本文以玉米粉和生姜粉为原料,研究DS32-Ⅱ双螺杆挤压机在营养型膨化食品成型中的应用。通过比较挤压前后物料成分的含量变化,发现挤压加工引起持水性以及淀粉、蛋白质、脂肪、还原糖和可溶性纤维含量的显著变化。以容重、硬度和抗氧化能力为响应值,利用响应面分析方法,建立各响应值与挤压温度、螺杆转速和物料水分的二次回归方程。在此基础上,结合加权法和遗传算法进行多目标优化,结果表明遗传算法得到的目标效果优于加权法,最终确定挤压参数的方案为：挤压温度153℃、螺杆转速155r/min和物料水分13%。膨化物经长周期储存,品质变化与储存时间、储存温度显著相关。与多项式模型相比,神经网络具有更好的预测性能,其中预测硬度最佳的网络结构为1个隐含层且含有10个神经元；预测脆度和抗氧化值的最佳网络结构皆为2个隐含层且每层10个神经元。同时,研究还发现储存中抗氧化能力的变化与硬度和脆度的变化有较强的线性相关性（R2>0.913,R2>0.952）。分别以硬度和脆度为输入建立抗氧化性的神经网络预测模型,结果表明硬度预测抗氧化值性能最佳的网络结构为2个隐含层且每层10个神经元,R2≥₀.999；脆度预测抗氧化值性能最佳的网络结构为2层隐含层且每层8个神经元,R2≥≥0.993。