摘要：针对低g值微惯性开关对微弹簧的系统刚度达到(0.1~10)N/m数量级的要求,设计了一种阿基米德平面螺旋梁结构的微惯性开关。根据材料力学中的卡氏定理和线弹性理论,推导了阿基米德平面螺旋梁的弹性系数计算公式,并与ANSYS有限元仿真分析结果进行了对比。基于推导的弹性系数计算公式设计了一种三根阿基米德平面螺旋梁支撑的动作阈值5.5gn的微惯性开关,并采用SOI硅片以及玻璃-硅-玻璃键合技术进行了加工,在离心转台上对开关实际动作阈值进行测试,并将测试值与设计值进行对比。结果表明,采用推导到的阿基米德平面螺旋梁弹性系数计算公式计算结果与ANSYS仿真结果相近,基于推导的弹性系数计算公式设计的三根阿基米德平面螺旋梁支撑的微惯性开关动作阈值设计值与实测值相近,单根阿基米德平面螺旋梁弹性系数约0.8 N/m,能够满足低g值微惯性开关低刚度的要求,推导的弹性系数计算公式能够用于基于阿基米德平面螺旋梁的低g值微惯性开关的设计。

摘要：目的用正交设计及BP神经网络-遗传算法对茶叶提取工艺进行多指标综合优化。方法以咖啡因、表没食子儿茶素没食子酸酯(epigallocatechin gallate,EGCG)、表儿茶素没食子酸酯(epicatechin gallate,ECG)为考察指标,在单因素实验的基础上,采用正交设计及BP神经网络-遗传算法优选超声辅助提取茶叶中有效成分的工艺,并对2种方法优选所得的工艺进行验证。结果正交设计得到的最佳提取条件为乙醇浓度85%、浸提温度80℃、超声时间10min。工艺验证评分为99.050。BP神经网络-遗传算法得到的最优提取方案为乙醇浓度89%、浸提温度88℃、超声时间13 min,网络预测评分为100.758,工艺验证评分为99.651,相对误差为1.099%。结论 BP神经网络-遗传算法数学模型可用于茶叶中有效成分提取工艺预测和优选,且略优于正交设计。

摘要：[目的]通过Box-Behnken响应面设计联合最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)数学模型,优化涤痰汤有效成分的提取工艺。[方法]以涤痰汤中5种有效成分(辛弗林、橙皮苷、新橙皮苷、α-细辛醚、β-细辛醚)的总提取量为评价指标,在乙醇浓度、液料比、提取时间、提取温度等单因素考察的基础上,利用Box-Behnken响应面法,设计四因素三水平试验,通过LS-SVM数学模型构建,预测涤痰汤有效成分的最佳提取工艺。[结果]涤痰汤的最佳提取工艺为乙醇浓度55%、液料比10:1(mL·g^(-1))、提取时间88 min、提取温度65℃,且模型预测值与实验值相对误差为0.57%,吻合度高。[结论]Box-Behnken响应面设计联合LS-SVM数学模型可用于涤痰汤的提取工艺优化,所得最佳提取工艺稳定可行。LS-SVM数学模型的应用也为传统中医药及复方中药制剂的开发研究提供了新的方法。

摘要：目的:比较分析正交试验法、R语言结合BP神经网络和遗传算法两种方法对水蛭提取工艺的优化。方法:以水蛭中水蛭素的抗凝血酶活性为指标,采用正交试验设计进行提取考察,同时运用R语言结合BP神经网络及遗传算法对正交试验所得数据进行目标寻优,比较分析两种方法从而得到水蛭的最佳提取工艺条件。结果:正交试验筛选后的最优工艺条件为:浸泡时间120 min、液料比10∶1、提取次数3次。R语言优化后的最佳工艺条件为:浸泡时间90 min、液料比12∶1、提取次数2次。网络预测值为328.37 U/g,验证试验平均值为327.19 U/g,相对误差为0.36%,表明网络预测性良好。结论:该实验同时应用正交设计和R语言数学建模对水蛭提取因素进行考察以及两种处理方法比较分析,R语言环境下数学建模在利用正交试验数据的同时,弥补了正交设计的不足,可用于水蛭素提取工艺的分析和预测,同时为实现中药有效成分的目标寻优提供新的参考。

摘要：目的优化同时提取甘草中皂苷和总黄酮的工艺条件。方法在单因素试验的基础上,氨浓度(A)、乙醇浓度(B)、回流时间(C)、液料比(D)为自变量,选用响应面法中的中心组合设计(CCD)进行4因素5水平试验,采用紫外分光光度法进行测定,以甘草中皂苷和总黄酮含量作为检测指标,检测波长分别为252 nm和510 nm。运用R语言环境下的熵权法对上述2指标进行权重赋值,建立3层结构的BP神经网络模型,对不同隐层神经元(size)的个数进行模型的测试训练,最后采用R语言的实数编码程序,建立并优化遗传算法数学模型,对提取工艺进行目标寻优,最终得到最佳提取工艺。结果皂苷和总黄酮分别在质量浓度0.008~0.056 g/L和0.024~0.080 g/L与吸光度具有良好的线性关系,方法学考察符合测定要求。选取隐层神经元个数为5的神经网络模型,优化遗传算法的各项参数后对甘草中皂苷和总黄酮进行提取工艺的目标优化,最终得到的最佳提取条件为:氨浓度0.62%,乙醇浓度64%,回流时间1.8 h,液固比12∶1。模型综合评价预测值为191.65,而按照上述最佳提取条件试验所得的平均综合评价值为188.90,两者相对误差为1.43%,证明神经网络和遗传算法具有较好的预测性。结论建立的数学模型寻求同时提取甘草皂苷和总黄酮最佳提取条件是科学可行的,为实现中药化学成分乃至药效物质基础多目标寻优提供了新的参考和思路。

