基于阿伦尼乌斯模型的F-55果葡糖浆色值变化试验研究

本文针对不同pH值的F-55果葡糖浆在不同温度下进行了试验，并对其色值的变化情况进行了详细研究。利用1阶动力学模型和阿伦尼乌斯模型对色值变化情况进行数学建模，深入分析温度、pH值对色值的影响原因。最后，本文通过数学模型对糖浆在色值上的保质期进行了预测。试验证明，F-55果葡糖浆色值变化符合美拉德反应等理论依据，可为实际生产和销售提供可靠的参考价值，具有一定的实际意义。

应用Arrhenius公式利用加速老化方法推算橡胶材料寿命的应用案例

本文以氯丁橡胶硫化胶作为研究对象,基于GB/T 20028-2005《硫化橡胶或热塑性橡胶应用阿累尼乌斯推算寿命和最高使用温度》,利用在试验室进行的热空气加速老化方法,应用阿累尼乌斯(Arrhenius)公式建立橡胶材料在热空气中的老化模型,推算此橡胶材料在常温下的寿命。

基于方程和神经网络算法的锂原电池贮存模型

基于阿伦尼乌斯方程和神经网络算法,以温度为加速应力,开展了锂氟化碳电池(Li/CF_(x))加速贮存寿命模型的建立和研究。在基于阿伦尼乌斯方程的加速寿命模型中,模型计算值与实测数据结果准确率达到99%以上。在基于神经网络算法的模型中,少量的数据量训练即实现准确率达到85%,为锂原电池的寿命预测提供了有效指导。

基于热分解的舰用复合材料S2/430LV热工参数

为了研究S2/430LV在热分解前后的热工参数,首先利用热重分析仪对氮气环境中S2/430LV复合材料和430LV树脂进行30~800℃环境下热重试验,分析了两种材料在不同升温速率下热分解响应特征;然后,基于阿伦尼乌斯方程,采用微分法与积分法相结合的方法,确定了S2/430LV热分解动力学参数。研究结果表明:430LV树脂和S2/430LV复合材料在氮气环境中均呈现单一热分解过程,纤维织物会促进430LV树脂基体热分解反应;采用Kissinger方程和Flynm-Wall-Ozawa方程确定S2/430LV活化能取值范围;利用Coats-Redfern方程确定S2/430LV最优热分解机理函数和指前因子,从而建立分解率和温度的函数关系式;采用混合定律,建立了考虑材料分解的热工参数模型。研究结果可为舰艇复合材料结构耐火传热性能研究提供有效数据支撑。

青稞粉对鲜榨米粉团糊化和流变学特性的影响及其蒸煮品质分析

为研究青稞粉对鲜榨米面团糊化和流变特性的影响,向鲜榨米粉中添加0%、10%、20%、30%、40%质量分数的青稞粉制成粉团,测定其糊化特性、流变特性和热稳特性,分析其品质变化。结果表明:添加青稞粉可以提高糊化温度,减缓加热过程中弹性模量和黏性模量剧烈波动。当青稞粉质量分数为30%时,其糊化特性最好,糊化温度达90.15℃;流变学曲线变化趋势最缓;活化能最小,即108.7 kJ/mol;热稳性模型方程为Y=104.4 exp(-108.7/8.3143 T)。

红松茸牛肉酱加工工艺及货架期研究

为优化红松茸牛肉酱加工工艺,采用响应面法研究了红松茸、黄豆酱、小米椒、马铃薯淀粉添加量对红松茸牛肉酱品质的影响。以过氧化值和酸价为指标,采用阿伦尼乌斯方程(Arrhenius)结合动力学方程进行货架期的预测。结果表明,响应面法得到的红松茸牛肉酱最佳配方为:红松茸添加量15.0%、黄豆酱添加量37.4%、小米椒添加量13.4%、马铃薯淀粉添加量8.3%,在此条件下红松茸牛肉酱的感官评分为91.23。在不同环境温度(25、37、45℃)下,红松茸牛肉酱的菌落总数、过氧化值和酸价均与贮藏时间呈正相关,而感官评分值呈下降趋势。以过氧化值为指标预测红松茸牛肉酱的货架期为25℃下147 d,以酸价为指标预测的货架期为25℃下103 d,因此,采用酸价构建的货架期模型更可靠。以上结果为红松茸的高值化利用及货架期预测提供了理论支持。

