以5～10 mm、10～20 mm再生砖骨料和水灰比为自变量因子，将抗压强度、耐磨性能和抗冻性能等路用性能作为目标，采用中心复合试验设计，确定混凝土中不同因素的影响程度。对试验结果进行回归拟合，提出因子与混凝土路用性能之间的拟合模型，并利用方差分析验证模型的可靠性和稳定性。利用响应面3D图对模型深入分析，确定因子对再生砖骨料混凝土三项寒区路用性能影响程度，从高到低依次是：水灰比、10～20 mm砖骨料和5～10 mm砖骨料。结合渴求函数优化寒区再生砖骨料混凝土的路用性能，以满足3种寒区路况的要求：最大限度强化抗压强度和抗冻性；最大限度提高耐磨性，同时保持优异的抗压强度和抗冻性；根据权重强化抗冻性。研究结果表明：提出的拟合模型可根据工程目标反向求出最佳配比，优化再生砖骨料混凝土的制备工艺，为实际工程应用提供参考。

以5～10 mm、10～20 mm再生砖骨料和水灰比为自变量因子，将抗压强度、耐磨性能和抗冻性能等路用性能作为目标，采用中心复合试验设计，确定混凝土中不同因素的影响程度。对试验结果进行回归拟合，提出因子与混凝土路用性能之间的拟合模型，并利用方差分析验证模型的可靠性和稳定性。利用响应面3D图对模型深入分析，确定因子对再生砖骨料混凝土三项寒区路用性能影响程度，从高到低依次是：水灰比、10～20 mm砖骨料和5～10 mm砖骨料。结合渴求函数优化寒区再生砖骨料混凝土的路用性能，以满足3种寒区路况的要求：最大限度强化抗压强度和抗冻性；最大限度提高耐磨性，同时保持优异的抗压强度和抗冻性；根据权重强化抗冻性。研究结果表明：提出的拟合模型可根据工程目标反向求出最佳配比，优化再生砖骨料混凝土的制备工艺，为实际工程应用提供参考。

以5～10 mm、10～20 mm再生砖骨料和水灰比为自变量因子，将抗压强度、耐磨性能和抗冻性能等路用性能作为目标，采用中心复合试验设计，确定混凝土中不同因素的影响程度。对试验结果进行回归拟合，提出因子与混凝土路用性能之间的拟合模型，并利用方差分析验证模型的可靠性和稳定性。利用响应面3D图对模型深入分析，确定因子对再生砖骨料混凝土三项寒区路用性能影响程度，从高到低依次是：水灰比、10～20 mm砖骨料和5～10 mm砖骨料。结合渴求函数优化寒区再生砖骨料混凝土的路用性能，以满足3种寒区路况的要求：最大限度强化抗压强度和抗冻性；最大限度提高耐磨性，同时保持优异的抗压强度和抗冻性；根据权重强化抗冻性。研究结果表明：提出的拟合模型可根据工程目标反向求出最佳配比，优化再生砖骨料混凝土的制备工艺，为实际工程应用提供参考。

目的制备羟基积雪草酸固体脂质纳米粒（madecassic acid solid lipid nanoparticles,MA-SLN）并对其体外释药行为进行研究。方法 （1）采用溶剂乳化挥发-高压均质法制备羟基积雪草酸固体脂质纳米粒,以包封率、载药量为指标,通过Box-Behnken响应面法筛选制备羟基积雪草酸固体脂质纳米粒的最优工艺及处方,并通过包封率、微观形态、粒径分布和Zeta电位对其质量进行评价。（2）配制羟基积雪草酸溶液为对照考察两种剂型中羟基积雪草酸的体外释放及透皮行为。结果 （1）优化处方为羟基积雪草酸230.87 mg,山嵛酸甘油酯300 mg,P188与T-80用量比为1∶1。羟基积雪草酸固体脂质纳米粒透射电镜下呈球状或类球状,平均粒径为（226.8±11.2）nm,PDI为（0.19±0.08）,Zeta电位为（-25.11±3.24）mV。呈淡蓝色乳光,包封率84.1%,载药量21.5%。（2）两种剂型中羟基积雪草酸的体外累积释放24 h是75.63%,而溶液剂在4 h时已达97.36%;经皮稳态渗透速率分别为0.9754和0.6185μg·cm-2

目的制备羟基积雪草酸固体脂质纳米粒（madecassic acid solid lipid nanoparticles,MA-SLN）并对其体外释药行为进行研究。方法 （1）采用溶剂乳化挥发-高压均质法制备羟基积雪草酸固体脂质纳米粒,以包封率、载药量为指标,通过Box-Behnken响应面法筛选制备羟基积雪草酸固体脂质纳米粒的最优工艺及处方,并通过包封率、微观形态、粒径分布和Zeta电位对其质量进行评价。（2）配制羟基积雪草酸溶液为对照考察两种剂型中羟基积雪草酸的体外释放及透皮行为。结果 （1）优化处方为羟基积雪草酸230.87 mg,山嵛酸甘油酯300 mg,P188与T-80用量比为1∶1。羟基积雪草酸固体脂质纳米粒透射电镜下呈球状或类球状,平均粒径为（226.8±11.2）nm,PDI为（0.19±0.08）,Zeta电位为（-25.11±3.24）mV。呈淡蓝色乳光,包封率84.1%,载药量21.5%。（2）两种剂型中羟基积雪草酸的体外累积释放24 h是75.63%,而溶液剂在4 h时已达97.36%;经皮稳态渗透速率分别为0.9754和0.6185μg·cm-2

目前,基于BP神经网络法进行冻土路基变形预测的可行性和有效性仍少有学者对其进行研究。运用MATLAB编制BP神经网络程序,并应用于青藏铁路预测路基变形的工程实例。在此基础上,又采用COMSOL有限元软件的多场耦合模块分析了同一路基的变形场、水热场。通过对比两种方法,验证了前者的科学性和有效性。进而提出了一种新的可靠度计算方法(INNRS法),这种方法将神经网络法和响应面法有机结合起来,只需一次迭代即可形成较准确的功能函数,使得计算可靠指标的效率大大提高。应用INNRS法,对路基变形的可靠度指标和失效概率进行了评价。