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991.
为了研究超声对马铃薯淀粉微观结构及理化性质的影响,以马铃薯淀粉为原料,通过扫描电子显微镜、激 光共聚焦显微镜、X射线衍射、傅里叶变换红外光谱、差示扫描量热法、快速黏度分析、偏光显微镜观察等方法, 研究了超声对马铃薯淀粉微观结构及理化性质的影响,揭示超声对马铃薯淀粉的机械力化学效应。结果表明:由于 马铃薯淀粉颗粒内部“狭长的脐点区”结构比较疏松,超声处理对马铃薯淀粉可产生显著机械力化学效应;随着超 声时间延长,马铃薯淀粉颗粒内部依次经过受力阶段、聚集阶段、团聚阶段;同时由于超声处理引起了马铃薯淀粉 颗粒结构变化,故导致了马铃薯淀粉理化性质显著变化。 相似文献
992.
为研究不同发酵时间草莓酵素发酵液中的蛋白质、氨基酸和非蛋白质氨基酸γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)含量及营养价值,利用氨基酸自动分析仪对草莓酵素发酵过程中的氨基酸含量进行分析,通过氨基酸评分标准评价其蛋白质营养成分,通过与WHO/FAO推荐的人体必需氨基酸模式进行对比,并利用氨基酸含量阀值评价发酵过程中不同风味氨基酸对发酵液口感贡献。结果得出:在草莓酵素发酵过程中,蛋白质含量在发酵前期明显增加,经小幅度下降后再缓慢增加;总氨基酸含量有明显上升,其中氨基酸含量最高的是天冬氨酸(Asp)和谷氨酸(Glu),在检测限范围内未检出甲硫氨酸(Met)、苯丙氨酸(Phe)和组氨酸(His);利用聚类分析可将不同发酵时间的草莓酵素氨基酸发酵液分为四类;比值系数分在发酵前期波动较大,后期有缓慢上升。不同时间发酵液中除Met外其它8种必需氨基酸得分均大于1,属较严重的营养过剩。除发酵前30 d外,SRC值均大于55%,在整个发酵过程营养价值由高到低依次是:155 d > 140 d > 110 d > 30 d > 75 d > 50 d;发酵过程中只有Asp和Glu两种鲜味氨基酸的含量阀值比大于1,其它风味氨基酸对草莓酵素风味的影响不明显。经过155 d的发酵,草莓酵素中蛋白质和氨基酸含量有所提高,其中必需氨基酸含量显著上升(p<0.05),草莓酵素营养丰富,适当的延长发酵时间,蛋白质营养均衡度也将有所提高。 相似文献
993.
超声波、超高压对白鲢鱼肌肉脂肪氧合酶构象及酶活力的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
本研究采用超声波、超高压对白鲢鱼肌肉中的脂肪氧合酶(lipoxygenase,LOX)进行处理,通过测定 LOX活力、圆二色谱、荧光光谱变化,考察超声波、超高压处理对白鲢鱼肌肉LOX构象及活力的影响。实验结 果表明:随着超声波功率的增加、超声时间的延长,LOX分子内α-螺旋和β-折叠含量降低,荧光强度不断增强, 说明其二级结构和三级结构明显发生变化,使LOX活力不断降低,最适超声条件为300 W、3 h,此时酶活力降低 66.07%;随着超高压压力的增加、超高压时间的延长,LOX分子内α-螺旋和β-折叠含量降低,荧光强度不断减弱, 说明LOX分子二级结构和三级结构发生显著变化,LOX活力迅速降低,最适超高压条件为300 MPa、20 min,此时 酶活力降低93.10%。 相似文献
994.
995.
将样品用水超声提取后离心分离,提取液经Ag/H柱除去Br~-,通过ICP-MS测定了食品中溴酸盐的含量,同时用HPLC-ICP-MS检测提取液中溴酸盐和溴化物的含量,验证ICP-MS法测定溴化物及溴酸盐方法的可靠性。结果表明:该方法快速、简便、灵敏度高、干扰少,检测限达到0.05 mg/kg,能够真实反应市场上食品中溴酸盐的含量,相比传统的离子色谱法,不仅速度快,且无假阳性的问题。同时首次报道了市场上小麦粉、面条和大米中的总溴、BrO_3~-和Br~-的含量水平,对食品中溴酸盐及溴污染的监管具有重要意义。 相似文献
996.
为解决火焰探测器在环境应力筛选和装车工作中出现的核心元器件损坏的缺陷,通过结构分析,找出结构中存在的薄弱部位。采用创新性改进,有效解决了存在的问题,提高了产品性能稳定性。提供了一种对电子元器件抗震、减震的思路。 相似文献
997.
单向阀是往复式高压隔膜泵的关键部件,其故障振动信号常遭受强噪声污染,导致故障特征难以检测。针对这一问题,提出一种经验模态分解(EMD)辅助相关系数奇异值分解(SVD)的单向阀故障诊断方法。该方法首先将单向阀振动信号进行EMD分解,并将分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构;然后将重构信号输入到相关系数SVD系统中进行二次分解,并用相关系数法筛选出包含故障特征信息的分量信号;最后对有效分量信号进行希尔伯特包络谱分析,实现单向阀故障诊断。仿真结果表明,提出方法解决了强噪声背景下故障特征提取困难的问题;实测数据表明,该方法能够有效检测出单向阀故障。 相似文献
998.
999.
轨道几何尺寸数据是在对被测轨道进行检查时得到的,而不同时间的历史数据,由于检查环境和条件存在变动,其数据表现经常伴随着累积里程误差的存在,导致数据存在无法对齐的现象,从而不能精准预测轨道不平顺的发展。针对此问题,提出将多组原始数据依次以某一步长进行分段验证,以互相关函数相互进行评价,将各组原始数据的里程对齐之后得到有效的观测值。以广铁集团惠州工务段杭深线潮汕站4道K1317+150-K1317+350间的2013-2015年度的历史数据作为试验样本,通过建立自回归积分滑动平均模型(auto-regressive integrated moving average model,简称ARIMA)预测轨道不平顺。结果表明,将轨道几何尺寸原始数据对齐后再进行其不平顺状态的预测研究,可以达到更高的试验精度,其相对误差绝对值的最大值小于5%,样本中相对误差均值为1.75%,适用于工程。 相似文献
1000.