現(xiàn)代中藥制藥數(shù)字孿生關鍵技術

第一章引言 -001
第一節(jié)數(shù)字孿生技術的歷史和發(fā)展-001
一、數(shù)字孿生技術的基本概念和定義 -001
二、數(shù)字孿生技術的起源 -002
三、數(shù)字孿生技術的發(fā)展進程 -002
第二節(jié) 數(shù)字孿生技術的研究現(xiàn)狀和應用價值 -003
一、數(shù)字孿生技術的研究現(xiàn)狀 -003
二、數(shù)字孿生技術的典型特征 -004
三、數(shù)字孿生技術的應用價值 -004
第三節(jié) 數(shù)字孿生技術與中藥制藥-006
第二章中藥制藥領域中的數(shù)字孿生技術 -008
第一節(jié)中藥智能制造的內(nèi)涵與特征 -008
一、中藥智能制造的內(nèi)涵 -008
二、中藥智能制造的特點 - 009
第二節(jié) 智能制藥與數(shù)字孿生技術-010
一、智能制藥的定義與特征 -010
二、數(shù)字孿生技術在智能制藥中的應用-010
第三節(jié) 數(shù)字孿生技術的技術特點和核心要求 -011
一、數(shù)字孿生技術的技術特點 -011
二、數(shù)字孿生技術應用的核心要求-011
三、嵌入數(shù)字孿生技術應用的顯著特點 -012
第四節(jié) 數(shù)字孿生技術在現(xiàn)代中藥制藥中的應用 -012
第三章中藥制藥數(shù)字孿生技術架構-015
第一節(jié)中藥數(shù)字孿生技術架構-015
一、物理組件-016
二、虛擬組件-016
三、數(shù)據(jù)管理  -017
第二節(jié)  中藥制藥數(shù)字孿生技術的關鍵技術-017
一、數(shù)據(jù)采集技術-017
二、數(shù)字化建模技術-019
三、模擬仿真技術-020
四、數(shù)據(jù)分析和挖掘技術-020
五、決策優(yōu)化技術-021
第三節(jié)  中藥制藥工藝對數(shù)字孿生技術要求  -022
一、中藥制藥行業(yè)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(yè)的智能制造關鍵技術體系-024
第四章  中藥制藥數(shù)字孿生技術數(shù)據(jù)采集技術  -026
第一節(jié)  數(shù)據(jù)采集技術-026
一、過程參數(shù)的數(shù)據(jù)采集技術-026
二、藥品質量的數(shù)據(jù)采集技術-039
第二節(jié)  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(jié)  數(shù)字空間與物理空間的數(shù)據(jù)交互  -052
一、數(shù)據(jù)傳輸  -052
二、數(shù)據(jù)處理-054
三、數(shù)據(jù)儲存  -054
第四節(jié)  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(jié)  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(yōu)勢-071
第五章  中藥制藥過程建模與仿真-072
第一節(jié)  制藥過程建模方法-072
一、模型開發(fā)-072
二、模型類型  -073
第二節(jié)  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(shù)字孿生技術方法構建-075
二、真空帶式干燥過程的數(shù)值模擬  -078
三、真空帶式干燥過程的工藝優(yōu)化-079
四、真空帶式干燥過程優(yōu)化決策過程-086
第三節(jié)  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(jié)  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(shù)值模擬-092
三、金銀花提取液干燥顆粒物性參數(shù)測定與設備得粉率測定  -094
四、流場數(shù)值模擬結果及分析-096
第五節(jié)  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(shù)字孿生技術的智能控制系統(tǒng)-108
第一節(jié)  傳統(tǒng)控制系統(tǒng)與智能控制系統(tǒng)-108
一、傳統(tǒng)控制系統(tǒng)-108
二、智能控制  -109
三、預測性控制  -110
第二節(jié)  中藥提取過程智能優(yōu)化控制-117
一、傳統(tǒng)PID控制提取過程  -117
二、提取設備流場數(shù)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(tài)控制實驗-130
五、基于數(shù)字孿生技術的預測控制研究-132
第三節(jié)  中藥濃縮過程優(yōu)化控制  -133
一、中藥濃縮過程的基本原理和發(fā)展現(xiàn)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(tài)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(jié)  中藥干燥過程智能優(yōu)化控制  -149
一、傳統(tǒng)的建模方法  -149
二、新的建模方法  -149
三、噴霧干燥工藝參數(shù)的預測控制  -152
第五節(jié)  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(shù)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(yōu)化  -163
第七章  基于數(shù)字孿生技術的中藥制藥過程智能優(yōu)化  -166
第一節(jié)  中藥制藥過程優(yōu)化的基本問題-166
第二節(jié)  中藥制藥過程優(yōu)化的技術結構-167
第三節(jié)  工藝過程優(yōu)化方法分類  -168
一、基于數(shù)學優(yōu)化的算法  -168
二、基于元啟發(fā)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(jié)  基于模擬仿真對中藥溶媒回收工藝動態(tài)優(yōu)化控制  -173
一、PID控制器繼電反饋法自整定調諧控制系統(tǒng)  -174
二、基于模擬仿真的中藥溶媒回收系統(tǒng)設計-174
三、動態(tài)控制系統(tǒng)建立與仿真實驗-175
第五節(jié)  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(jié)  基于深度強化學習的甘草真空帶式干燥工藝優(yōu)化決策  -201
一、數(shù)據(jù)準備  -201
二、工藝決策優(yōu)化目標的確定  -201
三、在線工藝決策-205
四、優(yōu)化結果分析-206
第八章  中藥制藥數(shù)字孿生技術的應用與展望-208
第一節(jié)  數(shù)字孿生技術在中藥智能生產(chǎn)線應用  -208
一、生產(chǎn)線工藝優(yōu)化的基本技術 -208
二、多智能體優(yōu)化技術-209
三、以中藥濃縮干燥生產(chǎn)過程為例對多智能體優(yōu)化工藝進行探討 -210
第二節(jié)中藥制藥數(shù)字孿生技術面臨的挑戰(zhàn)和問題-215
一、數(shù)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(zhàn) -217
三、數(shù)據(jù)收集和處理的難題 -218
第三節(jié) 未來發(fā)展趨勢 -219
一、中藥制藥數(shù)字孿生技術的未來發(fā)展趨勢 -219
二、數(shù)字孿生技術與其他技術的融合-221
參考文獻 -222