机器学习方法在高分子玻璃化研究中的应用

作     者：杨镇岳 聂文建 刘伦洋 徐晓雷 夏文杰 徐文生 Zhen-yue Yang;Wen-jian Nie;Lun-yang Liu;Xiao-lei Xu;Wen-jie Xia;Wen-sheng Xu

作者机构：中国科学院长春应用化学研究所、高分子物理与化学国家重点实验室长春130022 Department of CivilConstruction and Environmental EngineeringNorth Dakota State UniversityFargoNorth Dakota 58108 

基　　金：国家自然科学基金(基金号22222307,21973089,22203087) 北达科他州立大学工程学院资助项目 

出 版 物：《高分子学报》 (Acta Polymerica Sinica)

年 卷 期：2023年第54卷第4期

页      码：432-450页

摘      要：高分子玻璃的物理性质与其结构和动力学密切相关.揭示高分子玻璃化的微观物理图像对高分子玻璃材料的结构调控和分子设计至关重要.然而,高分子的长链结构和复杂单体结构特征致使目前仍然缺乏普适的理论或者模型来定量解释高分子玻璃化的物理机制.因此,亟需发展更为先进的研究方法从而更深入地理解高分子玻璃化.近年来,国内外学者利用基于数据驱动的信息学方法(例如机器学习)对高分子玻璃化开展了研究,并取得了丰富成果.本综述首先介绍了常用的高分子信息学数据库和机器学习算法.之后,从高分子玻璃化转变温度的预测、新型高分子玻璃材料的研发、过冷液体的结构-动力学关系和玻璃体系相变的确定四个方面总结和评述了机器学习应用在玻璃化研究中的代表性进展.最后,探讨了机器学习方法在高分子玻璃化研究中面临的主要挑战,并对玻璃信息学这一领域的发展进行了展望.

主 题 词：信息学 高分子玻璃化 机器学习 理论模拟 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 080502[080502] 0703[理学-化学类] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11777/j.issn1000-3304.2022.22367

馆 藏 号：203118841...