Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Системный анализ многокомпонентных пищевых объектов и технологий в условиях информационной неопределенности

Диссертация: Системный анализ многокомпонентных пищевых объектов и технологий в условиях информационной неопределенности
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработанные методологические, информационно-технологические и экспертные решения прошли проверку на адекватность на предприятиях различных отраслей АПК. Они апробированы и внедрены в следующих организациях: Союз Хлебопроизводителей Республики Татарстан (г. Казань), мясокомбинат «Митэкс Плюс» (г. Москва), ООО «Коллекция вкусов» (Московская область), ООО «Сириус» (г. Воронеж), ООО «Горница» (г… Читать ещё >

Содержание

  • Глава I. Проблемы разработки и применения методов системного анализа смесей и технологий
    • 1. 1. Области исследования
    • 1. 2. Системы и их классификация
      • 1. 2. 1. Понятия, характеризующие системы. Принятие решений
      • 1. 2. 2. Основные проблемы теории систем
    • 1. 3. Методы исследования
    • 1. 4. Методы и методика системного анализа
    • 1. 5. Математическое описание и моделирование объектов
    • 1. 6. Методы оптимизации и поиска решения
    • 1. 7. Современное состояние моделирования технологий и системно-информационный подход при разработке новых и совершенствовании существующих технологий в условиях информационной неопределённости
    • 1. 8. Классификация биотехнологических сред и уровни рассмотрения биотехнологических объектов
  • Глава II. Структурно-термодинамические модели смесей и нечёткий регрессионно-факторный анализ
    • 2. 1. Модель пространственного структурного фактора
    • 2. 2. Термодинамическая модель функционально-технологических свойств смесей с учётом взаимодействия их компонентов
    • 2. 3. Модель «состав — структура — свойство» многокомпонентной смеси
    • 2. 4. Нечёткие функции принадлежности смесей
    • 2. 5. Структурно-термодинамическая модель водно-спиртовой смеси
    • 2. 6. Исследование моделей функционально-технологических свойств жидких сред различными методами
      • 2. 6. 1. Исследование физико-химических показателей бинарных растворов с учётом межмолекулярного взаимодействия их компонентов
      • 2. 6. 2. Исследование физико-химических показателей бинарных растворов с помощью регрессионного анализа
      • 2. 6. 3. Исследование физико-химических показателей бинарных растворов с помощью нечёткого регрессионно-факторного анализа
    • 2. 7. Построение эмпирической зависимости с помощью нечёткого регрессионно-факторного анализа
    • 2. 8. Моделирование функционально-технологических свойств смесей на основе нечёткого регрессионно-факторного анализа
  • Глава III. Сравнительный анализ технологий
    • 3. 1. Меры сравнения состояний технологий
      • 3. 1. 1. Метрические меры сходства
      • 3. 1. 2. Неметрические меры сходства
    • 3. 2. Выбор оптимальных дозировок красителя
      • 3. 2. 1. Сравнительный анализ при выборе оптимальных дозировок красителя
      • 3. 2. 2. Информационно-управляющая экспертная система выбора оптимальных дозировок красителя
    • 3. 3. Прогнозирование цветовых показателей готовых продуктов по показателям сырых образцов
      • 3. 3. 1. Прогнозирование цветовых показателей готовых продуктов по показателям сырых образцов с применением сплайн-интерполяции
      • 3. 3. 2. Информационно-управляющая экспертная система прогнозирования цветовых показателей готовых продуктов по показателям сырых образцов
    • 3. 4. Оптимизация выбора бинарных смесей красителей по их мерам сходства и функции ценовой привлекательности с учётом риска
      • 3. 4. 1. Спектральные меры сходства пищевых красителей
      • 3. 4. 2. Функция ценовой привлекательности смеси пищевых красителей
      • 3. 4. 3. Учёт риска принятия решения
    • 3. 5. Органолептические методы оценки качества продуктов
      • 3. 5. 1. Подходы к выбору нечётких мер сходства
      • 3. 5. 2. Определение оптимального раствора по балльной оценке показателей дегустаторов
      • 3. 5. 3. Информационно-управляющая экспертная система определения оптимального раствора по балльной оценке показателей дегустаторов
    • 3. 6. Органолептическая оценка многокомпонентных растворов
  • Глава IV. Математическое и физическое моделирование экструзиоиной технологии. Сравнительный анализ в задачах пищевой промышленности
    • 4. 1. Сравнительный анализ при выборе оптимальной марки гуммиарабика
    • 4. 2. Информационно-управляющая экспертная система выбора оптимальной марки гуммиарабика
    • 4. 3. Сравнительный анализ при выборе мясных изделий функционального назначения
    • 4. 4. Сравнительный анализ при выборе рецептур синбиотического молокосодержащего продукта
    • 4. 5. Сравнительный анализ при выборе оптимального соотношения различных видов муки в композитной смеси
    • 4. 6. Сравнительный анализ при выборе оптимальной концентрации комплексной пищевой смеси
    • 4. 7. Сравнительный анализ при выборе оптимального состава питательной среды
    • 4. 8. Модели экструзионной технологии
      • 4. 8. 1. Постановка задачи
      • 4. 8. 2. Результаты регрессионного статистического анализа
      • 4. 3. 3. Физическая модель экструзионной технологии
  • Глава V. Зависимости функционально-технологических свойств смесей без учёта взаимодействия компонентов и с выделением доминирующего компонента
    • 5. 1. Зависимости функционально-технологических свойств смеси без учёта взаимодействия её компонентов
      • 5. 1. 1. Зависимость удельной теплоёмкости
      • 5. 1. 2. Зависимость водосвязывающей способности
      • 5. 1. 3. Зависимость общей влаги
      • 5. 1. 4. Зависимость динамической вязкости
      • 5. 1. 5. Зависимость плотности
      • 5. 1. 6. Зависимость показателя активной кислотности
    • 5. 2. Модель функционально-технологических свойств смеси с выделением доминирующего компонента с учётом взаимодействия компонентов и её параметрическая идентификация
    • 5. 3. Исследование зависимости качества хлебобулочных изделий от технологических параметров и пищевых добавок математическими методами
      • 5. 3. 1. Влияние технологических параметров на структурно-механические показатели хлебобулочных изделий
      • 5. 3. 2. Исследование влияния пищевых добавок-улучшителей на структурно-механические показатели хлебобулочных изделий при разных способах приготовления теста
      • 5. 3. 3. Исследование влияния ферментных препаратов на структурно-механические показатели хлебобулочных изделий при разных способах приготовления теста
      • 5. 3. 4. Исследование влияния пищевых добавок-улучшителей на сроки сохранения свежести хлеба при разных способах приготовления теста
  • Глава VI. Моделирование смесей и функционально-технологических свойств ньютоновских и неньютоновских жидкостей
    • 6. 1. Расчёт смесей растительных масел
      • 6. 1. 1. Моделирование трёхкомпонентных смесей растительных масел
      • 6. 1. 2. Реологические характеристики трёхкомпонентной смеси растительных масел
    • 6. 2. Исследование функционально-технологических свойств молока
      • 6. 2. 1. Зависимости вязкости молока от срока хранения при разных давлениях
      • 6. 2. 2. Зависимости коэффициента отстоя молока от срока хранения при разных давлениях
      • 6. 2. 3. Взаимосвязь коэффициента отстоя, вязкости и дисперсности молока
    • 6. 3. Получение эмульсии методом инжекции пара в дисперсионную жидкую среду
  • Глава VII. Моделирование связи показателей технологий и методы исследования влияния пищевой добавки на организм человека
    • 7. 1. Сравнительный анализ технологий
    • 7. 2. Сравнение частот распределения показателей состояний методом Пирсона-Фишера хи-квадрат
    • 7. 3. Диагностика качества технологий на основе критерия Пирсона-Фишера
    • 7. 4. Применение критерия Пирсона-Фишера при исследовании влияния пищевой добавки направленного действия на медико-биологические показатели организма человека
    • 7. 5. Информационно-управляющая экспертная система исследования влияния пищевой добавки направленного действия на реакции организма человека

