响应面法对酸奶冰淇淋配方的优化

通过中心组合设计和响应面分析法,对酸奶冰淇淋的配方进行优化研究。确定最佳配方是:酸奶添加量51%、奶油添加量10.8%、蔗糖添加量15.6%、复合稳定剂添加量0.71%,此时产品的感官评分值为89.2。     

响应面法优化紫薯果蔬复合饮料生产工艺配方

实验以紫薯、红心火龙果与胡萝卜为原料,压榨后加入白砂糖、柠檬酸辅助调配,通过响应面法优化,得到各因素最佳添加量:紫薯汁40.02%,胡萝卜汁24.28%,红心火龙果汁28.17%,白砂糖6.17%,柠檬酸1.36%。饮料pH值4.2,可溶性固形物含量14%;菌落总数、致病菌与大肠菌群无检出,理化指标与微生物指标均符合国家标准。饮料具有果蔬香味,颜色鲜亮,稳定均一,有较高的营养价值。     

响应面法优化复合枣粉配方研究

在单因素实验的基础上,选取合适的因素及水平,利用响应面法对复合枣粉配方进行优化。选择浓缩枣汁与浓缩苹果汁比例、黄豆粉添加量、麦芽糊精添加量作为优化因素,研究各因素的不同水平对复合枣粉的口感、风味、色泽的影响。通过优化后的配方是浓缩枣汁与浓缩苹果汁比例为2.79(mL/mL),100 mL混合浓缩汁中添加黄豆粉20.78 g、麦芽糊精9.54 g,然后取适量的柠檬酸、白砂糖调味。在此条件制得的复合枣粉感官评定分值最高。     

响应面法优化绿茶调味酱配方

对调味绿茶酱的配方进行研究,对超微绿茶粉、瓜尔豆胶和魔芋精粉的复配粉、有机酸、白砂糖的添加量进行了单因素实验,从感官和质构上对成品进行评价,并采用响应面分析法优化各参数比例,研制出具有绿茶风味的调味酱。结果表明:最佳配方为瓜尔豆胶和魔芋精粉的复配粉的添加量1.6%,绿茶粉的添加量0.4%,有机酸的添加量为0.15%,白砂糖的添加量为12%,制成的绿茶调味酱外观、组织形态、风味、色泽、口感的综合评分最高,为84.09分。     

响应面法优化馒头的抑菌配方

微生物(主要是腐败菌)的生长繁殖是引起馒头腐败变质的主要原因,控制馒头的水分活度、pH值和添加防腐剂有利于抑制细菌。利用响应曲面设计,以木糖醇、丙酸钙、柠檬酸为因素,细菌生长对数为响应值建立响应曲面模型,以确定最佳的馒头抑菌配方。优化结果表明:在木糖醇3.252%(质量分数),丙酸钙0.134%(质量分数),柠檬酸0.234%(质量分数)时,培养48h后,馒头中的细菌生长对数为2.591,抑制细菌的效果最佳,且该配方下的实验结果与模型拟合程度较好。     

响应面法优化杂粮面团配方

目的 利用设计响应面法对杂粮面团的配方进行优化。方法 以高筋面粉和杂粮粉组成3种杂粮面团的基础配方, 利用食品质构仪检测不同配比对杂粮面团咀嚼型、硬度、粘性等7个质构指标的影响, 借助响应面Box-Behnken方法优选出最佳参数。结果 经优化后配方2最佳参数为面料配料比(m/m)为1.03:1, 加水量(V/V))为44%, 加水温度50.00 ℃, 预期值为0.406301,验证实验平均响应值为0.398529, 与预测值相符; 配方3最佳参数为面料配料比(m/m)为0.99:1, 加水量(V/V)为45%, 加水温度43.96 ℃, 预期值为0.443361,验证实验平均响应值为0.441185, 与预期值相符。结论 经过优化后的杂粮面团感官指标较为优秀, 可为后期杂粮食品的开发研究奠定技术研究基础。     

响应面法对燕麦酸奶配方的优化

以生牛乳、酶解燕麦粉为原料,以感官评价为指标,利用响应面法对燕麦酸奶的最佳配方进行优化。结果表明,燕麦酸奶的最佳配方为酶解燕麦粉添加量4．2％、蔗糖添加量8．0％、乳清蛋白粉添加量1．2％。研制的燕麦酸奶具有燕麦的独特香味,组织细腻,风味俱佳。     

