人工神经网络法计算非芳香族多硝基化合物的生成焓

用误差反向传播(BP)的人工神经网络模型及分子结构描述码作为输入特征参数预测非芳香族多硝基化合物的生成焓，研究了网络参数及分子结构描述码的影响，同时按分子结构描述码进行了多元线性回归，取得了满意的结果，其回归方程相关系数达到了0．9977，精度高于文献值。绝大多数相对误差在10％以内。     

用拓扑方法研究烷烃的标准生成焓

利用约化Wiener指数Wc以及路径数P2、P3研究了饱和烷烃标准生成焓与分子的拓扑结构的关系。通过建立△Hf^0与Wc、P2、P3之间的QSPR模型,提出了一种直接从分子的拓扑结构预测烷烃标准生成焓的简便方法。75个烷烃的标准生成焓计算值与实验值的平均偏差为1.57,预测值与文献值十分一致,结果表明拓扑指数Wc、P2、P3和烷烃的标准生成焓具有良好的相关性。     

有机物燃烧焓和生成焓的推算

本文介绍一种新近提出的关于有机物燃烧焓和生成焓的推算方法。该法具有使用简便;有较高的精度和较宽的适用范围;可同时适用于推算气态、液态和固态有机物的燃烧焓和生成焓。文章对燃烧焓、生成焓的基本算式进行了推算及其推算示例。     

用拓扑方法研究烷烃的标准生成焓

利用约化 Wiener指数 WC以及路径数 P2 、P3研究了饱和烷烃标准生成焓与分子的拓扑结构的关系。通过建立△ H 0f 与 WC、P2 、P3之间的 Q SPR模型 ,提出了一种直接从分子的拓扑结构预测烷烃标准生成焓的简便方法。 75个烷烃的标准生成焓计算值与实验值的平均偏差为 1.5 7,预测值与文献值十分一致 ,结果表明拓扑指数WC、P2 、P3和烷烃的标准生成焓具有良好的相关性。     

高氮化合物C_2N_(14)的理论研究与性能预估

采用密度泛函理论(DFT)中的B3LYP方法在6–31G(d,p)基组水平下对高氮含能化合物C2N14的4种同分异构体(C2N14–1、C2N14–2、C2N14–3和C2N14–4)进行了全构型优化,并在相同基组水平上对4种同分异构体进行了振动频率分析。预估了4种同分异构体的前线轨道能级差、理论密度、生成焓、理论爆速和爆压。结果表明,C2N14–1、C2N14–2、C2N14–3、C2N14–4的分子轨道能级差分别为359.929 8、434.467 8、553.192 8和553.195 9 kJ/mol,理论密度分别为1.682、1.809、1.742和1.743 g/cm3,生成焓分别为1 521.634、1 435.436、1 404.280和1 404.27 kJ/mol,理论爆速(爆压)分别为8 405 m/s(30.63 GPa)、8 725 m/s(34.52 GPa)、8 454 m/s(31.68 GPa)和8 456 m/s(31.70 GPa)。     

含能盐的密度和晶格能的预估

采用CASTEP程序计算含能盐的密度,采用EUGEN程序计算晶格能。由离子的气相生成焓和晶格能计算固相生成焓。计算结果表明,密度误差小于0.1 g/cm3,固相生成焓误差大多小于50 kJ/mol。因此,该方法用于计算含能盐的固相生成焓是可行的。为满足高能固体推进剂和火炸药对新型含能盐的需求,设计了6种含能盐分子,运用上述计算方法估算了其固相生成焓和密度,为新型含能盐的合成提供了参考。     

配合物Ni(p-tol)2Cl2标准生成焓的测定

使用具恒定温度环境的反应热量计,以溶解热法及针对配位反应所设计的热化学循环,得到该反应的标准反应焓, 并求得配合物Ｎｉ （ｐ－ｔｏｌ）２Ｃｌ２ 的标准生成焓。     

配位化合物Cu(p-tol)2Cl2标准生成焓的测定

使用具有恒定温度环境的反应热量计,以溶解热法及针对配位反应所设计的热化学循环,得到该反应的标准反应焓△ｒＨθｍ（２９８．１５Ｋ）＝－２７．９２４ｋＪ·ｍｏｌ－１,并求得配合物Ｃｕ（ｐ－ｔｏｌ）２Ｃｌ２的标准生成焓,其值推荐为△ｆＨθｍ［Ｃｕ（ｐ－ｔｏｌ）２Ｃｌ２,ｓ］＝－３４３．３７４ｋＪ·ｍｏｌ－１。     

氮氟化合物生成焓的理论预测(英文)

利用原子化反应法和生成反应法在G3、G3X(X=B3,MP2,MP2B3)、B3LYP/CC-PVTZ和CBS-4M水平下对NF3、NF5、NFO、NFO2、NF3O、N2F2、N2F4、N3F、NF3BF3、NFOBF3、NFO2BF3和NF3OBF3的生成焓进行了量子化学计算,在G3水平下计算了这些物质的热力学性质。结果表明,G3方法结合生成反应法能准确预测此类物质的生成焓,热力学性质计算值与实验值均非常接近,证明G3方法适用于计算此类物质的热力学性质。     

利用ANN法预估芳香族多硝基化合物的密度

运用神经网络模型,采用误差反向传播算法,对一系列芳香族多硝基化合物的密度进行了预测.结果表明,芳香族多硝基化合物的密度与其分子结构存在良好的相关性,选用分子结构描述码作为输入特征参数能取得较高的预估精度,预测结果的相对误差一般在±10%以内.     

