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核桃破壳是核桃加工生产中的重要环节,目前以人力手工破壳为主,效率低且人工破壳方法极易造成核桃仁不卫生。同时,核桃破壳技术不成熟,虽有一些破壳设备,但是由于碎仁率高、成本高等因素导致核桃破壳取仁效率低下,所以并未在市场上大规模推广使用,如何提升核桃机械化深加工水平是我国核桃产业亟待解决的问题。基于此,笔者从农渔业产品的定向输送设备、坚果类作物在破壳前的预处理、核桃破壳设备的研究现状三个方面切入,重点阐述了国内外有关核桃深加工方法及装备的研究成果,分析了几种市面上典型的核桃破壳设备的结构特点及工作原理,通过理论分析及动力学仿真得出核桃定向输送在理论上是可行的,并在此工序的基础上增加切割划口预处理,可以为后续核桃破壳加工提供新思路和新方法,对提升核桃经济附加值、增加当地种植户的收入及促进核桃深加工产业化发展具有十分重要的作用。 相似文献
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柔性带剪切挤压核桃破壳机理分析与性能试验 总被引：5，自引：0，他引：5
传统的核桃破壳取仁装置多采用刚性元件,工作过程中易造成核桃仁过度破碎,同时剥壳率低、适应性差。为提高核桃破壳取仁效果,结合核桃机械破壳原理,设计了柔性带剪切挤压式核桃破壳取仁分离设备。利用弹性力学理论对核桃壳不同部位的刚度进行分析,得到不同部位失稳时的临界力;利用薄壳理论对核桃壳受挤压时的内力和形变进行分析,得出核桃不同部位裂纹产生和破壳时的临界力;利用断裂力学理论分析和计算了核桃破裂后裂纹扩展的条件。采用单因素试验方法分别探究间距A、上下带速度差B及挤入夹角C对核桃破壳效果的影响,然后再通过正交试验确定3种因素的一组最优解。试验结果表明:在间距为23 mm,上下带速度差为0.19 m/s,挤入夹角为45°时破壳效果最为理想,一露仁率、二露仁率、碎仁率、未露仁率分别为75%、18%、5%、2%,即破壳率为98%,整仁率为93%。 相似文献
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松籽壳体工程特性参数的测试与静力有限元计算 总被引：6，自引：0，他引：6
介绍了松籽壳体工程特性参数的测试方法和松籽三向尺寸、壳皮厚度、壳仁间隙与静滑动摩擦系数等测试数据，给出了籽壳含水率对破壳力的影响规律，认为沿Ｙ向（松籽宽度方向）加载可减少籽仁破损率并能提高破壳生产率。还介绍了以等厚度椭球薄壳作为松籽壳体的计算模型，运用静力有限元法进行计算，得出与实测基本吻合的结论。 相似文献
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澳洲坚果果壳解吸等温线与吸附等温线拟合模型 总被引：1，自引：0，他引：1
采用非线性回归方法,分析评价了6种模型与试验得到的澳洲坚果果壳在25℃下的解吸等温线与吸附等温线的拟合程度,以确定最佳拟合模型及其参数。结果表明,根据国际理论和应用化学联合会（IUPAC）的分类,解吸等温线与吸附等温线都属于第Ⅰ种类型。解吸吸附滞后现象属于H3型。GAB 模型是最佳的解吸等温线和吸附等温线拟合方程。GAB模型拟合解吸等温线的参数A、B、C分别为9.693、0.605、8.378,拟合吸附等温线的参数分别为9.695、0.635、3.268。 相似文献
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山核桃破壳机加载锤头设计与试验 总被引：5，自引：0，他引：5
针对现有的山核桃破壳机多采用点、线等单一的加载接触形式进行破壳,使得工作过程中山核桃受力大小分布不均,从而导致低破壳率、高果仁损伤率的现象,设计了多种不同加载接触形式的锤头类型,以山核桃破壳后破壳率、果仁损伤率、露仁率、裂纹分布为评价指标,通过试验探究了不同加载接触形式下的破壳效果。通过有限元分析探究了不同窝眼个数的锤头对破壳过程中裂纹分布和扩展的影响,并以锤头结构参数和加载方向为试验因素进行了正交试验,确定了最佳锤头结构参数组合。试验结果表明,凹槽式锤头结构能够降低加载方向因素对破壳效果影响的显著性;凹槽中附加的窝眼能够使破壳后的果壳产生大量局部裂纹点,并沿窝眼棱线扩展产生裂纹,具有裂纹引导作用;窝眼个数增加,山核桃破壳后的裂纹数增加且裂纹分布均匀、范围广,有效提高了山核桃的破壳质量;当凹槽直径为28 mm,窝眼个数为7时,破壳效果最理想,破壳率、一露仁率、二露仁率、果仁损伤率的均值分别为98.88%、37.05%、57.24%、5.71%。 相似文献
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《Journal of Agricultural Engineering Research》1999,72(3):239-245
