挤压膨化温度对棉粕游离棉酚及营养成分的影响

本文研究了不同挤压膨化温度(90、100、110、120和130℃)对棉粕中游离棉酚和营养成分的影响。结果表明棉粕挤压膨化脱酚的最佳温度是120℃,超过这一温度后游离棉酚的降解速率不再随温度的升高而增加。随着挤压膨化温度升高棉粕蛋白氮溶解指数(NSI)迅速降低,棉粕中粗纤维、有效赖氨酸和总赖氨酸的含量也随温度升高而显著降低,但当温度达到120℃时,总氨基酸(AA)和必需氨基酸(EAA)的含量达到最大值。此外,120℃时,棉粕中支链氨基酸(BCAAs)的含量也最高。所以,挤压膨化温度在120℃时,既可以显著降低游离棉酚的含量又可较好的保持棉粕的营养价值。      

浅谈棉籽膨化浸出及棉籽粕脱酚生产工艺

主要介绍了棉籽膨化浸出及棉籽粕脱酚生产工艺.棉籽膨化浸出包括棉籽预处理、挤压膨化和浸出3个工艺过程,通过此工艺生产棉籽油具有生产稳定性好、浸出油质量高、粕中残油少、溶耗低等特点,浸出后的棉籽粕再用甲醇萃取其中的棉酚,可以达到脱除棉酚的效果.棉籽粕脱酚后,使用价值得到提高,可作为饲料蛋白广泛应用于奶牛等养殖业中.     

棉粕膨化加工试验工艺及机理分析

研究了膨化加工处理对棉粕脱毒的影响。棉粕由于其中棉酚含量过高而限制了其在饲料中的使用。而利用目前比较成熟的膨化加工处理工艺对其进行脱毒处理，经济成本较低，脱毒效果好。经试验膨化处理后棉粕的游离棉酚含量只有120—140mg／kg，远远低于国际标准规定的400mg／kg。     

高蛋白脱酚棉籽粕制取工艺研究

为了满足市场需求,提升棉籽粕利用价值,结合实际生产情况,采用单因素控制变量法,调整生产工艺中关键控制参数如原料棉仁中的含壳率、甲醇溶液萃取工艺参数以及成品粉碎筛分条件等,确定了分别以含壳率为2%和5%的棉仁为原料的高蛋白脱酚棉籽粕生产工艺。当原料含壳率为2%时,适宜的萃取工艺为浸泡萃取,料液比1∶ 3,浸泡萃取脱酚时间 30 min,甲醇溶液萃取梯度60%-70%-80%-90%,共萃取4次,残油控制在0.7%以下,蒸脱烘干控制水分在5%以下。原料含壳率为5%时,适宜的萃取工艺为淋液萃取,料液比1∶ 2,甲醇溶液萃取梯度70%-70%-70%-70%-80%-90%,共萃取6次,残油控制在0.7%以下,蒸脱烘干控制水分在5%以下。采用上述两种方法,可得到粗蛋白质含量在70%以上、游离棉酚含量满足企业内控指标要求（≤400 mg/kg）的脱酚棉籽粕。     

棉籽粕脱酚方法的研究

采用热水,热碱,硫酸亚铁,米曲霉四种方法,对棉籽粕进行脱酚实验,结果热 法去酚效果最佳。通过正交试验,热碱法脱酚的最适条件为ｐＨ８－９,温度６０℃,时间３ｈ,最终棉籽蛋白液棉酚含量为１２ｐｐｍ,完全低于联合国咨询委员会规定的食用棉籽蛋白质中游离棉酚含量≤０．０６％标准。     

棉籽粕脱酚蛋白的工艺研究

新疆是国内的产棉重点区域,面积也较大,作为棉籽加工企业的副产品的棉籽粕,是一种重要的蛋白质饲料,但其中的棉酚对动物有一定的毒害作用,一直限制了棉籽粕在动物饲料中广泛的应用.通过对棉酚特性、脱酚加工原理和脱酚技术的分析实践,介绍一种棉籽加工工艺.该技术能大幅提升棉籽蛋白的价值,解决棉籽粕在饲料中的运用问题,同时延长了棉籽加工产业链,提升了企业核心竞争力和后续盈利能力.     

