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星点设计-效应面法在药学中应用 星点设计_效应面优化法及其在药学中的应用

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星点设计-效应面法在药学中应用 星点设计_效应面优化法及其在药学中的应用

星点设计2效应面优化法及其在药学中的应用

吴 伟 崔光华综述

(军事医学科学院毒物药物研究所,北京 100850)

摘要:星点设计和效应面优化法是近几年来国外药学工作者常用的实验设计和优化法,使用方便,优选条件预测性好。本文综述该法的原理及操作步骤,并对其优缺点进行讨论。

关键词:星点设计;效应面优化法

中图分类号:R914.2 文献标识码:A 文章编号:100120971(2000)0520292207

在工艺优化和处方筛选过程中,常需同时考察多个因素对结果的影响,并对结果进行优化。采用固定其他因素改变某一因素的单因素考察法能收到一定效果,但条件优选凭经验,且无法考察各因素间的相互作用。当因素水平数较少时可采用析因设计(facto rial design);较多时,需采用实验次数较少的实验设计优化法。国内常用均匀设计和正交设计进行优化,但该两种方法实验精度不够,建立的数学模型预测性较差。国外近年来常用集数学和统计学方法于一体的效应面优化法(respon se su rface m ethodo logy,R S M)进行优化[1~3],实验设计采用星点设计(cen tral com po site design,CCD)[4~9]。其应用已比较成熟,且特点鲜明。

1 效应面优化法的基本原理

1.1 术语

所考察的因素为自变量,用x1,x2,…,x k表示;考察指标又称结果或效应(respon se),为因变量,用y表示。效应面优化法主要考察自变量对效应的作用并对其进行优化。自变量必须连续且可被实验者准确控制。效应与考察因素之间的关系可用函数y=

f(x1,x2,…,x k)+Ε表示(Ε为偶然误差),该函数所代表的空间曲面称为效应面。在实际操作中,常用一近似函数y=f′(x1,x2,…,x k)+Ε估计函数f,f′所代表的空间曲面为模拟效应面,也是优化法实际操作效应面。当有两个考察因素时,效应对考察因素的效应面可用三维效应面图(或称因变量面图)或二维等高线图表示。从效应面上可以直观地找到自变量取不同值时的效应值,反过来在效应面上选取一定效应值亦可以找出相对应的自变量取值,即在 收稿日期:2000201219效应面上选定较佳效应值范围后可对应求出较佳实验条件。适用于效应面优化法的实验设计称效应面设计(respon se su rface design)。

1.2 基本原理

简单地说,效应面优化法就是通过描绘效应对考察因素的效应面,从效应面上选择较佳的效应区,从而回推出自变量取值范围即最佳实验条件的优化法。使用起来直观、方便、效果较好。函数f不可能用数学模型表述,效应对因素的真实效应面只是假想的。但可以用某一数学模型f′近似地模拟函数f,依据该模型可以描绘效应面,从而优选条件。数学模型f′与f的近似程度直接关系到效应面的近似程度与优选条件的准确度。R S M优化过程包括:(1)选择可靠的实验设计以适应线性或非线性模型拟合;

(2)建立效应与因素之间的数学关系式,并通过统计学检验确保模型的可信度;(3)优选最佳工艺条件。效应与因素之间的关系可能是线性的,也可能是非线性的,表现在效应面上,线性的为平面,非线性的为曲面。在整个考察范围内,在距离较佳区域较远的地方接近线性,愈接近较佳区,面的弯曲度就越大,即在较佳区,非线性关系居多。模型拟合优度用方差分析判别。根据模型可采用解方程求极值或限定效应范围求解因素水平区间的办法获得较佳工艺条件。但最为简单直观的方法为描绘效应面,从效应面上直接读取较佳工艺条件。

2 效应面优选法操作步骤

2.1 考察因素水平范围的确立

当试验者欲考察因素对效应的作用时,并不知道从哪一个水平开始合适,只有当试探性地在几个水平上进行实验后才能初步确定因素对效应影响的趋势。事实上,效应面优化法为一循序渐进的方法,

试验者可从任一水平入手,这时可能离较优区较远,效应面的弯曲度不大,可用较简单的线性模型模拟,通过线性模型采用最速下降法(steep est descen t)向较优区逼近。当进入较优区后,线性模型模拟已不再适合,表明该处面弯曲度增大,须用两次以上的非线性数学模型拟合,选取该处因素水平范围可获得较佳优化效果。一次模型拟合可用单纯形(si m p lex)设计法,国内常用的正交和均匀设计亦可。

循序渐进法确定水平范围虽然较准确,然而操作繁琐,耗时长,目前多数研究者均采用在预试验的基础上凭经验直接确定水平范围的办法,一般所选范围为实验所允许的最大可能取值范围,效果亦良好。如用液相干燥法制备醋酸地塞米松聚丙交酯微球,欲考察水相聚乙烯醇浓度(x1)、内相聚丙交酯浓度(x2)、理论载药量(x3)等因素对效应如载药量、包封率、粒径、跨距、1天时释放百分数(P1)、释放85%的时间(t85)和总评“归一值”(OD)的作用,并对其进行优化。根据预实验,三个自变量的水平极值分别为:x1∶1?~10?;x2∶5?~10?;x3∶5%~35%。

2.2 效应面设计

主要包括析因设计或有相互作用项的正交设计[10],但常用的为CCD设计。CCD设计是多因素五水平的实验设计,是在二水平析因设计的基础上加上极值点和中心点构成的。通常实验表是以代码的形式编排的,实验时再转化为实际操作值,一般水平取值为0,±1,±Α,其中0为中值,Α为极值,Α= (F)1 4,F为析因设计部分实验次数,F=2k(k为因素数)或F=2k×1 2(一般5因素以上采用)。CCD 设计表由三部分组成:(1)2k或2k×1 2析因设计;(2)极值点。由于二水平的析因设计只能用作线性考察,需再加上第二部分极值点,才适合于非线性拟合。如果以坐标表示,极值点在坐标轴上的位置称为轴点(ax ial po in t)或星点(star po in t),表示为(±Α, 0,…,0),(0,±Α,…,0),…,(0,0,…,±Α)星点的组数与因素数相同。(3)一定数量的中心点重复试验。中心点的个数与CCD设计的特殊性质如正交(o rthogonal)或均一精密(un ifo rm p recisi on)有关。在均一精密的CCD设计中,y的原点方差与离原点单位距离时的方差相等,与正交设计相比,能更好地避免回归系数发生偏差,这是因为该设计中允许3次或更高次的模型似合,使回归操作更可靠。按以上方案编排的实验设计具有可“旋转”(ro tatab le)的性质。实验设计中,如果在x的某一取值点,预测效应y的方差只是该点到中心点的距离的函数,而与向量的方向无关,则称该设计具可旋转性。当该设计围绕中心点旋转时,效应y的方差将保持不变。图1为k=2和k=3时CCD设计的实验点分布图。不同因素数CCD设计方案见表1

图1 k=2(a)和k=3(b)时CCD设计的实验点分布图

表1 正交或均一精密CCD设计的实验安排表

k23455(1 2)a66(1 2)a7(1 2)a8(1 2)a F48163216643264128星点数468101012121416

n b o(均一精密)5671061591420

n o(正交)8912171024152223

N c(均一精密)1320315232915392164 N(正交)162336593610059100177Α1.4141.6822.0002.3782.0002.8282.3782.8283.364 a2k×1 2析因设计;b中心点个数;c总实验次数

另有一些适用于2或3因素的特殊可旋转设计,实验点分布于圆(k =2)或球面(k =3)上,各点距原点的距离相等,称为等距设计(equ iradical design )。本文例中作者采用3因素星点设计,为使各实验点与中心点等距,选用Α为1.732(3),而

非Α=(23)1 4

=1.682,二个值操作者均可选用。2因素的等距设计可采用正五边形或正六边形设计法(图2),3因素则使用球面法,因而有人称之为球面设计。

在确定各因素水平的极大(+Α

)和极小值(-Α)以后,依据水平代码分别求出+1,0,-1所代表的物理量。±1,0水平的安排遵循任意两个物理量之间的差值与对应代码之间差值成等比的原则。如以x 1为例代码-1所对应的物理量Ν的求算:

(Ν-1%) (10%-1%)=[-1-(-1.732)] [1.732-(-1.732)],Ν=[-1-(-1.732)] [1.732-(-1.732)]×(10%-1%)+1%=2.90%

三个因素的取值如表2,实验设计如表3。

图2 2因素等距设计的正六边形(a )和

正五边形(b )实验点分布图

表2 三个考察因素的代码水平及对应物理量

因素

-1.732-1011.732x 1(%)1.002.905.508.1010.00x 2(%)5.006.067.508.9410.00x 3(%)

5.00

11.34

20.00

28.66

35.00

表3 CCD 实验设计表及效应值

实验号

x 1

x 2

x 3

载药量

(%)包封率

(%)平均粒径

(Λm )

