磷脂基微乳液的制备及其负载白藜芦醇的性能研究

以2∶1的比例,将大豆磷脂和烷基糖苷羟丙基磺酸钠复配作为乳化剂制备O/W微乳液。通过拟三元相图法确定了最优配方:助表面活性剂为1,2-己二醇,油相为己二酸二丁酯,复配表面活性剂与助表面活性剂的质量比Km为1∶2,己二酸二丁酯在体系中的质量分数为8.00%,水添加量为60.00%,水中无机盐的浓度为0.1 mol/L。透射式电子显微镜显示该微乳液为球形,油滴均匀分布,粒径为15~25 nm。该体系对于白藜芦醇的最大负载量为(11.55±0.14)mg/mL,显示出良好的增溶效果。在1.00%白藜芦醇负载量下,微乳液展示出良好的稳定化效果,50℃保存28 d后的保留率为77.13%±0.51%,比未包裹的提升19.21%;在365 nm的紫外光照下保存32 h后的保留率为57.21%±0.32%,比未包裹的提升20.72%。白藜芦醇在该体系中24 h的经皮渗透量可达(461.12±35.01)μg/Cm^(2),对难溶性的多酚类化合物有着良好的促渗效果。

面向节能的高速列车追踪控制方案研究

提出一种基于改进人工蜂群算法的高速列车节能优化方法。通过对高速列车进行受力分析,以牵引计算理论中的运动学方程为支撑,结合列车属性和线路条件建立以列车运行能耗最小的数学模型。决策变量为列车工况以及相对应的工况改变点。针对模型设计基于交叉操作的全局人工蜂群算法,并设计了简单遗传算法作为比较。在此基础上,以前车对后车的限速作为约束,在移动闭塞模式下建立了追踪列车模型。在单列车求解的基础上设计了一种求解追踪列车工况的迭代算法。最后以设计的算例对本文模型及算法进行验证,结果表明所设计模型和算法能够在满足列车安全、准时、到站的条件下实现列车节能优化。

基于列车运行时间偏差惩罚的高速列车节能优化方法

合理的安排列车在区间的运行方式能够有效的降低列车运行能耗。采用基于区间限速的列车工况确定策略确定列车区间运行工况,以列车运行能耗为优化目标,以列车运行距离、时间和列车限速等为约束条件,在目标函数中加入列车运行时间偏差惩罚项,建立基于列车运行时间偏差惩罚的高速铁路列车运行节能优化数学模型,采用基于高斯变异和混沌扰动的改进人工蜂群算法对优化模型进行求解。以CRH3-350型动车组数据为例对模型与算法进行验证,求解结果显示:考虑列车运行时间偏差惩罚比不考虑列车运行时间偏差惩罚能耗可节省2.5%,改进人工蜂群算法与基本人工蜂群算法、粒子群算法相比,在目标值方面分别提高了4.2%和4.1%。采用基于区间限速的列车运行工况确定策略结合能耗优化模型能够满足不同限速和不同区间运行时分要求下的列车运行情况。表明所建模型和设计的算法有良好的求解效率和优化质量。

突发公共卫生事件下高速铁路客流分配研究

为合理分配突发公共卫生事件下高速铁路的客流,结合高速铁路物理网络及开行方案,构造高速铁路列车服务网络,将旅客出行的广义费用分为时间成本、票价支出和拥挤成本,从而确定高速铁路旅客出行广义费用计算方法,并将其作为出行阻抗;以旅客广义出行费用最小为目标建立客流分配模型,基于相继平均法(MSA)的改进算法求解该模型;利用Matlab编程,以武汉地区发生突发公共卫生事件为例,验证模型与算法的合理性。研究结果表明:突发公共卫生事件条件下高速铁路部分列车上座率较高或较小,可采用增开、减少列车的开行次数和调整列车的停站方案,使列车的上座率更合理。