【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于材料性能预测和计算，尤其是涉及一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法。
技术介绍
1、金属有机框架(mof)材料作为一类新型的无机有机杂化晶态多孔材料，具有比表面积大、孔隙率高、结构和化学组成可调等特点，在能源催化转化与存储方面展现出巨大的应用前景。针对金属有机框架在不同领域的用途，理论计算可在不同角度和维度提供帮助，可计算的内容包括吸附能、客体分子扩散速率等。分子力场是分子动力学计算的基础，传统的量子力学方法难以高效模拟金属有机框架材料等原子数量较多的大体系，导致对于金属有机框架材料的理论计算十分受限。分子力学方法虽然更为高效便捷，但对于以金属氧化物团簇为重要组成部分的金属有机框架材料而言，由于金属氧化物力场构建存在误差大、精度相对较低和参数获取相对困难等问题，分子力学方法在金属有机框架材料领域的发展始终受到制约。因此，需要设计一种分子力场拟合方法，用于快速开发结果可靠、可移植性强的金属有机框架材料的分子力场。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，用于快速开发结果可靠、易于实现、可移植性强的金属有机框架材料的分子力场。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，包括以下步骤：
4、s1、将金属有机框架材料按照结构特性拆分，分别建立力场模型；
5、s2
6、s3、基于粒子群算法和所述评价函数对各拆分部分力场模型的参数集进行优化；
7、s4、将步骤s3得到的各拆分部分力场模型的参数集相结合，生成针对金属有机框架材料的分子力场。
8、进一步地，步骤s1中，将金属有机框架材料拆分为金属氧化物团簇部分和有机配体部分，并分别饱和悬挂键。
9、进一步地，步骤s2中，使用量子力学方法和分子力学方法计算各拆分部分的性质，所述性质包括体系结构、势能面梯度、海森矩阵和旋转势垒。
10、进一步地，步骤s2中，设计的评价函数为：
11、
12、其中，wstr、wgra、whes、wrot分别为体系结构项、势能面梯度项、海森矩阵项、旋转势垒项的权重；fstr、fgra、fhes、frot分别为体系结构项、势能面梯度项、海森矩阵项、旋转势垒项的评价函数。
13、进一步地，步骤s2中，拆分部分的各项性质使用如下评价函数进行计算：
14、
15、其中，procal为分子力学条件下计算所得性质，proref为量子力学条件下计算所得性质，npro为该项性质包含数据总量。
16、进一步地，步骤s3包括以下步骤：
17、s301、初始化参数集，初始化各粒子速度与位置；
18、其中，参数集包括键伸缩振动能的力常数及参考键长、键角弯曲振动能的力常数及参考键角、扭转交互作用能的扭曲作用常数和面外弯曲能的力常数；
19、s302、根据粒子的位置生成力场程序输入文件，通过分子力学计算得到性能参数；
20、s303、计算各粒子的评价函数；
21、s304、选取全局最优评价函数值及全局最优位置，更新粒子的速度与位置；
22、s305、存储粒子群运动状态，存储评价函数值最低的若干个粒子的位置；
23、s306、判断迭代次数是否超过预设的单次优化迭代次数上限或评价函数值是否达到预设收敛标准，若是，则完成参数集优化；若否，则返回步骤302继续进行迭代。
24、进一步地，步骤s304中，采用服从评价函数越优则被抽取概率越大原则的半随机方法选择全局最优评价函数值及全局最优位置。
25、进一步地，粒子的速度与位置更新公式分别为：
26、
27、
28、其中，下标i为微粒序号，上标n为迭代次数，为第n次迭代时第i个微粒的速度矢量，为第n次迭代时第i个微粒的位移矢量，wi为自适应的惯性系数，c1、c2分别为个体学习因子和种群学习因子，r1、r2为计算过程中不断变化的0到1之间的随机数，为第i个微粒的个体最优位置矢量，gn为第n次迭代时的全局最优位置矢量，rv为预设的收缩因子。
29、进一步地，自适应的惯性系数wi的计算公式为：
30、
31、其中，wmax和wmin为预设的惯性系数的最大及最小值，fi为第i个微粒当前评价函数值，fmin为所有微粒当前评价函数值的最小值，favg为所有微粒当前评价函数值的平均值。
32、进一步地，步骤s4中，对同一类型原子在不同参数集内的力场参数取平均处理，产出针对金属有机框架材料的分子力场。
33、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
34、1、本专利技术对大体系金属有机框架材料采取“先拆分后合并”的方法进行分子力场拟合，先将金属有机框架材料按照结构特性拆分，并分别建立力场模型，通过粒子群算法对各拆分部分的力场模型参数集进行优化，再将各拆分部分力场模型的参数集相结合，产出针对金属有机框架材料的分子力场，降低了计算成本，提高了力场参数的搜索效率与收敛速度，可以提供高效且普适于不同金属有机框架材料的力场生成方案。
35、2、本专利技术在评价函数中引入有机配体旋转势垒项，对金属有机框架材料有机配体旋转问题进行针对性考虑，提高了力场对实际问题的解决能力，提升了金属氧化物团簇力场开发的准确性。
36、3、本专利技术在粒子群算法中，采用服从评价函数越优则被抽取概率越大原则的半随机方法选择全局最优评价函数值及全局最优位置，通过引入自适应的惯性系数和收缩因子更新粒子的速度与位置，同时引入幂平均计算方法完成多目标下的粒子群算法实现，完成了多目标下的粒子群算法，提高了整体收敛速度；同时，通过对于评价函数最低的若干个例子进行持续更新保存，提高了结果整体稳定性。
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1.一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，步骤S1中，将金属有机框架材料拆分为金属氧化物团簇部分和有机配体部分，并分别饱和悬挂键。
3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，步骤S2中，使用量子力学方法和分子力学方法计算各拆分部分的性质，所述性质包括体系结构、势能面梯度、海森矩阵和旋转势垒。
4.根据权利要求3所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，步骤S2中，设计的评价函数为：
5.根据权利要求4所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，步骤S2中，拆分部分的各项性质使用如下评价函数进行计算：
6.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分
8.根据权利要求6所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，粒子的速度与位置更新公式分别为：
9.根据权利要求8所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，自适应的惯性系数wi的计算公式为：
10.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，步骤S4中，对同一类型原子在不同参数集内的力场参数取平均处理，产出针对金属有机框架材料的分子力场。
...【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，步骤s1中，将金属有机框架材料拆分为金属氧化物团簇部分和有机配体部分，并分别饱和悬挂键。
3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，步骤s2中，使用量子力学方法和分子力学方法计算各拆分部分的性质，所述性质包括体系结构、势能面梯度、海森矩阵和旋转势垒。
4.根据权利要求3所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，步骤s2中，设计的评价函数为：
5.根据权利要求4所述的一种基于粒子群算法的金属有机框架材料分子力场拟合方法，其特征在于，步骤s2中，拆分部分的各项性质使用如下评价函数进行计算：
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