Системный анализ многокомпонентных пищевых объектов и технологий в условиях информационной неопределенности (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Основное направление и актуальность исследования. Производство продуктов заданного качества и состава в условиях современного производства, для которого характерна информационная неопределённость, требует разработки соответствующего математического аппарата и применения высокопроизводительного оборудования.

В настоящее время в отраслях агропромышленного комплекса (АПК) большое внимание уделяется системно-информационному обеспечению технологий. Для решения проблем управления технологическими процессами широко используют математические модели этих процессов. Исследованию в этих областях посвящены работы многих учёных: Беллмана P.E., Большакова О. В., Борескова В. Г., Бородина A.B., Бутковского А. Г., Гольденбер-га С.П., Ивашкина Ю. А., Калмана P.E., Кантере В. М., Кафарова В. В., Комарова В. И., Косого В. Д., Краснова А. Е., Красули О. Н., Липатова H.H., Лисицына А. Б., Маклакова В. В., Масленниковой O.A., Мизерецкого H.H., Митина В. В., Небурчиловой Н. Ф., Николаева Н. С., Панфилова В. А., Протопопова И. И., Рогова И. А., Серебрякова A.B., Трефилова В. А., Тужилки-на В.И., Фельдбаума A.A., Barker R., Kormendy G., Zhang Q. и др.

Однако вместе с имеющимися достижениями в области системно-информационного обеспечения технологий и математического моделирования присутствуют и определённые трудности, не позволяющих достаточно эффективно применять их в практической деятельности и существенно снижающие качество управления: для формализации содержательного описания технологий недостаточно используется современный математический аппарат (используемые методы математического моделирования не всегда адекватно отражают сложные технологические процессы) — в подавляющем большинстве случаев построение и рассмотрение математических описаний осуществляется вне их связи с реальными физическими процессамиотсутствуют объяснения с точки зрения законов природы причинно-следственных связей между параметрами моделей, параметрами процессов (из-за чего обрабатываемая среда не находит отражения в математической модели процесса, а присутствует в ней лишь косвенно), что не позволяет ответить, например, на вопрос, почему так, а не иначе, изменяются параметры технологической системы.

При моделировании смесей и управлении их состоянием обычно применяют линейные аддитивные модели, когда результирующие физические, химические и др. (потребительские) свойства линейно зависят от массовых долей парциальных компонентов и являются аддитивной суммой их соответствующих свойств. Однако эти модели (зависимости) не всегда согласуются с физическим смыслом задачи (поскольку они не учитывают взаимодействия макромолекул, из которых состоят смеси): вопросу взаимодействия компонентов и, как следствие, изучению происходящих при этом процессов в пищевой промышленности уделяется незначительное вниманиеизучающие смеси науки обладают всё ещё ограниченным арсеналом методов и средств исследования их свойствв большинстве случаев отсутствует адекватная теоретическая база для описания физических, химических, биологических свойств пищевых сред. Всё это влечёт за собой проблематичность управления состоянием смесей и технологическими процессами.

Следовательно, необходимы фундаментальные исследования, раскрывающие сущности явлений, процессов, технологий, состояния смесей с учётом физико-химических, биофизических, биохимических закономерностей и нечётких причинно-следственных связей.

Анализ методологических аспектов оценки состояния и развития технологий в пищевой промышленности показывает, что вопросам их системных исследований в условиях информационной неопределённости не уделялось должного внимания, в то время как в технических и, особенно, военных областях они давно получили широкое распространение (Беллман Р.Е., Вайн-штейн JI.A., Гонсалес Р., Дуда P.O., Заде Л., Зубаков В. Д., Репин В. Г., Тарта-ковский Г. П., Ту Дж., Харт П., Юдин Д. Б. и др.).

Изложенное выше позволяет заключить, что проблема математического моделирования и системного анализа технологий остаётся одной из важнейших в мировой науке проблем.

Таким образом, разработка и применение методов системного анализа сложных прикладных объектов исследования (каковыми являются, в частности, объекты пищевой промышленности), обработка информации, анализ, моделирование, оптимизация, совершенствование существующих технологий, подходов, методов, алгоритмов, программ, моделей многокомпонентных смесей, совершенствование управления и принятие решений в условиях информационной неопределённости являются актуальной задачей, решение которой будет способствовать повышению качества выпускаемой продукции.

Цель и задачи исследования

Целью настоящей диссертационной работы является развитие методов системного анализа пищевых объектов, технологий и управления, направленных на повышение качества выпускаемой продукции, в условиях информационной неопределённости.

В соответствии с поставленной целью основными задачами исследования являются следующие.

1. Разработка моделей функционально-технологических свойств (ФТС) многокомпонентных смесей с учётом взаимодействия их компонентов.

2. Разработка модели «состав — структура — свойство» смеси, учитывающей её структурную неоднородность и молекулярное взаимодействие компонентов.

3. Разработка информационно-технологического алгоритма решения задачи оптимизации смеси в условиях нечёткости ФТС её компонентов с целью получения продуктов с заданными свойствами.

4. Определение оптимальных образцов и параметров различных объектов (оптимизационная задача).

5. Прогнозирование показателей готовых продуктов по показателям сырых образцов.

