ліба (метод Ройтера)
З м'якушки хліба вирізують два шматки у формі паралелепіпеда масою по 5 г кожен і поміщають в конічну колбу місткістю 250 мл. Вміст колби перемішують протягом 5 хв. на вібраційної мішалці. Крихти, що відокремилися в результаті тертя двох шматків один від одного, збирають і зважують на технічних вагах.
крошковатая Х,% до маси м'якушки хліба, визначають за формулою:
Де m1 і m2 - маса крихт і навішування відповідно.
2.4.2 Визначення крошковатая м'якушки хліба при розрізанні
З м'якушки хліба вирізують шматок у формі паралелепіпеда розміром 6? 6? 6 см. Потім його додатково розрізають на вісім рівних частин. Крихти, що відокремилися в результаті розрізання, збирають і зважують на аналітичних вагах.
крошковатая Х,% до маси м'якушки хліба, визначають за формулою:
Де m1 і m2 - маса крихт і навішування відповідно.
2.4.3 Визначення стисливості м'якушки хліба
З м'якушки хліба вирізують шматок у формі паралелепіпеда розміром 6? 6? 6 см. На підготовлений шматок поміщається годинне скло, на яке послідовно встановлюються гирі вагою 500, 1000 і 1500 г. При цьому відбувається деформація шматка -його стиснення. У ході експерименту визначають висоту зразка до і після впливу навантаження.
Стисливість м'якушки Х,% визначають за такою формулою:
Де h1 - висота зразка при впливу навантаження; - висота зразка до впливу навантаження.
2.4.4 Визначення коефіцієнта водопоглинання м'якушки
Готують суспензію з м'якушки і води у співвідношенні 1: 3 відповідно, шляхом вимочування подрібнених сухарів в дистильованої воді протягом 1:00 при кімнатній температурі. Щоб суспензія стала більш однорідною, використовують блендер (мішалку), який працював протягом 15 с на низькій швидкості і протягом 60 с на високою. Встановлюють коефіцієнт водопоглинання шляхом вимірювання кількості води, що виділилася з суспензії після центрифугування в лабораторній центрифузі «Ока» протягом 30 хв при 13000 оборотах на хв. Коефіцієнт водопоглинання виражають у відсотках виділилася води після центрифугування, щодо початкової ваги суспензії.
2.5 Моделювання складу трикомпонентної суміші і вибір оптимального співвідношення компонентів
Нерідко для вирішення технологічних задач потрібно досліджувати властивості трикомпонентної суміші при різних співвідношеннях компонентів з метою визначення її оптимального якісного і кількісного складу. Підбір оптимального процентного співвідношення компонентів становить значні труднощі, оскільки такі дослідження зазвичай сполучені з проведенням великого числа дослідів, що не завжди можливо і ефективно. Для вирішення цього завдання використовувалося симплекс-центроїдне планування експерименту з отриманням регресійній моделі і графічним відображенням результатів у вигляді діаграм «склад - властивість».
При плануванні експерименту факторний простір являє собою правильний (q - 1) -мірний симплекс, а досліджуване властивість є функцією аргументів і може бути з достатньою точністю представлено поліномом. Кожна точка полінома відповідає одному певному складом суміші, вираженого в мольних, вагових, об'ємних частках або відсотках. При q=3 симплекс являє собою трикутник, вершини якого відповідають чистим компонентам, а сторони - подвійним сумішам. У симплекс-центроїдного планах Шеффе для трикомпонентної системи міститься 7 точок, 3 з яких припадає на чисті компоненти, 3 - на подвійні суміші і одне спостереження - на трикомпонентну суміш (центральна точка плану). Матриця планування представлена ??в таблиці 2.5.
Таблиця 2.5 - Матриця планування експерименту для трикомпонентної суміші
Кількість опитовХ1Х2Х311002010300140,50,5050,500,5600,50,570,3330,3330,333
Відповідно до плану експерименту, значення Xi - змісту i-го компонента в досліджуваній суміші - може варіюватися в межах від 0 до 1, при цьому для всіх точок плану виконується умова? Xi=1. При даних фіксованих співвідношеннях компонентів проводиться серія опорних експериментів, в ході яких визначається значення функції відгуку Y. Обчислювальний експеримент полягає в отриманні поверхні відгуку за моделлю при варіюванні значень змінних по всьому факторному простору і визначенні коефіцієнтів поліномів в рівнянні регресії з використанням властивості насиченості плану.
Даннаяпроцедураможетбытьреализованаврамкахмодуля
