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康三江张海燕张永茂张芳张霁红曾朝珍郑娅 《中国食物与营养》2016,(2):28-32
采用响应面分析法优化苹果速冻工艺,当载样量3kg/m2、速冻温度-30℃、样品中心温度-18℃为时,产品的感官品质、硬度和色泽最高,可溶性糖损失率、可溶性蛋白损失率、维生素C损失率最低;采用BoxBenhnken试验设计方法和Design-Expert 9数据分析软件,优化出苹果速冻最优工艺参数为载样量2.38kg/m2、速冻温度-31℃、样品中心温度-19℃,此条件下实际感官评分为91.26。 相似文献
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响应面法优化食品浸渍速冻冻结液配方 总被引:2,自引:0,他引:2
为优化食品浸渍快速冻结的冻结液配方,以甜菜碱、丙二醇、氯化钠为主要组分,添加少量甘氨酸、低聚木糖、甘露醇,组成低温冻结液,在单因素试验基础上,运用Box-Behnken试验设计原理进行试验设计,探讨浸渍快速冻结的冻结液配方的最佳配比。结果表明:以占冻结液总质量分数计,由21%甜菜碱、15%丙二醇、10%氯化钠、1%甘氨酸、1%低聚木糖、1%甘露醇和水组成的多元冻结液,冻结点可达-38.10℃,可用作食品浸渍快速冻结的冻结液,用于水产品及冷冻方便食品的冷冻加工。 相似文献
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响应面法优化马铃薯泥面条工艺配方 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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《食品与发酵工业》2019,(10):168-173
为使油脂能很好地储存于碎肉重组体系,促进产品重组成型,解决传统肉干制品难以咀嚼的品质问题,开发高档肉制品,通过单因素试验研究油脂,复合磷酸盐,谷氨酰胺转氨酶(transglutaminase,TG酶),大豆分离蛋白对碎肉重组产品凝胶强度的影响,采用响应面法对重组配方进行优化。研究结果表明,添加油脂、复合磷酸盐、TG酶、大豆分离蛋白对碎肉重组产品的凝胶强度有显著影响(P 0. 05),采用Box-Behnken响应面法得到最佳工艺配方为大豆分离蛋白1. 63%(质量分数),复合磷酸盐0. 30%(质量分数),TG酶1. 95%(质量分数),玉米油6. 00%(质量分数),此时碎肉重组产品凝胶强度值为32 366 g·cm,与预测值34 542 g·cm接近。同时,由扫描电镜图可知优化后的碎肉重组产品凝胶网络均匀有致,空洞较多,油脂能很好地储存于凝胶网络中。 相似文献
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响应面法优化清蒸羊羔肉工艺配方 总被引:1,自引:0,他引:1
以50日龄左右宁夏滩羊羔肉为原料,在传统的蒸羊羔肉加工基础上,选取食盐、姜末、大料、料酒添加量为影响因素,以感官评价、亚硝酸盐为响应值,应用Box-behnken中心组合试验设计建立数学模型,进行响应面法(response surface methodology,RSM)分析。结果表明清蒸羊羔肉工艺配方的优化条件为食盐添加量11.72g/kg、姜粉19.32g/kg、大料1.58g/kg、料酒2.09g/kg,在此优化条件下,感官评分为96分,亚硝酸盐含量为3.68mg/kg。 相似文献
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响应面法优化猴头菇魔芋面条工艺配方 总被引:1,自引:0,他引:1
《食品科技》2017,(8)
研究以质地剖面分析(texture profile analysis,TPA)与感官评价为标准,通过单因素试验研究猴头菇粉添加量、魔芋精粉添加量、谷朊粉添加量以及猴头菇粉粗细度对猴头菇魔芋面条品质的影响。基于单因素试验结果,采用SPSS 19.0软件中的Pearson相关系数双尾检验法分析TPA参数与感官评价得分之间的相关性。结果表明,猴头菇魔芋面条的感官评价与其咀嚼性(Chewiness)成极其显著正相关(p0.01),在一定程度上咀嚼性数值越大,面条的品质越好。因此,可以用咀嚼性来客观地评价猴头菇魔芋面条的品质。运用响应面优化法确定了猴头菇魔芋面条的最佳工艺配方:猴头菇粉添加量8%、魔芋精粉添加量8%、谷朊粉添加量3.5%和猴头菇粉粗细度450目。在此工艺配方条件下面条的硬度1069.02、弹性0.94、黏聚性0.54、胶着性573.23、回复性0.24、咀嚼性为540.07,且感官评价得分达到83.34。 相似文献
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以小麦粉和甘草粉为主要原料制作甘草馕。以感官评分为指标,在单因素试验的基础上通过响应面法优化甘草馕的配方工艺。结果表明:最优配方为以小麦粉质量为基准,甘草粉添加量3.00%、加水量48.00%、酵母粉添加量0.90%、植物油添加量6.00%,在此条件下制作的甘草馕金黄明亮,口感佳。 相似文献
