Вестник МГТУ. 2017, том 20, № 3.

Вестник МГТУ. 2017. Т. 20, № 3. С. 572–581. DOI: 10.21443/1560-9278-2017-20-3-572-581 575 График регрессионного анализа представлен на рис. 1. Рис. 1. Регрессионный анализ Fig. 1. Regression analysis По результатам определено, что модель адекватна с доверительной вероятностью 0,99. Оптимальное значение показателя пенетрации – 185,4 гс. С использованием теории планирования эксперимента разработан центральный композиционный план, где варьируемые факторы – соотношение мясо : рыба Х 1 , количество вносимого жира печени трески Х 2 , функцией отклика является обобщенная численная характеристика качества мясорыбных сосисок Y 0 , включающая значения относительной реологической характеристики Y R 1 , %, значения уровня качества Y 2 , %. Относительная реологическая характеристика ܻ ோଵ , %, рассчитывается следующим образом: 1 опт1 1 1 exp 100, R Y Y Y Y   − = − ⋅   ∆   (2) где Y 1 – показатель пенетрации, гс; Y опт1 – оптимальное значение показателя пенетрации, гс (185,3); ∆ Y 1 – критическое изменение показателя пенетрации, выше которого наблюдается существенное влияние на консистенцию (20). Оптимальное значение числа пенетрации соответствует относительной реологической характеристике, равной 100 %; большое отклонение приведет к практически нулевому значению Y R 1 . Обобщенный показатель качества рассчитывали по формуле: Y 0 = Y R 1 ⋅ K 1 + q ⋅ K 2 , (3) где К 1 и К 2 – коэффициенты значимости (0,3 и 0,7). План эксперимента представлен в табл. 2. Таблица 2. План эксперимента Table 2. The experiment plan № образца Соотношение мясо : рыба Количество вносимого жира печени трески Относительная реологическая характеристика, % Уровень качества q , % Обобщенный показатель качества, Y o 1 2 7 99,88 83 88,06 2 6 7 92,20 89,8 90,52 3 2 13 49,80 88,8 77,10 4 6 13 43,29 86,6 73,61 5 1,72 10 99,98 84 88,79 6 6,83 10 16,83 85,5 64,90 7 4 14,24 32,17 83,3 67,96 8 4 5,76 0,000262 71 49,70 9 4 10 0,000101 71,75 50,23