Материалы и методы

Материалы

Выращенный около скотного двора просо (Echinochloa frumantacea L.) закупались в форме местного рынка и бобовых частей голубиного гороха или красный грамм (Cajanus cajan L.) получены из местных бобовых мельниц. Они были использованы в качестве сырья для данной работы исследования. Проса и бобовые части очищают от всех инородных материалов и растирали в муку молотковой дробилкой(мельницой), отдельно. Помолов, затем пропускали через 100 ячеек индийских стандартов сито; переполнение снизу было собрано для дальнейшей исследовательской работы.

Экспериментальный план

Ответ поверхностного методологии(ОПМ), которая включает в себя планирование эксперимента, выбор уровня переменных в экспериментальных сериях, оснащенный математической моделью, и наконец, выбор уровня переменных, оптимизируя ответ(Khuri and Cornell 1987), был использован в исследовании. Центральная композиоционная вращающийся конструкция(ЦКВК) была использована для разработки экспериментов в составе 5 независимых параметров обработки(таблица 1). В общей сложности, 32 эксперимента проводились с 6 экспериментами на центральной точке для расчета повторяемости метода (Montgomery 2001). Параметры обработки для данной работы исследования являлись: содержание влаги и смесь отношения расплава, температура головки, температура баррель, и скорость шнека экструдера. Значение параметров обработки вместе с их кодами и опытно-конструкторскими приведены в таблице 1. Было приведено исследование, чтобы понять влияние параметров обработки на текстурные свойства: хрупкость(шероховатость), твердость и режущие силы экструдатов. Кодирование значение переменных были приведены, поскольку это является необходимым условием для анализа ОПМ, используя следующие уравнения:

ТАБЛИЦА 1.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ ПЛАН ПОДГОТОВКИ ЭКСТРУДИРОВАННАЯ ГОТОВАЯ К УПОТРЕБЛЕНИЮ ЗАКУСКИ ОТ ПРОСА И БОБОВЫХ ЧАСТЕЙ

	Обработка параметров и значений
	Содержание влаги корма, %	Смесь соотношения, % бобовых	Температура головки, °С	Температура баррель, °С	Скорость шнека, обороты в минуту
Коды значений
-2	12	12	160	100	100
-1	15	16	170	110	110
0	18	20	180	120	120
+1	21	24	190	130	130
+2	24	28	200	140	140
Количество экспериментов	Опытно-конструкторские
16	±1	±1	±1	±1	±1
2	±2	0	0	0	0
2	0	±2	0	0	0
2	0	0	±2	0	0
2	0	0	0	±2	0
2	0	0	0	0	±2
6	0	0	0	0	0
32=общее количество экспериментов

Подготовка экструдера

Проса и бобовые части муки смешивают в необходимой пропорции(например, 12, 16, 20, 24, 28% бобовых), а впоследствии, содержание влаги в смеси были также установлены. Дополнительное количество воды, необходимое для желаемого уровня влаги в смеси( то есть 12,15,18,21,24% влажной основы), было рассчитано. Расчетное количество воды(x) плюс дополнительные суммы(около 10% x, решили некоторые предварительный трасс) расчетной воды были добавлены в дополнении к испарению во время смешивания и кондинционирования. Затем, закалка образцов было сделано, удерживая влагу на добавленные образцы в течение 24 ч при комнатной температуре, чтобы получить равномерную влажность всей смеси. Закаленные образцы затем поступает на Brabender (Duisburg, Germany) одношнекого экструдера под установленное условие эксплуатации для получения экструдата.

Содержание влаги

Содержание влаги определяется с использованием стандартного метода горячей печи воздуха(AOAC 1984).

Экструдер

В настоящем исследовании, одношнековый лабораторный экструдер( модель D47055, Brabender) был использован для экструзии проса и бобовых частей смеси. Экструдер были элементы управления, доступные для контроля температуры головки, температуры барреля и скорости вращения шнека, таким образом, состояние удовлетворить требования эксперимента. В ходе научно-исследовательских работ, определенные эксплуатационные условия экструдера оставались постоянными. Скорость подачи винта составило 3,48 кг/час(20 оборотов в минуту), отношение длины к диаметру барреля было 20:1 и коэффициент сжатия был 3:1.

