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龙图腾网获悉西安近代化学研究所申请的专利一种含能化合物撞击感度特性落高的预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117316310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311147223.6，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种含能化合物撞击感度特性落高的预测方法是由张志翔;刘英哲;曹意林;陈超;马义丁设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种含能化合物撞击感度特性落高的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种含能化合物撞击感度特性落高的预测方法，包括获得全部已有含能化合物的撞击感度特性落高实测值和每个分子结构中包含的特征基团；得到每个特征基团的增量参数，构建增量参数语法表；确定待预测含能化合物的引发键，以及与所述引发键关联的特征基团和特征基团的数量；根据增量参数语法表确定与所述引发键关联的特征基团的增量参数，确定待预测含能化合物的撞击感度特性落高预测值。本发明实现了定量化预测含能化合物撞击感度特性落高值的目标，方法能够简单、高效、准确预测撞击感度特性落高预测值，且不受限于含能化合物，普适性好，对撞击感度影响因素的研究具有重要意义，能够指导设计合成更多高能、低感的含能化合物。

本发明授权一种含能化合物撞击感度特性落高的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种含能化合物撞击感度特性落高的预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、获得全部已有含能化合物的撞击感度特性落高实测值，构建撞击感度特性落高实测值数据集；确定全部已有含能化合物的分子结构，并确定每个分子结构中包含的特征基团，构建特征基团数据集； 步骤2、以含有相同特征基团I的含能化合物的撞击感度特性落高实测值作为因变量，以特征基团I和特征基团I的数量作为自变量，代入增量参数拟合公式，得到特征基团I的增量参数，所述特征基团I为已有含能化合物中所包含的数量最多的特征基团； 步骤3、以同时含有相同特征基团I和相同特征基团II的含能化合物的撞击感度特性落高实测值作为因变量，以特征基团II和特征基团II的数量作为自变量，代入增量参数拟合公式，得到特征基团II的增量参数，所述特征基团II为已有含能化合物中所包含的数量次多的特征基团； 步骤4、以此类推，直至遍历步骤1所构建的特征基团数据集内的全部特征基团，得到每个特征基团的增量参数，构建增量参数语法表； 步骤5、确定待预测含能化合物的引发键，以及与所述引发键关联的特征基团和特征基团的数量；根据增量参数语法表确定与所述引发键关联的特征基团的增量参数，最终确定待预测含能化合物的撞击感度特性落高预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安近代化学研究所，其通讯地址为：710065 陕西省西安市雁塔区丈八东路168号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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