计算机在化工中的应用实验报告文档格式.docx
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7组努塞尔准数、雷诺数及普兰德准数，数据最大时应采用直接从文件读取方法
x10=Array（0,100,200,300,500,100,700,800）'
注意下标的起点处理（加0）
x20=Array（0,2,4,1,0.3,5,3,4）'
y0=Array（0,1.127,2.416,2.205,2.312,1.484,6.038,7.325）'
Fori=1Tom
x1（i）=Log（x10（i））
x2（i）=Log（x20（i））
y（i）=Log（y0（i））
Nexti
求解法方程系数矩阵
a（1,1）=m
a（1,2）=0
a（1,2）=a（1,2）+x1（i）
a（2,1）=a（1,2）
a（1,3）=0
a（1,3）=a（1,3）+x2（i）
a（3,1）=a（1,3）
a（2,2）=0
a（2,2）=a（2,2）+x1（i）*x1（i）
a（3,3）=0
a（3,3）=a（3,3）+x2（i）*x2（i）
a（2,3）=0
a（2,3）=a（2,3）+x1（i）*x2（i）
a（3,2）=a（2,3）
求解法方程常数向量
y1
（1）=0
Fori=1Tom
y1
（1）=y1
（1）+y（i）
Nexti
y1
（2）=0
y1
（2）=y1
（2）+x1（i）*y（i）
y1（3）=0
y1（3）=y1（3）+x2（i）*y（i）
（利用克拉默法则解法方程/线性非常组）
s=a（1,1）*a（2,2）*a（3,3）+a（1,2）*a（2,3）*a（3,1）+a（1,3）*a（2,1）*a（3,2）
s=s-a（1,1）*a（2,3）*a（3,2）-a（1,2）*a（2,1）*a（3,3）-a（1,3）*a（2,2）*a（3,1）
Forj=1To3
b（j,1）=a（j,1）
a（j,1）=y1（j）
Nextj
S1=a（1,1）*a（2,2）*a（3,3）+a（1,2）*a（2,3）*a（3,1）+a（1,3）*a（2,1）*a（3,2）
S1=S1-a（1,1）*a（2,3）*a（3,2）-a（1,2）*a（2,1）*a（3,3）-a（1,3）*a（2,2）*a（3,1）
a（j,1）=b（j,1）
b（j,2）=a（j,2）
a（j,2）=y1（j）
Nextj
S2=a（1,1）*a（2,2）*a（3,3）+a（1,2）*a（2,3）*a（3,1）+a（1,3）*a（2,1）*a（3,2）
S2=S2-a（1,1）*a（2,3）*a（3,2）-a（1,2）*a（2,1）*a（3,3）-a（1,3）*a（2,2）*a（3,1）
a（j,2）=b（j,2）
b（j,3）=a（j,3）
a（j,3）=y1（j）
S3=a（1,1）*a（2,2）*a（3,3）+a（1,2）*a（2,3）*a（3,1）+a（1,3）*a（2,1）*a（3,2）
S3=S3-a（1,1）*a（2,3）*a（3,2）-a（1,2）*a（2,1）*a（3,3）-a（1,3）*a（2,2）*a（3,1）
a0=S1/s
a1=S2/s
a2=S3/s
Text1.Text=Int（1000*Exp（a0）+0.5）/1000'
四舍五入保留三位
Text2.Text=Int（1000*a1+0.5）/1000
Text3.Text=Int（1000*a2+0.5）/1000
sd=0
sd=sd+Abs（a0+a1*x1（i）+a2*x2（i）-y（i））'
求
Next
sd=sd/m
Text4.Text=sd'
Int（1000*sd+0.5）/1000
PrintTab（50）;
"
序号"
"
模型计算值"
实验值"
Print
PrintTab（45）;
i;
（Text1.Text）*（x10（i）^（Text2.Text））*（x20（i）^（Text3.Text））;
0.023*（x10（i）^0.8）*（x20（i）^0.3）
EndSub
五、实验结果截图
六、实验后思考。
VB编程是一种简单，并且效率高的可视化的、面向对象和采用事件驱动方式的结构化高级程序设计语言。
。
通过对本实验的实际操作，我掌握了多变量曲线拟合的基本算法，了解了解线性方程组的克拉默法则。
并且，同时在以后的工作中，可以通过这个实验来解决大部分实验数据及模型参数的拟合问题。
实验二梯度法拟合蒸汽压与温度关系模型
一、实验目的
1）掌握梯度法拟合的基本算法以及理解其普适性
2）编写梯度法拟合蒸汽压与温度的关系的VB程序
3）通过实对程序进行验证，并注意比较初值对运行速度和结果的影响
二、运行环境
三、实验原理
四、实验VB程序代码
PrivateSubCommand1_Click（IndexAsInteger）
Dimm,nAsInteger
