‘华红’苹果果肉的流变特性及其主成分分析

【目的】研究‘华红’苹果果肉在贮藏期间的流变特性（蠕变、松弛）变化规律,并进行流变特性参数间的相关性分析,用流变学方法预测评价果实质地品质,完善苹果果实品质评价体系。【方法】通过对‘华红’苹果果肉蠕变、松弛特性的研究,分别建立四元件Burger’s蠕变模型和三元件Maxwell应力松弛模型;分析蠕变、松弛参数随贮藏时间的变化规律,进行蠕变、松弛特性参数之间相关性分析,并利用SPSS软件进行蠕变、松弛特性主要参数的主成分分析。【结果】在‘华红’苹果贮藏过程中,蠕变特性参数初始弹性系数E₁,延迟弹性系数E₂,黏性系数η₁、η₂变化规律基本一致,均呈下降趋势,且这些参数间两两都呈极显著正相关;蠕变量呈缓慢上升趋势,与以上4个蠕变特性参数呈极显著负相关;延迟时间τ也呈缓慢上升趋势,达到最大硬度时做功呈先升高后降低的趋势,这两个蠕变特性参数和以上5个蠕变特性参数相关性较差;松弛特性参数零时弹性模量E₀、平衡弹性模量E_e、衰变弹性模量E₁、黏滞系数η、硬度、应力和总功变化规律基本一致,呈先下降略有升高后下降的变化趋势,且这7个松弛特性参数之间都呈极显著正相关。松弛时间T与其他7个松弛特性参数变化规律不一致,而且与它们相关性较差。运用主成分分析蠕变、松弛特性参数,第一主成分对10个变量指标的提取很充分,贡献率为88.828%。第一主成分‘流变因子’F1在贮藏过程中随着果实质地变软、食用品质的下降而呈下降趋势。【结论】‘华红’苹果果肉具有压缩黏弹性力学性质,四元件Burger’s模型和三元件Maxwell模型可以很好地拟合‘华红’苹果蠕变、松弛模型,可表征‘华红’苹果果肉贮藏期间流变力学特性变化规律,反应果肉质地变化状况。     

苹果流变特性的研究 Ⅱ.松驰特性的试验与研究

以秦冠苹果为试材,对其松弛特性作了研究,建立了流变模型,计算出流变参数并对苹果纵向放置同横向放置时的松驰特性作了比较。结果表明,苹果的松驰现象可用三元件的Maxwell模型表示,苹果大小、变形量大小的不同对模型参数影响不显著;苹果纵向放置时能承受较大的外力,故贮运、包装宜纵向放置。     

苹果流变特性的研究——Ⅱ.松驰特性的试验与研究

以秦冠苹果为试材，对其松驰特性作了研究，建立了流变模型，计算出流变参数并对苹果纵向放置同横向放置时的松驰特性作了比较。结果表明，苹果的松驰现象可用三元件的Maxwell模型表示，苹果大小、变形量大小的不同对模型参数影响不显著；苹果纵向放置时能随较大的外力，故贮运、包装宜纵向放置。     

猕猴桃压缩力学行为及蠕变特性的试验研究

为研究猕猴桃压缩力学行为,对其进行了压缩试验,得到了力-变形曲线,分析了压缩过程中的变形行为。结果表明,不同的加载速率影响破裂栽荷的大小和变形特征;随着加载速率的增加,破裂载荷有所增大;在力～变形曲线上有明显的锯齿流变现象,锯齿频率和应力变化幅度受应变率的影响。同时通过压缩试验对猕猴桃的蠕变行为进行了分析,给出了蠕变一时间曲线。该研究可为猕猴桃的运输、加工、贮藏等提供重要的力学参数。     

