本發(fā)明屬于共晶材料預(yù)測(cè)，具體涉及一種基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf（3,4-二硝基呋咱基氧化呋咱）共晶預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前在高能量密度材料領(lǐng)域用的最多的是cl-20（六硝基六氮雜異伍10茲烷），但是其由于成本比較高，制約了其廣泛應(yīng)用。近些年的研究發(fā)現(xiàn)，dntf（3,4-二硝基呋咱基氧化呋咱）性能與cl-20接近，但其成本只有cl-20的一半，因此dntf具有很高的研究?jī)r(jià)值，dntf的分子結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn)dntf目前仍存在，如熱穩(wěn)定性差、力學(xué)性能差、晶析、相容性等問(wèn)題，這些問(wèn)題均可通過(guò)共晶來(lái)解決。

2、共晶技術(shù)是一種近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種新技術(shù)，含能共晶技術(shù)可以在不破壞原有含能化合物分子結(jié)構(gòu)的前提下，改變含能材料的化合物分子結(jié)構(gòu)組成（分子排列方式）和結(jié)晶結(jié)構(gòu)（晶體堆積系數(shù)、密度等），減少晶體的自由體積，形成緊密堆積，并進(jìn)一步減小熱點(diǎn)形成的概率，隨之密度、熔點(diǎn)、感度和爆炸性能等物性發(fā)生變化，實(shí)現(xiàn)能量和安全性的平衡。但由于其存在著實(shí)驗(yàn)成本巨大，有一定的安全性問(wèn)題，在過(guò)去的幾十年里，共晶材料雖已經(jīng)逐漸在各自的應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)其應(yīng)有的作用，如電子器件領(lǐng)域、半導(dǎo)體工程、化學(xué)工程等等，但歸根結(jié)底還是由于共晶體系過(guò)于復(fù)雜，對(duì)共晶結(jié)構(gòu)的研究相對(duì)受制，故其仍未在含能材料領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

3、當(dāng)前，人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域飛速發(fā)展，在人工智能中的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，隨著深度學(xué)習(xí)的模型預(yù)測(cè)及分類(lèi)的性能提升，深度學(xué)習(xí)方法開(kāi)始被應(yīng)用于材料科學(xué)領(lǐng)域。相較于傳統(tǒng)方法通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方法提取簡(jiǎn)單底層特征，基于深度學(xué)習(xí)的方法可以從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到眾多肉眼無(wú)法識(shí)別的中的高層特征表示信息，這提升了對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境的預(yù)測(cè)能力。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)的方法通過(guò)大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練更具有魯棒性和自適應(yīng)性，能適應(yīng)不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)形式，避免了傳統(tǒng)方法因材料數(shù)據(jù)的紛繁復(fù)雜而存在預(yù)測(cè)效果差異較大的問(wèn)題。

4、隨著新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)transformer的出現(xiàn)，其在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域開(kāi)辟了新的道路，transformer無(wú)論在自然語(yǔ)言領(lǐng)域或是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域都能取得不錯(cuò)的預(yù)測(cè)效果。但是對(duì)于dntf共晶配體預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)方法得研究中，目前仍需解決得有以下幾個(gè)問(wèn)題：一是現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)中正向樣本與負(fù)樣本比例不均衡，且維度的不同使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注意力對(duì)模型訓(xùn)練時(shí)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重要求較高。二是目前未有研究針對(duì)dntf共晶配體分子所建立的深度學(xué)習(xí)框架，未能發(fā)揮深度學(xué)習(xí)在的作用，須重新針對(duì)數(shù)據(jù)模型建立對(duì)應(yīng)的深度學(xué)習(xí)模型。三是目前眾多模型預(yù)測(cè)時(shí)并未體現(xiàn)共晶研究這一過(guò)程的迭代特性。這些問(wèn)題導(dǎo)致了深度學(xué)習(xí)方法無(wú)法有效解決dntf共晶配體分子的篩選問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

2、本發(fā)明提供了一種基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，包括：

3、步驟1：根據(jù)dntf的化學(xué)參數(shù)在劍橋晶體庫(kù)中查找到滿足預(yù)設(shè)dntf相關(guān)條件的晶體化合物作為相關(guān)晶體化合物；

4、步驟2：根據(jù)所述相關(guān)晶體化合物構(gòu)建數(shù)據(jù)集；

5、步驟3：利用所述數(shù)據(jù)集對(duì)構(gòu)建的基于小樣本的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的基于小樣本的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)模型；

