国防科技技术预先研究基金(12N19613-2)
- 作品数：6 被引量：13H指数：3
- 相关作者：田德余刘剑洪徐宏洪伟良赵凤起更多>>
- 相关机构：深圳大学国防科学技术大学西安近代化学研究所更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：理学化学工程更多>>
- 硝基化合物热力学性质的估算(Ⅰ)被引量：3
- 2000年
- 硝基化合物是常用的含能材料 ,其生成热的估算具有重要的意义。本文根据次级基团加和法的原理 ,提出了硝仿基的基团生成热值及各种情况下邻位和间位硝基之间相互作用的能量修正值 ;应用这些值对脂肪族硝基化合物的生成热进行了估算 ,取得了满意的结果 ,其拟合方程的回归系数达到 0 .9970。
- 徐宏王成立刘剑洪田德余
- 关键词：硝基化合物热化学性质
- HTPB型聚氨酯的力学性能及其微相分离结构被引量：2
- 2000年
- 通过对几种HTPB型聚氨酯力学性能及其红外光谱的实验研究,提出并验证了其微相分离结构及其红外光谱特征,并很好地解释了其力学性能。
- 徐宏任祥忠刘剑洪田德余
- 关键词：聚氨酯微相分离力学性红外光谱
- 人工神经网络法计算非芳香族多硝基化合物的生成焓被引量：4
- 2004年
- 用误差反向传播(BP)的人工神经网络模型及分子结构描述码作为输入特征参数预测非芳香族多硝基化合物的生成焓,研究了网络参数及分子结构描述码的影响,同时按分子结构描述码进行了多元线性回归,取得了满意的结果,其回归方程相关系数达到了0.9977,精度高于文献值。绝大多数相对误差在10%以内。
- 刘剑洪田德余赵凤起洪伟良洪泽猛李玲孙宏元
- 关键词：生成焓
- 用人工神经网络法预估芳香族多硝基化合物生成焓被引量：4
- 2004年
- 采用误差反向传播学习(BP)的一个双层神经网络,以分子结构中不同基团作为描述码,预估芳香族多硝基化合物的生成焓,研究了网络参数及分子结构描述码的影响,同时用分子子图法进行了多元线性回归,取得了较好的结果(其回归方程相关系数达到0.9967),计算结果的绝大多数相对误差在10%范围以内。
- 王芳刘剑洪田德余陈莉赵凤起洪伟良李翠华张雪利
- 关键词：物理化学生成焓
- 有机化合物热力学性质的预测(Ⅱ)——人工神经网络法预测烷烃的吉布斯自由能
- 2000年
- 采用分子子图编码法将烷烃的分子子图码作为人工神经网络的输入参数 ,对烷烃的吉布斯自由能进行预测 .将预测值与文献值进行线性拟和 ,其回归系数达到 0 9812 .
- 徐宏王成立刘剑洪田德余
- 关键词：人工神经网络分子子图烷烃热力学性质有机化合物吉布斯自由能
- 有机化合物热力学性质的预测(Ⅲ)——人工神经网络法预测烷烃的生成焓被引量：3
- 2000年
- 采用分子子图编码方法将烷烃的分子子图码作为人工神经网络(ANN)的输入参数 ,对烷烃的生成焓进行预测 ,取得了满意的结果 ,其拟合方程的回归系数达到 0 .
- 徐宏王成立刘剑洪田德余
- 关键词：ANN分子子图烷烃热力学性质生成焓
