Автоматизированное проектирование сложных многокомпонентных продуктов питания. Муратова Е.И - 12 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

12
практике. Оптимизационные задачи, как правило, решаются по выбран-
ным направлениям, например, химическому, минеральному, витаминному
составам, энергетической ценности. Большое внимание при этом уделяет-
ся вопросам проектирования комбинированных пищевых систем, т.е. соз-
данию рациональных рецептур и/или оптимальных структурно-механи-
ческих свойств продукта при одновременном использовании сырья расти-
тельного и животного происхождения.
Для разработки методологии компьютерного проектирования много-
компонентных продуктов питания необходимо провести анализ досто-
инств и недостатков методов, используемых для решения аналогичных
задач различными авторами.
1.2. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
РЕЦЕПТУР ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ
Для проектирования рецептур многокомпонентных пищевых систем
в основном используются подходы, базирующиеся на методах экспери-
ментально-статистического моделирования и линейного программирова-
ния.
Так, при разработке оптимальных рецептур сухих завтраков повы-
шенной биологической ценности применяется методология эксперимен-
тально-статистического моделирования, класс задач «технология – систе-
ма». Методология основывается на выделении ключевого нутриента мо-
делирования и оптимизации его качества [12]. Это направление получило
развитие в ряде аналитических методов расчёта качества белковой со-
ставляющей отдельных пищевых продуктов и многокомпонентных ком-
позиций. Выбор плана эксперимента осуществляется по каталогу после-
довательно генерированных оптимальных планов для полных многомер-
ных полиномов второго порядка. Критерием оптимизации служит содер-
жание каждой из восьми незаменимых аминокислот. Вычислительный
эксперимент состоит в получении поверхности отклика по модели при
варьировании значений переменных по всему фактор-пространству. Ло-
кальная область фактор-пространства определяется с учётом химическо-
го состава сырья. Расчёт коэффициентов и статистическая обработка
результатов выполняются с помощью регрессионного анализа по методу
наименьших квадратов после реализации эксперимента и позволяют
получить регрессионные уравнения, в той или иной мере описывающие
количество каждой из незаменимых аминокислот при варьировании ре-
цептурного состава продукта. Графическая интерпретация результатов
вычислений в виде изолиний на поверхности треугольника по каждой
математической модели позволяет на практике прогнозировать количе-
ство каждой аминокислоты при выбранном соотношении рецептурных
компонентов [13].

Страницы