二氧化碳饱和曲线的数值模型
| 内容提要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·研究的背景和意义 | 第8-12页 |
| ·二氧化碳制冷历史 | 第8-9页 |
| ·二氧化碳制冷现状 | 第9-10页 |
| ·二氧化碳制冷研究的现实意义 | 第10-12页 |
| ·相关研究的发展 | 第12-17页 |
| ·CO_2 制冷装置 | 第12-13页 |
| ·CO_2 热力计算 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络与数值仿真技术 | 第15-17页 |
| ·本文研究的目标和主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 原始数据及核心算法 | 第19-32页 |
| ·CO_2 饱和曲线实验数据 | 第20-22页 |
| ·三相点数据 | 第20页 |
| ·临界点数据 | 第20-21页 |
| ·饱和曲线数据 | 第21页 |
| ·对比数据 | 第21-22页 |
| ·数值拟合 | 第22-27页 |
| ·最小二乘拟合 | 第22-24页 |
| ·插值拟合 | 第24-27页 |
| ·人工神经网络 | 第27-32页 |
| ·神经元基本结构 | 第27页 |
| ·神经网络优势与特点 | 第27-28页 |
| ·典型的神经网络 | 第28-32页 |
| 第三章 饱和曲线数据预处理 | 第32-48页 |
| ·原始数据可信度 | 第32-39页 |
| ·Perry 1973 | 第33-35页 |
| ·Perry 1984 | 第35-36页 |
| ·Duschek1990 | 第36-39页 |
| ·原始数据融合 | 第39-42页 |
| ·趋势线及误差的图形结果 | 第42-48页 |
| 第四章 饱和曲线的多项式拟合 | 第48-56页 |
| ·LAGRANGE 插值 | 第48-51页 |
| ·三次两点HERMITE 插值 | 第51-52页 |
| ·三次样条插值 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 第五章 饱和曲线的神经网络拟合 | 第56-77页 |
| ·BP神经网络拟合 | 第56-68页 |
| ·T 输入网络 | 第56-61页 |
| ·p 输入网络 | 第61-64页 |
| ·v 输入网络 | 第64-68页 |
| ·GRNN 拟合 | 第68-75页 |
| ·T 输入GRNN | 第68-71页 |
| ·p 输入GRNN | 第71-73页 |
| ·v 输入GRNN | 第73-75页 |
| ·小结 | 第75-77页 |
| 第六章 饱和曲线计算模块设计 | 第77-83页 |
| ·HERMITE 插值模块 | 第78-79页 |
| ·计算量分析 | 第78-79页 |
| ·扩充性分析 | 第79页 |
| ·神经网络拟合模块 | 第79-82页 |
| ·BP 神经网络拟合模块 | 第79-81页 |
| ·GRNN 拟合模块 | 第81-82页 |
| ·模块设计原则 | 第82-83页 |
| 第七章 总结与展望 | 第83-86页 |
| ·全文总结 | 第83-84页 |
| ·研究展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 附录：核心算法 MATLAB 代码 | 第91-98页 |
| A 数据源评价 | 第91-93页 |
| B 插值拟合 | 第93-94页 |
| C 神经网络拟合 | 第94-98页 |
| 详细摘要 | 第98-101页 |
| ABSTRACT | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 导师与作者简介 | 第104页 |
