【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及玻璃材料分析，具体涉及一种激光玻璃组分筛选方法及激光玻璃制造方法。
技术介绍
1、稀土掺杂激光玻璃在高能激光聚变装置和光纤通信系统中受到了极大关注，然而，传统的激光玻璃开发过程一直是通过昂贵耗时的试错法进行经验性探索，由于有限的实验数据和低效率，建立组分-结构-性质关系十分困难；此外，对于稀土掺杂玻璃发光行为的研究受限于对其结构，尤其是稀土离子局域结构的研究；与晶体材料相反，玻璃结构中长程有序的缺失使得无法通过单一实验技术建立其结构模型，即便可以获得大量的结构参数与性质数据，分析过程也可能过于繁琐或过于简化，难以获得具有指导性的模型规律。因此，寻找一种合理运用计算机运算能力、简便、高效、快捷的激光玻璃组分筛选方法至关重要。
技术实现思路
1、为了克服现有技术存在的缺陷与不足，本专利技术提供一种激光玻璃组分筛选方法及激光玻璃制造方法，本专利技术基于一致熔融化合物对玻璃形成范围进行分区，获取玻璃形成区范围内的多个组分物理性质及光谱数据，基于分子动力学模拟获得组分的结构特征描述算符；基于结构特征描述算符、物理性质及光谱数据，构建训练数据集；构建玻璃的组分-结构-性质模型，基于训练数据集进行模型训练；基于训练后的玻璃的组分-结构-性质模型，根据玻璃组分或结构特征描述算符作为输入变量，预测相应的玻璃组分物理性质及光谱数据，可以实现高效准确地对激光玻璃组分进行筛选。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、本专利技术提供一种激光玻璃组分筛选
4、基于一致熔融化合物对玻璃形成范围进行分区，获取玻璃形成区范围内的多个组分物理性质及光谱数据；
5、基于分子动力学模拟获得组分的结构特征描述算符；
6、基于结构特征描述算符、物理性质及光谱数据，构建训练数据集；
7、构建玻璃的组分-结构-性质模型，基于训练数据集进行模型训练，具体包括：
8、以玻璃组分为输入变量，结构特征描述算符为输出变量作为模型训练，分别建立多个成分与一个结构算符之间的关系，得到组分与结构特征描述算符的关系；
9、以结构特征描述算符为输入变量，玻璃组分物理性质及光谱数据为输出变量作为模型训练，分别建立多个结构特征描述算符与一个玻璃性质之间的关系，得到结构特征描述算符与玻璃组分物理性质及光谱数据关系；
10、基于训练后的玻璃的组分-结构-性质模型，根据玻璃组分或结构特征描述算符作为输入变量，预测相应的玻璃组分物理性质及光谱数据。
11、作为优选的技术方案，一致熔融化合物的确认方法采用下述方法的任意一种：
12、通过二元或三元相图数据库进行确认；
13、或参照对应体系结晶化学条件相似的其他体系相图；
14、或选择性质随组分变化的极值点组分作为潜在的一致熔融化合物；
15、或从第一性原理出发，结合结构搜索算法，搜索不同原子比例下所形成的化合物，再从热力学和动力学角度综合判断是否为一致熔融化合物。
16、作为优选的技术方案，所述基于一致熔融化合物对玻璃形成范围进行分区，获取玻璃形成区范围内的多个组分物理性质及光谱数据，具体步骤包括：
17、玻璃形成范围分区后每个样品组分位于三个最近邻一致熔融化合物构成的三角形内，依照三角形顶点的一致熔融化合物性质，基于杠杆原理计算获取玻璃形成区范围内的多个组分物理性质及光谱数据。
18、作为优选的技术方案，基于杠杆原理计算获取玻璃形成区范围内的多个组分物理性质及光谱数据，遵循的原则有：在目标成分的最邻近一致熔融化合物组成的多边形中选择、熔融温度低的一致熔融化合物间连线的可能性更大。
19、作为优选的技术方案，杠杆原理的计算公式表示为：
20、p(x)＝p(a)×la+p(b)×lb+p(c)×lc
21、其中，la、lb和lc分别代表组分为x的玻璃根据杠杆原理计算的一致熔融化合物a、b和c的摩尔含量，p(a)、p(b)和p(c)分别代表一致熔融化合物a、b和c的性质。
22、作为优选的技术方案，还包括二元玻璃及其中一个最邻近一致熔融化合物同成分玻璃性质计算，具体表示为：
23、
24、其中，p(y)为需要获得的一致熔融化合物同成分玻璃性质，p(x)为二元玻璃性质，p(z)为另一个最近邻一致熔融化合物同成分玻璃性质，lz和ly分别代表组分为x的玻璃根据杠杆原理计算的一致熔融化合物y和z的摩尔含量。
25、作为优选的技术方案，基于分子动力学模拟获得组分的结构特征描述算符，包括下述步骤：
26、构建初始盒子模型；
27、基于梯度下降法、共轭梯度法或最速下降法进行能量最小化；
28、采用长程库仑力与短程二体及三体势能模拟粒子间作用力；
29、采用nvt系综、npt系综或nve系综进行高温熔融；