m=6
DimA,B,C,F,ee,P（1To10）,T（1To10）
DimA1,B1,C1,TA,TB,TC,TT,f1,f2,f3
Dimsd,W,S,EY,XX,YY
（由dem.dat输入实验数据
XX=Array（-23.7,-10,0,10,20,30,40）'
YY=Array（0.101,0.174,0.254,0.359,0.495,0.662,0.88）'
Print"
直接读数据文件后计算"
T（i）=XX（i）
T（i）=273.15+T（i）
P（i）=YY（i）*7600
PrintT（i）,P（i）
Closei
A=Val（InputBox（"
A"
））'
指定初值
B=Val（InputBox（"
B"
C=Val（InputBox（"
C"
1000F=0
ee=FNP（A,B,C,T（i）,P（i））
ee=ee^2
F=F+ee
f1=0
A1=A+0.000001*A
print"
A,A1="
;
A,A1
ee=FNP（A1,B,C,T（i）,P（i））
f1=f1+ee
TA=（f1-F）/（0.000001*A）
printf1,F,TA
A=val（inputbox（"
））
f2=0
B1=B+0.00001*B
ee=FNP（A,B1,C,T（i）,P（i））
f2=f2+ee
TB=（f2-F）/（0.00001*B）
f3=0
C1=C+0.00001*C
ee=FNP（A,B,C1,T（i）,P（i））
f3=f3+ee
TC=（f3-F）/（0.00001*C）
TT=TA^2+TB^2+TC^2
TT=Sqr（TT）
IfTT>
0.001Then
A=A-0.005*TA
B=B-1.5*TB
C=C-0.001*TC
GoTo1000
Else
EndIf
Fori=1Tom'
//计算绝对平均相对误差
sd=sd+Abs（FNSD（A,B,C,T（i）,P（i）））/P（i）
PrintFNSD（A,B,C,T（i）,P（i））
A,B,C="
A,B,C
sd="
sd'
//打印绝对平均相对误差
PublicFunctionFNP（A,B,C,T,P）
FNP=（A-B/（T+C））-Log（P）
EndFunction
PublicFunctionFNSD（A,B,C,T,P）
FNSD=Exp（A-B/（T+C））-P
五、实验结果截图
六、实验后思考。
本实验是基于最小二乘原理，函数拟合的目标是使拟合函数和实际测量值之间的差的平方和最小。
对于最小值的问题，梯度法是用负梯度方向作为优化搜索方向。
而梯度法是一个简单的迭代优化计算方法。
注意的是，负梯度的最速下降性是一个局部的性质。
在计算的前期使用此法，当接近极小点时，在改用其他的算法，如共轭梯度法。
实验三二分法求解化工中的非线性方程
1）掌握二分法解非线性方程组的基本算法
2）编写二分法邱珏非线性方程组的VB程序
3）通过实例的程序进行调试，并学习输出数据格式化
二、运行环境
1）MicrosoftWindowsXP
四、实验VB代码
DimaxAsSingle
DimbxAsSingle
DimcxAsSingle
DimayAsSingle
DimbyAsSingle
DimcyAsSingle
DimeAsSingle
DimnumAsInteger'
累计次数变量
DimstAsString
DimchAsString
DimspAsString
ch=Chr（13）+Chr（10）
sp=Space（10）
st="
二分法解方程"
+ch
st=st+"
求2,3-二甲基苯胺沸点（当P=101325时解lnP=59.7622-8013.69/T-5.081lnT）"
ax=200
bx=500
e=0.01
区间左端点初始值ax="
+Str（ax）+ch
区间右端点初始值bx="
+Str（bx）+ch
精度控制限e="
+Str（e）+ch
num"
+sp+"
ax"
+Space（14）+"
bx"
|ax-bx|"
ay=F（ax）
by=F（bx）
num=1
DoWhileAbs（ax-bx）>
e
cx=（ax+bx）/2
cy=F（cx）
Ifcy=0ThenExitDo'
如果已得解，则退出循环
Ifcy*ay>
0Then
ax=cx
ay=cy
Else
bx=cx
by=cy
EndIf
st=st+Format（num,"
000"
）+sp+Format（ax,"
000.00"
）+sp+Format（bx,"
）+sp+Format（Abs（ax-bx）,"
0.0000"
）+ch
num=num+1
Loop
st=st+ch+"
2,3-二甲基苯胺沸点:
"
+Format（cx,"
#00.00"
）+"
K"
+ch+ch
***时间:
+Str（Time）+Space（3）+"
日期:
"
