Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современные проблемы и перспективы развития техники и технологии измельчения мяса в производстве колбасных изделий 6
1.1 Общие сведения о процессе измельчения мясопродуктов 6
1.2 Реологические модели пищевых продуктов 7
1.3 Ключевые положения механики разрушения материалов 18
1.4 Основные теории разрушения материалов и методы исследования процесса резания пищевых продуктов 30
1.5 Анализ конструкций волчков для измельчения мясопродуктов 36
1.6 Способы интенсификации процесса резания и измельчения мясопродуктов 55
Глава 2. Изучение процесса измельчения мясного сырья в экспериментальной установке 59
2.1 Описание экспериментальной установки и организация исследований 59
2.2 Методы проведения исследований 62
2.2.1 Определение липкости мясного фарша 62
2.2.2 Определение вязкости мясного фарша 64
2.2.3 Анализ степени измельчения мяса 65
2.3 Исследование свойств мясного фарша, получаемого при производстве фарша копченых и сырокопченых колбас 66
2.4 Исследование свойств мясного фарша, получаемого при производстве ветчинных изделий 72
Глава 3. Многофакторный статистический анализ процесса измельчения мясного сырья 77
3.1 Обоснование выбора и пределов изменения входных факторов 77
3.2 Оптимизация процесса измельчения мясного сырья 81
Глава 4. Математическая модель измельчения мясного сырья 104
4.1 Предпосылки создания модели 104
4.2 Модель транспортирования сырья по шнековому каналу 108
4.3 Модель процесса резки сырья 113
4.4 Оптимизация энергозатрат на процесс приготовления фарша... 115
Глава 5. Совершенствование процесса жиловки в волчках с решетками для жиловки 117
5.1 Разработка конструкции решетки к волчку жиловщику 117
5.2 Теоретическое обоснование конструктивных параметров решетки к волчку жиловшику 119
5.2.1 Дифференциальное уравнение движения частицы в процессе жиловки 119
5.3 Анализ решения дифференциального уравнения 124
5.4 Бизнес планирование результатов проекта 128
Основные результаты и выводы 131
Список использованной литературы
- Реологические модели пищевых продуктов
- Определение липкости мясного фарша
- Оптимизация процесса измельчения мясного сырья
- Модель транспортирования сырья по шнековому каналу
Введение к работе
Агропромышленный комплекс (АПК) занимает особое место в системе многоотраслевой экономики нашей страны. Конечная продукция этого комплекса формирует более 80% продукции, предназначенной для непроизводственного потребления.
Производство продовольствия должно быть гарантировано и устойчиво независимо от состояния экономики. В полной мере это относится и к такой важнейшей составляющей АПК России как мясоперерабатывающая отрасль.
В мясной отрасли при производстве мяса, колбасных изделий и полуфабрикатов широко применяются операции резания, которые существенным образом оказывают влияние на качество сырья и выход готового продукта. Операции резания и измельчения мясопродуктов весьма разнообразны и энергоемки. Наряду с качеством исходного сырья процесс приготовления фарша колбасных изделий оказывает существенное влияние на качество готового продукта. Поэтому разработка мясорежущих машин должна проводиться на основании детальных исследований процесса резания, лабораторных и производственных испытаний конструкций и режимов работы их рабочих органов.
Особенности биологического происхождения мясопродуктов требуют поэтапного осуществления процесса измельчения. Длительность и режимы измельчения мяса на каждом этапе так же требуют специального теоретического и экспериментального обоснования.
Целью данной диссертационной работы является развитие теории процесса резания мясопродуктов, направленной на повышение эффективности процесса, способов и машин для измельчения мяса в производстве колбасных изделий. На основе анализа процесса резания, теоретических и экспериментальных исследований процессов, разработать предложения: по совершенствованию процесса резания и машин для его
осуществления; по совершенствованию режимов и осуществлению процесса измельчения мяса и различных рекомендаций по оптимизации технологических параметров режущих органов измельчителей мяса
Реологические модели пищевых продуктов
При быстром приложении нагрузки, вследствие большого градиента скорости деформирования, сопротивление ньютоновского элемента в модели возрастает и в теле Максвелла будет преобладать упругая составляющая деформации. В дальнейшем, по мере увеличения времени деформирования, в теле развиваются значительные квазивязкие деформации.
Максвелл полагал, что ряд тел имеет слабо и прочно связанные между собой молекулы [15]. Агрегаты слабо связанных молекул легко распадаются при деформировании и «текут», а агрегаты второй группы молекул образуют упругий каркас. Сочетание агрегатов двух типов приводит к комплексу релаксационных явлений в модели Максвелла.
