摘要：目的为准确表征果蔬气调保鲜环境参数,提高多点多源信息的智能感知能力,实现环境精准调控。方法设计集温度、相对湿度、氧气和二氧化碳浓度监测为一体的保鲜环境信息感知的无线透传单元,利用监测存储的历史数据,基于动态自适应预测模型修正休眠时长,延长无线透传单元的续航时间。构建基于Zigbee的无线网络,采用基于时空序列融合算法的数据融合,搭建气调保鲜环境调控试验平台,以土豆为试验物料开展保鲜试验。结果试验表明,基于递推估计理论的温度全局融合值反馈迅速,自适应调控特性更强,能准确地表征试验厢体的温度均匀性分布。结论以该信息感知系统表征环境参数,并作为系统输入,可实现保鲜环境参数的精准调控,降低能耗。

摘要：目的解决荔枝在采后预冷过程中预冷时间难把握、预冷后处理时间长导致的果肉温度偏高等问题。方法通过研究不同环境下荔枝果肉温度变化与时间的关系,设计荔枝果肉的温降和温升试验,模拟荔枝预冷和晾干包装阶段的温度变化过程,提出一种时间序列下的荔枝果肉温度预测模型。结果基于时间序列模型的荔枝果肉温度变化预测值与试验值具有高度的一致性,均方差均在80%以上,表明预测结果稳定、可靠。在2~3℃冰水预冷环境下,荔枝果肉从26℃降至5℃约需14 min,将预冷后在室温(25℃)下晾干的处理时间控制在4~6 min内,可以有效地减少荔枝入库贮藏前果肉温度过高的问题,提高了荔枝的冰水预冷效果,保证荔枝在贮藏期间具有较佳的品质。结论通过构建时间序列模型,研究荔枝预冷过程中果肉的温度变化特性,可为荔枝在预冷、晾干、包装环节的过程参数控制提供参考依据。

摘要：目的为了确保荔枝的采摘、预冷、贮藏、配送和销售等环节能在短时间内完成,以提高品质安全和新鲜度,降低物流成本。方法以配送车运输、冷链能耗、荔枝损耗、时间窗惩罚等4个主要因素为研究对象,构建各因素成本模型,并确定荔枝冷链物流配送过程中成本最优的目标优化函数。利用蚁群算法对荔枝冷链物流配送过程中成本最优目标函数算例进行求解,得到荔枝冷链物流配送路径网络优化路线图。结果当算法启发因子α=1,期望启发式因子β=4,信息素的挥发程度系数ρ=0.75,蚁群数量m=600,信息素强度系数Q=0.9,最大迭代次数Nmax=600,迭代次数超过300时,迭代趋于稳定。结论当算法运算的迭代次数越多,其优化结果越趋于稳定。该优化模型能够实现对荔枝冷链物流配送成本的优化设计,提高荔枝配送效率,并降低物流成本,为荔枝的冷链物流配送提供参考。