sotrud.ru 1

УДК 664.002.33 

 
РАЗРАБОТКА  ПОЛИКОМПОНЕНТНЫХ  ПИЩЕВЫХ  СИСТЕМ 
МЕТОДАМИ  КОМПЬЮТЕРНОГО  МОДЕЛИРОВАНИЯ 
 
Л.С. Зеленина, О.В. Зюзина 
 

Кафедра «Технологии продовольственных продуктов», 
ФГБОУ ВПО «ТГТУ»; topt@topt.tstu.ru 
 
Представлена членом редколлегии профессором В.И. Коноваловым 
 
Ключевые  слова  и  фразы:  автоматизированный  расчет  рецептур;  сыр-
ный продукт для функционального питания; условная оптимизация состава поли-
компонентного продукта 
 
Аннотация:
 Предложен один из возможных вариантов методологии реше-
ния  ряда  практических  задач  при  проектировании  поликомпонентных  молочных 
продуктов на примере сырного продукта с использованием разработанного двух-
уровневого программного модуля. Первый уровень предусматривает компьютер-
ное моделирование рецептуры продукта в среде управления созданной базы дан-
ных нутриентного состава пищевого сырья, полуфабрикатов и готовых изделий с 
учетом  потребностей  различных  категорий  населения.  Оптимизация  базовой  ре-
цептуры  методом  последовательного  квадратичного  программирования  реализо-
вана  на  втором  уровне  с  использованием  системы  уравнений  материального  ба-
ланса  стадии  приготовления  рецептурной  смеси  и  условий  по  ее  физико-
химическому и нутриентному составу. 
 
Обозначения  
W
(
ω PV )
i
ij
i
=
 – массовая  доля  влаги  в  i-м 
PV =
 – массовая доля j-го пищево-
100%
ij
%
100
компоненте; 
го вещества в i-м компоненте; 
i
G
i
ub  – наибольшее  допустимое  количество  
i
=
 – массовая  доля  жира  в  i-м 
100%

i-го компонента в смеси, кг; 

компоненте; 
i
 – количество i-го компонента в смеси, кг. 
i
lb  – наименьшее  допустимое  количество   
i-го компонента в смеси, кг; 
Аббревиатуры 
 
В/СОВ – отношение влаги к сухому обезжи-
PV
NP
 – потребность  в  j-м  пищевом  ве-
j
ренному веществу в смеси, ед; 
ществе для целевой группы населения; 
ОЖ – относительное  содержание  жира  в  ре-
Sti  – стоимость единицы i-го компонента   цептурной смеси, %; 
рецептурной смеси, р./кг; 
СВ – содержание сухих веществ в рецептур-
ной смеси, %. 
 
 
При  создании  сложных  пищевых  систем – продуктов  для  функционального 
питания – приходится  соблюдать  целый  ряд  требований  как  по  их  медико-
биологическому  назначению  при  желательном  уровне  потребительских  досто-
инств, так и исходя из свойств исходных компонентов. Для решения такого рода 
задач оправдывают себя методы компьютерного моделирования. 
Ключевые аспекты и методологические принципы формирования качества и 
сбалансированности  пищевых  продуктов  по  нутриентному  составу  изложены  в 
992
ISSN 0136-5835. Вестник ТГТУ. 2011. Том 17. № 4. Transactions TSTU.  


работах  отечественных  и  зарубежных  ученых  (Н.Н.  Липатов,  И.А.  Рогов, 
А.М. Бражников, A. Wollen и др.) [1, 2]. Значительная доля современных разрабо-
ток направлена на проектирование рецептур и управление свойствами новых про-
дуктов с использованием методов дисперсионного, регрессионного и корреляци-
онного анализа, аппарата нечетких множеств, возможностей информационных баз 
данных  и  др.  Для  разработки  рецептур  и  оценки  сбалансированности  аминокис-
лотного,  жирнокислотного,  макро-,  микроэлементного,  витаминного  составов 

