中文摘要 | 第3-7页 |
abstract | 第7-12页 |
引言 | 第17-31页 |
1 研究目的与意义 | 第17-18页 |
2 国内外研究背景 | 第18-28页 |
2.1 干燥技术研究进展 | 第18-25页 |
2.1.1 干燥设备的研究 | 第18-20页 |
2.1.2 干燥特性研究 | 第20-21页 |
2.1.3 干燥过程含水量的在线检测技术研究 | 第21页 |
2.1.4 干燥过程传热传质理论研究 | 第21-22页 |
2.1.5 褐变机理 | 第22-23页 |
2.1.6 干燥过程预测模型研究 | 第23-25页 |
2.1.6.1 薄层干燥模型 | 第23-24页 |
2.1.6.2 神经网络模型 | 第24-25页 |
2.1.6.3 支持向量机建模 | 第25页 |
2.1.6.4 其他 | 第25页 |
2.2 中药浸膏干燥研究思路的探讨 | 第25-28页 |
2.2.1 优化升级干燥设备 | 第25-26页 |
2.2.2 重视干燥特性研究 | 第26-27页 |
2.2.3 建立在线预测模型提高干燥过程控制水平 | 第27页 |
2.2.4 加强干燥过程传热传质机理研究 | 第27-28页 |
2.2.5 完善质量控制体系 | 第28页 |
2.3 总结与展望 | 第28页 |
3 研究内容及技术路线图 | 第28-31页 |
3.1 研究内容 | 第28-30页 |
3.1.1 干燥方式的选择 | 第29页 |
3.1.2 模型药的选择 | 第29页 |
3.1.3 干燥特性研究 | 第29页 |
3.1.4 基于偏移活化能理论的传热传质特性研究 | 第29页 |
3.1.5 干燥工艺对浸膏化学成分的影响 | 第29-30页 |
3.1.6 研究并总结中药浸膏“保质、增效”的干燥调控策略 | 第30页 |
3.1.7 基于MLP与RBF神经网络模型的干燥预测模型研究 | 第30页 |
3.2 技术路线图 | 第30-31页 |
第一章 中药浸膏干燥特性研究 | 第31-52页 |
1 仪器与材料 | 第31页 |
1.1 仪器 | 第31页 |
1.2 材料 | 第31页 |
2 实验方法与结果 | 第31-50页 |
2.1 浓缩液的制备 | 第31-32页 |
2.2 干燥方法 | 第32页 |
2.3 含水率与干燥速率计算 | 第32-33页 |
2.4 临界含水量 | 第33页 |
2.5 结果 | 第33-50页 |
2.5.1 真空干燥特性曲线 | 第33-43页 |
2.5.1.1 干燥速率曲线分析 | 第38-41页 |
2.5.1.2 物料温度曲线分析 | 第41-43页 |
2.5.2 微波真空干燥特性曲线 | 第43-50页 |
2.5.2.1 干燥速率曲线分析 | 第46-48页 |
2.5.2.2 物料温度曲线分析 | 第48-50页 |
3 小结与讨论 | 第50-52页 |
第二章 基于偏移活化能理论的中药浸膏干燥过程中的传热传质特性研究 | 第52-60页 |
1 基本理论与数学模型 | 第52-60页 |
1.1 活化能的概念 | 第52-53页 |
1.2 偏移活化能的引入 | 第53-54页 |
1.3 数学模型的建立 | 第54-56页 |
1.4 偏移活化能的求解与分析 | 第56-60页 |
1.4.1 传质系数计算 | 第56-57页 |
1.4.2 工艺条件下的偏移活化能变化曲线分析 | 第57-60页 |
第三章 干燥工艺对中药浸膏质量的影响 | 第60-100页 |
1 仪器与材料 | 第60-61页 |
1.1 仪器 | 第60页 |
1.2 材料 | 第60-61页 |
2 方法与结果 | 第61-96页 |
2.1 浸膏粉的制备 | 第61页 |
2.1.1 真空干燥浸膏粉的制备 | 第61页 |
2.1.2 微波真空干燥浸膏粉的制备 | 第61页 |
2.1.3 喷雾干燥浸膏粉的制备 | 第61页 |
2.2 丹参总酚酸提取物HPLC指纹图谱分析 | 第61-73页 |
2.2.1 色谱条件 | 第61页 |
2.2.2 对照品溶液的制备 | 第61页 |
2.2.3 供试品溶液的制备 | 第61-62页 |
2.2.4 方法学考察 | 第62-65页 |
2.2.4.1 精密度试验 | 第62-63页 |
2.2.4.2 稳定性试验 | 第63-64页 |
2.2.4.3 重复性试验 | 第64-65页 |
2.2.5 样品测定 | 第65-66页 |
2.2.6 指纹图谱的建立及相似度评价 | 第66-73页 |
2.2.6.1 相似度评价 | 第66-68页 |
2.2.6.2 主成分分析(PCA) | 第68页 |
