非晶合金因为原子状态呈现短程有序、长程无序、各向同性、亚稳等特性,具有较高的热稳定性、化学惰性、高韧性、良好的耐腐蚀性等许多优异的性能而备受关注。Pd-Cu-Si基非晶合金由于其良好的热稳定性、简单的组元结构而成为研究非晶结构、转变、晶化、和性能模拟的理想合金体系。研究Pd-Cu-Si基非晶合金快速凝固过程中的结构演化,对于理解其结构性质和玻璃形成能力具有重要意义。由于非晶合金的液态结构在实验中无法得到,因此研究非晶合金快速凝固过程中的结构演化,一般是通过基于经验势的分子动力学模拟来进行的。而对于Pd-Cu-Si基合金体系并不存在对应的经验势,所以本文基于最近提出的神经网络（Neural network,NN）势函数构建了适用于Pd-Cu-Si基非晶合金体系NN势函数,来对Pd-Cu-Si基非晶合金展开了研究,具体研究内容如下:（1）基于多层前馈神经网络的理论基础,构建了适用于Pd-Cu-Si合金体系的NN势函数,并对NN势函数的计算准确性进行了验证。验证结果表明,NN势函数能准确的计算测试集与训练集的能量和力,对于测试集95%置信度区间内结构能量的计算误差为δ=13.56me V/atom;对于Pd-Cu-Si合金体系的晶体和非晶结构,NN势函数都能准确计算结构中的相互作用。在与嵌入原子势（Embedded-atom method,EAM）以及第一性原理计算结果的对比中发现,NN势函数的计算准确度要明显优于EAM势函数,并且接近于第一性原理的计算准确度。（2）基于NN势函数的分子动力学模拟研究了Pd78Si16Cu6的结构特性以及Cu的存在对其玻璃形成能力的影响。结果表明,在液态Pd78Si16Cu6中发现Si团簇更倾向于低配位数的结构,Pd团簇则倾向于高配位数的结构;随着温度的降低,Si原子倾向于彼此分离,Cu原子倾向于聚集在一起,同时类二十面体团簇的比例的增加,说明了结构体系趋于稳定;从Si-Cu原子的网络图中发现Cu原子趋于形成小的团簇并填充Si原子网络中的空隙,从而使结构体系变得更加的致密化。在固态Pd78Si16Cu6和Pd80Si20结构性质的比较中发现,Cu的存在能够使以Si原子为中心的类似于晶体的完整的三棱三角棱镜（Tricapped Trigonal Prism,TTP）<0,3,6,0>的比例减少,畸变的TTP<0,4,4,0>的比例增加,说明结晶的过程被抑制,体系变得更加无序化;同时,Voronoi指数<0,0,12,0>所代表的二十面体团簇以及<0,2,8,2>、<0,1,10,2>所代表的类二十面体团簇比例的增加,说明Cu的存在能够提高结构体系的玻璃形成能力。