跨距

P 1t 85OD

1-1-1-16.9561.2326.63±15.121.374.53132.360.482521-1-13.0626.9612.42±7.341.7415.5725.100.20763-11-17.6467.3778.12±31.410.972.09156.610.4430411-13.7232.7616.91±11.492.199.6150.960.26555-1-1120.2470.6151.26±25.771.622.72113.350.493861-1112.8144.6812.75±8.441.836.5461.580.43887-11123.4181.6676.15±31.931.172.44164.010.5193811114.4250.3019.78±8.661.263.27127.830.51189-1.7320016.9084.5099.31±36.910.942.12287.420101.732004.5422.7211.40±8.171.0012.0143.060110-1.73209.1845.8914.37±9.081.6410.5837.480.42841201.732011.3656.8028.60±18.591.703.35145.660.47611300-1.7321.7534.9221.55±16.472.587.4547.98014001.73223.4567.0130.23±20.582.022.94131.690.505415~20

10.89±0.21

54.46±1.04

24.66±2.62

1.98±0.24

23.17±1.43

63.29±6.08

0.4106

2.3 多元线性或非线性拟合

在进行该项操作之前,必须保证:(1)严格按设

计表进行实验,控制实验误差在最小范围内,如果所得数据重复性较差,则很难得到满意的实验结果;(2)所有变量必须为连续变量,以保证所建立的方程

具有较好的预测性能。曲线拟合的目的就是用数学模型来近似表述函数f ,虽然拟合函数f 永远也不可能等同于真实函数,但只要逼近到一定可信程度,就可以用来进行下一步的优化操作。模型拟合的优劣可用方差分析进行判断。效应与因素之间的关系

一般为非线性的,与此对应的效应面一般有所弯曲。绝对的线性关系是不存在的。尤其是当考察多因素时,由于各因素之间相互影响,曲面的弯曲度更大,这时再使用线性模型就显得不合适了,须用二次以上的多元非线性方程式。多元非线性拟合是一项非常复杂的工作,目前多用专业统计软件包(statisti2 ca,SA S)来进行处理。国内在实验设计中处理数据时,多采用线性模型,相关系数较低,数学模型预测性不好,如改用适合于非线性拟合的实验设计会提高优化效果。

效应值如表3所示,通过SA S软件包进行多元回归和非线性估计,非线性回归选用二项式:

y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x21+b5x22+b6x23+b7x1x2+ b8x1x3+b9x2x3

多元线性回归以F检验判断模型优劣,本例中P1=13.102+110.86x1-121.290x2-20.327x3(r2 =0.910),复相关系数较低。对于多元非线性估计,软件包对9个系数分别进行方差分析(ANOVA),通过t检验在P<0.05水平上拒绝某些系数,有时为了防止意外丢失某些项,可于P<0.1或更高水平上拒绝某些系数,删除这些项后,再进行非线性估计,达到模型简化的目的。如效应中P1的第一次估计各系数值如表4,简化处理后拒绝b0,b3,b4,b5,b6项,再拟合,结果如表5。

表4 p1对因素非线性估计二项式各系数值

项 目b30b1b2b33b34b35b36b7b8b9估计值16.52326345.9628-439.308-8.02937748.66642268.835-15.7092-2173.48-772.229486.1512标准差13.2699696.2286280.73529.75533556.32571803.24150.0745897.31149.206269.4003 t(5)1.245163.5952-1.565-0.269851.34571.258-0.3137-2.42-5.1761.8046 P0.268250.01560.1780.798060.23620.2640.76640.060.0040.1310 复相关系数r2=0.991;3在P<0.2水平拒绝假设

表5 简化处理后二项式各系数值

b1b2b7b8b9估计值436.5888-65.9646-2186.97-808.424 325.2435标准差37.905823.9234344.16145.801112.3653

t(5)11.5177-2.7573-6.35-5.5452.8945

P0.00000.02020.000.0000.0160 复相关系数r2=0.979

因此,优化方程式为

P1=436.59x1-65.96x2-2186.97x1x2-808.424x1x3 +325.2435x2x3

复相关系数r2=0.991,相对于线性拟合有大幅度提高。方程简化后r2降低幅度不大,表明删除其他项未对模型造成较大影响,简化方程仍然具有较高的可信度。

2.4 模型优化与预测

根据所建立的数学模型描绘三维效应面,从效应面的较优区域直接读取较佳工艺条件范围。对于每一个效应均可得到一个较佳实验条件范围,几个效应所选择的较佳条件通过叠加,可以进一步缩小较佳条件范围,当这些较佳条件无重叠区时,则需要通过归一化,求总评“归一值”的办法进行综合评价。在得到较佳工艺条件之后,为了考察该条件的正确性,须对模型进行预测性考察,按优化条件进行实验,得效应观察值(ob served value),与按数学模型预测值(p redicted value)进行比较,观察值与预测值的偏差(b ias)表示实验值偏离预测值的程度,绝对值越小,预测性能愈好。至此效应面优化法已经完成。

简化后的优化方程式为:

P1=436.59x1-65.96x2-2186.97x1x2-808.424x1x3 +325.244x2x3

由于三维图只能表示效应对其中二个因素的关系,通常的处理方式是将另一个因素置为中心值,先代入方程,再描绘效应面,如置x3=20%,

P1=274.906x1-0.9126x2-2186.97x1x2

本文据此方程选择较佳条件为:x1=6%;x2= 7.5%;x3=30%,根据实验条件制备微球考察各种效应,进行预测值与实测值的比较,p1和t85的预测值分别为4.18%和87.17d,实测值分别为4.49%和74.25d,偏差分别为-7.42%和14.82%。

3 多指标的数据处理

当指标较多时,根据每个指标优选的条件可能

(desirab ility),各指标“归一值”求算几何平均数,得总评“归一值”(overall desirab ility,OD)。OD= (d1d2…d n)1 n,n为指标数。对取值越小越好的因素和取值越大越好的因素采用H assan[5]方法分别进行数学转换求“归一值”d m in和d m ax,d m in=(y m ax-

y i) (y m ax-y m in),d m ax=(y i-y m in) (y m ax-y m in)。

本例中微球的粒径跨距越小越好,对于1号实验处方d m in=(2.58- 1.37) (2.58-0.93)= 0.7378。

对于数据分布较特殊的效应,如释放特性等,可采用H arrington方法[3]。

根据P1和t85数值的分布预先设定某一d值。设:P1=12时,d=0.75;P1=4时,d=0.25;t85=24时,d=0.8;t85=60时,d=0.2。先将d转化为无量纲的指标;y′=-[1n(-1n d)]。y′与指标y之间的关系可用线性方程描述y′=b0+b1y,通过P1及t85的二对数值可分别求得b0及b1。(P1)′=-1.113+ 0.1966P1;(t85)′=-1.135+0.01098t85。将实验数值带入方程得(P1)及(t85)′,用以下方程求算相应的d,d=e-(e-y)。如1号实验处方:P1=4.53,(P1)= -0.224,d=0.2868,OD=(d l oading×d l oading efficiency×d dia m eter×d span×d p1×d t851 6=0.4825。

这样可以求出所有实验号处方各个效应的“归一值”,求算几何平均值,得总评“归一值”,以OD为效应进行优化,可以得到综合效应较佳的制备工艺。

4 RS M与均匀设计和正交设计优化法的优缺点比较

国内文献报道中常用均匀设计和正交设计优化法选择较佳工艺,由于实验次数少,数据处理及操作均较方便,其应用已达到普及的程度,然而在两种方法的应用过程中似乎存在某种误区。不管优化法采用何种实验设计方案,它必须(1)建立可信的数学模型来表达效应和因素的关系;(2)通过模型优选出较佳工艺条件。作者认为,该两种优化法在这两个环节上均存在较大弊端:(1)均匀设计和正交设计是基于线性模型的设计,某些设计表如正交L9(34)不适于二次以上多项式模型。一般效应值在最佳实验条件区域附近变化比较灵敏,实验条件的微小变化均可合时,线性相关系数愈大,表明因素水平的选择离最优区愈远(效应与因素之间关系呈线性的除外,但完全线性关系较少),这与优化的目的背道而驰。相反,如果相关性不好,排除获得实验数据的误差外,可能是因为所选因素水平范围正好在较优区附近,面弯曲度较大,但均匀设计和正交设计优化法的操作者一般认为优化失败。如果改用适用于非线性模型的实验设计优化法,相关系数可能会有很大的提高;

(2)优化的目的就是选择最佳工艺条件。但均匀和正交设计优化法受所选线性模型的限制,只能指出某一因素的取值方向,无法求得极值,往往选择的条件均接近自变量的极大或极小值。而在极大和极小值附近实验操作通常较难控制。由于线性模型选用得不合适,所以均匀和正交设计优化法所选择的最优条件下测得的效应值与用数学模型预测的值偏差大。R S M优化法可以很好地完成该二项工作,最佳条件下效应的预测值和实测值偏差较小。CCD设计虽然操作简便,但相对于因子分析,精度仍不够,并且实验次数仍偏高,尤其是在较多因素时,如5因素需52次实验,即使析因设计部分采用1 2设计表,实验次数仍有32次。总体来说使用CCD设计较均匀设计和正交设计效果好,但最可靠的设计法仍然是因子分析,如果采用先用CCD设计找到较优区后,再缩小范围使用因子分析的R S M优化法会收到最佳效果。

5 应用

R S M最早用于普通剂型处方的筛选[1],实验设计有因子分析、基于单纯形的球面设计(cen tral sp herical com po site design based on si m p lex m ethod)、CCD设计等,近年来新型给药系统处方筛选和工艺优化应用较多,实验设计主要为CCD设计,考察的水平数多为2,3,4因素[2~6,11~17],亦有人考察5因素的[7],对于所选用的模型多为二项式,间或有三次多项式[6],但亦见仅有相互作用项,未见平

