计算机在高分子中的应用

计算机在化学中的应用计算机化学是将计算机科学、数学应用于化学的一门新兴的交叉学科,是化学领域的一个重要分支。

计算机化学的英文叫法有多种,如Computers&Chemistry、Computers in Chemistry及Computers on Chemistry。

有时文献中亦会出现Computer Chemistry,但应用较少。

计算化学(Computational Chemistry)通常指分子力学及量子化学计算等,与计算机化学有较大区别。

计算机与化学的联姻始于60年代。

其首先应用领域是分析化学。

因为分析化学的最本征特征是借助于诸种手段收集数据及其数据处理。

到了70年代,计算机化学得以突飞猛进的发展,几乎在化学的每一分支领域都结满了丰硕的成果。

当今的化学几乎无处不用计算机。

计算机(包括数学)已是化学的重要工具,同时计算机化学作为一个学科分支也在迅速发展。

本文拟就如下几个方面作一简单介绍。

一、数据库技术数据库是计算机科学领域中70年代出现的新技术。

化学中的许多数据库正是在70年代历经了由起步、发展,直至成熟的过程。

其中,最具代表性的是用于化合物结构解析的谱图数据库。

目前,几乎所有的大型分析测试仪器均带有数据库及其检索系统。

各种谱学手段的广泛应用对当代有机化学的发展起到了很大促进作用,因为这些物理方法和手段使人们能较精确地了解化合物的结构。

但是,谱图的解释是一较为繁琐,极为费时的工作。

然而,随着计算机技术的发展极大地推进了这一领域的革新。

计算机辅助谱图解析方法可粗略地分为两大类:直接谱图库手段,即谱图检索，间接谱图库手段,包括波谱模拟、模式识别和人工智能。

目前,应用最广泛的是谱图库检索。

此处顺便提及:数据库,英文一般用database或databank表示,而数据库检索却常用librarysearching一词。

所谓谱图库,目前用于结构解析的主要是指质谱、核磁谱和红外光谱。

二、有机化合物结构自动解析该类研究属于人工智能的范畴。

基于计算机模拟的高分子材料设计方法高分子材料在现代工业中起着至关重要的作用，其广泛应用于塑料、橡胶、纤维等领域，对于提升材料性能和实现可持续发展具有重要意义。

随着计算机科学的迅速发展和计算机模拟技术的不断突破，基于计算机模拟的高分子材料设计方法逐渐成为实现高分子材料优化设计的重要手段。

一、计算机模拟在高分子材料设计中的作用计算机模拟技术运用计算机算法和理论模型对材料进行建模、分析和模拟，通过原子级别的计算和预测，可以揭示材料的结构、性能和行为，对材料的性能进行预测和优化。

