摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-9页 |
第一章 文献综述 | 第9-19页 |
·油包水微乳的形成机理和结构类型理论 | 第9-11页 |
·油包水微乳的形成机理 | 第9-10页 |
·油包水微乳的结构类型理论 | 第10-11页 |
·油包水微乳的制备工艺研究 | 第11-12页 |
·盐度扫描法 | 第11页 |
·相变温度法(PIT) | 第11页 |
·HLB 值法 | 第11-12页 |
·油包水微乳微观结构的研究 | 第12-13页 |
·油包水微乳处方研究 | 第13-15页 |
·油相的选择 | 第13-14页 |
·乳化剂的选择 | 第14页 |
·助乳化剂的选择 | 第14-15页 |
·油包水微乳作为药物载体的应用 | 第15-16页 |
·作为口服给药载体 | 第15页 |
·作为注射给药载体 | 第15-16页 |
·作为局部给药载体 | 第16页 |
·油相制剂 | 第16-17页 |
·油包水微乳在制药工业中的其他应用 | 第17页 |
·本论文的研究目的和意义 | 第17-19页 |
第二章 空白微乳相图的研究 | 第19-42页 |
·仪器与材料 | 第19-20页 |
·仪器 | 第19页 |
·药品 | 第19-20页 |
·实验方法 | 第20-22页 |
·Km 值滴定法制备伪三元相图 | 第20-21页 |
·助乳化剂浓度法制备伪三元相图 | 第21-22页 |
·相图结果 | 第22-37页 |
·低级脂肪醇及其二元醇对微乳体系相行为的影响 | 第22-24页 |
·处方的初步筛选 | 第24-36页 |
·助乳化剂浓度的确定 | 第36-37页 |
·相图讨论 | 第37-40页 |
·组分加入顺序对伪三元相图的影响 | 第37-38页 |
·乳化剂的影响 | 第38页 |
·油相的影响 | 第38-39页 |
·助乳化剂的影响 | 第39-40页 |
·Km 值和助乳化剂浓度的影响 | 第40页 |
·本章小结 | 第40-42页 |
第三章 微乳处方的研究 | 第42-54页 |
·仪器与试剂 | 第42-43页 |
·仪器 | 第42页 |
·试剂 | 第42-43页 |
·实验方法 | 第43-45页 |
·空白微乳和载药微乳的制备 | 第43页 |
·盐酸二甲双胍表观油水分配系数的测定 | 第43页 |
·空白微乳和载药微乳理化参数的测定 | 第43-44页 |
·茶油/Span85-Tween80(HLB=7)/20%PEG400 溶液体系电导率的变化 | 第44-45页 |
·茶油/Span85-Tween80(HLB=7)/20%PEG400 体系电导行为与活化能 | 第45页 |
·结果与讨论 | 第45-53页 |
·粘度和折光率 | 第45-46页 |
·电导率变化 | 第46页 |
·盐酸二甲双胍表观油水分配系数和pH 值的变化 | 第46-47页 |
·粒径及其分布 | 第47-50页 |
·盐酸二甲双胍对微乳物理稳定性的影响 | 第50页 |
·茶油/span85-Tween80(HLB=7)/20%PEG400 体系电导率的变化的研究 | 第50-52页 |
·茶油/Span85-Tween80(HLB=7)/20%PEG400 体系电导率与活化能 | 第52-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
第四章 微乳制备工艺研究 | 第54-62页 |
·仪器与药品 | 第54-55页 |
·仪器 | 第54页 |
·药品 | 第54-55页 |
·装置原理与装置图 | 第55-56页 |
·实验方法 | 第56-58页 |
·乳化剂存在条件下制备工艺 | 第56-57页 |
·无助乳化剂时的制备工艺 | 第57-58页 |
·结果与讨论 | 第58-60页 |
·助乳化剂存在的制备工艺 | 第58-59页 |
·无助乳化剂存在时制备工艺 | 第59-60页 |
·小结 | 第60-62页 |
·装置的可行性与制备过程中的影响因素 | 第60页 |
·乳化剂对制备的影响 | 第60页 |
·助乳化剂的影响 | 第60-61页 |
·药物包封机理 | 第61-62页 |
第五章 主药含量的测定 | 第62-68页 |
·仪器与药品 | 第62页 |
·仪器 | 第62页 |
·药品 | 第62页 |
·方法与结果 | 第62-67页 |
·盐酸二甲双胍微乳主药浓度的测定 | 第62-65页 |
·愈创木酚甘油醚微乳主药含量测定 | 第65-67页 |
·结论 | 第67-68页 |
第六章 RBF 神经网络模拟相行为 | 第68-74页 |
·数据点的采取 | 第68-69页 |
·输入参数的确定 | 第69-70页 |
·高维输入矩阵的降维处理 | 第70-71页 |
·RBF 神经网络模型的建立 | 第71-73页 |
·RBF 网络结构 | 第71-72页 |
·RBF 网络的学习方法 | 第72-73页 |
·RBF 网络的模型参数的估计 | 第73页 |
·结论 | 第73-74页 |
第七章 结论 | 第74-76页 |
符号说明 | 第76-78页 |
参考文献 | 第78-83页 |
附录:RBF 神经网络源程序 | 第83-88页 |
发表论文和科研情况说明 | 第88-89页 |
致谢 | 第89页 |