【摘 要】
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利用量子化学计算方法和基团贡献法,采集了61种聚酰亚胺分子结构模型单元的12种量子化学结构参数,并通过通径分析法筛选出5种影响该聚合物介电常数的主要因素;在此基础上,基
【机 构】
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中山大学聚合物复合材料及功能材料教育部重点实验室高性能树脂基复合材料广东省重点实验室广东省高性能有机聚合物光电功能薄膜工程技术研究中心光电材料与技术国家重点实验室;
【基金项目】
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国家重点基础研究计划(973计划,项目号2014CB643605);国家自然科学基金(基金号 51873239, 51373204);广东省“特支计划”科技创新领军人才项目(项目号 2016TX03C295);广东省前沿与关键技术创新专项(项目号 2015B090915003, 2015B090913003);中国博士后科学基金(基金号 2017M612801);高等学校基本科研业务费(项目号
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利用量子化学计算方法和基团贡献法,采集了61种聚酰亚胺分子结构模型单元的12种量子化学结构参数,并通过通径分析法筛选出5种影响该聚合物介电常数的主要因素;在此基础上,基于多元线性回归（MLR）和人工神经网络（ANN）方法构建了2种定量构效关系研究模型（QSPR）,分析了模型的稳定性及预测能力.计算结果揭示了5种结构参数与材料介电常数之间的内在关系——含氟量的自然律e-F%、偶极距μ、溶度参数δ与介电常数之间存在正相关关系,而最负原子净电荷q-、侧基长度L则与介电常数则存在着负相关关系. MLR-QSPR模型具备较好的物理意义,ANN-QSPR则具有较好的精度,实验数据证明2种模型的平均误差均低于10%.依据MLR-QSPR模型设计了5种不同含氟量的聚酰亚胺链节结构,结果显示含氟量的增加有利于降低材料的介电常数值,但当含氟量达到一定程度后,介电常数趋于稳定,与文献报道实验结果相一致;当含氟量为34%时（k-3）,材料的介电常数最低,为2.02.
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