ВЛИЯНИЕ РАСТИТЕЛЬНЫХ ДОБАВОК НА ВКУСОВЫЕ КАЧЕСТВА ИЗДЕЛИЙ ИЗ

224
 
 
Химический состав паприки сушеной включает в себя: каротин, рутин, витамины А, В1, В2, В5, 
В6, В9, С, Е и РР, а также калий, кальций, магний, цинк, селен, медь, марганец, железо, серу, фосфор 
и  натрий.  В  паприке  содержится  огромное  количество  витамина  С.  По  его  содержанию  эта  специя 
превышает даже цитрусовые. Присутствуют в ней и другие витамины, такие как А, В, Р, Е, РР. Богата 
паприка и биологически активными веществами: цинком, марганцем, медью, кальцием, фтором, же-
лезом, йодом и некоторыми другими. Паприка способна улучшать кровообращение, восстанавливать 
пищеварение  и  повышать  аппетит.  Регулярное  добавление  паприки  во  время  приготовления  блюд 
благотворно  влияет  на  кровеносную  систему,  предотвращая  появление  тромбов,  а  также  паприка 
улучшает иммунитет.  
Грейпфрут – цитрусовый фрукт. Плод, который появился в результате скрещивания апельсина 
и помело. Полезные свойства грейпфрута, содержащий пектин и нарингин, снижает уровень холесте-
рина в крови, что делает его необходимым продуктом для тех, кто страдает заболеваниями сердца и 
сосудов [9] 
Насыщенный аромат грейпфрута придает особую пикантность и оригинальный вкус. В состав 
грейпфрута входит множество полезных веществ и витаминов, таких как: B1, P, D, C и провитамин 
А, витамина С в нем больше, чем в лимоне. Также он является кладезью органических кислот, мине-
ральных солей, пектина, фитонцидов, эфирных масел и вещества под названием нарингин. Нарингин-
это белые горькие перегородки, которые не рекомендуется удалять из-за их лечебных свойств. Полез-
ным свойством грейпфрута является его роль в борьбы с лишним весом. Он улучшает обмен веществ, 
перистальтику кишечника, ускоряет пищеварение. А витамины и полезные вещества, содержащиеся в 
грейпфрутах, позволяют организму не чувствовать в них недостатка [9]. 
Изучено возможность влияния на вкус различных дозировок паприки и грейпфрута, влияние на 
органолептические и физико-химические показатели качества пшеничного хлеба первого сорта. Для 
испытаний подготовили 5 вида образца; 1- без добавления добавок, 2 - с добавлением 5% паприки; 3- 
с  добавлением  10%  паприки;  4  -  с  добавлением  5%  грейпфрута;  5-  замес  теста  с  добавлением  10% 
грейпфрута. 
 
Таблица 1 - Методы исследования готовой продукции на органолептические показатели готовых изделий 
 
 
Показатели 
 
Образец 
контрольный 
Образцы готовых изделий 
Добавки, к массе муки 
5% паприки 
10% паприки 
5% грейпфрута 
10% грейпфрута 
Окраска 
корки 
светло- 
коричневая 
светло-
коричневая 
светло-желтая 
светло-
коричневая 
светло-
коричневая 
Состояния 
поверхность 
корки 
без трещин 
подрывов, 
равномерная 
без трещин и 
подрывов, 
равномерная 
гладкая, без 
трещин и 
подрывов 
равномерная, 
гладкая без 
трещин 
равномерная 
гладкая без 
трещин 
Цвет мякиша 
светлый 
светлый 
желтый 
светлый 
светлый 
Структура 
пористости 
мелкие, 
тонкостенные, 
равномерные 
средние, 
тонкостенные 
распределены 
достаточно 
равномерно 
средние, 
тонкостенные 
распределены 
достаточно 
равномерно 
средние, 
тонкостенные 
распределены 
достаточно 
равномерно 
средние, 
тонкостенные 
распределены 
равномерно 
Вкус 
приятный, 
свойственный 
пшеничному 
хлебу 
приятный, с 
легким 
привкусом 
паприки 
приятный, с 
выраженным 
привкусом 
паприки 
приятный, 
легким 
привкусом 
грейпфрута 
приятный, 
выраженным 
привкусом 
грейпфрута 
Запах 
свойственный 
пшеничному 
хлебу 
легкий 
запах 
паприки 
выраженный 
запах 
паприки 
легкий 
запах 
грейпфрута 
выраженный 
запах 
грейпфрута 
 
