8仓高方平筛的模态分析

通过Pro/E软件建立高方平筛模型,并经简化导入到ANSYS工程分析软件中。利用ANSYS进行8仓高方平筛的模态分析,得到高方平筛的振动特性。根据高方平筛的各阶模态的固有频率和振型,为高方平筛的瞬态动力分析和结构优化提供了参考依据。     

基于有限元法的高方平筛结构模态分析

建立模块化高方平筛的有限元模型,通过模态分析,得到其前20阶模态的固有频率和振型,结果表明:该高方平筛的工作频率与各界模态频率不重合,不会产生共振,为下一步进行动力学分析奠定了基础。     

高方平筛吊挂长度设计

通过建立高方平筛的力学模型,利用第二类拉格朗日方程建立其系统动力学方程,对动力学方程进行求解,得到了吊杆长度与振动体振动轨迹、振幅和隔振系数等参数之间的关系;通过进一步分析它们之间变化关系的影响,提出吊挂元件长度的设计方法,为该类机械吊杆长度的工程设计提供了理论依据。     

机电耦合高方平筛动力学特性研究

以高方平筛为研究对象,建立其力学模型及机电耦合数学模型,应用ADAMS和MATLAB对其进行联合仿真。结果表明,偏重块在启动过程中不是匀加速启动的,其角加速度的仿真曲线与电机电磁转矩的仿真曲线相似;电机的启动电流可以达到稳态电流的8倍以上,持续时间是偏重块的加速时间。研究方法和步骤不仅适合该类型高方平筛的设计与改进,同时对其他产品的设计及研发也有一定的使用价值和参考意义。     

基于Solidworks Motion的高方平筛仿真分析

以FSFG6高方平筛为分析对象,应用Solidworks建立其实体模型,并基于FEA数值分析方法,借助软件Solidworks Motion对其正常工作时的运动状态做机构的运动和动力学分析,得到其主要承力部件传动箱框架结构和筛箱框架部分的受力状态及运动轨迹、速度和加速度的运动状态,对深入了解其性能及结构优化提供一定的参考。     

基于拉格朗日方程的高方平筛机电耦合动力学分析

以高方平筛为研究对象,应用拉格朗日方程建立其数学模型,并转化为状态方程形式,与电机的状态方程构成了机电耦合模型。通过对机电耦合模型进行数值求解,得出了惯性回转振动机械从启动到稳态工作过程中的振动曲线和所受的载荷情况,为进行结构动力学分析奠定了基础,同时为该类机械的设计提供参考。     

10仓高方平筛的有限元分析及机械强度测试研究

高方平筛是制粉设备三大主机之一,目前国内设计生产的大型高方平筛基础理论数据很少,主要依靠工程经验,所以平筛在强度设计方面存在一些不足,如平筛筛框的横梁以及筛框和传动架底部的螺栓连接处,在使用过程中很容易发生断裂。针对大型高方平筛在使用中存在的问题,进行研究,首先在十仓平筛三维建模的基础上,进行了静态有限元仿真分析;在模拟仿真分析的基础上,又采用电测法进行了机械强度测试,分析确定了应力应变较大的点及部位,最大应力为284 MPa;明确了设备的质量是影响高方平筛机械性能及可靠性的主要因素之一;仿真、测试结果基本一致,与实际情况基本吻合;最后根据分析计算提出了设备进一步改进的意见,研究结果对高方平筛的结构优化设计和大型平筛的设计有重要的指导意义。     

有限元技术在高方平筛设计中的应用

以FSFG6×24高方平筛为例进行了强度分析。首先在实测的基础上建立高方平筛的有限元计算模型,然后通过对停机状态、筛子转速20 r/s(低于工作转速)、25 r/s(等于工作转速)几种工况下的结果进行分析,得出了高方平筛转动起来后,最大变形发生在筛箱外侧梁的中部。提出了有限元技术在粮食加工机械设计的应用前景。     

FSFG10×24/28高方平筛的研制

论述了高方平筛的发展变化,提出了10仓高方平筛设计开发的背景及意义,针对市场的需要设计开发了10仓高方平筛,简述了10仓高方平筛的结构、工作原理及关键技术及特点,最后进行了10仓高方平筛与国内外同类技术的比较,同时就10仓高方平筛的市场前景、经济效益及进一步需要解决的问题进行了阐述.     

