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摘要：本发明公开了鱼糜及其制品3D打印过程中挤出流动性能的评估方法，本发明通过将计算流体力学CFD和机器学习ML相结合实现了对鱼糜及鱼糜制品在挤出型3D打印过程中的挤出流动性能的评估。通过CFD模型计算获得了鱼糜及鱼糜制品在挤出流动过程中的流速分布、压力分布，以及出口处的流速以及入口处的压力，再利用ML技术对上述数据处理和优化，最终更快速准确实现对鱼糜及鱼糜制品的挤出流动性能的评估，并判断其是否具有打印适用性能。本发明方法具有操作简单、检测时间短、检测成本低廉、检测结果稳定性好的特点，检测精度达95％。

主权项：1.鱼糜及其制品3D打印过程中挤出流动性能的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集鱼糜及鱼糜制品性能参数和3D打印参数设置；S2、判断鱼糜及鱼糜制品流动状态；S3、建立打印物理模型和设定边界条件；S4、CFD模型计算；S5、机器学习模型的建立和调试；S6、现场检测，得出结论并保存；步骤S1中，所述采集鱼糜及鱼糜制品性能参数并设置3D打印参数，包括以下步骤：S11、利用排油法测定鱼糜及鱼糜制品的密度；S12、利用旋转流变仪测定鱼糜及鱼糜制品的动态粘度，剪切速率设定为0.1-100s-1，记录对应剪切速率下的动态粘度η，通过幂律模型按照下式进行拟合：η＝kγn-1获得稠度系数K和幂律指数n；S13、将鱼糜及鱼糜制品用磨具切割成20mm×20mm×10mm的长方体，用质构仪进行单次压缩实验，形变设定为65％，触发力为5g，测试中的速度为1mms，测试前和测试后的速度为5mms；S14、设置记录3D打印过程中使用的3D打印参数，包括喷嘴直径和设定的打印速度；步骤S2中，所述判断鱼糜及鱼糜制品流动状态，包括以下步骤：S21、按照出口处设定的3D打印速度，依据下式计算鱼糜及鱼糜制品在挤出流动过程中雷诺数Re： 其中，u为出口处设定的流速，K为稠度系数，n为幂律指数，ρ为鱼糜及鱼糜制品的密度，d为喷嘴直径；S22、对鱼糜及鱼糜制品进行单线模型的3D打印，当断线率达到80％时，就是打印机所能提供的最大挤出压力；当断线率达到10％时，就是适应于3D打印的挤出压力；步骤S3中，所述打印物理模型为实际打印过程中使用料筒和喷嘴组成的物理模型，通过对所述打印物理模型进行处理使其成为能反映真实模型的旋转轴对称模型；所述边界条件为滑移的边界条件，即边界上的油墨依然存在流动，流速不为零时的条件；步骤S4中，所述CFD模型计算，包括以下步骤：首先，按照下式进行CFD模型计算： σ＝2ηD 其中u是流速，p是压力，ρ是密度，σ是应力张量，η是粘度，D是形变张量，是速度梯度，是速度梯度的转置；得到鱼糜及鱼糜制品在挤出流动过程中的流速分布、压力分布，以及出口处的流速以及入口处的压力；然后，根据出口处的流速和打印设定的流速之间的误差调整CFD计算过程中的网格划分方案，并将计算误差控制在1％以内；步骤S5中，所述机器学习模型的建立和调试，包括以下步骤：S51、将与鱼糜及鱼糜制品挤出压力具有强相关的质构数据、喷嘴直径、鱼糜及鱼糜制品密度、设定的打印速度用作X变量，CFD计算出的入口处的压力设定为Y变量，通过PLSR方法建立初步PLSR模型；S52、采用10折交叉验证的方法对初步PLSR模型进行优化；S53、通过R2和RMSE对模型的稳定性和预测性能进行评估，其中，R2和RMSE如下式所示： 其中yact是实际，ycal是矫正值，ymean是平均值，ypre是预测值，n是建模所需样本数量，R2是相关性系数，代表模型的表现能力；步骤S6中，所述现场检测，包括以下步骤：快速获得鱼糜及鱼糜制品的密度及其单次压缩质构数据，并通过建立的PLSR模型获得打印入口处所需的压力，及鱼糜及鱼糜制品作为油墨挤出流动性能的判断结果并将结果保存在计算机中；其中，若获得的压力打印入口处所需压力小于适应于3D打印的挤出压力，则代表鱼糜及鱼糜制品作为油墨具有良好的挤出流动性能；若获得的打印入口处所需压力大于适应于3D打印的挤出压力而小于打印机的最大挤出压力，则代表鱼糜及鱼糜制品作为油墨具有一定的挤出流动性能，但无法完成打印任务；若获得的打印入口处所需压力大于打印机的最大挤出压力，则代表鱼糜及鱼糜制品作为油墨不具有挤出流动性能。

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百度查询： 华中农业大学 鱼糜及其制品3D打印过程中挤出流动性能的评估方法