摘要
本发明属于低压断路器领域,公开了一种低压断路器的产气灭弧聚合物设计方法、系统及产品,本方法从预构建候选数据库中获取多组待选有机添加剂分子,输入至基于图神经网络的预训练性能预测模型,输出中间性能指标的预测结果,并基于预设阈值筛选出候选分子与尼龙基体共混制备灭弧聚合物。图神经网络通过处理分子结构图数据,从训练数据集中学习结构与性能的复杂非线性映射,实现对动态综合指标的客观统一评估,避免了经验驱动的试错。采用本方法显著缩短了研发周期、降低研发成本、提高了筛选成功率,并通过阈值筛选优化材料在真实电弧环境下的综合表现,加速高效灭弧材料的开发与应用。
技术关键词
有机添加剂
低压断路器
性能预测模型
神经网络模型
分子
产气
电弧测试装置
注意力
聚合物系统
基体
数据获取模块
训练集
参数
电流
气压
指标
系统为您推荐了相关专利信息
噪声预测方法
预测网络模型
风噪声
后视镜
人工神经网络模型
可靠性设计优化方法
物理
拉丁超立方抽样
自定义函数
神经网络模型构建
神经网络模型
图像数据处理模块
训练样本集
注意力机制
检测数据输入