Таблица 2 - Физико-химические показатели готовой продукции 
 
Показатели 
Образец 
контрольный 
Добавки, к массе муки 
5% паприки 
10% паприки 
5% грейпфрута 
10% грейпфрута 
Влажность, % 
44,5 
43,5 
42,5 
45,0 
47,0 
Кислотность, ºН 
3,3 
3,5 
3,8 
3,6 
4,0 
Содержание золы, % 
0,53 
0,74 
0,80 
0,69 
0,75 
Пористость, % 
67 
68 
70,0 
68,0 
69,0 

225
 
 
На основании исследования определена оптимальная дозировка паприки и грейпфрута, а также 
их влияние на органолептические и физико-химические показатели качества хлеба. Установлено, что 
добавление паприки и грейпфрута, в тесто из пшеничной муки приводит к улучшению показателей 
качества  хлеба.  Для  разработки  технологических  решений,  с  применением  паприки  и  грейпфрута, 
проведено  комплексное  исследование  влияния  технологических  факторов  (влажность  теста, 
температура  замеса  теста,  кислотность)  и  показатели  качества  хлеба  из  пшеничной  муки:  вкуса, 
аромата и цвета. При добавлении паприки и грейпфрута (к массе муки) 10%, было установлено, что 
вкус,  цвет  и  аромат  изделий  был  ярко  выражен, чем  в  других  образцах. На  основании  полученных 
результатов можно заключить, что внесение в рецептуру добавок улучшается качество хлеба. Данное 
изделие  обладает  хорошими  вкусовыми  и  ароматическими  качествами,  имеет  привлекательный 
внешний  вид,  увеличился  объѐм  хлеба  и  повышается  пищевая  ценность  хлеба.Так  как  грейпфрут, 
является  ценным  диетическим  продуктом,  а  паприка  хорошо  помогает  перевариванию  пищи,  то 
целесообразно  проводить  дальнейшие  исследования  по  ее  использованию  для  производства  и 
расширения ассортимента хлебобулочных изделий.  
 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 
1.  Дробот  В.И.  Повышение  качества  и  сроков  хранения  хлеба  /  В.И.  Дробот,  Т.А.  Сильчук  // 
Хлебопекарная промышленность – 2006– № 1. –С. 50–51.  
2. Корячкина С.Я., Березина Н.А., Хмелева Е.В. «Методы исследования качества хлебобулоч-
ных изделий» учебно-методическое пособие для вузов М: 2010г 
3.  Тамабаев  Б.С.,  Кыдыралиев  И.А.  ―Методы  исследования  свойств  сырья  и  готовой  продук-
ции‖ Изд. Бишкек 2006г.  
4.  Маслов  И.Н.,  Чижова  К.Н.,  Шкваркина  Т.И.,  Заглодина  Ф.И.  «Технохимический  контроль 
хлебопекарного производства» Изд. «Пищевая промышленность» Москва 1966г. 
5.  Нечаев  А.П.,  Траубенберг  С.Е.,  Кочеткова  А.А.  и  др.  «Пищевая  химия».  Под  ред.  А.П. 
Нечаева. -СПб. ГИОРД, 2001. -592с 
9. Скурихин И.М. «Химический состав пищевых продуктов.» Кн.2: Справочные таблицы содер-
жания  аминокислот,  жирных  кислот,  витаминов,  макро-  и  микроэлементов,  органических  кислот  и 
углеводов. / Под. ред. проф., д.т.н. И.М. 
10. http://www.russbread.ru 
 