农业物料流变特性试验机的研制

介绍了自行研制的农业物料流变特性试验机的结构和工作原理，以及通过蠕变、应力松驰、应力－应变等流变试验获得流变特性参数的操作方法     

农业物料流变特性试验机的研制

介绍了自行研制的农业物料流变特性试验机的结构和工作原理，以及通过蠕变、应力松驰、应力－应变等流变试验获得流变特性参数的操作方法。     

甘薯蠕变特性的研究

农业物料的蠕变特性对其收获、贮存、加工过程的影响极为重要．通过对甘薯蠕变特性的试验研究,得出甘薯的流变模型为Ｂｕｒｇｅｒ＇ｓＭｏｄｅｌ,并分析了南薯８８的蠕变曲线及蠕变柔度函数和松弛模量函数．     

胡萝卜的蠕变特性及流变模型研究

农业物料的蠕变特性对其前期处理及加工过程有重要影响。通过对胡萝卜的蠕变测试及分析,得出胡萝卜的相关蠕变特性,并建立流变模型为四元件Burgers模型(较大定载荷时)和四元件五参数模型(较小定载荷时)。     

‘红富士’苹果蠕变特性与果实品质的相关分析

【目的】分析‘红富士’苹果整果蠕变特性与其质构特性和营养成分的相关性,探索利用蠕变特性参数检测‘红富士’苹果营养成分含量和质地品质的可行性。【方法】测定不同贮藏期‘红富士’苹果样品的蠕变特性、质地多面分析(texture profile analysis,TPA)各项指标及营养成分含量;确定蠕变模型,探讨蠕变模型参数与苹果TPA指标和营养成分含量的相关性;建立蠕变参数预测‘红富士’苹果品质的数学模型,并对其进行验证。【结果】四元件伯格斯模型可以很好地描述‘红富士’苹果整果的蠕变特性,模型拟合的决定系数达到0.982。苹果的可溶性固形物含量、可滴定酸度、Vc含量、硬度、内聚性、耐咀性和回复性与延迟弹性系数E2和黏性系数η1达到极显著正相关(r=0.56—0.94);可溶性固形物含量和可滴定酸度与黏性系数η2呈极显著负相关(r=-0.40,r=-0.45),Vc含量与黏性系数η2呈显著负相关关系(r=-0.34);而苹果的弹性和黏性与蠕变四参数均未表现出显著的相关性。建立的苹果可溶性固形物含量、可滴定酸度、Vc含量、硬度、内聚性、耐咀性和回复性预测模型的相关系数分别为0.939、0.922、0.881、0.917、0.594、0.857和0.584,且均具有统计学意义(P0.05)。模型对验证集的预测值与实测值间无显著差异,相关系数分别为0.929、0.917、0.875、0.920、0.628、0.824和0.633。【结论】‘红富士’苹果蠕变特性与质构特性和营养成分含量有密切的相关性。建立的苹果可溶性固形物含量、可滴定酸度、Vc含量、硬度和耐咀性的预测模型具有较高的拟合精度,可以实现用蠕变参数来预测‘红富士’苹果品质。     

大豆分离蛋白凝胶静置期间基本流变特性的研究

[目的]研究静置期间大豆分离蛋白凝胶的流变特性。[方法]将16%的大豆分离蛋白分散液在5、25℃条件下分别静置5、10、15、20、25、30 h,研究大豆分离蛋白凝胶的蠕变和松弛。[结果]各蠕变参数在不同静置温度下的变化趋势不一样,随着静置时间的延长,25℃下的蠕变参数比5℃下的蠕变参数下降的快。静置温度不同,各松弛参数的变化趋势不同;在同一静置温度下,随着静置时间的延长,各松弛参数的变化趋势基本一致,凝胶制备完成初测试的各个参数值较大,随后逐渐变小。与5℃相比,25℃下的凝胶松弛参数下降较快。[结论]大豆分离蛋白凝胶的蠕变和松弛参数在2种静置温度下的变化快慢不一样,低温静置有利于凝胶品质的变化。     

