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BPNN用于含氮、硫雜環(huán)潤(rùn)滑油添加劑抗磨性能的定量構(gòu)效關(guān)系研究

發(fā)布時(shí)間:2018-07-28 21:14
【摘要】:采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(Back Propagation Neural Network,簡(jiǎn)稱:BPNN)對(duì)31種含氮、硫的2-烷基黃原酸酯類(lèi)潤(rùn)滑油添加劑的抗磨性能進(jìn)行了摩擦學(xué)定量構(gòu)效關(guān)系(Quantitative Structure Tribo-ability Relationship,簡(jiǎn)稱:QSTR)的研究,得到了具有良好的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)能力的BPNN-QSTR模型(R~2=0.998 4,R~2(LOO)=0.695 9,q~2=0.879 1).參考輸入層的12種2D和3D結(jié)構(gòu)描述符的敏感度,對(duì)影響抗磨性能的分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行了相應(yīng)的探討.結(jié)果表明:分子中的N和S雜原子對(duì)其抗磨損性能有顯著的影響;同時(shí),分子長(zhǎng)度、所含雙鍵S原子和芳香環(huán)數(shù)量以及分子支化程度等都是影響抗磨性能的主要因素.
[Abstract]:The tribological quantitative structure-activity relationship (Quantitative Structure Tribo-ability) of 31 nitrogen-sulfur-containing 2-alkyl xanthate lubricating oil additives was studied by using back-propagation neural network (Back Propagation Neural Network,). The BPNN-QSTR model with good stability and prediction ability was obtained. Referring to the sensitivity of 12 2D and 3D structure descriptors in the input layer, the molecular structures that affect the antiwear properties are discussed. The results show that the N and S heteratoms in the molecule have a significant influence on the wear resistance, and the length of the molecule, the number of S atoms and aromatic rings contained in the double bonds and the degree of molecular branching are the main factors affecting the antiwear performance.
【作者單位】: 武漢輕工大學(xué)化學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院;中南民族大學(xué)藥學(xué)院;武漢輕工大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院;華中師范大學(xué)農(nóng)藥與化學(xué)生物學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51675395) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(973)(2013CB632300)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】:TE624.82

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本文編號(hào):2151595

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