новых  видов  мясопродуктов  А.А.  Борисенко  предложил  программный  комплекс 

«Etalon»,  реализующий  алгоритм  рекурсивного  цикла  и  предусматривающий 
применение специализированной реляционной базы данных для хранения проме-
жуточных результатов оптимизации [3]. Задачи оптимизации рецептурного соста-
ва кондитерских изделий решаются с помощью объектно-ориентированного под-
хода  через  программу Multifaz [4]. В  области  проектирования  нового  поколения 
молочных продуктов сложного состава для расчета рецептур в качестве альтерна-
тивы прямоугольнику Пирсона, не отвечающему современным требованиям, ши-
роко используется матричный метод, позволяющий составлять и решать балансо-
вые  уравнения  по  заданным  параметрам,  а  также  методы  линейного  программи-
рования для оптимизации рецептуры по различным критериям [5, 6]. 
С  целью  решения  задач  продуктовой  стратегии  предприятия-заказчика  по 
расширению  ассортимента  в  области  геродиетического  питания  используется  в 
качестве базового объекта такой молочный продукт, как плавленый сыр, при из-
готовлении  которого  существует  технологическая  возможность  регулирования 
химического  состава  в  соответствии  с  заданными  требованиями:  пастообразная 
консистенция,  использование  растительного  наполнителя,  функциональное  на-
значение.  Проектирование  сырного  продукта  происходило  в  три  этапа.  Первый 
этап
  предусматривал  действия  по  анализу  нормативно-технической  документа-
ции,  выбору  продукта-прототипа,  созданию  «идеального  образа»,  который  соче-
тает  медико-биологическое  назначение  и  желательные  для  потребителя  органо-
лептические  показатели  нового  продукта [7]. Второй  этап  включал  разработку 
базы справочных данных для выбора сырьевых компонентов и автоматизирован-
ного  расчета  ряда  рецептурных  композиций,  с  последующим  изготовлением 

опытных образцов. На  заключительном,  третьем  этапе решалась  задача  услов-

ной оптимизации рецептуры под «идеальный образ». 
Продуктом-прототипом  был  выбран  пастообразный  плавленый  сыр  «Куба-
ночка»,  рецептура  которого  приведена  в  Сборнике  технологических  инструкций 
по производству плавленых сыров (г. Углич, 1989 г.) [8]. В первом приближении 
«Кубаночка»  может  быть  отнесена  к  категории  функциональных  продуктов,  так 
как при потреблении 100 г этого плавленого сыра удовлетворяются потребности 
пожилых людей старше 75 лет на 20 % – в полноценных белках, на 19 % – в рети-
ноловом эквиваленте, кроме того на 16 % – в незаменимых аминокислотах. При 
этом следует отметить, что жировая фаза «Кубаночки» на 10–11 % от массы гото-
вого  продукта  представлена  животными  жирами,  дефицитными  по  эссенциаль-
ным жирным кислотам и содержащими до 60 % насыщенных жирных кислот, что 
при потреблении 100 г продукта поставляет в организм почти 36 % от допустимой 
суточной нормы. В связи с этим на первом этапе проектирования была поставле-
на задача по модифицированию базовой рецептуры «Кубаночки» с учетом совре-
менных  тенденций  нутрициологии  с  целью  перевода  его  в  категорию  продуктов 
для функционального питания. 
Так как проектируемый продукт относится к группе плавленых сырных про-
дуктов,  то  его  молочную  основу  составили  белоксодержащие  компоненты – 
брынза, сухое обезжиренное молоко (СОМ), сыворотка, являющиеся носителями 
полноценных белков, незаменимых аминокислот, минеральных веществ, лактозы. 
ISSN 0136-5835. Вестник ТГТУ. 2011. Том 17. № 4. Transactions TSTU.  
993 



В качестве основы жировой составляющей предложен растительный жир, имею-
щий  по  сравнению  с  молочным  повышенное  содержание  полиненасыщенных 
жирных  кислот,  пониженное  содержание  холестерина  и  трансизомеров  жирных 

