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1.
为探讨微粉化技术对胡萝卜渣的乳化效果,充分开发胡萝卜渣的利用价值,本研究以胡萝卜渣为试验材料,通过不同研磨时间得到不同研磨程度的胡萝卜渣粉,比较胡萝卜渣添加量及油水比对添加胡萝卜渣粉乳液的稳定性和乳化性影响,得出最佳稳定胡萝卜膳食纤维乳液的条件,并在此条件下制备乳液,研究pH、NaCl浓度、温度对乳液的乳化性、稳定性及乳析指数的影响。实验结果表明:研磨改变了胡萝卜渣的形貌结构,研磨30 min后颗粒尺寸没有进一步降低,且其乳化能力及稳定性均随着研磨时间的延长而呈现先上升后下降的趋势,当研磨时间为30 min时,乳液的乳化性及稳定性最好。同时,在最佳乳化剂、最佳油水比(2:8)及胡萝卜渣浓度(3%)下,其EAI和ESI达到60.05 m2/g和60.64 min,并且乳液乳化性会随着pH升高而增强,稳定性随着pH升高而先增强,在pH为6时略微降低再增强;随NaCl浓度的升高而降低;乳化性随温度的升高先升高后降低,稳定性随温度的升高而降低。微粉化后的胡萝卜渣有良好稳定乳液的能力,具有作为食品级乳液稳定剂的应用潜力。 相似文献
2.
迷迭香是重要的经济作物,其提取物中含有酚酸类、黄酮类、萜类等多种生物活性物质,具有抗氧化、抑菌等重要的生理功能,因此可作为天然抗氧化剂、天然抑菌剂应用于生产中。本文综述了迷迭香提取物目前采用的提取、纯化方法,提高提取物稳定性所应用的微胶囊技术、纳米颗粒载体技术和复合涂膜技术。重点讨论了迷迭香提取物的抗氧化、抑菌活性,以及在肉类制品、蔬菜水果、油脂、饮料等加工过程中的具体应用。最后对迷迭香提取物的不足和后续研究进行了讨论与展望,为迷迭香提取物的进一步推广应用提供参考。 相似文献
3.
为探究石墨烯水泥基复合材料的电学性能,通过四电极法测试了不同湿度、温度以及外荷载作用下复合材料的电阻率变化,考虑了石墨烯掺量对复合材料湿敏性、温敏性和压敏性的影响,并分析了其内在机理.结果表明:石墨烯水泥基复合材料的电阻率随着相对含水量的减少而逐渐增加,高掺量石墨烯可以降低复合材料的湿敏性;环境绝对温度的升高会导致石墨烯水泥基复合材料的电阻率呈现对数式下降,复合材料温敏性的临界石墨烯质量分数为0.8%;循环压缩荷载下,随着外荷载值的增加,石墨烯水泥基复合材料的电阻率下降,而外荷载值的降低会导致复合材料的电阻率上升;当石墨烯质量分数从0%增至0.8%时,复合材料的电阻变化率曲线离散性大幅降低、电阻变化率增大. 相似文献
4.
增强成形性双相钢的组织比传统双相钢增加了一定量的残余奥氏体,使其具备了一定的TRIP效应,材料表现出更优的成形性,广泛适用于车身具有复杂造型的安全结构零件。为了研究应变速率对增强成形性双相钢HC440/780DHD+Z力学性能特征和内部组织变化的影响,采用万能试验机和液压伺服高速拉伸试验设备对0.001、0.1、1、10、100、200、500 s-1等7种不同应变速率的力学性能开展测试,获取强度、断后伸长率、强塑积等关键参数受应变速率影响的变化规律;对试样不同应变速率下的断口形貌进行观察分析,获取韧窝形貌和尺寸受应变速率影响的变化情况;对不同应变速率试样断口处的残余奥氏体质量分数进行定量测试,获取其与应变速率之间的变化关系;综合以上分析,获得应变速率对增强成形性双相钢性能和组织等的影响。结果表明,所研究HC440/780DHD+Z具有一定的应变速率敏感性,材料的强度、断后伸长率、强塑积等均呈现应变速率正敏感性,随着应变速率的增加而增强;随着应变速率的提升,材料的韧窝尺寸明显增加,材料吸能的能力也逐渐增强;由于残余奥氏体的转变作用,变形区域发生了塑性强化,促进其他区域的变形,进而增加了材料塑性变形过程中的变形均匀性,使得材料具有更好的伸长率,因此,随着应变速率的增加,残余奥氏体转变量增加,材料表现出了更好的延展性。 相似文献
5.
