食品膨化技术及其应用

膨化技术作为一种新型食品生产技术,正逐步在食品工业中得到广泛的应用。目前膨化食品的生产技术主要包括挤压膨化技术和高温膨化技术２种类型。本文主要介绍了挤压膨化技术和高温膨化技术的膨化机理、生产工艺和流程以及它们在膨化休闲小食品生产中的应用;并对膨化食品的研究开发和微波膨化、烘焙膨化、真空油炸等新型食品膨化技术及其发展趋向进行了讨论。     

均衡营养早餐的研制

根据膳食营养的要求,以燕麦、爆裂玉米、奶粉、鸡胸肉、胡萝卜和香菜为原料,采用微波技术和冷冻干燥技术生产均衡营养早餐,确定了最佳的配方为燕麦片15g、爆裂玉米8g、奶粉10g、鸡肉丁5g、胡萝卜丁0.5g、香菜干0.5g、盐或糖1g.     

抽吸方式对卷烟主流烟气氨释放量的影响

为考察抽吸方式对卷烟主流烟气中氨释放量的影响,采用ISO、Massachusetts和Health Canada 3种抽吸方案分别抽吸了15种国产卷烟,然后采用离子色谱法测定了这些卷烟主流烟气中氨的释放量.结果表明:①对于滤嘴打孔卷烟,与ISO抽吸方案相比,采用Massachusetts抽吸方案,混合型卷烟主流烟气中氨...     

用于MEMS振镜激光扫描的显微物镜设计

为满足微机电系统（micro-electro-mechanical system,MEMS）二维激光扫描系统对显微物镜小入瞳直径、大入射角度、大视场的要求,利用光学设计软件Zemax设计了一款入瞳直径为1.1 mm,可匹配MEMS二维振镜±18°大扫描角度的近红外无限共轭微型显微物镜。该物镜总长小于23 mm,数值孔径为0.4,分辨率为1.26μm,工作距为900μm,各项像差校正良好,满足使用需求。设计结果表明,该微型显微物镜可满足便携式皮肤检测仪器的MEMS二维振镜激光扫描系统的应用要求。     

紫外-可见光双通道拉曼光谱仪光学设计

紫外拉曼光谱技术具有高强度拉曼散射、无荧光干扰的特点;可见光拉曼光谱技术可实现低波数、高分辨率探测。为兼具两种激发波长的优势,设计了一款对称分布的双Czerny-Turner光路聚焦于一个探测器的双通道拉曼光谱仪。通过元器件的选型和初始结构的计算,在不增加多余元器件的情况下,对弧矢方向像散进行补偿,避免了像面上的能量损失。配合Zemax软件对双通道光谱分别进行建模优化,最终实现了对400~5000 cm^-1（266 nm激发）和50~3500 cm^-1（633 nm激发）两段光谱的同时探测。均方根半径、点列图和调制传递函数等评价指标有效验证了设计的合理性和可行性。结果表明,两套拉曼光谱仪分别可达8 cm^-1和5 cm^-1分辨率,本设计具有高分辨率、低波数、多波长激发、集成化等优势。     

低波数高分辨率微型光栅光谱仪的设计

为了满足光栅型光谱仪高分辨率、小型化以及宽谱段的需求,设计了一种基于Czerny-Turner（C-T）型光路结构的拉曼光谱仪。通过Zemax光学设计软件对聚焦镜、准直镜、柱面镜、CCD的倾角和间距进行了自动优化,并设置合理操作数来消除系统的球差和彗差,利用柱面镜来消除系统像散。所设计的拉曼光谱仪波段范围在80～ 3 200 cm^-1,运用了Zemax操作数平衡光谱仪分辨率、工作波段和体积三个重要指标。设计结果表明,该仪器在785 nm波长激发下,全波段光谱分辨率优于3 cm^-1,光学结构体积为70 mm×80 mm×25 mm。     

