多基原藏药贝嘎的名称、品种和功效考证研究

贝嘎系藏医临床常用藏药材之一,本文通过查阅历代藏医药古籍文献及当代汉译的《四部医典》《晶珠本草》等本草文集,对其不同来源藏药材的药用名、别名、基原、产地、功效、炮制及禁忌等进行研究,并就用药混乱现象进行梳理分析。研究发现,贝嘎最早以苟固嘎布记载于《月王药诊》,后逐渐以正名贝嘎记载于《四部医典》及各类以四部医典注释为主的藏医药学著作中。经本草考证,14世纪前的古籍文献中未见贝嘎的优劣之分,14世纪起被分为两类记载,即状如马牙的贝嘎达苏玛和贝木(局玛、赛玛)。查阅资料可知,上品贝嘎达苏玛为娑罗树Shorea robusta Gaertn.的树脂,因种种原因已不使用;次品贝木为卡氏乳香Boswellia carterii Birdw.。目前,藏医临床常以琥珀或卡氏乳香作为贝嘎原药材入药,笔者认为琥珀Ambrum为贝嘎正品娑罗树树脂的替代品或地方习用品,蒙药和少数藏地以芸香Liquidambar formosana Hance.入药。对比临床常用3个品种,三者功效相近,且已知主要化学成分均为树脂和挥发油。贝嘎的本草考证将为藏医临床的科学、合理用药和质量标准建立提供理论参考。

点焊机器人轨迹能耗模型及其优化算法研究

提出一种点焊机器人最优能耗轨迹优化方法,将机器人关节空间中的关键点用五次多项式曲线连接,并基于机器人动力学建立了永磁交流伺服电机驱动的点焊机器人轨迹能耗模型。在考虑运动学、动力学及生产周期约束的情况下,采用蜜蜂进化型遗传算法求解了点焊机器人最优能耗轨迹。为保证算法全局寻优和收敛速度,构建了一种非线性适应度函数。仿真结果表明,与之前算法相比,求解效率更高,且最优能耗轨迹较最短时间轨迹能耗明显减少。

基于蜜蜂进化型遗传算法的四杆机构优化设计

在平面四杆机构设计中,为了避免传统的图解法或分析法的低精度、低效率的缺陷,采用蜜蜂进化型遗传算法,使多目标优化的寻优过程简化,更快地接近全局最优解,同时防止过早收敛,使机构的传动性能得到了改善,优化效果显著。

无心外圆磨削能耗建模及优化研究

无心外圆磨削广泛应用各类棒料工件的精加工,其在加工过程中会产生巨大的能量消耗,为提高无心外圆磨削过程的能量效率,主要对磨削过程的工艺参数进行了优化。在考虑磨削功率、表面粗糙度及磨削用量约束的基础上,将砂轮线速度、导轮线速度、导轮架进给速度选为优化变量,以最小能量消耗为优化目标来建立数学模型;提出了蜜蜂进化型遗传算法并结合MATLAB软件对模型进行优化求解,将结果与传统遗传算法进行对比实验,验证了蜜蜂进化型遗传算法的有效性。

GC-MS同时测定藏药贝嘎4种基原药材的挥发油成分

目的:对藏药贝嘎不同基原药材的挥发油成分及相对含量进行比较分析。方法:采用水蒸气蒸馏法提取挥发油,以气质联用技术对藏药贝嘎不同基原药材的挥发油成分进行分析和鉴定,计算各组分的相对百分含量。结果:作为藏药贝嘎入药的乳香、琥珀、娑罗树树脂、白芸香挥发油得率分别为3.2%、1.5%、1.8%、1.2%;乳香挥发油中共分析鉴定出26个化学成分;琥珀挥发油中共分析鉴定出25个化学成分;娑罗树树脂挥发油中共分析鉴定出38个化学成分;白芸香挥发油中共鉴定出38个化学成分。检测出4个共有成分,分别为芥酸酰胺、2,6-二叔丁基对甲酚、2,2′-亚甲基双-(4-甲基+-6-叔丁基苯酚)、棕榈酸,各成分的含量不同。结论:作为藏药贝嘎入药的乳香、琥珀、娑罗树树脂、白芸香挥发油中主要成分组成及相对含量差异较大,共有成分较少。该研究为藏药贝嘎的品种整理和临床科学选药提供了一定的数据支持。

基于蜜蜂进化型遗传算法的中央空调系统能耗优化研究

如何在满足用户冷量需求的基础上,最大程度地减小中央空调系统的运行能耗是建筑节能领域亟待解决的问题。目前,标准遗传算法(SGA)是中央空调系统节能优化采用较多的方法之一,但若需要较高的计算精度,其计算时间较长,而蜜蜂进化型遗传算法(BEGA)具有精度高、收敛速度快的优点。本文采用此方法对中央空调系统的运行能耗进行了研究,得出了系统在不同负荷下的最优运行参数,发现中央空调系统存在的节能潜力跟系统实际运行负荷的大小有关,实际负荷越小,系统的节能空间越大。在通常的空调负荷分布情况下,节能率可达25.1%。