Многокритериальная оптимизация процессов тепловой обработки мясных полуфабрикатов при ик-энергоподводе
| Вид материала | Автореферат |
СодержаниеФрагмент экспертных и статистических характеристик связей Параметры состояния Технологические режимы процесса тепловой инфракрасной обработки Показатели готового продукта |
- Optimization Toolbox – Оптимизация, 780.37kb.
- «Многокритериальная оптимизация в ио», 232.16kb.
- Август октябрь Результаты исследования мясных полуфабрикатов, 252.04kb.
- Тематика курсовых работ по курсу «Проектирование автоматизированных систем», 23.01kb.
- Моделирование и оптимизация систем с распределенными параметрами, 14.61kb.
- Рабочая программа по дисциплине опд. Ф. 08 Моделирование и оптимизация, 200.55kb.
- Исследование потребительских свойств мясных полуфабрикатов из мяса уток и конины, 477.43kb.
- Моделирование и прогнозирование поврежденности объемных заготовок при осадке, 60.97kb.
- Задачи обследования: -определение уровня технической оснащенности как источников тепловой, 380.71kb.
- Программа вступительного экзамена в магистратуру по специальности 1-49 80 04 технология, 305.31kb.
Для технологического процесса тепловой обработки мясопродуктов (например, бифштекса рубленого) с использованием инфракрасного энергоподвода с двухсторонним двухстадийным обогревом фрагмент матричной модели связей, включающий параметры химического состава исходного полуфабриката и готового продукта с предполагаемыми экспертными оценками связей, приведен в табл. 6.
Таблица 6
Фрагмент экспертных и статистических характеристик связей
в структурно-параметрической модели процесса
| № | Параметры состояния | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | Х8 | Х9 | Х10 | Х11 | Х12 | Х13 | Х14 | Х15 |
| Параметры сырья (полуфабриката ) | ||||||||||||||||
| 1 | Содержание белка, Х1 , % | 1 | | | | | | | | | | | | | | |
| 2 | Содержание жира, Х2 , % | | 1 | | | | | | | | | | | | | |
| 3 | Содержание витаминов, Х3 , % | | (+) | 1 | | | | | | | | | | | | |
| 4 | Содержание влаги, Х4, % | * | | (+) | 1 | | | | | | | | | | | |
| 5 | Оптические свойства, Х5, % | | (+) | (+) | * (-) | 1 | (+) | | | | | | | | | |
| 6 | рН, Х6 | (+) | | | * | | 1 | | | | | | | | | |
| 7 | Органолептические показатели , Х7 , балл | * | * | * | * | * | * | 1 | | | | | | | | |
| 8 | Толщина образца (полуфабриката), Х8 , мм | | * | | | * | | | 1 | | | | * | * | | * |
| 9 | Начальная температура полуфабриката, Х9, ºС | | * | (+) | (+) | * (-) | | * | | 1 | | * | | | | |
| Технологические режимы процесса тепловой инфракрасной обработки | ||||||||||||||||
| 10 | Плотность теплового потока на 1-й стадии инфракрасной обработки, Х10, кВт/м² | | * | | | | * | | * | | 1 | | | (+) | | (+) |
| 11 | Плотность теплового потока на 2-й стадии инфракрасной обработки, Х11, кВт/м² | | | * | (+) | | | (+) | | (+) | | 1 | | | | |
| Показатели готового продукта | ||||||||||||||||
| 12 | Органолептические показатели продукта, Х12, балл | * (-) | * (-) | * (-) | * (-) | * | * | * | * (-) | * (-) | * (-) | * (-) | 1 | * (-) | * (-) | |
| 13 | Содержание белка , Х13, % | * (-) | (+) | (+) | | * | * (-) | * (-) | * | * (-) | * (-) | * (-) | | 1 | | |
| 14 | Содержание жира , Х14, % | (+) | * (-) | * | | | * | * | * (-) | | * (-) | | | | 1 | |
| 15 | Содержание витаминов, Х15, % | | * | * (-) | | | | | * (-) | * (-) | * | * (-) | | * | | 1 |
При имеющихся статистических данных наличие связей между факторами может быть установлено с помощью коэффициентов корреляции и регрессии, отражающих глубину и характер статистической связи между случайными величинами xi и xj при n опытах. Символы (+), (-) означают, соответственно, дополнительно вскрытые в результате статистического анализа и неподтвержденные по имеющимся данным связи.
