中国是世界上花生产量最大的国家,花生种植面积和产量持续双双增长。我国花生产量的60%用于榨油。挤压膨化技术被广泛应用到各个领域中,尤其用于制油工艺的挤压膨化预处理,它是将油料输送、混合、剪切、蒸煮、成型四种工艺合并在一体的工艺流程,通过高温、短时的预处理有利于最大限度的减少对营养物质的破坏,提高油脂产出率,同时又能对油脂的抗营养物质进行有效灭活,提高生产能力,降低动力消耗等优点。本文研究了用于浸油的单螺杆挤压膨化制取花生油的预处理工艺,研究物料含水率,模孔直径,套筒温度,主轴转速四个主要的试验参数对挤压膨化产品质量的影响,产品的质量指标包括膨化度、榨笼出油率、度电产量、生产率、粕残油率。结合神经网络的精准非线性映射特性,利用试验样本对神经网络进行学习训练从而使训练好的神经网络具有较强的映射能力,用于探究生产试验参数对生产质量的影响,从而挖掘最佳的试验参数为实际生产提供参考。此外,本文还研究了挤压膨化过程中物料状态的变化规律,为进一步辅助神经网络分析提供一定基础。根据研究结果,本文主要得到以下结论。(1)定性结论:主轴转速对膨化度的影响最大,而模孔直径的影响最小;模孔直径对榨笼出油率的影响最大,而套筒温度的影响最小;主轴转速对粕残油率的影响最大,而含水率的影响最小;模孔直径对生产率的影响最大,而套筒温度的影响最小;模孔直径和含水率对度电产量的影响最大,而套筒温度的影响最小。(2)定量结论:利用训练好的神经网络进行计算,可得膨化度最高时,所对应的试验参数取值为[10,95,12,60](四个参数依次代表含水率/%、套筒温度/℃、模孔直径/mm和主轴转速/r/min,下同),此时,膨化度为].41%;榨笼出油率最高时,所对应的试验参数取值为[10,100,14,65],此时,榨笼出油率为53.33%;根据训练好的神经网络,得到粕残油率最低时对应的最佳的参数组合是[10,95,12,60],此时,粕残油率为1.05%;生产率最高时,所对应的工艺参数取值为[9,90,14,65],此时,生产率为16.21kg/h;度电产量最高时,所对应的工艺参数取值为[9,100,10,65],此时,度电产量为5.43kg/kw·h;进一步考虑各参数之间的多目标优化,以度电产量和生产率为目标,最佳的参数组合为[9,100,10,65],此时度电产量为5.43kg/kw·h,生产率为14.87kg/h;而考虑粕残油率最低,度电产量和生产率最高的多目标优化,最佳的参数组合是[10.95.12,60],此时度电产量为4.53kg/kw·h,生产率为13.54kg/h,粕残油率为1.05%。(3)沿着螺杆轴向,物料逐步受到挤压,此时油脂逐步被挤出,物料的含油率逐步下降;同时,由于物料总质量的不断减少,物料含水率有一定的增加;在微观结构上,物料逐步被压缩挤压出油,细胞壁逐步被破坏,细胞之间的界限逐步消失。本文所建立的神经网络模型能够较好的映射试验参数和产品质量之间的函数关系,有利于我们挖掘其中内在的联系,探索最佳的试验参数组合,同时本文根据不同的产品质量指标所建立的神经网络模型为我们提供了针对不同质量指标的最佳参数组合,进而在工艺实践过程中结合相应的需求确定最合适的参数,为花生油的挤压膨化工艺提供指导和参考。