摘要
本发明公开了高能量密度材料结构的能量预测方法,解决了现有方法不能有效表征、提取材料基础参数的特征,并考虑数据间的相关性,无法对高能量密度材料爆轰性能进行精准评估的问题,方法包括获取高能量密度材料基础参数,构建晶体结构有向图,基于第一性原理结合晶体结构有向图计算高能量密度材料的密度值,执行生成焓预测模型,输出高能量密度材料的预测生成焓;本发明通过构建晶体结构有向图,基于第一性原理结合晶体结构有向图计算高能量密度材料的密度值,焓预测模型又能充分考虑数据间的相关性,进而突出影响密度值、预测生成焓预测结果的重要特征,保证了对高能量密度材料爆轰性能的精准评估。
技术关键词
高能量密度材料
参数
多元线性回归模型
双向长短期记忆
粒子群优化算法
特征值
高通量
卷积模块
前馈神经网络
矩阵
梯度算法
基团
基础
结构框架
薛定谔方程
极值
描述符
偏差
分子
系统为您推荐了相关专利信息
模拟分析方法
模拟模型
多参数
校正
建筑能耗预测技术
LSTM模型
滑动窗口机制
动态故障树模型
重构
低压直流断路器
监测控制系统
神经网络深度学习
数据处理模块
射流破岩
采掘机