摘要：目的基于中心组合试验设计(central-composite design,CCD),采用遗传神经网络(genetic neural network,GNN)和遗传算法(genetic algorithm,GA)优选黄芪皂苷类成分的微波提取工艺条件。方法构建黄芪皂苷的HPLC指纹图谱,选择含量较高的7种成分(黄芪皂苷I^V和异黄芪皂苷Ⅰ、Ⅱ),以峰面积代替质量浓度,将通过熵权法计算得到的综合得分作为评价指标。在单因素实验基础上,运用CCD开展实验,构建遗传神经网络以建立提取工艺条件与评价指标之间的定量关系,并通过遗传算法优选微波提取黄芪皂苷成分的最佳工艺参数,并与响应面法优化结果进行比较。结果通过GNN与GA获得的最佳提取工艺条件为提取时间260 s、提取功率695 W、乙醇体积分数50%、液料比21.5,7个皂苷成分的综合得分为1 432.584;响应面分析法获得最佳提取工艺条件为提取时间190 s、提取功率880 W、乙醇体积分数70%、料液比18.5,7个皂苷成分的综合得分为1 066.236;GNN与GA所获提取工艺条件可有效增加综合得分。结论通过熵权法以及遗传神经网络构建黄芪皂苷成分与微波提取工艺条件之间的数学模型是可行的,可为实现中药有效部位多成分提取、分离纯化的工艺优选提供一种新的模式。

摘要：目的对比以R语言为基础结合BP神经网络和遗传算法与响应面分析2种方法,优化补阳还五汤(BHD)中主要有效成分的提取工艺。方法在单因素实验的基础上采用响应面实验设计方法,利用HPLC法检测提取得到的BHD中主要有效成分,计算其提取率。提取率结果进行熵权法赋值,得到综合评价值。在此基础上首先采用响应面分析方法得到其最佳提取工艺和综合评价预测值。再通过另一种优化分析方法:R语言环境下的BP神经网络和遗传算法,分别进行网络模型优化和目标寻优,以期得到另一组BHD中有效成分的最佳提取工艺和综合评价预测值。结果响应面处理方法得到的最优提取工艺为提取时间1.8 h、乙醇体积分数51%、提取温度91℃、液料比14∶1,该方法下综合评价预测值为908.45,验证试验平均值为897.58,相对误差为1.20%;R语言环境下BP神经网络和遗传算法处理得到的最佳提取工艺为提取时间2 h、乙醇体积分数40%、提取温度100℃、液料比14∶1,该模型综合评价预测值为907.71,验证试验平均值为905.33,相对误差为0.26%。结论对比2种分析方法发现,神经网络结合遗传算法的相对误差较小,与验证试验拟合度较高,即R语言环境下的BP神经网络和遗传算法数学模型可用来对BHD中有效成分的提取工艺进行分析和预测,优于响应面分析,为实现中药有效成分目标寻优以及中药现代化提供了新的思路和参考。

摘要：目的:基于标准离差法和最小二乘支持向量机(LS-SVM)数学模型优化丹参中丹酚酸B和丹参酮ⅡA两种有效成分的提取工艺。方法:在单因素试验基础上,超声温度、超声时间、液料比和乙醇浓度作为丹酚酸B和丹参酮ⅡA提取率的影响因素,选用Box-Benhnken Design中心组合试验设计进行四因素三水平试验,采用HPLC测定丹酚酸B和丹参酮ⅡA含量并计算各自提取率。运用标准离差法对丹酚酸B和丹参酮ⅡA的提取率进行权重赋值,得到综合值作为评价指标。最后建立LS-SVM模型对综合评价值和对应的提取工艺条件进行寻优和预测。结果:LS-SVM模型得到的最佳提取工艺为:超声温度85℃、超声时间52 min、液料比12∶1(mL/g)、乙醇浓度90%,在此条件下得到的最优综合评价值为15.32,验证试验的平均真实值为15.34,两者相对误差为0.13%。结论:将标准离差法和LS-SVM应用于丹参中丹酚酸B和丹参酮ⅡA提取工艺的优化和预测,验证试验结果吻合最优预测值,说明该模型可靠。此模型为中药有效成分的提取工艺优化研究提供了一种新的思路与参考。

摘要：介绍了一种基于QPD的单透镜微角度测量系统。通过对其关键技术如采取的光学原理、光学器件光电探测器的选择和离焦设置,小尺寸的可行性分析计算等,最后得出设计出一种结构紧凑,体积小,携带方便,灵敏度高,可测量微小角度的测量系统的可行性。同时通过实验得出测量系统大致的测量范围和测量精度。

摘要：为实现表面微形貌测量以及精密平台的定位测量,设计了一种结构简单的小体积二维微角度传感器。该微角度传感器基于激光自准直原理,主要由作为光源的激光二极管、自准直光路和作为位置探测器的四象限光电二极管组成。分析计算发现,角度传感器的灵敏度与光路中物镜的焦距无关,因此选用了焦距较短的物镜,以实现小体积、高灵敏度的目的。四象限光电二极管具有二维位置探测能力,利用其作为光电转换装置,微角度传感器可以同时探测两轴角度变化值。实验结果表明,微角度传感器的体积可达到25×20×13 mm3,角度测量范围±1 200 arcsec,分辨率为0.1 arcsec。实验中利用激光自准直仪进行对照,有效验证了这种新型二维光学自准直微角度传感器的可行性。