神经网络在炸药晶体密度预测中的应用

• 作者: 刘玉存 王国栋
• 来源期刊: 火炸药学报
• 关键词: 物理化学 人工神经网络 炸药 量子化学参数 密度
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 57-59
• 页数: 3页
• 分类号: TQ56
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7812.2007.01.016

摘要

运用密度泛函理论,在DFT-B3LYP/6-31G·的水平上对16种炸药分子进行全分子优化,并进行频率振动分析,分析了求得各个炸药分子量化结构参数,结果表明,平均极化率、平均四极矩和偶极矩与炸药密度有较好的相关性.结合人工神经网络算法,用以上3种参数作为描述符,构建炸药密度的网络预测模型.预测结果表明,预测值与文献值的最大相对误差为6.6%,最小相对误差为0.47%,说明神经网络可以用来预测炸药密度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘玉存	中北大学环境与安全工程系	198	1083	16.0	22.0
2	王国栋	中北大学环境与安全工程系	5	30	4.0	5.0