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为了解月桂酸对小麦淀粉黏滞性和质构特性的影响,利用X-射线衍射仪、快速黏度分析仪和质构仪测定月桂酸和3种不同直链淀粉含量小麦淀粉混合体系的晶体结构、黏滞性和质构特性。结果表明:复合指数随月桂酸用量和直链淀粉含量的增加而增大;小麦淀粉的晶体结构为A-型,淀粉和月桂酸复合后出现V-型结构吸收峰,结晶度随复合指数增大而增大;月桂酸显著影响小麦淀粉的黏滞性和质构特性,使小麦淀粉的最终黏度增大,热糊黏度、硬度和咀嚼性减小。1.5%的月桂酸与小麦淀粉复合程度最大,对淀粉黏滞性和质构特性的影响最大。 相似文献
82.
试析数字测绘技术的应用与发展 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,随着社会经济的飞速发展和电子计算机技术的不断进步,数字测绘技术也在现在测绘市场中占据了决对的优势。现代科学技术的进步推动了测绘技术的快速发展,数字测绘技术的应用范围也在不断的扩大。本文将对数字测绘技术的种类和应用现状进行分析,并在此基础上对其发展前景进行展望。 相似文献
83.
84.
采用分子动力学模拟方法研究了300K入射能量150eV时,以不同角度(5°、30°、60°和75°)入射的SiF3+与SiC表面的相互作用过程。模拟中使用了用于Si-F-C体系的Tersoff-Brenner势能函数。模拟结果显示,入射SiF3+与SiC表面相互作用后会分解,分解率随着入射角度的增加而减小。分解产物除少量散射外,大部分会沉积在SiC表面,Si和F在SiC表面的平均饱和沉积量随入射角度的增加而减少。随着SiF3+不断轰击SiC表面,SiC表面会形成Si-F-C反应层,且反应层厚度随着入射角度的增加而减少。同时发现SiC中的Si原子较C原子更容易被刻蚀,与实验结果一致。当刻蚀达到稳定,入射角度为5°、30°、60°和75°时,C的刻蚀率分别约为0.026、0.038、0.018、0.005,Si的刻蚀率分别约为0.043、0.051、0.043和0.023。各入射角度下,产物分子种类主要为F、SiF和SiF2。F和SiF产物量随入射角度增加而增加,而SiF2产量随入射角度增加而减少。在入射角度等于5°和30°时,SixFyCz是主要的含C产物;而在入射角度等于60°和75°时,CF是主要的含C产物。在入射角度等于5°和30°时,SiF2是主要的含Si产物;在入射角度等于60°和75°时,SiF是主要的含Si产物。刻蚀主要通过化学增强的物理溅射进行。 相似文献
85.
86.
深入探讨了综合集成智能化系统的组成和特点,阐述了系统的功能,并结合工程实例进行了说明,指出人防工程综合集成智能化系统具有功能丰富,配置灵活,可扩展性好等优势,适用各种防护等级和规模的人防工程。 相似文献
87.
对实际激光光束M2因子的计算测量作了一些讨论,给出了两种计算测定实际激光束M2因子的新方法:由光束不同截面的光斑半径来得到M2因子;测得激光束某个截面的光强分布求出激光束的M2因子. 相似文献
88.
利用快速通电加热技术,模拟针刺C/C复合材料的高温工作环境;运用双槽口剪切试验方法对材料在不同温度下的剪切强度进行研究;通过扫描电子显微镜观察试样断口形貌;采用红外测温技术测定了试样槽口及剪切截面温度。结果表明:材料剪切强度在一定范围内随温度升高而增加,1 800 ℃时剪切强度达到最大(35.6 MPa);针刺C/C复合材料室温下的主要破坏形式为纤维拔出及断裂,而高温下纤维与基体界面结合强度高,纤维拔出少,发生脆性断裂;随着温度升高,电流增大,槽口与剪切截面温差增大,较大的热应力及电流烧损使得材料在2 300 ℃时的剪切强度显著降低。 相似文献
89.
为了提高小麦淀粉凝胶的冻融稳定性,研究了单硬脂酸甘油酯对小麦淀粉凝胶晶体结构、热力学特性及质构特性的影响。结果表明,X-射线衍射图显示样品中含有V-型结晶结构,说明单甘酯与淀粉结合形成了淀粉-单甘酯复合物;差示扫描量热仪测定显示,淀粉凝胶样品含有直链淀粉重结晶的熔融峰和淀粉-单甘酯复合物的熔融峰,复合物熔融焓显著小于淀粉凝胶熔融焓;经过5次冻融循环,小麦淀粉凝胶中淀粉分子发生了重结晶,淀粉凝胶的结晶度从15.37%增大至18.75%,而添加单甘酯形成复合物的淀粉凝胶结晶度从13.98%增大至17.35%;随着冻融循环增加,小麦淀粉凝胶中支链淀粉重结晶的熔融焓增加显著大于含复合物淀粉凝胶中支链淀粉重结晶的熔融焓增加,并且小麦淀粉凝胶硬度显著大于含复合物淀粉凝胶硬度。说明单甘酯与淀粉形成复合物能提高小麦淀粉凝胶的冻融稳定性。 相似文献
90.
自然场景中的文本图像具有十分复杂多变的特征,使用区域候选网络(Region Proposal Network, RPN)提取文本矩形位置候选框是不可或缺的一个步骤,能够极大地提升文本检测的精度。然而最近的研究表明,通过最小化平滑的L1损失函数来回归矩形候选框中心点、宽和高的方式容易产生边界信息缺失、回归不准确等问题。针对这一问题,提出了一种基于改进区域候选网络的场景文本检测模型。首先,使用残差网络和特征金字塔网络组成的骨干网络生成共享特征图。然后,使用改进的回归取点方式和基于顶点的VIOU损失函数(Vertex-IOU)在共享特征图上生成系列文本矩形候选框。接着,使用ROI Align将这些候选框转化为固定大小的特征图在全连接层进行边界框预测。最后,在ICDAR2015数据集上进行对比实验,结果表明,与其他模型相比,所提模型可以提升检测精度,证明了所提模型的有效性。 相似文献