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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:謝政峰
研究生(外文):CHENG-FENG HSIEH
論文名稱:罐頭食品殺菌過程中內壓設定之模擬與預測
論文名稱(外文):Simulation and prediction of internal pressure of canned food in the sterilization
指導教授:陳和賢陳和賢引用關係吳明昌
指導教授(外文):HO-HSIEN CHENMING-CHUNG WU
學位類別:碩士
校院名稱:國立屏東科技大學
系所名稱:食品科學系
學門:農業科學學門
學類:食品科學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:142
中文關鍵詞:罐內壓田口法類神經網路
外文關鍵詞:Internal pressure of canTaguchi methodANN
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罐頭食品在熱處理殺菌的過程中,必須控制釜壓以避免在熱處理過程中因罐頭內部受熱產生的壓力過大,造成對罐頭捲封的破壞。本研究將利用田口實驗設計法,配合L18直交表及望小特性S/N比,針對罐頭殺菌時內壓產生的重要因子進行確認。再利用類神經網路,將田口確認的重要因子作為輸入變數,以內壓為輸出變數,建立能夠預測不同條件下的類神經罐內壓預測模式。實驗結果顯示,罐型的大小在所有選擇的因子中對罐內壓有很重要的影響,貢獻度為94.16%。利用預備實驗及田口法所得的訓練數據,以建立的含固形物及不含固形物的類神經網路預測模式,在隱藏層3個節點下,其訓練誤差可降低至分別為0.03及0.04,並得到良好的收斂效果。在確認實驗中發現預測值可比一般氣體方程式法更接近於實際的內壓值,在實地內壓的預測上,證明有良好的效果,可作為未來新產品開發時,了解殺菌過程中罐內壓力變化與殺菌釜內壓之設定之參考。
During the thermal processing of the canned food, the retort pressure has to be well controlled to avoid seaming damage on the can end. In this study, L18 orthogonal arrays and signal-to-noise ratios of the Taguchi method were used to find out the significant factors could cause the change of internal pressure during thermal process of the canned food. Then, An artificial neural network (ANN) prediction interface was built to predict the internal pressure under different conditions, based on the training input data obtained from the significant factors by Taguchi method. The results indicated that the can size was a most significant factor among all control factors, which had contribution of 94.16%. The training error, by neural network with 3 nodes of the hidden layer, for samples contained solid or non-solid, was 0.03 and 0.04 respectively, and all were being convergence. The confirmation test showed that predicted value of artificial neural network (ANN) would more close to real value of internal pressure than the result from general gas formula. Accordingly the prediction modal could be need to understand the internal pressure change during retort processing of can and set the proper retort pressure before thermal treatment, as developing the new food products in food industry.
目錄
中文摘要 ------------------------------------------------------I
英文摘要 ----------------------------------------------------III
誌謝 ---------------------------------------------------------IV
目錄 ----------------------------------------------------------V
圖索引 --------------------------------------------------------X
表索引 -----------------------------------------------------XIII
第一章 緒言 ------------------------------------------------1
1.1研究動機 ---------------------------------------------------1
1.2 研究目的 ------------------------------------------3
第二章 文獻回顧 -----------------------------------------------4
2.1常用的食品可殺菌容器----------------------------------------4
2.1.1金屬罐頭背景介紹 -----------------------------------------4
2.1.2可殺菌軟袋背景介紹 ---------------------------------------6
2.1.3塑膠罐頭的背景介紹 ---------------------------------------7
2.2可殺菌容器內部壓力產生之因素 ------------------------------10
2.2.1凸罐與凹罐 ----------------------------------------------12
2.2.2殘留於容器內的空氣對殺菌的影響 --------------------------16
2.3罐頭與其他包裝食品的加壓殺菌與加壓冷卻 --------------------18
第三章 理論基礎 ----------------------------------------------23
3.1氣體與液體的狀態方程 --------------------------------------23
3.2常用於可殺菌容器過壓操作的預測方程式 ----------------------25
3.2.1計算軟袋內壓的預測方程式 --------------------------------25
3.2.2計算金屬罐頭內壓的預測方程式 ----------------------------27
3.3田口品質工程法 --------------------------------------------33
3.3.1田口品質工程法的介紹 ------------------------------------33
3.3.2 系統變異與雜音 -----------------------------------------33
3.3.3 田口法的參數設計 ---------------------------------------34
3.3.4直交表 --------------------------------------------------35
3.3.5 信號雜音訊比 -------------------------------------------37
3.3.6 田口方法進行步驟 ---------------------------------------39
3.3.7田口方法在食品上的應用 ----------------------------------40
3.4類神經網路介紹 --------------------------------------------41
3.4.1類神經網路的基本架構 ------------------------------------41
3.4.2 類神經網路的分類及運作過程 -----------------------------46
3.4.3類神經網路在食品上的應用 --------------------------------48
第四章 實驗材料與方法 ----------------------------------------49
4.1實驗材料 --------------------------------------------------49
4.2實驗硬體設備 ----------------------------------------------49
4.2.1壓力測試罐之設計 ----------------------------------------49
4.2.2資料擷取及監控系統之建立 --------------------------------53
4.3實驗方法 --------------------------------------------------56
4.3.1預備實驗 ------------------------------------------------58
4.3.2田口實驗 ------------------------------------------------60
4.3.3類神經網路訓練 ------------------------------------------64
第五章 結果與討論 --------------------------------------------65
5.1 預備實驗 -------------------------------------------------65
5.1.1儀器校正 ------------------------------------------------65
5.1.2罐頭內的上部空隙對罐內壓的影響 --------------------------66
5.1.3不同的罐頭上部空隙及添加物濃度對罐內壓的影響 ------------69
5.1.4不同空氣添加量對罐內壓的影響 ----------------------------72
5.1.5 冷卻處理過程中罐內壓與釜壓的變化 -----------------------75
5.2 田口實驗設計 ---------------------------------------------79
5.2.1實驗控制因子選擇及直交表的數據分析 ----------------------79
5.2.2 回應表及回應圖的數據分析 -------------------------------83
5.2.3 確認實驗 -----------------------------------------------88
5.3 類神經網路實驗結果----------------------------------------89
5.3.1可預測含固型物食品罐內壓的類神經網路的訓練 --------------89
5.3.2可預測不含固型物食品罐內壓的類神經網路的訓練 ------------95
5.4 罐內壓預測介面的測試 ------------------------------------100
第六章 結論與建議 -------------------------------------------106
6.1 結論 ----------------------------------------------------106
6.2 建議與展望 ----------------------------------------------108
參考文獻 ----------------------------------------------------109
附錄一 可預測含固型物食品罐內壓的類神經網路回想趨
勢表 --------------------------------------------------------116
附錄二 可預測不含固型物食品罐內壓的類神經網路回想
趨勢表 ------------------------------------------------------120
附錄三 可預測含固形物罐內壓的類神經VB程式碼 -----------------124
附錄四 可預測不含固形物罐內壓的類神經VB程式碼 ---------------133
作者簡介 ----------------------------------------------------142
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