BPNN用于含氮、硫杂环润滑油添加剂抗磨性能的定量构效关系研究

发布时间：2018-07-28 21:14

【摘要】：采用反向传播神经网络法(Back Propagation Neural Network,简称:BPNN)对31种含氮、硫的2-烷基黄原酸酯类润滑油添加剂的抗磨性能进行了摩擦学定量构效关系(Quantitative Structure Tribo-ability Relationship,简称:QSTR)的研究,得到了具有良好的稳定性和预测能力的BPNN-QSTR模型(R~2=0.998 4,R~2(LOO)=0.695 9,q~2=0.879 1).参考输入层的12种2D和3D结构描述符的敏感度,对影响抗磨性能的分子结构进行了相应的探讨.结果表明:分子中的N和S杂原子对其抗磨损性能有显著的影响;同时,分子长度、所含双键S原子和芳香环数量以及分子支化程度等都是影响抗磨性能的主要因素.
[Abstract]:The tribological quantitative structure-activity relationship (Quantitative Structure Tribo-ability) of 31 nitrogen-sulfur-containing 2-alkyl xanthate lubricating oil additives was studied by using back-propagation neural network (Back Propagation Neural Network,). The BPNN-QSTR model with good stability and prediction ability was obtained. Referring to the sensitivity of 12 2D and 3D structure descriptors in the input layer, the molecular structures that affect the antiwear properties are discussed. The results show that the N and S heteratoms in the molecule have a significant influence on the wear resistance, and the length of the molecule, the number of S atoms and aromatic rings contained in the double bonds and the degree of molecular branching are the main factors affecting the antiwear performance.
【作者单位】： 武汉轻工大学化学与环境工程学院;中南民族大学药学院;武汉轻工大学食品科学与工程学院;华中师范大学农药与化学生物学教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51675395) 国家重点基础研究发展计划项目(973)(2013CB632300)资助~~
【分类号】：TE624.82

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本文编号：2151595