高乳化活性大豆分离蛋白制备工艺

为了制备高乳化活性的大豆分离蛋白(SPI),以豆粕为原始材料,采用微波辅助SPI磷酸化改性,以SPI质量分数、三聚磷酸钠(STP)添加量、微波功率和微波处理时间4个试验条件为影响因子,以乳化活性为响应值,采用中心组合旋转设计法,建立微波辅助SPI磷酸化对乳化活性影响的二次回归模型.结果表明:利用响应面法优化出制备高乳化活性大豆分离蛋白的最适工艺条件为:SPI质量分数10％、STP添加量16％、微波功率480W、微波时间4 min;所得模型拟合度高,试验误差小,可将该模型应用于对微波辅助磷酸化SPI的乳化活性进行分析和预测.在最适工艺条件下,改性后SPI的乳化活性为66.8,乳化稳定性为29.80 min,分别较原粉提高了134.4％和61.6％.     

青钱柳叶总黄酮超声辅助提取工艺优

为研究以乙醇为溶剂超声波辅助提取青钱柳叶总黄酮的工艺,在单因素试验的基础上,采用四因素二次回归正交旋转组合设计,以液料比、超声处理时间、超声功率、溶剂体积分数为考察因素,优选了超声波辅助提取青钱柳叶总黄酮的最佳工艺.结果表明各因素对提取率的影响大小依次为:超声处理时间、溶剂体积分数、液料比、超声功率.最佳工艺条件为液料比55mL/g,超声处理时间34min,超声功率720W,溶剂体积分数60%,在此最佳条件下,总黄酮的得率为86.63%,优化工艺稳定,提取率也较高,试验验证结果与模型预测值相符.     

超声波辅助7S-麦芽糊精接枝反应的响应面法优化

以脱脂豆粕为原始材料,分离纯化得到β 伴大豆球蛋白（7S）。采用超声波辅助技术对7S与麦芽糊精进行接枝改性。以改性产物乳化活性（EAI）和乳化稳定性（ESI）为指标,采用Box Behnken模型对工艺条件进行优化,并对改性前后的蛋白样品进行了SDS PAGE电泳和电镜扫描（SEM）分析测定,验证7S与麦芽糊精发生糖基化反应。结果表明优化后得到的最佳改性条件为：麦芽糊精添加量9.5％,超声波处理时间30min,超声波处理功率450W ,在此条件下平均乳化活性为1.142,平均乳化稳定性为27.13min,相对天然未改性7S球蛋白分别提高了60.59%和57.06%。     

牡丹籽油超声波辅助提取工艺的响应面法优

为优化牡丹籽油的超声波辅助提取工艺,在单因素试验基础上,选择液料比、超声波功率、处理时间、处理温度为自变量,牡丹籽油得率为响应值,采用Box-Behnken试验设计方法,研究各自变量及其交互作用对牡丹籽油得率的影响.利用Design Expert软件得到回归方程的预测模型并进行响应面分析,确定超声波辅助提取牡丹籽油的最佳条件为:液料比11 mL/g,超声波功率300 W,处理时间60 min,处理温度54℃,提取次数为3次.在该工艺条件下,牡丹籽油得率达24.12%.GC-MS结果表明牡丹籽油中富含不饱和脂肪酸,其中亚油酸和亚麻酸的质量分数分别为22.78%和64.14%.     

醇法菜籽浓缩蛋白的超声波改性研究

研究了对醇变性菜籽浓缩蛋白(RPC)进行超声波改性的方法.在单因素试验的基础上,采用L9(34)正交优化试验,以探讨pH值、改性时间、超声波功率和菜籽浓缩蛋白质量分数对菜籽浓缩蛋白的氮溶解指数(NSI)的影响并与微波改性菜籽浓缩蛋白的理化指标和功能性质进行分析比较.通过正交试验确定了超声波改性的最佳工艺条件为:菜籽浓缩蛋白质量分数3%、改性时间5min、超声波功率300W、pH值为11.在最佳改性条件下改性菜籽浓缩蛋白的NSI可达到86.94%,起泡稳定性为80%.     