基于加速试验的地铁车辆橡胶寿命预测

地铁车辆橡胶的良好密封是车辆设备正常运行的重要保障,科学的维修维护策略可以降低资源浪费。该文针对地铁车辆的贯通道橡胶和门窗橡胶开展加速试验,测试橡胶压缩变形量和硬度,利用阿伦尼乌斯模型预测橡胶老化寿命,基于数据拟合方法评估橡胶的性能状态。结果表明,25℃时服役5年的贯通道橡胶和服役10年的门窗橡胶最大剩余寿命分别为31.56年和23.61年。可采用三次多项式拟合老化过程中的硬度变化,评估橡胶性能状态,为橡胶的维修维护提供理论参考。

不同贮藏温度下真空包装鸡肉酱品质变化及货架期模型的建立

该研究对鸡肉酱在不同温度下贮藏过程中的品质变化进行了评价,并利用一级动力学方程和Arrhenius方程建立了鸡肉酱货架期预测模型。将真空包装鸡肉酱进行巴氏杀菌,在3种温度(4、25、37℃)下保存4周。在贮藏期间,各样品的总活菌数(total viable counts,TVC)、总挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)、酸值(acid value,AV)和硫代巴比妥酸反应物(thiobarbituric acid reactive substances,TBARS)均有不同程度的增加,且不同贮藏温度下差异显著;在25℃和37℃条件下,贮藏后期鸡肉酱水分活度(water activity,Aw)显著高于贮藏前期水平;与贮藏在4℃的样品相比,其他2组的感官劣变更加显著,分别在第16天和第12天达到不可接受的水平。此外,所有样品的总大肠菌群计数(total coliform counts,TCC)指数均为阴性,最可能数(most probable number,MPN)小于3。最后,利用TVC建立了鸡肉酱的预测模型,该模型的预测值与实际值的相对误差在±10%以内,表明该模型是可靠的。

橡胶粉和SBS复合改性沥青抗车辙因子非线性模型

改性沥青的目的之一就是提高沥青的高温抗车辙性能。该文研究了橡胶粉和SBS双改性沥青抗车辙性能指标——抗车辙因子的主要影响因素及其非线性预测模型。采用动态剪切流变仪对采用两种沥青,不同的SBS和橡胶粉掺量制备下的双改性沥青,在4个不同温度(70℃、76℃、82℃、88℃)下测试沥青的抗车辙因子G^(*)/sinδ,并建立抗车辙因子的非线性模型。结果表明:复合改性沥青的改性剂掺量因子与改性剂掺量呈指数方程关系,流变仪试验温度因子与温度亦呈指数方程关系。

采用动力学模型预测河蟹调味汁货架期

以河蟹边角料为原料,加工成河蟹调味汁。为了能够迅速、准确预测常温(25℃)环境下河蟹调味汁的货架期,将河蟹调味汁置于37、45、55℃下贮藏,以加速变质。以总挥发性盐基氮含量为指标建立一级动力学模型,货架期的预测值通过动力学模型和阿伦尼乌斯方程来确定。结果表明:阿伦尼乌斯方程中的活化能(E_(a))为29.28 kJ/mol,指前因子(k_(0))为1.443×10^(3),河蟹调味汁在25℃环境下的货架期为183 d。

基于Wiener过程的霍尔电流传感器可靠性预测

霍尔电流传感器的退化机理复杂,退化具有波动性,非线性等特征,对高可靠、长寿命的霍尔电流传感器准确进行寿命预测是一个难点。本研究通过对霍尔电流传感器进行加速退化试验,利用性能退化数据,预测了传感器的可靠性及寿命。首先分析了霍尔电流传感器工作原理和退化机理,确定将输出电流漂移作为其性能退化参数。然后由试验数据推导得到Wiener过程漂移参数和扩散参数的约束关系,结合阿伦尼乌斯模型推导得到漂移参数和扩散参数的加速模型。从而得到霍尔电流传感器在正常工作温度条件下的可靠度函数和可靠寿命。将结果与基于加速退化轨迹法的可靠性预测结果进行对比,验证了本方法的可行性。