随着当前国内砂岩型铀矿床的大规模开发,含矿含水层的非均质性对地浸采铀的影响逐步显现。针对砂岩型铀矿的矿层非均质性,应用岩心CT扫描、铸体薄片、SEM等分析手段,以国内两大典型砂岩型铀矿层为例,从定性和定量两个方面剖析了含矿层的矿物成分非均质性及对地浸采铀的影响。研究表明,二连盆地赛汉组下段含矿层适合酸法地浸,地层胶结弱,孔隙性、渗透性好,有利于地浸液在矿层充分运移。鄂尔多斯盆地直罗组矿层的空间主要以连通性较好的粒间孔隙为主,由于埋藏较深,矿层较赛汉组致密,地层渗透性差于赛汉组。最后,总结了微观实验方法带来的非均质性分析局限性,对宏观非均质性分析手段进行了展望。 相似文献
6.
随着互联网的发展,全球数据量爆炸式增长,信息过载现象严重,如何获取用户真正关注的信息成为困扰人们的难题之一.在此背景下,推荐算法在各个领域得到了广泛应用.本文首先介绍了目前主流推荐算法的分类方法和主要评价指标.其次,分别介绍了当前各类推荐算法的研究进展,其中包括传统推荐算法的基础推荐原理和研究进展以及神经网络在推荐算法中的研究应用,对其进行归纳总结.同时分析了数据稀疏性、冷启动和可伸缩性等推荐算法常见问题.最后,提出了现有推荐算法的不足以及在应用中遇到的部分问题,介绍了未来推荐算法的研究热点. 相似文献
7.
自动驾驶汽车是人工智能与车联网相结合的产物.近年来,因自动驾驶汽车能极大地解放双手、提高交通效率和安全使其得到了工业界和学术界的广泛关注.然而,指令消息及车辆身份的隐私泄露问题严重阻碍了自动驾驶汽车的应用落地.解决该问题的最直接的方法是扩展使用车联网中基于假名的通信方案.但是,大多数此类方案不仅对车辆造成了较大的存储负担,也无法完全保护车辆身份隐私不被泄露.为此,提出了一个面向自动驾驶的高效可追踪的车联网匿名通信方案.在该方案中,车辆由一个多辆车共享的属性集合表示.由于属性集与车辆之间的一对多的关系,车辆的匿名性能自然地得到实现.该方案还能实现指令消息的保密性以及对恶意车辆的追踪.该方案在属性基加密方案中融合了认证加密,设计出了一种签密方案.该签密方案作为底层技术用来支持提出的匿名通信方案.该签密方案相较于现存的属性基签密方案是高效的,更适用于自动驾驶场景.最后,通过形式化的安全性分析和性能评估证明该通信方案是安全且高效的. 相似文献
8.
现有级联非线性加性噪声模型可解决隐藏中间变量的因果方向推断问题,然而对于包含隐变量和级联传递因果关系的因果网络学习存在全局结构搜索、等价类无法识别等问题。设计一种面向非时序观测数据的两阶段因果结构学习算法,第一阶段根据观测数据变量间的条件独立性,构建基本的因果网络骨架,第二阶段基于级联非线性加性噪声模型,通过比较骨架中每个相邻因果对在不同因果方向假设下的边缘似然度进行因果方向推断。实验结果表明,该算法在虚拟因果结构数据集的不同隐变量数量、平均入度、结构维度、样本数量下均表现突出,且在真实因果结构数据集中的F1值相比主流因果结构学习算法平均提升了51%,具有更高的准确率和更强的鲁棒性。 相似文献
10.
增材制造的多孔金属生物材料广泛应用于植入物骨骼等生物医用工业领域,具有很大的发展潜力,目前,对多孔金属生物材料的研究主要聚焦在多孔生物材料的设计、制造与表面处理等方面。对比了不同增材制造技术的特点,并说明了粉床熔融技术最适合多孔金属生物材料的制造。同时,讨论了不同金属生物材料(生物惰性材料与降解材料)制造多孔生物材料的利弊,包括束基单元设计、面基单元设计和梯度设计,并简要说明了孔隙对材料性能的影响,合适的热处理与表面改性技术会提高材料的力学性能和生物相容性。在未来的研究中,TPMS结构与分级设计将会作为研究的重点。生物降解材料也需要大量研发。为了达到增强多孔金属生物材料力学性能与生物相容性的要求,未来的研究方向可以从研发新型合金体系与设计表面改性方法等方面着手。 相似文献