人工智能辅助含能分子设计的应用与展望.pdf

408刘锐，刘建，唐岳川，张朝阳，黄静，黄鑫

文章编号：1006‑9941（2024）04‑0408‑14

人工智能辅助含能分子设计的应用与展望

1，211111

刘锐，刘建，唐岳川，张朝阳，黄静，黄鑫

（1.中国工程物理研究院化工材料研究所，四川绵阳621999；2.西南石油大学化学化工学院，四川成都610500）

摘要：含能分子研发面临多重挑战，传统“试错法”效率低下，计算机辅助分子设计的出现改变了研发模式。本综述回顾了含能

分子设计的发展历程，介绍了计算机辅助含能分子设计的研究现状，并概述了人工智能技术（AI）在性质预测、分子生成、合成路线和

反应条件预测等多个设计环节的必威体育精装版进展，讨论了当前含能分子设计模式与其他材料设计方法的差距，思考差距产生的原因，并对

未来AI辅助含能分子设计的发展方向提出展望。研究发现，AI在含能分子性能预测和分子生成等方面已经有了应用，但在合成路

径规划和反应条件优化等环节的应用仍有待进一步探索，应用前景巨大。通过数据增强、迁移学习或高通量计算有望能够解决含能

分子数据薄弱的问题；加强AI辅助含能分子合成路线与反应条件探索有望贯通“设计→评估→制备→验证”全流程自动化分子设计

模式。AI辅助含能分子设计为提升含能分子设计水平提供新的可能性，有助提升含能分子研发效率。

关键词：含能分子；分子设计；人工智能；机器学习；定量构效关系

中图分类号：TJ55；O62文献标志码：ADOI：10.11943/CJEM2023226

［6］

成、理化表征、爆轰实验、安全性实验等。单纯采用

0引言“试错法”探索新型含能分子，必将面临巨大工作量，以

更科学的方法发现并合成有潜力的含能分子是必然的

含能分子可被特定的外界刺激触发剧烈的氧

选择。

化‑还原反应，并通过燃烧和爆炸快速释放其储存的化

计算机辅助分子设计的出现改变了含能分子的研

［1-2］

学能，广泛用于民爆、航天、军工等领域。含能分子

制模式，把单纯的实验室“试错法”转变为“设计→评估

的微小改进都会带来武器性能的大幅提升，因此各军［7］

→制备→验证”。计算机辅助分子设计基于计算方

事强国都在不遗余力探索性能