The operation of cracking Macadamia nuts is the most critical and delicate step for achieving high-quality kernels. The nuts, usually at high moisture content, are dried to a recommended moisture, before cracking, in a process that takes from 3 to 4 weeks at the expense of large energy consumption. The present paper examines the basis of shell rupture which is needed for the development of new methodologies or techniques to reduce the drying period and to obtain a more efficient kernel extraction process. Requirements in terms of force, specific deformation and energy for initial rupturing of the macadamia nut shell under compression were experimentally investigated as a function of moisture content, nut size, and compression load position. The experiments have shown that there is a compression position for which force, specific deformation and energy values are minimal, independent of nut size and shell moisture. A damage evaluation of compressed nuts showed a trend for the void between kernel and shell to be the greatest at this position with the force acting longitudinally through the hilum. 相似文献
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为得到高品质的核桃油，利用新疆“新新2”品种核桃进行核桃破壳、壳仁分离和低温螺旋冷榨工艺中试试验。对比研究了物料粒度对出油率的影响以及低温螺旋冷榨机压榨的主要工艺参数（出饼口直径和榨轴转速）对核桃油饼粕残油率和压榨效率的影响，得出核桃油冷榨关键技术的最佳工艺条件:核桃仁粒径10 mm、压榨温度35 ℃、入榨水分8%、榨轴转速60 r/min及出饼口直径6 mm，在此工艺条件下核桃油出油率可达40%。将冷榨装置与核桃破壳及壳仁分离生产线进行集成配套，形成低温冷榨核桃油生产线，为冷榨核桃油工业化生产提供坚实基础。 相似文献
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针对油莎豆机械化收获过程中块茎(果)与土壤草团(杂质)分离不彻底导致收获损失率与含杂率较高的问题,设计了一种双层滚筒筛式果杂分离装置,通过理论分析确定了该装置的主要结构参数与工作参数。建立了分离装置-收获物料互作的EDEM-MBD耦合仿真模型,以双层滚筒筛转速、分离螺旋输送器转速、柔性齿段长度为试验因素,以块茎分离率和含杂率为试验指标,依据Box-Behnken试验原理开展三因素三水平仿真试验。对试验结果进行方差分析,建立了分离率、含杂率与各显著因素之间的回归模型,利用回归模型进行参数寻优,结果表明：当双层滚筒筛转速为24.9 r/min、分离螺旋输送器转速为148.5 r/min、柔性齿段长度为1 277.8 mm时,分离率最大,为96.23%,含杂率最小,为25.55%。田间验证试验结果表明：最优参数组合下的果杂分离装置平均分离率为93.19%,平均含杂率为26.65%,与回归模型寻优结果基本一致;果杂分离装置与清选装置联合使用时,分离率增加1.05个百分点,含杂率降低9.97个百分点,可满足油莎豆收获生产需求。 相似文献
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针对核桃加工过程中存在的人工破壳效率低、成本高等问题,分析了核桃的物理特性,探究了核桃挤压破壳的影响因素,得到核桃的最大破壳应力为580 N。在此基础上,设计了一种气动式核桃破壳机,并利用复动式气缸的特点实现了高效破壳。设计了核桃破壳机的总体结构和关键部件,并开展了验证试验,结果表明,在破壳气缸单个行程耗时2 s条件下,核桃高露仁率和一次破壳率分别为91.5%和90.7%,处理量为108 kg/h。此设备可为核桃破壳的规模化发展提供借鉴和参考。 相似文献
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针对槟榔人工分级劳动生产率低、准确率低的问题，开展基于遗传神经网络的机器视觉槟榔分级研究。以4种类别的槟榔图像为研究对象，首先设计一个6层结构的遗传神经网络对槟榔进行分级，虽然分级准确率较高但是网络结构复杂。然后对运用主成分分析法降低图像特征的维数并将遗传神经网络简化为3层结构的方法进行研究。最后用400幅和100幅槟榔图像对这个3层神经网络进行训练和验证，经过调整网络的学习率等参数，训练和验证的准确率达到95%以上。通过神经网络模型测试试验，槟榔正确分级的准确率为90%。数据降维后的三层遗传神经网络能够实现对槟榔的实时分级，为机器分级提供了技术支持。 相似文献