方项∑x2i的[15],对于表头设计的三部分,因子分析部分和星点部分比较统一,均按照R S M原理编排,但对于中心点的设置则有很大的不一致,对于实验次序,没有严格的要求,可以分组分别实验。Chacon

等[14]将3因素5水平的CCD设计的20个实验号分成三组,于不同天进行实验,以考察实验变异。但CCD优选的精度仍无法与多水平因子分析相比,因而Ju lienne等[13]在CCD的基础上又进行了因子分析,对于非连续的自变量,处理起来则比较棘手。L uften steiner等[17]考察了脱水剂丙酮和丁醇对白蛋白微球性质的影响,在模型拟合时加和不加脱水剂分别给予代码值+1和-1,这样不利于模型的拟合,建议在实验优化时尽量选用连续变量,对不连续变量宜分别考察。A bu2Izza等[3]应用多指标处理方法考察了制备因素对A ZT乙基纤维素性质的影响,优选的优化条件预测值与真实值的偏差较小,使应用CCD2R S M优化法选择的条件具有良好的可预测性。从CCD设计表中可以看出,实验点主要集中于+1,0,-1,星点位置的实验值考察相对较少,对于一些取值范围限制较死的因素,可采用改进的三因素CCD设计(face2cen tered CCD)[18~23],尤其是在优化色谱条件时,如B eer等[19]在优化色谱条件时,甲醇量最低不少于60%,因而选用三水平CCD,-1对应于60%,但如加上星点后,-Α对应于60%,考察的精度不够。

综上所述,采用CCD设计法的R S M可以很好地应用于药学领域,有推广应用价值。

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D iskus○R吸入器的药剂学及临床应用

刘 梅编译 陈小平校

(军事医学科学院毒物药物研究所,北京 100850)

摘要:将药物通过吸入器自鼻腔吸入的给药方式已广泛应用于哮喘患者的临床治疗。目前,人们较常使用的是干粉吸入器和定量吸入器。本文介绍了干粉吸入器的分类及结构,并将干粉吸入器D isku s○R与定量吸入器T u rbuhaler○R的药剂学行为与临床应用情况进行了比较,结果发现D isku s○R 在以上两方面均优于T u rbuhaler○R,对患者的使用调查也表明患者对D isku s○R的接受程度好于T u r2 buhaler○R。

关键词:D isku s○R吸入器;干粉吸入器;定量吸入器

中图分类号:R94 文献标识码:A 文章编号:100120971(2000)0520298204

60年代以来,应用Β2激动剂及皮质类固醇类或以上两类药物与抗胆碱能药及肥大细胞稳定剂联合使用,经鼻腔吸入治疗哮喘的方法已被人们广泛接受。定量式吸入器(M D I)以其体积小、轻便、载药量高、释药量准确等特点已被普遍使用,但其使用却存在一定的地理差异性,例如,干粉吸入器(D P I)在北欧使用的就较多。

尽管M D I能按说明书上的说明稳定地释放一定次数的药物,但在数天不曾使用M D I的情况下需要在使用前先预先揿一下,另外还有不少患者不能将揿和吸入协调好。有研究报道,经过1个月使用培

 收稿日期:2000202213训后,仍有50%的患者不能正确使用M D I吸入器。为了克服这种情况,人们又研究出了分体式和吸入启动的M D I。

氯氟烷中的氯对大气臭氧层有破坏作用,所以氯氟烷型抛射剂已逐渐被淘汰。现正在使用无臭氧破坏作用的氢氟烷来替代氯氟烷。但由于使用氢氟烷后的M D I产品为溶液型,导致药物的粒径比使用氯氟烷时的粒径小得多(如不含氯氟烷的倍氯米松的平均粒径<2Λm),如此小的粒径将会改变药物的沉积特性,使得大部分药物达肺末梢,这样将会增加药物的系统释放。

使用M D I时所产生的使用上及处方上的问题

机械优化设计论文(基于MATLAB工具箱的机械优化设计)

基于MATLAB工具箱的机械优化设计 长江大学机械工程学院机械11005班刘刚 摘要:机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法,能从众多的设计方案中找出最佳方案,从而大大提高设计效率和质量。本文系统介绍了机械优化设计的研究内容及常规数学模型建立的方法,同时本文通过应用实例列举出了MATLAB 在工程上的应用。 关键词:机械优化设计;应用实例;MATLAB工具箱;优化目标 优化设计是20世纪60年代随计算机技术发展起来的一门新学科, 是构成和推进现代设计方法产生与发展的重要内容。机械优化设计是综合性和实用性都很强的理论和技术, 为机械设计提供了一种可靠、高效的科学设计方法, 使设计者由被动地分析、校核进入主动设计, 能节约原材料, 降低成本, 缩短设计周期, 提高设计效率和水平, 提升企业竞争力、经济效益与社会效益。国内外相关学者和科研人员对优化设计理论方法及其应用研究十分重视, 并开展了大量工作, 其基本理论和求解手段已逐渐成熟。 国内优化设计起步较晚, 但在众多学者和科研人员的不懈努力下, 机械优化设计发展迅猛, 在理论上和工程应用中都取得了很大进步和丰硕成果, 但与国外先进优化技术相比还存在一定差距, 在实际工程中发挥效益的优化设计方案或设计结果所占比例不大。计算机等辅助设备性能的提高、科技与市场的双重驱动, 使得优化技术在机械设计和制造中的应用得到了长足发展, 遗传算法、神经网络、粒子群法等智能优化方法也在优化设计中得到了成功应用。目前, 优化设计已成为航空航天、汽车制造等很多行业生产过程的一个必须且至关重要的环节。 一、机械优化设计研究内容概述 机械优化设计是一种现代、科学的设计方法, 集思考、绘图、计算、实验于一体, 其结果不仅“可行”, 而且“最优”。该“最优”是相对的, 随着科技的发展以及设计条件的改变, 最优标准也将发生变化。优化设计反映了人们对客观世界认识的深化, 要求人们根据事物的客观规律, 在一定的物质基和技术条件下充分发挥人的主观能动性, 得出最优的设计方案。 优化设计的思想是最优设计, 利用数学手段建立满足设计要求优化模型; 方法是优化方法, 使方案参数沿着方案更好的方向自动调整, 以从众多可行设计方案中选出最优方案; 手段是计算机, 计算机运算速度极快, 能够从大量方案中选出“最优方案“。尽管建模时需作适当简化, 可能使结果不一定完全可行或实际最优, 但其基于客观规律和数据, 又不需要太多费用, 因此具有经验类比或试验手段无可比拟的优点, 如果再辅之以适当经验和试验, 就能得到一个较圆满的优化设计结果。 传统设计也追求最优结果, 通常在调查分析基础上, 根据设计要求和实践

药物微生物

药物微生物 一.药源微生物 药物的来源无外乎化学合成、生物合成,以及化学半合成。 微生物作为天然药物的资源已经完全显露出它的优势: 首先,微生物种类繁多,并且生活环境条件复杂多样,从而使得微生物在生理代谢上和遗传上存在着其他生物类群无法比拟的多多样性,其生活过程中产生的代谢产物也因此多种多样,为我们寻找药物提供了充分的可能性。 其次,微生物生长快速,并且可以进行大规模的工业化生产。 第三,微生物的遗传背景简单,易于利用各种遗传突变手段,改变微生物的代谢途径和调控方式,使得各种微量的药用成分能够大量合成,开发价廉物美的药物 第四,药物的疗效包括两个方面,一是治疗疾病的效果,二是药物的毒性大小。 1.微生物的多样性 细菌真菌藻类植物动物 2.药源微生物 (1)放射菌(链霉菌庆大霉素) (2)细菌 (3)真菌 二.药用微生物 药用微生物通常是指传统中药(汉方药)中的大型药用真菌,如灵芝、虫草等。 三.基因工程菌 基因工程微生物的应用主要要求是:一个适宜外源基因操作的载体系统和一个适宜外源基因活性产物表达的宿主系统。 第二节微生物药物 在医药用微生物中,最重要的是药源微生物。一方面是由于大量的药物来自微生物的天然产物,另一方面,即使是药用微生物,其有效部位也是各种微生物的代谢产物。 一.初级代谢和次级代谢

