[发明专利]一种Pd-Ir双金属纳米团簇结构分步优化方法

权利要求书

1.一种Pd-Ir双金属纳米团簇结构分步优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1：设置待优化的双金属团簇尺寸和构成金属纳米团簇的金属原子种类；

S2：以系统时间戳为随机数种子，在半径为R₀的球类或者边长为R的正方体内，随机生成原子总数为N的双金属纳米团簇群，所产生的金属团簇种群有N个具有对称性的金属原子构成，两种金属团簇的原子个数之比由S1给出；

S3：考虑采用单金属最优结构作为初始结构的部分候选解，一部分利用S2中随机生成部分解；

S4：通过Basin Hopping算法，简称BH算法，对随机生成的初始结构进行局部优化，采用Gupta势函数计算双金属能量；结合蒙特卡洛随机扰动算法，初步筛选局部最优解；

S5：通过遗传算法对局部最优结构进行有序处理，再进行选择，交叉，变异操作；

S6：计算所有个体局部最优解的势能函数值，并按能量高低进行排序，然后采用轮盘赌策略选择两个个体用于后面的交叉、变异操作，在进行后面的操作之前，需要将选中的两个个体按照目前所有种群中能量最低的个体的方向进行调整，与粒子群优化PSO算法中鸟群觅食的方式相同；

S7：采用球切的方式进行交叉；对选择阶段选出的两个个体P1和P2，通过固定其坐标位置，找出每个个体的质心，然后以质心为球心，以相同的半径对两个个体进行球切，将每个个体分成球内和球外两个部分；最后将个体P1的球内部分与P2的球外部分结合形成两个新个体，或者最后将个体P1的球外部分与P2的球内部分结合形成两个新个体；

S8：以较低的概率对交叉操作产生的新个体进行变异操作；具体为对个体中的所有原子以0.02的概率进行坐标位置的随机变化，原子的变化范围与其当前坐标有关；

S9：将新产生的个体与当前局部最优个体进行比较，若新个体优于当前局部最优个体，则用新个体替换当前种群中适应度最差的个体；

S10：利用盆地跳变遗传算法BHGA对合金团簇的结构进行初步优化后，采用密度泛函理论DFT计算对一系列候选解优化，获得稳定构型。

2.根据权利要求1所述的一种Pd-Ir双金属纳米团簇结构分步优化方法，其特征在于：所述S2包括以下步骤：

S21：限定金属原子生成的区域；

S22：指定生成的金属团簇尺寸及两种原子的数量个数；

S23：在指定半径球内随机生成3*N个原子坐标；

S24：初始结构的限制条件如下式所示：

r_ci是原子i对应的共价半径，M表示的是结构初始化过程中初始个体的数量。

3.根据权利要求2所述的一种Pd-Ir双金属纳米团簇结构分步优化方法，其特征在于：所述S3包括以下步骤：

S31：在BHGA的初始化阶段，通过采用结构随机初始化方法和引入单金属团簇最优结构作为初始解；

S32：将初始结构的个体数量30个进行划分，1～10个和10～20个分别为单金属的最优结构，20～30个则采用随机生成结构。

4.根据权利要求3所述的一种Pd-Ir双金属纳米团簇结构分步优化方法，其特征在于：所述S4包括以下步骤：

S41：采用Gupta势函数计算能量，并利用最陡下降法进行优化，在多个局部最小值中用BH算法进行跳跃，实现全局的搜索；

S42：通过设置势函数梯度小于10^-6和迭代次数作为最陡下降法的限制条件；

S43：所采用Gupta表达式如下式所示：

其中r_ij表示原子i与原子j之间的距离，r₀表示两原子间的特征长度，用块状材料的第一近邻距离表示，a₀代表晶格参数；A_ij表示原子间排斥强度系数，ξ_ij表示跳跃积分，其取值由原子类型决定。