基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响。通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合。结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性;确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和轴头间隙12 mm。在最优参数组合下,粕残油率为1.03%。模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大。     

棉籽粕脱酚效果影响因素分析

为了降低棉籽粕中游离棉酚含量,通过实验室及生产线跟踪研究了溶剂萃取法脱酚工艺参数、脱酚方法(膨化预处理法、溶剂萃取法)、原料产地和储存时间对棉籽粕脱酚效果的影响。结果表明：工业生产中,在棉坯粉末度25%～28%、棉坯水分含量3.5%～4.5%、甲醇体积分数85%～90%、脱酚温度55℃左右、逆流萃取脱酚料液比(物料质量与新鲜甲醇溶剂体积比) 1∶(0.5～0.6)条件下,棉籽粕脱酚效果较好;溶剂萃取法脱酚效果优于膨化预处理法;对于棉籽原料产地,棉酚的脱除容易程度为北疆>南疆>河北,与棉籽的粗脂肪酸值大小正好相反;棉籽储存时间越长,棉酚越难以脱除。因此,选择新鲜、粗脂肪酸值低的棉籽原料,严格控制溶剂萃取脱酚工艺参数,可以得到更低游离棉酚含量的棉籽粕。     

高效降解棉酚菌种的筛选及棉粕发酵脱毒工艺研究

通过醋酸棉酚YPG培养基多级逐步驯化筛选,结合棉粕固态生物发酵的方法,筛选出1株高效降解棉酚的热带假丝酵母JD-9。通过单因素试验初步确定了棉粕发酵脱毒的工艺条件,进一步利用分式析因试验设计法,对影响棉粕脱毒率的因素进行了筛选,方差分析表明,影响棉粕发酵脱毒的主要因素为热带假丝酵母JD-9接种量和卡氏酵母JD-13接种量。通过响应面分析法和典型性分析得出棉粕发酵脱毒的最优条件为:热带假丝酵母JD-9接种量4.42%,卡氏酵母JD-13接种量0.56%,发酵时间48 h,发酵温度30℃,料水比1∶0.8,棉粕中的棉酚从987.5 mg/kg降解至85.9 mg/kg,脱毒率达到91.3%。     

棉籽饼粕双螺杆挤压脱毒中的参数研究

考察了棉籽饼粕双螺杆挤压脱毒中不同加工参数对脱毒效果的影响。结果表明：增大螺杆转速、减低喂料速度,脱毒效果变好。但考虑到产量要求,喂料速度不宜过低,故实际中应做到均衡。含水率的影响较为复杂,因原料、操作条件不同而异,一定范围内含水率提高可配以较高螺杆转速、温度及较小口模直径,不同捏合盘长度和位置其效果也不一样,因而一定操作条件下各加工参数间应适宜匹配。此外,实验结果还表明棉籽饼粕双螺杆挤压脱毒是成功的,效果显著。     

The effects of varying gossypol intake from whole cottonseed and cottonseed meal on lactation and blood parameters in lactating dairy cows

Effects of varying amounts of gossypol from whole Upland cottonseed (WCS) and cottonseed meal (CSM) were evaluated in 40 midlactation Holstein cows. After 14 d of pretreatment, cows were assigned to 1 of the 5 treatments for 84 d: control (no gossypol), 931 mg/kg total gossypol (TG) and 850 mg/kg free gossypol (FG) from WCS (moderate TG and high FG); 924 mg/kg TG and 91 mg/kg FG from CSM (moderate TG and low FG), 945 mg/kg TG and 479 mg/kg FG with equal amounts of TG from WCS and CSM (moderate TG and FG), or 1894 mg/kg TG and 960 mg/kg FG with equal amounts of TG from WCS and CSM (high TG and FG). Concentrations of plasma gossypol (PG) and its isomers were directly proportional to FG intake. Concentrations of PG reached a plateau after 28 d on treatment, and they were highest in cows receiving a diet with high TG and FG. Erythrocyte fragility differed among treatments and increased with increasing FG intake. Plasma gossypol returned to negligible concentrations 28 d after withdrawal of cottonseed products from the high TG and FG diet. Serum vitamin A was similar among treatments, but vitamin E increased with increasing FG intake. Serum enzymes were generally unaffected by treatments, but urea N increased in diets higher in TG and FG. Intake of dry matter was higher for the diet high in TG and FG than for the control diet, but was similar for other treatments. Cows receiving the high TG and FG diet produced more milk and 3.5% fat-corrected milk, with no changes in milk composition. Feeding a diet containing 1894 mg/kg TG and 960 mg/kg FG for 84 d increased PG concentrations and erythrocyte fragility and resulted in minor changes in blood metabolites and enzymes, but no detrimental effect on lactation performance was observed. Indicators of liver, kidney, and muscle cell viability suggest that the higher amounts of gossypol consumed in this study had only minor effects on those tissues in lactating dairy cows.     

