直链聚合物的结构性质关系的人工神经网络建模

应用人工神经网络构造了2个直链聚合物的结构性质关系模型。一个是直链聚合物的基团均值法描述的结构参数与其12种性质间定量关系的模型(模型1A);一个是直链聚合物的连接性指数描述的结构参数与其12种性质间定量关系的模型(模型2A)。讨论了2个模型的参数设置,而2个模型绘出的聚合物的12种性质的拟合误差(拟合值与实验值间的标准偏差)分别是:V(298K)为18.9(模型1A)/40.5(模型2A)cc/mole,E_(coh)为8.019/11.122 KJ/mole,δ为0.74/2.17(J/cc)^(0.5) ,F_d为228/235 J^(0.5)cm^(1.5)/mole,T_g为27/52 K,P_s为25/37(cc/mole)(dyn/cm)^(1/4),n为0.0140/0.5191,ζ为7.45/5.36 10^(-6)cc/mole,U_R为727/593 cm^(10/3)/(sec^(1/3)mole),U_H为568/674 cm^(10/3)/(sec^(1/3)mole),H_(μsum)为649/719 gJ^(1/3)/mole^(4/3),Y_(d,1/2)为10.6/10.5 K*kg/mole。结果表明,所建立的模型可用于直链聚合物性质的预测,而人工神经网络确实是聚合物结构性质关系研究中的一个有利的数学工具。