30、采用nvt系综、npt系综或nve系综进行降温冷却模拟；
31、获得组分的结构特征描述算符。
32、作为优选的技术方案，所述采用nvt系综、npt系综或nve系综进行高温熔融，高温熔融的温度为5000～8000k，平衡时间为300～500ps；
33、采用nvt系综、npt系综或nve系综进行降温冷却模拟，降温冷却模拟的速度为0.1k/ps～50k/ps，降温模拟完成的温度为250～350k。
34、作为优选的技术方案，所述结构特征描述算符包括：径向分布函数、配位数、角分布函数、阴离子桥接度、形成体聚合度。
35、本专利技术还提供一种激光玻璃制备方法，根据上述激光玻璃组分筛选方法，得到激光玻璃组分，根据激光玻璃组分制备对应性质的激光玻璃。
36、本专利技术与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
37、(1)本专利技术基于一致熔融化合物对玻璃形成范围进行分区，获取玻璃形成区范围内的多个组分物理性质及光谱数据，基于分子动力学模拟获得组分的结构特征描述算符；基于结构特征描述算符、物理性质及光谱数据，构建训练数据集；构建玻璃的组分-结构-性质模型，基于训练数据集进行模型训练；基于训练后的玻璃的组分-结构-性质模型，根据玻璃组分或结构特征描述算符作为输入变量，预测相应的玻璃组分物理性质及光谱数据，相较于传统的试错法实验，这种方法显著减少了实验损耗，对组分筛选和分析更加全面而准确，使后续激光玻璃的制作过程更为高效。
38、(2)本专利技术基于结构特征描述算符、物理性质及光谱数据的训练数据集进行模型训练，训练得到玻璃的组分-结构-性质模型进行综合性组分筛选和分析，克服了传统方法在建立组成-结构-性能关系时受限于有限实验数据和长程有序缺失的困难，准确地解析了稀土掺杂玻璃的发光行为，同时获得了玻璃组分与性质之间的关联模型，提高了研究效率和准确性。
39、(3)本专利技术构建的玻璃的组分-结构-性质模型具有良好本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，一致熔融化合物的确认方法采用下述方法的任意一种：
3.根据权利要求1所述的激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，所述基于一致熔融化合物对玻璃形成范围进行分区，获取玻璃形成区范围内的多个组分物理性质及光谱数据，具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，基于杠杆原理计算获取玻璃形成区范围内的多个组分物理性质及光谱数据，遵循的原则有：在目标成分的最邻近一致熔融化合物组成的多边形中选择、熔融温度低的一致熔融化合物间连线的可能性更大。
5.根据权利要求3所述的激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，杠杆原理的计算公式表示为：
6.根据权利要求1所述的激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，还包括二元玻璃及其中一个最邻近一致熔融化合物同成分玻璃性质计算，具体表示为：
7.根据权利要求1所述的激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，基于分子动力学模拟获得组分的结构特征描述算符，包括下述步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，一致熔融化合物的确认方法采用下述方法的任意一种：
3.根据权利要求1所述的激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，所述基于一致熔融化合物对玻璃形成范围进行分区，获取玻璃形成区范围内的多个组分物理性质及光谱数据，具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，基于杠杆原理计算获取玻璃形成区范围内的多个组分物理性质及光谱数据，遵循的原则有：在目标成分的最邻近一致熔融化合物组成的多边形中选择、熔融温度低的一致熔融化合物间连线的可能性更大。
5.根据权利要求3所述的激光玻璃组分筛选方法，其特征在于，杠杆原理的计算公式表示为：
6.根据权利要求1所述的激光玻璃组...
【专利技术属性】
技术研发人员：姬瑶，王伟超，董双丽，杨昌盛，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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