纯物质汽化热的人工神经网络算法

１前言纯物质汽化热是重要的基础化工数据,其测定、关联、预测和理论研究相当活跃。在诸多预测模型中最有代表性的当属基团贡献模型,但多采用基团的简单加和或加权组合,基团贡献值由实验数据回归,通用性差,难以区别同分异构体,预测结果不尽人意。人工神经网络具有基...     

基于稀溶液模型的标准溶解吉布斯自由能与微分溶解焓互算

采用稀溶液模型建立了微分溶解焓与标准溶解吉布斯自由能的互算方法,并以铁液和镍液的标准溶解吉布斯自由能与微分溶解焓热力学数据验证,根据铝熔体中部分金属元素微分溶解焓计算了铝熔体中金属元素的标准溶解吉布斯自由能与温度关系式,为缺乏标准溶解吉布斯自由能热力学数据的金属熔体反应热力学计算提供了基础.     

人工神经网络对CO2高压萃取茄尼醇过程的模拟

阐述了传统动力学模型用以描述天然产物萃取过程的局限性.将CO2高压萃取烟叶中茄尼醇的正交试验数据进行预处理,经过确定隐含节点数、模型的训练、模型的测试等步骤建立了人工神经网络的EBP(Error Back Propagation)模型.模拟结果与试验结果得到了吻合得很好,为CO2高压萃取烟叶中茄尼醇的工艺设计与优化提供了理论依据,并且显示出人工神经网络在超临界或高压流体萃取的过程模拟中的技术优势,从而展示了人工神经网络在超临界或CO2高压萃取天然产物技术中的应用前景.     

A New Computer Code for Assessment of Energetic Materials with Crystal density,Condensed Phase Enthalpy of Formation,and Activation Energy of Thermolysis

Crystal density and enthalpy of formation of the condensed phase of energetic compounds are two important input parameters for the performance prediction in several computer codes for rapid hazard assessment of energetic materials. A novel easy‐to‐handle user‐friendly computer code in Visual Basic is introduced to predict these parameters for various energetic compounds including nitroaliphatics, nitrate esters, nitramines, polynitroarenes, and polynitroheteroarenes. The calculated values can be used as inputs for other thermochemical/hydrodynamic computer codes. This computer code is also able to calculate the activation energies of thermal decomposition of polynitroarenes and nitramines in condensed state. The number of carbon, hydrogen, oxygen, and nitrogen atoms and specification of some molecular fragments are input parameters for this code without using any experimental data. The new algorithms on the base of easy‐to‐get input parameters are tested for some new energetic compounds, which provide more reliable results as compared to the best available methods.     

高压底吹氮法冶炼高氮钢的实验研究

在高压釜内对18Cr18Mn钢进行了底吹氮气的增氮实验研究.实验条件下,钢中增氮速率随时间减小,底吹增氮效果在前20 min较好;在0.5 MPa压力下,底吹流量为0.12,0.18,0.24 m3/h时,钢液中的表观传质系数βN分别为1.690×10-3,3.201×10-3和5.765×10-3m/min.     

Energetic potential of compositions based on high-enthalpy polynitrogen compounds

An analysis is performed of the energy properties of solid high-energy systems containing ultrahigh-enthalpy polynitrogen compounds as the only component and in combination with other substances required to produce compositions with necessary operational characteristics. Special attention is given to the restriction of the combustion temperature by introducing substances with a high hydrogen content and a binder into the compositions. Such systems are compared with the best versions of real energetic compositions. As examples, calculations are given for compositions containing both hypothetical compounds (tetraazatetrahedrane N₄, octaazacubane N₈, trioxyhexazine N₆O₃, etc.) and real (derivatives of pyrroles, pyrazoles, triazoles, tetrazoles, and other polynitrogen high-enthalpy compounds). __________ Translated from Fizika Goreniya i Vzryva, Vol. 45, No. 2, pp. 58–67, March–April, 2008.     

沸点蒸发焓估算的基团拓扑空间方法

本文提出了有机物正常沸点蒸发焓估算的基团拓扑空间方法。给出了沸点蒸发焓的估算表达式和相应的基团参数值。沸点蒸发焓估算的平均相对偏差为1 052%。把本方法和广泛应用的其它方法进行了比较,结果表明本方法有更高的准确度和可靠性。     

3,4-双(5-氢-1-四唑基)呋咱的合成及理论计算

以3-氨基-4-硝基呋咱(ANF)为原料,与原甲酸三乙酯、叠氮化钠反应,得到3-硝基-4-(5-氢-1-四唑基)呋咱(化合物1),然后低温下经氨水胺化得到3-氨基-4-(5-氢-1-四唑基)呋咱(化合物2),化合物2与原甲酸三乙酯、叠氮化钠反应,最终得到3,4-双(5-氢-1-四唑基)呋咱(化合物3)。采用IR、~1 H NMR、~(13) C NMR及元素分析对3种化合物的结构进行了表征;采用密度泛函理论B3LYP/6-311+G**方法预估了化合物1~3的标准生成焓、密度、爆速、爆压。结果表明,通过控制反应条件,确定了制备化合物2的最佳工艺条件为:化合物1与氨水摩尔比为1∶2,反应时间3h,反应温度-10℃。化合物2的收率为70%。四唑环的引入使化合物1~3都具有较高的正生成焓,其中化合物3最高,达到1 090.07kJ/mol。化合物1的爆速、爆压与RDX相当。除化合物2密度略低于TNT外,化合物1~3各性能均优于TNT。与化合物2和3综合比较,化合物1的性能最佳,密度为1.76g/cm~3,爆速为8 590m/s,爆压为32.3GPa。