 
 
УДК 631.563.2 
 
РАСЧЕТ ПРОЦЕССА ТЕПЛОМАССОПЕРЕНОСА ПРИ КОНВЕКТИВНОЙ  
СУШКЕ ЗЕРНА 
 
Остриков А.Н., д.т.н., проф., Шевцов А.А., д.т.н., проф., ВГУИТ, г. Воронеж, Россия 
Медведков Е.Б., д.т.н., проф., Аскаров А.Д., докторант PhD,  
Алматинский технологический университет, г. Алматы, Республика Казахстан  
E-mail: ostrikov27@yandex.ru, evg_bm@mail.ru, she-valol@rambler.ru, ardak_198282@mail.ru 
 
Сушка является основным технологическим процессом, обеспечивающим долговременное хра-
нение  зерна.  Разработка  и  проектирование  эффективных  систем  удаления  влаги  невозможно  без 
математического моделирования явлений переноса, сопровождающих этот процесс [1]. 
Во многих практических задачах сушки базовой моделью является модель А.В. Лыкова, осно-
ванная на линейной термодинамике явлений переноса в коллоидных и капиллярно – пористых средах 
[2].  Сложность  анализа  этой  модели  связана  с  сопряжѐнностью  полей  температуры,  влагосодержа-
ния  и  давления,  что  до  настоящего  времени  не  позволило  получить  однозначного  аналитического 
решения. 
Целью  данной  работы  является  разработка  метода  решения  математической  модели  А.В. 
Лыкова, описывающей процесс конвективной сушки зерна в плотном слое, в виде системы линейных 
дифференциальных уравнений в частных производных второго порядка с однородными граничными 
условиями  третьего  рода  с  помощью  представления  искомых  потенциалов  модифицированными 
рядами Фурье [3, 4].  

226
 
 
Для получения решения в аналитической форме сформулированы следующие упрощающие до-
пущения: коэффициент теплопроводности, коэффициент диффузии влаги и относительный коэффи-
циент термодиффузии постоянные; распределение полей температур и влагосодержаний рассматри-
валось  в  сферической  системе  координат  при  условии  независимости  решения  от  азимутального  и 
зенитного углов (осесимметрическая задача); не учитывалась усадка и градиент давления; единичное 
зерно представлялось в форме шара. 
Предложен  зональный  метод  расчета.  В  этом  случае  нестационарный  тепломассообмен  раз-
бивался на зоны. Для каждой зоны коэффициенты принимались постоянными. 
Под зоной понимается некоторый временной интервал 
1
j
j
j







, (
j
1
j




, 
k
,
j 0

, 
0
0


, 
k

 – время сушки), на котором: геометрическая форма высушиваемого продукта постоянна; 
теплофизические  и  массообменные  параметры  усреднены;  начальное  распределение  температуры  и 
влагосодержания по объему высушиваемого продукта постоянны; плотность потока теплоты и массы 
постоянны.  
В этом случае система уравнений А.В. Лыкова [2]  представлена уравнениями в сферической 
системе  координат: 
r
 –  пространственная  координата,  отнесѐнная  к  эквивалентному  радиусу  шара 
экв
R
x
r 
; 
)
(
)
(
0
0







c
T
–  безразмерная  температура  тела,  отнесѐнная  к  температуре 
среды 
c

; 
0
u
u
U 
 –  безразмерное  влагосодержание  тела,  отнесѐнное  к  начальному 
влагосодержанию 
0
u
: 
                                  
,
2
2
,
2
2
2
2
22
2
2
21
2
2
12
2
2
11




















































r
U
r
r
U
A
r
T
r
r
T
A
U
r
U
r
r
U
A
r
T
r
r
T
A
T


                       (1) 
где 
],
1
,
0
[

r
 
]
1
,
0
[


,  
k
t
t /


, граничные условиями третьего рода:  
                          