响应面法优化乌梅泡腾片的配方

选用乌梅提取物为基础原料,通过单因素试验和响应面曲线法对配方进行分析优化,获得了乌梅泡腾片的最佳配方为乌梅提取物、泡腾剂和阿巴斯甜质量比为54.95︰40.29︰0.54,质量分数5%PVP的乙醇溶液和L-亮氨酸分别为乌梅提取物和泡腾剂质量和的2.5%和0.6%,酸源中柠檬酸和酒石酸质量比为4︰1,酸源和碳酸氢钠质量比为1.37︰1。在该配方下,采用湿法混合制粒,得到的乌梅泡腾片发泡量为6.7 mL,崩解时间为128 s,脆碎度为0.86%,所得饮料p H为5.3,具有乌梅饮品酸甜爽口的特征口感,用量仅为市售酸梅粉的34.8%,具有质量轻,携带方便的特点。     

响应面法优化刺梨曲奇饼干配方

以低筋面粉、刺梨汁、黄油、糖粉、鸡蛋为主要原料,以产品的色泽、风味、质构为感官评价指标,利用单因素和响应面试验,优化刺梨曲奇饼干的配方。结果表明,优化后低筋面粉质量100%,刺梨汁添加量为29.86%,黄油的添加量为56.74%,糖粉的添加量为40.68%,蛋液的添加量为14.72%,制得的刺梨曲奇饼干色泽均匀,具有特殊的刺梨酸味,甜度适中,且感官评价得分达到89.31分。产品的干燥失重为3.09%,蛋白质含量为11.7 g/100 g,脂肪含量为26.2 g/100 g,过氧化值为0.14 g/100 g,酸价为1.4 mg/g,以上指标均符合国家标准饼干质量通则（GB/T 20980-2021）要求。与市售的三款饼干相比,本研究所制备的刺梨曲奇饼干硬度和酸度均显著高于（P<0.05）其余三款饼干,刺梨生产企业可以根据其目标消费群体对饼干硬度和酸度的要求,进行相应的市场推广。     

响应面法优化刺梨硬糖配方

该研究以刺梨汁、结晶果糖、柠檬酸和柠檬酸钠复配酸味剂为主要原料,以色泽、组织形态、口感和风味作为感官评价指标,通过单因素试验和响应面优化试验,研究刺梨硬糖的最佳配方。结果表明：刺梨硬糖制备的最佳配方为结晶果糖添加量26.59%、刺梨汁添加量28.4%、复配酸味剂添加量0.52%、柠檬酸占总酸含量80%,制得的刺梨硬糖呈均匀透亮的橙色,甜味纯正,不粘牙,感官评分为84.92,产品感官性状、理化和微生物等指标均达到相关标准要求。     

响应面法优化豆乳稳定剂配方研究

本文采用响应面分析法研究剌槐豆胶、瓜尔豆胶和黄原胶对豆乳的稳定性影响,确定其最佳水平,结果表明：刺槐豆胶用量0．06‰、瓜尔豆胶用量0．11‰和黄原胶用量0．19‰组成的复合稳定剂制得的豆乳稳定性较好。     

Optimization of Enzymatic Production Process of Oat Milk Using Response Surface Methodology

The simultaneous effects of slurry concentration (25–35 % w/w), enzyme concentration (0.5–2.5 % w/w) and liquefaction time (30–90 min) on the yield, total solids and rheological parameters of oat milk developed were studied and optimised by the application of response surface methodology. The effect of independent and dependent variables have been studied using a central composite rotatable design of experiments. Power law model explains the flow behaviour of the developed oat milk samples with correlation coefficient (R ²) varying from 0.89 to 0.96. All the formulations exhibited pseudo plastic behaviour with the flow behaviour index (n) between 0.29 and 0.46 and consistency index varying from 1.033 to 10.22 Pa s ⁿ . Statistical analysis showed that yield, total solids and rheology of oat milk were significantly (p?<?0.05) correlated to slurry concentration, enzyme concentration and liquefaction time. The optimum conditions for making oat milk were: 27.1 % w/w slurry concentration, 2.1 % w/w enzyme concentration and liquefaction time of 49 min.     

