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基本光学性质折射率是研究物质物理性质的重要参数。本文以超临界二氧化碳(S-CO_2)为对象,整合各文献在不同温度、压力下对S-CO_2折射率的测量数据,使用遗传算法(GA)优化后的BP神经网络建立了预测S-CO_2折射率的模型,并基于S-CO_2密度与波长、折射率内在联系的洛伦兹-洛伦兹关系式,对S-CO_2的密度进行反演。结果表明:该模型预测S-CO_2折射率的最大相对误差仅为0.844%;反演的S-CO_2密度值同REFPROP软件结果相比,平均误差不超过3.65%;在亚临界和超临界区,通过实验