- •Кафедра информационных технологий
- •Москва – 2007
- •Содержание
- •Введение
- •Постановка задачи
- •Решение задачи
- •Глава 2. Оптимизация технологий рецептурных смесей
- •2.1. Оптимизация технологии составления многокомпонентных рецептурных смесей
- •1. Формирование математической модели
- •2. Формирование компьютерной модели
- •3. Поиск решения
- •2.2. Моделирование двух- и трёхкомпонентной рецептурной смеси
- •1. Модель показателя активной кислотности (pH)
- •2. Модель водосвязывающей способности (всс)
- •Глава 3. Регрессионно-факторный анализ в исследовании адекватности эмпирических зависимостей
- •3.1. Идентификация параметров эмпирических зависимостей технологических моделей
- •3.2. Адекватность эмпирических зависимостей
- •Критерий поворотных точек для определения случайности остаточной компоненты
- •Определение автокорреляции остатков критерием Дарбина-Уотсона
- •Независимость распределения остаточной компоненты по r/s-критерию
- •3.3. Оценка статистической значимости регрессионных моделей технологических объектов
- •Коэффициент детерминации как характеристика силы вязи между показателями исследуемого технологического объекта
- •Оценка качества уравнения регрессии f-критерием Фишера
- •Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции t-критерием Стьюдента
- •Постановка задачи
- •Зависимость щёлочности и показателя активной кислотности рН от объёмной доли спирта
- •Решение задачи
- •Глава 4. Спектральные методы оценки нечетких потребительских свойств пищевого сырья и готовых продуктов
- •4.1. Сверхразрешение при различии спектральных распределений Постановка задачи
- •Решение задачи
- •4.2. Сравнительный анализ технологий. Моделирование связи показателей технологий
- •Список литературы
Глава 2. Оптимизация технологий рецептурных смесей
2.1. Оптимизация технологии составления многокомпонентных рецептурных смесей
Для определения оптимального соотношения компонентов рецептурной смеси (сырья, специй, добавок и т.д.), например, при производстве колбасных изделий целесообразна оптимизация технологии составления фарша, а не конечного продукта, так как качественные характеристики фарша являются управляемыми параметрами в отличие от качественных характеристик конечного продукта [2].
Натурное моделирование технологии составления рецептурной смеси проводилось на фарше варёных колбас, не включающем в свой состав мясо птицы механической обвалки. На основании экспериментальных данных с помощью математической обработки были определены и приняты за опорные числовые характеристики потребительских свойств фарша (таблица 6).
Таблица 6
Потребительские свойства фарша |
Значение |
Погрешность |
Влага |
69,00 |
1,20 |
Жир |
14,50 |
1,00 |
Белок |
15,00 |
0,40 |
Зола |
1,00 |
0,07 |
Водосвязывающая способность |
42,55 |
12,50 |
Предельное напряжение сдвига |
5700,00 |
100,00 |
Биологическая ценность |
190,00 |
|
Задачей является с помощью математического моделирования получить фарш варёной колбасы, включающий в свой состав мясо птицы механической обвалки, который по своим качественным характеристикам максимально приближается к опорным.
Состав фарша и качественные характеристики его компонентов приведены в таблице 2 [3].
Таблица 7
Потребительские свойства фарша |
Состав фарша |
||||
Говядина 1-го сорта |
Свинина полужирная |
Мясо птицы механической обвалки |
Молоко сухое цельное |
Яйцо цельное (или крахмал) |
|
Влага |
77,70 |
66,00 |
70,00 |
4,00 |
74,00 |
Жир |
7,00 |
16,00 |
16,00 |
25,00 |
11,50 |
Белок |
20,20 |
17,00 |
13,00 |
26,00 |
12,70 |
Зола |
1,10 |
0,80 |
0,90 |
0,40 |
1,10 |
Водосвязывающая способность |
60,00 |
32,50 |
37,00 |
55,00 |
11,00 |
Предельное напряжение сдвига |
7000,00 |
6500,00 |
4700,00 |
370,00 |
120,00 |
Биологическая ценность |
150,00 |
180,00 |
260,00 |
100,00 |
125,00 |
Себестоимость |
13,50 |
11,60 |
7,50 |
7,00 |
2,14 |