Comparative effects of improved schemes with shape adjustment and composite packaging on radio frequency heating of two-component rice
Notice bibliographique
Résumé
To meet the demand for uniform reheating of two-component instant foods and address the uneven temperature distribution during radio frequency (RF) heating identified in previous sensitivity analysis, three improvement schemes with shape adjustment and composite packaging (annular protrusion (AP) of cooked rice, top composite plate (TCP), and bottom composite plate (BCP)) were developed based on screened system variables with positive effects. An integrated structural (INS) plan was then designed by combining the respective strengths of the three evaluated schemes of AP, TCP, and BCP. The RF heating performance of the selected INS sample was evaluated through simulation, some validated by experimental results. The results showed that the AP scheme achieved the relatively better uniformity in temperature distribution while ensuring rapid heating. The TCP and BCP schemes effectively adjusted the location of high-temperature region vertically and horizontally, respectively. Among all, the INS (H12.0-D40.0) sample was found to be the optimal scenario under the relatively high heating rate of 19.3 °C/min and the most uniform temperature distribution with experimental temperature uniformity index (0.038) for the whole sample and simulated heating uniformity index (0.043) for the diagonal longitudinal section. The proposed improvement schemes in this study and the relevant integration methodology of respective advantages may offer theoretical support for enhancing RF heating uniformity in other heterogeneous food products. • Shape adjustment and composite packaging were used to improve RF heating uniformity of two-component rice. • AP scheme achieved better temperature distribution, and TCP and BCP schemes adjusted the location of hot region. • INS (H12.0-D40.0) scheme was expected to have higher heating rate and relatively best RF heating uniformity. • Integration method of respective advantages could offer theoretical support to RF heating for heterogeneous foods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».