用户感性认知与产品感性设计方法及应用

目的梳理用户感性认知测量及其设计应用,提出人工智能驱动的产品感性设计方法,并以验光仪设计验证其有效性。方法分析国内外文献,归纳总结用户感性认知测量及应用方法,通过验光仪设计验证所提出的产品感性设计方法。结果人工智能驱动的产品感性设计方法能提升设计效率,更好地满足用户感性需求。结论用户感性认知测量能转化为设计规范,并能为产品设计提供有效指导。随着计算机科学的发展,针对传统用户感性认知测量中样本采集量较少、测量不够全面等问题,提出了人工智能驱动的产品感性设计方法,并以验光仪的设计验证了其有效性。研究结果表明,通过文本挖掘提取用户感性认知能引导设计师更加全面地了解用户感性需求,从而使设计出的产品更贴近用户的预期满意度。人工智能与人类智慧相结合的感性设计方法是一种能提高用户对产品的心理接受度,从而提升产品竞争力的设计方法。     

基于变分贝叶斯推断的半盲信道估计

现有MIMO中继通信系统中,基于张量分解的半盲信道估计不能有效地将信道先验信息引入估计过程中,为此提出一种基于变分贝叶斯推断的信道估计算法.该算法首先利用NP(Nested PARAFAC)张量模型,引入有效精度、噪声精度等隐性超参数,建立信道估计概率图模型;由于所求信道参数后验概率分布较为复杂,传统最大似然和最大后验等点估计方法难以实现,算法采用变分贝叶斯推断,推导出信道矩阵、有效精度及噪声精度的递推公式,使具有因子分解形式的q分布逼近所求信道参数的后验分布;并分析了模型证据的下界、模型的初始化及算法复杂度等.该算法能利用信道先验信息以提高信道估计性能,有效精度和噪声精度等参数可自动调节,且计算复杂度与数据的维度呈线性关系.仿真结果表明:在平稳瑞利衰落信道条件下,与基于交替最小二乘(Alternating Least Square,ALS)的半盲估计算法相比,算法的计算复杂度较低,收敛速度较快;与带监督序列的双线性最小二乘(Bilinear Alternating Least Square,BALS)非盲估计算法,基于ALS及非线性最小二乘(Nolinear Least Square,NLS)的半盲估计算法相比,算法具有较高的估计精度.     

基于紧凑结构的Czerny-Turner光谱仪的程序化设计方法

在满足光谱性能的同时,能最大化减小Czerny-Turner(CT)光谱仪光学系统尺寸,并防止入射光线与衍射光线发生干涉,创建了完整的结构参量选定体系。提出了光栅方程的变式,确定了防止入射光线与衍射光线发生干涉的约束条件,建立了光路结构的数学模型,确定了各个结构参量的计算公式。在此基础上将参量的确定过程编程简化,输入系统的分辨率、波长范围、数值孔径值和元件之间最小距离,即可直接得到光路结构的所有设计参量,实现了快速通用的CT光谱仪的设计方法。通过实例验证得到光谱范围780～1020 nm、分辨率0.4 nm、体积54 mm×56 mm×30 mm的光谱系统,可为其他设计提供参考。     

一种新型分布式元数据管理策略

高效、可扩展的元数据管理系统是提高分布式存储系统整体性能的关键. 传统的元数据分配策略会导致元数据负载不均衡,以及在多进程资源抢占的情况下,会存在响应处理用户请求效率不高,存储文件数目受限等问题. 上述问题在高并发、低延迟的数据存储需求中尤为突出. 提出了一个基于一致性Hash与目录树的元数据管理策略,并实现了相应的分布式元数据管理系统：利用负载均衡算法,对元数据进行迁移,保证了粗粒度负载信息收集,细粒度调整的均衡策略. 多项实验的结果表明,该策略能实现元数据负载均衡,降低用户请求处理延迟,提高分布式系统的可扩展性和可用性.