【摘 要】
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采用人工神经网络(ANN)方法建立以磨损体积量度来表征抗磨性能的定量构效关系(QSPR)模型。以载荷因子变量及3个分子描述符(包括润滑油添加剂分子中P原子个数,描述分子的大小
【基金项目】
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湖南教育厅重点项目(16A047),湖南工程学院研究生科技创新项目(2017).
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采用人工神经网络(ANN)方法建立以磨损体积量度来表征抗磨性能的定量构效关系(QSPR)模型。以载荷因子变量及3个分子描述符(包括润滑油添加剂分子中P原子个数,描述分子的大小及对称的2D自相关描述符,以及描述分子极性与反应活性的3D描述符)作为模型的输入变量,采用误差反向传播的ANN拟合磨损体积量度与4个描述符之间的关系。结果表明:建立的模型具有统计意义,且与文献报道模型相比,模型更为精确;磨损体积量度与3个分子描述符之间存在非线性关系,表明3个分子描述符能反映影响润滑油添加剂抗磨性能的重要结构因素。
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