从表中可以得出次级代谢产物合成的特点:1.次级代谢产物多在细胞生长停止以后合成;2.初级代谢产物可直接或修饰后成为次级代谢产物合成的前体;3.合成反应常包括聚合作用和修饰;4.次级代谢产物分泌胞外;5.合成反应受初级代谢影响,但控制较为间接、松弛,主要受次级代谢自身系统控制。 次级代谢产物可能的合成理由是:1.食物储备;2.拮抗作用;3.次级代谢过程的重要性;4.诱导产生菌的细胞分化;5.诱导其他生物的细胞分化。 将次级代谢系统按如下方式进行分类(1)I 级反应 在这一步反应中,初级代谢物被转化为次级代谢合成的中间体。 这类反应根据其相关的初级代谢途径可以进一步划分,如氨基酸的合成和代谢、核苷酸的代谢、糖的转化或辅酶的合成。(2)II 级反应 这是一类缩合反应,相近的小分子单元被聚合成大分子(1)乙酸-丙二酸单元的缩合(2)氨基酸的缩合 二.次要组分 通常是主要产物的同系物,但是在有些列子中它们会呈现不同的结构类型。 三.微生物药物的定义 微生物药物通常来源于微生物的次级代谢产物,但并不是所有的微生物次级代谢产物都可以作为药物。 抗生素是指能够以低浓度仰制其他微生物生长的低分子量的微生物代谢物。 低分子量的微生物代谢物:指的是在大多数情况下抗生素的相对分子质量为几千以内,而酶以及其他复杂蛋白质分子尽管可能具有抗微生物活性,却不认为是抗生素。 人们所说的抗生素还包括由天然产物经化学修饰后的产物,即半合成抗生素 一个狭义的微生物药物的定义为:微生物在其生命活动过程中产生的能以及低浓度有选择地抑制或影响其他生物机能的低分子量的代谢物。 微生物药物的广义定义为:能以低浓度有选择的抑制或影响其他生物机能的微生物或微生物的代谢。 四.微生物药物的几个相关基本概念 (1)最小抑制浓度 (MIC )这是药物活性测定常用的参数。 (2)抑制谱 药物能够选择性抑制/影响(即MIC 值较低)的生物或生物分子的范围。抗菌药物的抑制谱是指选择性抑制微生物的范围,抗肿瘤药物的抑制谱是指选择性抑制肿瘤细胞的范围等, (3)药物活性 是指药物对病原体作用的强弱 (4)毒性 药物对宿主生物细胞的抑制或杀死作用,通常半致死剂量(50LD )表示。 (5)化疗指数 判断一种药物的安全性和有效性的综合指标。 ((= (C CI T 明显疗效的最低给药剂量) 化疗指数)治疗对象对药物不呈明显毒性反应的最大耐受剂量) (6)抑制曲线 药物对作用对象的抑制活性随时间变化的曲线,如抑菌曲线。 (7)药物敏感性 药物对其所作用的对象的抑制活性的高低。 (8)药物的相互作用 不同药物同时存在时,将会对各自的活性产生相互的影响。 五.微生物药物的命名 一般有以下几种命名药物的方法: (1) 根据产生药物的微生物分类命名 如青霉素 链霉素等。 (2) 根据结构类型的特征命名 常常是一族药物,如四环素类药物、氯霉素药物等。 (3) 根据地名或纪念意义而命名 如井冈霉素、土霉素、制霉菌素等。

优化设计方法的发展与应用情况

优化设计方法的发展与应用情况 贾瑞芬张翔 (福建农林大学 机电工程学院, 福建 福州 350002) 摘 要:本文概要地介绍了优化设计方法在国内近年的应用和发展情况,包括传统优化方法、现代优化方法,以及优化软件的应用和发展情况。  关键词:优化 遗传算法 神经网络 MATLAB 优化方法是20世纪60年代随着计算机的应用而迅速发展起来的,较早应用于机械工程等领域的设计。80年代以来,随着国内有关介绍优化设计方法的专著(如《机械优化设计》[1])的出版和计算机应用的普及,优化设计方法在国内的工程界得到了迅速的推广。本文按传统优化方法、现代优化方法、优化软件应用等三个方面,概要地介绍优化设计方法近年来在国内工程界的应用和发展情况。 1. 传统优化方法的应用与改进情况  1.1传统优化方法的应用  从近10年发表的工程优化设计的论文可以看出,罚函数法、复合形法、约束变尺度法、随机方向法、简约梯度法、可行方向法等,都有较为广泛的应用。对重庆维普信息数据库中的工程技术类刊物做检索,1993年至2003年,这6种约束优化方法应用的文献检出率的比例,依次约为12:10:3:1.5:1.5。 以机械设计为例,传统优化方法主要应用于机构和机械零部件的优化设计,主要对零件或机构的性能、形状和结构进行优化。在结构方面,如对升降天线杆的结构优化设计[2],采用内点罚函数法优化,在保证天线杆具有足够的刚度和压弯组合强度的前提下所设计出的结构尺寸比按一般的常规设计方法所计算的尺寸要小,自重更轻。在形状方面,赵新海等[3]对一典型的轴对称H型锻件的毛坯形状进行了优化设计,取得了明显的效果。在性能方面,《凸轮一连杆组合机构的优化设计》[4]一文以最大压力角为最小做为优化目标、并采用坐标轮换法和黄金分割法等优化方法对书本打包机中的推书机构(凸纶—连杆组合机构)进行优化设计,从而使得机构确保运动的平衡性的前提下具有良好的传力性能,使设计结果更加合理。《弹性连杆机构结构和噪声控制一体化设计》[37]一文,利用改进的约束变尺度法,求解基于噪声控制的弹性连杆机构结构控制同步优化问题,同步优化后机构的声辐射性能指标具有明显改善。由以上的例子可以看出,因此,传统优化方法仍然具有不可忽视的作用。  将优化技术与可靠性理论相结合,形成了可靠性优化设计法。按照可靠性优化设计法设计的产品,既能定量地回答产品在运行中的可靠性,又能使产品的功能参数获得优化解,两种方法相辅相成,是一种非常具有工程实用价值的设计方法。如采用惩罚函数内点法求解齿轮传动的可靠性优化设计的数学模型[5],以及运用二阶矩法和约束随机方向法对钢板弹簧进行可靠性优化设计[6]。 1.2传统优化方法的一些改进  目前,随着工程问题的日益扩大,优化要面对的问题的规模和复杂程度在逐渐增大,传统的优化方法解决这些问题时,就显露出了其局限性与缺陷。于是就出现了在分析现有算法的基础上,针对方法的不足或应用问题而作出的改进。  1.2.1对传统优化方法应用于离散变量优化的改进 工程设计问题中,经常遇到设计变量必须符合本行业的设计规范和标谁,只能取为限定的离散值或整数值的情况。若应用连续变量优化方法.得到最优解后再作简单的圆整处理,可能造成设计上的不可行解,或得到一个非最优解。为此适用于变量取离散值的优化方法发展起来。朱浩鹏等[7]提出了改进的动态圆整法、拉格朗日松弛法。 惩罚函数优化方法是一种常用的求解约束非线性问题的方法,但它仅限于求解连续变量的优化问题。

优化设计在材料中的应用

复合材料结构稳定性约束优化设计 纤维增强复合材料结构, 以高的比强度和比刚度, 在航空航天领 域得到了广泛的应用。许多空天结构的设计, 均利用复合材料结构特殊的屈曲特性, 以达到提高稳定性和降低结构重量的目的, 如机身、航天器的承力筒、直升机地板等。复合材料具有较强的可设计性, 可通过优化铺层参数, 如层数和纤维铺设角, 提高结构的临界屈曲载荷, 在满足稳定性要求的前提下减轻结构重量。有关复合材料结构稳定性优化以及稳定性约束优化的研究不断发展, 如文献[ 1] 研究了层合板临界屈曲载荷的优化方法及灵敏度分析方法, 文献[ 2] 通过引入层合板刚度矩阵求解过程的中间变量,对屈曲载荷进行了优化; 近年来遗传算法也逐渐被应用于该问题, 扩大了研究对象的结构形式范围,提高了优化设计的效率。但是, 多数复合材料稳定性方面的优化工作采用的是确定性的优化设计方法, 即不考虑材料及载荷的不确定性, 得到的优化结果濒临失效边界, 难以满足结构的可靠性要求。纤维增强复合材料, 材料性能离散度大, 工作环境复杂, 各向异性的特点使其对载荷相当敏感。20 世纪90 年代, 设计者们逐渐意识到不确定性因素给复合材料结构带来的影响[ 3], 因此复合材料结构的可靠性优化设计越来越多地受到工程界的重视, 并开展了相关研究。文献[ 4, 5] 基于层合板临界屈曲载荷的解析表达式, 构建极限状态方程, 计算结构的失效概率。但是, 工程实际中的结构通常需要使用有限元等方法进行结构分析, 缺少显式的极限状态函数, 造成可靠度计算困难。对此, 一些学者提出了结构可靠性分析的响应面 法, 使 可靠度计算得以简化,并且一般能够满足工程精度

星点设计—效应面法优选五味子提取工艺

星点设计—效应面法优选五味子提取工艺 目的星点设计优选五味子的提取工艺。方法以五味子醇甲的含量为指标,乙醇浓度、溶剂倍量、回流提取时间为考察因素,采用星点设计-效应面法优选提取工艺条件,并进行预测分析。结果最佳提取工艺为:以原药材重量10倍的65%乙醇回流提取160 min。二项式拟合复相关系数较高,r=0.972 8,提取率预测值与理论值偏差率为-0.85%。结论星点设计-效应面法优选五味子提取工艺方法简单、精密度高、预测性好,可为提取五味子中五味子醇甲的生产工艺提供参考。 标签:星点设计-效应面法;提取工艺;五味子;五味子醇甲 五味子为木兰科植物五味子Schisandr chinensis (Turcz.)Baill的干燥成熟果实。五味子味酸、甘,性温,归肺、心、肾经,具有敛肺滋肾、生津敛汗、涩精止泻、宁心安神的功效[1]。五味子醇甲为五味子中主要有效成分之一,药理研究表明,五味子醇甲可对抗戊四唑、烟碱及北美黄连碱的强直性惊厥,并对脑神经细胞有一定的保护作用,对化学物质引起的小鼠肝损伤具有降低血清氨基转移酶升高的功能[2]。本研究采用三因素五水平的星点设计,结合效应面法优选五味子中有效成分五味子醇甲回流提取工艺,旨在优化回流提取工艺的同时,为工业生产提供参考依据。 1 仪器与试药 Agilent1200高效液相色谱仪(VWD检测器、Agilent Chemstation色谱工作站);电子天平(GR-202,日本);离心沉淀器(80-2,江苏省金坛市医疗仪器厂);SAS6.0统计软件。 五味子醇甲对照品(供含量测定用,中国药品生物制品检定所,批号110857-200405),五味子(购于广西玉林市天绿安中药产业有限责任公司,经鉴定为木兰科植物五味子的干燥成熟果实),甲醇(美国Fisher,色谱纯),其他试剂均为分析纯。 2 方法与结果 2.1 五味子醇甲含量测定 2.1.1 色谱条件Agilents Eclipse XDB-C18色谱柱(5 ?m,4.6 mm×150 mm);甲醇-水(13∶7)为流动相;检测波长为250 nm;流速为1 mL/min[1]。 2.1.2 对照品溶液制备取五味子醇甲对照品15 mg,精密称定,置50 mL容量瓶中,用甲醇溶解并稀释至刻度,摇匀,即得。 2.1.3 样品溶液制备将提取液10 000 r/min离心5 min,取上清液即得。