在高分子材料设计中，计算机模拟可以提供对分子结构和界面交互的深入理解，帮助研究人员更好地理解材料特性、相互作用以及性能。

二、分子动力学模拟在高分子材料设计中的应用分子动力学模拟是一种常用的计算机模拟方法，通过求解分子运动方程，模拟材料中分子的实际运动和相互作用。

在高分子材料设计中，分子动力学模拟可以通过分子尺度的模拟，研究高分子材料的力学性能、热学性能和力学响应等方面的问题。

通过调整原子之间的相互作用力常数、界面形态等参数，创造新型高分子材料，优化材料的性能。

三、量子力学计算在高分子材料设计中的应用量子力学计算是一种基于量子力学原理进行模拟和计算的方法，可以用于研究高分子材料的电子结构和光学性质等问题。

量子力学计算方法包括密度泛函理论（DFT）、带间耦合模型（TB）等，通过对高分子分子轨道、能带结构、能态分布等进行计算，可以预测材料的电学和光学性质。

量子力学计算可以帮助高分子材料科学家设计新型高分子材料和优化现有材料的电学性能，为实验提供理论指导。

四、机器学习在高分子材料设计中的应用机器学习是一种基于数据和模式识别的方法，通过自动学习和迭代优化的方式识别和利用数据中的模式和规律。

在高分子材料设计中，机器学习可以通过对大量材料数据的学习，提取并分析其中的规律和趋势，预测高分子材料的性质和行为。

机器学习可以加速高分子材料的研发过程，帮助科学家设计出更具性能优越的高分子材料。

高分子材料的分子模拟研究及其应用高分子材料是一类特殊的材料，由于它的特殊性质，近年来受到了越来越广泛的关注。

高分子材料的应用领域也变得越来越广，例如塑料、纤维、涂料、胶粘剂以及医用材料等。

分子模拟技术在高分子材料研究领域的应用也越来越受到重视。

高分子材料的分子模拟研究是利用计算机模拟来预测高分子材料的性质和行为，从而为实验室的研究提供理论依据。

分子模拟主要涉及分子动力学模拟和量子化学计算两种方法。

分子动力学模拟可以模拟高分子材料的结构和动力学行为，从而得到高分子的力学性质、热力学性质和功能性质等方面的信息。

由于高分子材料的分子量较大，所以在模拟时需要将高分子体系划分成较小的模块，并考虑模块间相互作用的影响。

这种方法需要在计算机上构建原子模型，并使用数值模拟的方法来检验。

分子动力学模拟的优点是可以模拟高分子材料的宏观特性，例如熔化、流变和聚合等行为，而且可以更加有效的预测高分子材料的性能。

量子化学计算则是通过分子结构、相互作用、电填充状态和振动热等分子属性来计算分子力学和电学性质。

相较于分子动力学模拟方法，量子化学计算方法更加精确。

这种方法需要考虑单个分子的量子化学特性。

由于聚合物的量子化学特性较为复杂，所以通过量子化学计算来得到这些复杂物质的性质较为困难。

由于量子化学计算方法更加精确，它被广泛地应用于原子材料、小分子化学品和有机分子合成等领域中，增强了对这些材料的理解。

高分子材料的分子模拟研究可以预测高分子材料的结构和性质，并为高分子材料的设计和开发提供重要的理论帮助。

例如在材料选择方面，分子模拟可以确定分子之间的相互作用，并预测材料的力学性质和透明性等。

在高分子材料的应用研究方面，分子模拟可以模拟高分子材料在不同环境下的性质，例如在高温、高压和磁场等条件下的行为，从而提高高分子材料的功能性。

此外，分子模拟也可以在制备新材料时发挥重要的作用，例如通过分子动力学模拟来指导聚合物的合成。

在高分子材料研究中，分子模拟技术的应用以及得到的相应结果十分有价值。

学习体会通过学习计算机在化学中的应用，最大的收获就是学会用计算机软件来处理化学问题。

体现在如下几个方面：1 学习Origin软件来处理化学实验中的许多数据，使对各种数据的处理变得简单和高效，大大地简化了使用计算器的过程，只需输入正确的计算公式就能得到自己想要的结果。

并且能够绘制比较精确的图表，相对手工在坐标纸上绘制是非常省时间和高效的。

而且还可以按照要求来绘制图表。

2学习公式编辑器充分的学会了用计算机来编制公式，尤其是对那些开始觉得复杂的公式进行编辑，通过学习，使自己能够按要求来绘制。

为自己在今后的论文书写和工作生活中奠定了一定的基础。

3 学会了实验装置图的绘制。

利用Chemsketch和Chemdraw来绘制实际实验过程中搭建的实验装置，虽然两个软件可以绘制实验装置图，但是侧重点和方法不同，在学习的过程中通过老师的对比讲解，使自己能够清晰的认识到两个软件的特点。