6. Разработка оценок показателей качества продуктов и методических подходов к их обработке.

7. Разработка моделей ФТС экструзионных продуктов питания и прогнозирование их состояний.

8. Разработка моделей ФТС многокомпонентных смесей без учёта взаимодействия их компонентов.

9. Разработка модели ФТС смеси с выделением доминирующего компонента.

10. Разработка зависимостей количественного соотношения компонентов в смеси для здорового и лечебно-профилактического питания.

11. Адаптация моделей ФТС к закономерностям изменения параметров для объектов пищевых производств.

12. Исследование влияния пищевой добавки (ПД) направленного действия на медико-биологические показатели организма человека.

13. Разработка информационно-управляющих экспертных систем (ЭС) для решения технологических задач.

14. Проверка на адекватность разработанных методологических, информационно-технологических и экспертных решений на предприятиях различных отраслей АПК.

Научная новизна. Научно обоснованы методологический и информационный подходы к анализу и синтезу современных технологий пищевой промышленности на базе контроля, управления и прогнозирования их состояний в условиях информационной неопределённости.

В диссертационной работе впервые получены следующие научные результаты.

1. Разработаны новые модели ФТС многокомпонентных смесей, отличающиеся нелинейными функциональными зависимостями от массовых долей компонентов с учётом и без учёта их взаимодействия.

2. Для характеристики свойств смеси в условиях информационной неопределённости предложена оригинальная модель «состав — структурасвойство», основанная на введении пространственного структурного фактора, базирующегося на мультипликативной суперпозиции двумерной дискретной функции распределения дисперсной фазы и физических свойств системы и структурного тензора массовых долей компонентов для характерного дисперсного размера, и совокупности физико-химических показателей с учётом аддитивной помехи.

3. Разработан информационно-технологический алгоритм, заключающийся в нахождении массовых долей компонентов смеси и составлении предрецептуры, в сравнении полученных и измеренных реперных значений, в оптимизации массовых долей компонентов смеси и, следовательно, рецептур по критериям себестоимости (СБ) и биологической ценности (БЦ) в условиях информационной неопределённости.

4. Разработана модель ФТС смеси с выделением доминирующего компонента, учитывающая воздействие на него каждого из дополнительных компонентов в отдельности, а также их межмолекулярное взаимодействие, которая позволяет находить массовые доли компонентов для обеспечения заданных потребительских свойств пищевых продуктов.

5. Проведена адаптация моделей ФТС к закономерностям изменения параметров для объектов хлебопекарного, ликёроводочного (в т.ч. напитков), мясоперерабатывающего, масложирового и молочного производств на примерах хлебобулочных изделий широкого ассортимента, водно-спиртовых растворов, растительных масел, молочных и экструзионных продуктов питания.

6. Предложены методологические подходы к прогнозированию органо-лептических показателей смесей, а также исследовано влияние ПД направленного действия на медико-биологические показатели организма человека.

Теоретическая значимость результатов работы состоит в том, что разработанные информационно-технологические аспекты системного описания ФТС сырья и готовых продуктов на базе математических моделей «составструктура — свойство», методов расчёта оптимальных смесей и оценки их органолептических показателей, создания информационно-управляющих ЭС для расчёта смесей в условиях неопределённости свойств сырья и технологий, прогнозирования ФТС смесей вносят существенный вклад в совершенствование систем управления качеством продуктов, в развитие их научно-методических и теоретических основ.

Практическая значимость работы.

Учёт пространственного структурного фактора при составлении смесей способствует повышению точности модели «состав — структура — свойство», что, в свою очередь, приводит к уменьшению информационной неопределённости в разбросе ФТС.

Разработанный способ оптимизации смеси, заключающийся в выделении её доминирующего компонента и последующего внесения дополнительных компонентов при непрерывном контроле её ФТС, позволяет повысить точность измерений и уменьшить число экспериментов при разработке новых смесей, а также определить содержание каждого компонента в ней с целью получения оптимального качества конечного продукта.

Разработаны информационно-управляющие ЭС, которые используются для.

— расчёта смесей в условиях неопределённости свойств сырья и технологий,.

— выбора оптимального содержания компонентов смеси и вариантов смесей,.

— прогнозирования ФТС смесей,.

— исследования влияния ПД направленного действия на медико-биологические показатели организма человека.

На вышеприведённые разработки получено 2 патента РФ на изобретение и 5 свидетельств об отраслевой регистрации разработки (компьютерные программы).

Разработанные методологические, информационно-технологические и экспертные решения прошли проверку на адекватность на предприятиях различных отраслей АПК. Они апробированы и внедрены в следующих организациях: Союз Хлебопроизводителей Республики Татарстан (г. Казань), мясокомбинат «Митэкс Плюс» (г. Москва), ООО «Коллекция вкусов» (Московская область), ООО «Сириус» (г. Воронеж), ООО «Горница» (г. Пятигорск), ООО «Биотехнологическая компания «Чжэньюань Хубэй» (Китайская Народная Республика), ОАО «Мурманский комбинат хлебопродуктов», ГОУ ВПО «Майкопский государственный технологический университет», ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет технологий и управления имени К.Г. Разумовского», ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет пищевых производств», Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова.

Основные результаты.

1. Разработана термодинамическая модель ФТС смесей с учётом парных взаимодействий их компонентов. Модель носит нелинейный характер зависимости ФТС от массовых долей компонентов.

2. Разработана модель «состав — структура — свойство» смеси, учитывающая её структурную неоднородность и молекулярное взаимодействие компонентов. Модель основана на количественном учёте пространственного структурного фактора, зависящего от «веса» аддитивного вклада компонентов в ФТС смеси и базирующегося на мультипликативной суперпозиции двумерной дискретной функции распределения дисперсной фазы и физических свойств системы и структурного тензора массовых долей компонентов для характерного дисперсного размера, и совокупности физико-химических показателей с учётом аддитивной помехи.

На примере измерения значений показателя активной кислотности, теплоёмкости, вязкости и коэффициента теплопроводности в зависимости от массовых долей бинарных водно-спиртовых растворов показано, что энергия меж.

23 молекулярного взаимодействия варьируется в диапазоне (0,1 — 5,1)-10″ Дж.

3. Разработан информационно-технологический алгоритм решения задачи оптимизации смеси, заключающийся в нахождении массовых долей компонентов смеси и составлении предварительной рецептуры, в сравнении полученных и измеренных реперных значений, в оптимизации массовых долей компонентов смеси и, следовательно, рецептур по критериям СБ и БЦ в условиях информационной неопределённости с целью получения продуктов с заданными свойствами.