一种香精的加速试验及其保质期预测模型的建立

以食用香精JS-2为研究对象,研究其在温度45,55和65℃,湿度(H_(r))75%±5%条件下贮藏过程中感官、理化指标和化合物指标的变化。采用零级动力学模型结合阿伦尼乌斯方程建立保质期预测模型。结果表明,随着加速贮藏时间延长,香精中丁酸乙酯、L-薄荷酮含量减少,2-丙二醇-1-乙酸酯含量增加。皮尔森相关系数表明,酸值、丁酸乙酯与感官评分相关性最高,活化能(E_(a))分别为57.31 kJ/mol和55.09 kJ/mol,指前因子k0分别为2.26×10^(7)和1.38×10^(5)。用25℃温度长期试验条件下所得货架期实测值验证货架期预测模型的有效性,结果发现预测模型的预测结果准确性较高,实测值与模型预测值的相对误差低于10%。

基于恒流充电曲线电压特征点的锂离子电池自适应容量估计方法

为提高锂离子电池容量在线估计精度,本文中提出一种基于部分充电曲线特征容量在线辨识和阿伦尼乌斯容量衰减模型融合的自适应容量估计方法。针对纯电动汽车极少存在完整充电的情况,提出一种基于恒流充电电压特征点的容量在线辨识方法。该方法先利用遗传算法对缩放平移后的充电曲线进行电压特征点优化,再通过监测有关这两个不动的电压特征点的恒流充电数据,在线辨识电池的当前容量。为进一步提高容量在线估计的精度,通过增量式PID算法来融合容量在线辨识值和阿伦尼乌斯模型,进行模型参数的闭环修正。最后,交变温度寿命实验结果表明,利用本文中提出的自适应估计方法,最大估计误差不超过2%。

肝癌微波消融中热损伤参数分析

目的肝癌微波消融研究中,局部热损伤监测和消融仿真计算通常采用Arrhenius模型进行热损伤分析,该模型主要包括活化能Ea和频率因子A两个热损伤参数,然而现有肝脏热损伤参数缺少动力学特性和预测效果对比分析。方法本文采用Arrhenius模型从不同参数所描述的损伤速率和不同温度下的损伤进程方面阐述了其差别,并通过微波消融实验过程的温度数据分析了其对消融损伤的预测效果。结果分析数据表明,Ea(J/mol)和A(s^-1)分别为2.769×10^5和5.51×1041、2.577×10^5和7.39×10^39、1.200×10^5和4.016×10^17的3组参数较适用于消融边界处的损伤计算。结论本文对不同参数的对比有助于指导肝癌消融研究中合理选择热损伤参数进行热损伤分析,从而提高消融手术计划和术中疗效评估的准确性。

加速寿命试验在弹载电子设备寿命试验中研究及应用

高可靠性长寿命指标逐渐成为弹载电子设备的发展趋势,使用加速寿命试验能够大大减少寿命试验的时间。通过对弹载电子设备使用环境的分析,阿仑尼乌斯寿命模型适合弹载电子设备的加速寿命试验。对比了两种加速寿命试验方式,恒定单应力加速寿命试验容易实施,周期、成本可控。提出了仿真分析和预实验结合快速确定恒定单应力加速寿命试验加速因子的方法,减少了预实验时间和弹载电子设备在预实验中的损伤,提高了加速因子的可信度。

恒温加速退化试验的灰色预测

针对恒温加速退化试验数据处理中的贫数据问题,利用灰色建模所需数据量少的优势,提出了加速寿命的灰色预测方法。将灰色GM(1,1)模型与阿伦尼乌斯方程相结合,提出了加速退化试验有效性判断依据和常温贮存寿命外推方法,并在某型三极管的加速退化试验数据处理中进行了成功应用。将此外推方法与曲线拟合方法进行了比较,结果表明该模型具有更好的适应性。

