基于模态分析的柑橘成熟度检测：EXP-FEA-ANN混合智能建模方法

这篇研究创新性地提出了一种融合实验研究(EXP)、有限元分析(FEA)和人工神经网络(ANN)的混合智能方法，通过模态分析实现柑橘成熟度的无损检测。研究建立了误差<7.01%的3D有限元模型，并开发了ANN模型成功捕捉成熟度-本构参数-固有频率的非线性关系，最终模型误差<3%，为水果品质控制提供了"参数反演-特征识别"新范式。

　　

Highlight

本研究揭示了柑橘自然频率与成熟度间的负相关关系，该发现可用于柑橘成熟度的无损检测。

Materials and mechanical property tests

实验样本采用2024年4月从中国云南大理采集的高原柑橘，根据可溶性固形物(TSS)和硬度将成熟度分为三级：III级>II级>I级。其中I级柑橘TSS较低而硬度较高，II级则呈现...

Mechanical properties of citrus

如图9所示，完整柑橘的力-位移曲线显示出明显的断裂极限点，标志着材料在压缩下的断裂阈值。运输过程中的正常压缩范围位于断裂极限前的线性段，通过特征点F_PI和D_PI可计算样品弹性模量。

Conclusion

本文研究了EXP-FEA-ANN混合方法在柑橘成熟度检测中的应用，主要结论包括：

1. 1.

   柑橘自然频率与成熟度呈负相关，该关系可用于无损检测

2. 2.

   有限元模型能有效计算不同成熟度柑橘的自然频率，其中果皮-果肉双层模型预测效果优于整体模型