优化基于玉米粉的油墨食品3D打印过程的新策略:基于BP-ANN模型的可打印性预测
Xueyuan Jiao1, Guangyue Ren1, Chung Lim Law2
1College of Food and Bioengineering, Henan University of Science and Technology, 471000 Luoyang, China.
International journal of biological macromolecules
|July 18, 2024
概括
优化玉米粉凝用于3D食品打印需要特定的条件. 理想的打印性能是在75-85°C之间的凝化温度和15-20%的粉含量下实现的.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 材料科学 是一种材料科学.
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 粉是一种常见的食品打印材料,但过程-结构-属性关系尚未完全理解.
- 优化粉凝特性对于成功的食品3D打印应用至关重要.
研究的目的:
- 调查加工参数对玉米粉凝印刷性能的影响.
- 开发一种预测模型,用于3D打印粉凝的性能.
主要方法:
- 使用了打印测试,风学测试和低场核磁共振 (LF-NMR).
- 一个反向传播的人工神经网络 (BP-ANN) 模型被开发用于预测.
主要成果:
- 在75-85°C的凝化温度和15-20%的粉含量之间观察到有利的打印性能.
- 开发的BP-ANN模型表现出强大的预测能力,R2adj达到0.894.
结论:
- 这项研究为3D食品打印中使用玉米粉凝提供了理论支持.
- 介绍了一种用于预测粉凝印刷性能的新方法,有助于参数优化和质量提升.