不同贮藏温度对自热食品货架期的影响

目的研究不同贮藏温度对自热食品(咖喱鸡块菜肴包)感官品质、pH值、L^*(亮度)、a^*(红绿色值)、b^*(黄蓝色值)、挥发性盐基氮(Total Volatile Basic Nitrogen,TVB-N)值、硫代巴比妥酸反应物(Thiobarbituric Acid-reactive Substance,TBARS)值的影响。方法分别在温度为40,50,60℃下贮藏样品,然后测量其各项理化指标。结果贮藏温度对于咖喱鸡块的多项指标存在显著影响。在同一天测定时,温度越高,咖喱鸡块的感官评分、L^*越低,而TBARS值、TVB-N含量越高;3个温度下样品pH值都呈现出较为激烈的波动态势,但贮藏温度为40℃时,变动程度相对较缓;a^*在贮藏温度为50℃时有更为剧烈的变化趋势,其次是60和40℃;温度对样品b^*的变化并未起到较大的作用。通过一级动力学方程和阿伦尼乌斯方程构建了咖喱鸡块菜肴包的货架期预测模型。结论通过皮尔逊相关性分析选取TVB-N作为判断因子,利用此模型得到的咖喱鸡块菜肴包货架寿命预测值与实际值相对误差低于10%,说明模型准确率较高。

热-氧-辐照复合环境下硅泡沫加速老化研究进展

硅泡沫是特殊工程装置中的关键结构材料,其在服役过程中不仅承受机械载荷,还将长期承受气氛-温度-辐照等复杂环境载荷。研究发现,硅泡沫在热-氧-辐照-机械等多种应力作用下发生老化,从而导致材料性能下降,且硅泡沫内部具有多级复杂微结构,与传统的硅橡胶热降解相比,在热-氧-辐照组合条件下的硅泡沫老化本质上更复杂,准确预测硅泡沫寿命一直面临巨大挑战。开发新的实验技术、发展更强的数值建模能力、建立硅泡沫多应力因子老化的理论模型等,对于预测硅泡沫使用寿命和指导性能评估具有重要意义。本文从单因子热氧老化、辐射老化机理以及多因子加速老化三个方面对近年来硅泡沫加速老化研究成果进行了梳理,对当前的研究进展进行了综述。

冰温贮藏对鲜切山药品质的影响及货架期的预测

以山药为原料进行鲜切处理,分别在冰温,4,14,25℃下贮藏,通过对样品感官评分、褐变度、失重率、多酚氧化酶活性(PPO)、丙二醛(MDA)含量和菌落总数等指标进行测定,研究冰温贮藏技术对鲜切山药品质影响。随后基于试验数据,利用阿伦尼乌斯方程建立鲜切山药MDA含量和褐变度品质指标的一级动力学模型来模拟鲜切山药的货架期模型,并以偏差度(BF)、准确度(AF)对上述货架期模型进行评价。结果表明,冰温贮藏可以有效延缓鲜切山药的褐变,同时降低失重率,保持多酚氧化酶活性,降低丙二醛含量,维持低微生物水平,能够较好地保持鲜切山药的品质。以MDA含量为品质指标预测的货架期模型AF为0.9,更趋近于1,可以更好地反映鲜切山药的品质指标变化,建模更准确,该模型EA=54732.03232 J/mol,k0=6170217959.94,可在适宜的范围内对鲜切山药进行实时监测。

地面固定雷达组件可靠性加速试验方法

针对地面固定雷达组件的实验室可靠性考核特点,基于阿伦尼乌斯模型确定了地面固定雷达组件可靠性加速试验的方法。通过分析地面固定雷达组件常规可靠性试验剖面和可靠性加速试验剖面,确定了实验室开展可靠性加速试验的方法,可更加全面、高效地反映其可靠性指标。