Predictions of apple bruise volume using artificial neural network

Bruise damage is a major cause of fruit quality loss. Bruises occur under dynamic and static loading when stress induced in the fruit exceeds the failure stress of the fruit tissue. In this article the potential of an artificial neural network (ANN) technique has evaluated as an alternative method for the prediction of apple bruise volume. Neural bruise estimation models were constructed to calculate Golden Delicious apple bruise volume with respect to fruit properties. The neural models were built based upon impact force and impact energy as the main input parameters including fruit curvature radius, temperature and acoustical stiffness. Optimal parameters for the network were selected via a trial and error procedure on the available data. In this paper, the performance of Basic Backpropagation (BB) training algorithm was also compared with Backpropagation with Declining Learning Rate Factor algorithm (BDLRF). It was found that BDLRF has a better performance for the prediction of apple bruise volume. It is concluded that ANN represents a promising tool for predicting apple bruise volume in comparison to regression model.     

苹果发酵液对缺铁苹果树叶片铁含量及光合特性的影响

【目的】探讨苹果发酵液对苹果幼树（红富士/平邑甜茶M.domestica cv. Red Fuji/M.hupehensis var.pingyiensis）叶片缺铁黄化的矫正作用。【方法】以两年生苹果幼树（红富士/平邑甜茶）为试材,研究苹果发酵液+FeSO4混合根施后对苹果幼树叶片叶绿素含量、活性铁含量、光合参数的影响。【结果】根施稀释300倍果实发酵液+FeSO4混合液,显著提高苹果幼树叶片的叶绿素含量、活性铁含量和干鲜重比,黄化叶片显著复绿;同时,叶片PSⅡ实际光化学效率(ΦPSⅡ)、气孔导度（Gs）和净光合速率(Pn)显著提高。【结论】苹果果实发酵液具有降低碱性土壤pH,并具有一定的螯合铁的能力,苹果发酵液+FeSO4混合根施有利于苹果幼树对铁的吸收、运输和利用,对苹果缺铁黄化症具有良好的矫治作用。     

提高金矮生苹果品质的栽培技术研究

[目的]提高金矮生苹果的品质。[方法]采用叶果比、采收期和套袋试验研究不同叶果比和采收期及套袋对金矮生苹果品质的影响。[结果]叶果比为15∶1时,金矮生苹果单株产量最高,但大小年结果现象明显,果实品质较差,总体效益不高;叶果比为35∶1时,果实品质较好,但3年总产量较低,经济效益较差;叶果比为25∶1时,优质果所占比例较高,效益较好。延迟7 d采收,可提高金矮生苹果的品质,和耐贮性,果实商品价值和经济效益较高。套袋可改善金矮生苹果果面的光洁度和着色程度,着色果比例达90%以上。套袋后果皮变薄,果汁增多,单果重和果形指数提高。[结论]采用套袋技术,25-30叶片保留1个果,在10月1日后采收可提高金矮生苹果的品质。     

苹果产业在陕西省经济发展中的战略地位与渭北地区苹果产业化发展模式研究

苹果产业是陕西省农村经济的优势产业,陕西省苹果产业发展存在区域布局和品种结构不合理,苹果单产和优果率低,产业化程度低,设施条件差、社会化服务体系不健全等问题,提出了陕西省渭北地区苹果产业化的模式,即果农 果农协会 龙头企业 市场,果农 行业协会 市场,果农 基地 县级龙头企业集团 市场等模式。     

苹果果实几何造型及可视化研究

提出了一种苹果果实几何造型的方法.采用Bé zier曲线拟合苹果果实的轮廓,通过加入表征品种特征的扰动函数来控制果实表面的果棱.模型可控参数少且具有明确的生物学意义,易于与农业知识结合.针对苹果果实品种繁多、表面颜色丰富的特点,除了采用纹理映射方法绘制苹果表面外,还提出了基于颜色表的表面颜色随机填充法.试验结果表明该方法能够模拟多种苹果品种果实的外观特征,具有较好的真实感效果.     

