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現代中藥制藥數字孿生關鍵技術 版權信息
- ISBN：9787547865279
- 條形碼：9787547865279 ; 978-7-5478-6527-9
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
現代中藥制藥數字孿生關鍵技術 本書特色
數字孿生是目前智能技術研發的熱點，中藥智能制造也是當前中藥制藥領域的研發新方向，本書立足于數字孿生技術的特點和優勢, 提出中藥制藥過程中的實際痛點和難點的解決方案,為中藥制藥現代化提供新思路。
現代中藥制藥數字孿生關鍵技術 內容簡介
本書重點介紹了數字孿生現有的發展水平、技術特點、研究動態，并從硬件和軟件兩個方面，分別探討了數字孿生中數據采集、數據分析、智能決策和預測控制等技術在中藥制藥工業中的具體應用。同時以中藥制藥環節中的提取、濃縮和干燥等具體工藝環節為例，分析了現有工藝的技術缺陷，重點討論了數字孿生技術在這些生產工藝環節中的具體應用。通過工程實踐數據和實驗室小試數據的對比分析，討論了數字孿生技術在工程應用環節的部署實施方案，并展示了對現有工藝所帶來的實際工程效果。本書主要讀者對象主要為從事中藥制藥生產、科研以及設計的廣大科研人員、管理干部、技術工人以及相關院校的師生，亦可是化工領域或者相關工業領域的相關從業人員和相
現代中藥制藥數字孿生關鍵技術 目錄
**章引言 -001
**節數字孿生技術的歷史和發展-001
一、數字孿生技術的基本概念和定義 -001
二、數字孿生技術的起源 -002
三、數字孿生技術的發展進程 -002
第二節 數字孿生技術的研究現狀和應用價值 -003
一、數字孿生技術的研究現狀 -003
二、數字孿生技術的典型特征 -004
三、數字孿生技術的應用價值 -004
第三節 數字孿生技術與中藥制藥-006
第二章中藥制藥領域中的數字孿生技術 -008
**節中藥智能制造的內涵與特征 -008
一、中藥智能制造的內涵 -008
二、中藥智能制造的特點 - 009
第二節 智能制藥與數字孿生技術-010
一、智能制藥的定義與特征 -010
二、數字孿生技術在智能制藥中的應用-010
第三節 數字孿生技術的技術特點和核心要求 -011
一、數字孿生技術的技術特點 -011
二、數字孿生技術應用的核心要求-011
三、嵌入數字孿生技術應用的顯著特點 -012
第四節 數字孿生技術在現代中藥制藥中的應用 -012
第三章中藥制藥數字孿生技術架構-015
**節中藥數字孿生技術架構-015
一、物理組件-016
二、虛擬組件-016
三、數據管理 -017
第二節 中藥制藥數字孿生技術的關鍵技術-017
一、數據采集技術-017
二、數字化建模技術-019
三、模擬仿真技術-020
四、數據分析和挖掘技術-020
五、決策優化技術-021
第三節 中藥制藥工藝對數字孿生技術要求 -022
一、中藥制藥行業需要解決的痛點問題-022
二、中藥智能制造技術的需求分析 -023
三、中藥制藥工業的智能制造關鍵技術體系-024
第四章 中藥制藥數字孿生技術數據采集技術 -026
**節 數據采集技術-026
一、過程參數的數據采集技術-026
二、藥品質量的數據采集技術-039
第二節 實時信號處理技術-045
一、單片機技術 -046
二、PLC技術-047
三、FPGA技術-049
四、DSP技術-050
五、GPU技術-051
六、CPLD技術-051
第三節 數字空間與物理空間的數據交互 -052
一、數據傳輸 -052
二、數據處理-054
三、數據儲存 -054
第四節 微波技術用于中藥制藥投料前整包含水率在線檢測-055
一、儀器與材料-056
二、實驗方法-057
