酶法制备干酪风味剂的研究

研究了利用商业酶制剂酶解新鲜凝块制备干酪风味剂的工艺。通过单因素实验和正交实验,确定了最佳酶解条件:蛋白酶添加量0.4%,调整初始pH值6.5,45℃下酶解4 h;脂肪酶添加量1.5%,35℃下搅拌酶解8 h,搅拌转速为200 r/min。由此工艺制备的干酪风味剂口感较好,但香气强度稍差。利用GC-MS法对干酪风味剂中主要挥发性风味化合物进行分析,共鉴定出26种风味物质,其中酸类物质的总含量为35.07%;醛类、酮类和酯类物质的总质量分数为15.47%。     

柑桔类黄酮功能及应用的研究进展

柑桔中含有丰富的类黄酮，尤其是酮醇和黄烷酮，含量虽低，但有很高的生物活性。柑桔类黄酮的生物活性与其结构有着密切的关系。本文综述柑桔类黄酮的种类、柑桔类黄酮结构与功能、味道的关系，柑桔类黄酮的生物活性以及应用。     

填充剂在低热量冷冻甜食中的应用

填充剂在低热量冷冻甜食中的应用赵征，阮美娟（天津轻工业学院，３００２２２，天津）低热量冷冻甜食是一种以无热量的甜味剂和低热量的填充剂取代糖类，以低热量的脂肪取代物取代乳脂肪和植物脂肪的类冰淇淋食品。根据我国行业标准ＳＢ／Ｔ１００１３－９２，这类产品还...     

基于VMD的CNN-BiLSTM超短期风电功率多步区间预测

风能是随机波动的不稳定能源,大规模风电并入电网将对电网稳定性造成很大影响,有效预测风电功率区间将极大提高电网经济性与稳定性。针对风电功率数据的非线性,非平稳特性,提出一种基于VMD的CNN-BiLSTM超短期风电功率多步区间预测方法。首先对风电功率数据进行小幅上下波动,形成CNN-BiLSTM模型的初始上下限。其次运用变分模态分解(VMD)分别将上下限数据分解为若干个子分量,以降低风电功率时间序列的非平稳特性。然后将子分量输入CNN-BiLSTM模型,得到风电功率预测区间。最后以改进覆盖宽度准则为目标函数优化区间,得到给定置信水平下的风电功率预测区间。使用某风电场实际运行数据,与CNN-GRU、CNN-LSTM、KELM、SVR这4种模型作比,验证结果表明基于VMD的CNN-BiLSTM超短期风电功率多步区间预测方法可有效提高风力发电超短期区间预测精度。     

膳食纤维饮料的研制

水溶性膳食纤维是一类在人体内难以被酶解消化的高分子多糖 ,但它们却具有多种功能 ,是一类较理想的功能保健性食品原料。本文以天津轻工业学院生产的水溶性膳食纤维为基础原料进行膳食纤维果汁饮料、膳食纤维低热量碳酸饮料和普通碳酸饮料的研制。着重研究了膳食纤维的最佳添加量、最佳配方及膳食纤维对果汁饮料和碳酸饮料的影响。实验表明水溶性膳食纤维添加到澄清果汁饮料和碳酸饮料中 ,不会引起沉淀 ,不会影响果汁的澄清和保存期。通过实验确定了膳食纤维最佳添加量和最佳配方 ,研制出糖度为1 0 .8°Bx、p H3.2 0、膳食纤维含量为 4%的浅黄色、澄清透明的膳食纤维果汁饮料 ;膳食纤维含量为 2 .5%、糖度 5% (折光计 )、热量小于 70 KJ/ 1 0 0 ml的低热量膳食纤维碳酸饮料和糖度为 1 0 % (折光计 )的普通膳食纤维碳酸饮料。      

一种基于共面圆的摄像机自标定算法

提出了一种基于自由移动平面圆靶标的摄像机标定算法,由摄像机拍摄自由移动平面圆靶标的多幅图像,利用欧氏空间中平面模板上的不变量作为约束,采用非线性优化技术估计摄像机的内部参数。该方法操作简单,具有较高的精度和较好的稳定性,且抗遮挡,无需进行特征匹配,适用于在线标定和自标定。仿真实验和真实图像实验结果均表明,该算法准确、可靠。     

基于二次分解的改进时间序列超短期风速预测研究

提出了一种基于CEEMDAN (complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)-VMD (variational mode decomposition,VMD)二次分解的ARIMA (autoregressive integrated moving average model,ARIMA)-GARCH (generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)超短期风速预测方法。首先采用自适应噪声完整集成经验模态分解将原始风速信号分解,产生一系列特征互异的本征模函数(intrinsic mode functions,IMF)。接着计算各本征模函数的样本熵(sample entropy,SE)以量化其复杂性,对复杂性较高的分量采用变分模态分解进行二次分解。然后对各分量分别建立ARIMA模型,引入GARCH模型消除异方差特性。最后将各分量预测结果线性叠加。通过对西北某风电场风速数据进行预测,证明了所提模型的有效性,与CEEMDAN分解和ARMA (autoregressive moving average,ARMA)-GARCH相结合的模型比较,平均绝对误差减少了7. 1%。     

对小秦岭小河岩体南缘董家埝银矿地质特征及成因的初步认识

董家埝银矿是近年来在豫西小秦岭地区小河岩体南缘发现的一个银矿床。矿(化)体产出于太古代太华群或中元古代管道口群与中元古代小河花岗岩体接触带,矿体呈陡倾斜较规则脉状产出,具分枝复合现象。综合其地质背景、矿床地质特征以及区域典型矿床类比研究表明:其矿床类型为热液脉状银矿床,对比相似矿床推测其矿床成因与中生代岩浆活动密切相关,成矿年代为晚中生代。矿石中Ag、Pb、Zn多金属共生,Ag/Au比值很高,不出现Au的富集,Pb/Zn比值1,是一个以银为主,伴生铅、锌的矿点。构造破碎带、铅锌矿化、烟灰色硅化、绢云母化等矿化蚀变、民采坑以及银铅锌元素异常组合是其重要的找矿标志。为矿区及其小河岩体南缘进一步找矿提供了指导方向。     

基于模态扩展和曲率的形变混合重构

文中提出了一种基于模态扩展和曲率的形变混合重构方法,该方法在实物和有限元模型之间存在一定误差的情况下可以适当降低形变重构的误差。首先,通过模态实验在待重构的表面上均匀选取有限个测点来获取实验模态,接着用对应的有限元模态振型列表来平滑扩展这些实验模态,之后用平滑扩展的实验模态来重构大量的应变值,为了防止求取模态坐标时出现过拟合,此处引入了正则项。然后,将应变值转化为曲率,再通过切角递推公式求得相邻点的位移增量,随后耦合单元坐标增量便可获得全场的形变。最后,通过建立有限元模型进行仿真实验验证,并将此方法的重构结果与曲率法的结果进行对比以验证其有效性。