张海生

（海南政法职业学院，海南 海口 571100）

咖啡的传统烘焙加工方式由最原始的锅炒式，逐步发展为直火式、电热式、液化气式，研究小粒咖啡在破裂机理对于提高小粒咖啡加工效果以及其诱发起因具有积极意义[1]。目前众多学者以及相关企业通过不同的工具、手段对咖啡的破裂机理进行深入研究[2-4]。

从应力波以及图像角度研究咖啡的相关特性为当前较为适宜的手段[5]。Mehdi等利用Ansysls-dyna分析咖啡豆中异物不同密度对应力波反射系数的影响规律[6]。Diego等利用FAN网络分析小粒咖啡中应力波的反射系数与小粒咖啡所受冲击速度的关系，发现了两者呈非线性关系，并通过SPSS求出反射系数最小情况下所对应小粒咖啡所受冲击速度[7]。Trang等通过采集小粒咖啡中应力波频率与时间的对应数据，作为深度卷积逆向图网络（deep convolutional inverse graphics network）的训练集，从而实现了对小粒咖啡不同品质的初步预测与判断[8]。Ryota等采用前馈神经网络（feed forward neural networks）对视觉系统采集到的小粒咖啡图片处理，最终发现了小粒咖啡的内部孔隙率与其内部应力波频率之间的关系，同时发现了外部载荷会改变小粒咖啡的内部孔隙率，从而影响其内部应力波的频率，从而影响小粒咖啡的破碎情况[9]。

本研究利用电子试验机研究小粒咖啡样本在不同阶段下的裂纹数目与裂纹最大宽度的变化情况，并分析有无钻孔处理的小粒咖啡样本在裂纹压密阶段、增长阶段、平稳阶段、非平稳阶段的变化情况，以及两者的能量、应力变化趋势。……