机械优化设计方法论文

浅析机械优化设计方法基本理论 【摘要】在机械优化设计的实践中,机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法,能从众多的设计方案中找出最佳方案,从而大大提高设计的效率和质量。每一种优化方法都是针对某一种问题而产生的,都有各自的特点和各自的应用领城。在综合大量文献的基础上,总结机械优化设计的特点,着重分析常用的机械优化设计方法,包括无约束优化设计方法、约束优化设计方法、基因遗传算方法等并提出评判的主 要性能指标。 【关键词】机械;优化设计;方法特点;评价指标 一、机械优化概述 机械优化设计是适应生产现代化要求发展起来的一门科学,它包括机械优化设计、机械零部件优化设计、机械结构参数和形状的优化设计等诸多内容。该领域的研究和应用进展非常迅速,并且取得了可观的经济效益,在科技发达国家已将优化设计列为科技人员的基本职业训练项目。随着科技的发展,现代化机械优化设计方法主要以数学规划为核心,以计算机为工具,向着多变量、多目标、高效率、高精度方向发展。]1[ 优化设计方法的分类优化设计的类别很多,从不同的角度出发,可以做出各种不同的分类。按目标函数的多少,可分为单目标优化设计方法和多目标优化设计方法按维数,可分为一维优化设计方法和多维优化设计方法按约束情况,可分为无约束优化设计方法和约束优化设计方法按寻优途径,可分为数值法、解析法、图解法、实验法和情况研究法按优化设计问题能否用数学模型表达,可分为能用数学模型表达的优化设计问题其寻优途径为数学方法,如数学规划法、最优控制法等。 1.1 设计变量 设计变量是指在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立参数,在优化过程中,这些参数就是自变量,一旦设计变量全部确定,设计方案也就完全确定了。设计变量的数目确定优化设计的维数,设计变量数目越多,设计空间的维数越大。优化设计工作越复杂,同时效益也越显著,因此在选择设计变量时。必须兼顾优化效果的显著性和优化过程的复杂性。

优化设计技术

机械优化设计 摘要 机械优化设计是最优化技术在机械设计领域的移植和应用,其基本思想是根据机械设计的理论,方法和标准规范等建立一反映工程设计问题和符合数学规划要求的数学模型,然后采用数学规划方法和计算机计算技术自动找出设计问题的最优方案。作为一门新兴学科,它建立在数学规划理论和计算机程序设计基础上,通过计算机的数值计算,能从众多的设计方案中寻到尽可能完善的或最适宜的设计方案,使期望的经济指标达到最优,它可以成功地解决解析等其它方法难以解决的复杂问题。优化设计为工程设计提供了一种重要的科学设计方法。因而采用这种设计方法能大大提高设计效率和设计质量。本文论述了优化设计方法的发展背景、流程,并对无约束优化及约束优化不同优化设计方法的发展情况、原理、具体方法、特点及应用范围进行了叙述。另外,选择合适的优化设计方法是解决某个具体优化设计问题的前提,而对优化设计方法进行分析、比较和评判是其关键,本文分析了优化方法的选取原则。之后对并对近年来出现的随机方向法、遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等新兴优化方法分别进行了介绍。本文以交通领域中建立最优交通网路为例说明了优化设计方法的应用特点。 关键词:机械优化设计;约束;特点;选取原则

目录 第一章引言 (1) 1.1优化设计的背景 (1) 1.2机械优化设计的特点 (2) 1.3优化设计的模型 (3) 1.4优化设计的流程 (4) 第二章优化设计方法的分类 (6) 2.1无约束优化设计方法 (7) 2.1.1梯度法 (7) 2.1.2牛顿型方法 (7) 2.1.3共轭梯度法 (8) 2.1.4变尺度法 (8) 2.2约束优化设计方法 (9) 2.2.1直接解法 (9) 2.2.2间接解法 (11) 2.3多目标优化方法 (13) 2.3.1主要目标法 (14) 2.3.2加权和法 (14) 第三章各类优化设计方法的特点 (15) 3.1无约束优化设计方法 (15) 3.2约束优化设计方法 (16) 3.3基因遗传算法(Genetic Algorithem,简称GA) (16) 3.4模糊优化设计方案 (17) 第四章优化方法的选择 (18) 4.1优化设计方法的评判指标 (18) 4.2优化方法的选取原则 (19) 第五章机械优化设计发展趋势 (21) 第六章 UG/PRO-E建模 (23) 参考文献 (27)

机械结构优化设计

机械结构优化设计 ——周江琛2013301390008 摘要:机械优化设计是一门综合性的学科,非常有发展潜力的研究方向,是解决复杂设计问题的一种有效工具。本文重点介绍机械优化设计方法的同时,对其原理、优缺点及适用范围进行了总结,并分析了优化方法的最新研究进展。关键词:优化方法约束特点函数 优化设计是一门新兴学科,它建立在数学规划理论和计算机程序设计基础上,通过计算机的数值计算,能从众多的设计方案中寻到尽可能完善的或最适宜的设计方案,使期望的经济指标达到最优,它可以成功地解决解析等其它方法难以解决的复杂问题,优化设计为工程设计提供了一种重要的科学设计方法,因而采用这种设计方法能大大提高设计效率和设计质量。优化设计主要包括两个方面:一是如何将设计问题转化为确切反映问题实质并适合于优化计算的数学模型,建立数学模型包括:选取适当的设计变量,建立优化问题的目标函数和约束条件。目标函数是设计问题所要求的最优指标与设计变量之间的函数关系式,约束条件反映的是设计变量取得范围和相互之间的关系;二是如何求得该数学模型的最优解:可归结为在给定的条件下求目标函数的极值或最优值的问题。机械优化设计就是在给定的载荷或环境条件下,在机械产品的形态、几何尺寸关系或其它因素的限制范围内,以机械系统的功能、强度和经济性等为优化对象,选取设计变量,建立

目标函数和约束条件,并使目标函数获得最优值一种现代设计方法,目前机械优化设计已广泛应用于航天、航空和国防等各部门。优化设计是20世纪60年代初发展起来的,它是将最优化原理和计算机技术应用于设计领域,为工程设计提供一种重要的科学设计方法。利用这种新方法,就可以寻找出最佳设计方案,从而大大提高设计效率和质量。因此优化设计是现代设计理论和方法的一个重要领域,它已广泛应用于各个工业部门。优化方法的发展经历了数值法、数值分析法和非数值分析法三个阶段。20世纪50年代发展起来的数学规划理论形成了应用数学的一个分支,为优化设计奠定了理论基础。20世纪60年代电子计算机和计算机技术的发展为优化设计提供了强有力的手段,使工程技术人员把主要精力转到优化方案的选择上。最优化技术成功地运用于机械设计还是在20世纪60年代后期开始,近年来发展起来的计算机辅助设计(CAD),在引入优化设计方法后,使得在设计工程中既能够不断选择设计参数并评选出最优设计方案,又可加快设计速度,缩短设计周期。在科学技术发展要求机械产品更新日益所以今天,把优化设计方法与计算机辅助设计结合起来,使设计工程完全自动化,已成为设计方法的一个重要发展趋势。 优化设计方法多种多样,主要有以下几种:1无约束优化设计法;无约束优化设计是没有约束函数的优化设计,无约束可以分为两类,一类是利用目标函数的一阶或二阶导数的无约束优化方法,如最速下降法、共轭梯度法、牛顿法及变尺度法等。另一类是只利用目标函数值的无约束优化方法,如坐标轮换法、单形替换法及鲍威尔法等。此法具有计算

