基于响应曲面法优化香菇热风干燥工艺参数

为确定香菇热风干燥的最佳工艺参数,以新鲜香菇为试验对象,开展多目标优化研究。以相对湿度、风速和单位载荷量为自变量,以干香菇的色差、水溶性蛋白含量和干燥时间为响应值,建立香菇热风干燥多目标综合评分模型,通过响应曲面法优化得到香菇热风干燥的最佳工艺参数。结果表明,色差为3.58、水溶性蛋白含量为46.39 mg·g^(-1)、干燥时间为12.5 h,干燥条件50℃时,最佳干燥工艺参数为相对湿度27.1%、风速5 m·s^(-1)、单位载荷量4 kg·m^(-2);将优化目标的模型预测值与试验值相比较,平均相对误差仅为6.6%,最大相对误差为7.4%。研究结果表明,基于响应曲面法建立的综合评分预测模型不仅可用于香菇热风干燥过程,还为提高干香菇的营养和感官品质提供理论指导。

干燥技术在果蔬中的应用综述

果蔬的干燥加工能延长果蔬储存期、减小果蔬体积,便于运输。本文对当前市场上常见果蔬(红枣、柠檬、芒果、菠萝蜜、香蕉)的不同干燥工艺和技术进行了文献调研,对常用果蔬干燥技术在干燥模型、最优干燥工艺以及干燥产品质量等方面进行了分析。发现热泵干燥是一种节约能源、环境友好并且适用于常见果蔬干燥的技术,值得关注和推广应用。

5G Massive MIMO下的3D波束赋形预编码技术研究

为进一步提高5GMassiveMIMO的系统吞吐量和频谱效率,在传统2DMIMO二维方向的波束赋形算法基础上,提出了一种3D波束赋形预编码算法方案。通过仿真证明,该方案可有效提升系统总体性能及频谱效率,对于5G Massive MIMO技术应用具有重要意义。

香菇热风干燥特性及动力学模型

为探讨热风干燥技术对香菇的干燥效果,并建立最优的水分比预测模型,在干燥介质温度为45、50、55、60℃,相对湿度为25%、30%、35%、40%,风速为2、3、4、5m/s,单位载重量为2、4、6、8kg/m2的工况下,对香菇干燥过程中的干燥机理和工艺参数进行试验研究。利用试验得到的水分比数据,进行传统干燥动力学模型Lewis、Page、Modified Page、Henderson、Wang和人工神经网络干燥动力学模型研究,并用未参与拟合的数据对得到的模型分别进行验证。结果表明:1)当相对湿度由40%降低到25%时,干燥时间随之由12.5h缩短到9.5h,干燥速率和有效水分扩散系数随相对湿度的升高而减小;2)运用试验数据对干燥动力学模型进行拟合,发现Modifited Page模型为最佳香菇干燥动力学模型;3)基于粒子群算法优化建立了人工神经网络模型,并将其预测值和Modifited Page模型预测值与试验结果分别进行对比,发现人工神经网络模型预测值与试验值的平均相对误差仅为5.57%,较Modifited Page模型的平均相对误差16.57%更优。人工神经网络模型较传统拟合方法建模效率高,可以精确地描述干燥过程,为干燥过程提供较优的解决方案、操作条件和过程控制。