6、步驟4：利用所述基于小樣本的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)模型對(duì)dntf的配體分子進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果從所述劍橋晶體庫(kù)中檢索得到待定配體分子；

7、步驟5：通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)所述待定配體分子進(jìn)行篩選，得到dntf的共晶配體分子。

8、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：

9、本發(fā)明的基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，根據(jù)dntf的化學(xué)參數(shù)在劍橋晶體庫(kù)中查找到滿足預(yù)設(shè)dntf相關(guān)條件的晶體化合物作為相關(guān)晶體化合物；根據(jù)相關(guān)晶體化合物構(gòu)建數(shù)據(jù)集；利用數(shù)據(jù)集對(duì)構(gòu)建的基于小樣本的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的基于小樣本的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)模型；利用基于小樣本的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)模型對(duì)dntf的配體分子進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果從劍橋晶體庫(kù)中檢索得到待定配體分子；通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)待定配體分子進(jìn)行篩選，得到dntf的共晶配體分子。本發(fā)明利用與dntf相似的相關(guān)晶體化合物的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行dntf共晶預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練，再結(jié)合訓(xùn)練完成的dntf共晶預(yù)測(cè)模型和實(shí)驗(yàn)篩選實(shí)現(xiàn)dntf的共晶預(yù)測(cè)，解決了由于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)中dntf共晶數(shù)據(jù)正負(fù)樣本不均衡導(dǎo)致訓(xùn)練得到dntf共晶預(yù)測(cè)模型性能較差的問(wèn)題，而且通過(guò)結(jié)合dntf共晶預(yù)測(cè)模型和實(shí)驗(yàn)篩選可減少人力實(shí)驗(yàn)造成的資源與時(shí)間的損耗，提高dntf共晶配體分子的篩選效率。

10、上述說(shuō)明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說(shuō)明書(shū)的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其他目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉較佳實(shí)施例，詳細(xì)說(shuō)明如下。

技術(shù)特征：

1.一種基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述dntf的化學(xué)參數(shù)包括：dntf的分子式、dntf的結(jié)構(gòu)、dntf的官能團(tuán)數(shù)量和種類(lèi)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)dntf相關(guān)條件包括：所述晶體化合物與dntf具有相同的分子式、所述晶體化合物與dntf的化學(xué)結(jié)構(gòu)局部相同、所述晶體化合物與dntf具有相同的官能團(tuán)數(shù)量以及所述晶體化合物與dntf具有部分相同的官能團(tuán)中的至少一種。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述晶體化合物與dntf的化學(xué)結(jié)構(gòu)局部相同包括：所述晶體化合物具有一個(gè)呋咱環(huán)且所述呋咱環(huán)的任意位上連接有一個(gè)硝基或者所述晶體化合物具有一個(gè)苯環(huán)且所述苯環(huán)的3位和4位連接有對(duì)應(yīng)的硝基。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述晶體化合物與dntf具有部分相同的官能團(tuán)包括：所述晶體化合物具有至少兩種與dntf的官能團(tuán)相同的官能團(tuán)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟2包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述晶體信息包括化學(xué)結(jié)構(gòu)信息、晶體學(xué)信息和化學(xué)物理性質(zhì)；所述配體分子信息包括配體分子的分子式和配體分子的官能團(tuán)；所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括原子坐標(biāo)數(shù)據(jù)、化學(xué)鍵數(shù)據(jù)、晶包參數(shù)、空間群數(shù)據(jù)、密度數(shù)據(jù)和熔點(diǎn)數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟3包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟4包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)dntf共晶預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟5包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于小樣本學(xué)習(xí)的多模態(tài)DNTF共晶預(yù)測(cè)方法，涉及共晶材料預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明利用與DNTF相似的相關(guān)晶體化合物的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行DNTF共晶預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練，再結(jié)合訓(xùn)練完成的DNTF共晶預(yù)測(cè)模型和實(shí)驗(yàn)篩選實(shí)現(xiàn)DNTF的共晶預(yù)測(cè)，解決了由于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)中DNTF共晶數(shù)據(jù)正負(fù)樣本不均衡導(dǎo)致訓(xùn)練得到DNTF共晶預(yù)測(cè)模型性能較差的問(wèn)題，而且通過(guò)結(jié)合DNTF共晶預(yù)測(cè)模型和實(shí)驗(yàn)篩選可減少人力實(shí)驗(yàn)造成的資源與時(shí)間的損耗，提高DNTF共晶配體分子的篩選效率。

技術(shù)研發(fā)人員：劉延飛,杜子昂,鄭浩,劉博,李雪,田琦
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)人民解放軍火箭軍工程大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19