树脂基复合材料以其比强度高、比模量高、可设计性强等优良特性被广泛应用于各个领域,而其耐热性、力学性能主要由树脂基体决定,同时成型工艺特性也由其决定。因此,耐高温、力学性能优良、可低温液相成型的高性能树脂体系是先进树脂基复合材料研制的关键。本课题组在前期的工作中,利用低共熔技术达到了降低树脂熔点和粘度的目的,实现了树脂低温液相成型,并利用自制腈基树脂单体制备了多组低共熔的腈基树脂体系。常见低共熔有机混合物中都可以检测到明显的氢键,但这种新型的低共熔腈基树脂体系中并没有发现明显氢键。进一步研究发现,腈基树脂单体上不同基团的引入可密切影响该低共熔树脂的低共熔熔点,不同基团的引入实则改变化合物各种分子结构参数,进而改变不同分子间的相互作用力。首先,从分子结构的角度,本文通过Gaussian获取了自制9种腈基树脂单体的6种分子结构参数,包括能量、极化率、偶极矩、LUMO能、HOMO能、以及LUMO、HOMO能差值,并对其进行二元体系的数学处理。用SPSS中的因子分析模块对其进行主成分分析,结果显示降维后的前2个主成分能够代表之前6个分子结构参数90%的信息;用Isight中的DOE模块对其与低共熔度进行灵敏度分析,结果表明与低共熔度关联性最大的分子结构参数为LUMO能、HOMO能以及LUMO、HOMO能差值。然后以关键分子结构参数为输入,低共熔度为输出,建立GA-BP神经网络获得二者间的量化关系模型。模型结果显示选用减法处理后的主成分作为输入参数,当隐含层神经元个数为3～12时,决定系数R~2均大于0.9,最佳模型R~2取值为0.990,且低共熔度预测相对误差在5%以内。同时给出最高86.7℃的优化低共熔度,相比于实验所得最大值48.5℃提升近40℃。当第一主成分取值为0.23～0.38和第二主成分取值为0.25～0.97之间时,二元低共熔物的优化低共熔度可达85.2～86.7℃之间,初步实现了拟合优化的目的。最后,从分子间相互作用力的角度,先用Gaussian计算出二元低共熔物之间的相互作用能,以表征不同分子间的相互作用力。接着运用Matlab建立相互作用能与低共熔度间的GA-BP神经网络,模型结果显示当隐含层神经元个数为3～12时,决定系数R~2均大于0.9,最佳模型R~2取值为0.990,且低共熔度预测相对误差在5%以内。同时给出最高76.9℃的优化低共熔度,相比于实验所得最大值48.5℃提升近30℃。当相互作用能取值在-5.84～-5.01kcal/mol之间时,低共熔度可达75.5～76.9℃之间,初步实现了拟合优化的目的。