聚甲基丙烯酸酯类玻璃化温度的量子化学-神经网络方法研究

作者：刘万强; 王学业; 李新芳; 龙清平; 文小红; 李建军

来源：高分子材料科学与工程, 2006, (01): 170-173.

• 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

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。

• 单位
  湘潭大学; 江苏出入境检验检疫局