[发明专利]一种发光粉合成比例的优化方法

说明书

本发明涉及一种发光粉合成比例的优化方法，包括以下步骤：S01：建立算法库，所述算法库包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法；S02：从所述算法库选择目标算法，并根据所述目标算法设置参数；S03：依次获取n个初代发光粉数据，每一个所述初代发光粉数据为一个发光粉粒子中的每一种元素的组成比例及所述发光粉粒子的量子产率，其中n为正整数；S04：根据所述初代发光粉数据，利用所述目标算法，计算得到发光粉合成比例。本发明提出的发光粉合成比例的优化方法提供多种优化算法来指导发光粉合成工作，通过提前设置程序并完成代码编写，既解决了传统指导发光粉合成工作中算法单一的问题，又解决了传统算法中需要自行设计程序及代码编写的问题。

技术领域

本发明涉及发光粉合成技术领域，尤其涉及一种发光粉合成比例的优化方法。

背景技术

稀土发光材料合成的主要任务之一是合成具有高量子产率的稀土发光材料，由于发光粉粒子中各元素合成比例的不同，发光粉粒子的量子产率也不相同，为达到设定的量子产率，就需要将发光粉粒子中的各元素进行重新组合。

在文献“A search for new red and green phosphors using a computationalevolutionary optimization process”中，证明了使用启发式算法指导发光粉合成的可行性。在使用启发式算法指导发光粉合成的过程中，通过输入现有的发光粉粒子的合成比例信息，经过算法内部程序的运算，推导出优化后的发光粉粒子的合成比例。

但是，采用启发式算法时，不仅需要一定的化学相关的知识，同时需要自行进行程序设计与代码编写，因此，使用启发式算法指导发光粉合成门槛较高，操作难度大，因此，怎样可以方便有效得到发光粉合成过程中各元素比例信息成为一个重要的研究课题。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷，提出了一种发光粉合成比例的优化方法，具体的实施方式如下：

本发明实施例提供了一种发光粉合成比例的优化方法，包括以下步骤：

S01：建立算法库，所述算法库包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法；

S02：从所述算法库选择目标算法，并根据所述目标算法设置参数；

S03：依次获取n个初代发光粉数据，每一个所述初代发光粉数据为一个发光粉粒子中的每一种元素的组成比例及所述发光粉粒子的量子产率，其中n为正整数；

S04：根据所述初代发光粉数据，利用所述目标算法，计算得到发光粉合成比例。

在一个具体的实施例中，所述步骤S03之后还包括：

根据所述初代发光粉数据对发光粉粒子进行编码，生成n个初代信息编码；

以量子产率作为适应度，选取适应度最高的发光粉粒子，并标记所述适应度最高的发光粉粒子的初代信息编码为初代最优编码。

在一个具体的实施例中，所述步骤S02包括：

S211：选取所述遗传算法作为所述目标算法；

S212：根据所述遗传算法，设置精英主义概率r。

在一个具体的实施例中，所述步骤S04包括：

S411：根据轮盘赌选择方法，从n个所述初代信息编码中随机选择2个初代信息编码，标记为父本信息编码；

S412：对2个所述父本信息编码进行单点交叉操作，生成2个交叉信息编码；

S413：对2个所述交叉信息编码进行单点突变操作，生成2个突变信息编码；

S414：对2个所述突变信息编码进行归一化操作，得到2个子代信息编码；