[发明专利]激光玻璃组分的筛选方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请涉及玻璃材料技术领域，提供了一种激光玻璃组分的筛选方法、装置、计算机设备和存储介质。获取包含激活离子的激光玻璃的多个组分数据，对每个组分数据进行分子动力学模拟，根据得到的每个组分数据相应的玻璃结构数据，计算得到每个组分数据相应的激活离子局域的结构性质数据；获取每个组分数据相应的激光性能数据，根据同一组分数据相应的激活离子局域的结构性质数据以及相应的激光性能数据，构建结构性质‑激光性能数据集；利用结构性质‑激光性能数据集进行模型训练，利用得到的激光性能预测模型，从包含激活离子的激光玻璃的组分空间中，筛选出组分空间中激光性能优异的组分数据。本申请的方法构建的激光性能预测模型可释性强。

技术领域

本申请涉及玻璃材料技术领域，特别是涉及一种激光玻璃组分的筛选方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

玻璃作为人类历史中最重要和最具影响力的材料之一，广泛应用于人们的日常生活、安全防护和国防建设等各个领域。其中，激光玻璃作为重要的激光增益材料，是构建固体激光器和光纤激光器的核心部件。对于种类复杂众多的激光玻璃，需要从中筛选出性能优异的激光玻璃组分，以制备激光性能优异的激光玻璃。

现有的筛选方法是基于激光玻璃的组分和性能关系，构建数学模型，对激光玻璃组分进行筛选，但是这种筛选方法可释性差。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种激光玻璃组分的筛选方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

本申请提供一种激光玻璃组分的筛选方法，该方法包括：

获取包含激活离子的激光玻璃的多个组分数据，对每个组分数据进行分子动力学模拟，得到每个组分数据相应的玻璃结构数据；

根据每个组分数据相应的玻璃结构数据，得到每个组分数据相应的激活离子局域的结构性质数据；

获取每个组分数据相应的激光性能数据，根据同一组分数据相应的激活离子局域的结构性质数据以及相应的激光性能数据，构建结构性质-激光性能数据集；

利用结构性质-激光性能数据集进行模型训练，得到激光性能预测模型；

利用激光性能预测模型，从包含激活离子的激光玻璃的组分空间中，筛选出组分空间中激光性能优异的组分数据。

本申请提供一种激光玻璃组分的筛选装置，该装置包括：

玻璃结构分析模块，用于获取包含激活离子的激光玻璃的多个组分数据，对每个组分数据进行分子动力学模拟，得到每个组分数据相应的玻璃结构数据；

结构性质分析模块，根据每个组分数据相应的玻璃结构数据，得到每个组分数据相应的激活离子局域的结构性质数据；

数据集构建模块，用于获取每个组分数据相应的激光性能数据，根据同一组分数据相应的激活离子局域的结构性质数据以及相应的激光性能数据，构建结构性质-激光性能数据集；

模型训练模块，用于利用结构性质-激光性能数据集进行模型训练，得到激光性能预测模型；

玻璃组分筛选模块，用于利用激光性能预测模型，从包含激活离子的激光玻璃的组分空间中，筛选出组分空间中激光性能优异的组分数据。

本申请提供一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取包含激活离子的激光玻璃的多个组分数据，对每个组分数据进行分子动力学模拟，得到每个组分数据相应的玻璃结构数据；

根据每个组分数据相应的玻璃结构数据，得到每个组分数据相应的激活离子局域的结构性质数据；