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華東理工林嘉平教授團(tuán)隊(duì)《ACS AMI》:高分子“AlphaFold”解決環(huán)氧樹(shù)脂脆性大的工程難題
2022-12-22  來(lái)源:高分子科技

  先進(jìn)樹(shù)脂基復(fù)合材料由于輕質(zhì)高強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),在航天航空等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。相較于高性能碳纖維的發(fā)展,當(dāng)前基體樹(shù)脂的發(fā)展相對(duì)滯后,成為了制約復(fù)合材料性能提升的瓶頸。環(huán)氧樹(shù)脂作為廣泛使用的高性能復(fù)合材料的基體樹(shù)脂,存在脆性大的難題。如何使環(huán)氧樹(shù)脂兼具高強(qiáng)度、高模量、高韌性的性質(zhì),長(zhǎng)期困擾著高分子材料的科研人員。傳統(tǒng)的高分子研究范式以經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)為中心,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,難以應(yīng)對(duì)各類性能間相互制約的設(shè)計(jì)難題。


  最近,華東理工大學(xué)林嘉平教授團(tuán)隊(duì)高性能環(huán)氧樹(shù)脂的設(shè)計(jì)方法上取得了突破。利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合分子描述符與分子圖表示方法捕獲環(huán)氧結(jié)構(gòu)的基因特征,基于Flory經(jīng)典凝膠理論開(kāi)發(fā)了可描述聚合物交聯(lián)特性的交聯(lián)密度描述符,建立了環(huán)氧樹(shù)脂各類性能的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這種高分子材料的“AlphaFold”模型,可以高效、快速計(jì)算海量環(huán)氧樹(shù)脂結(jié)構(gòu)的模量、強(qiáng)度和斷裂伸長(zhǎng)率(如圖1);跈C(jī)器學(xué)習(xí)模型,發(fā)展了材料基因組方法。經(jīng)樹(shù)脂基因定義和組合,形成了24萬(wàn)候選的環(huán)氧樹(shù)脂結(jié)構(gòu)。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)性能預(yù)估模型,對(duì)海量虛擬結(jié)構(gòu)進(jìn)行了高通量預(yù)測(cè)和篩選,得到了10余種兼具高模、高強(qiáng)、高韌特性的新型環(huán)氧樹(shù)脂結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明,在保持高模、高強(qiáng)的同時(shí),新型環(huán)氧樹(shù)脂斷裂伸長(zhǎng)率可達(dá)6.7%,有效解決了環(huán)氧樹(shù)脂的脆性難題。


1面向高性能環(huán)氧樹(shù)脂設(shè)計(jì)的AlphaFold”模型,可高效、快速計(jì)算不同分子結(jié)構(gòu)環(huán)氧樹(shù)脂的強(qiáng)度、模量和斷裂伸長(zhǎng),性能3D圖中包涵24萬(wàn)個(gè)環(huán)氧結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度、模量和斷裂伸長(zhǎng)。顏色由紫到紅表示綜合力學(xué)性能的由弱到強(qiáng)。

  該工作由華東理工大學(xué)博士生胡雅茜、趙文林林嘉平教授、王立權(quán)副教授和特種樹(shù)脂領(lǐng)域著名專家杜磊教授的指導(dǎo)下完成。該工作以“Machine-Learning-Assisted Design of Highly Tough Thermosetting Polymers”為題發(fā)表在材料化學(xué)領(lǐng)域重要刊物ACS Appl. Mater. Interfaces (DOI: 10.1021/acsami.2c14290)。此外,團(tuán)隊(duì)近期還發(fā)展了耐高溫易加工含硅芳炔樹(shù)脂的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,通過(guò)高效、快速計(jì)算耐熱性能和加工粘度,成功設(shè)計(jì)獲得了耐熱性優(yōu)異且易于加工的新型含硅芳炔樹(shù)脂,其耐高溫性能Td5達(dá)689℃、在110~152加工窗口下粘度低于1 Pa?sChem. Eng. J. 2022, 448, 137643)研究團(tuán)隊(duì)頂天立地為目標(biāo),既發(fā)展理論設(shè)計(jì)方法,又面向重大實(shí)際需求,推進(jìn)高分子材料基因工程的高質(zhì)量發(fā)展。


  參考文獻(xiàn):Yaxi Hu#, Wenlin Zhao#, Liquan Wang*, Jiaping Lin*, and Lei Du. Machine-Learning-Assisted Design of Highly Tough Thermosetting Polymers. ACS Appl. Mater. Interfaces 2022, DOI: 10.1021/acsami.2c14290

  文章網(wǎng)址:https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/acsami.2c14290

  課題組網(wǎng)站:https://jlinlab.ecust.edu.cn/

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