因此，在今后的学习中可以按照不同的要求选择合适的软件来绘制，做到扬长避短。

4 学会了对各种结构式的绘制。

在化学学习中，分子式与结构式都是很重要的，可以说结构式是化学的骨架，尤其是有机化学。

在Chemsketch中对结构式的学习让自己具备了一定的基本功，对以后的学习具有很大的帮助。

5 学会了一些小软件的合理运用。

例如分子量计算软件和Electrochemical Cells 。

这些具有特定功能软件在学习生活中也很重要，作为高分子的学习者，分子量计算软件就更加重要，所以要求自己进行学以致用。

第二个收获就是从老师身上学到了科研工作者的严谨作风。

在课堂上，老师对各种软件的操作步骤和软件的区别都一一介绍，即使的细小的区别老师都详细介绍，使自己能够了解其中的奥秘。

尤其是对软件的发展史，不仅开阔了自己的眼界而且激发了自己的学习兴趣。

此外，老师在讲解的过程中注重学生思维的开阔，对问题的解决讲授不同的方法，使自己能够各种方法中选择适合自己的。

这样对自己的学习这门课程更加有帮助。

计算机在材料科学中的应用李伟(湖北财税职业学院信息工程系武汉430064)摘要介绍计算机技术在材料科学研究中应用领域。

探讨计算机在材料科学研究领域中的具体应用。

借助于计算机可推动材料研究、开发与应用。

关键词计算机技术材料科学应用1 引言计算机模拟技术已广泛应用于包括材料液态成形、塑性成形、连接成形、高分子材料成形、粉末冶金成形、复合材料成形等各种材料成形工艺领域。

计算机模拟技术在材料成形加工中的应用,使材料成形工艺从定性描述走向定量预测,为材料的加工及新工艺的研制提供理论基础和优选方案,从传统的经验试错法,推进到以知识为基础的计算试验辅助阶段,对于实现批量小、质量高、成本低、交货期短、生产柔性、环境友好的未来制造模式具有重要的意义。

计算机模拟是未来材料成形制备工艺的必由之路,其发展趋势是多尺度模拟及集成。

2 计算机在材料科学中的应用领域2. 1计算机用于新材料的设计材料设计是指通过理论与计算预报新材料的组分、结构与性能,或者通过理论与设计来“订做”具有特定性能的新材料,按生产要求设计最佳的制备和加工方法。

材料设计按照设计对象和所涉及的空间尺寸可分为电子层次、原子/分子层次的微观结构设计和显微结构层次材料的结构设计。

材料设计主要是利用人工智能、模式识别、计算机模拟、知识库和数据库等技术,将物理、化学理论和大批杂乱的实验资料沟通起来,用归纳和演绎相结合的方式对新材料的研制作出决策,为材料设计的实施提供行之有效的技术和方法[ 1 ] , [ 3 ] 。

2. 2材料科学研究中的计算机模拟利用计算机对真实系统模拟实验、提供模拟结果,指导新材料研究,是材料设计的有效方法之一。

材料设计中的计算机模拟对象遍及从材料研制到使用的过程,包括合成、结构、性能制备和使用等。

计算机模拟是一种根据实际体系在计算机上进行的模拟实验。

通过将模拟结果与实际体系的实验数据进行比较,可以检验模型的准确性,也可以检验出模型导出的解析理论所作的简化近似是否成功,还可为现实模型和实验室中无法实现的探索模型做详细的预测并提供方法。

高分子材料在计算机硬件中的应用研究高分子材料在计算机硬件中的应用研究摘要：计算机硬件是现代社会不可或缺的一部分，为了满足计算机的高性能需求，人们一直在探索新的材料和技术。

