLED）材料研究的计算工具，并与Bumblebee器件模拟工作流进行集成。

用户可以将分子级计算与器件级模拟结合起来，研究材料结构、载流子行为及器件性能之间的关系。

主要功能包括：

• OLED材料分子性质计算。

• 激子相关性质分析。

• 激子扩散和淬灭研究。

• 载流子复合分析。

• 器件瞬态行为研究。

• OLED材料沉积模拟。

• 器件老化和降解分析。

• 多尺度计算结果整合。

适用于有机半导体、OLED发光材料和新型显示器件研发。

10. VASP与外部计算程序集成

AMS支持与外部科学计算软件进行工作流集成，其中包括VASP和Zacros等工具。

2026系列增强了与VASP 6.4的工作流集成能力，方便用户将不同计算方法结合起来。

主要功能包括：

• 外部计算任务管理。

• VASP计算工作流集成。

• 结构和计算结果交换。

• Python脚本自动化控制。

• 主动学习工作流。

• 材料结构优化与分析。

• 不同计算程序之间的数据传递。

需要注意，VASP属于外部软件，并非AMS安装包自带的完整计算引擎，实际使用需要具备相应的软件安装环境和授权。

11. Python脚本与自动化计算

AMS集成Python开发环境和PLAMS自动化框架，支持将图形界面中的计算任务转化为可重复执行的脚本工作流。

主要功能包括：

• Python脚本控制计算任务。

• 自动生成计算输入文件。

• 批量提交分子计算任务。

• 自动读取和处理计算结果。

• 参数扫描和结构筛选。

• 自动化分子动力学分析。

• 机器学习势函数工作流。

• 外部软件接口调用。

• 数据分析和结果可视化。

对于需要处理大量分子结构、材料体系或重复计算任务的科研人员，Python自动化功能能够显著减少人工操作。

12. 可视化建模与结果分析

AMS提供集成式图形用户界面，主要通过以下工具完成建模、计算管理和结果分析：

通过统一的图形界面，用户可以完成从结构构建到计算结果分析的完整科研工作流程，不必完全依赖命令行操作。

三、系统要求

Amsterdam Modeling Suite 2026.103支持Windows、Linux和macOS平台，能够运行在普通工作站、科研计算服务器以及高性能计算集群上。

软件对处理器指令集、内存容量和图形环境有一定要求。特别是进行大型分子体系、周期性材料和分子动力学计算时，硬件配置会直接影响计算效率。

1. 操作系统要求

Linux平台可使用Ubuntu 20.04及更新版本、Debian 10及更新版本、Rocky Linux 8、AlmaLinux 8、RHEL 8及更新版本等系统。

macOS版本仅支持Apple Silicon处理器，不再支持Intel处理器Mac。

2. 最低硬件配置

以上为官方列出的绝对最低硬件要求，仅适合基础运行和简单计算任务，不代表能够流畅处理复杂科研计算。

3. 推荐硬件配置

对于大型分子体系、复杂材料计算以及长时间分子动力学模拟，建议配置更高性能的多核心处理器和32GB以上内存。

4. 不同平台兼容性说明

• Windows版本支持Intel和AMD 64位处理器。

• Linux版本支持Intel及AMD x86-64处理器。

• macOS版本要求Apple Silicon M1及更新芯片。

• Windows和Linux暂不支持Qualcomm Snapdragon等ARM64处理器。

• Linux需要满足GLIBC 2.28或更高版本。

• 并行计算需要根据安装版本配置相应的MPI运行环境。

5. 并行计算环境

AMS支持MPI并行计算，可以利用多核处理器和计算集群提高部分计算任务的运行效率。

不同系统提供不同的并行计算发行版本：

• Windows：Microsoft MPI。

• Linux：Intel MPI、OpenMPI等。

• macOS：OpenMPI。

对于科研服务器和高性能计算集群，建议根据处理器架构、MPI环境和数学计算库选择对应的安装版本。

四、更新内容

Amsterdam Modeling Suite 2026.103于2026年5月4日发布，属于AMS 2026系列的第三个维护版本。该版本主要针对计算引擎、结构处理、任务管理、结果分析和图形界面进行了修复与优化。

官方发行说明：https://www.scm.com/news/ams2026-released/

1. AMSview可视化工具优化

• 修复快捷菜单中重复出现分隔线的问题。

• 优化可视化工具的菜单显示。

• 改进模型结果查看时的界面体验。

2. AMSinput计算输入模块修复

• 修复退出AMSinput时可能发生的程序崩溃问题。

• 改进晶体结构切割功能。

• 修复部分晶胞只有一个原子时，晶体切片无法自动选择参考原子的问题。

• 优化输入结构处理和计算参数设置的稳定性。

3. AMSjobs任务管理优化

• 修复计算任务状态信息可能丢失的问题。

• 改进任务运行状态的记录与显示。

• 修复读取计算任务注释时可能出现的卡顿问题。

• 优化计算任务重新运行时的注释处理。

• 改进远程任务文件传输和任务管理体验。

4. ReaxFF反应力场计算修复

• 修复非周期性计算任务中可能出现的程序崩溃问题。

• 改进ReaxFF反应性模拟的稳定性。

• 优化部分特殊计算场景下的运行表现。

5. DENSF电子密度分析优化

• 修复NCI非共价相互作用分析中的部分伪影问题。

• 改进分子外围区域等值面的显示效果。

• 提高电子密度可视化结果的准确性。

6. ChemicalSystem Python接口修复

• 修复部分无效输入可能引起的内存访问异常。

• 改进原子重新排序操作。

• 修复添加氢原子时可能出现的程序崩溃问题。

• 增强Python化学结构处理接口的稳定性。

7. AMSmovie结果分析优化

• 修复部分计算任务结果读取异常。

• 改进分子动力学结果分析流程。

• 优化计算轨迹和相关数据处理。

8. 机器学习与开发环境改进

• 在安装包中加入适用于AI工具读取的纯文本版文档。

• 将相关文档整合至$AMSHOME/Doc/text目录。

• 改善Python接口和结构处理工具的使用体验。

• 为自动化科研工作流提供更加便利的文档支持。

9. 其他问题修复

• 修复部分PES探索任务中区域名称大小写处理异常。

• 改进计算任务日志和状态信息管理。

• 优化远程任务操作。

• 修复部分界面菜单和计算参数设置问题。