国毛毛条加工质量预测的人工神经网络模型

简述了毛条加工质量预测的国内外状况，指出了毛条预测加工技术的重要性。根据人工神经网络技术的特点，利用人工神经网络的工作原理描述了建立毛条加工质量预测模型的过程，并给出了毛条质量预测的软件设计思路与模块结构。     

客观检验在国产细羊毛毛条加工中的应用

根据对国产原毛客观测试的结果，结合实例对客观检验在毛条加工中的应用进行了讨论。工厂可根据对进厂原毛客观检验的结果，在混毛或配毛时对混合批羊毛的特征和成品毛条的加工性能和质量进行预测和控制。实际生产应用和加工试验表明：运用原毛的特征信息，采用IWTO—31—98标准中的混合批数学公式可对国毛混合批的长度、细度等特征进行较为精确的预测，此外，利用原毛特征和加工性能之间的关系，建立国毛毛条加工预测公式可对成品毛条的纤维豪特长度、长度离散、精梳落毛率和细度等指标进行比较准确的预测。     

TEAM2公式在毛条制造上的应用和研究

TEAM公式是20世纪80年代由澳大利亚羊毛检测局(AWTA)和澳大利亚联邦科学工业研究组织(CSIRO)研制开发的用于预测毛条加工性能和质量的计算公式.文章介绍了制条厂运用TEAM2公式来预测毛条加工性能的具体方法,并以生产实例说明TEAM2公式能对制条工厂的成品毛条中纤维的长度和长度离散进行预测,同时运用预测结果对实际生产水平进行监控和评估.     

基于BP神经网络的国毛毛条质量预测模型

采用BP神经网络预测技术建立少于3层的国毛毛条加工质量预测模型,利用贝叶斯判别规则提高网络的学习能力,通过实验对比选出最优隐层神经元数。模型预测结果表明,用神经网络方法预测毛条加工性能与实际结果有相当高的一致性。     

TEAM-2和TEAM-3公式在毛条质量预测中的对比分析

在毛条质量预测方面,澳大利亚提出的TEAM-2公式应用比较广泛,在此基础上澳大利亚2004年又推出了TEAM-3公式,通过比较分析可知TEAM-3公式增加了羊毛的CVD、CVL指标参数,从理论上讲TEAM-3公式应该比TEAM-2公式更合理、有效,预测值应该更准确.通过在毛条加工中的初步应用证明,虽然TEAM-2与TEAM-3公式在澳毛条质量预测方面都有效,但与TEAM-2公式相比,TEAM-3公式对毛条质量的预测性能并没有明显的提高,在当前情况下,TEAM-2和TEAM-3都可以在澳毛条质量预测中使用.     

客观检验在国产细羊毛纺纱加工中的应用

通过对国产细羊毛毛条的客观测试和基本性能特征的分析，同时与澳毛毛条进行对比，探讨了国产细羊毛的纺纱性能，并在多年加工数据统计结果的基础上，建立了国毛纺纱性能和质量预测模型。实践和研究表明，国产纤维的纺纱性能总体上不如澳毛，毛条纤维特性与纺纱性能的关系与澳毛近似，对国毛纺纱性能的预测是可行的，并具有一定的精确性和可靠性。     

精梳毛纺纱线质量预报

纺纱在纺织加工，尤其在毛纺织工艺流程中是一个十分关健的工段，其耗资为整个毛条生产过程的3—4倍，所以合理选用原料，对原料的成纱质量、加工性能进行预测和监控，不仅具有重要的学术意义，而且具有很好的经济意义。     

BP神经网络在羊毛品质预测中的应用研究

用BP神经网络方法对加工毛条时所需的羊毛品质进行预测，阐述了利用BP神经网络预测羊毛品质的工作原理，给出了羊毛品质预测系统的BP神经网络模型，并得出了实验结论。     

毛皮加工中梳理机的分条实践

介绍了毛皮加工中梳理机的分条方法。这种方法简单易行，既能满足毛条喂入式人造毛机的喂入要求，又能充分发挥梳理机的加工能力，且不影响毛条质量。     

毛条制造中的羊毛损伤及质量控制

介绍了采用澳毛加工的TEAM公式预测毛条制造中羊毛损伤,并与实测比较衡量生产水平及设备状态的正常程度,从而达到控制质量,减少羊毛损伤,降低生产成本的目的。     

毛条的酶防缩整理

探讨了国产蛋白酶整理毛条的工艺及其对防缩性能的影响,由实验提出较合理的蛋白酶整理工艺,认为羊毛的减量率控制在４－６％之间可以达到较好的防缩效果。     

物理场加工中细菌活的非可培养状态相关研究进展

物理场加工技术是一类使用加热、加压和辐射等物理学方法的技术, 其中热加工、超声波、超高压和紫外辐照等技术已被广泛应用于食品加工。近年来多个报道显示, 在物理场加工中细菌可进入活的非可培养状态(viable but non-culturable, VBNC)。VBNC状态指微生物为了适应逆境而进入的一种特殊休眠状态, 在合适条件下能复苏, 甚至可能依然保持致病能力, 这提示我们应该对物理场加工食品的微生物安全予以高度重视。本文主要综述了物理场加工中食源性致病菌和腐败菌VBNC状态的研究进展, 并从共性机制的角度出发分析其形成原因。本文旨在为更好的应用物理场加工技术并保障食品安全提供新思路和新方向。     