高分子材料作为一类重要的功能材料，具有许多独特的性能和优势，被广泛应用于计算机硬件领域。

本论文主要阐述了高分子材料在计算机硬件中的应用，包括高分子材料在制造集成电路、导热材料、电池和显示器等方面的应用研究。

通过分析和总结现有研究成果，本论文旨在为进一步对高分子材料在计算机硬件中的应用进行研究和开发提供一定的参考和启示。

关键词：高分子材料；计算机硬件；应用研究一、引言计算机硬件是计算机系统的重要组成部分，它负责计算、存储、传输和显示等各种功能。

随着计算机性能的不断提高和应用领域的不断扩大，对硬件的要求也越来越高。

传统的硬件材料往往无法满足这些要求，人们开始寻找新的材料和技术来改进硬件性能。

高分子材料作为一类重要的功能材料，具有许多独特的性能和优势，在计算机硬件领域展现了广阔的应用前景。

本论文将重点讨论高分子材料在制造集成电路、导热材料、电池和显示器等方面的应用研究，为进一步的研究和开发提供一些参考和启示。

二、高分子材料在制造集成电路中的应用研究集成电路是计算机中最为重要的组件之一，它负责电子信息的处理和传输。

传统的集成电路制造工艺往往复杂且成本高昂，因此研究人员一直在寻找新的材料和制造方法来改善制造过程和性能。

高分子材料具有良好的可塑性和可加工性，可以通过简单的工艺制造出复杂的微结构，因此被广泛应用于集成电路制造中。

1. 高分子基底材料高分子基底材料是制造集成电路的重要组成部分，它主要用于支撑和绝缘电子元件。

传统的基底材料如硅、玻璃等往往具有一定的缺陷，如脆性、高成本等，因此不适合大规模生产。

高分子基底材料由于其低成本、高加工性和可塑性，被广泛应用于大规模集成电路的制造中。

研究表明，高分子基底材料可以满足集成电路对绝缘性、稳定性和耐热性的要求，并且可以通过控制高分子材料的化学结构和物理性能来调节电子元件的性能。

生物大分子的计算机模拟及其应用研究生物大分子是生命体系中最基本的构成单位。

其中蛋白质和核酸是生命体系中至关重要的分子，是细胞中最活跃的分子，其形态和功能对生命体系具有极其重要的影响。

对于人类来说，与蛋白质和核酸有关的疾病，如癌症和神经系统疾病等，是当前世界面临的重大挑战。

因此，对蛋白质和核酸的计算机模拟研究已经成为当前生物学和药理学领域的热点之一。

一、生物大分子计算机模拟的基本原理生物大分子是在特定条件下稳定存在的空间结构，其结构决定了分子的性质及其功能。

计算机模拟技术是一种通过计算机模拟生物大分子自组装过程，得到分子结构和性质的方法。

通俗地说，就是通过计算机程序模拟大分子的物理化学过程，从而预测大分子的三维结构、稳定性、动力学性质和功能等。

而蛋白质分子的计算机模拟研究主要包括两部分：第一是模拟蛋白质的折叠和构象变化；第二是模拟蛋白质与其他分子相互作用的动力学过程。

通过计算机模拟的方法，可以得到大分子的三维结构，从而对大分子的物理化学性质进行预测。

比如，可以通过计算得到某种蛋白质质量、熔点等性质；通过计算模拟获得其动力学性质，如分子在不同温度下的构象变化、在溶液中的不同自由能状态等；并可以计算分子在与其他分子相互作用时的亲和力、识别速度等动力学参数。