结构优化设计在房屋结构设计中的运用

结构优化设计在房屋结构设计中的运用 发表时间:2019-04-04T09:06:49.333Z 来源:《建筑学研究前沿》2018年第34期作者:严明煜 [导读] 建筑行业的发展机遇与挑战共存,并且随着越来越多的建筑企业参与到市场竞争中,使得建筑行业的竞争也越发激烈。因此,如果建筑企业想要在暗流涌动的市场格局中争得一席之地,就必须要改进原有的建筑结构设计,优化设计技术水平。因此,当前对建筑结构设计中优化技术的研究是必不可少的。 严明煜 浙江东南建筑设计有限公司浙江杭州 310000 摘要:建筑行业的发展机遇与挑战共存,并且随着越来越多的建筑企业参与到市场竞争中,使得建筑行业的竞争也越发激烈。因此,如果建筑企业想要在暗流涌动的市场格局中争得一席之地,就必须要改进原有的建筑结构设计,优化设计技术水平。因此,当前对建筑结构设计中优化技术的研究是必不可少的。 关键词:建筑结构设计;优化技术;应用探讨 1建筑结构设计优化的概念、特点以及重要意义 所谓建筑结构设计优化,主要是指建筑在最初的设计之时,除了要保障房屋建筑等的施工安全性以及实用性,还要能够在基本满足人们最基本生活要求的同时,尽量保证房屋结构不仅美观,还要合理、舒适,使得房屋建筑具有安全性、适用性、经济性、科学性、美观等的综合性设计方案。一般建筑结构设计优化方法普遍具有以下几个特点:(1)建筑结构优化设计方法具有多样性和综合性的特点。(2)建筑结构优化设计方法是与艺术等审美标准相融合的设计,直观效果比较强。(3)建筑结构优化設计的安全系数得到了整体的提高。(4)建筑结构优化设计的适用性增强。(5)建筑结构优化设计能够体现当今时代的低碳要素,具有节能性和环保性。(6)建筑结构优化设计的经济化趋向愈来愈明显。(7)建筑结构优化设计在管理中更加简易、方便、快捷。(8)建筑结构优化设计具有科学性(9)建筑结构优化设计具有明显的创新意识、突破了传统的设计形式。建筑结构设计优化方法在房屋结构设计中的应用具有以下重要意义:建筑结构优化设计方法在房屋结构设计的应用中,是以优化房屋的结构、保障房屋建筑的质量及其安全为目的的。根据近年来我国城市建筑的发展趋势以及科学技术的发展情况来看,与传统的房屋设计相比,经过优化设计的建筑所采取的设计理念以及设计技术更为先进和科学,能够充分发挥房屋建筑建材的性能以及其设备的性能的优势,成本支出也更为低廉,从而实现企业利益的最大化。除此之外,建筑结构优化设计方法应用于房屋结构设计中,能够实现房屋建筑内部结构的协调和整合,有效提高房屋建筑的质量以及安全性。现代的建设结构优化设计方案和传统的建设房屋比较,运用设计方法后的建筑可以降低工程的建设投入成本和投资,提高建筑结构的优化方法,可以节省建设材料的使用,充分利用建设材料。 2结构设计优化技术在建筑结构设计中的步骤 2.1结构优化模型 房屋结构整体优化设计方法分以按3个步骤进行。首先,选择设计变量。一般把对设计要求起主要影响作用的参数作为设计变量,如目标控制参数(结构造价C1和损失期望C2)和约束控制参数(结构的可靠度PS);而将那些对设计要求来讲,变化范围不大或是根据结构要求或局部性的设计考虑就能满足设计要求的参数等作为预定参数,这可以大大减少设计、计算和编制程序的工作量;其次,确定目标函数。寻求一组满足预定条件的截面几何尺寸和钢筋截面积以及失效概率,从而使总费用最小;第三,确定约束条件。房屋结构基于可靠度优化设计的约束条件,则包括尺寸约束、结构强度约束、应力约束、变形约束、裂缝宽度约束、构件单元约束、结构体系约束、从正常使用极限状态下的弹性约束到最终极限状态的弹塑性约束、从可靠指标约束到确定性约束条件等。在设计中,要使结构优化设计应用于实际房屋结构工程,则是路房屋结构设计中实际的约束条件与目标约束条件相比较,保证各约束条件都符合现行规范的要求,以实现最优设计。 2.2设定优化设计计算方案 房屋结构基于可靠度的优化设计问题属于比较复杂的多变量、多约束非线性优化问题,一般情况下,在计算过程中,应转化问题求解,即将有约束优化问题转化为无约束问题。可以利用起来的优化设计计算方法有复合形法、拉氏乘子法、Powell法等。 2.3进行程序设计 根据基于可靠度的结构优化模型和选择的优化设计计算方法,编制功能齐全、运算速度快的综合程序。 2.4结果分析 对计算结果进行分析,确定最优设计方案。 在上述步骤的执行过程中,涉及的问题包括多个方面,所以要全方位、多角度地考虑。这主要是因为建设投资这项工程的耗资非常大,涉及到的情况非常多,所以,总法则和考虑必须综合进行,不能片面地追求资金的节约而不顾设计的优化作用。技术与经济之间存在一对矛盾,要能够正确处理,因为它是控制投资中至关重要的环节。因此,在设计中片面强调经济节约是不正确的,应满足技术上的相应要求,使项目达到相应的功能倾向,与此同时,要反对重视技术,轻经济、设计保守浪费的现象。 3建筑结构设计优化在房屋设计中的具体运用 3.1整体和布局的统一性 以湖南省某处建筑设计为例,建筑平面图如图1所示,在建筑设计过程当中,经常会运用到艺术建筑设计理念,在项目的整体性工程设计方面,需要对建筑设计和艺术性设计实施完美的结合。因此,在建设过程中需要充分地考虑到整体建筑项目风格以及对建筑环境的和谐统一。从另外一个角度上来进行分析,建筑的局部美和整体性设计上都需要进行和谐统一,不管是在走线的方式还是建筑给排水管道的铺设上,都需要以整体性和安全性为主要的设计原则,在充分的保证建筑安全性的前提下来进行美观性设计。 3.2建筑结构的优化设计 在建筑结构设计优化工作当中,需要充分考虑到建筑剪力墙的优化设计,在建筑优化设计过程中主要表现在对建筑的安全性能的保障方面。充分结合建筑设计的中心位置以及剪力墙的整体受力形式,尽可能降低剪力墙的设计指标,在降低建筑受力方面,需要重点考虑建

机械优化设计方法基本理论

机械优化设计方法基本理论 一、机械优化概述 机械优化设计是适应生产现代化要求发展起来的一门科学,它包括机械优化设计、机械零部件优化设计、机械结构参数和形状的优化设计等诸多内容。该领域的研究和应用进展非常迅速,并且取得了可观的经济效益,在科技发达国家已将优化设计列为科技人员的基本职业训练项目。随着科技的发展,现代化机械优化设计方法主要以数学规划为核心,以计算机为工具,向着多变量、多目标、高效率、高精度方向发展。]1[ 优化设计方法的分类优化设计的类别很多,从不同的角度出发,可以做出各种不同的分类。按目标函数的多少,可分为单目标优化设计方法和多目标优化设计方法按维数,可分为一维优化设计方法和多维优化设计方法按约束情况,可分为无约束优化设计方法和约束优化设计方法按寻优途径,可分为数值法、解析法、图解法、实验法和情况研究法按优化设计问题能否用数学模型表达,可分为能用数学模型表达的优化设计问题其寻优途径为数学方法,如数学规划法、最优控制法等 1.1 设计变量 设计变量是指在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立参数,在优化过程中,这些参数就是自变量,一旦设计变量全部确定,设计方案也就完全确定了。设计变量的数目确定优化设计的维数,设计变量数目越多,设计空间的维数越大。优化设计工作越复杂,同时效益也越显著,因此在选择设计变量时。必须兼顾优化效果的显著性和优化过程的复杂性。 1.2 约束条件 约束条件是设计变量间或设计变量本身应该遵循的限制条件,按表达方式可分为等式约束和不等式约束。按性质分为性能约束和边界约束,按作用可分为起作用约束和不起作用约束。针对优化设计设计数学模型要素的不同情况,可将优化设计方法分类如下。约束条件的形式有显约束和隐约束两种,前者是对某个或某组设计变量的直接限制,后者则是对某个或某组变量的间接限制。等式约束对设计变量的约束严格,起着降低设计变量自由度的作用。优化设计的过程就是在设计变量的允许范围内,找出一组优化的设计变量值,使得目标函数达到最优值。

结构优化设计的几点应用

结构优化设计的几点应用 摘要:提出结构优化设计的概念,重点分析和推导了钢筋混凝土受弯构件造价最省的条件,可以为设计人员判断受弯构件的截面是否优化提供参考。 关键词:结构优化设计;钢筋混凝土受弯构件;造价 1. 引言 一般结构设计的流程按图一进行,结构选型、布置和截面等是设计师根据设计要求和实践经验,参考类似的工程设计确定的。设计中大量的工作都是对初步选定的设计方案进行校核,现行设计规范的表述模式一般是不等式,如,因此满足不等式的结构方案必定是无限多种的。在满足设计规范和使用要求的前提下,另外确定一个特定指标使其达到极大或极小(如造价最省、工期最短、自重最轻、梁高最小等),就是结构优化设计。

优化设计用数学的方法描述就是目标函数的极值问题。一个结构的设计方案是由若干个变量来描述的,这些变量可以是构件的截面尺寸,也可以是结构的形状布置,还可以是材料的力学或物理参数。结构设计的所有变量计为[X],结构设计必须满足建筑功能和设计规范的要求,也就

