摘要
本发明属于高分子材料技术领域，具体涉及一种聚合物性能参数的预测方法。本发明深入考虑聚合物体系的序列结构对其性能的影响，用全原子模拟建立聚合物体系；为了节省成本，仅通过全原子模拟得到小样本数据集；然后提出特征表示的方法，考虑序列结构中各个单体之间的关系，利用WGAN‑GP模型对小样本数据集进行扩充，以增大样本数据集；基于扩充后的数据集，提出一种准确性更高，效率更高、泛化能力更强的聚合物体系玻璃化转变温度预测方法。本发明方法具有操作简便、快速高效、准确度高等优点，能够有效降低时间成本和实验工作量，可用于指导高性能材料的设计。