,
0
]
/
)
,
(
[
]
)
,
(
1
[
)
,
(
,
0
]
/
)
,
(
[
]
)
,
(
1
[
)
,
(
0
1
2
1
1
1
0
1
2
1
1
1





















u
u
r
U
b
r
T
b
r
r
U
u
u
r
U
a
r
T
a
r
r
T
p
r
r
r
p
r
r
r






              (2) 
и начальные условиями:          
                                                      
0
)
0
,
(

r
T
, 
1
)
0
,
(

r
U
,                                       (3) 
условие ограниченности решения: 
                    
,
T U
при r
0


,                                          (4) 
где 
0
r 
 является  центром  сферы,  а  коэффициенты  уравнения  (1)  определяются  уравнениями: 
Pn
KoLu
A


1
11
, 
KoLu
A


12
, 
LuPn
A 
21
, 
Lu
A 
22
, 
q
Bi
a 
1
, 
m
KoLuBi
a
)
1
(
2



, 
q
Bi
Pn
b 
1
, 
)
)
1
(
1
(
2
PnKoLu
Bi
b
m




, а используемые критерии имеют вид: 
)
(
0
0
0




c
q
c
u
r
Ko
 
–  Коссовича; 
a
a
Lu
m

 –  Лыкова; 
0
0
)
(
u
Pn
c





 –  Поснова; 
2
/
экв
R
t
a
Fo
 –  число  Фурье; 
теплообменный и массообменный критерии Био соответственно 


экв
q
R
Bi 
,
m
экв
m
a
R
Bi


, 
где 

 –  температура  тела, 
0

–  начальная  температура  тела, 
c

–  температура  среды,  K;    u  – 
влагосодержание исследуемого тела, 
0
, u
u
p
– соответственно равновесное и начальное влагосодержание 
исследуемого  тела,  (кг  вл./кг  с.  вещ.); 

 –  критерий  фазового  превращения,  величина  безразмерная, 
характеризующая  долю  влаги,  перемещающейся  в  виде  пара; 
0
r
 –  удельная  теплота  парообразования, 
кДж/кг; 
m
a
–  коэффициент  диффузии  влаги,  м
2
/с; 

 –  термоградиентный  коэффициент,  1/К; 

  – 
коэффициент теплообмена, Вт/(м
2
 ٠ К);  

 – коэффициент массоотдачи, м/с, 
m
c
 – удельная теплоемкость 
зерна, Дж/(кгК); 
0

 – плотность абсолютно сухого продукта, кг/м
3
.  

227
 
 
После  замены  неизвестных  функций  и  ряда  математических  преобразований  окончательно 
получены выражения для искомых функций: 
                  


)
sin(
)
(
1
1
r
m
Z
M
r
T
z




,     


)
sin(
)
(
1
1
r
m
W
M
r
U
w




 .                   (5)  
Проведено сравнение теоретических результатов с экспериментальными данными, полученны-
ми при сушке зерна пшеницы в шахтной зерносушилке (рис. 1 а, б) [5]. Наибольшее расхождение для 
температуры составляет 4 %, для влагосодержания 2 %. 
 
 
 
а 
б 
 
Рисунок  1  -  Графики  изменения  температуры  (а)  и  влагосодержания  (б)  зерна:  сплошной  линией  на  графике 
указаны расчетные значения параметров, точками – значения, полученные в ходе испытаний 
 