Модель тела Максвелла качественно отображает картину релаксационных процессов в реальных телах и представляет собой больше модель твердого тела, чем жидкости, так как содержит характерные размеры перемещений, а не только временные производные силы и перемещения.
Внешняя сила в теле Максвелла расходуется на развитие упругих деформаций и на квазивязкое течение [8, 129]: а =т] -(г,/Е)-0 (1.2)
Отношение IJ/E = T,, называется временем релаксации напряжений. Это время позволяет учитывать особенности поведения тел при различной скорости их нагружения и при разгрузке. Так тело может вести себя как жидкость, если время действия сил значительно больше времени релаксации. Но то же тело может вести себя как твердое упругое тело, если время действия силы значительно меньше времени релаксации [15, 24, 57, 110]. Лед представляет собой твердое кристаллическое тело, но при длительном действии внешних сил определенной величины (собственный вес) он течет и течение ледников полностью описывается закономерностями, характерными для истинно вязких жидкостей [150]. А такое жидкое тело как вода, при деформировании ее со скоростью выше 50 м/с разлетается с характерным хрупким разрывом, как у стекла [110, 126].
Для более точного количественного описания деформационного поведения реальных материалов, в том числе и ползучести высокополимеров, их следует моделировать рядом тел Максвелла, которые соединяются параллельно [15, 127].
При этом каждое тело Максвелла будет обладать своим временем релаксации напряжений, а в целом модель из параллельно соединенных тел будет обладать спектром времени релаксации, свойственным реальным высокополимерам.
Кроме модели Максвелла широкое распространение получила модель упруговязкого тела Кельвина-Фойгта (рис. 1.1 5).
В случае приложения к телу Кельвина-Фойгта сдвиговой нагрузки реологическое уравнение, описывающее его деформационное поведение, будет иметь вид [8, 15, 129]: e = G-r + rj-y или в = G[y + (rj/G)-y (1.3)
При приложении нагрузки к телу Кельвина-Фойгта оно не имеет мгновенной (упругой) деформации. Вязкий элемент тела тормозит развитие упругих деформаций при нагрузке, а при разгрузке препятствует быстрому исчезновению упругих (мгновенных) деформаций. После снятия нагрузки тело Кельвина-Фойгта медленно возвращается в исходное не деформированное состояние. Релаксация деформаций описывается экспоненциальной функцией: 7-/max exp(-Gr/ ) = ymax -ехр(-г/гр) (1.4)
Вязкопластические свойства реальных тел можно моделировать телом Бингама (рис. 1.1). Это модель, при приложении внешних нагрузок к которой интенсивностью в вт (начальное напряжение сдвига), она не испытывает деформаций. Заметное течение появляется в теле лишь при приложении к нему внешних сил, которые вызывают в теле напряжения, превышающие по величине предел текучести для этой среды. При этом скорость течения определяется величинами избыточного (большего предела текучести) напряжения сдвига и вязкостью среды: при в вт а при в вт у- -0,,,, (15) 9 = вт +г)--у у = 0 (1.6)
То есть тело Бингама не является жидкостью, так как в жидкости любые по величине напряжения вызывают необратимую, постоянно увеличивающуюся во времени деформацию (течение).
В то же время тело Бингама не имеет упругой деформации, так как после снятия нагрузки деформация в теле не исчезает ни мгновенно, ни во времени, как это имеет место в твердых упругих телах. Таким образом, вязкопластичное тело Бингама по своей реакции на внешние силы занимает промежуточное положение между жидкостью и твердыми телами.
Простые двухэлементные модели качественно отображают одно или два деформационных свойства реального материала, либо характеризуют его поведение при определенных условиях эксперимента. Деформационное поведение сложных по структуре высокомолекулярных полимеров моделируется более сложными моделями. Одной из простейших моделей, которая одновременно учитывает упругие, высокоэластические, пластические и вязкие деформации, является четырехзвенная модель Бюргерса-Алфрея (рис. 1.1) [9].
При нагружении тела Бюргерса оно обнаруживает мгновенную и задерживающуюся упругость, а также квазивязкое течение. При разгрузке наблюдается мгновенное и запаздывающее восстановление деформаций, а также остаточная (необратимая) деформация квазивязкого течения. Тело Бюргерса обладает временем релаксации напряжения и временем последействия (релаксации деформаций). Дифференциальное уравнение модели тела Бюргерса при сжимающей нагрузке имеет вид [ 129]: є = а I , + а 11 г}х + (ег IЕ2) [1 - ехр(2 -// ,)] 0-7) где t — время наблюдения ползучести, с.
