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  先進樹脂基復合材料由于輕質(zhì)高強的優(yōu)點，在航天航空等領域有著廣泛應用。相較于高性能碳纖維的發(fā)展，當前基體樹脂的發(fā)展相對滯后，成為了制約復合材料性能提升的瓶頸。環(huán)氧樹脂作為廣泛使用的高性能復合材料的基體樹脂，存在脆性大的難題。如何使環(huán)氧樹脂兼具高強度、高模量、高韌性的性質(zhì)，長期困擾著高分子材料的科研人員。傳統(tǒng)的高分子研究范式以經(jīng)驗和實驗試錯為中心，費時費力，難以應對各類性能間相互制約的設計難題。

  最近，華東理工大學林嘉平教授團隊在高性能環(huán)氧樹脂的設計方法上取得了突破。利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合分子描述符與分子圖表示方法捕獲環(huán)氧結構的基因特征，基于Flory經(jīng)典凝膠理論開發(fā)了可描述聚合物交聯(lián)特性的交聯(lián)密度描述符，建立了環(huán)氧樹脂各類性能的機器學習模型。這種高分子材料的“AlphaFold”模型，可以高效、快速計算海量環(huán)氧樹脂結構的模量、強度和斷裂伸長率（如圖1）�；跈C器學習模型，發(fā)展了材料基因組方法。經(jīng)樹脂基因定義和組合，形成了24萬種候選的環(huán)氧樹脂結構。通過機器學習性能預估模型，對海量虛擬結構進行了高通量預測和篩選，得到了10余種兼具高模、高強、高韌特性的新型環(huán)氧樹脂結構。實驗驗證表明，在保持高模、高強的同時，新型環(huán)氧樹脂斷裂伸長率可達6.7%，有效解決了環(huán)氧樹脂的脆性難題。

  參考文獻：Yaxi Hu^#, Wenlin Zhao^#, Liquan Wang*, Jiaping Lin*, and Lei Du. Machine-Learning-Assisted Design of Highly Tough Thermosetting Polymers. ACS Appl. Mater. Interfaces 2022, DOI: 10.1021/acsami.2c14290

  文章網(wǎng)址：https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/acsami.2c14290

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