三、結果與討論-058
第五節 高光譜成像結合人工智能技術探索天然金銀花提取物的干燥行為 -063
一、材料和方法-064
二、實驗結果分析-067
三、高光譜技術的技術優勢-071
第五章 中藥制藥過程建模與仿真-072
**節 制藥過程建模方法-072
一、模型開發-072
二、模型類型 -073
第二節 基于機理模型的中藥真空帶式干燥工藝研究 -075
一、真空帶式干燥的數字孿生技術方法構建-075
二、真空帶式干燥過程的數值模擬 -078
三、真空帶式干燥過程的工藝優化-079
四、真空帶式干燥過程優化決策過程-086
第三節 制藥過程仿真技術-088
一、制藥過程仿真的一般流程 -088
二、仿真結果驗證-089
三、仿真常用軟件-090
第四節 中藥制藥過程仿真——旋風分離器-090
一、旋風分離器物理結構-091
二、旋風分離器流場數值模擬-092
三、金銀花提取液干燥顆粒物性參數測定與設備得粉率測定 -094
四、流場數值模擬結果及分析-096
第五節 制藥過程建模與模擬仿真的技術趨勢和技術壁壘-106
第六章 基于數字孿生技術的智能控制系統-108
**節 傳統控制系統與智能控制系統-108
一、傳統控制系統-108
二、智能控制 -109
三、預測性控制 -110
第二節 中藥提取過程智能優化控制-117
一、傳統PID控制提取過程 -117
二、提取設備流場數值模擬-118
三、DMC預測算法-127
四、基于DMC算法的中藥提取微沸狀態控制實驗-130
五、基于數字孿生技術的預測控制研究-132
第三節 中藥濃縮過程優化控制 -133
一、中藥濃縮過程的基本原理和發展現狀 -133
二、智能控制技術在中藥濃縮過程中的應用-135
三、基于動態矩陣控制算法控制濃縮過程-135
四、支持向量機在中藥濃縮濃度的軟測量 -141
第四節 中藥干燥過程智能優化控制 -149
一、傳統的建模方法 -149
二、新的建模方法 -149
三、噴霧干燥工藝參數的預測控制 -152
第五節 基于機理模型的中藥噴霧干燥工藝研究 -153
一、噴霧干燥過程理論模型 -154
二、干燥動力學實驗構建干燥動力學模型-155
三、噴霧干燥實驗裝置結構 -156
四、數值求解與模擬-158
五、金銀花提取物的噴霧干燥-160
六、基于深度強化學習的過程優化 -163
第七章 基于數字孿生技術的中藥制藥過程智能優化 -166
**節 中藥制藥過程優化的基本問題-166
第二節 中藥制藥過程優化的技術結構-167
第三節 工藝過程優化方法分類 -168
一、基于數學優化的算法 -168
二、基于元啟發式算法的算法-169
三、基于深度學習的算法-170
四、綜合方法-173
第四節 基于模擬仿真對中藥溶媒回收工藝動態優化控制 -173
一、PID控制器繼電反饋法自整定調諧控制系統 -174
二、基于模擬仿真的中藥溶媒回收系統設計-174
三、動態控制系統建立與仿真實驗-175
第五節 基于模擬仿真對中藥濃縮過程研究 -188
一、實驗部分-188
二、過程仿真模擬-191
三、結果討論與分析-192
第六節 基于深度強化學習的甘草真空帶式干燥工藝優化決策 -201
一、數據準備 -201
二、工藝決策優化目標的確定 -201
三、在線工藝決策-205
四、優化結果分析-206
第八章 中藥制藥數字孿生技術的應用與展望-208
**節 數字孿生技術在中藥智能生產線應用 -208
一、生產線工藝優化的基本技術 -208
二、多智能體優化技術-209
三、以中藥濃縮干燥生產過程為例對多智能體優化工藝進行探討 -210
第二節中藥制藥數字孿生技術面臨的挑戰和問題-215
一、數字孿生技術的局限性和不足-216
二、中藥復雜性和多樣性的挑戰 -217
三、數據收集和處理的難題 -218
