中文摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
第一章 引言 | 第10-18页 |
·研究目的和意义 | 第10页 |
·国内外研究现状 | 第10-16页 |
·热导率 | 第11-13页 |
·比热容 | 第13-14页 |
·冰点 | 第14-16页 |
·本课题的研究内容及解决的问题 | 第16-18页 |
第二章 果蔬热物性测试系统的建立及生理生化指标测试装置 | 第18-30页 |
·热导率测试系统 | 第18-22页 |
·热探针工作原理 | 第18-19页 |
·热导率测试系统的工作原理 | 第19-20页 |
·实验装置 | 第20-22页 |
·数据采集系统 | 第21-22页 |
·热探针 | 第22页 |
·稳压电源 | 第22页 |
·精密电阻 | 第22页 |
·比热容和冰点测试系统 | 第22-27页 |
·差示扫描量热仪(DSC)工作原理 | 第22-25页 |
·比热容测试系统的实验原理 | 第25-26页 |
·冰点温度测试系统的实验原理 | 第26页 |
·实验装置 | 第26-27页 |
·差示扫描量热仪 | 第26-27页 |
·DSC 曲线的影响因素 | 第27页 |
·密度的测定装置 | 第27-28页 |
·实验原理 | 第27-28页 |
·实验装置 | 第28页 |
·可溶性固形物含量的测定装置 | 第28-29页 |
·实验原理 | 第28页 |
·实验装置 | 第28-29页 |
·含水量的测定装置 | 第29页 |
·实验原理 | 第29页 |
·实验装置 | 第29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第三章 果蔬热物性参数与其生理生化指标关系的实验研究 | 第30-51页 |
·果蔬热导率与其生理生化指标关系的研究 | 第30-39页 |
·仪器常数的标定 | 第30-32页 |
·仪器常数的验证 | 第32页 |
·果蔬热导率与生理生化指标的测试 | 第32-34页 |
·果蔬热导率与温度的关系 | 第34-35页 |
·果蔬热导率与含水量的关系 | 第35-36页 |
·果蔬热导率与可溶性固形物含量关系 | 第36-38页 |
·果蔬热导率与密度的关系 | 第38-39页 |
·含水量、可溶性固形物含量和密度对果蔬热导率影响的预测方程 | 第39页 |
·果蔬冰点温度与其生理生化指标关系的研究 | 第39-44页 |
·冰点温度的测定 | 第39-40页 |
·冰点温度的确定 | 第40页 |
·测定的果蔬实验数据 | 第40-41页 |
·果蔬冰点温度与含水量的关系 | 第41-42页 |
·果蔬冰点与可溶性固形物含量的关系 | 第42-43页 |
·果蔬冰点与密度的关系 | 第43页 |
·含水量和可溶性固形物含量对果蔬冰点温度影响的预测方程 | 第43-44页 |
·果蔬比热容与其生理生化指标关系的研究 | 第44-50页 |
·果蔬比热容的测定 | 第44页 |
·果蔬实验数据的测定 | 第44-46页 |
·温度对比热容的影响 | 第46页 |
·果蔬比热容与含水量的关系 | 第46-47页 |
·果蔬比热容与可溶性固形物含量的关系 | 第47-49页 |
·果蔬比热容与密度的关系 | 第49页 |
·含水量和可溶性固形物含量对果蔬比热容影响的预测方程 | 第49-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
第四章 基于 BP 神经网络建立果蔬热物性参数预测模型 | 第51-65页 |
·BP 神经网络 | 第51-52页 |
·BP 神经网络的建立 | 第52-56页 |
·BP 算法的数学描述 | 第52-53页 |
·BP 神经网络模型参数的设计 | 第53-54页 |
·建立果蔬热物性预测模型的步骤 | 第54-56页 |
·果蔬热物性参数预测模型的建立 | 第56-64页 |
·测试数据 | 第56-57页 |
·原始数据预处理 | 第57页 |
·果蔬热导率预测模型的建立 | 第57-60页 |
·果蔬比热容预测模型的建立 | 第60-62页 |
·果蔬冰点预测模型的建立 | 第62-64页 |
·本章小结 | 第64-65页 |
结论和展望 | 第65-67页 |
1 结论 | 第65页 |
2 展望 | 第65-67页 |
参考文献 | 第67-71页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第71-72页 |
致谢 | 第72页 |