基于BP神经网络的花生挤压膨化工艺参数优化
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 花生油的地位 | 第12页 |
| 1.1.2 花生及花生油的营养价值 | 第12-13页 |
| 1.1.3 花生油加工现状 | 第13-14页 |
| 1.1.4 课题的提出及研究的目的意义 | 第14页 |
| 1.2 挤压膨化技术发展及研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 挤压膨化技术 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 神经网络发展及研究现状 | 第18-21页 |
| 1.4 研究内容 | 第21-22页 |
| 第二章 材料和方法 | 第22-26页 |
| 2.1 材料制备 | 第22页 |
| 2.2 仪器和设备 | 第22-23页 |
| 2.2.1 试验设备 | 第22页 |
| 2.2.2 试验仪器 | 第22-23页 |
| 2.3 试验方法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 试验工艺 | 第23页 |
| 2.3.2 挤压膨化试验方法 | 第23页 |
| 2.3.3 浸出试验方法 | 第23页 |
| 2.3.4 粗脂肪的测定方法 | 第23页 |
| 2.3.5 含水率的测定方法 | 第23-24页 |
| 2.3.6 腔体内物料显微机理的试验方法 | 第24页 |
| 2.3.7 生产率与度电产量的试验方法 | 第24-26页 |
| 第三章 结果与讨论 | 第26-66页 |
| 3.1 神经网络的训练与预测概述 | 第26-27页 |
| 3.1.1 神经网络的结构与参数 | 第26页 |
| 3.1.2 学习样本的获取 | 第26页 |
| 3.1.3 神经网络的学习 | 第26-27页 |
| 3.2 试验参数对中间指标的影响 | 第27-41页 |
| 3.2.1 挤压试验参数对膨化度的影响 | 第27-34页 |
| 3.2.2 挤压试验参数对榨笼出油率的影响 | 第34-40页 |
| 3.2.3 小结 | 第40-41页 |
| 3.3 试验参数对粕残油率的影响 | 第41-47页 |
| 3.3.1 神经网络模型的建立与验证 | 第41-42页 |
| 3.3.2 试验参数灵敏度分析 | 第42-47页 |
| 3.3.3 小结 | 第47页 |
| 3.4 试验参数对生产率及度电产量的影响 | 第47-60页 |
| 3.4.1 挤压试验参数对生产率的影响 | 第47-53页 |
| 3.4.2 挤压试验参数对度电产量的影响 | 第53-59页 |
| 3.4.3 多目标优化 | 第59页 |
| 3.4.4 小结 | 第59-60页 |
| 3.5 综合各指标的参数组合优化 | 第60页 |
| 3.6 物料在腔体内的运动规律研究 | 第60-66页 |
| 3.6.1 花生沿螺杆轴向物料状态变化研究 | 第60-61页 |
| 3.6.2 花生沿螺杆轴向物料水分及脂肪变化研究 | 第61-62页 |
| 3.6.3 花生沿螺杆轴向物料显微结构变化研究 | 第62-65页 |
| 3.6.4 小结 | 第65-66页 |
| 第四章 结论 | 第66-68页 |
| 4.1 主要结论 | 第66-67页 |
| 4.2 工作展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第74-75页 |
| 附录B 试验照片 | 第75-77页 |
