双酚A双(磷酸二苯酯)/聚磷酸铵膨胀阻燃剂对环氧树脂阻燃性能研究

通过氧指数、垂直燃烧、热失重、锥形量热和电镜扫描等研究了由双酚 A 双(磷酸二苯酯)(BDP)与聚磷酸铵(APP)组成的膨胀型阻燃剂对环氧树脂的阻燃性能和阻燃机理。结果表明,BDP/APP 膨胀型阻燃剂对环氧树脂有较好的阻燃性能,使环氧树脂氧指数达到29.9%,垂直燃烧通过 UL94 V-0级,500℃残炭量达到34 8%,平均热释放速率下降70.7%,热释放速率峰值下降67.3%,有效燃烧热平均值下降24.1%。扫描电镜分析表明,经膨胀阻燃剂阻燃的环氧树脂燃烧后能够形成连续、致密、封闭、坚硬的焦化炭层。     

响应面法优化微波辐射合成食用香料糠酸乙酯

以糠酸和乙醇为原料、HCl为催化剂,采用微波辐射合成食用香料糠酸乙酯。在微波辐射功率、辐射时间、HCl溶液用量等单因素试验基础上,根据Box-Behnken试验设计原理,应用响应面分析法研究各因素的显著性和交互作用的强弱,对酯化反应工艺进行优化。结果表明微波辐射合成糠酸乙酯最佳工艺条件为:微波功率360W、辐射时间12min、HCl溶液用量1mL,酯化反应产率为83.8%,与理论预测值83.7679%的绝对误差为0.0321%。     

挤出处理对玉米面团物性的影响

利用单螺杆挤出机对玉米粉进行改性处理,以玉米面团弹性值为考察指标,在单因素试验基础上采用响应面法研究挤出温度、物料加水量、物料粒度对改性玉米粉面团物性的影响。结果表明:挤出温度150℃、物料含水量43%、物料粒度0.246mm条件下挤出处理后,玉米面团硬度3037.697,黏度-2.162,弹性0.136,内聚性0.259,胶黏性769.195,耐咀性98.484,恢复性0.075,此时面团物性最好,可用于弹性面团食品的加工。     

双螺杆挤出工艺对人参渣中SDF含量的影响

以人参加工厂废弃的人参渣为原料,采用双螺杆挤出技术对其进行低聚化处理,提高人参渣中可溶性成分的含量。采用单因素实验考察了水分添加量、挤出温度和物料粒度对可溶性膳食纤维(Soluble Dietary Fiber,SDF)含量的影响,并在单因素实验的基础上,通过响应面实验对工艺进行优化。采用凝胶色谱法测定挤出前后人参渣中SDF组分的分子量分布。结果表明,双螺杆挤出的最佳工艺参数为:水分添加量142%,挤出温度162℃,物料粒度目数80目,在最佳条件下SDF得率为24.94%。挤出后人参渣中SDF多糖的分子量分布在12915和5201,均达到了高品质膳食纤维的功能活性要求。     

稠油热采井井筒内蒸汽参数计算

注蒸汽热采是目前开采稠油的主要方法。注汽过程中,蒸汽沿井筒方向的压力、温度、干度以及热损失之间相互影响,通过给出的井筒综合传热数学模型,能够较准确的模拟井筒内蒸汽参数的变化。模型中考虑了蒸汽物性参数随压力和温度的变化,其中,井筒汽液两相垂直管流压力降计算采用经典的Beggs-Brill方法;计算井筒总传热系数时考虑了接箍热损失的影响,并对井筒总传热系数进行了修正。通过油田实例的计算对比,验证了模型的可靠性。     

玉米膳食纤维在冰淇淋中应用的研究

本研究采用高压蒸煮法和挤压法对玉米膳食纤维进行处理，并对不同处理方法的玉米膳食纤维在冰淇淋中的应用特性进行了研究，通过正交试验分析，确定了适于加入冰淇淋中的玉米膳食纤维种类及其在冰淇淋中的最佳用量。试验结果表明：冰淇淋中添加6％的经挤压处理的玉米膳食纤维效果理想，且不增加冰淇淋稳定剂的用量。此时冰淇淋口感滑润细腻，膨胀率为98％，抗融性最好。     

发酵型沙棘果酒生产工艺的研究

本研究用发酵法生产沙棘果酒，在沙棘果汁发酵过程中加入糯米糖化醪以弥补沙棘果汁酸度过高、碳源严重不足之缺陷，通过正交试验确定出发酵型沙棘果酒的最佳发酵条件及生产工艺参数，并采用菌种驯化、低温成熟等工艺配制出风味纯正、酒体丰满、营养丰富的发酵型沙棘果酒，为充分利用沙棘资源开辟了一条新途径。     

不同发酵剂对大米发酵饮料品质的影响

普通大米经过液化和糖化后，采用不同的乳酸菌进行发酵，制备大米乳酸饮料。结果表明，采用嗜热链球菌、保加利亚乳杆菌和植物乳杆菌三种混合发酵荆制得的饮料，品质略优。建议以大米为原料的乳酸健康饮料的最适pH值在3．7左右。脱脂乳的添加可以促进乳酸发酵，但最终产品从感官评价结果看不易被接受。最后产品稀释率的质量比为1：3（米饮料：水）。     

猴头菇高品质膳食纤维的制备及理化性质分析

以提取猴头菇（Hericium erinaceus,HE）多糖和蛋白后所剩残渣为原料,通过正交试验优化超声-微波辅助酶法（Ultrasound-microwave assisted enzymatic method,UMAE）制备猴头菇高品质膳食纤维（HE-DF₂）的最佳工艺,并对其结构及理化性质进行分析。结果表明:在物料粒度80目、酶添加量3%、微波温度55 ℃、超声功率300 W、酶解时间75 min时,HE-DF₂的SDF含量为12.89%±0.12%,持油力为（2.05±0.01）g/g、胆固醇吸附能力为（36.84±0.59）mg/g;与参考GB 5009.88-2014《食品中膳食纤维的测定》制备的普通猴头菇膳食纤维（HE-DF₁）相比,HE-DF₂ 内部结构发生改变,产生更多的亲水基团,其持水力、持油力、膨胀力、结合水力和胆固醇吸附能力均显著提高（P<0.05）,并且符合高品质膳食纤维的要求。说明UMAE有利于猴头菇膳食纤维功能性质的改善。     

基于车辆振动加速度的路面异常识别方法研究综述与展望

提升道路路面养护管理的信息化水平具有重要的经济和社会意义,首要工作是对路面状况进行快速、及时地检测和评估。对近十年来国内外利用智能手机等智能设备进行路面异常检测的研究进行了调研,并对典型研究情况进行了分析。研究结果表明：利用智能手机等智能设备识别路面异常是一种间接检测路面异常的方法,实现了利用众包数据等技术对路面异常的智能化识别,目前识别精度大多高于80%,采用机器学习等大数据的模型构建方法可将识别精度提高到90%以上。利用智能手机等智能设备识别路面异常的方法受多种因素的影响。如何建立速度、车辆和设备固定位置等的归一化、标准化处理方法,是今后该领域研究的核心内容之一。该技术为建立和形成新一代信息化、智能化的路面养护管理的新体系提供了可行的方法。