基于遗传算法和神经网络的3D增材印花工艺参数优化

针对3D增材印花工艺中刮刀压力、刮印速度、刮刀角度和油墨黏度等参数的组合对印花质量存在较大影响,但实际生产中各工艺参数组合无法实现最优这一问题,利用附加动量法改进下的BP神经网络构建3D增材印花工艺模型,通过实验参数对模型进行训练,确定工艺参数和印花质量间的非线性关系。利用遗传算法对该非线性函数进行极值寻优,从而得到3D增材印花工艺的最优参数组合:印花压力为4 800N,刮印角度为18°,刮印速度为400 mm/s,油墨黏度为170.5 Pa·s,该模型预测误差基本稳定在0.01范围之内。利用优化前后的参数进行对比实验,结果证明该算法可以实现3D增材印花工艺的质量预测和参数寻优,从而提升印花质量,缩短产品开发时间。     

茶叶理条工艺的人工神经网络优化

以六安绿茶为原料,研究理条温度、理条时间和投叶量对理条工艺的影响。在单因素试验的基础上,采用正交试验对理条工艺条件进行选择优化,得出最佳工艺组合为:理条温度90℃,理条时间5min,投叶量1.0kg;再对正交试验的结果进行多元一次回归和多元二次回归,建立人工神经网络模型。人工神经网络程序优化结果为:理条温度93℃,理条时间5min,投叶量1.0kg,优于正交试验的最佳工艺组合。     

基于BP神经网络和遗传算法的钢丝拉拔优化设计

针对钢丝在拉拔成形后表面轴向残余应力过大的问题,建立有限元模型,并确定钢丝拉拔过程变量优化范围;利用正交试验法确定网络训练样本,根据变量设计安排各因素及水平,组成L25(55)正交表;利用ANN的高度非线性映射能力建立拉拔过程参数与钢丝表面最大轴向残余应力映射模型,同时将神经网络与遗传优化算法相结合。优化后摩擦因数为0.09,工作锥角为8°,定径带长度为0.66 mm,部分压缩率为4%,拉拔速度为3 820mm/s,在此组合参数下,采用FEM计算表面轴向残余应力为65.37 MPa,神经网络预测结果为67.58 MPa,模拟结果相对误差为3.5%;相对于正交试验中平均轴向残余应力202.1 MPa,降低67.6%,优化效果明显,显著降低了钢丝的表面轴向残余应力。     

基于棉籽粕优质水产饲料配方的优化

该文利用棉籽粕替代水产饲料中鱼粉,作为主要蛋白源,以降低养殖成本,改善水体生态环境.以蛋白质和磷的体外消化率为评价指标,对棉籽粕以及钙磷的添加量做了优化.结果表明,棉籽粕替代33.33％的鱼粉,磷需要量为0.8％,并添加2.0％石粉时,饲料的体外消化率达到最大值.     

基于人工神经网络法优化河蚌多糖超高压提取工艺

以取珠后的蚌肉为原料,采用超高压方法提取河蚌多糖。利用响应面试验设计获取神经网络所需的训练样本,利用训练成熟的神经网络进行训练和仿真,分析因素(压力强度、料液比和保压时间)以及因素间的交互作用对河蚌多糖得率的影响,并对超高压得河蚌多糖的工艺进行优化。结果表明:人工神经网络法比响应面法的优化准确性高,预测值的可信度较强;超高压提取河蚌多糖最佳工艺条件为:压力强度340 MPa、料液比1:42(g/mL)、保压时间10 min,该条件下的多糖得率预测值为7.18%,实测值为7.12%,相对误差为0.84。该工艺具有短时、高效、环保等优点,为河蚌多糖的开发利用提供技术依据。     

基于人工神经网络和遗传算法的黑木耳糙米醋发酵条件优化

以黑木耳糙米为原料,研究醋酸发酵的工艺条件,对接种量、摇床转速和装料最参数进行了单因素和正交试验,摸索出参数优化范围,并利用人工神经网络和遗传算法联合对发酵条件进行优化,结果表明,当接种量为8.1%,摇床转速为169r/min,装料量为250mL三角瓶装料61mL时,醋酸含量可达3.855g/100mL,该方法与正交试验设计得出的结果相比,发酵酸度上升了8.0%,为发酵优化控制提供了一种更加准确的方法.     

基于遗传算法和BP网络的精毛纺粗纱质量预报

针对BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解和遗传算法搜索范围广、效率高、鲁棒性强的特点,提出将二者结合用于精毛纺粗纱过程建模和质量预报。将BP网络初始权重和阈值按一定规律串接成字符串作为遗传算法的染色体,通过选择、交叉和变异操作对其优化, 优化后的值作为该BP网络的初始权重和阈值进行二次训练。采用相同的数据训练表明,未优化的BP网络达不到预定精度或陷入局部最优解,经GA优化后收敛速度快且达到了所需精度。粗纱CV值和单重的20组数据预报表明：预报值与实测值间的相对平均误差率由之前的3.56%和3.48%分别降低到2.55%和2.23%;预报值和实测值间的相关系数较之前大为提高。     

人工神经网络-遗传算法优化酶法提取绿豆渣水溶性纤维素工艺研究

探讨了人工神经网络和遗传算法在酶法提取绿豆渣水溶性纤维素工艺优化方面的应用。基于RBF神经网络建立绿豆中的水溶性纤维素提取率预测模型,并利用遗传算法对影响提取率的主要因素进行寻优。由实际数据得出仿真结果,并通过验证实验表明该方法有效。     

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。