包装烘焙食品货架寿命预测研究

论文摘要

本研究以包装康师傅美味酥饼干为研究对象,通过分析其生产、包装、贮运、销售过程中的品质变化,确定影响包装康师傅饼干货架寿命的主要因素,进而利用三种不同方法建立预测其货架寿命的数学模型,并比较不同数学模型的性能。以化学动力学为理论基础,研究了三种贮存温度(35℃、45℃、55℃)条件下包装康师傅美味酥饼干的过氧化值随贮存时间的变化,获得不同温度条件下过氧化值一级动力学方程,利用Arrhenius方程建立贮存温度与过氧化值反应速率的关系,从而获得反映贮存温度与包装康师傅美味酥饼干货架寿命的动力学模型。利用上述三种贮存温度条件,获得包装康师傅美味酥饼干的感官评价数据,根据Weibull危害分析法分别建立包装酥性饼干累计危害率(∑H)与贮存时间的关系。最终,结合动力学原理获得其货架寿命预测的数学模型。采用MATLAB构建BP人工神经网络,从而预测包装康师傅美味酥饼干的货架寿命。其模型结构为一个输入层、一个输出层和一个隐藏层；输入层神经元个数为6,分别为包装康师傅美味酥饼干的贮存温度、贮存环境相对湿度、初始含水率、初始过氧化值、包材透氧系数、包材透湿量；输出层包含一个元素,为包装康师傅美味酥饼干的货架寿命；隐层神经元个数为5；隐藏层传递函数为tansig,输出层传递函数为purelin函数；学习函数为trainlm。比较上述三种数学模型的预测值与实际贮存的包装康师傅美味酥饼干的货架寿命值,其误差率分别为0.0985、0.1015、0.090。结果表明BP人工神经网络具有最小的误差率,其预测结果更准确；另外,BP人工神经网络模型能综合反映饼干初始含水率、初始过氧化值,饼干包材的透氧率、透湿率以及贮存环境温、湿度对其货架寿命的影响,相对于动力学模型和Weibull危害分析模型的单因素和主观性,BP人工神经网络模型性能更优。BP人工神经网络在食品货架寿命预测中的应用,为食品科学和包装工程领域引入了新思路、新途径。推动了计算机科学应用于食品货架寿命研究领域的趋势。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 前言
• 1.1 影响食品货架寿命的原因
• 1.1.1 食品组成及生产对食品货架寿命的影响
• 1.1.2 加工技术对食品货架寿命的影响
• 1.1.3 食品包装对食品货架寿命的影响
• 1.1.4 物流环境对食品货架寿命的影响
• 1.1.5 影响酥性饼干货架寿命的因素分析
• 1.2 食品货架寿命预测方法
• 1.2.1 动力学方法
• 1.2.2 统计学方法
• 1.2.3 BP人工神经网络法
• 1.3 食品货架寿命预测模型研究的国内外现状
• 1.3.1 动力学模型研究现状
• 1.3.2 统计学模型研究现状
• 1.3.3 BP人工神经网络模型研究现状
• 1.4 研究内容及背景
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 研究背景
• 1.5 研究目的及意义
• 1.5.1 研究目的
• 1.5.2 研究意义
• 2 材料与方法
• 2.1 实验仪器与药品
• 2.1.1 实验仪器
• 2.1.2 实验药品
• 2.2 实验方法
• 2.2.1 包装酥性饼干的恒温恒湿贮存实验
• 2.2.2 包装酥性饼干包装材料性能测定
• 2.2.3 包装酥性饼干Weibull危害分析感官评定
• 3 结果与讨论
• 3.1 动力学货架寿命预测模型
• 3.1.1 油脂氧化酸败的动力学模型
• 3.1.2 动力学货架寿命预测模型的性能分析
• 3.2 Weibull货架寿命预测
• 3.2.1 Weibull危害分析模型
• 3.2.2 Weibull危害分析模型性能分析
• 3.3 BP人工神经网络预测
• 3.3.1 BP人工神经网络模型
• 3.3.2 BP人工神经网络性能分析
• 4 结论
• 5 展望
• 6 参考文献
• 7 攻读硕士学位期间论文发表情况
• 8 致谢