Для более точного описания деформационного поведения реальных тел применяются более сложные модели, такие как обобщенные модели Максвелла, Кельвина, модель Шоффильда-Скотта Блейра с элементом, отражающим потерю прочности при срезе, модель мышечной ткани, предложенная Горбатовым А.В. [149] (рис. 1.1) и другие модели [15, 129].
Простейшие механические модели отображают лишь качественную картину деформационного поведения реальных тел. Попытки описать взаимосвязь действующих внешних сил с величинами вызываемых ими в телах деформаций с помощью реологических уравнений простейших моделей обычно не всегда соответствуют соотношениям, полученным в результате эксперимента. Эти расхождения особенно проявляются при длительном нагружении реальных тел.
Определение липкости мясного фарша
Эксперимент проводился в две серии: при проведении первой серии экспериментов в ножевую головку устанавливали две решетки (приемная и промежуточная) и нож, так как в технологическом процессе это используется при производстве ветчинных изделий. В ходе второй серии экспериментов в ножевую головку волчка устанавливался полный набор решеток и ножей. В целях получения большей информации по работоспособности устройства, установка их в режущий узел проводилась в различном сочетании ножей, также изменялась частота вращения ножевого вала в целях нахождения оптимальных параметров работы установки.
Отбор проб во время проведения эксперимента проводился следующим образом: в бункер загружалось сырье, после чего включалась установка, и происходил процесс резания. В момент начала продавливания фарша из выходной решетки установка выключалась. Разбирался ножевой пакет, и в промежутках между решетками и на выходе из ножевого пакета брались пробы измельченного фарша и мяса. Данный отбор проб и анализ свойств полученного фарша обусловлен тем, что качество фарша на выходе из устройства зависит от качества на промежуточных этапах измельчения мяса (между приемной и промежуточной решеткой, между промежуточной и выходной решеткой). Производительность является важнейшим показателем работы установки и напрямую влияет на скорость процесса измельчения мясного сырья. Измерения проводились следующим образом: в установку загружали мясное сырье, затем одновременно запускали установку и секундомер. После прекращения подачи фарша из выходной решетки секундомер останавливали.
При определении необходимого числа повторений опытов в эксперименте и обработке результатов измерений использовались методы статистического анализа и обработки экспериментальных данных с доверительной вероятностью 0,95. Ход проведения эксперимента планировался при помощи композиционных планов полнофакторного эксперимента.
Уравнения, полученные при обработке результатов реализации плана, после проверки значимости коэффициентов проверялись на адекватность экспериментальными данными.
Поверхностные свойства пищевых продуктов - адгезия (липкость) -проявляются на границе раздела между продуктом и твердой стенкой и являются одним из основных показателей, характеризующих состояние и качество мясного фарша. Они имеют существенное значение в разнообразных технологических процессах, где возможен контакт между продуктом и стенкой обрабатывающей машины, а также оказывают существенное влияние на качество готовой продукции.
После приложения пластины к испытуемому образцу массой 5 г ее равномерно нагружали в течение 5 мин. грузом с общей массой 0,6 кг, затем снимали вес и открывали кран бутыли Мариотта. Вода наполняет стакан. Кран закрывают в момент отрыва пластины от поверхности образца, а затем уравновешивают весы, определяя массу воды в стакане. Разделив массу воды в стакане на площадь поверхности пластины, получают результат измерения липкости фарша.
На качество процесса измельчения мяса и на качество готовой продукции большое влияние оказывает вязкость мясного фарша. Целью настоящей части исследований являлось определение вязкости фарша. Измерения производились на лабораторной установке Реотест - 2 (рис. 2.4).
Рис 2.4. Схема лабораторной установки Реотест - 2: 1 - вискозиметр; 2 - измерительный узел; 3 - приводной механизм; 4 - механизм измерительного прибора; 5 - цилиндровое измерительное устройство; 6 -ножка; 7 - коробка передач; 8 - мост передачи; 9 - рычаг управления; 10 -шкала; 11 — переключатель числа оборотов; 12 - измерительный вал; 13 -приводной вал; 14 - динамомерр; 15 - приборный потенциометр; 16 - переключатель диапазонов; 17 - измерительный цилиндр; 18 - мерный бачек; 20 - измерительная трубка; 21 - запорная крышка; 22 - вставка; 23 -запорная гайка; 24 - соединительная трубка; 25 - гильза; 26 - зажимное кольцо; 27 - зажимный рычаг; 29 - зажимное кольцо; 30 - зажимный рычаг; 31 - измерительный конус; 32 - направляющая плита; 33 - измерительная плита.
