基于元启发式算法的发光粉量子产率优化

作     者：肖历杨 

作者单位：西安电子科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：田捷

授予年度：2019年

学科分类：12[管理学] 081702[工学-化学工艺] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：稀土发光材料 元启发式算法 遗传算法 水热共沉淀法 

摘      要：发光粉量子产率是指发光粉对光量子的利用率,常使用发射光与激发光的强度比描述量子产率。本文合成的铕掺杂稀土发光粉和铈铽共掺杂发光粉,具备稳定的物理和化学性质、高发射光纯度等特点,因此具有十分广泛的应用场景。发光粉可作为多模态成像剂:在分子成像领域,发光粉可用于组织、器官、病灶的可视化等成像。在CT成像领域,发光粉可以作为CT造影剂。本文将发光粉合成与元启发式算法相结合,利用元启发式算法优化发光粉量子产率,并对发光粉的应用场景进行探索与拓展。具体工作如下:1、将遗传算法应用于铕掺杂稀土发光粉优化。使用MATLAB实现遗传算法过程,使用水热共沉淀法合成铕掺杂稀土发光粉。采用十进制编码方式对发光粉编码,实现遗传算法与发光粉合成过程的结合。测试发光粉细胞毒性,对发光粉进行光学成像、CT成像研究,将稀土发光粉用于指纹识别领域。共沉淀法有如下特点:（1）实验周期短,能够实现短时间批量合成样品。（2）合成的发光粉颗粒具有分布均匀,粒径小等优点。（3）反应过程及条件容易掌控,合成样品更加稳定。基于以上特点,共沉淀法更适合作为算法指导优化的发光粉合成方法。2、将多种算法应用于铈铽共掺杂发光粉优化。实现粒子群算法和模拟退火算法过程,调整遗传算法参数。将算法与铈铽共掺杂发光粉合成过程结合。通过各算法优化结果分析比较,探究不同算法对发光粉优化的特点:（1）遗传算法优化速度快,迭代至第三代出现最优发光粉,表明该算法适合快速优化。（2）粒子群算法优化过程更平稳,随着迭代次数增加,发光粉优化效果愈佳,该算法适合在更多的迭代次数下寻找高性能发光粉。（3）模拟退火算法对发光粉没有明显优化效果,表明经典模拟退火算法不适用于发光粉优化。3、对模拟退火算法进行改进,并将改进后算法用于铈铽共掺杂发光粉优化。针对模拟退火算法优化效果不佳的问题进行分析改进。发现模拟退火算法的编码生成方式过于简单,不适用于发光粉优化。利用全局编码信息,改进编码生成方式。实现改进模拟退火算法对铈铽共掺杂发光粉优化。改进后算法优化效果显著优于改进前模拟退火算法。对样品进行分析,得出样品发光强度与铈铽浓度关系。发光粉样品与四苯乙烯具有波长250-300nm的共同激发区,稀土发光粉热稳定性好而四苯乙烯受热易失效,基于以上特性构造出一种特殊的发光二维码。