[发明专利]含能物质感度和力学性能及其关系的机器学习估算方法有效
| 申请号： | 202011311694.2 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112382350B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 蒲雪梅;邓倩倩;郭延芝;徐涛;刘建 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C20/30;G16C60/00 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 赵浩竹 |
| 地址： | 610064 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于化合物性能评估技术领域，公开了一种含能物质感度和力学性能及其关系的机器学习估算方法，包括以E‑Dragon计算的分子描述符和分子结构信息作为特征，基于人工神经网络和确定独立筛选和稀疏运算符方法构建7个硝基含能物质的撞击感度和体积模量的定量构效关系模型，利用构建的硝基含能物质的撞击感度和体积模量的定量构效关系模型确定硝基含能物质撞击感度与力学性能间的关系，以及两者分别与分子结构间的定量关系。本发明基于E‑Dragon计算的分子描述符和几种常见的分子结构信息，共建立了硝基含能化合物撞击感度和体积模量的7个QSPR模型，有助于缩短含能材料实验研究的进程，利于新型含能化合物的设计及综合评估。 | ||
| 搜索关键词： | 物质 力学性能 及其 关系 机器 学习 估算 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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