##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Анотація
У цьому дослідженні показано приклад програмної реалізації розроблених раніше математичних моделей [1] для розрахунків характеристик нового виду морозива. Застосування такого комп'ютерного моделювання дозволяє виключити натурні експерименти, зменшити час на розробку нового продукту, підвищити конкурентноздатність одержуваного виробу, врахувати переваги та потреби споживачів, сприяє інноваційному розвитку в галузі харчової промисловості. Створений додаток «Купаж», розроблений у середовищі Visual C++ для персональних комп'ютерів, що працюють в операційній системі Windows, дає користувачеві ефективний інструмент, яким він може користуватися для розрахунку рецептури нових сортів морозива.
У додатку передбачено два режими розрахунку - прямий та зворотній. У режимі прямого розрахунку користувач може підбирати рецептуру вхідних інгредієнтів нового морозива та аналізувати отримані характеристики продукту. У зворотному розрахунку користувач задає необхідні характеристики продукту та їх вагові коефіцієнти, а комп'ютер розраховує оптимальні співвідношення вхідних інгредієнтів. В якості алгоритму оптимізації у цьому підході запропонована модифікація методу випадкового пошуку Монте-Карло. В якості керуючого параметра у програмі використовується кількість невдалих спроб генерації чисел, тому в процесі декількох експериментальних прогонів програми знайдено оптимальне значення цієї кількості.
Практичні результати дослідження полягають у тому, що розроблена програма "Купаж" дає в руки користувача-технолога інструмент, яким він може користуватися для розрахунку рецептури нових сортів морозива з додаванням синього чаю і шипшини, досліджуючи властивості продукту на комп'ютері на підставі комп'ютерного моделювання.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Посилання
2. S. Gao, Y. Zhou, J. Lu, X. Zhang, "Mathematical modeling and simulation of food processing and bio-processing", Food Engineering Reviews, vol. 10, no. 2, pp. 65-81, 2018.
3. Wu, Y., & Chen, S. A comprehensive review of experimental design and optimization methods in food science and technology, Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 17(3), pp. 763-789.
4. Pokhrel, P. R., & O'Mahony, J. A. Mathematical modeling of ice cream texture with recent applications. Journal of Food Engineering, 2018, 236, pp. 251-259.
5. Jaroslaw Korczyński, Zygmunt Kowalski, and Łukasz Rydzkowski. Computer Models in Food Technology: From Elementary Principles to Complex Applications, CRC Press, 2020, ISBN: 9780367353137. - 350 р.
6. Iorgachova K., Sokolova N., Kotlyk S. Optimization of recipe for bakery productswith low-moisture contentfor reducing the glycemic index// Food science and technology. Vol. 13, Issue 2, pp. 4-14, 2019.
7. New information technologies, simulation and automation: Monograph / Velychko V., Voinova S., Kotlyk S. Sokolova O., et al; Editor-in-Chief Kotlyk S. Iowa State University Digital Press. ISBN 978-1-958291-01-6, 2022.-724p.
8. Journal of Food Engineering. [Elektronnij resurs]. - Rezhim dostupu: https://www.journals.elsevier.com/journal-of-food-engineering
9. European Food Research and Technology. [Elektronnij resurs]. - Rezhim dostupu: https://www.springer.com/journal/217
10. C++ Reference. [Elektronnij resurs]. - Rezhim dostupu: https://en.cppreference.com/
11. Marius Bancila. Modern C++ Programming, Packt Publishing, 2017. - 552 p.
12. Visual C++ How to Program by Harvey M. Deitel, Paul J. Deitel, and Abbey Deitel, Pearson, 2016. – 1005 p.
13. Li, G., & Chen, Y. A novel bi-level optimization method based on the augmented Lagrangian and Monte Carlo method, Journal of Computational Physics, 2019, 394, р. 100-122.
14. D.P. Kroese, T. Taimre, Z.I. Botev. Handbook of Monte Carlo Methods, Wiley Series in Probability and Statistics, John Wiley and Sons, New York, 2017. – 772 p.
15. Rubinstein, R. Y., & Kroese, D. P. Simulation and the Monte Carlo Method, John Wiley & Sons, 2016. – 432 p.