超声波预处理对燕麦蛋白制备ACE抑制肽的影响

利用燕麦蛋白制备ACE抑制肽时先利用超声波对燕麦蛋白原料进行预处理研究.以ACE抑制活性和水解度为指标,考察了超声波功率、处理时间、超声波工作/间歇时间对燕麦蛋白预处理效果的影响.结果表明,超声波预处理的最佳工艺参数为:超声波功率500 W,处理时间20 min,超声波工作时间2 s、间歇时间2 s,该条件下酶解产物对ACE的半抑制浓度IC50值从0.533 mg/mL降到0.299 mg/mL,酶解时间由常规酶解的90 min缩短到60 min;超声波预处理参数变化虽然对水解度影响不显著,但对ACE抑制活性的影响显著;验证了超声波引起的蛋白疏水性增加是导致酶解产物ACE抑制活性显著改善的重要因为之一.     

超声波预处理对燕麦蛋白制备ACE抑制肽的影响

利用燕麦蛋白制备ACE抑制肽时先利用超声波对燕麦蛋白原料进行预处理研究。以ACE抑制活性和水解度为指标,考察了超声波功率、处理时间、超声波工作/间歇时间对燕麦蛋白预处理效果的影响。结果表明,超声波预处理的最佳工艺参数为：超声波功率500W,处理时间20min,超声波工作时间2 s、间歇时间2 s,该条件下酶解产物对ACE的半抑制浓度IC50值从0.533mg/mL降到0.299mg/mL,酶解时间由常规酶解的90 min缩短到60 min;超声波预处理参数变化虽然对水解度影响不显著,但对ACE抑制活性的影响显著;验证了超声波引起的蛋白疏水性增加是导致酶解产物ACE抑制活性显著改善的重要原因之一。     

苹果汁中展青霉素的超声波降解

为了降低苹果汁中展青霉素的含量,提高苹果汁的安全性,研究了超声波处理技术对苹果汁中展青霉素的降解效果及条件.在单因素试验的基础上,通过正交试验确定了超声波处理技术降解苹果汁中展青霉素的较佳工艺条件.结果表明:超声波降解苹果汁中展青霉素的最佳工艺参数为超声波功率420W、处理时间90min、超声波频率28kHz、处理温度30℃,在该条件下苹果汁中展青霉素降解率为69.43%,试验对苹果汁的关键质量参数影响不大.     

超声波辅助提取大豆皂甙工艺优化

研究超声波技术和挤压技术对大豆皂甙提取的影响,并确定最佳的超声波提取条件.在考察超声波功率等对大豆皂甙得率影响的单因素试验基础上,利用三因素三水平的响应曲面试验优化超声波辅助提取大豆皂甙最佳工艺条件并建立了数学模型,同时进行了相应的对照试验.试验结果表明,超声波辅助提取大豆皂甙的最佳条件为超声波辐射时间53min,液料比22mL/g,浸置时间32min,得率为5.98%,显著高于对照试验.挤压膨化技术处理有利于大豆皂甙的提取,超声波技术提取大豆皂甙效果优于对照试验方法.     

超声波强化有机溶剂提取石榴籽油的工艺优化

为了提高石榴籽油得率,利用超声波及有机溶剂浸提联用技术研究了石榴籽油提取工艺.在单因素试验的基础上,通过正交试验确定了超声波及有机溶剂浸提联用技术提取石榴籽油的较佳工艺条件.结果表明:石榴籽油的较佳提取工艺条件为液料比12 mL/g、超声波功率225 W、超声波处理时间15 min、超声波处理温度50℃.在该条件下石榴籽油得率为23.84%.     

基于钙离子诱导的大豆蛋白分级技

通过低温下添加不同浓度钙离子和还原剂亚硫酸氢钠以及pH值的控制,对大豆蛋白中两种主要组分7S蛋白和11S蛋白进行两步法诱导分级分离并优化条件,制备出含11S蛋白57.4%的分级大豆蛋白Ⅰ和含7S大豆蛋白61.4%的分级大豆蛋白Ⅱ.功能性质评价结果表明,分级大豆蛋白Ⅰ比大豆分离蛋白具有更好的凝胶性和起泡性,而分级大豆蛋白Ⅱ比大豆分离蛋白具有更好的乳化性,说明钙离子的诱导分级技术可以应用于食品工业来更有效地开发大豆蛋白组分的功能性质.     