响应面法优化脱乳清风味调料乳的生产工艺

以鲜牛乳和香辛料为主要原料,利用凝乳酶进行脱乳清处理,结合直投式菌种发酵剂进行低温长时发酵,开发出一种风味调料乳。在单因素试验的基础上,通过响应面分析法确定脱乳清风味调料乳最佳的生产工艺参数为香辛料质量比 6 ∶5 ∶4 ∶2 ∶1（花椒油 12 g、辣椒油 10 g、海盐 8 g、黑胡椒粉 4 g、生姜粉 2 g）、凝乳酶添加量 0.4%、白砂糖添加量4%、发酵时间14 h、乳清蛋白粉添加量0.6%。该条件下制成的脱乳清风味调料乳质地均匀、香辛料风味较佳,产品蛋白质含量为7.79%、脂肪含量为5.16%、酸度为90°T、黏度为7 300 mPa·s、活菌数为3.8×107CFU/mL,是一款口味独特、食用方式多样性的新型发酵乳制品。     

响应曲面法优化花生奶皮生产工艺

以花生和鲜牛乳为原料,经传统工艺生产花生奶皮.在单因素试验基础上,利用响应曲面分析法,对花生奶皮生产工艺进行优化.结果表明:花生奶皮的最佳生产工艺参数为104.74 mL花生乳/1.5 kg鲜牛奶,保温时间5.87 h,保温温度63.98℃,冷却时间6.59h.所制得的花生奶皮口感细腻、组织状态均匀、花生香气淡雅、风味独特.     

响应面法优化游离细胞法生产雄烯二酮初探

采用响应面法对游离细胞法生产雄烯二酮工艺进行了优化。首先利用Plackett-Burman实验设计筛选出影响雄烯二酮转化率的3个主要因素:植物甾醇浓度、羟丙基-β-环糊精浓度、菌体量。在这个基础上用最陡爬坡法来逼近最大响应值范围,然后利用响应面分析法确定这几个主要因子之间的交互作用和最佳条件。结果表明,当植物甾醇浓度为19.41 g/L,羟丙基-β-环糊精浓度为80.14 g/L,菌体浓度为110.55 g/L,雄烯二酮最大转化率可达67.25%,与响应面预测转化率相近,与优化前相比,雄烯二酮转化率提高了41.55%,雄烯二酮含量达8.68 g/L,生产强度为2.17 g/(L·d)。

     

响应面法优化蹄筋酸奶冻配方

以酸乳为主要原料,牛蹄筋中提取的胶原为凝结剂,通过单因素实验、Box-Behnken响应面试验设计优化制作酸奶冻的工艺配方。结果表明,蹄筋酸奶冻的最优工艺参数为胶液添加量43%、蔗糖添加量15.5%、无水柠檬酸添加量0.11%。制作的酸奶冻弹性为0.945,感官评分为86分。优化后的酸奶冻具有良好的质构特性与感官品质,其理化、微生物指标均符合国家规定,其加工工艺可为酸奶冻的开发提供参考。     

响应面法优化马铃薯泥面条工艺配方

为加快马铃薯主食化进程,降低马铃薯全粉面条的成本,有效利用马铃薯中的营养成分,以马铃薯泥为原料,对马铃薯泥面条的工艺配方进行研究。在单因素试验的基础上,利用响应面法优化马铃薯泥面条工艺配方,研究面条中马铃薯泥添加量、盐添加量、水添加量对感官得分和断条率的影响,得出回归方程预测模型。结果表明:马铃薯泥、盐和水的添加量分别为40.65%、0.40%、17.13%时,感官得分最高为98.13,面条的断条率最低为6.15%。该研究为马铃薯泥面条的进一步研究提供理论依据。     

响应面法优化香芋豌豆饼干配方

以香芋粉、豌豆粉为主料,辅助以白砂糖、黄油、盐等研制香芋豌豆饼干,采用感官评分值为指标,通过单因素和Box-Behnken中心组合试验方案,进行响应面分析结合实际确定最佳工艺条件为:香芋粉与豌豆粉质量比6:4、白砂糖添加量37 g、蛋黄添加量31 g、黄油添加量55 g.     

Optimization of Fura Production Using Response Surface Methodology

Optimisation of fura production using response surface methodology was studied. The quadratic polynomial regression model was adequate and acceptable at 0.05% level for predicting shear stress (SHS), shear strength (SHT), and hardness of fura (HOF)). The importance of process variables (cooking time (CKT), flour hydration time (FHT) and water added (WAD)) on texture of fura is in the order; FHT (X₂) > WAD (X₃) > CKT (X₁). The FHT and WAD were the most important factors affecting the textural properties of fura. The optimal SHS (6.1 kN/m²) was obtained with FHT (1.36 hr), CKT (34.3 min) and WAD (21 ml). The optimal SHT (4.6 kN/m²) was obtained with FHT (1.1 hr), CKT (18.9 min) and WAD (25 ml). The optimal HOF (57.7 kN) was obtained with FHT (53.4 min), CKT (17.4 min) and WAD (21.8 ml). The shape of the predicted responses was saddle, i.e., a maximum or minimum response was found at various combinations of the independent variables.