计算机模拟技术已经成为分子生物学、药理学和材料科学等领域研究的必要工具之一。

二、目前的生物大分子计算机模拟技术在多年的研究中，系统地探索和发展了一系列的计算机模拟技术，并不断提高模拟效率和准确性。

这些技术包括分子动力学模拟、蒙特卡罗模拟、能量最小化、分子对接、辅助设计和模拟等。

其中，分子动力学模拟是目前应用最广泛的方法之一。

它是通过求解牛顿运动方程，考虑大分子的集体运动和内在振动，模拟大分子的数百万甚至数千万的原子的动力学行为。

这种方法的优点在于可以较好地模拟蛋白质分子的折叠和构象变化，并可以探究分子的多种动力学过程。

但是，计算时间较长，数据量大。

三、生物大分子计算机模拟技术的应用生物大分子计算机模拟技术已经在分子科学、药理学、材料科学、环境科学等领域中得到广泛应用。

高分子材料的分子动力学模拟高分子材料是一种非常重要的工程材料，应用广泛，如塑料、橡胶、光学材料、涂料等。

在材料研究领域，高分子材料的表征和模拟一直是一个重要的研究方向。

其中，分子动力学（MD）模拟技术是一种非常有效的模拟方法，在高分子物理和材料科学中得到了广泛应用。

1. 高分子材料的分子动力学模拟分子动力学模拟是一种计算机模拟方法，通过计算每个粒子的位置和速度随时间变化的过程，模拟材料在各个时间点的物理状态。

其基本原理是利用牛顿定律以及哈密顿原理对材料中各个粒子的动力学行为进行定量计算。

在高分子材料的分子动力学模拟中，需要考虑分子链之间的相互作用以及分子内部原子之间的相互作用等因素。

2. 分子动力学模拟的优势分子动力学模拟具有非常明显的优势。

首先，分子动力学模拟可以获得高分子材料在原子或分子水平上的信息，并且可以预测高分子材料在不同温度、压力、形态等条件下的物理和化学性质。

其次，分子动力学模拟可以为高分子材料的结构设计、加工工艺以及应用性能的评价提供基础理论支撑。

最后，分子动力学模拟的结果大大减少了实验测量所需的时间和成本，为材料研究提供了一种高效的方法。

3. 分子动力学模拟在高分子材料研究中的应用分子动力学模拟在高分子材料研究中的应用非常广泛。

在聚合物中，分子链的空间构型是一个非常重要的因素，可以通过分子动力学模拟预测。

此外，分子动力学模拟还可以预测聚合物的力学性质、热力学性质以及传输性质等。

对于高分子材料的加工工艺，分子动力学模拟也扮演了重要角色。

如在挤出成型中可以模拟出高分子物料在加工过程中的改变和成型后形态的分布。

4. 分子动力学模拟的前景随着分子动力学模拟技术的不断发展和完善，其在高分子材料研究中的应用也会越来越广泛。

这不仅有助于减少实验成本和时间，也将极大地推动材料研究向更深入的方向发展。

如今的分子动力学模拟不仅限于高分子在一定温度、压力下的模拟，还可以考虑其在水、溶剂中的行为，模拟出更加真实的情况。

人工神经网络在高分子材料领域中的应用摘要：本文简介了人工神经网络的定义、特点及分类，着重介绍了神经网络中应用得较为广泛的BP网络的结构及学习原理。

总结了神经网络在高分子材料领域中的应用，包括结构设计、性能预测以及加工优化等方面，并且指出神经网络在高分子中的应用前景以及需要解决的问题。

关键词：人工神经网络、BP算法、高分子材料、结构与性能简介人工神经网络 (artificial neural networks, ANN)又可简称神经网络，是在现代生物学研究人脑组织所取得成果的基础上提出的，它得用大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，来模拟人类大脑的神经网络结构和行为。

它的研究成果显示了人工神经网络具有人脑功能的基本特征：学习、记忆、概括、归纳和抽取等，从而解决了人工智能研究中的某些局限性。

它不同于以前人工智能领域中普遍采用的基于逻辑和符号处理的理论和方法，开辟了崭新的途径。

从50年代到80年代，人工神经网络的发展经历了兴起、低潮和复兴三个阶段[1]。

进入80年代之后，在模型建立等理论方面又取得了不少有效的成果，加上大规模集成技术的发展，为各种人工神经网络模型提供了实现的基础和应用的前景。

在短时间内，人工神经网络的研究异军突起，研究热潮方兴未艾。

目前，人工神经网络理论的应用已渗透到各领域并取得了非常令人鼓舞的进展，成为信息科学、脑神经科学和数理科学的“热点”之一，现已广泛应用于经济、机器人和自动控制、军事、医疗、化学等领域[1~5]。

1.人工神经网络在高分子材料结构设计的应用在化学和材料科学研究的许多领域中，自动化仪器为科学家们提供了非常大量的各种各样的数据。

现今困挠科学工作者主要问题已不是如何收集数据，而是如何从大量数据中提取有价值的信息，人工神经网络便是其中颇具特色的解决途径之一。

由于高分子结构中存在着不确定性，比如化学反应、聚集态结构都是极为复杂的，这就使得具有非线性和自适应性等优点的神经网络非常适合应用于高分子科学的研究。