4. Определены оптимальные образцы и параметры различных пищевых объектов. Так, на примере пищевого красителя в мясных продуктах рассчитана его оптимальная дозировка: при 20%-й замене мясорастительного сырья на соевый изолированный белок она составляет 7 г, 30%-й замене — 6 г, 40%-й замене — 5 гоптимальная дозировка из всей базы данных составляет 6 г при 30%-й замене.

На примере хлебобулочных изделий при расчёте стевиозида в овсяном печенье установлено, что его оптимальная дозировка составляет 30%.

5. Предложен методологический подход к прогнозированию органолеп-тических показателей смесей — применение сплайн-интерполяции при определении цветовых показателей готовых продуктов по показателям сырых образцов. Данный подход позволяет оценить значения готового продукта с погрешностью около 10%, что достаточно для конкретной промышленной задачи.

6. Предложена среднегеометрическая оценка качества продуктов, обладающая лучшей по сравнению с суммарной и среднеарифметической оценками различительной способностью.

Разработаны методологические подходы к обработке оценок показателей качества продуктов, основанные на расчёте нечётких мер сходства. Показано, что оценивание с применением нечётких мер сходства экспериментальных и контрольного образцов объективно и обладает различительной способностью.

7. Разработаны модели ФТС экструзионных продуктов питания. Два независимых исследования — на основе имитационного моделирования и с помощью физических закономерностей — привели к одному и тому же закону изменения коэффициента взрывчатости, объёмной массы, напряжения среза и работы резания пищевого продукта от угловой скорости вращения шнека экструдера — дважды обратной зависимости.

Спрогнозированы ФТС экструзионных продуктов питания в зависимости от угловой скорости вращения шнека экструдера. Установлено, что оптимальные значения коэффициента взрывчатости, объёмной массы, напряжения среза и работы резания достигаются при угловой скорости вращения шнека экструдера 240 об/мин, а не 180 об/мин, как было установлено ранее.

8. Разработаны модели ФТС многокомпонентных смесей без учёта взаимодействия компонентов: модели удельной теплоёмкости, водосвязывающей способности и общей влаги носят линейный характер зависимости ФТС смеси от массовых долей её компонентовмодели динамической вязкости, плотности и показателя активной кислотности — нелинейный.

9. Разработана модель ФТС смеси с выделением доминирующего компонента, учитывающая воздействие на него каждого из дополнительных компонентов в отдельности, а также их межмолекулярное взаимодействие. Модель позволяет находить массовые доли компонентов для обеспечения заданных потребительских свойств пищевых продуктов.

10. Разработаны зависимости количественного соотношения компонентов, в частности, растительных масел в смеси для здорового и лечебно-профилактического питания. Показано, что не каждая смесь может дать требуемого соотношения ПНЖК. Так, например, для смеси подсолнечного, льняного масел и масла расторопши пятнистой достигаются все искомые соотношения кислот. В то время как смесь подсолнечного масла, масел зародышей пшеницы и расторопши пятнистой не может дать требуемого соотношения ПНЖК ни при каком содержании масел в ней.

11. Проведена адаптация моделей ФТС к закономерностям изменения параметров для объектов хлебопекарного, ликёроводочного (в т.ч. напитков), мясоперерабатывающего, масложирового и молочного производств на примерах хлебобулочных изделий широкого ассортимента, водно-спиртовых растворов, растительных масел, молочных и экструзионных продуктов питания.

12. Исследовано влияние ПД направленного действия на медико-биологические показатели организма человека на основании критерия Пирсона-Фишера хи-квадрат. Показано, что в данной задаче критерий является состоятельным при числе экспериментальных выборок не менее 190.

13. Разработаны информационно-управляющие ЭС для решения технологических задач: расчёта смесей в условиях неопределённости свойств сырья и технологийвыбора оптимального содержания компонентов смеси и вариантов смесейпрогнозирования ФТС смесейисследования влияния ПД направленного действия на медико-биологические показатели организма человека. В качестве баз знаний в разработанных ЭС использовались математические модели, алгоритмы и численные методы, описанные в работе.

14. Осуществлена проверка на адекватность разработанных методологических, информационно-технологических и экспертных решений. ЭС внедрены на предприятиях различных отраслей АПК, о чём свидетельствуют соответствующие акты.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выводы.

На примере многокомпонентных смесей показано, что использование фундаментальных знаний из области термодинамики, статистической физики, физики сплошных сред позволяет снять информационную неопределённость, обоснованно ограничив класс используемых моделей технологических процессов: полиномиальные регрессионные модели необходимо использовать в виде термодинамических флуктуационных поправок, учитывающих зависимость измеряемых физических величин от массовых долей (концентраций) парциальных компонентов смесей. Зависимости же равновесных значений измеряемых физических величин от массовых долей определяются с помощью физики исследуемых сред. В этом смысле моделирование равновесных значений измеряемых физических величин равносильно структурному управлению технологиями смесей, в то время как введение поправок отвечает управлению их состояниями при известных структурах технологий.

Впервые введено понятие структурного фактора смесей и строго обоснованы методы уменьшения неопределённости их ФТС путём управления структурным фактором.

Значительное внимание уделено моделированию взаимодействия компонентов смесей на основе учёта законов равновесной статистической термодинамики. Дан вывод поправок в виде полиномиальной зависимости ФТС смесей от массовых долей их компонентов. Показана связь коэффициентов зависимости с макроскопическими термодинамическими параметрами смесей.

Впервые наряду с классическими математическими методами планирования эксперимента, а также методами стохастического программирования, для оптимизации состава смесей применён сравнительный и регрессионно-факторный анализ.

Рассмотрен метод прогнозирования технологии экструзионного процесса, когда зависимость между прогнозируемыми и прогнозными переменными формируют на основе закономерностей физики сплошных сред. Приведены примеры моделей ФТС смесей, получаемых с помощью экструзионных технологий.

Изложены методологический подход и основные принципы исследования пищевых технологий, как сложных систем управления, требующих применения системно-информационных методов: описания и анализа как структур систем, так и их состоянийуправления состояниями и структурами системосуществления прогноза как состояний, так и тенденций развития структур (самих технологий). Инструментом исследований технологий являются математические методы исследования сложных систем, физики сплошных сред, современных теории информации и информационных технологий.

Рассмотрены следующие основные методы исследования: системный анализматематическое моделированиематематическое, стохастическое и нечёткое программирование (математические методы исследования сложных систем) — статистическая термодинамика сплошных средрегрессионный статистический анализ состояний (методы современных теории информации и информационных технологий) — управление сложными системамиобработка информации.