2.2.6.3 偏最小二乘判别分析(PLS-DA) | 第68-70页 |
2.2.6.4 干燥工艺对丹酚酸B含量的影响 | 第70-73页 |
2.3 甘草浸膏HPLC指纹图谱分析 | 第73-84页 |
2.3.1 色谱条件 | 第73页 |
2.3.2 对照品溶液的制备 | 第73页 |
2.3.3 供试品溶液的制备 | 第73页 |
2.3.4 方法学考察 | 第73-76页 |
2.3.4.1 精密度试验 | 第73-74页 |
2.3.4.2 稳定性试验 | 第74-75页 |
2.3.4.3 重复性试验 | 第75-76页 |
2.3.5 样品测定 | 第76-77页 |
2.3.6 指纹图谱的建立及相似度评价 | 第77-84页 |
2.3.6.1 相似度评价 | 第77-79页 |
2.3.6.2 主成分分析(PCA) | 第79页 |
2.3.6.3 偏最小二乘判别分析(PLS-DA) | 第79-80页 |
2.3.6.4 差异成分指认 | 第80-81页 |
2.3.6.5 干燥工艺对新甘草苷、甘草酸含量的影响 | 第81-84页 |
2.4 黄精多糖含量 | 第84-88页 |
2.4.1 多糖含量测定 | 第84-88页 |
2.4.1.1 标准溶液的制备 | 第84页 |
2.4.1.2 供试品溶液的制备 | 第84页 |
2.4.1.3 标准曲线绘制 | 第84-85页 |
2.4.1.4 样品含量测定 | 第85-86页 |
2.4.1.5 主成分分析(PCA) | 第86-87页 |
2.4.1.6 多元线性回归分析 | 第87-88页 |
2.5 褐变分析 | 第88-96页 |
2.5.1 色泽的测定 | 第88-91页 |
2.5.2 褐变指数的测定 | 第91-93页 |
2.5.3 5-HMF含量测定 | 第93-96页 |
2.5.3.1 色谱条件 | 第93页 |
2.5.3.2 对照品溶液的制备 | 第93页 |
2.5.3.3 供试品溶液的制备 | 第93-94页 |
2.5.3.4 标准曲线绘制 | 第94-95页 |
2.5.3.5 样品测定 | 第95-96页 |
3 小结与讨论 | 第96-100页 |
第四章 中药浸膏“保质、提效”的干燥策略研究 | 第100-109页 |
1 仪器与材料 | 第100页 |
1.1 仪器 | 第100页 |
1.2 材料 | 第100页 |
2 实验方法与结果 | 第100-107页 |
2.1 模型药的选择的及制备 | 第100页 |
2.2 干燥速率与物料温度测定 | 第100-101页 |
2.3 耗电量的计算 | 第101页 |
2.3.1 丹酚酸B含量测定色谱条件 | 第101页 |
2.3.2 对照品溶液的制备 | 第101页 |
2.3.3 供试品溶液的制备 | 第101页 |
2.3.4 标准曲线的绘制 | 第101页 |
2.4 真空干燥工艺条件的选择 | 第101-104页 |
2.4.1 干燥温度的选择 | 第101-103页 |
2.4.2 干燥压力的选择 | 第103-104页 |
2.5 微波真空干燥工艺条件的选择 | 第104-105页 |
2.5.1 微波功率的选择 | 第104-105页 |
2.5.2 干燥压力的选择 | 第105页 |
2.6 真空干燥与微波真空干燥的比较 | 第105-106页 |
2.7 真空-微波真空组合干燥 | 第106-107页 |
3 小结与讨论 | 第107-109页 |
第五章 中药浸膏干燥过程含水率与物料温度的神经网络预测模型 | 第109-126页 |
第一节 人工神经网络模型 | 第110-115页 |
1 人工神经网络模型的基本原理 | 第110-112页 |
2 人工神经网络的基本属性 | 第112页 |
3 人工神经网络的分类以及典型模型 | 第112页 |
4 人工神经网络模型的分类及其概念与特点 | 第112-115页 |
第二节 基于MLP与RBF神经网络模型的干燥预测模型研究 | 第115-126页 |
1 数据来源 | 第115-118页 |
2 研究方法与结果 | 第118-123页 |
2.1 研究方法 | 第118-119页 |
2.2 结果 | 第119-123页 |
3 小结与讨论 | 第123-126页 |
全文结论 | 第126-132页 |
1.全文总结 | 第126-129页 |
2.研究亮点 | 第129-130页 |
3 不足之处 | 第130-132页 |
致谢 | 第132-133页 |
参考文献 | 第133-142页 |
附件一:在读期间公开发表的学术论文、专著及科研成果 | 第142-143页 |