Пустые клетки предполагают возможность априорно неизвестных или нулевых характеристик влияния. Для сопоставимой оценки отклонений и связей параметров различной физической природы найденные коэффициенты пересчитываются в безразмерные характеристики связей.
В общем случае в структурно-параметрическую модель включаются функционал качества продукта, контролируемые оценки состояния незаменимых аминокислот и полиненасыщенных жирных кислот до и после тепловой обработки, показатели пищевой и биологической ценности продукта, теплофизические характеристики мясопродукта, температура греющей среды, условия энергоподвода – плотность лучистого потока на n-й стадии инфракрасной обработки, расположение излучателей (одностороннее или двухстороннее), потери массы и др.
На основе матрицы взаимосвязей (табл. 6) и вектора контролируемых отклонений показателей состояния формируется ситуационная модель технологического процесса (ситуационная матрица):
(27)где
– вектор текущих относительных отклонений; xi, xj0 – фактическое и эталонное значение i-го параметра; xi0 – предельно допустимое отклонение от нормы.Элементы главной диагонали матрицы (27) отображают текущее отклонение наблюдаемых факторов от заданных значений, а недиагональные – составляющие их отклонения с упорядочиванием по строкам всех причин отклонения, а по столбцам возможные следственные влияния на другие параметры. Ситуационная матричная модель дает возможность проследить причино-следственные влияния параметров друг на друга и на функционал качества продукта с формализацией алгоритмов диагностики и прогнозирования состояний сложного технологического процесса. Процедура диагноза сводится к нахождению причин, повлекших за собой отклонение состояния технологической системы от нормального состояния, путем анализа и сравнения элементов строк с выбором максимального элемента. Алгоритм прогнозирования заключается в определении аномального состояния системы при изменении какого-либо параметра или группы параметров процесса или продукта.
На примере тепловой обработки бифштекса рубленого в диссертации рассмотрены все этапы статистической обработки данных и построения ситуационной модели процесса с анализом результатов диагноза и прогнозирования текущего состояния процесса и продукта.
В восьмой главе описывается информационная технология идентификации и прогнозирования процесса тепловой ИК-обработки (рис. 15), положенная в основу компьютерной экспертной системы проектирования процесса и поддержки принятия оптимальных решений в управлении технологической системой и качеством мясных полуфабрикатов в процессе тепловой обработки.
В функциональную структуру программного комплекса входят четыре подсистемы:
- информационного и интеллектуального обеспечения с базами данных таблиц планирования экспериментов и физико-химических показателей мясных продуктов до и после тепловой обработки;
- статистической обработки результатов экспериментов, включающая блок обработки результатов таблиц планирования эксперимента и построения регрессионных моделей массовых превращений, а также блоки оптимизации по изменению температуры в мясном полуфабрикате в процессе тепловой обработки с экранными формами, отражающиими потери биологических компонентов: амино- жирных кислот, витаминов, энергетической ценности, результаты расчета функционала качества или функции полезности, а также интерфейс многокритериальной оптимизации по задаваемым критериям эффективности мясных полуфабрикатов;
- моделирования тепломассообменных процессов, охватывающая построение и графическое представление изменения температуры греющей среды или плотности лучистого потока, температуры, влажности и биологических компонентов: белковых и жировых фракций, амино- и жирных кислот, витаминов в различных точках при реализации конечно-разностным методом или слоях мясного продукта при реализации ячеечным методом; проверку адекватности моделей распределения температуры, влаги и биологических компонентов мясного продукта, а также графическую среду Labview с блоками контроля и регулирования разработанной для каждого мясного полуфабриката оптимальной температуры греющей среды в ИК-печи;
- структурно-параметрического моделирования с программными модулями идентификации и прогнозирования изменения состояния технологической системы, качества продукта и его пищевой и биологической ценности с визуальным отслеживанием результатов.
