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基于预混辅料的托伐普坦口崩片的制备
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作者 乔佳旺 盖树常 +2 位作者 杜兴苗 杨翠翠 王蒙 《中国科技期刊数据库 医药》 2023年第6期1-5,共5页
本研究探究利用甘露醇、微晶纤维素及低取代HPC等原料,制备托伐普坦口崩片。方法 通过湿法制粒技术,研究托伐普坦口崩片的生产过程,同时评估其粉末状态及其相关物理化学特征。结果 经过研究,我们发现,在使用托伐普坦作为主要原料的基础... 本研究探究利用甘露醇、微晶纤维素及低取代HPC等原料,制备托伐普坦口崩片。方法 通过湿法制粒技术,研究托伐普坦口崩片的生产过程,同时评估其粉末状态及其相关物理化学特征。结果 经过研究,我们发现,在使用托伐普坦作为主要原料的基础上,添加少量的辅料,如甘露醇、微晶纤维素和低取代HPC,可以使用粉末直接压缩的方式生产出托伐普坦口崩片。我们还对这种产品的基础性能进行了基础性的实验,发现,在多种条件下,甘露醇、微晶纤维素和HPC的配置是6:4:1的。结论 经过研究,我们发现,在制备托伐普坦口崩片的预混辅料中,8.8%的托伐普坦、8.8%的预混辅料以及84.1%的交联聚维酮,它们的崩解时间都在40s以内,而且溶出率超过了90%。因此,我们得出的结论是,这种预混辅料的特点是非常理想的,它们的崩解时间、味道以及溶出率都达到了预期的标准。 展开更多
关键词 预混辅料 直接压片法 口腔崩解片 托伐普坦
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基于内部伺服信息和EMD-PNN网络的滚珠丝杠副故障诊断试验研 被引量:1
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作者 杜兴苗 谭继文 +1 位作者 徐卫晓 孙显彬 《制造技术与机床》 北大核心 2015年第3期62-67,共6页
提出了一种利用光栅尺和编码器采集丝杠内部伺服信息的方法;针对滚珠丝杠副故障信号的非线性、非平稳性特征,引入经验模态分解法(EMD),对丝杠4种故障状态下的内部伺服信息进行时频域分析,并将峰度、频率、方差等时、频域特征组成原始特... 提出了一种利用光栅尺和编码器采集丝杠内部伺服信息的方法;针对滚珠丝杠副故障信号的非线性、非平稳性特征,引入经验模态分解法(EMD),对丝杠4种故障状态下的内部伺服信息进行时频域分析,并将峰度、频率、方差等时、频域特征组成原始特征集,以该特征集为输入,建立概率神经网络(PNN)模型,对滚珠丝杠副的故障状态进行模式识别。通过分析比较EMD-PNN与EMD-BP两种网络模型的性能和诊断结果,验证了EMD-PNN网络模型对滚珠丝杠副故障诊断的优越性及可行性。 展开更多
关键词 内部伺服信息 滚珠丝杠 经验模态分解 固有模态函数 概率神经网络 BP神经网络 故障诊断
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