第三節 未來發展趨勢 -219
一、中藥制藥數字孿生技術的未來發展趨勢 -219
二、數字孿生技術與其他技術的融合-221
參考文獻 -222
**節數字孿生技術的歷史和發展-001
一、數字孿生技術的基本概念和定義 -001
二、數字孿生技術的起源 -002
三、數字孿生技術的發展進程 -002
第二節 數字孿生技術的研究現狀和應用價值 -003
一、數字孿生技術的研究現狀 -003
二、數字孿生技術的典型特征 -004
三、數字孿生技術的應用價值 -004
第三節 數字孿生技術與中藥制藥-006
第二章中藥制藥領域中的數字孿生技術 -008
**節中藥智能制造的內涵與特征 -008
一、中藥智能制造的內涵 -008
二、中藥智能制造的特點 - 009
第二節 智能制藥與數字孿生技術-010
一、智能制藥的定義與特征 -010
二、數字孿生技術在智能制藥中的應用-010
第三節 數字孿生技術的技術特點和核心要求 -011
一、數字孿生技術的技術特點 -011
二、數字孿生技術應用的核心要求-011
三、嵌入數字孿生技術應用的顯著特點 -012
第四節 數字孿生技術在現代中藥制藥中的應用 -012
第三章中藥制藥數字孿生技術架構-015
**節中藥數字孿生技術架構-015
一、物理組件-016
二、虛擬組件-016
三、數據管理 -017
第二節 中藥制藥數字孿生技術的關鍵技術-017
一、數據采集技術-017
二、數字化建模技術-019
三、模擬仿真技術-020
四、數據分析和挖掘技術-020
五、決策優化技術-021
第三節 中藥制藥工藝對數字孿生技術要求 -022
一、中藥制藥行業需要解決的痛點問題-022
二、中藥智能制造技術的需求分析 -023
三、中藥制藥工業的智能制造關鍵技術體系-024
第四章 中藥制藥數字孿生技術數據采集技術 -026
**節 數據采集技術-026
一、過程參數的數據采集技術-026
二、藥品質量的數據采集技術-039
第二節 實時信號處理技術-045
一、單片機技術 -046
二、PLC技術-047
三、FPGA技術-049
四、DSP技術-050
五、GPU技術-051
六、CPLD技術-051
第三節 數字空間與物理空間的數據交互 -052
一、數據傳輸 -052
二、數據處理-054
三、數據儲存 -054
第四節 微波技術用于中藥制藥投料前整包含水率在線檢測-055
一、儀器與材料-056
二、實驗方法-057
三、結果與討論-058
第五節 高光譜成像結合人工智能技術探索天然金銀花提取物的干燥行為 -063
一、材料和方法-064
二、實驗結果分析-067
三、高光譜技術的技術優勢-071
第五章 中藥制藥過程建模與仿真-072
**節 制藥過程建模方法-072
一、模型開發-072
二、模型類型 -073
第二節 基于機理模型的中藥真空帶式干燥工藝研究 -075
一、真空帶式干燥的數字孿生技術方法構建-075
二、真空帶式干燥過程的數值模擬 -078
三、真空帶式干燥過程的工藝優化-079
四、真空帶式干燥過程優化決策過程-086
第三節 制藥過程仿真技術-088
一、制藥過程仿真的一般流程 -088
二、仿真結果驗證-089
三、仿真常用軟件-090
第四節 中藥制藥過程仿真——旋風分離器-090
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三、金銀花提取液干燥顆粒物性參數測定與設備得粉率測定 -094
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第五節 制藥過程建模與模擬仿真的技術趨勢和技術壁壘-106
第六章 基于數字孿生技術的智能控制系統-108
**節 傳統控制系統與智能控制系統-108
一、傳統控制系統-108
