Sensitivity analysis of system condition, sample structure, and material property to radio frequency heating characteristics of multi-component rice using computer simulation
Notice bibliographique
Résumé
To accommodate the varying combinations of proportions, dosages, and flavors of multi-component rice products, a previously established computer model was used to systematically analyze the influence of three types of factors (system parameter, sample structure, and material property) on the radio frequency (RF) heating characteristics in a multi-component rice sample. The results demonstrated that the highest sensitivity (84.8 %) to the volumetric heating rate ( HR ) was found with the sample height with ±20 % variation. Electrode gap, loss factor ( ε” ), and sample height all showed influences on the temperature uniformity index ( TUI ) above 30 %. In addition, a high negative correlation was noted with equal degree between HR and TUI under the variation of the sausage diameter, which was contrary to most of the other parameters. This could be attributed to the enhanced and uniform absorption of RF energy by the whole sample, resulting in a more consistent heat generation. A controllable and adjusted TUI was achieved under a relatively constant HR in simulation with the rotation of the sausage cylindrical generatrix. The combination of the high sensitivity of the sample height and the positive effects of two aforesaid types of internal component shape was conducive to the subsequent scheme design to further improve the overall heating effect. The systematic sensitivity analysis for multi-component rice in this study could provide a theoretical basis and directional guidance for parameter optimization studies in RF heating treatments of other types of heterogeneous foods. • Validated model was systematically used to analyze parameter sensitivity on RF heating. • Sample height showed highest sensitivity on heating rate and uniformity index. • A high negative correlation between HR and TUI was observed for sausage diameter. • Sensitivity analysis provided directional guidance for RF heated heterogeneous foods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».