Степень измельчения мяса оказывает большое влияние как на качество самого фарша, так и на качество готовой продукции. Измерения проводились следующим образом: 25 г измельченного мяса помещают в колбу емкостью 500 мл и заливают водой при температуре 40С и объемом 200 мл. Колбы устанавливают в аппарат для встряхивания и перемешивают содержимое в течение 30 мин. После встряхивания смесь переливают в стеклянные мерные градуированные цилиндры емкостью на 250 мл и оставляют при комнатной температуре на 2 часа. Смесь разделяется на четыре слоя: слой крупных, средних и мелких частиц и вода.
По объему осевых частиц в делениях мерного цилиндра в процентном отношении к общему объему осадка определяют относительную величину количества мелких, средних и крупных частиц [98].
Оптимизация процесса измельчения мясного сырья
Анализ уравнений регрессии (3.2) - (3.5) позволяет выделить факторы, наиболее влияющие на рассматриваемый процесс.
На динамическую вязкость фарша наибольшее влияние оказывает частота вращения ножевого вала, наименьшее - угол наклона первого ножа.
Степень влияния параметров относительно друг друга b2:bi=:0,722; Ь2:Ьз=-2,6\2; /6,=-0,973; причем знак плюс перед коэффициентом при линейных членах указывает на то, что при увеличении входного параметра значение выходного параметра увеличивается, а знак минус - убывает.
На липкость фарша наибольшее влияние оказывает частота вращения ножевого вала, в меньшей степени - угол наклона первого ножа.
Отношения коэффициентов, стоящих перед линейными членами, показывающими степень влияния параметров относительно друг друга, оказались равными: 6?/6/ =0,084; b2:b3=-l,471; 63/6/=-0,169;
На степень измельчения мясного сырья наибольшее влияние оказывает частота вращения ножевого вала, наименьшее - угол наклона второго ножа. Степень влияния параметров относительно друг друга: b2:b/=0,250; Ь2:Ь3=0,5;Ь3:Ь,=0; На производительность волчка наибольшее влияние оказывает частота вращения ножевого вала, наименьшее - угол наклона первого ножа. Степень влияния параметров относительно друг друга: 62/67=-0,198; 62:6j=-0,385; 63/6/=0,057.
Все полученные уравнения (3.2) - (3.5) нелинейны. Таким образом, в результате выполнения двадцати опытов получена информация о влиянии факторов и построена математическая модель процесса, позволяющая рассчитать динамическую вязкость, липкость, степень измельчения, производительность.
Задача оптимизации сформулирована следующим образом: найти такие режимы работы волчка, которые бы в широком диапазоне изменения входных параметров обеспечивали максимальное значение выходных параметров. Общая математическая постановка задачи оптимизации представлена в виде следующей модели:
Введем предположение, что полученные уравнения регрессии (3.2) -(3.5) описывают некоторые поверхности в многомерном пространстве, а по коэффициентам канонической формы установим, к какому виду тел относятся эти поверхности.
Координаты центра xis находили из системы уравнений, полученных в результате дифференцирования уравнений регрессии (3.2) - (3.5) по X/, х2, х3 и приравнивания производных нулю. Зная координаты центра xis по уравнениям (3.2) - (3.5), определили соответствующие им значения параметров оптимизации yis. Результаты вычислений представлены в таблице 3.3.
Для нахождения канонических коэффициентов Bt составлен характеристический полином, который приравнивали к нулю [113]: {Ьи-В) 0,5bl2 0,5Ь]3 0,5Ъ2! (Ь22-В) 0,5b23 = 0 (3.6) 0,5Ъ31 0,5Ъ32 (Ь33-В) где В - канонический коэффициент.
В результате подстановки значений коэффициентов уравнений регрессии (3.2) - (2.5) в матрицу (3.6) и решения нелинейных уравнений 3-й степени были получены канонические коэффициенты. Анализ полученных канонических уравнений показал, что исследуемые тела в пятимерном пространстве относятся к типу «минимакса»: при движении в направлении осей, у которых х,- положительны, от центра оптимизации значения выходных параметров увеличиваются, а в направлении осей, для которых Xj отрицательны - уменьшаются; так как знаки коэффициентов канонических уравнений противоположны, то поверхности отклика представляют собой одно- или двухполосный гиперболоид [34, 129].
На рисунках 3.1 - 3.15 показаны кривые равных значений выходных параметров, которые несут смысл номограмм и представляют практический интерес, которые могут быть использованы для определения режимных параметров процесса.
