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华南理工大学张安强教授团队 Macromolecules：集成分子动力学与机器学习的多组分聚氨酯弹性体性能预测与解释

高分子科技 2024-11-30 09:54
文章摘要
华南理工大学张安强教授团队在Macromolecules上发表了一项研究，结合分子动力学和机器学习方法，提出了一个新的结构与性能分析流程，用于预测和解释多组分聚氨酯弹性体的性能。研究通过分子动力学模拟和机器学习算法，分析了不同组分配比和混合方式对聚氨酯弹性体拉伸性能的影响，揭示了氢键在材料性能中的重要作用。研究结果表明，机器学习方法能够有效降低分子动力学建模的复杂性和算力成本，实现对材料性能的快速预测。该研究为聚氨酯材料的性能优化提供了新的方法和思路。
华南理工大学张安强教授团队 Macromolecules：集成分子动力学与机器学习的多组分聚氨酯弹性体性能预测与解释
查看文献： Prediction and Explanation of Properties in Multicomponent Polyurethane Elastomers: Integrating Molecular Dynamics and Machine Learning
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