MARC

 008240221s2022        ulk                      00        kor
■001000016932802
■00520240214100547
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798379851668
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30506143
■035    ▼a(MiAaPQ)Purdue20352771
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a618
■1001  ▼aErturk,  Merve  Yildirim.
■24510▼aNonlinear  Rheology  of  Food  Materials▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]▼bPurdue  University.  ▼c2022
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2022
■300    ▼a1  online  resource(240  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Kokini,  Jozef.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Purdue  University,  2022.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aThe  inter/intramolecular  interactions  and  associations  between  constituents  determine  the  microstructure  of  food  and  its  response  to  mechanical  deformation  and  flow.  The  characterization  of  food  rheology  enables  the  design  of  efficient  processing  equipment,  production  of  high-quality,  stable  end  products,  prediction  of  textural  and  sensorial  attributes,  and  assurance  of  consumer  acceptability.  Foods  are  subjected  to  rapid  and  large  deformations  during  processing  operations  and  consumption.  Dynamic  oscillatory  shear  tests  are  carried  out  by  subjecting  food  to  a  sinusoidal  deformation  (or  stress)  and  probing  the  mechanical  stress  (or  strain)  and  recording  the  response  as  a  function  of  time.  In  the  SAOS  region,  the  mechanical  response  is  in  the  form  of  a  perfect  sinusoidal  curve  and  interpretation  is  straightforward  as  expected  from  a  linear  model.  On  the  other  hand,  LAOS  response  requires  complex  mathematical  relations  to  extract  meaningful  rheological  parameters.  In  this  dissertation,  Fourier  Transform-Chebyshev  Decomposition  (FTC)  and  Sequence  of  Physical  Processes  (SPP)  methods  were  utilized  to  quantify  the  LAOS  response  of  selected  food  materials.  The  objective  of  this  study  is  to  gain  new  insights  into  the  nonlinear  rheology  and  structural  architecture  of  food  materials.  To  offer  insights  into  the  microstructure-  rheology  relations,  rheological  measurements  were  accompanied  by  various  techniques  probing  chemical  interactions  (FTIR),  imaging  (Cryo-SEM,  SEM),  quantitative  network  analysis,  and  molecular  size  (SDS-PAGE).  This  dissertation  showed  that  LAOS  rheology  is  highly  correlated  with  the  network  structure  of  food  shown  by  the  quantitative  network  analysis  utilizing  SEM  images.  It  is  a  powerful  tool  to  detect  the  effect  of  small  molecules  on  the  nonlinear  rheology  of  food  (HMW-LMW  glutenin  ratio,  gliadin  for  dough,  fat  content  in  yogurt,  and  amylopectin/amylose  ratio  of  starch  in  a  suspension).  Nonlinear  parameters  were  sensitive  to  structural  changes  occurring  in  dough  structure  during  processing  conditions  including  aging  at  room  and  elevated  temperatures.  Lastly,  the  SPP  method  enabling  time-resolved  interpretation  of  nonlinear  rheology  provided  detailed  transient  microstructural  interpretations  whereas  the  FTC  method  gave  static  measures  at  specific  strains  in  an  oscillation  cycle.  Thus,  nonlinear  rheology  of  doughs  with  various  gluten  subfractions  in  MAOS  and  LAOS  regions  as  well  as  shear  thickening  characteristic  of  starch  suspensions  with  changing  amylopectin/amylose  ratio  interpreted  by  the  SPP  method  gave  more  sensitive  results  than  the  FTC  method.  The  application  of  fundamental  knowledge  from  this  work  can  be  a  guide  to  evaluating  the  architecture  and  nonlinear  rheology  of  food  for  the  assurance  of  consumer  acceptancy  and  the  fabrication  of  efficient  machinery  by  building  more  accurate  mechanical  models  of  complex  food  systems.
■590    ▼aSchool  code:  0183.
■650  4▼aShear  tests.
■650  4▼aViscosity.
■650  4▼aFood.
■650  4▼aYogurt.
■650  4▼aFourier  transforms.
■650  4▼aRheology.
■650  4▼aWheat.
■650  4▼aDecomposition.
■650  4▼aParticle  size.
■650  4▼aMolecular  weight.
■650  4▼aBreakdowns.
■650  4▼aPolynomials.
■650  4▼aPolymer  blends.
■650  4▼aDeformation.
■650  4▼aViscoelasticity.
■650  4▼aGluten.
■650  4▼aFlour.
■650  4▼aMaterials  science.
■650  4▼aMathematics.
■650  4▼aMechanics.
■650  4▼aPhysics.
■690    ▼a0794
■690    ▼a0405
■690    ▼a0346
■690    ▼a0605
■71020▼aPurdue  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-01B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0183
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2022
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16932802▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서