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国家自然科学基金(20972045)

作品数:4 被引量:9H指数:2
相关作者:易兵张阳刘展鹏束晓马禹新良更多>>
相关机构:湖南工程学院湘潭大学中南林业科技大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金湖南省自然科学基金教育部重点实验室基金更多>>
相关领域:理学化学工程更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇理学
  • 1篇化学工程

主题

  • 2篇自由基
  • 2篇自由基共聚合
  • 2篇量子化学
  • 2篇共聚
  • 2篇共聚合
  • 2篇催化
  • 1篇乙烯
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇树状分子
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇重复利用
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇离子
  • 1篇离子液

机构

  • 4篇湖南工程学院
  • 4篇湘潭大学
  • 1篇中南林业科技...

作者

  • 2篇束晓马
  • 2篇刘展鹏
  • 2篇禹新良
  • 2篇张阳
  • 2篇易兵
  • 1篇肖文健
  • 1篇刘元
  • 1篇吕艳
  • 1篇朱塑
  • 1篇邓峰
  • 1篇党丽敏
  • 1篇杜文乐

传媒

  • 1篇湘潭大学自然...
  • 1篇化学学报
  • 1篇有机化学
  • 1篇高分子材料科...

年份

  • 2篇2012
  • 2篇2011
  • 1篇2010
4 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
自由基共聚合中单体Q-e活性参数预测被引量:4
2010年
Q-e方程在解释自由基共聚合中单体的活性时相当有效.为得到可靠的Q,e活性参数结构-性能定量关系(QSPR)模型,采用密度泛函理论(DFT)UB3LYP方法在6-31G(d)基组水平上对60种结构为CH3C1H2—C2HR3·自由基(C1H2=C2HR3+CH3·→CH3C1H2—C2HR3·)进行了计算.两组包含原子电荷及前线分子轨道能级的量子化学参数分别用来建立Q,e活性参数的人工神经网络(ANN)模型.通过试差法调整网络参数得到最佳ANN模型,两者均为3-5-1结构.参数Q,e预测值与实验值接近,测试集相关系数分别为0.990(rms=0.269)和0.943(rms=0.331).而且Q,e模型的外部验证系数qe2xt分别为0.980和0.873,这结果显示两模型具有好的推广预测能力.因此本工作介绍的ANN模型是精确而可靠的;从自由基CH3C1H2—C2HR3·结构获得参数预测Q及e值是可行的.
禹新良
关键词:人工神经网络自由基共聚合量子化学参数自由基
树状分子胺催化的Henry反应研究被引量:2
2011年
Henry反应是一类重要的构筑碳碳键的原子经济型反应,生成的双官能团化合物β-硝基醇是一种应用很广的有机合成中间体.以苯甲醛与硝基甲烷的Henry反应为模型,首先尝试了一些小分子弱碱催化剂的催化效果.在此基础上,合成了0~2代聚苯醚型树状分子哌啶催化剂,并进行了1H NMR,IR和MS表征,将其应用于Henry反应,对其催化性能进行了初步研究,结果表明:低代数树状分子哌啶在硝基甲烷中的催化效果较好,高代数树状分子哌啶表现出负的树状分子效应.
易兵张阳束晓马杨艳杜文乐刘展鹏
关键词:催化树状分子
Ru-catalyzed arylation of substituted imidazo[1,2-a]pyridine with aryl halides
<正>Synthesis of polysubstituted imidazo[1,2-a]pyridines has received substantial attention because of their br...
Gaofeng WuHai YangBi Ying
文献传递
新型胍离子液体的合成及在Henry反应中的应用被引量:4
2011年
以N,N,N,’N’-四甲基胍和卤代烃为原料合成五烷基胍卤盐,再经复分解反应合成了带有不同阴离子的胍盐离子液体,并用1H NMR,13C NMR和M s对各步产物进行了表征.研究了带有不同阴离子的胍盐离子液体催化芳香醛的Henry反应性能.结果表明,N,N,N,’N’-四甲基-N"-丁基胍乙酸盐离子液体在催化带有不同取代基的芳香醛的Henry反应时活性最高.催化剂经简单的萃取分离后重复利用6次,催化活性基本保持不变.
易兵张阳党丽敏刘展鹏束晓马刘元
关键词:离子液体碱催化重复利用
用支持向量机模型预测单体与苯乙烯竞聚率
2012年
为预测60种烯烃类单体(M1)与苯乙烯(M2)的自由基共聚合竞聚率lgr1S值,采用密度泛函理论(DFT)B3LYP方法在6-31G(d)基组水平上对烯烃类单体(C1H2=C2XY)进行了计算。用于构建支持向量机(SVM)模型的最佳参数子集包括:原子R3的Mulliken电荷qMR3,C1的Mulliken电荷QMC-1(H原子电荷全部合并到与之相连的重原子上),参数QMC-1与qMC-2之比RQq(=QMC-1/qMC-2),最低未占分子轨道(LUMO)能级(ELUMO)和最高占据分子轨道(HOMO)能级(EHOMO)之差ΔEg。最佳SVM模型为高斯径向基核函数(C=1000,ε=0.0001及γ=0.2)。该模型训练集、验证集及测试集的均方根(rms)误差分别为0.043,0.157及0.192,与现有竞聚率lgr模型相比,本文所得SVM模型具有更好的统计品质。
朱塑邓峰禹新良吕艳肖文健
关键词:密度泛函理论自由基共聚合竞聚率量子化学支持向量机
共1页<1>
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