Таким  образом,  представленное  аналитическое  решение  в  рамках  сделанных  допущений 
адекватно  описывает  реальный  процесс  сушки  зерновых  культур.  Применение  модифицированных 
рядов  Фурье  [3,  4],  для  решения  подобных  задач  эффективнее  по  сравнению  со  всеми  известными 
методами,  так  как  позволяет  получить  приближенное  решение  с  любой  заданной  точностью  в 
аналитическом виде при минимальных вычислительных затратах.  
 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 
1. Шевцов А.А., Павлов И.О., Воронова Е.В. Структурно-функциональный анализ сложной тех-
нологической системы сушки и хранения зерна // Автоматизация и современные технологии. – 2008. 
– № 9. – С. 8-13. 
2. Лыков А. В., Михайлов Ю. А. Теория тепло-и массопереноса. М.-Л.: Госэнергоиздат, 1963. 
3. Чернышов А.Д. Сб. трудов Международной конференции «Актуальные проблемы приклад-
ной математики, информатики и механики». Воронеж: 2009. – ч. 2. – С. 187 – 205. 
4. Чернышов А.Д. Известия РАН. Механика твердого тела. 2010. – № 1. – С. 151-162. 
5. Шевцов С.А., Остриков А.Н. Техника и технология сушки пищевого растительного сырья. [Текст]:  
монография / С.А. Шевцов, А.Н. Остриков; Воронеж. гос. ун-т инж. технол. – Воронеж, 2014. – 285. 
 
 
 
УДК 681.5 
 
УПРАВЛЕНИЕ ВАКУУМ-ВЫПАРНОЙ УСТАНОВКОЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО 
АЛГОРИТМА 
 
Колязов К.А., к.т.н., Шиянова Н.И., к.т.н., доцент, Сиротин П.А.,  
БИТУ (филиал) ФГБОУ ВО «МГУТУ им. К.Г. Разумовского (ПКУ)» 
 
Стратегия  управления,  используемая  оператором  вакуум-выпарной  установки,  часто  может 
быть  сформулирована  как  набор  правил,  которые  просто  выполнить  вручную,  но  трудно  форма-
лизовать, используя обычные алгоритмы. Эта трудность возникает из-за того, что человек чаще ис-
пользует  качественные,  а  не  количественные  оценки  при  описании  условий  принятия  конкретных 

228
 
 
решений.  Следовательно,  для  моделирования  управления  процессом  выпаривания  молока  эффек-
тивно использовать интеллектуальную систему управления на базе нечеткого регулятора. [1] 
Проектирование  нечетких  моделей  включает  два  этапа  –  генерация  и  настройка,  которые  по 
аналогии  с  классической  теорией  идентификации  трактуются  как  этапы  структурного  и  парамет-
рического синтеза. Этап генерации состоит в создании грубой модели зависимости ―входы-выходы» 
на основе доступной экспертной информации. Обычно на этом этапе лингвистические высказывания 
экспертов  о  взаимосвязи  между  входами  и  выходами  формализуются  в  виде  базы  нечетких  правил 
типа ―Если – то‖.  
Этап настройки состоит в нахождении таких параметров нечеткой модели, которые обеспечивали 
бы  наименьшее  отклонение  между  модельными  и  экспериментальными  результатами.  Настраиваемым 
параметром  модели  является  функция  принадлежности  термов  лингвистических  переменных  и  веса 
правил базы знаний. Определение управляющих воздействий состоит из четырех основных этапов:  
1. получение отклонения; 
2. преобразование значения отклонения к нечеткому виду, такому как "больший", "средний";  
3.  оценка  входного  значения  по  заранее  сформулированным  правилам  принятия  решения 
посредством композиционного правила вывода;  
4. вычисление детерминированного выхода, необходимого для регулирования процесса.  
Для ответа на неточные вопросы подход в рамках нечеткой логики таков: во-первых, значение лек-
сически неточного высказывания трактуется как размытая область изменения переменной, и, во-вторых, 
ответ на вопрос выводится путем соответствующих преобразований размытых областей изменения.  
В  качестве  примера  рассмотрим  процесс  выпаривания  молочных  продуктов.  К  настоящему 
времени  достоверных  исследований  изменения  температуры  кипения  при  выпаривании  молочных 
продуктов,  позволивших  создать  строгую  математическую  модель,  не  проводилось.  В  связи  с  этим 
были  проведены  экспериментальные  исследования,  на  основании  которых  построен  график  зависи-
мости температуры выпаривания от расхода греющего пара. [2]  
 