微波干燥对生物解离富肽豆粉蛋白亚基及功能性的影响

以生物解离大豆水解液为研究对象,运用高效液相体积排阻色谱技术研究了不同微波干燥条件对富肽豆粉中蛋白类物质亚基组分和空间构象的变化规律,并对生物解离富肽豆粉的粉体性质及功能性质进行研究。结果表明,微波干燥条件对HPLC-SEC峰的强度影响明显,分子量18~44 ku的蛋白质水解物约占总蛋白质类的73.47%~89.36%,主要亚基成分为大豆球蛋白,这是由于不同微波干燥条件下的物相转换率和分子间碰撞机会不同,蛋白纤维化聚集形成的速度不同,从而对生物解离富肽豆粉分子量产生影响。此外,生物解离富肽豆粉的水溶性和分散性在不同微波干燥条件下具有相似趋势,这与粉体残余水分量、蛋白质分子运动剧烈程度、分子构象变化及分子聚集和解离相关。     

基于改进级联神经网络的大豆叶部病害诊断模型

针对大豆叶部病害性状特征与病种之间的模糊性和不确定性,将数字图像处理技术与神经网络智能推理技术相结合,充分挖掘大豆受病害胁迫后表现性状与病种之间的潜在规律,提出了基于改进级联神经网络的大豆病害诊断模型。首先利用自制载物模板无损采集大田大豆叶部病害数字图像,计算病斑区域的形状特征、颜色特征及纹理特征14维度特征参数;为突显各方面特征对于不同病害种类决定作用的差异性,构建各子神经网络并联的第1级网络,第2级网络的输入为第1级网络的输出,利用多维特征各自优势来自动取得病种模式推理规则,建立了用于大豆叶部病害自动诊断的两级级联神经网络模型,仿真实验准确率为97.67%;同时应用量子遗传计算优化级联神经网络参数,平均迭代次数为743,平均网络误差为0.000 995 445,提高了学习效率,实现了大豆叶部病害的高效自动诊断和精确测报,为大田农作物全面系统地开展作物病害监测、智能施药及自动防治提供了理论依据。     

基于分数阶微分和最优光谱指数的大豆叶面积指数估算

高光谱遥感技术可对作物生长状况进行无损、高效地监测，是推动现代精准农业发展的必要手段。以不同施氮水平与覆膜处理下的开花期大豆叶面积指数(Leaf area index, LAI)为研究对象，对原始开花期大豆高光谱反射率数据进行0～2阶微分变换处理(步长0.5),并筛选出各阶光谱指数中与开花期大豆LAI相关性最高的指数作为最优光谱指数进行输入，采用支持向量机(Support vector machine, SVM)、随机森林(Random forest, RF)、遗传算法优化的BP神经网络(BP neural network optimized by genetic algorithm, GA-BP)3种机器学习方法构建大豆LAI预测模型。结果表明：0～2阶光谱指数与大豆LAI相关系数平均值分别为0.616、0.657、0.666、0.669、0.658,相比于原始与整数阶高光谱反射率，分数阶微分变换处理后的高光谱反射率构建的光谱指数与开花期大豆LAI具有更强的相关性；相关系数平均值最高的1.5阶微分处理最优光谱指数波长组合分别为：TVI(687 nm, 754 nm)、DI(687 n...     

凝固型酸豆乳工艺优化的研究

通过单因素和正交试验对酸豆乳生产的配方和工艺条件进行优化。结果表明,酸豆乳生产的最佳工艺参数为：大豆在沸水中热烫4min灭酶除腥,0.5%NaHCO3溶液浸泡12h,磨浆豆水比1︰7,加入8%蜂蜜,接种量为4%,30℃发酵10h。在此条件下,可得到组织均匀一致、色泽良好、香气怡人、酸甜适口的产品。     

