全文总字数：1216字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
本课题需利用Python语言及常用库，建立甲烷热物性参数（密度、定压比热容、动力粘度和导热系数等）的BP神经网络计算模型，并将计算结果与NIST REFPROP结果对比，优化模型，保证计算精度。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、进行国内外物性参数的神经网络计算模型研究发展现状的调研，文献翻译及综述；
2、利用工程热力学等相关学科知识及参考文献，基于Python语言和常用库，建立甲烷热物性参数的BP神经网络计算模型；
3、将模型计算结果与NIST REFPROP结果对比，优化模型，保证计算精度；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
周 次【2019】工 作 内 容毕业设计预备周（2019.12.26-2020.1.10）确定指导教师人选，对未选好导师的学生进行调剂分配。
确定选题志愿、校内搜集资料、消化资料。
第1周（2020.2.24-2.29）学生提交文献检索摘要。
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4. 主要参考文献
1、向鹏程等，基于BP神经网络的R404A物性参数计算，冷藏技术，2018，41(4):45-49
2、赵海波等，神经网络模型在制冷剂物性参数计算中的应用，制冷与空调，2006，6(4):56-59
3、赵海波等，制冷剂物性参数的神经网络模型计算，制冷空调与电力机械，2005，26(6):5-9
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