Анализ текстуры

Анализ текстуры был проведен с помощью анализатора текстур TA-XT2i (Stable Micro Systems, Surrey, England). Он был использован для исследования параметров, таких как шероховатость(хрупкость), твердости и режущей силы с использованием различных видов датчиков, то есть цилиндрические, игольчатые и остроконечные. Исследования проводились на предварительном тестировании скорости 5 мм/с, испытательная скорость 2мм/с, итоговая скорость 10мм/с, расстояние 10 мм, сила триггера 25 г и тензодатчик 5 кг. Шероховатость(хрупкость) была измерена с точки зрения основными положительными пиками(Nath and Chattopadhyay 2007). Макрос был разработан который насчитывал ряд крупных пиков, полученный в продукте во время сжатия. Первый пик силы участок расстояния анализатора текстуры был интерпретирован как твердость продукта(Garg 2005). Сила расстояния участок анализатора текстуры пик в определенной точке; то точка была взята режущей прочностью (Garg 2005). Пик сопровождается резким падением за ось силы, которая показывает что сопротивление перестает существовать или продукт был разрезан.

Анализ данных

Данные полученные из эксперимента, были проанализированы на оптимизацию параметров обработки по отношению к шероховатости(хрупкости), твердости и режущей силы экструдатов. Регрессионный анализ и дисперсионный анализ были проведены для установки модели(формула 6) и для изучения статистической значимости модели терминов.

где Yk относится к реакции, Xi, Xj относится к закодированным переменным процесса и βk относится к коэффициенту регрессии.

Адекватность модели определяется с помощью анализа модели, отсутствие согласия, испытаний и R²(коэффициент детерминации) анализ, как это изложено в Weng и соавторами (2001). Отсутствие согласие характеризуется провал модели для предоставленных данных в экспериментальной области, на которой точка не была включена в регрессию или изменение модели не могут быть объяснена случайной ошибкой (Montgomery 2001). Модель адекватна в описании ответа, если потеря согласия незнательно. R² определяется как отношение объяснено изменение к полной вариации и характеризует степень соответствия (Haber and Runyon 1977). Если R² значение для модели более чем на 80%, то модель может рассматриваться для дальнейшего анализа (Filmore et al. 1976). Коэффициент вариации(CV) указывает относительную дисперсию экспериментальных точек от предсказанной модели. Целесообразно, чтобы CV был не менее 10% (Nath and Chattopadhyay 2007). Влияние переменных в линейной, квадратичной и интерактивной уровне реакции было описано с использованием значении 1, 5 и 10% доверительного уровня.

Численный метод оптимизации программного обеспечения ДИЗАЙН ЭКСПЕРТ был использован для одновременной оптимизации нескольких ответов. Желаемая цель для каждой переменной, обработки и ответ был выбран. Все параметры обработки находились в пределах диапазона, в то время как ответы были либо развернуты или сведены к минимуму. Для того чтобы искать решение максимально несколько ответов, цели объединяют в общую сложную функцию D(x), называется фукнция предпочтительного использования (Myers and Montgomery 2002), которая определяется как:

Где d₁, d₂,…d_n ответы и n общее количество ответов в меру.

Численная оптимизация находит точку, которая масимизирует функцию предпочтительного использования. Цели характеристик могут быть изменены путем изменения веса или значимости конкретных параметров (Design Expert 2002).

Ответ поверхностей и графики контуров были получены с помощью статистического коммерческого пакета, Design Expert version 7.1.3 (Design Expert 2002). Графическая оптимизация также была проведена одним и тем же программным обеспечением с помощью контурных графиков образованных одним и тем же.

Контур участка является полезным в представлении влиянии переменных на ответ и выбор ряда параметров, чтобы получить максимальное или минимальное значение ответа (Chakraborty et al. 2007). График контуров поможет понять влияние изменения переменных на ответ, то есть в какой направлении ответ увеличится или уменьшится. Наложение этих контурных графиков должно помочь в выборе диапозона технологических параметров, которые отвечали бы критериям для оптимизации ответов. Контуры были построены для всех ответов одновременно против двух параметров процесса, в то время как другие параметры процесса были на центральной точке.