计算机与应用化学
計算機與應用化學
계산궤여응용화학
COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY
2003年
1期
210-216
,共7页
孙红%唐应武%吴国是%张复实%陈锡侨
孫紅%唐應武%吳國是%張複實%陳錫僑
손홍%당응무%오국시%장복실%진석교
直链聚合物%结构性质关系%人工神经网络%基团均值法%连接性指数
直鏈聚閤物%結構性質關繫%人工神經網絡%基糰均值法%連接性指數
직련취합물%결구성질관계%인공신경망락%기단균치법%련접성지수
应用人工神经网络构造了2个直链聚合物的结构性质关系模型.一个是直链聚合物的基团均值法描述的结构参数与其12种性质间定量关系的模型(模型1A);一个是直链聚合物的连接性指数描述的结构参数与其12种性质间定量关系的模型(模型2A).讨论了2个模型的参数设置,而2个模型给出的聚合物的12种性质的拟合误差(拟合值与实验值间的标准偏差)分别是:V(298K)为18.9(模型1A)/40.5(模型2A)cc/mole,Ecoh为8.019/11.122KJ/mole,δ为0.74/2.17(J/cc)0.5,Fd为228/235 J0.5cm1.5/mole,Tg为27/52 K,Ps为25/37(cc/mole)(dyn/cm)1/4,n为0.0140/0.5191,ζ为7.45/5.36 10-5cc/mole,UR为727/593 cm10/3/(sec1/3mole),UH为568/674 cm10/3/(sec1/3mole),Hμsum为649/719gJ1/3/mo1e4/3,y d,1/2为10.6/10.5 K*kg/mole.结果表明,所建立的模型可用于直链聚合物性质的预测,而人工神经网络确实是聚合物结构性质关系研究中的一个有利的数学工具.
應用人工神經網絡構造瞭2箇直鏈聚閤物的結構性質關繫模型.一箇是直鏈聚閤物的基糰均值法描述的結構參數與其12種性質間定量關繫的模型(模型1A);一箇是直鏈聚閤物的連接性指數描述的結構參數與其12種性質間定量關繫的模型(模型2A).討論瞭2箇模型的參數設置,而2箇模型給齣的聚閤物的12種性質的擬閤誤差(擬閤值與實驗值間的標準偏差)分彆是:V(298K)為18.9(模型1A)/40.5(模型2A)cc/mole,Ecoh為8.019/11.122KJ/mole,δ為0.74/2.17(J/cc)0.5,Fd為228/235 J0.5cm1.5/mole,Tg為27/52 K,Ps為25/37(cc/mole)(dyn/cm)1/4,n為0.0140/0.5191,ζ為7.45/5.36 10-5cc/mole,UR為727/593 cm10/3/(sec1/3mole),UH為568/674 cm10/3/(sec1/3mole),Hμsum為649/719gJ1/3/mo1e4/3,y d,1/2為10.6/10.5 K*kg/mole.結果錶明,所建立的模型可用于直鏈聚閤物性質的預測,而人工神經網絡確實是聚閤物結構性質關繫研究中的一箇有利的數學工具.
응용인공신경망락구조료2개직련취합물적결구성질관계모형.일개시직련취합물적기단균치법묘술적결구삼수여기12충성질간정량관계적모형(모형1A);일개시직련취합물적련접성지수묘술적결구삼수여기12충성질간정량관계적모형(모형2A).토론료2개모형적삼수설치,이2개모형급출적취합물적12충성질적의합오차(의합치여실험치간적표준편차)분별시:V(298K)위18.9(모형1A)/40.5(모형2A)cc/mole,Ecoh위8.019/11.122KJ/mole,δ위0.74/2.17(J/cc)0.5,Fd위228/235 J0.5cm1.5/mole,Tg위27/52 K,Ps위25/37(cc/mole)(dyn/cm)1/4,n위0.0140/0.5191,ζ위7.45/5.36 10-5cc/mole,UR위727/593 cm10/3/(sec1/3mole),UH위568/674 cm10/3/(sec1/3mole),Hμsum위649/719gJ1/3/mo1e4/3,y d,1/2위10.6/10.5 K*kg/mole.결과표명,소건립적모형가용우직련취합물성질적예측,이인공신경망락학실시취합물결구성질관계연구중적일개유리적수학공구.
