报告题目：摩擦学定量构效关系模型在润滑油中的应用

　　报告人：高新蕾 教授 武汉轻工大学

　　报告时间：2021-7-7（星期三） 上午9：00 

　　报告地点：理化楼三楼学术厅

　　报告摘要：

　　物质的结构决定物质的性质是化学的基本规律之一，摩擦学材料的结构与其摩擦学性能间同样也具有一定的依存规律。将润滑介质的摩擦学性能视为化合物较复杂的物理化学特性，我们提出并发展了摩擦学定量构效关系（Quantitative Structure Tribo-ability Relationship，QSTR）概念，进行了摩擦学定量构效关系的研究。在研究过程中，针对润滑基础油及添加剂的减摩抗磨性能分别采用多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）、反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）、贝叶斯正则化神经网络（Bayesian Regularization Neural Network，BRNN）等多种方法建立了QSTR模型，并根据这些模型成功地进行了新的润滑剂分子结构设计。模型研究了润滑基础油或添加剂的摩擦学定量构效关系，以及找到化合物结构和摩擦学性能间的定量关系，并在量子化学、计算化学、统计学和摩擦学多学科基础上对摩擦学机理进行探讨。结果证实QSTR 的方法对研究润滑基础油或添加剂的摩擦学定量构效关系是可行的，同时对模型的分析可以让我们进一步了解材料结构特性与摩擦学特征的相关性。由于摩擦学体系的复杂性，摩擦作用机理繁多且作用过程中受到众多因素的影响，模型不是体系摩擦学行为的最精确描述，可能某些推测不一定符合传统摩擦学的具体机理。但是，模型反映了隐藏在不确定现象背后的统计性规律，为系统的估计和外推提供了方法，因而对化合物的摩擦学性能的预测依然存在着重要的意义。

　　报告人简介：

　　高新蕾，武汉轻工大学化学与环境工程学院教授。2006年毕业于机械科学研究总院武汉材料保护研究所，获工学博士学位。长期从事摩擦学材料设计及性能研究方面的工作，发表学术论文30余篇。