Computational Multiphysics Systems Lab. Center of Computational Material Science Naval Research Laboratory Washington, DC, USA;
Wood Based Materials Structures Forest Products Laboratory USDA Forest Service Madison, Wl, USA;
Science Applications Int. Corp. resident at Naval Research Laboratory Washington DC 20375, USA;
Computational Multiphysics Systems Lab. Center of Computational Material Science Naval Research Laboratory Washington, DC, USA;
Computational Multiphysics Lab. Dpt. of Mechanical Engineering Virginia Polytechnic Institute and State University Danville, VA, USA;
机译:数据驱动的复合材料表征设计优化
机译:通过全场表征和数据驱动变分系统识别的生物组织软材料替代品的变形机制和组成响应的推理
机译:对复合材料本构响应的机器人表征
机译:通过数据驱动设计优化对复合材料构成响应表征
机译:层压复合材料非线性材料本构特性的精确三维表征
机译:结构材料:本构模型的识别和外部结合复合材料加强的结构元件中材料响应的评估
机译:抽象 ud本研究的目的是通过使用带有Design Mixture D-最优方法的Design Expert Application获得黑桑叶干面条产品的最佳配方。 ud这项研究分两个阶段进行。初步程序研究是确定抗氧化剂活性,叶绿素含量以及黑桑叶,黑桑叶粉,果皮和果皮中所含单宁的含量。首要研究是通过使用Mixture Design Expert Design D-optimal方法确定最佳配方,目的是优化黑桑叶干面条。本研究中的反应是通过使用粗纤维分析和蛋白质分析进行的化学分析反应。物理反应是吸水。感官反应是颜色,味道和气味。黑桑叶干面条由小麦粉,黑桑叶粉和削皮粉,鸡蛋,水,盐和碳酸氢钠等其他材料制成,这16种配方可根据需要提供最佳配方其中包含39.69%的面粉,14.25%的黑桑叶面粉,3.06%的去皮水果和面粉,其他材料是30%的水,10%的鸡蛋,2%的盐和1%的碳酸氢钠。该配方是通过程序11,05%的粗纤维含量,12.93%的蛋白质,274.31%的吸水率,4.31的颜色属性,3,87的味道属性和3,71的芳香属性得出的。 ud关键字:黑桑叶干面条,优化。