Вестник МГТУ. 2019, Т. 22, № 3.

Данные регрессионного анализа зависимости конечной массы и влажности продукта от общего времени СВЧ-обработки продукта в камере (Х1), общего времени релаксации продукта (Х2), начальной массы продукта (Х3) и предельного напряжения сдвига продукта (Х4) представлены в табл. 1 и 2. Таблица 1. Регрессионный анализ модели, используемой для расчета конечной массы продукта Table 1. Regression analysis of the model for the final product mass Регрессионная статистика Множественный R 0,997 R-квадрат 0,993 Нормированный R-квадрат 0,967 Стандартная ошибка 0,001 Наблюдения 6 Дисперсионный анализ - d f SS MS F Значимость F Регрессия 4 0,00014 3,54882 10-5 37,0851 0,1225 Остаток 1 9,5694-10-7 9,5694-10-7 - - Итого 5 0,00014291 - - - - Коэффициент Стандартная ошибка t-статистика P-значение Нижние 95 % Верхние 95 % Y-пересечение -0,0107 0,0725 -0,1476 0,9067 -0,9318 0,91 Переменная X1 -7,476-10-6 1,558-10-6 -4,797 0,13 —2,73-10-5 1,23 10-5 Переменная X2 0,5746 0,078 7,3417 0,086 —0,42 1,569 Переменная X3 0,00018 0,0009 0,1917 0,879 —0,012 0,0119 Переменная X4 -3,495 10-7 5,51610-8 -6,3356 0,0997 -1,0510-6 3,5110-7 Таблица 2. Регрессионный анализ модели, используемой для расчета конечной влажности продукта Table 2. Model regression analysis for final product moisture Регрессионная статистика Множественный R 0,9998 R-квадрат 0,9996 Нормированный R-квадрат 0,9980 Стандартная ошибка 0,5643 Наблюдения 6 Дисперсионный анализ - df SS MS F Значимость F Регрессия 4 809,857 202,464 635,866 0,030 Остаток 1 0,318 0,318 - - Итого 5 810,175 - - - - Коэффициент Стандартная ошибка t-статистика P-значение Нижние 95 % Верхние 95 % Y-пересечение -368,968 41,817 -8,823 0,072 -900,299 162,362 Переменная X1 -0,025 0,001 -27,605 0,023 -0,036 -0,013 Переменная X2 497,525 45,148 11,020 0,058 -76,130 1071,180 Переменная X3 5,437 0,533 10,210 0,062 -1,329 12,204 Переменная X4 -0,001 0,000 -24,197 0,026 -0,001 0,000 Заключение В результате проведенных экспериментальных исследований установлены рациональное время и температура бланширования крупно рубленной тыквы, время карамелизации сахарного раствора в СВЧ-поле, определены условия сушки в СВЧ-поле для проведения дальнейших исследований в непрерывном режиме энергоподвода. В результате обработки полученных данных построены модели для расчета конечной массы и влажности продукта и подтверждена эффективность использования СВЧ-методов для интенсификации процессов сушки тыквы в линии производства цукатов. Благодарности Авторы выражают благодарность магистрантам кафедры оборудования пищевых производств ДонНУЭТ им. М. И. Туган-Барановского А. А. Мухину и И. С. Пасхину, принимавшим участие в процессе проведения исследований, результаты которых были использованы при написании статьи.