【摘 要】
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该文首先采用倒置显微镜、差示扫描量热计和粉末X射线衍射对该降凝剂的作用机理进行了实验研究,然后,综合利用了密度泛函、半经验量子化学、分子力学和分子动力学等计算化学
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该文首先采用倒置显微镜、差示扫描量热计和粉末X射线衍射对该降凝剂的作用机理进行了实验研究,然后,综合利用了密度泛函、半经验量子化学、分子力学和分子动力学等计算化学方法对该类型的降凝剂的作用规律进行了模拟计算.以四种组分柴油的质量百分组成、粘度、折光指数、馏程宽度和冷滤点共20个参数为输入节点,隐含层50个神经元,输出层1个节点(调和油冷滤点)构成神经网络,且设定MSE为0.5℃时,对空白与加剂调和柴油冷滤点的预测结果最好.其中,空白调和油CFPP预测网络预测结果为:训练集预测平均误差0.3231℃,预测集预测平均误差1.3233℃;加剂调和油CFPP预测网络预测结果为:训练集预测平均误差0.4729℃,预测集预测平均误差2.5176℃.
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