Совокупность данных методов необходима для исследования реальных технологий — технологий, действующих в условиях информационной неопределённости.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.Н. Системный анализ для инженеров. СПб.: СЗГЗТУ, 2006.- 186 с.
  2. В.Н. Системный анализ, оптимизация и принятие решений: учебное пособие. М.: Проспект, 2013. — 176 с.
  3. Р.Е., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях. В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. С. 172−215.
  4. Р. Информационное моделирование систем искусство или наука.-М.: Мир, 1988.-418 с.
  5. .М. Математические модели в задачах управления технологическими процессами. Фрунзе: Илим, 1988. — 78 с.
  6. А.В., Чесноков В. М., Степаненко А. И. К проблеме математического моделирования технологических процессов // Мясная индустрия. 1998. № 5. С. 16−20.
  7. В.Д. Научные основы совершенствования и оптимизации процессов производства варёных колбас методами инженерной реологии. Автореф. дис.. д-ра техн. наук М.: Московский технологический институт мясной и молочной промышленности, 1984. — 42 с.
  8. Е.Ф., Борисова М. А. Водоудерживающая способность мяса и пути её повышения: Обзорная информация. М.: АгроНИИТЭИММП, 1989.-52 с.
  9. Buchanan R, Cygnarowicz М. А mathematical approach toward defining and calculating the duration the lag phase. Food Microbiology, 1990, № 7, v. 3, p. 237 240.
  10. OishiK., TominagaM., Kawato A., AbeY. et al. Application of fuzzy control theory to the sake brewing process. J. of Fermentation and Bioengineering, 1991, № 2, v. 72, p. 115−121.
  11. Thorne S., Burfoot D., Cheiyan M., Nichols D. Mathematical modelling of food processing operations, 1992. 353 p.
  12. Г. Информация и самоорганизация: Макроскопический подход к сложным системам. М.: Мир, 1991. — 240 с.
  13. Г. Н. Управление качеством информационных систем: Теоретико-методологические основания. М.: Наука, 2011. — 279 с.
  14. C.B. Голографические методы кодирования для защиты изделий. Сб. научных трудов. В 11 частях. Ч. 8. Конференция студентов и молодых учёных. Физические науки. М.: МИФИ, 1998. С. 122 — 124.
  15. Н.К. Имитационное моделирование технологических систем. Учебное пособие. Пенза: Пензенский политехнический институт, 1989.-70 с.
  16. КудряшовС.А. Классификация в системных исследованиях. М.: Электрика, 1995. — 38 с.
  17. A.A. Системный анализ в защите информации: учеб. пособие для студентов ВУЗов, обучающихся по специальностям в обл. информ. безопасности / A.A. Шумский, A.A. Шелупанов. М.: Гелиос АРВ, 2005. -224 с. 20. http://dic.academic.ru.
  18. . Бизнес со скоростью мысли. Изд. 2-е, испр. -M.: Изд-во ЭКСМО-Пресс, 2001. 480 с.
  19. Л.В., Краснов А. Е., Красников С. А., Николаева C.B. Операционные системы персональных компьютеров. Методическое пособие. М.: МГТА, 2000. — 38 с.
  20. C.B., Красников С.A. Windows, Word для начинающих. Учебно-практическое пособие для студентов всех специальностей. М.: МГУТУ, 2008. — 72 с.
  21. C.B., Красников С.А. Excel для начинающих. Учебно-практическое пособие для студентов всех специальностей. М.: МГУТУ, 2008. — 76 с.
  22. C.B., Красников С. А. Криптография. Генерация ключей. Шифрование и расшифровка сообщений. (Часть I.) Лабораторный практикум для студентов всех специальностей. М.: МГУТУ, 2008. — 8 с.
  23. C.B., Красников С. А. Криптография. Изменение парольной фразы. PGP диск. (Часть II.) Лабораторный практикум для студентов всех специальностей. М.: МГУТУ, 2008. — 10 с.
  24. В.Н., Колмановский В. Б. и Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления. М.: Высшая школа, 2003. -614 с.
  25. Математика. Большой энциклопедический словарь / Гл. ред. Ю. В. Прохоров. 3-е изд. — М.: Большая Российская энциклопедия, 1998. -848 с.
  26. Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология: учебное пособие. 5-е изд., стер. — М.: КНОРУС, 2010.-192 с.
  27. Н. Я математик. — М.: Наука, 1964. — 354 с.
  28. Н. Творец и Будущее. М.: ACT, 2003. — 732 с.
  29. У. Росс. Введение в кибернетику. М: КомКнига, 2006. -432 с.
  30. МесаровичМ., ТакахараЯ. Общая теория систем: математические основы. Пер. с англ. Наппельбаума Э. Л. Под ред. Емельянова C.B. М.: Мир, 1978.-312 с.
  31. М. Метафорический мозг. Пер. с англ. Наппельбаума Э. Л. и Поспелова Д. А. М: Едиториал УРСС, 2010. — 304 с.
  32. Г. Принципы работы головного мозга: Синергетический подход к активности мозга, поведению и когнитивной деятельности. М.: ПЕР СЭ, 2001.-352 с.
  33. .Я., Дубенецкий В. А., Цехановский В. В., Шеховцов О. И. Теория информационных процессов и систем: учебник для студ. высш. учеб. заведений. Под ред. Б. Я. Советова. М: Издательский центр «Академия», 2010.-432 с.
  34. И.Г. Планирование эксперимента для исследования многокомпонентных систем. М.: Наука, 1976. — 390 с.
  35. Ю.П., ЧуличковА.И. Методы морфологического анализа изображений. М: ФИЗМАТЛИТ, 2010. — 342 с.
  36. .В., Хинчин А. Я. Элементарное введение в теорию вероятностей. М.:Едиториал УРСС, 2012. — 208 с.
  37. В.Б., Павлов И. В., Цветкова Г. М., Тескин О. И. Математическая статистика: Учеб. для ВУЗов. Под ред. B.C. Зарубина, А. П. Крищенко. 3-е изд., исправл. — М: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. — 424 с.
  38. В.Н. Физические свойства дисперсных систем: Учеб. пособие. Саратов: ВНИИЭФ, 1999.
  39. Н.Б. Высококонцентрированные дисперсные системы. М.: Химия, 1980.
  40. П., Лернер М. Классическая теория жидкостей и газов. -М.: Мир, 1980.
  41. Г. П. Исследование и разработка пленкообразующиго состава на основе поверхностно-активных веществ для пищевой продукции. Автореф. дис.. канд. техн. наук. М.: МГТА, 2003.