Модель транспортирования сырья по шнековому каналу
Как уже отмечалось ранее, при выборе оптимальных интервалов изменения степени измельчения мяса следует исходить из их максимальных значений с учетом ограничений, накладываемых на независимые переменные X/. Как видно из таблицы 3.6, анализу подлежит диапазон изменения X є [-3; -2,6]. В данном интервале А, интервалы изменения параметров х,- были следующие: х,= 4,1843 н- 4,2966 с];х2= 1,5161 - 1,1576 рад; х3= 1,134 н- 1,5 рад. При таких значениях параметров липкость фарша лежит в диапазоне _Уз=85,634 +- 89,178 %. Отмеченные интервалы изменения независимых переменных для параметра оптимизации у з следует принять за оптимальные.
Результаты расчетов оптимальных интервалов изменения производительности волчка представлены в таблице 3.7.
Как уже отмечалось ранее, при выборе оптимальных интервалов изменения производительности волчка следует исходить из их максимальных значений с учетом ограничений, накладываемых на независимые переменные х,. Как видно из таблицы 3.7, анализу подлежит диапазон изменения X є [0; 10]. В данном интервале X интервалы изменения параметров х,- были следующие: х,= 4,2449 -4,2456 с"1; х2= 1,5778- 1,5702 рад; х3= 1,544- 1,5679 рад. При таких значениях параметров липкость фарша лежит в диапазоне V=301,464 - 315,167 кг/ч. Отмеченные интервалы изменения независимых переменных для параметра оптимизации у4 следует принять за оптимальные.
Согласно критерия оптимизации (3.6) для принятия окончательного решения по выбору оптимальных режимов исследуемого процесса необходимо решить компромиссную задачу, накладывая оптимальные, выделенные в таблице 3.7, интервалы параметров х,- друг на друга. Таким интервалом для параметра X/ - частота вращения ножевого вала - оказался 4,1954 - 4,2234 с"1. Остальные независимые переменные: х2 - угол наклона первого ножа, рад; х3 угол наклона второго ножа, рад, конфликтуют между собой относительно критериев оптимизации (3.6).
Параметр Х2 относительно критериев оптимизации у і — динамическая вязкость фарша, у2 - липкость фарша иу3- степень измельчения мяса, имеют оптимальный интервал 1,3352 +- 1,4932, вступая в конфликт по критерию оптимизации у4 - производительность волчка. Параметр х3 относительно критериев оптимизации у і - динамическая вязкость и уз - степень измельчения мяса, имеют оптимальный интервал 1,1719 - - 1,3757 и вступают в конфликт по критериям - липкость фарша и у4 - производительность волчка имеющими оптимальный интервал 1,5535 + 1,5679.
Характер изменения критериев оптимизации у,- относительно параметра X] приведен на рис.3.16. Характер изменения критериев оптимизации yt относительно параметра х3 приведен на рисунке 3.17.
Рассматривая теперь область допустимых решений х є [-1.682; +1,682] видим, что критерии у І конфликтуют. Этот конфликт в определенную область в пространстве критериев {у} (рис. 3.18. - 3.19.), которое называется множеством Парето [50]. Свойства этого множества зависят от свойств критериев оптимизации и области допустимых решений D. При таких условиях решения х D, которые определяют множество Парето, называются нехудшими, или конфликтными решениями. Обозначим множество нехудших решений через М0. В общем случае для векторной оптимизации, что имеет место в настоящем исследовании, для решения подобных задач вводится правило, позволяющее оценить решение - безусловный критерий предпочтения (БКП) [78]. Будем считать, что решение х2 безусловно лучше решения X) (х2 Х] в смысле лучше), если УІ(Х2) у((х])ддя всех / и хотя бы одно неравенство строгое. Если все УІ(Х2)= УІ(Х{), то решение х2 х/ ( - -эквивалентно). То есть, из множества D допустимых решений БКП необходимо выделить множество М0 нехудших конфликтующих между
Результат в виде множества М0 допускает целое множество решений. Естественно предположить, что окончательные решения следует искать среди элементов множества М0. Поэтому актуальной задачей является сужение множества М0, выдача для оценки специалистами ограниченного числа решений. Естественно, сужение приводит к потере информации о множестве Мо и только ценой этих потерь можно его описать. Наиболее простым способом в решении указанной проблемы является покрытие множества М0 сетью с некоторым шагом по критериям с тем, чтобы в каждом ,полученном разбивкой, гиперпараллелепипеде оставить по одному элементу множества М0. Более общим является использование алгоритмов распознавания образцов. Довольно часто для получения одного конкретного решения из множества Парето пользуются сведением задачи векторной оптимизации к скалярной оптимизации путем выделения одного критерия (главного) и переводом остальных в разряд ограничений или построения глобального критерия в виде свертки целевых критериев [78].
