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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于量子化学的含能材料静电火花感度预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116469482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310231827.2，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于量子化学的含能材料静电火花感度预测方法及系统是由谈玲华;罗士保;吕静;吴琼;苗琪;张思维;王欣敔;嵇剑飞设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于量子化学的含能材料静电火花感度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于量子化学的含能材料静电火花感度预测方法及系统，涉及含能材料性能预测技术领域，该方法包括：新型含能材料样本进行量子化学计算，得到所述新型含能材料样本对应的多维影响参数数据集，并将多维影响参数数据集输入至含能材料静电火花感度值预测模型中，得到新型含能材料样本对应的静电火花感度值。本发明能够解决现有的含能材料静电火花感度线性预测模型适用范围窄、预测效率低，难以实现对于新型未合成含能材料静电火花感度的高精度先验预测的技术问题。

本发明授权基于量子化学的含能材料静电火花感度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于量子化学的含能材料静电火花感度预测方法，其特征在于，包括： 获取新型含能材料样本； 对所述新型含能材料样本进行量子化学计算，得到所述新型含能材料样本对应的多维影响参数数据集；所述多维影响参数数据集包括轨道能隙、硝基电荷、电子能量、偶极矩、生成焓、分子体积、理论密度、氧平衡和爆轰参数；所述量子化学计算过程为：在Gaussian09软件中选取6-31G*基组和B3LYP密度泛函的DFT计算方法，对含能材料样本进行量子化学计算，输出.out文件和.chk文件，具体包括：1使用PubChem、ChemicalCASDatabase数据库对选取的含能材料的分子结构信息进行检查与验证，确保所有分子结构信息准确无误；2使用ChemDraw画出所要计算的分子结构，并将ChemDraw输出的.cdx格式文件输入到Chem3D中，Chem3D用于检查修改分子的三维空间结构模型，并输出为Gaussian计算软件所能读取的.gjf格式文件；3将构建好的分子三维空间结构模型输入到Gaussian09软件设置采用的DFT-B3LYP方法中，在6-31G*的基组水平上对输入的分子三维空间结构进行全局性优化，并对优化后的结构使用频率分析均无虚频，保证得到的几何构型在极小能量状态；4使用超算中心时，先在Gaussian09软件中设置好计算的水平和调用超算时的运行内存和使用的核数，进行结构优化和频率计算时设置10GB的内存和64核的计算调用参数；将计算参数以.gjf算例文件形式输入到超算平台中；在超算平台中，选择好输出文件夹和调用的超算分区后，提交作业，并进行计算得到输出的.out文件和.chk文件； 将所述新型含能材料样本对应的多维影响参数数据集输入至含能材料静电火花感度值预测模型中，得到所述新型含能材料样本对应的静电火花感度值； 其中，所述含能材料静电火花感度值预测模型的训练过程为： 获取现有含能材料样本的静电火花感度实验值数据集； 对所述现有含能材料样本进行量子化学计算，得到所述现有含能材料样本对应的多维影响参数数据集； 以所述现有含能材料样本对应的多维影响参数数据集为输入参数，以所述现有含能材料样本的静电火花感度实验值数据集为输出参数，对BP神经网络进行训练，得到含能材料静电火花感度值预测模型；其中，训练函数采用Levenberg-Marquardt算法的trainlm、采用学习速率可变的最速梯度下降算法traingda、以动量BP算法修正权值和阈值的traingdm函数。

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