  42. .А. Измерение структурно-механических свойств пищевых продуктов. М.: Экономика, 1964.
  43. А.Е., Красуля О. Н., Воробьёва A.B., Красников С. А., Кузнецова Ю. Г., Николаева C.B. Основы математического моделирования рецептурных смесей пищевой биотехнологии. М.: Пищепромиздат, 2006. — 240 с.
  44. С. Молекулярная нелинейная оптика. Пер. с польск. Под ред. И. Л. Фабелинского. М.: Наука, 1981.
  45. Р. Равновесная и неравновесная статистическая механика. Т. 1,2.-М.: Мир, 1978.
  46. Ван Кампен Н. Г. Стохастические процессы в физике и химии. М.: Высшая школа, 1990.
  47. Ч., Шиммел П. Биофизическая химия. Т. 3 / Пер. с англ. -М.: Мир, 1984.-336 с.
  48. А.Е., Красуля О. Н., Красников С. А., Кузнецова Ю. Г., Николаева C.B. Структурная модель гетерогенно-гетерофазных рецептурных пищевых смесей // Пищевая промышленность. № 10. 2004. С. 42 44.
  49. А.Е., Николаева C.B., Красников С. А., Кузнецова Ю. Г., Дроханов А. Н. Цветомикроструктурный анализ качества пищевых продуктов // Мясная индустрия. № 11. 2004. С. 60 62.
  50. А.Е., Николаева C.B., Макеева О. В., Сартаков М. В. Моделирование жидких сред // Хранение и переработка сельхозсырья. № 3. 2009. С. 41−44.
  51. А.Е., Николаева C.B. Вычислительные проблемы разработки моделей многокомпонентных конденсированных сред // Труды международной конференции Параллельные вычисления и задачи управления. -М.: Институт проблем управления, 2001. С. 3 32.
  52. C.B. Методологические аспекты термодинамического подхода к синтезу моделей смесей // Информационные технологии. 2003. № 4. С. 45 52.
  53. А.Е., Николаева C.B., Головин И. М., Зеленина Л. И. Создание модели многокомпонентной рецептурной смеси с учётом физики взаимодействия её компонентов // Естественные и технические науки. № 3. 2005. С. 179- 185.
  54. Д.В. Термодинамика. Статистическая механика. М.: Наука, 1982.
  55. X., ван Дам К. Термодинамика и регуляция превращений свободной энергии в биосистемах. М.: Мир, 1992. — 688 с.
  56. А.Е., Воробьёва A.B., Кузнецова Ю. Г., Красников С. А., Краснова H.A., Анискин Д. Ю. Основы спектральной компьютерной квали-метрии жидких сред. М.: ИД «Юриспруденция», 2006. — 264 с.
  57. В.А., Демидович Б. П. Краткий курс высшей математики: Учебное пособие для ВУЗов. М.: Наука, 1989. — 656 с.
  58. C.B., Поверин А. Д., Тырсин Ю. А. Оптимизация процессов смешивания поликомпонентных функциональных продуктов питания. -М.: Биотехнология, 2009. 70 с.
  59. А.Е., Красуля О. Н., Красников С. А., Кузнецова Ю. Г., Николаева C.B. Нечёткая логика как основа моделирования рецептур мясных продуктов // Мясная индустрия. № 3. 2005. С. 45 47.
  60. А.Е., Красуля О. Н., Красников С. А., Кузнецова Ю. Г., Николаева C.B., Яньков В. Ю. Исследование свойств объектов пищевой биотехнологии на основе теории нечётких множеств // Хранение и переработка сельхозсырья. № 3. 2005. С. 23 27.
  61. А.Е., Николаева C.B., Красников С. А., Макеева О. В., Сар-таков М.В. Идентификация малых концентраций примесей бинарных растворов по их оптическим спектрам атомного поглощения // Хранение и переработка сельхозсырья. № 4. 2011. С. 24 25.
  62. C.B., Зеленина Л. И., Краснов А. Е., Красников С. А., Федькушова С. И., КапшинаА.Г. Информационные технологии составления рецептурных смесей и оценивания экономической эффективности технологических процессов. М.: Компания Спутник+, 2009. — 149 с.
  63. А.Е., Воробьёва A.B., Кузнецова Ю. Г., Ефимова Т. В., Николаева C.B. Исследование зависимостей состав свойство водно-спиртовых смесей // Производство спирта и ликёроводочных изделий. № 2. 2005. С. 20 — 22.
  64. C.B., Красников С. А., Зеленина Л. И., СартаковМ.В. Прогнозирование прибыли предприятия // Естественные и технические науки. № 2. 2008. С. 455 459.
  65. А.Е., Николаева C.B., Зеленина Л. И., Селина М. В. Анализ, прогнозирование и управление многокомпонентными системами. Учебно-практическое пособие для студентов технологических, управленческих и инженерных специальностей. М.: МГУТУ, 2008. — 28 с.
  66. ОрвисВ. Excel для учёных, инженеров и студентов: Пер. с англ. -К.: Юниор, 1999.-528 с.
  67. О.Н., Краснов А. Е., Николаева C.B., Большаков О. В. Разработка методологии моделирования рецептур мясных продуктов в условиях информационной неопределённости // Мясная индустрия. № 2. 2004. С. 66−68.
  68. А.Е., Николаева C.B., Красников С. А., Дмитриев И. Н., Зеленина Л. И. Аналитический и экспертный подходы в проблеме конструирования моделей рецептурных смесей // Техника и технология. № 4. 2005. С. 46−56.
  69. C.B. Методы математического программирования моделей смесей в условиях информационной неопределённости // Хранение и переработка сельхозсырья. № 10. 2006. С. 64 69.
  70. C.B. Оптимизация и математическое моделирование многокомпонентных смесей // Техника и технология. № 1. 2010. С. 40 47.
  71. О.Н., Краснов А. Е., Николаева C.B., Головин И. М., Кор-мишенкова Н.В., Ошаров A.B. Моделирование рецептур мясных продуктов в условиях информационной неопределённости // Мясная индустрия. № 1.2005. С. 43−46.
  72. А.Е., Красуля О. Н., Николаева C.B., Головин И. М. Моделирование качественных характеристик и оптимизация состава мясного фарша // Мясная индустрия. № 4. 2006. С. 58 60.
  73. C.B., Головин И. М. Программа оптимизации многокомпонентной рецептурной смеси // Хранение и переработка сельхозсырья. № 12. 2006. С. 68−71.
  74. C.B. Решение оптимизационной задачи составления рецептурной смеси при неопределённости целевого критерия // Хранение и переработка сельхозсырья. № 11. 2006. С. 57 59.