是所有的变量必须满足一定的约束条件: H(X)=0 G(X)≥0 设定的优化目标必定是[X]的函数F(X),F(X)→min(或max)所求的一组解[X0]就是最优化设计的解。 [X]的维数决定了优化设计的过程离开计算机是无法实现的,遗憾的是现阶段的结构设计软件除少数钢结构软件有构件截面的自动优选外,一般都没有引入优化设计的概念。因此现阶段可以操作的优化设计依然是电脑与人脑的结合,即所谓的概念设计,根据一定的经验指标判断计算结果是否已达优化,也就是如图二所示,在一般设计的流程中加入最优化的判断。 2. 结构优化设计的分类: 根据结构设计的流程,优化设计可以分为宏观优化和微观优化,宏观优化包括结构选型和结构布置的优化,微观优化主要是指杆件截面的优化。 结构选型的优化包括基础方案和上部结构的优化,结构选型的优劣直接决定了结构设计的质量,更多的依靠设计人的经验和能力,当复杂的问题超出经验的范围时,对不同的结构方案进行试算不失为一种可行的方法,这时忽略一些微观的因素,相当于大大降低了自变量[X]的维数,少量的计算比较就可以找到比较优化的结构选型。比如框架-筒体的超高层建筑,外框架可采用钢筋混凝土、钢管混凝土、型钢混凝土,可以加斜撑,也可以做加强层,在不能准确判断采用哪种方案的时候,逐一试算,比较钢材和混凝土的用量或其他目标函数,可以在较短的时间内

机械优化设计习题及答案

机械优化设计习题及参考答案 1-1.简述优化设计问题数学模型的表达形式。 答:优化问题的数学模型是实际优化设计问题的数学抽象。在明确设计变量、约束条件、目标函数之后,优化设计问题就可以表示成一般数学形式。求设计变量向量[]12T n x x x x =L 使 ()min f x → 且满足约束条件 ()0 (1,2,)k h x k l ==L ()0 (1,2,)j g x j m ≤=L 2-1.何谓函数的梯度?梯度对优化设计有何意义? 答:二元函数f(x 1,x 2)在x 0点处的方向导数的表达式可以改写成下面的形式:??? ?????????????=??+??= ??2cos 1cos 212cos 21cos 1θθθθxo x f x f xo x f xo x f xo d f ρ 令xo T x f x f x f x f x f ?? ????????=????=?21]21[)0(, 则称它为函数f (x 1,x 2)在x 0点处的梯度。 (1)梯度方向是函数值变化最快方向,梯度模是函数变化率的最大值。 (2)梯度与切线方向d 垂直,从而推得梯度方向为等值面的法线方向。梯度)0(x f ?方向为函数变化率最大方向,也就是最速上升方向。负梯度-)0(x f ?方向为函数变化率最小方向,即最速下降方向。 2-2.求二元函数f (x 1,x 2)=2x 12+x 22-2x 1+x 2在T x ]0,0[0=处函数变化率最 大的方向和数值。 解:由于函数变化率最大的方向就是梯度的方向,这里用单位向量p 表示,函数变化率最大和数值时梯度的模)0(x f ?。求f (x1,x2)在

浅谈建筑结构优化设计的应用

浅谈建筑结构优化设计的应用 发表时间:2015-10-14T11:00:47.510Z 来源:《工程建设标准化》2015年6月总第199期供稿作者:王猛 [导读] 目前各种建筑的工艺越来越复杂,相应的技术越来越先进,因此对建筑结构的设计与实践运用提出了更高要求。 【摘要】随着现代科学技术的快速发展,人们对物质需求越来越强烈,对市场的需求以及对各种事物的要求越来越高,其中就表现在建筑结构上,目前各种建筑的工艺越来越复杂,相应的技术越来越先进,因此对建筑结构的设计与实践运用提出了更高要求。我们应该充分结合理论与实际,发掘新特点优势,从实际出发,立足本质,进行好建筑结构的优化和实际部署应用,本文从建筑结构优化的意义以及优化设计的应用进行了探究。 【关键词】建筑结构;结构优化;实际运用 建筑是一种艺术,人们都是带着审美的眼光去审查一栋建筑,建筑是从美观的外形和结构功能设计来审判的,适用、经济、便于施工是建筑结构设计的追求,建筑的艺术性是追求建筑的美观、力度的美学、外型的总体效果、建筑的结构设计和建筑的艺术性完美的融合,只有这样才能把建筑有限的空间无限扩大、有限的资源的最大发挥,实现建筑整体性的完美,建筑结构设计优化方法要遵循满足建筑外型美观要求、满足建筑结构安全、合理的原则。 1.建筑结构优化设计的现实意义 随着社会经济的迅速发展,城市里突现的是钢筋水泥的建筑,住宅越来越多,层数越来越高,成本明显增高,要设法降低单位面积的成本,整体降低总成本,因此建筑结构的优化设计可以降低成本的总造价;由于建筑的层数增加,楼体结构自重相应增加,接踵而来的是水卫和点气管线增长等一系列问题,因此建筑结构的优化可以提高建筑结构的经济性。经过考证,结构优化之后要比传统结构的工程造价低7%-35%左右,达到经济高效的效果,又可实现建筑物美观实用,在实际运用中,最合理的利用材料的性能,可以使建筑内部各单元得到最好的利用,在建筑整体造价和建设施工工期方面也有较为良好的贡献,建筑结构优化的最终目的是实现适用、经济和安全,实现经济效益的最大化。 2.建筑结构优化设计应用的理论 建筑结构优化应用有两方面的作用,一是在建筑分部结构的优化设计方面的作用,二是在房屋工程结构总体的优化设计方面的作用,两者都有细分,例如结构总体的优化设计囊括了总体方案优化设计和细部结构方案的优化设计等,从另一方面讲包含了形体结构选型、布置、机构体的受力分析、建筑整体造价分析等项目。在建筑结构优化的实际应用中,可以根据使用简单、应用方便的原则,对建筑工程进行结构优化设计,在建筑结构设计过程中,要满足设计意图、平面布置规则、整体形态对称原则、质量中心和刚度中心整体布局原则、建筑物水平荷载作用等一系列问题[1],做到在理论上为实践提供前提、提供理论基础,做好准备工作。 3.建筑结构优化设计应用的方法简介 3.1做好建筑结构优化设计的函数模型 建筑结构优化要选择主要参数,建立数学模型(函数模型),根据科学合理的方法,得出最优的答案,从而得出最合理的优化方案,结合建筑结构的规律和自身的实践经验,对各方面的影响因素进行全面的综合考虑,找出行之有效的结构方案设计,模型的建立有两个步骤[2],一是选择变量,即选择影响较大的参数,减少计算编程的工作量;二是确定目标函数,例如房屋结构,确定房屋结构的约束条件,在既定的条件下得出最优解,这种设计方法具有一定的准确性,在实际的房屋建造中具有重要的参考作用。 3.2做好建筑结构优化的方案设计 建筑结构优化方案设计是做好优化的前提,做好方案设计,设计多个变量、多个条件,编制相应的运算程序,得到最优结果。4.建筑结构优化设计的实际应用 4.1建筑场地的合理选择 建筑的拔地而起需要选择合理的建筑场地,在进行建筑场地选择中要考虑很多因素,如防护距离、建筑退界、日照间距、抗震、地段选址等因素[3],必要时选择合理相应的抗震措施。 4.2建筑主体结构的选择 建筑结构的设计要遵循规则结构效应的原则,有利于降低造价,通过对墙、柱、梁的调节使不规则的建筑体型产生规则结构效应,例如剪力墙结构布置。需要进行优化设计的主要部分有很多,如基础、墙、柱、梁、楼板、屋面板等,这些是建筑的主要构成部分,在基础的优化设计中,选择合理的基础形式、控制好基础的截面尺寸,相对减少基础结构的造价费用,柱子的截面对工程的造价也有直接的影响;对于柱网布局和柱子截面的优化设计,确定好柱子的行间距,而柱网布局确定着竹子的行间距,因此柱网布局对工程的造价起着至关重要的作用;梁的设计,为了提高材料的利用率,在实际应用中一般都采用平面架来替代矩形梁,减轻了自身重量,经济又实用;钢筋的优化设计,在建筑结构的优化设计中,要对钢筋的型号进行选择,施工过程中钢筋的型号不同,会造成施工的结果不同,如钢管砼结构和钢结构在自重和承载力相近时,前者比后者节约将近45%的钢材,大大节约了工程成本。 4.3初期方案阶段和抗震设计的应用 对于建筑结构来说,前期方案的确定直接影响到最终建筑的成本投资,而目前的市场情况是前期的方案设计部分不参与结构优化设计,而且在前期的建筑方案设计中,很多没有考虑到主体结构的分析或者对于部分分析不到位、不精准,作为一个合格的结构设计人,应该依靠自身所基本的结构概念去布置结构方案,结合建筑空间结构和结构模型概念以及函数模型来进行方案设计。因为运用概念设计方法,在初期方案的设计中,可以根据简单的函数模型,估算出构件的截面面积[4]。建筑结构优化还要考虑最为重要的一点,就是建筑的抗震性,在建筑抗震设计过程中,大多数建筑结构的优化设计主要按照概念设计进行工作,而软件计算并不是建筑结构优化的主要依据,建筑的使用过程中,抗震效果是居民考虑的一个重要问题,尤其在地震多发地带,由此看来,建筑物的耐久性、安全性、功能性是建筑结构设计的三个重点内容,在节约成本以及达到规定年限的前提下,满足抗震功能是重中之重,在地震中,房屋不倒塌是最优目标,由于地震的不规律性,在没有防范措施的情况下会对建筑物造成巨大的破坏,采取行之有效的抗震设计是实现居民财产安全不受侵害的前提,根据建筑物的延展性设计,可以防止建筑物在地震的作用下发生破坏,根据结构优化的原则,对称设计是提高抗震效能的重要手段。