+Str（Date）+ch
Text1.Text="
Text1.Text=st
二分法求2,3-二甲基苯胺沸点所用函数
PrivateFunctionF（ByValuAsSingle）
F=Log（101325）-59.7622+8013.69/u+5.081*Log（u）'
注意对数运算
通过应用微积分中的介值定理，是是用二分法的前提条件。
如果我们所要求解的方程从物理意义上来讲确实存在实根，但又不满足f（a）f（b）<
0,这时候，我们必须通过改变a和b的值来满足二分法的应用条件。
实验四主元最大高斯消元法解化工中的线性方程组
1）掌握主元最大高斯消元法
2）编写最大高斯消元法求解线性方程组的VB程序
3）通过实例对程序进行调试，并比较一般的高斯消去法比较
1）MicrosoftWIndowsXP_
四、实验程序代码
Dima（）,z（）,x（）,w,aa（）,s,t,k,l
n=4
ReDima（n+2,2+n）,z（n+2,2+n）,x（n+1）,aa（n+2,2+n）
Dimi,j,k1,k2,st
sp=Space（5）
a（1,1）=6#/123.1
a（1,2）=6#/93.13
a（1,3）=3#/73.1
a（1,4）=2#/43.07
a（2,1）=5#/123.1
a（2,2）=7#/93.13
a（2,3）=7#/73.1
a（2,4）=6#/43.07
a（3,1）=1#/123.1
a（3,2）=1#/93.13
a（3,3）=1#/73.1
a（3,4）=0#/43.07
a（4,1）=2#/123.1
a（4,2）=0#/93.13
a（4,3）=1#/73.1
a（4,4）=1#/43.07
a（1,5）=57.78/12.01
a（2,5）=7.92/1.008
a（3,5）=11.23/14.01
a（4,5）=23.09/16
主元最大高斯消去法解线性方程组"
设有一混合物由硝基苯、苯胺、氨基丙酮、乙醇组成;
对该混合物进行元素分析结果以百分数表示如下"
C%=57.78%;
H%=7.92%;
N%=11.23%;
O%=23.09%"
原子量：
A（C）=12.01;
A（H）=1.008;
A（N）=14.01;
A（O）=16.00"
分子量：
硝基苯123.1;
苯胺93.13;
氨基丙酮73.10;
乙醇43.07"
硝基苯分子C-6;
H-5;
N-1;
O-2"
苯胺分子C-6;
H-7;
O-0"
氨基丙酮分子C-3;
O-1"
乙醇分子C-2;
H-6;
N-0;
确定上面四种化合物在混合物中所占的百分比"
寻找主元
Fori=1Ton
Ifi=nThenGoTo200
Fort=i+1Ton
IfAbs（a（i,i））<
Abs（a（t,i））Then
Fors=iTon+1
aa（t,s）=a（i,s）
a（i,s）=a（t,s）
a（t,s）=aa（t,s）
Nexts
Nextt
200
消去
w=a（i,i）
Forj=1Ton+1
a（i,j）=a（i,j）/w
Ifi=nThenGoTo100
Forj=i+1Ton
Fork=i+1Ton+1
z（i,k）=a（i,k）*a（j,i）
a（j,k）=a（j,k）-z（i,k）
Nextk
100
回代
x（n+1）=0
Fork=nTo1Step-1
s=0
Forj=k+1Ton
s=s+a（k,j）*x（j）
x（k）=a（k,n+1）-s
'
st=st+"
x（"
+str（i）+"
）="
+format（x（i）,"
00.00"
）+"
%"
+ch
k;
x（k）
Fori=1Ton'
输出结果
st=st+"
+Str（i）+"
+Format（x（i）,"
st=st+ch
六、实验后思考
高斯消去法不需要方程组的初值，也不需要重复迭代计算。
只通过“消去”和“回代”2个过程就可以直接求出方程组的解。
然后若是在消去的过程中，若碰到主元为0，则无法计算。
所以，发展了“主元最大高斯消去法”。
就是在主元所在的列中，寻找到最大的元素，进行行与行之间的调换，并将该最大的元素作为主元，保证主元不为0。
实验五松弛迭代法求解化工中的线性方程组
1）掌握松弛迭代法的基本算法及和紧凑迭代的细微区别
2）编写松弛迭代法求救线性方程组的VB代码，注意学习从文件读取数据
3）通过实例的程序进行验证，并观察松弛迭代因子对结果的影响
1）MicrosoftWIndowseXP
四、实验程序代码
DimnAsInteger
Dimi,j,ff,t,k,l,h
Dima（）AsSingle
Dimy（）AsSingle
Dimb（）AsSingle
Dimg（）AsSingle
Dimx1（）AsSingle
Dimx2（）AsSingle
Dimjk（）AsInteger
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