| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外针对药物提取过程的优化和控制研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-18页 |
| 第2章 药物提取生产过程原理与工艺流程 | 第18-32页 |
| 2.1 药物提取理论与方法概述 | 第18-25页 |
| 2.1.1 药物提取的概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 药物提取过程的传质原理 | 第19-22页 |
| 2.1.3 传统的提取工艺 | 第22-24页 |
| 2.1.4 提取常用的溶剂和辅助剂 | 第24-25页 |
| 2.2 提取过程的工艺流程 | 第25-30页 |
| 2.2.1 提取过程工艺流程 | 第25-28页 |
| 2.2.2 影响提取过程的因素 | 第28-30页 |
| 2.3 小结 | 第30-32页 |
| 第3章 药物提取生产过程机理模型的研究 | 第32-48页 |
| 3.1 过程建模方法概述 | 第32-34页 |
| 3.2 提取生产过程机理模型 | 第34-42页 |
| 3.2.1 提取罐数学模型 | 第34-36页 |
| 3.2.2 罐内有效成分传质过程模型 | 第36-39页 |
| 3.2.3 挥发油回收原理模型 | 第39-41页 |
| 3.2.4 油水分离器的效率模型 | 第41-42页 |
| 3.3 提取生产过程机理模型微分方程的处理 | 第42-43页 |
| 3.4 提取生产过程模型 | 第43-46页 |
| 3.5 小结 | 第46-48页 |
| 第4章 药物提取生产过程优化研究 | 第48-76页 |
| 4.1 建模与优化方法介绍 | 第48-55页 |
| 4.1.1 偏最小二乘(PLS)算法的发展与基本原理 | 第48-52页 |
| 4.1.2 基本粒子群算法的发展与基本原理 | 第52-55页 |
| 4.2 单次提取过程优化与分析 | 第55-62页 |
| 4.2.1 基于PLS方法的单次提取过程预测模型的建立 | 第55-58页 |
| 4.2.2 单次提取过程优化模型的建立 | 第58-60页 |
| 4.2.3 单次提取过程优化结果与分析 | 第60-62页 |
| 4.3 多次提取过程优化方法研究 | 第62-68页 |
| 4.3.1 基于PLS方法的多次提取过程预测模型的建立 | 第63-65页 |
| 4.3.2 多次提取过程优化模型的建立 | 第65-66页 |
| 4.3.3 多次提取过程优化结果与分析 | 第66-68页 |
| 4.4 基于迭代学习控制思想的多次提取批次间优化 | 第68-73页 |
| 4.4.1 迭代学习控制的基本原理 | 第68-72页 |
| 4.4.2 基于迭代学习控制思想的多次提取批次间优化结果与分析 | 第72-73页 |
| 4.5 小结 | 第73-76页 |
| 第5章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