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为提高风味蟹肉酱的感官品质,以黄豆酱、蟹肉为主要原料,研究风味蟹肉酱加工的最优工艺配方。对主料比(蟹肉∶黄豆酱)、白砂糖添加量、小米椒添加量和植物油添加量4个因素分别进行单因素试验,根据单因素试验结果设计Box-Benhnken中心组合试验,以蟹肉酱的感官评分为指标,采用响应面优化法确定风味蟹肉酱加工的最佳工艺配方。结果表明,风味蟹肉酱加工最优工艺配方为主料比(A)1∶4.83、白砂糖添加量(B)6.31%、小米椒添加量(C)6.86%、植物油添加量(D)41.41%。在最优工艺配方条件下,风味蟹肉酱的预期感官评分为88.60,实际感官得分为86.93,风味蟹肉酱的感官品质达到最佳值。 相似文献
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为改善速冻紫苏籽肉丸的品质,运用Plackett-Burman实验、最陡爬坡实验结合Box-Behnken响应面实验对影响速冻紫苏籽肉丸品质的工艺配方参数进行优化。首先用Plackett-Burman设计对影响速冻紫苏籽肉丸的品质的七个因素进行了评价,筛选出具有显著效应的三个因素:紫苏籽、冰水和大豆分离蛋白;然后用最陡爬坡路径逼近最大响应区域;最后采用响应面法确定了主要影响因素的最佳配方工艺为紫苏籽7%、冰水29%和大豆分离蛋白2.5%。经验证实验得到感官评分为22.03分,硬度为2158.83 g,弹性为8.82 mm,内聚性为0.63,相对误差在0.57%~1.61%之间,与预测值很接近,表明Plackett-Burman实验、最陡爬坡实验结合响应面法可以很好地对速冻紫苏籽肉丸的工艺配方参数进行优化,而且制备的紫苏籽肉丸富含多不饱和脂肪酸。 相似文献
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为探讨非发酵型速冻油条的最优配方,在单因素实验的基础上,采用Box-Behnken试验设计和响应曲面法对影响非发酵型速冻油条食用品质的三个主要因素无铝膨松剂、小苏打、食盐等添加量进行了优化,建立并分析了各因素与速冻油条的比容、含油量和感官评分关系的数学模型。结果表明,非发酵型速冻油条的最佳配方为:膨松剂添加量2.40%,小苏打添加量0.99%,食盐添加量1.23%,糖添加量0.8%,加水量150 mL(以面粉计);在上述条件下制得的速冻油条比容为(3.79±0.15) mL/g,含油量为8.32%±0.55%,感官评分为93.0±1.8,与模型预测值接近。在此条件下,另测得速冻油条与常规油条(采用优化后的配方,未经速冻和冻藏处理)食用品质除质构参数的硬度和内聚性有显著差异外,其他指标差异均不显著(p>0.05)。试验结果可为速冻油条的工业化生产提供一定的科学依据。 相似文献
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为改善速冻紫苏籽肉丸的品质,运用Plackett-Burman实验、最陡爬坡实验结合Box-Behnken响应面实验对影响速冻紫苏籽肉丸品质的工艺配方参数进行优化。首先用Plackett-Burman设计对影响速冻紫苏籽肉丸的品质的七个因素进行了评价,筛选出具有显著效应的三个因素:紫苏籽、冰水和大豆分离蛋白;然后用最陡爬坡路径逼近最大响应区域;最后采用响应面法确定了主要影响因素的最佳配方工艺为紫苏籽7%、冰水29%和大豆分离蛋白2.5%。经验证实验得到感官评分为22.03分,硬度为2158.83 g,弹性为8.82 mm,内聚性为0.63,相对误差在0.57%1.61%之间,与预测值很接近,表明Plackett-Burman实验、最陡爬坡实验结合响应面法可以很好地对速冻紫苏籽肉丸的工艺配方参数进行优化,而且制备的紫苏籽肉丸富含多不饱和脂肪酸。 相似文献
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《食品工业》2017,(3)
试验以大豆分离蛋白为原料,通过添加油脂、变性淀粉和转谷氨酰胺酶(TG酶)制备千叶豆腐。试验以千叶豆腐硬度、弹性和感官评分为考核指标,对酶添加量、油脂添加量和淀粉添加量对千叶豆腐品质影响进行评估。在单因素试验基础上,通过响应面分析法确定千叶豆腐工艺配方,同时建立千叶豆腐工艺配方的数学模型并验证其可靠性。以酶、油脂和淀粉添加量为因变量,探讨3个因素对千叶豆腐品质的影响及其交互作用,并对最优结果进行验证。试验结果表明:千叶豆腐制备的最佳工艺配方为:酶添加量1.61%,油脂添加量71.05%,淀粉添加量43.45%;在此条件下,千叶豆腐感官评分为90.78±2.45分,硬度为119.34±3.85 g,弹性为3.77±0.047 mm。 相似文献
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以猪碎肉为原料,首先通过响应面单因素实验研究氯化钠、复合磷酸盐、大豆分离蛋白和TG酶添加量等因素对冷保鲜重组猪排综合品质的影响。以此为基础,采用响应面法中BoxBehnken设计研究不同氯化钠、复合磷酸盐、大豆分离蛋白和TG酶对冷保鲜重组猪排规范化综合得分的影响,并建立四元二次方程模型以进行参数优化。结果显示氯化钠1.4%、复合磷酸盐0.3%、大豆分离蛋白2.2%、TG酶1.6%,冷保鲜重组猪排规范化综合得分值为0.946,模型回归系数高(R~2=0.9740)且预测精确(相对误差为0.8%)。 相似文献