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为保证稻谷干燥后品质、提高干燥效率,基于不同含水率稻谷的玻璃化转变温度,提出变温热风干燥工艺。采用三因素五水平中心组合试验方法,以稻谷温度、初始含水率和热风风速为影响因素,以稻谷爆腰指数、整精米率和干燥时间为评价指标,研究稻谷玻璃化转变温度、恒温和变温干燥特性,模拟解析稻谷干燥过程中传热传质规律,以5、10、15℃的变温幅度进行变温干燥试验。结果表明,稻谷玻璃化转变温度与其含水率呈负相关,恒温干燥最佳工艺参数为稻谷温度47℃、初始含水率22.0%、热风风速0.50 m/s,干燥后稻谷爆腰指数70、整精米率57.67%、干燥时间195 min;与恒温干燥相比,以5℃和10℃为变温幅度的变温干燥工艺,干燥后稻谷爆腰指数分别降低了20和10,整精米率提高12.6、7.7个百分点,干燥时间缩短30 min和60 min。研究表明,基于玻璃化转变的稻谷变温热风干燥工艺明显改善了稻谷干燥后品质,提高了干燥效率。 相似文献
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基于近红外反射光谱分析技术,设计了玉米种子活力逐粒无损检测与分级装置,该装置主要由单粒化装置、输送管道、近红外光谱采集系统、控制系统和分级装置等组成。种子单粒化装置由一个带孔的倾斜转盘和一个固定托盘组成。输送管道与固定托盘出种口连接,其末端为光谱采集单元。种子由单粒化装置分离后,经输送管道落至光谱采集区进行光谱分析及活力判断,之后由分级装置对判别完成的种子进行分级。带孔圆盘用于将种子单粒化,其工作效率是提高种子检测及分级速率的关键。经分析得出,决定单粒化装置单粒化效率的因素分别为转盘倾斜角、转盘速度和孔高度。为提高检测速率,对单粒化装置进行了参数分析及优化试验。试验结果表明,当转盘倾斜角为31°、转速为0. 5 r/s、孔高度为2. 2 mm时,种子单粒化效率最优,单通道可达7粒/s。为建立玉米种子活力预测模型,基于该装置分别采集了100粒正常有活力玉米种子和100粒人工老化无活力玉米种子在980~1 700 nm波长范围的光谱数据,对种子原始光谱进行不同方法的预处理,并利用PLS-DA建立种子活力的定性判别模型。几种不同处理方式下的建模对比结果表明,SG-smooth预处理下的建模效果最优,其中校正集的判别准确率为98. 7%,预测集的判别准确率为96%。选取100粒种子对该装置预测模型的稳定性和准确性进行了验证试验,种子活力预测的总准确率为97%。所设计的玉米种子活力逐粒无损检测分级装置单粒化效率较高,光谱数据采集稳定,对玉米种子活力进行实时无损检测及分级具有可行性。 相似文献
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为了进一步改进核桃破壳装备的设计与制造,利用万能材料试验机研究核桃压缩破裂的力学过程,分析含水率、加载速度对核桃壳破裂力学参数的影响。沿3个加载方向压缩核桃和空核桃壳,对比分析核桃壳体的破裂过程。在4种不同加载速度(100,200,300,400mm/min)下,对4种含水率(4%,6%,8%,10%)的空核桃壳进行压缩试验,测定核桃壳的破裂力、破裂功、破裂功率和理论弹性模量,并对各力学参数进行显著性分析。结果表明,核桃壳体破裂属韧脆性断裂,空壳核桃壳体在线性区间内的破裂力学参数能较好地反映核桃壳体的压缩力学特性。随含水率和加载速度的变化,核桃壳体的各力学参数呈一定规律变化,且含水率、加载速度对核桃壳线性区间的破裂力、破裂功、理论弹性模量的影响显著,对核桃壳线性区间的破裂功率的影响不显著。 相似文献
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自分级挤压式核桃破壳机的设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
设计并制作了一种集分级、破壳于一体的自分级挤压式核桃破壳机,将核桃分级与破壳两工序进行了整合。该机主要由变频电机、机架、调量板、分级装置、破壳装置、间隙调节装置等部分组成,破壳间隙和电机转速均可调,具有结构紧凑、操作简便等特点。以温185核桃为试验对象,对样机进行破壳试验,结果表明:最佳破壳参数为调量口大小70 mm,电机转速150 r/min,破壳间隙10 mm。在该参数下,一次性破壳率平均为93.2%,高露仁率平均为89.8%。 相似文献
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为避免核桃分级装置在工作时出现结构强度及共振问题,以其核心承载部件机架为研究对象,利用Solid Works软件建立几何模型,并运用ANSYS软件进行有限元静力学及模态分析。静力学分析结果表明:机架在静载荷下的最大应力值为11.314MPa,动载荷下的最大应力值为28.285MPa,均小于材料的屈服极限值,且最大变形量为0.100 18mm,安全系数为15,机架结构强度能够满足工作要求。模态分析结果表明:机架的前6阶固有频率分布在36.07 131.07Hz之间,5阶振型产生的变形量最大,最大位移量为25.401mm,对应频率为118.87Hz,机架工作频率与其固有频率不在同一区间,因此在工作过程中不会发生共振。研究结果可为核桃分级破壳机械的设计与改进提供参考。 相似文献
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响应面法和遗传算法-神经网络模型优化微波萃取蓝莓中花青素工艺 总被引:1,自引:0,他引:1
采用单因素和Box-Behnken试验,考察微波强度、萃取时间、乙醇体积分数和料液比对蓝莓中花青素萃取率的影响,并分析花青素萃取特性。采用响应面法和遗传算法-神经网络模型2?种方式对微波辅助萃取蓝莓中花青素的工艺条件进行优化。结果表明:各因素对花青素萃取率影响均呈现先增加后降低的趋势。响应面法和遗传算法-神经网络模型法相对误差、决定系数R2值分别为2.71%、0.877?3和1.43%、0.904?4,说明遗传算法-神经网络模型比响应面法具有更强的预测和优化能力。最终采用遗传算法-神经网络优化获得微波萃取蓝莓中花青素最佳工艺条件:微波强度155?W/g、萃取时间53?s、乙醇体积分数56%、料液比1∶30(g/mL)。在此条件下,花青素萃取率为85.12%,并且高于响应面优化值83.32%。本研究结果可为食品加工过程中工艺参数优化提供一种有效方法。 相似文献
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