利用苯胺蓝染色法对苹果果实角质膜发育品质的评价

为探索苯胺蓝染色法与判定苹果果实角质膜发育品质的相关性，对6个不同品种苹果果实进行染色试验，并测定角质膜厚度、果点密度大小、表皮细胞大小和果形指数，通过电镜观察果面皮孔及蜡质裂纹发生情况，最后对染色结果与角质膜结构指标进行相关分析。结果表明，染色结果与皮孔闭合程度及其周围蜡质裂纹愈合状况以及果面蜡质裂纹的发生情况存在相关性，与角质膜厚度等结构指标相关性不明显。苹果果实贮藏前苯胺蓝染色试验可判定果实皮孔及果面蜡质裂纹发育品质，对贮藏期间由于角质膜发育不完善引起的失水失鲜、呼吸伤害和相关表皮病害等可以提供一个指示，染色结果与品种的耐贮性没有直接关系。     

基于BP人工神经网络算法的苹果制干适宜性评价

【目的】 建立苹果原料制干适宜性评价模型,实现基于苹果原料指标预测干制品品质的目标,为苹果制干专用化原料的筛选提供方法依据,为明确苹果干制品品质形成的基础物质提供数据支持。【方法】 以来自7个不同主产区的21个主栽品种,共34份苹果鲜果样本为研究对象,运用多种数据处理方法建立苹果脆片品质综合评价模型与苹果原料制干适宜性评价模型。（1）利用压差闪蒸干燥方法制备34份苹果鲜果的脆片样本,测定苹果脆片17项品质指标,采用因子分析进行降维并筛选得到苹果脆片品质评价核心指标,运用层次分析法得到脆片核心指标权重值,构建脆片品质综合评价模型并计算得到脆片综合评价得分。（2）测定34份苹果鲜果样本22项品质指标,与脆片核心指标进行相关性分析并筛选出与脆片品质相关的果实特征指标。选用29个样本以果实特征指标为输入,对应脆片综合评价得分为输出,利用误差反向传播（Error Back Propagation, BP）神经网络算法构建学习模型;其余5个样本为验证样本,评价学习模型的预测准确性。变换3组学习样本构建3个学习模型,对比3个模型的预测准确性,验证建模方法的合理性与稳定性。【结果】 苹果脆片L*值、脆度、膨化度、可滴定酸含量、可溶性糖含量和粗蛋白含量被确定为不同样本脆片品质综合评价的核心指标,构建的苹果脆片品质综合评价模型为Y_综合得分=L*值×0.3724+脆度×0.2665+膨化度×0.1583+可滴定酸含量×0.0890+可溶性糖含量×0.0569+粗蛋白含量×0.0569。34个苹果鲜果样本制得的脆片综合得分范围为0.2069—0.7933,存在较大差异,得分排名前3的苹果样本为‘辽宁华红’‘辽宁华金’和‘山东烟富6号’,排名最后的苹果样本为‘陕西秦冠’。基于脆片核心指标与苹果果实品质指标相关性分析结果,筛选出苹果果实的果形指数、果肉a*值、pH、可滴定酸含量、Vc含量、果核比例、粗蛋白含量、果肉b*值、密度、可溶性固形物含量、粗纤维含量、总糖含量12项指标作为果实制干适宜性评价的特征指标。以果实特征指标值为输入层,对应苹果脆片综合评分为输出层,建立BP神经网络学习模型,可实现苹果原料制干适宜性的定量预测。该方法建立的学习模型有较高的预测准确性与稳定性,变换学习样本得到的3个学习模型的预测值与实际值相对误差均不超过10%,实际值与模型预测值线性拟合后决定系数R ²均大于0.95。【结论】 苹果制干适宜性可由果实的果形指数、果肉a*值、pH、可滴定酸含量、Vc含量、果核比例、粗蛋白含量、果肉b*值、密度、可溶性固形物含量、粗纤维含量、总糖含量12项指标进行评价,建立的适宜性评价模型可实现基于苹果原料指标定量预测其制干适宜性。