本文關(guān)鍵詞：含能材料的撞擊感度等安全參數(shù)的定量構(gòu)效關(guān)系研究

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【摘要】：含能材料在武器系統(tǒng)和民爆行業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用,本文選擇對(duì)含能材料的撞擊感度、靜電感度和爆速進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,對(duì)含能材料的設(shè)計(jì)生產(chǎn)和安全使用有著重要意義�；诙繕�(gòu)效關(guān)系(Quantitative Structure-Property Relationship,QSPR)基本原理,對(duì)含能材料的撞擊感度、靜電感度和爆速進(jìn)行了系統(tǒng)研究,主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)采用Dragon 2.1軟件計(jì)算化合物的分子描述符,并運(yùn)用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)篩選獲得了特征描述符,而后結(jié)合多元線性回歸(Multiple Linear Regression,MLR)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)算法,分別構(gòu)建了目標(biāo)性質(zhì)的GA-MLR線性模型和GA-ANN非線性模型。采用一系列模型性能參數(shù)對(duì)所建模型的進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)價(jià),應(yīng)用Williams圖對(duì)模型的應(yīng)用域進(jìn)行一定分析。(2)多硝基化合物撞擊感度的QSPR研究表明,所建模型的R2分別為0.854和0.974,均方根誤差分別為0.195和0.071,兩個(gè)模型均是穩(wěn)定、可靠的且具有較好的預(yù)測(cè)能力。通過(guò)模型比較發(fā)現(xiàn),GA-ANN模型的性能要優(yōu)于GA-MLR模型,這明多硝基化合物的分子結(jié)構(gòu)和撞擊感度間存在較強(qiáng)的非線性關(guān)系。與文獻(xiàn)比較發(fā)現(xiàn),所建的兩個(gè)模型均優(yōu)于已有文獻(xiàn)模型。(3)分別對(duì)硝基芳烴化合物和硝胺類(lèi)化合物的靜電感度進(jìn)行了 QSPR研究,其中硝基芳烴化合物的兩個(gè)靜電感度模型的R2均高于0.89,硝胺類(lèi)化合物的兩個(gè)靜電感度模型的R2均高于0.96。且GA-ANN模型均優(yōu)于GA-MLR模型,這說(shuō)明ANN方法是一種能夠有效、準(zhǔn)測(cè)地預(yù)測(cè)含能化合物靜電感度的工具。而GA篩選獲得描述符主要分子的原子量和電負(fù)性對(duì)靜電感度的影響。本文所建模型和已有文獻(xiàn)相比較,在選擇特征參量、模型構(gòu)建和模型評(píng)價(jià)上均有著很大優(yōu)勢(shì)。(4)分別對(duì)多硝基化合物和富氮雜環(huán)類(lèi)化合物的爆速進(jìn)行了 QSPR研究,四個(gè)模型均取得了較好的結(jié)果,其中多硝基化合物爆速的兩個(gè)模型R2均高于0.90,富氮雜環(huán)類(lèi)化合物爆速的兩個(gè)模型R2均高于0.96。所建的模型均給出令人滿意的預(yù)測(cè)結(jié)果和泛化能力。GA篩選的特征描述符體現(xiàn)了分子極性以及分子中硝基、肼基的數(shù)目是影響富氮雜環(huán)類(lèi)化合物爆速的主要因素。經(jīng)過(guò)比較,發(fā)現(xiàn)這里的模型都要優(yōu)于已有模型。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TQ560.7

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