一种基于分子动力学和机器学习的绿色地聚合物优化设计方法

本发明提供一种基于分子动力学和机器学习的绿色地聚合物优化设计方法，属于材料分析与设计技术领域。该方法包括建立一种铝尾矿基地聚合物分子模型；利用模型做分子动力学拉伸模拟，输出应力‑应变曲线获得力学性能指标，构建样本数据集；同时提出一种生成对抗网络的数据增强方法，生成高质量数据有效扩充数据集；再建立一种残差神经网络对力学性能进行预测；构建特征参数组合输入残差神经网络，输出力学性能的预测值，再通过三元相图展示特征数据对力学性能指标的耦合影响，标注最优参数区间，实现铝尾矿基地聚合物的优化设计。