 
 
Рисунок 1 – Зависимость "температура-расход пара" в калоризаторе 
 
Зависимость температуры в калоризаторе от расхода греющего имеет сложную форму, кроме 
того,  при  различных  характеристиках  исходного  продукта  характер  этой  зависимости  значительно 
изменяется.  Кривую  на  рисунке  1  можно  разбить  на  5  зон,  в  которых  зависимость  температуры  от 
расхода пара будет близка к линейной. В общем случае таких зон может быть от 3 до 9 в зависимости 
от  характеристик  молока,  температуры  пара,  давления  и  других  параметров  процесса  выпаривания. 
Метод автоматической модификации продукционных правил основан на алгоритме выделения этих 
зон  в  режиме  реального  времени  и  последующем  изменении  функций  принадлежности  нечетких 
множеств в соответствии с количеством выделенных зон. Для этого в процессе работы выпарной ус-
тановки происходит анализ изменения температуры в зависимости от изменения расхода. Программа 
управления  выделяет  точки  перегиба,  где  изменяется  характер  зависимости  и  эти  точки  становятся 
границами  новых  зон.  Затем  каждому  параметру  сопоставляется  значение  лингвистической  пере-
менной  «Температура»  и  «Расход  пара».  Строятся  функции  принадлежности  нечеткого  множества. 
Так  как  зависимость  "температура-расход  пара"  нелинейная,  область  значений  каждой  переменной 
разбивается на неравные интервалы.[3] 
Разбиваем кривую на зоны, в пределах которых кривая имеет постоянный угол наклона к оси 
«расход  пара».  Центр  каждой  зоны  по  оси  температур  будет  являться  центром  термов  функции 
принадлежности температуры. 

229
 
 
 
 
Рисунок 2 – Функция принадлежности лингвистической переменной «Температура» 
 
Центр зоны по оси расхода будет являться центром термов функции принадлежности расхода. 
Аналогично определяется функция принадлежности лингвистической переменной «Расход». 
Работа модели объекта управления происходит в соответствии с продукционными правилами:  
1. Если D это D
A
 , то T это T
A
 ; 
2. Если D это D
B
 , то T это T
B
 ; 
3. Если D это D
C
 , то T это T
C
 ; 
4. Если D это D
D
 , то T это T
D
 ; 
5. Если D это D
E
 , то T это T
E
 . 
Результат  (значение  температуры)  может  быть  получен  при  использовании  нечеткого  вывода 
на  примере  механизма  Мамдани  (Mamdani).  Это  наиболее  распространенный  способ  логического 
вывода  в  нечетких  системах.  Подобный  подход  позволяет  упростить  процесс  создания  алгоритма 
управления без потери точности и качества управления технологическим процессом.  
 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 
1. Колязов К.А., Воробьева А.В., Шиянова Н.И. Синтез модели объектов управления пищевой 
промышленности с использованием нечеткой логики. // Автоматизация в промышленности №7 2007 
стр.55-57. 
2.  Колязов  К.А., Каяшев  А.И.  Разработка  нечеткого  алгоритма  для  обработки  параметров 
процесса  выпаривания  молочных  продуктов  (статья).  //  Инновации  в  интеграционных  процессах 
образования, науки, производства: материалы Международной научно-практической конференции (г. 
Мелеуз, 25-26 марта 2010 г. ) Ч-I. – Уфа: Вагант, 2010. 
3.  Колязов  К.А.,  Шиянова  Н.И.,  Сиротин  П.А.  Энергосберегающая  система  управления  на 
основе  нечеткого  алгоритма  //  Известия  Международной  академии  аграрного  образования.  2015. № 
23. С. 100-103.  
 
 
 
УДК 637.024 

жүктеу/скачать 9,7 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: