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粒子群算法研究潜在参数对Pt-Pd合金纳米粒子稳定结构的影响
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上传时间: 2021-03-13
详细说明：由于结构决定了化学和物理性质，因此原子级理解双金属纳米粒子的结构特征对于它们的合成和应用非常重要。 在这项工作中，我们提出了一种改进的离散粒子群优化（PSO）算法来预测双金属NP的稳定结构。 在该算法中，引入变量对0和1（相对表示两个原子）以提高初始阶段的搜索优化速度，并添加了模拟退火算子以避免过早收敛并陷入局部最优解。 包含3285个原子的四面体（THH）Pt-Pd双金属NP用于测试该算法的有效性。 此外，通过改变古普塔电位的一些参数，该方法被用来研究和比较纳米粒子的稳定结构。 结果表明，所提出的PSO算法在双金属NPs的结构预测中具有优越的收敛性。 根据Gupta势的三组参数对稳定结构的比较表明，对于参数I，结构与实验结果最吻合，而对于参数,， Pt-Pd双金属NPs最稳定。
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