高压脉冲电场共场式杀菌处理腔的仿真分析与优化

杀菌处理腔是高压脉冲电场(Pulsed Electric Field,PEF)处理系统的重要组成部分,为了开发出适合于多个处理腔串联组合使用的处理腔单元,对椭圆内嵌型共场式杀菌处理腔进行了建模,并利用ANSYS软件得到处理腔内的电场分布和流体动力学特性,然后在仿真分析的基础上,对处理腔结构进行了优化,提出了一种基于流体特性优化的新型共场式杀菌处理腔结构,经验证该处理腔的性能可以满足多处理腔单元串联组合使用的要求,为进一步优化高压脉冲电场杀菌处理腔提供了新思路。     

数字图像处理技术在纺织服装领域的研究进展

从纤维、纱线、织物和服装等方面阐述了数字图像处理技术在纺织服装领域的应用,介绍了基于数字图像处理技术的检测手段与传统检测方法的异同,指出基于数字图像处理技术的检测方法在纺织服装领域的发展趋势.     

EtherNet/IP工业以太网在制丝线控制系统中的应用

根据工业以太网技术的发展和企业信息化、现场控制的要求,在武汉卷烟厂2400kg/h制丝线控制系统中从现场设备到信息管理层全面应用了基于EtherNet/IP的工业以太网技术。详细讨论了系统网络结构,控制层、现场设备层、信息管理层的配置,以及网络和系统安全设置。基于工业以太网的制丝线控制系统易于集成扩展、维护方便,克服了传统现场总线应用中的缺点,其应用表明,EtherNet/IP工业以太网可以满足制丝线现场设备控制的实时性和可靠性。     

高压脉冲电场同轴处理室的仿真优化

高压脉冲电场杀菌技术是一种新型非热杀菌技术,处理室用来装载待处理物料并在处理室内直接施加脉冲电场。针对自主设计的一种电极间距可调、处理室内腔体可更换的新型中试规模的同轴处理室,使用COMSOL软件建立脉冲电场杀菌系统三场耦合的数学模型模拟处理室内的电场强度、流料特性及温度分布,为同轴处理室的结构优化提供依据。仿真结果表明正电极内圆边缘处的电场强度不均匀,对正电极倒圆角后的处理室更为适用。     

玉米汁饮料加工工艺研究进展

综述玉米汁饮料加工技术研究进展,对玉米汁饮料加工中各种技术方法和工艺参数进行详细论述。     

FIELD PROCESSING OF TOMATOES. 1. Process and Design

SUMMARY— Among the advantages of processing tomatoes in the field, compared with processing solely at a cannery, are increased yield and reduced waste. Mechanically harvested tomatoes were processed at 500 lb/hr through a mobile field unit within 6 hr after harvest during the 1969 season. Processing within 6 hr from harvest prevented a loss of about 9.5% of the ripe tomatoes that occurred when processing was delayed 24 hr. An increase of 4.3% in solids recovery was obtained by acid treatment of the hot macerate, bringing the total increase to 13.8% for field processing. Either the single strength or concentrated material is suitable for bulk transport to a cannery for storage, additional concentration, or immediate formulation into sauces, catsup and other tomato products.     

典型加工条件下鱼糜肌原纤维蛋白品质变化规律及调控方法研究进展

鱼糜制品（鱼丸、鱼糕、蟹肉棒等）因为其健康营养、方便快捷等特点而深受消费者欢迎，具有广阔的市场前景。鱼糜制品是基于鱼糜肌原纤维蛋白的胶凝性能所形成的弹性凝胶体，其加工工序包括斩拌、加热、添加外源物等。因此，鱼糜肌原纤维蛋白在典型加工条件下发生结构以及功能特性的变化会影响鱼糜制品的品质。本文主要综述了鱼糜肌原纤维蛋白在物理场（加热、斩拌）、化学场（pH值、离子强度）、生物场（酶、微生物）等典型加工条件下的结构及功能特性变化规律及调控方法，以期为进一步发展鱼糜制品加工业提供理论依据。