随着食品工业的发展,人们增加了个性化定制食物外观和营养的需求。食品增材制造技术是一种能应对上述需求的食品加工技术。但目前有关增材制造的研究依然存在不足的地方。一是3D/4D油墨的可打印性能难以判断;二是目前4D打印营养变化方面的研究也相对较少;三是有关食品5D打印研究尚未报道,食品5D打印技术仍然没有展开研究。针对以上问题,本文从紫薯泥的3D打印性质入手,研究了紫薯泥的3D可打印性,提出了基于近红外来预测油墨的可打印性的方法。在此基础上通过改良配方,配置了一种富含麦角固醇的食品模拟体系来研究4D打印的营养变化,研究4D打印结构设计对麦角固醇转化维生素D2的影响。然后,通过在紫薯泥中加入蘑菇下脚料来配置真实食品体系,研究微波预处理、超声预处理和3D打印技术对真实食品体系中麦角固醇转化维生素D2的影响。最后在紫薯泥体系中加入益生菌和茶多酚进行食品5D打印的初步研究,利用4D打印颜色变化来指示益生菌的增殖形成的5D打印变化。具体研究内容如下:1)探究了基于4D/5D打印用途的紫薯泥配方和打印特性之间的关系,通过研究用于3D打印的不同配方的紫薯泥的流变学特性,对不同的紫薯泥配方进行分类,然后建立了基于近红外光谱的能够预测紫薯泥流变学特性的预测模型。结果表明,所有的紫薯泥都表现出剪切稀化和剪切恢复特性;且随着紫薯粉添加量的增加,紫薯泥的表观粘度、储能模量（G’）,损耗模量（G’’）和复合模量（G*）均增大。表观粘度和G’’与薯泥的挤出性有关,G’和G*与薯泥打印结构的形状维持能力有关;根据实际的3D打印实验以及使用PCA（主成分）分析和Fisher判别分析对测得的流变参数和拟合的幂律模型的流变参数进行分析,将紫薯泥的可打印性分为四类,即可支撑但不可流动、可流动且可支撑、可流动且支撑性差、可流动但不可支撑。在921～1361 nm波长范围内的近红外光谱与流变性能有很强的相关性。基于PLSR（偏最小二乘回归）、PCR（主成分回归）和BP-ANN（前反馈神经网络）的模型采用合适的近红外光谱参数进行建模可以很好地进行预测紫薯泥的流变特性,所有模型的R~2均大于0.95,RPD（相对分析误差）值也大于3.0。因此通过模型可以间接但快速地预测紫薯泥的3D打印特性。2)研究了4D打印对营养变化的影响。将麦角固醇加入到紫薯泥中,作为3D打印的基础材料;通过UV-C辐射将麦角固醇转化为维生素D2,从而实现4D打印。首先,对上一步实验中采用的配方进行改良,研究这些模拟食品体系的3D打印性。接着确定了麦角固醇的最大添加量和最佳的转化时间。研究发现通过打印模型设计可以促进麦角固醇转化为维生素D2。在物料重量相同的情况下,可以扩大辐照模型的表面积,来促进麦角固醇转化为维生素D2。当模型相同时可以减少模型内部的填充比,降低模型重量,进而提高转化。研究结果表明:麦角固醇浓度低于0.65 mg/g时的油墨可以很好的完成打印,并且最佳的辐照时间为4 h。在模型重量相同时,通过模型设计扩大辐照面积可以有效提高维生素D2的生成,含量从3.631μg提升到了4.586μg。通过模型设计降低内部填充率也是提高转化率的有效手段,当该比例为70%时,可以在最少使用原材料的情况下实现更多维生素D2的生成。但填充比为40%时,紫薯泥模型中维生素D2的浓度最高,为1.701±0.035μg/g。3)研究了紫外结合微波和超声对真实食品体系中麦角固醇转化维生素D2的影响。将富含麦角固醇的蘑菇下脚料（蘑菇根）加入到紫薯泥中,将其微波和超声处理后,进行4D打印,研究微波、超声和3D打印结构设计对实际食品中麦角固醇与维生素D2转化的影响。结果表明:经过微波和超声波预处理后的产品中的维生素D2含量比单纯的紫外线照射后的模型中的含量高2.2至3.8倍。偏最小二乘回归（PLSR）分析结果表明,适当的微波和超声处理可以对转化率产生有利影响。3D打印模型设计的辐照面积影响最大,微波预处理次之,超声处理的影响最小。本研究还解释了这种有益效果的原因,其主要机理是通过物理场处理改变麦角固醇所处的环境状态进而更容易转化成为维生素D2,并建立了一个BP-ANN模型来预测维生素D2和麦角固醇含量的变化。人工神经网络建立的预测模型的R~2均高于0.90并且RPD值大于3。神经网络具有良好的适用性,可以帮助预测真实食品体系中麦角固醇和维生素D2的含量。4)对5D打印技术进行初步探索。在甜牛奶紫薯泥体系中加入益生菌和茶多酚,然后通过益生菌发酵开展5D打印研究的初步研究。通过益生菌发酵可以发现随着发酵过程的进行,紫薯泥的p H会降低,使紫薯泥模型颜色发生变化,从最初的紫色转变为红色。并且随着发酵时间的延长,这种颜色变化会更加明显,颜色的变化可以指示益生菌数量的增殖,在4D打印基础上形成5D变化。茶多酚的加入可以帮助提升模型中益生菌的数量,并抑制霉菌的生长。在发酵进行到8 h时,含有茶多酚的实验组中益生菌的数量为4.78×1016 CFU/g,高于只加入了益生菌的实验组中益生菌的数量。霉菌数量也相应减少,在没有加入茶多酚和益生菌的实验组中霉菌数量为6137±527 CFU/g,而加入了益生菌和茶多酚的实验组中霉菌的数量为33±9 CFU/g。