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申请/专利权人：福州大学
申请日：2022-04-27
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN114741932B
主分类号：G06F30/23
分类号：G06F30/23;G06F111/06;G06F119/02
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2022.07.29#实质审查的生效;2022.07.12#公开
摘要：本发明涉及一种基于粒子群算法的磁纳米粒子体积分数优化方法，包括以下步骤：步骤S1:构建生物组织模型；步骤S2：采用二分法，计算生物组织模型的所需磁纳米粒子总产热值；步骤S3：基于所需磁纳米粒子总产热值，采用粒子群优化算法对磁纳米粒子体积分数进行优化以获得所需磁纳米粒子体积分数的最小值以及磁纳米粒子半径、外加交变磁场频率和峰值强度。本发明，能够确定在产热足够的情况下所需磁纳米粒子体积分数的最小值，并获得此时所需要的磁纳米粒子半径、外加交变磁场峰值强度和频率，进一步提升磁纳米粒子的产热效率。
主权项：1.一种基于粒子群算法的磁纳米粒子体积分数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：构建生物组织模型；步骤S2：采用二分法，计算生物组织模型的所需磁纳米粒子总产热值；步骤S3：基于所需磁纳米粒子总产热值，采用粒子群优化算法对磁纳米粒子体积分数进行优化，并获得所需磁纳米粒子体积分数的最小值以及磁纳米粒子半径、外加交变磁场频率和峰值强度；所述步骤S3具体为：步骤S31：设置交变磁场峰值强度和频率为粒子群算法的变量参数，并根据交变磁场安全限制表达式设置其的边界；步骤S32：设置磁纳米粒子半径为粒子群算法的变量参数，并根据磁纳米粒子常见半径设置其的边界；步骤S33：设置粒子群算法的约束条件和种群大小；步骤S34：根据粒子群优化算法种群大小，产生不同的变量参数值；步骤S35：判断变量参数值是否满足约束条件，若满足则将进行步骤S36的目标函数值计算，不满足的则不进行计算；步骤S36：根据目标函数表达式计算目标函数值，并将该值与之前的目标函数值进行比较，并获得最优值；步骤S37：在未达到迭代次数上限时，更新变量参数值并重复步骤S35和步骤S36，直到获得所需磁纳米粒子体积分数的最小值并输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 基于粒子群算法的磁纳米粒子体积分数优化方法
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