二、智能控制 -109
三、預測性控制 -110
第二節 中藥提取過程智能優化控制-117
一、傳統PID控制提取過程 -117
二、提取設備流場數值模擬-118
三、DMC預測算法-127
四、基于DMC算法的中藥提取微沸狀態控制實驗-130
五、基于數字孿生技術的預測控制研究-132
第三節 中藥濃縮過程優化控制 -133
一、中藥濃縮過程的基本原理和發展現狀 -133
二、智能控制技術在中藥濃縮過程中的應用-135
三、基于動態矩陣控制算法控制濃縮過程-135
四、支持向量機在中藥濃縮濃度的軟測量 -141
第四節 中藥干燥過程智能優化控制 -149
一、傳統的建模方法 -149
二、新的建模方法 -149
三、噴霧干燥工藝參數的預測控制 -152
第五節 基于機理模型的中藥噴霧干燥工藝研究 -153
一、噴霧干燥過程理論模型 -154
二、干燥動力學實驗構建干燥動力學模型-155
三、噴霧干燥實驗裝置結構 -156
四、數值求解與模擬-158
五、金銀花提取物的噴霧干燥-160
六、基于深度強化學習的過程優化 -163
第七章 基于數字孿生技術的中藥制藥過程智能優化 -166
**節 中藥制藥過程優化的基本問題-166
第二節 中藥制藥過程優化的技術結構-167
第三節 工藝過程優化方法分類 -168
一、基于數學優化的算法 -168
二、基于元啟發式算法的算法-169
三、基于深度學習的算法-170
四、綜合方法-173
第四節 基于模擬仿真對中藥溶媒回收工藝動態優化控制 -173
一、PID控制器繼電反饋法自整定調諧控制系統 -174
二、基于模擬仿真的中藥溶媒回收系統設計-174
三、動態控制系統建立與仿真實驗-175
第五節 基于模擬仿真對中藥濃縮過程研究 -188
一、實驗部分-188
二、過程仿真模擬-191
三、結果討論與分析-192
第六節 基于深度強化學習的甘草真空帶式干燥工藝優化決策 -201
一、數據準備 -201
二、工藝決策優化目標的確定 -201
三、在線工藝決策-205
四、優化結果分析-206
第八章 中藥制藥數字孿生技術的應用與展望-208
**節 數字孿生技術在中藥智能生產線應用 -208
一、生產線工藝優化的基本技術 -208
二、多智能體優化技術-209
三、以中藥濃縮干燥生產過程為例對多智能體優化工藝進行探討 -210
第二節中藥制藥數字孿生技術面臨的挑戰和問題-215
一、數字孿生技術的局限性和不足-216
二、中藥復雜性和多樣性的挑戰 -217
三、數據收集和處理的難題 -218
第三節 未來發展趨勢 -219
一、中藥制藥數字孿生技術的未來發展趨勢 -219
二、數字孿生技術與其他技術的融合-221
參考文獻 -222
展開全部
現代中藥制藥數字孿生關鍵技術 作者簡介
李正，博士，研究員、博士生導師，天津中醫藥大學中藥制藥工程學院院長，中華中醫藥學會中藥制藥工程分會副主委。本科碩士畢業于浙江大學化學工程專業，博士畢業于美國密歇根州立大學化學工程專業，主要從事中藥智能制造關鍵技術及裝備的研發與產業轉化應用基礎研究。國家中醫藥管理局“組分中藥與智能制造”多學科交叉創新團隊帶頭人，“中藥先進制藥與信息化技術融合示范研究”國家科技重大專項負責人，天津中醫藥大學中藥制藥國家一流專業負責人，全國中醫藥行業高等教育“十四五”規劃教材主編（《中藥制藥設備與車間設計》）， “組分中藥國家重點實驗室”中藥智能制藥方向帶頭人，天津市“青年千人”，天津市131創新型人才培養工程第一層次人才，相關研究成果獲2020年度天津市科技進步特等獎，2022年度天津市教學成果一等獎。發表研究論文200余篇（SCI收錄50余篇），申請發明專利30余項，授權專利10余項。
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