Оптимизация рецептуры кормов непродуктивных животных с помощью математического моделирования | Optimization of petfood using mathematical modeling

anglais. Proposed is a new approach to increasing in sphere provender production for domestic animal based on the use of secondary feedstock. Optimum formulations were developed by using mathematical modeling based on device a fuzzy logic apparatus. The advantage of the given method is a possibility of undertaking an analysis, in conditions of the subjective estimation of empirical data and the absence of the evident numeric form of the result. For realization of the proposed methods the Fuzzy Logic Toolbox module, belonging within the MatLab package is used, but for presentation of results of modeling in graphic form, the Surfase Viewer module is used. As input variable ranges there were used pH (5-8); moisture content (7-11%); concentration (50-90%); particle size (0.3-0.8 mm); food value (100-500 kcal/100 g); overall biological bacterial content (0-1000 cells in 1 g of food). To supply the input rules to be included into the system after building membership functions, values of input variable meeting the best quality attributes were set. Evaluating the palatability by animals has found that its best organoleptic characteristics are achieved under the following values of the main parameters: pH is 6.5; moisture content is 9%; concentration of protein constituent is 85%; particle size is 0.55 mm; food value is 267 kcal/100 g. Several formulations of extruded dry feeds were developed wherein optimal concentrations of protein component and moisture content were determined. Modeling by classic statistic methods and fuzzy logic methods gave close results. The fuzzy logic methods are invited to use in modeling feeds for young animals.

russe. Предложен подход к повышению ресурсосбережения в сфере производства кормов для домашних животных на основе использования вторичного пищевого сырья. Разработку оптимальных рецептур вели, применяя математическое моделирование на основе аппарата нечеткой логики. Преимуществом данного метода является возможность проведения анализа в условиях субъективной оценки эмпирических данных и отсутствии явной числовой формы результата. Для реализации предлагаемой методики используется модуль Fuzzy Logic Toolbox, входящий в пакет MatLab, а для представления результатов моделирования в графическом виде - модуль Surfase Viewer. В качестве диапазонов входных переменных использовали pH (5-8); влажность (7-11%); концентрацию (50-90%); размер частиц (0,3-0,8 мм); пищевую ценность (100-500 ккал/100 г); общую биологическая обсемененность (0-1000 клеток в 1 г корма). Для задания правил ввода, которые должны быть включены в систему после построения функций принадлежности, были установлены значения входных переменных, соответствующие наилучшим показателям качества. При оценке поедаемости корма животными было выявлено, что его наилучшие органолептические характеристики достигаются при следующих значениях основных параметров: pH - 6,5; влажность - 9%; концентрация белковой составляющей - 85%; размер частиц - 0,55 мм; пищевая ценность - 267 ккал/ 100 г. Было разработано несколько рецептур экструдированных сухих кормов, в которых определяли оптимальные концентрации белкового компонента и влажности. Моделирование классическими статистическими методами и методами нечеткой логики дало близкие результаты. Методы нечеткой логики предлагается использовать при моделировании кормов для молодых животных.