高方平筛的轻量化设计

简述了高方平筛轻量化设计的理论支持及意义,并对高方平筛零组件的轻量化设计进行了分类分析。高方平筛的轻量化设计可分为筛箱和机架框架上装配的零组件设计,筛箱和机架的框架结构设计和偏重部分设计。     

基于近红外高光谱成像快速无损检测注胶肉研究

采用近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法建立注胶肉的快速无损检测模型。首先通过近红外高光谱成像系统获取含有不同浓度梯度卡拉胶的猪里脊肉高光谱图像,然后提取图像中的光谱数据,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)探究光谱信息与不同掺假比例卡拉胶之间的定量关系。结果表明全波段光谱(900~1700 nm)所构建的PLS校正集模型均方根误差(Root mean square error,RMSE)为1.74%,预测模型RMSE为3.16%。表明基于全波段所建立的PLS模型具有较优的预测性能。利用连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选获得11个特征波长,并优化全波长PLS模型,将预测集样品带入,以验证模型的预测效果,结果表明SPA算法结合PLS建模方法所建立的模型预测效果更优,预测集相关系数(R_P)为0.93,均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为3.51%,预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)为2.66。试验表明利用高光谱成像技术可实现对注胶猪肉的快速无损检测。     

盐水鸭中单核细胞增生李斯特菌生长预测模型的建立

为研究盐水鸭中单核细胞增生李斯特菌(Listeriamonocytogenes,Lm)的生长规律,通过测定4、10、16、25℃条件下的生长数据,选用4种常用的一级模型(Gompertz、Logistic、Richards及MMF模型)对数据进行拟合,比较各模型决定系数R^2和均方误差(MSE),确定最适一级模型,根据一级模型得到的最大比生长速率(μmax)和迟滞期(λ)建立与温度相关的二级模型。结果表明:Gompertz模型拟合的生长曲线R^2均达到0.99以上,为最适一级模型,在25℃条件下,Lm经0.78 h后即进入对数期,从4℃提高到10℃时,生长速率从0.02 1g(cfu/g)·h^-1增至0.05 1g(cfu/g)·h^-1,说明温度对盐水鸭中Lm的生长影响较大。选用Ratkowsky平方根模型建立的温度与μmax关系的二级模型R^2为0.98,偏差因子(Bf)、准确因子(Af)分别为0.99、1.01,二次多项式模型建立的温度与λ关系的R^2为0.99,Bf、Af分别为1.01、1.08,表明所建两种模型均能较好地描述盐水鸭中Lm的生长情况。本研究建立的生长模型可为监控盐水鸭的食品安全和风险评估提供参考。     

卤制鸭脖中乳酸菌生长预测模型初步研究

以卤制鸭脖为试验材料,研究不同贮藏温度下鸭脖中乳酸菌的生长状况,构建乳酸菌生长预测模型.结果表明,Gompertz模型能较好地描述卤制鸭脖中乳酸菌在不同温度下的生长.温度与最大比生长速率和延滞时间的关系,用平方根模型描述呈现良好线性关系,统计分析结果表明二级模型非常显著.建立的生长预测一级和二级模型可有效地描述5℃～25℃温度范围内卤制鸭脖中乳酸菌的生长,为卤制鸭脖的品质评价提供理论支撑.     

冷鲜滩羊肉挥发性盐基氮变化的高光谱动力学模型构建

为探究基于高光谱成像技术预测滩羊肉挥发性盐基氮的可行性并寻找最佳预测模型。采集200个滩羊肉样本在波长400~1000 nm处的高光谱图像,采用蒙特卡洛检测法剔除异常样本;应用竞争性自适应重加权(CARS)、无信息变量消除(UVE)和连续投影(SPA)算法互相结合对原始光谱进行敏感波点提取;分别建立了冷鲜滩羊肉挥发性盐基氮变化的近红外光谱定量检测模型和其变化规律的动力学模型。结果表明:采用偏最小二乘回归(PLSR)建立的冷鲜滩羊肉挥发性盐基氮模型预测效果最好,预测相关系数R_p为0.866,均方根误差RMSEP为3.790。同时,将近红外光谱模型应用于挥发性盐基氮含量随时间变化的零级反应动力学模型中,得到模型的相关系数R为0.915。研究结果表明:结合动力学模型的近红外光谱技术可通过滩羊肉挥发性盐基氮含量的变化预测其安全贮藏时间。     

MONTE CARLO SIMULATION OF FAR INFRARED RADIATION HEAT TRANSFER: THEORETICAL APPROACH

We developed radiation heat transfer models with the combination of the Monte Carlo (MC) method and computational fluid dynamic approach and two‐dimensional heat transfer models based on the fundamental quantum physics of radiation and fluid dynamics. We investigated far infrared radiation (FIR) heating in laminar and buoyancy airflow. A simple prediction model in laminar airflow was tested with an analytical solution and commercial software (CFX 4). The adequate number of photon tracks for MC simulation was established. As for the complex designs model, the predicted results agreed well with the experimental data with root mean square error of 3.8 K. Because food safety public concerns are increasing, we applied this model to the prediction of the thermal inactivation level by coupling with the microbial kinetics model. Under buoyancy airflow condition, uniformity of FIR heating was improved by selecting adequate wall temperature and emissivity.     