  75. А.Е., Красуля О. Н., Николаева C.B. Программное моделирование технологии составления фарша варёных колбас // Мясная индустрия. № 11.2006. С. 63−64.
  76. C.B., Зеленина JI.И., СартаковМ.В. Анализ и оптимизация технологии составления рецептурных смесей // Техника и технология. № 4. 2007. С. 24 28.
  77. C.B. Математические задачи в Excel. (Лабораторный практикум.) Учебно-практическое пособие для студентов всех специальностей. М.: МГУТУ, 2008. — 56 с.
  78. C.B. Моделирование трёхкомпонентных смесей. (Лабораторный практикум.) Учебно-практическое пособие для студентов всех специальностей. М.: МГУТУ, 2008. — 40 с.
  79. C.B. Анализ, управление и автоматизированная обработка оценок показателей качества продуктов. М.: Издательство «Спутник+», 2011.-84 с.
  80. И.А., Бобренёва И. В., Николаева C.B. Математическое моделирование в технологиях продуктов здорового питания. Учебное пособие. -М.: МГУПБ, 2009. 124 с.
  81. Кудрявцев JLД., Кутасов А. Д., Чехлов В. И., ШабунинМ.И. Сборник задач по математическому анализу. Функции нескольких переменных: Учеб. пособие для вузов / Под ред. Л. Д. Кудрявцева. М.: Наука. Физматлит, 1995.-496 с.
  82. Д.В. Сборник задач по аналитической геометрии: Учеб. пособие для вузов. М.: Наука. Физматлит, 1998. — 224 с.
  83. Математика. Большой энциклопедический словарь / Гл. ред. Ю. В. Прохоров. -М.: Большая Российская энциклопедия, 1998. 848 с.
  84. И.В., Токаев Э. С., Прусак-Глотов М.В., Николаева C.B. Использование мер сравнения при разработке функциональных продуктов питания // Мясная индустрия. № 10. 2008. С. 74 76.
  85. C.B., Головин И. М., Дмитриев И. Н. Исследование влияния дозы красителя на цвет безнитритных колбас // Хранение и переработка сельхозсырья. № 9. 2007. С. 55 57.
  86. C.B. Экспертная система прогнозирования качества нелинейных многокомпонентных соединений // Актуальные проблемы современной науки. № 1. 2010. С. 159 162.
  87. Р.П. Введение в вычислительную физику. М.: МФТИ, 1994.
  88. A.A. Введение в численные методы. М.: Наука, 1982.
  89. С.В., Сартаков М. В., Головин И. М. Программа расчёта дозы красителя для пищевых продуктов с применением сплайн-интерполяции. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 10 730 от 30 мая 2008 года.
  90. Krasnov А.Е., Krasnikov S.A., Kompanets I.N. Correlation-statistical methods of distinguishing complicated and noisy spectra // J. of Optics A: Pure and Applied Optics, Briton (Great Britain). № 4. 2002. PP. 329 337.
  91. А.Е., Красуля О. Н., Красников С. А., Николаева С. В. Спектральная квалиметрия пищевого сырья и готовых продуктов. Сб. «Пища. Экология. Человек». Доклады четвёртой международной научно-технической конференции. — М.: МГУПБ, 2001. С. 295 — 297.
  92. С.В., Красников С. А., Зеленина Л. И., Сартаков М. В. Спектральные методы оценки свойств смесей // Естественные и технические науки. № 4. 2007. С. 217 220.
  93. В.М., Матисон В. А., Фоменко М. А. Сенсорный анализ продуктов питания. М.: РАСХН, 2003. — 400 с.
  94. О.Н., Краснова H.A., Иглицкий A.M. Новый подход к обработке результатов органолептической оценки мясопродуктов // Мясная индустрия. 2006. № 5. С. 21 23.
  95. C.B., Феоктистова H.A. Органолептический анализ и управление качеством продуктов // Технологии XXI века в лёгкой промышленности (электронное научное издание). № 5. 2011. Статья № 27. 11 с.
  96. М.Н. Разработка новых видов мучных изделий с использованием стевиозида, сенсорно адекватных аналоговым продуктам с сахарозой: Дис. канд. техн. наук. -М.: МГУТУ, 2005. 163 с.
  97. C.B., Феоктистова H.A. Анализ балльной оценки дегустаторов для нахождения оптимального содержания стевиозида в овсяном печенье // Технологии XXI века в лёгкой промышленности (электронное научное издание). № 5. 2011. Статья № 28. 9 с.
  98. А.Е., Николаева C.B., Красников С. А., Макеева О. В., Сар-таков М.В. Оптимальное управление составом многокомпонентных растворов для получения изделий с заданными свойствами // Производство спирта и ликёроводочных изделий. № 3. 2008. С. 25 27.
  99. М.М. Разработка рецептуры и технологии мясных рубленых полуфабрикатов с использованием гуммиарабика. Автореф. дис.. канд. техн. наук. М.: МГУПБ, 2004. — 24 с.
  100. И.В. Научное обоснование и разработка технологий функциональных продуктов питания с применением добавок биологического происхождения. Автореф. дис.. д-ра техн. наук. М.: МГУПБ, 2005. — 54 с.
  101. И.В., Токаев Э. С., Шайлиева М. М., Красуля О. Н., Николаева C.B. Разработка технологии функционального продукта питания на мясной основе. Начало // Мясные технологии. № 8. 2006. С. 15−21.
  102. И.В., Токаев Э. С., Шайлиева М. М., Красуля О. Н., Николаева C.B. Разработка технологии функционального продукта питания на мясной основе. Окончание // Мясные технологии. № 9. 2006. С. 48 50.
  103. C.B., Красников С. А., Дмитриев И. Н. Численные методы определения марки гуммиарабика при производстве полуфабрикатов // Мясная индустрия. № 7. 2007. С. 62 64.
  104. И.В., Токаев Э. С., Прусак-Глотов М.В., Николаева C.B. Белковые добавки при обогащении продуктов быстрого приготовления для спасателей МЧС // Мясная индустрия. № 6. 2008. С. 23−25.
  105. И.В., Токаев Э. С., Краснова И. С., Николаева C.B. Исследование функционально-технологических и структурно-механических свойств новых видов функциональных добавок // Всё о мясе. № 6. 2008. С. 28−32.
  106. C.B., Сартаков М. В., Дмитриев И. Н., Чернов Е. А. Автоматизированные инструментальные методы оценки качества многокомпонентных сред // Автоматизация и современные технологии. № 11. 2009. С. 11−13.
  107. C.B., Сартаков М. В., Дмитриев И. Н. Определение оптимальной марки гуммиарабика // Хранение и переработка сельхозсырья. № 4. 2010. С. 43−44.
