摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-8页 |
第1章 绪论 | 第8-11页 |
·概述 | 第8-9页 |
·甲醇胺化有关产品及应用 | 第9页 |
·甲醇胺化有关产品的相平衡研究概况 | 第9-10页 |
·本文的研究内容 | 第10-11页 |
第2章 汽液平衡数据的关联与预测 | 第11-20页 |
·传统的汽液平衡热力学计算方法 | 第11-13页 |
·状态方程法 | 第11-12页 |
·经验估算法 | 第12-13页 |
·汽液平衡数据的测量与估算 | 第13-18页 |
·汽液平衡数据的测定方法 | 第13-14页 |
·汽液平衡计算的经典热力学方法 | 第14-18页 |
·MATLAB简介 | 第18-20页 |
·最小二乘法 | 第19页 |
·人工神经网络 | 第19-20页 |
第3章 MATLAB非线性最小二乘法预测汽液平衡 | 第20-29页 |
·非线性最小二乘法及其函数 | 第20-21页 |
·程序说明 | 第21页 |
·非线性最小二乘法预测汽液平衡 | 第21-25页 |
·Wilson模型参数回归 | 第23-25页 |
·泡点计算 | 第25页 |
·由常压汽液平衡数据推出高压汽液平衡数据 | 第25-29页 |
·气体在液体中的溶解度 | 第25-26页 |
·由常压汽液平衡数据推到高压汽液平衡数据 | 第26-29页 |
第4章 人工神经网络法预测汽液平衡 | 第29-44页 |
·人工神经网络概述 | 第29页 |
·BP神经网络 | 第29-30页 |
·BP工作原理 | 第30-32页 |
·BP算法的改进 | 第32-34页 |
·BP算法的局限 | 第32-33页 |
·改进的主要方法 | 第33页 |
·Levenberg-Marquart算法(L-M) | 第33-34页 |
·BP网络设计分析 | 第34-36页 |
·人工神经网络法在汽液平衡中的应用 | 第36-44页 |
·ANN模型用于预测甲胺体系的汽液平衡 | 第37-39页 |
·人工神经网络法推算多元体系的汽液平衡 | 第39-43页 |
·人工神经网络法用常压预测高压汽液平衡数据 | 第43-44页 |
第5章 结果与讨论 | 第44-50页 |
·纯物质的Antoine常数及临界性质 | 第44页 |
·二元体系的关联结果 | 第44-45页 |
·二元体系的VLE数据及相图 | 第45-46页 |
·三元体系VLE数据和相图 | 第46-47页 |
·四元体系VLE数据 | 第47-48页 |
·甲胺二元系VLE数据的预测 | 第48-49页 |
·甲胺二元体系高压汽液平衡数据的预测 | 第49-50页 |
第6章 结论与展望 | 第50-52页 |
·本研究的研究成果 | 第50页 |
·本研究的不足之处 | 第50-51页 |
·研究展望 | 第51-52页 |
致谢 | 第52-53页 |
参考文献 | 第53-57页 |
附录 | 第57-80页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第80页 |