데이터 마이닝과 도메인 지식 기반의 계층적 특징 구축을 통한 Diels-Alder 폴리우레탄 성능 예측 및 구조-성능 분석

Jun-jie Yuanli ,  

Xiao-tian Chen ,  

Zheng-wei You ,  

摘要

다이엘스-알더(Diels-Alder, DA) 동적 공유결합을 포함한 폴리우레탄 탄성체는 우수한 기계적 성능과 열가역 자가 치유 능력을 동시에 갖추고 있어 자가 수복 탄성체 분야에서 중요한 연구 방향입니다. 본 연구는 문헌 데이터 기반 방법을 바탕으로 DA 폴리우레탄 탄성체(DAPU)의 인장 강도, 파단 신율 및 치유 효율성 3가지 성능의 구조-성능 상관관계를 연구하였습니다. 관련 문헌에서 조성 및 성능 데이터를 체계적으로 선별하여 조성, 화학적 특성 및 구조 메커니즘의 3개 층위를 아우르는 매개변수 체계를 구축하였습니다. 이후 서포트 벡터 회귀(SVR), 극한 그래디언트 부스팅(XGBoost), 가우시안 프로세스 회귀(GPR)를 선택하여 3가지 성능에 대한 정량적 분석 모델을 각각 구축했으며, 결정 계수(R²)는 각각 0.76, 0.66 및 0.81에 달했습니다. 결과는 구축된 특성 체계가 DAPU 탄성체의 주요 구조 변수와 성능 간의 관계를 잘 나타낼 수 있음을 보여줍니다. 샤플리 가법 설명(SHapley Additive exPlanations, SHAP) 분석은 또한 연질 구간의 결정성 및 연질 구간의 분자량이 기계적 강도 및 치유 효율성에 영향을 미치는 가장 중요한 변수임을 나타내며, DA 기능성 단량체 함량이 연신성 조절의 핵심 변수이며 3가지 성능 간에 복잡한 비단조 상관관계가 존재함을 보여줍니다. 이상의 결과는 DAPU 탄성체의 구조-성능 상관관계를 심층적으로 이해하고 조성 설계에 참고할 수 있는 자료를 제공합니다.

关键词

폴리우레탄; Diels-Alder 동적 결합; 자가 치유 탄성체; 머신러닝; 구조-성능 상관관계; 데이터 기반

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