隨著現(xiàn)代食品藥品工業(yè)技術(shù)的發(fā)展,連續(xù)逆流提取技術(shù)在天然產(chǎn)物有效成分的提取中逐漸被廣泛應(yīng)用;但由于提取過程傳質(zhì)阻力大等原因,仍存在設(shè)備流程過長(zhǎng)、產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定等問題。而將復(fù)合酶和超聲波作為降低傳質(zhì)阻力的強(qiáng)化手段應(yīng)用于連續(xù)逆流提取過程是有效的解決措施之一,并且符合安全、環(huán)保、可持續(xù)發(fā)展的理念。本研究以具有免疫調(diào)節(jié)、保護(hù)心肌和促進(jìn)機(jī)體代謝等活性的黃芪多糖為提取對(duì)象,首先通過超聲波及酶輔強(qiáng)化下黃芪多糖靜態(tài)提取試驗(yàn),優(yōu)選出最佳的強(qiáng)化組合方式與最適的提取工藝參數(shù)范圍,并深入探討提取過程中關(guān)鍵因素之間的交互作用;第二,為實(shí)現(xiàn)最優(yōu)工藝在連續(xù)逆流提取中移植與放大,建立擴(kuò)散返混數(shù)學(xué)模型并求解,對(duì)中試規(guī)模的單流程連續(xù)逆流提取器內(nèi)兩相溶質(zhì)分布進(jìn)行描述;第三,在數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,嵌入超聲波耦合酶解強(qiáng)化與兩相內(nèi)擴(kuò)散系數(shù)關(guān)系人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)而構(gòu)建出混合模型實(shí)現(xiàn)對(duì)兩種強(qiáng)化手段作用下連續(xù)逆流提取過程傳質(zhì)行為的描述;第四,以混合模型為指導(dǎo),對(duì)小型單螺桿連續(xù)逆流提取設(shè)備內(nèi)兩相流動(dòng)場(chǎng)、超聲場(chǎng)和傳質(zhì)場(chǎng)進(jìn)行仿真計(jì)算。通過改進(jìn)推進(jìn)方式和設(shè)計(jì)換能器排布對(duì)多物理場(chǎng)分布強(qiáng)度及均勻性優(yōu)化,進(jìn)而優(yōu)化傳質(zhì)場(chǎng)。本研究的意義在于實(shí)現(xiàn)超聲波耦合... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：105 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

液相內(nèi)擴(kuò)散系數(shù)測(cè)定實(shí)驗(yàn)裝置示意圖

∑（4-7）圖4-2 固相內(nèi)擴(kuò)散系數(shù)人工子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Figure 4-2 ANN topology diagram of solid-phase diffusion coefficient4.3.4 超聲場(chǎng)與酶解強(qiáng)化對(duì)液相傳質(zhì)系數(shù)影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建與 4.3.3 中構(gòu)建超聲波酶解強(qiáng)化對(duì)固相內(nèi)擴(kuò)散系數(shù)影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本相似，借助 MATLAB R2016a 軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行開發(fā)。不同之處在于輸入節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)的參數(shù)發(fā)生改變。輸入節(jié)點(diǎn)至多為 4 個(gè)，分別是超聲功率 X1、擴(kuò)散時(shí)間 X2、擴(kuò)散溫度 X3 與水解酶系用量 X4；輸出節(jié)點(diǎn)參數(shù)為 Y1 參考濃度， 作為非獨(dú)立變量不列入輸出節(jié)點(diǎn)。因此 ANN 架構(gòu)是一個(gè) x-n-1 網(wǎng)絡(luò)，如圖 4-3 所示。

附飧ㄖ?粵??媼魈崛〈?氏凳?斯ど窬?油?緄墓菇?43圖4-3 液相內(nèi)擴(kuò)散系數(shù)人工子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Figure 4-3 ANN topology diagram of liquid-phase diffusion coefficient對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和神經(jīng)元內(nèi)運(yùn)算方式與 4.3.3 相同，但隱含層的最優(yōu)數(shù)量并不同樣適用于該子網(wǎng)絡(luò)，考察了包含 5 到 15 個(gè)神經(jīng)元作為隱含層時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力，同樣根據(jù)公式 4-1 以歸一化 MSE 評(píng)估并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能。4.3.5 人工神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)出與混合模型的構(gòu)建兩個(gè)人工神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建并優(yōu)化完成后，在 MATLAB R2016a 中使用 save 函數(shù)保存網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和隱含層神經(jīng)元對(duì)輸入層變量的的權(quán)重值 和偏置值 。使用語句 w =net.iw{1,1}及 w = net.lw{2,1}提取出輸入層到隱含層和隱含層到輸出層的權(quán)值；使用語句 b = net.b{1}和 b = net.b{2}提取出輸入層到隱含層和隱含層到輸出層的偏置值。將兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)中的所有表達(dá)式和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以代碼形式編寫，添加到第三章中的數(shù)值求解程序中，構(gòu)建出完整的帶有子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型。4.3.6 數(shù)據(jù)處理所有實(shí)驗(yàn)均重復(fù)三次，取平均值，結(jié)果分別使用 SPSS 22.0 和 MATLAB R2016a 中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析與訓(xùn)練

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3142994