烤烟热分析图谱的香型判定模型构建

为了提高烤烟烟叶香型判定的效率,基于热分析图谱和机器学习提出了一种烤烟烟叶香型判别的新方法.采用热重分析仪测定了中国八大香型烤烟烟叶热分析图谱,通过各香型烟叶样品热解温度差异比较,提取了不同香型烟叶样品的热解特征温度;依据遗传算法改进的支持向量机构建了香型判别模型,并测定了模型判定的准确率.结果表明:①八大香型烤烟烟叶热分析图谱在150~400℃区间存在明显差异.②Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ香型热解特征温度分别为368.3、763.4、613.0、517.2、611.2、652.6、336.1、383.5℃.③GA-SVM方法构建的香型判定模型对烤烟烟叶香型判定准确率为83.3%.

基于线性网络模型的卷烟吸阻稳定性检测评价方法

为分析卷烟吸阻稳定性的影响因素及规律,基于线性网络模型方法,建立了卷烟吸阻标准偏差的计算模型,通过该模型可以获得卷烟各部分稳定性对整体吸阻稳定性的贡献。通过4种不同圆周的卷烟样品对模型进行验证,对比实验结果与计算结果的差异。结果表明:①基于线性网络模型的吸阻标准偏差计算模型具有较高的准确性,可以用于评价卷烟吸阻的稳定性。②造成吸阻不稳定的因素主要集中在滤嘴通风段,提高滤嘴通风的均匀性或减小通风均可提高烟支吸阻的稳定性。③随着滤嘴通风孔部分标准偏差的降低,烟支整体标准偏差明显降低。随着滤嘴通风率的减小,卷烟总吸阻呈现出增加趋势,而卷烟整体的标准偏差呈现出下降趋势,因此对滤嘴通风段进行改善可提高吸阻的稳定性。