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摘要
分子动力学模拟可深入探究推进剂体系微观物理化学机制，是研究其复杂燃烧过程的重要工具。分子动力学模拟的核心是势函数，本文针对一种四组元HTPB推进剂（HTPB/Al/AP/RDX）关键组分开发了一个高精度、高效率的机器学习势函数。该势函数基于第一性原理计算的数据集，使用深度神经网络模型进行开发，能够准确描述推进剂组分单质及两两之间界面的能量和受力特性。随后，基于新开发的势函数，建立了四组元HTPB推进剂燃面模型，并进行了大规模分子动力学模拟计算。在模拟计算中，成功观察到了推进剂燃烧过程中的AP、RDX、HTPB热解、扩散火焰以及铝粉剥离等微观过程，揭示了其中的各组分界面相互作用机制，为固体推进剂的界面精细化调控提供了新的理论工具。
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