红葡萄酒中白藜芦醇含量的高光谱快速检测算法优化

将高光谱技术与流化床富集技术相结合,用大孔吸附树脂对干红葡萄酒中的微量白藜芦醇吸附后,采集光谱图像,通过比对多种预处理方法对建模效果的影响进而优选算法。结果表明,采用霍特林T2统计检测方法剔除异常样本,KS算法划分白藜芦醇含量样本集,标准正态变换法预处理光谱数据,建立的标准正态变换-偏最小二乘回归模型预测效果最优,其校正相关系数Rc2为0.813 8,校正均方根误差为0.047 7,预测相关系数Rp2为0.782 4,预测均方根误差为0.050 2,为白藜芦醇的高光谱痕量检测提供理论参考。     

不同贮藏温度下进口生鲜牛肉中大肠杆菌生长预测模型的建立

为了建立不同温度条件下进口生鲜牛肉中大肠杆菌O157:H7的生长预测模型。将于超市购买的进口生鲜牛肉和大肠杆菌O157:H7作为研究对象,监测其在4、16、25、30、37 ℃贮藏温度条件下进口生鲜牛肉中大肠杆菌生长数据,绘制生长曲线,采用修正Gompertz、Logistic、Richards、MMF四种模型进行拟合,建立进口生鲜牛肉中大肠杆菌一级模型,将一级模型拟合的数据代入Ratkowsky方程建立二级模型,通过准确因子、偏差因子以及均方根误差,对模型的准确性进行检验。结果表明,四种模型拟合后得到的相关系数均为0.98以上,修正Gompertz模型数据表明该模型拟合程度最好,最适合预测大肠杆菌在进口生鲜牛肉上的生长动态,模型的准确因子均为0.99,偏差因子为1.14和1.03,决定系数R2为0.97和0.99,说明所建立的模型可靠性较高。本研究建立的生长预测模型能够有效预测4~37 ℃不同温度条件下大肠杆菌O157:H7在进口生鲜牛肉上的生长情况。     

基于近红外漫反射光谱的面包老化过程中非冻结水含量无损检测

目的 建立一种基于近红外光谱技术快速无损测定面包老化过程中的非冻结水含量的方法。方法 应用近红外漫反射光谱技术采集新鲜面包在放置2h、2d、3d、4d、5d、6d、7d时的光谱，对比导数、S-G平滑(Savitzky Golay smooth)、标准正态变量变换(Standard normal variable transformation，SNV)及多元散射校正(Multiplicative scatter correction，MSC)预处理方法，利用偏最小二乘回归法(Partial least square regression，PLSR)和多元线性回归法（Multiple Linear Regression，MLR）建立面包老化过程中的非冻结水含量的预测模型，并对比两种模型预测结果。结果 利用PLSR建模相较MLR建模结果较好，建立的模型预测结果较好，模型的校正集相关系数（Rc）和均方根误差（RMSEC）分别为0.9386和0.0236 , 验证集相关系数（Rv）和均方根误差（RMSEP）分别为0.9271和0.0245。结论 通过近红外光谱技术结合偏最小二乘法建立面包老化过程中的非冻结水含量模型可作为面包老化过程中的非冻结水含量无损快速测定的可行性方法，其含量变化可以有效预测面包老化，为面包老化的无损检测提供了新的可行方案。     

近红外光谱法检测婴幼儿营养米粉蛋白质含量

以160个婴幼儿营养米粉为样品,应用近红外光谱技术和偏最小二乘法建立了婴幼儿营养米粉中蛋白质含量的近红外模型。比较了2、3、4、5、6、7、8 mm不同装样厚度(即光程)下样品近红外光谱的稳定性,通过样品光谱在不同波数下的标准差选定了5 mm为最佳的装样厚度;比较了变量标准化、导数、多元散射校正和9点平滑预处理方法对模型建立的影响,根据模型的相关系数和均方根误差确定了最佳的预处理方法,为变量标准化、一阶导数和9点平滑,预处理后的光谱数据结合国标方法测定的蛋白质含量建立了婴幼儿营养米粉中蛋白质含量的近红外定量分析模型,定标集和验证集相关系数分别为0.9856、0.9841,均方根误差分别为0.2431%、0.2456%,对已建立的近红外光谱定量分析模型进行了外部样品验证,预测准确度达到96%,验证结果证明了近红外检测技术与国标方法一致性较好,速度快且不需要样品前处理,在婴幼儿营养米粉蛋白质含量分析中具有广泛的应用价值。     

基于近红外光谱的大豆水分和粗脂肪含量的快速检测

基于近红外光谱技术快速检测大豆中水分和粗脂肪含量。方法 首先采集350-2500 nm光谱范围的大豆近红外光谱,采用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法将大豆样本划分为校正集样本与测试集样本,然后对原始光谱分别采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量交换(SNV)、归一化（Nor）等9种方法进行预处理,最后使用偏最小二乘回归(PLSR)分析方法建立模型对样本进行定量分析。结果 原始光谱经过多元散射校正后建立的偏最小二乘回归模型对水分的预测精度最高,其校正集和测试集的相关系数分别为0.8964和0.9055 , 均方根误差分别为0.4211和0.5933;原始光谱经过归一化处理后建立的偏最小二乘回归模型对粗脂肪的预测精度最高,其校正集和测试集的相关系数分别为0.9084和0.9295 , 均方根误差分别为0.6897和0.6462。结论 近红外光谱（NIRS）结合预处理及偏最小二乘回归法,可以快速、准确的检测大豆水分和粗脂肪含量。