| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-31页 |
| 第一章 绪论 | 第31-34页 |
| §1.1 超临界流体热力学物理性质及其模型概述 | 第31页 |
| §1.2 本文的工作内容 | 第31-32页 |
| §1.3 本文的意义 | 第32-33页 |
| §1.4 本文的组织 | 第33-34页 |
| 第二章 超临界流体萃取原理及应用 | 第34-41页 |
| §2.1 超临界流体的性质 | 第34-36页 |
| §2.1.1 超临界流体 | 第34页 |
| §2.1.2 超临界流体的性质 | 第34-36页 |
| §2.2 超临界流体萃取技术及应用现状 | 第36-39页 |
| §2.2.1 超临界流体萃取技术概述 | 第36-37页 |
| §2.2.2 超临界流体萃取技术的发展及应用现状 | 第37-39页 |
| §2.3 超临界CO_2流体萃取 | 第39-40页 |
| §2.4 超临界流体热力学物理性质 | 第40-41页 |
| 第三章 超临界CO_2 P-V-T数据的新拟合方程 | 第41-47页 |
| §3.1 流体热力学性质与状态方程 | 第41-43页 |
| §3.1.1 以P和T为独立变量的热力学性质计算式 | 第41-42页 |
| §3.1.2 以V和T为独立变量的热力学性质计算式 | 第42-43页 |
| §3.2 立方型状态方程在超临界区的缺陷探究 | 第43-44页 |
| §3.3 超临界二氧化碳P-V-T数据的新拟合方程 | 第44-47页 |
| 第四章 遗传算法 | 第47-58页 |
| §4.1 遗传算法简介 | 第47-50页 |
| §4.1.1 遗传算法概要 | 第47-49页 |
| §4.1.2 遗传算法的运算过程 | 第49-50页 |
| §4.2 遗传算法的特点 | 第50-51页 |
| §4.3 遗传算法的应用 | 第51-53页 |
| §4.4 遗传算法用于模型参数优化的可行性 | 第53-55页 |
| §4.4.1 遗传算法的引进 | 第53-54页 |
| §4.4.2 模型的参数拟合是一个组合最优化问题 | 第54-55页 |
| §4.5 遗传算法的改进 | 第55-58页 |
| §4.5.1 基因库 | 第55-56页 |
| §4.5.2 基因重组与选择 | 第56页 |
| §4.5.3 算术交叉 | 第56-57页 |
| §4.5.4 变异 | 第57-58页 |
| 第五章 模型参数的确定 | 第58-68页 |
| §5.1 化工数值方法的意义 | 第58页 |
| §5.2 遗传算法的编程—Matlab语言 | 第58-62页 |
| §5.2.1 Matlab语言概述 | 第58-59页 |
| §5.2.2 Matlab的运行方式介绍 | 第59-61页 |
| §5.2.3 Matlab实现遗传算法 | 第61-62页 |
| §5.3 新拟合方程参数的确定 | 第62-65页 |
| §5.3.1 超临界CO_2 P-V-T数据来源 | 第62页 |
| §5.3.2 新方程参数的确定 | 第62-63页 |
| §5.3.3 新方程对压缩因子的关联误差 | 第63页 |
| §5.3.4 新方程对压缩因子的预测误差 | 第63-65页 |
| §5.4 新拟合方程在超临界CO_2萃取相平衡中的应用 | 第65-68页 |
| 第六章 超临界CO_2的热物性模型 | 第68-83页 |
| §6.1 焓的计算模型 | 第68-72页 |
| §6.2 热容的计算模型 | 第72-75页 |
| §6.3 Joule-Thomson系数的计算模型 | 第75-78页 |
| §6.4 粘度的计算模型——Dean-Stiel模型的改进 | 第78-80页 |
| §6.5 导热系数的计算模型 | 第80-83页 |
| 结论 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 附录 | 第89-90页 |
| 原创性声明 | 第90页 |