  108. C.B., Бобренёва И. В. Автоматизированный расчёт марки гуммиарабика с целью дальнейшего её применения при производстве мясных рубленых полуфабрикатов // Мясной ряд. № 4. 2010. С. 58 60.
  109. М.П. Теоретические и практические аспекты создания инновационных технологий продуктов функционального назначения для системы общественного питания. Автореф. дис.. д-ра техн. наук. -М.: МГУТУ, 2011.-60 с.
  110. СВ. Применение сравнительного анализа при выборе мясных изделий функционального назначения // Технологии XXI века в лёгкой промышленности (электронное научное издание). № 6. Часть I. 2012. Статья № 26. 7 с.
  111. E.H. Разработка технологии синбиотического молокосо-держащего продукта. Автореф. дис.. канд. техн. наук. М.: МГУ lib, 2010. -26 с.
  112. C.B. Выбор рецептур синбиотического молокосодержа-щего продукта методом сравнительного анализа // Молочная река. № 3. 2012. С. 56−57.
  113. В.В., ЖирковаЕ.В., МалкинаВ.Д., Николаева C.B. Разработка композитной смеси для производства макаронных изделий // Хранение и переработка сельхозсырья. № 4. 2007. С. 66 68.
  114. И.В., Токаев Э. С., Николаева C.B. Создание экструзион-ных лечебно-профилактических продуктов // Мясная индустрия. № 2. 2002. С. 49−51.
  115. И.В., Николаева C.B. Прогнозирование технологических режимов экструзионной обработки лечебно-профилактических продуктов // Мясная индустрия. № 5. 2002. С. 28 30.
  116. А.Е., Николаева C.B. Расчёт режима экструзионной обработки продуктов питания // Автоматизация и современные технологии. № 3.2007. С. 18−23.
  117. C.B., Сартаков М. В., Краснов А. Е. Моделирование режимов экструзионной обработки на основе физики сплошных сред // Хранение и переработка сельхозсырья. № 7. 2010. С. 15−19.
  118. C.B., Красников С. А. Экспериментальное исследование модели экструзионной технологии // Актуальные проблемы современной науки. № 6. 2011. С. 232 243.
  119. Н.В., Ревокатов О. П. Молекулярная динамика неупорядоченных сред: Учебное пособие.-М.: Издательство Московского университета, 1996. 160 с.
  120. Hynes J. T, Kapral R., WienbergM. Chem. Phys Lett. 1977. V. 46. P. 463 466.
  121. А.Е., Николаева C.B., Красников С. А., Дмитриев И. Н., Зеленина Л. И. Конструирование моделей характеристик смеси без учёта взаимодействия её компонентов // Техника и технология. № 5. 2005. С. 93 98.
  122. C.B., Зеленина Л. И., СартаковМ.В. Моделирование двух- и трёхкомпонентной смесей // Актуальные проблемы современной науки. № 5. 2007. С. 167 172.
  123. Г. Д., Васильев Б. В. Процессы и аппараты пищевой технологии. -М.: Колос, 1999. 551 с.
  124. Пищевая химия / Под ред. А. П. Нечаева. СПб.: ГИОРД, 2001. -592 с.
  125. C.B., Кузнецова Ю. Г., Бобренёва И. В., Шайлиева М. М., Токаев Э. С. Моделирование рецептур мясных рубленых полуфабрикатов // Мясная индустрия. № 10. 2004. С. 51 53.
  126. О.Ю. Технологии хлебобулочных изделий из пшеничной муки с удлинёнными сроками хранения. Дис.. канд. техн. наук. -М.: МГУТУ, 2004. 170 с.
  127. А.Е., Николаева C.B., Кузнецова Ю. Г., Зеленина Л. И., Козюкина О. Ю. Моделирование процессов приготовления хлебобулочных изделий с удлинёнными сроками хранения // Техника и технология. № 6.2005. С. 127−131.
  128. Политика здорового питания: Федеральный и региональный уровни. Новосибирск: Сиб. Унив. Изд-во, 2002. — 344 с.
  129. В.Х., Скрябина Н. М., Попов A.A. Алгоритм создания эмульсионных продуктов питания // Масложировая промышленность. № 3.2006. С. 46.
  130. C.B., Клюшина Е. А., Грузинов Е. В., Шлёнская T.B. Применение метода линейного программирования для оптимизации смесей растительных масел // Масложировая промышленность. № 1. 2007. С. 23 24.
  131. Е.А., Николаева C.B., Грузинов Е. В., Шлёнская Т. В., Добржицкий A.A. Реологические характеристики трёхкомпонентной смеси растительных масел // Хранение и переработка сельхозсырья. № 10. 2007. С. 32−33.
  132. C.B., Линник А. Ю. Метод инжекции пара в жидкость // Естественные и технические науки. № 2. 2008. С. 474 477.
  133. C.B., Линник А. Ю. Получение эмульсии методом инжекции пара в дисперсионную жидкую среду // Актуальные проблемы современной науки. № 3. 2008. С. 299.
  134. C.B., Линник А. Ю. Аппараты-эмульгаторы на базе ультразвуковых излучателей // Техника и технология. № 3. 2008. С. 48 53.
  135. C.B., Линник А. Ю. Механические аппараты для получения эмульсий // Техника и технология. № 3. 2008. С. 54 56.
  136. C.B., Линник А. Ю. Образование и характеристика эмульсий // Хранение и переработка сельхозсырья. № 5. 2009. С. 43−45.
  137. ЮдаевВ.Ф., Николаева C.B., Алексеев В. А. Получение стабильных эмульсий с помощью аппаратов роторного типа // Технологии XXI века в лёгкой промышленности (электронное научное издание). № 6. Часть II. 2012. Статья № 6. 11 с.
  138. В.И. Динамика многофазных сред. Ч. 1. М.: Наука, 1987.-464 с.
  139. А.Н. Молекулярная физика: Учебное пособие для ВУЗов. -М.: Высшая школа, 1981. 400 с.
  140. В.Ю. Биометрические методы. М.: Наука, 1964. — 415 с.
  141. C.B., Дмитриев И. Н., Румянцев Ю. Г. Применение критерия «хи-квадрат» при изучении действия пищевой добавки на неспецифические адаптационные реакции организма // Естественные и технические науки. № 4. 2005. С. 273 276.
  142. C.B., Румянцев Ю. Г., Сартаков М. В. Изучение влияния пищевой добавки на биохимические показатели крови с помощью критерия Пирсона-Фишера «хи-квадрат» // Медицинские науки. № 4. 2007. С. 17−19.
  143. Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере. / Под ред. В. Э. Фигурнова. М.: ИНФРА, 1998. — 528 с.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?