切轴流式双滚筒大豆种子脱粒机设计与试验

为解决大豆种子脱粒损伤率高和脱净率低的矛盾,提出了钉齿式副滚筒切流预脱、弓齿与钉齿相间组合排列的主滚筒轴流脱粒、切轴流式双滚筒组合脱粒方案,进行了脱粒关键部件结构与参数设计,采用直径较小而短的副滚筒完成大豆植株的打击、抓取和拖带等切流预脱,主脱粒滚筒与副滚筒同向等速且轴向长度和直径均较大,由弓齿与钉齿组合而成,进行大豆的轴流脱粒;设计了样机并进行了脱粒性能试验。采用二次回归正交旋转中心组合优化试验方法,分别建立大豆脱粒损伤率、未脱净率与喂入量、主滚筒转速和主滚筒脱粒间隙关系的回归数学模型,利用Design-Expert 8.0软件对该模型进行优化求解得到最佳参数组合,试验结果表明:在大豆籽粒含水率为17%~19%、秸秆含水率为12%~15%、大豆草谷比1.275条件下,当喂入量为0.44 kg/s、主滚筒转速为489 r/min、主滚筒脱粒间隙为25.06 mm时,大豆脱粒损伤率为1.18%、未脱净率为0.65%;与传统大豆脱粒机相比可使脱粒损伤率和未脱净率分别降低0.22个百分点和0.38个百分点。     

大豆播种机偏置双圆盘气吸式排种器

设计了一种大豆播种机偏置双圆盘气吸式排种器。通过分析偏置双圆盘气吸式排种器取种、排种作业原理,对其关键部件进行了设计、优化。以排种器播种吸盘转速、气流运动速度为试验因素,漏播率为试验指标分别进行单因素试验和二次通用旋转组合试验,运用Design-Expert软件得出回归曲面并建立数学模型,得出最佳因素组合为气流速度220 m/s、排种器播种吸盘转速100 r/min,此时漏播率为2.72%。     

响应曲面分析法研究挤压对大豆蛋白和果胶混合物乳化性能的影响

采用单体重心设计应用到新型乳化活性指数（EAI）,平均液滴尺寸（D［4,3］）以及混合物乳状液分层（CI％）中。用响应曲面分析法去预测含有分离和组织化的大豆蛋白与果胶混合物的乳化能力和稳定性以及对挤压过程是否影响这些界面性能进行评价。结果显示,所有模式均显著,并能解释86％以上的变异。该模型较高的预测能力也被证实。EAI,D［4,3］和CI％的平均值在所有的试验中分别是（0.173±0.015）nm,（19.2±1.0）μm和53.3%±2.6％。在3种化合物之间没有任何协同作用被检测到。这个结果可能归因于在pH值为6.2（＜35％）时大豆蛋白低的溶解性。胶质是对于改善所有反应中最重要的变量。挤压后混合物的乳化能力增加了41％。研究结果表明,胶质能代替或者提高大豆蛋白的乳化能力,而挤压则带来该种组合界面性能的新的优势。      

鲜食大豆收获机弹齿滚筒式采摘装置设计与试验

针对鲜食大豆采收劳动强度大,人工采摘效率低,缺少相应收获机械装备等问题,结合鲜食大豆种植模式和采摘期植株物理特性,设计了一种弹齿滚筒式鲜食大豆采摘装置。阐述了弹齿滚筒采摘装置的工作原理,对采摘过程中的豆荚进行运动学分析,并对装置关键部件进行了参数设计和结构优化,确定了影响作业效果的因素。通过单因素预试验确定了关键参数的范围,以前进速度、滚筒转速、割台高度为试验因素,以掉落率、挂枝率、破损率为试验指标进行三因素五水平二次正交旋转中心组合试验,建立了试验因素与试验指标间的数学模型,并分析了各因素对试验指标的影响。对模型进行粒子群算法优化,预测最优参数组合为：前进速度0.43m/s、滚筒转速245r/min、割台高度4cm,对应的掉落率、挂枝率和破损率的预测值分别为10.6%、4.4%、5.6%。对最优参数组合进行田间验证试验,结果为掉落率11.8%,挂枝率4.0%,破损率6.1%,试验结果与理论预测值的相对误差均不高于10.1%。方差分析表明各评价指标的实际值和预测值之间不具有显著性差异。研究结果可为鲜食大豆采摘装置设计提供参考。