高分子材料科学与工程
高分子材料科學與工程
고분자재료과학여공정
POLYMER MATERIALS SCIENCE & ENGINEERING
2006年
1期
170-173
,共4页
刘万强%王学业%李新芳%龙清平%文小红%李建军
劉萬彊%王學業%李新芳%龍清平%文小紅%李建軍
류만강%왕학업%리신방%룡청평%문소홍%리건군
聚甲基丙烯酸酯%玻璃化温度%量子化学参数%模式识别%人工神经网络
聚甲基丙烯痠酯%玻璃化溫度%量子化學參數%模式識彆%人工神經網絡
취갑기병희산지%파리화온도%양자화학삼수%모식식별%인공신경망락
用密度泛函(DFT)方法在6-31G(d)基组优化了32种聚甲基丙烯酸酯类的结构单元,得到了其量子化学参数,用模式识别,逐步回归和人工神经网络方法探讨了这些参数与聚甲基丙烯酸酯类Tg的关系,模式识别两类Tg大小不同的聚合物基本分布在不同区域,用逐步回归和人工神经网络方法所建立的定量模型的计算值与实验值的相关系数分别为0.9760,0.9912,预报结果与实验值基本一致.
用密度汎函(DFT)方法在6-31G(d)基組優化瞭32種聚甲基丙烯痠酯類的結構單元,得到瞭其量子化學參數,用模式識彆,逐步迴歸和人工神經網絡方法探討瞭這些參數與聚甲基丙烯痠酯類Tg的關繫,模式識彆兩類Tg大小不同的聚閤物基本分佈在不同區域,用逐步迴歸和人工神經網絡方法所建立的定量模型的計算值與實驗值的相關繫數分彆為0.9760,0.9912,預報結果與實驗值基本一緻.
용밀도범함(DFT)방법재6-31G(d)기조우화료32충취갑기병희산지류적결구단원,득도료기양자화학삼수,용모식식별,축보회귀화인공신경망락방법탐토료저사삼수여취갑기병희산지류Tg적관계,모식식별량류Tg대소불동적취합물기본분포재불동구역,용축보회귀화인공신경망락방법소건립적정량모형적계산치여실험치적상관계수분별위0.9760,0.9912,예보결과여실험치기본일치.