微生物在药学中的应用

微生物在药学中的应用 药管一班黄凤11068112 1. 什么是微生物发酵? 答:微生物的发酵就是利用微生物生命活动产生的酶对各种原料进行酶加工以获得所需产品的过程。 2. 微生物发酵有哪些类型? 答:厌氧发酵、需氧发酵;固体发酵、液体发酵;浅层发酵、深层发酵;微生物菌体发酵、微生物酶的发酵、微生物代谢产物的发酵、微生物转化发酵。 3. 什么叫药物的体外抗菌试验? 药物体外抗菌试验有哪些方法? 答:在体外测定微生物对药物敏感程度的实验,是筛选抗菌药物或测试新药抗菌性能的重要环节。琼脂扩散法(纸片法、挖沟法、管碟法)、连续稀释法(试管稀释法、平板分析法) 4. 药物体外抗菌试验的琼脂扩散法有哪几种方法? 答:三种;纸片法、挖沟法、管碟法。 5. 什么叫药敏试验K-B法?具体操作方法是怎样的? 答:K-B法就是纸片法;该法是将药敏纸片贴在已接种细菌的琼脂平板上,抗菌药物通过纸片在琼脂内向四周呈递减扩散,是纸片周围一定距离范围内实验细菌的生长受到抑制。 6. 能够测定药物最低抑菌浓度(MIC=minimal inhibitory concentration) )和最低杀菌浓度(MBC=minimal bactericidal concentration )的方法是什么方法?具体怎么检测? 答:连续稀释法;试管稀释法:在一系列试管中,用液体培养基对抗菌药物进行倍比稀释,获得药物浓度递减的系列试管,然后在每一管中加入定量的实验菌,经培养一定时间后,肉眼观察试管浑浊情况,记录能抑制实验菌生长的最低抑菌浓度。平板稀释法:先按连续稀释法配制药物,将不同系列浓度、定量的药物分别混入琼脂培养基,制成一批药物浓度呈系列递减的平板。然后将含有一定细胞数的实验菌液(通常为十的四次方左右)以点种法接种于平板上;同时设无药空白平板对照。培养后可测定各菌对该药的MIC。 7. 灭菌制试剂的无菌检测需要检测哪几类菌? 按照药典规定,分别以什么菌作为对照菌? 答:需氧菌、厌氧菌及真菌的培养检查。以金黄色葡萄球菌CMCC(B)26003、生孢梭状芽胞杆菌CMCC(B)64941、白色假丝酵母菌CMCC(F)98001分别作为需氧菌、厌氧菌及真菌培养的对照菌。 8. 抗菌药物和防腐剂药物的无菌检测方法有哪些? 答:灭活法、微孔滤膜过滤法 9. 什么叫非规定灭菌剂? 答:不需要绝对无菌的制剂。虽然允许一定限量的微生物存在,但是严禁病原微生物存在。 10.非规定灭菌剂的微生物限度检查包括哪些指标检查? 答:染菌量检查(包括细菌数、霉菌素及酵母菌数测定)、控制菌检查(大肠埃希菌、沙门菌、金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、破伤风梭菌检查和活螨的检查)。 11. 微生物限度检查的基本原则有哪些?

浅析概念设计在建筑结构优化设计中的应用

浅析概念设计在建筑结构优化设计中的应用 发表时间:2016-08-31T16:22:24.410Z 来源:《建筑建材装饰》2015年9月上作者:陈晨[导读] 随着经济水平的快速发展,传统的建筑结构设计逐渐遭到淘汰。 陈晨 (成都惟尚建筑设计有限公司,四川成都610000)摘要:在如今的建筑工程建设中,设计与施工是影响工程质量的主要原因,而建筑结构设计显得更为重要,它影响着整个工程的安全性与适用性。结构概念设计能够有效地弥补结构设计人员过度依赖计算机软件估算的缺陷,能够有效地避免设计过程仅单凭计算来实现的误区。本文就概念设计在建筑结构优化设计中的具体应用展开论述。 关键词:建筑结构;优化设计;概念设计前言 随着经济水平的快速发展,传统的建筑结构设计逐渐遭到淘汰,人们对结构概念设计的要求也越来越高。计算机软件的改革与发展,给工程建筑师的工作带来了便利,大大地提高了工作效率,提高了结构设计师的工作质量。1概念设计概述 工程结构设计师一般会使用概念设计方式来制定建筑工程的整体方案。在这一工作过程中,工程设计师要利用自身的专业知识和工作经验来完成建筑工程内位置、构件和选型及各项工作的计算及探究工作。对于设计方案中的各种问题,要根据建筑学理论、力学知识和自己的工作经验来实行综合的考虑,然后才能获得一个高效、科学、可行性强的建筑工程设计方案。现今我国的城市化进程很快,工作人员的创新性思维能力也越来越强,现今的建筑结构在具备舒适使用功能的同时还要保证其外观美。因此,建筑施工单位必须紧跟时代进步的步伐,关注概念性设计思想,工程设计人员使用这样的工作方式,能够不断提高建筑结构的质量。但概念设计要求工程设计师有很高的专业水平,尤其是力学方面的知识,这不仅是为了提高建筑工程设计方案的科学性,也是为了保证施工的安全性。 2概念设计步骤及在建筑结构设计中的作用2.1概念设计的步骤 概念设计是一个循序渐进的设计过程,其过程主要有三个步骤。第一,分析阶段。在展开建筑结构设计之前,必须对设计问题进行深入的分析理解。在进行分析的过程中,大部分数据不完整并会呈现模糊不清的特点,即要解决这个问题;第二,综合阶段。在这个设计步骤中,主要就是要解决设计方案中的问题,并采用各种经验手段通过图纸的方式表达概念设计的中心。这种设计方式依靠建筑设计师的灵感思想为主导,将抽象思维具体表达出来;第三,评估阶段。评估设计就是判断与比较多种方案中最佳方案的阶段。评估阶段是一个循环的过程,主要以设计方对其的满意度达到一定程度为评估标准。建筑设计师在进行评估时,需要采用数据计算多种手段来比较各种方案,以获得最佳方案为目标。 2.2建筑结构设计中概念设计的作用分析(1)能够简化设计中的运算方式在我国当前的建筑结构设计运算方式中,存在一些无法运算的缺点,根据这一不足,进行建筑结构设计便不能得出准确的数据答案,对后续的施工也会造成一定的难度和影响。一般来说,建筑结构设计的运算方式主要有三个步骤,分别是:测量已建成的建筑物,考虑建筑结构的承重力;计算建筑结构内部的受力程度,整合之后采用合理的建筑结构方案;从标定控制截面中规划截面,然后测试出相关的质量参数。通过这样的结构设计步骤,可以看出,计算的数据不精确,会给施工带来一系列的不确定性。而概念设计就能够很好的解决这一问题,它能够简化在一般结构设计理论中的计算方式,保证参数的准确性,减少施工过程中出现的问题。 2.2推动辅助设计软件的发展在科技高速发展的情况下,大部分建筑设计师都会依靠计算机程序计算相关数据,对建筑结构设计中概念设计的要求并不高。辅助设计软件的诞生虽然为建筑结构设计提供了便利,但建筑设计师对建筑复杂结构问题的警觉性降低了。因此,在进行设计时,必须加强对概念设计的应用程度。适宜的将概念设计的基本理论与设计软件结合起来,两者兼并才能够在保证数据准确性的同时,推动辅助设计软件的发展。3概念设计在建筑结构优化设计中的应用 3.1选择合理的建筑场地 建筑场地是进行建筑设计之前需要考虑的重要因素,它对建筑设计有决定性与基础性的重要影响。选择建筑场地时,需要考虑的因素有:光照间距、防护的距离、建筑的占地面积。与此同时,还应该考虑抗震因素,避免出现大型地质灾害时,危及到生命财产安全。在不能避免危险地段选址时,就要在建筑结构设计中,结合相应的抗震防护措施,对地形进行全面考察。 3.2根据相应的现场状况选择建筑基础对建筑场地选址结束之后,就要根据建筑地形的各种特点选择适宜的建筑基础,建筑基础分为桩基础与箱型基础。在地质疏松的地方建造高层建筑,而地基本身的承载力不足的情况下,就可以采用桩地的建筑基础。它能够有效地将建筑物的承载力分散给坚实的持力层中去。在遇到建筑地土质不均并沉降的情况下,就可以采取箱型基础的建筑基础,它能够改善地质不均匀的现象,并能增强建筑物的抗震能力。 3.3选择合理的建筑主体结构建筑主体结构是存在在建筑空间的结构体系,在当前的建筑结构设计中,其局限性还相对较大。因此,需要强化概念设计,灵活应用概念设计的功能,坚持合理对称的原则,有效保证结构构件的稳定性。通过对建筑结构体系与各种力学之间的研究分析,将建筑主体结构做好合理布局,受力明确,抗震性好。选择合理的建筑主体结构能够在保证建筑结构稳定性的同时,节约工程造价。 3.4合理选择建筑结构的刚度

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