基于遗传算法的铂族合金纳米颗粒的稳定结构研究

基于遗传算法的铂族合金纳米颗粒的稳定结构研究

作者:师大云端图书馆 时间:2020-01-10 分类:硕士论文 喜欢:1604
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【摘要】以Pt、Pd为代表的铂族金属具有相比于其他金属更好的催化性能,且由铂族不同元素构成的合金纳米颗粒比单金属纳米颗粒具有更好的催化活性和稳定性,因此对铂族合金纳米颗粒的稳定结构进行全面的研究具有很重要的意义。目前,对于合金纳米颗粒稳定结构的研究主要集中于随机模拟的蒙特卡洛方法,而进化算法在该研究中的应用则很少。本文针对进化算法在该研究上的缺乏以及铂族合金纳米颗粒稳定结构研究的不全面展开了研究。本文首先采用Q-SC多体势进行建模,用于描述原子之间的相互作用力;然后针对遗传算法在合金纳米颗粒稳定结构中的应用进行算法设计,包括初始构型的获取、适应度函数和选择、交叉、变异概率以及终止条件的确定等,同时给出了算法的编码实现方法以及算法伪代码。本文从算法收敛性、算法稳定性和参数影响三个方面入手,对遗传算法的算法性能进行分析,并与蒙特卡洛方法进行对比。分析结果表明,遗传算法具有比蒙特卡洛方法更好的收敛性能;遗传算法具有很好的稳定性能;合适的种群大小对算法的收敛速度具有正向影响,对最终能量收敛值无影响;结构坐标有序与否对算法的收敛速度和最终的能量收敛值都具有正向影响;交叉区域变化与否对算法收敛速度的影响是随机的,而对最终能量收敛值无影响。本文最后对合金纳米颗粒剖面结构的对称性和结构最终稳定能量值进行分析,结果表明遗传算法在结构对称性和最终稳定能量值上都具有比蒙特卡洛方法更好的效果。同时,本文给出了结构中原子的分布趋势,即在最终稳定结构中,Pd原子整体上趋向于分布在结构的最外层,Pt原子整体上趋向于分布在结构的中间层,而Rh原子整体上趋向于分布在结构的里层。
【作者】王婷娜;
【导师】邵桂芳;刘暾东;
【作者基本信息】厦门大学,模式识别与智能系统,2014,硕士
【关键词】遗传算法;合金纳米颗粒;稳定结构;

【参考文献】
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