кислот  [9]. В рецептуре также предусмотрено небольшое количество сливочного 

масла, как источника жирорастворимых витаминов. Растительная составляющая – 
тыквенное пюре – в силу своей сочетаемости с молочным сырьем, физиологиче-
ской активности, доступности и низкой стоимости осталась прежней [10]. Расти-
тельную  составляющую  продукта  дополнили  структурообразователями  –  карто-
фельным  и  кукурузным  крахмалом – и  регуляторами  вкуса – сахарным  песком, 
лимонной кислотой. С целью обеспечения пастообразного состояния в рецептур-
ную  смесь  включены  фосфаты.  За  основу  при  разработке  состава  сырной  смеси 
были  взяты  эмпирические  принципы  создания  рецептур  сладких  пастообразных 
сыров: содержание молочной основы – не менее 30 %; сахарного песка – 15–30 %; 
соли-плавителя – 2–2,5 %; значение  отношения  В/СОВ  в  диапазоне  0,71–2,23;  
pH сырной смеси в пределах 5,5–5,8 [8, 11].  
На  втором  этапе  представлялось  важным  определить  технологически  до-
пустимые  диапазоны  введения  рецептурных  компонентов,  обеспечивающие  вы-
сокие  органолептические  показатели  нового  функционального  продукта.  С  этой 
целью была изготовлена по традиционной для плавленых сыров технологии серия 
образцов с варьируемым содержанием СВ (30–55 %), ОЖ (20–50 %) и раститель-
ного  наполнителя  (20–30 %). Готовая  сырная  масса  оценивалась  по  физико-
химическим и органолептическим показателям дегустационным методом, и полу-
ченные данные обрабатывались с использованием нейронно-сетевой модели сред-
ствами MatLab (рис. 1).  
Каркасная поверхность графика функции балловой оценки консистенции от 
доли  растительного  наполнителя  и  величины  В/СОВ  без  учета  погрешностей  на 
краевых  областях  имеет  форму  параболоида  с  экстремумом  в  области  значений 
для растительного наполнителя 20–26 % и для В/СОВ – 1,2–1,4. 
Автоматизированный  расчет  рецептурных  композиций  проводили  в  про-

граммной  среде  MS Access 2003  с  использованием  разработанной  реляционной 

базы  данных  «Проеектирование  поликомпонентных  пищевых  продуктов»  и  сово-
купности программных модулей по ее управлению (рис. 2).  
 
12
  10
, балл 8
6

нсистенция 2 
Ко 30 
28
26
24
2,0
22 
1,8
1,6
Доля пюре, % 
20
1,4
1,0
1,2
В/СОВ, ед. 
 
 
Рис. 1. Результаты дегустационных испытаний опытных образцов 
994
ISSN 0136-5835. Вестник ТГТУ. 2011. Том 17. № 4. Transactions TSTU.  


Выходные данные: 
– базовая рецептура продукта; 
– анализ удовлетворения суточной потребности выбранной 
группы лиц; 
– классификация ингредиентов по группам однородной пище-
вой значимости 
Классы 

Состав  

продуктов 

прод уктов 

1:М 
Нормы 
Класс 
НСП 
суточной 
1:М 
потребности 
Наименование 
Наименование 
 
класса 
продукта 
Категория 
населения 
Код класса 
Выбор 
Возраст 
Группы  
Порция 
продуктов 
Группа  
1:М 
Стоимость 
Группа 
Белки, г 
Вода, % 
Наименование 
Жиры, г 
Белок, % 
группы 
Углеводы, г 
… 
Код группы 
… 
ЭЦ, ккал 
Класс 
Энергия, ккал 
Виды продуктов 
Пищевые 
Группа ФА 
продукты 
1:1 
Вид 
 
Группа 
Наименование 
НСП 
1:1 
Описание 
вида 
Наименование 
продукта 
Код вида 
Входные параметры: 
Группа   
Вид 
  1:М
– ингредиенты смеси, 
Код продукта 
массы, стоимости; 
– масса, СВ, ЖС; 
Примечание 
– пол, возраст, группа 
ФА 
 
 
 

Рис. 2. Логическая схема реляционной базы данных  

и алгоритм расчета базовой рецептуры нового продукта:  
связи 1:1 – «один к одному»; 1:М – «один ко многим» 
 
Классификация  пищевых  продуктов  по  группам  однородной  пищевой  зна-
чимости (Еврокод-2) (классы, группы и виды продуктов) облегчает подбор сырья 
и полуфабрикатов при разработке рецептуры с учетом гигиенических требований 
ISSN 0136-5835. Вестник ТГТУ. 2011. Том 17. № 4. Transactions TSTU.  
995 


и норм физиологических потребностей в пищевых веществах и энергии для раз-
личных групп населения в зависимости от их физической активности (ФА) (таб-
лицы нормы суточной потребности (НСП) и группы ФА) [12, 13].  
Для расчета рецептуры необходимо задать входные параметры рецептурной 
смеси  (количество,  содержание  сухих  веществ,  жира);  установить  наименования 
рецептурных компонентов; выделить компоненты, регулирующие входные пара-
метры смеси и не регулирующие их; ввести технологически допустимые диапазо-
ны  содержания  компонентов  и  выбрать  группу  населения,  ориентированную  на 
потребление нового продукта. Запуск расчета рецептуры инициирует выполнение 
последовательности запросов на выборку данных из справочных таблиц и вычис-
лительных операций с ними. 
На третьем этапе была поставлена задача оптимизации рецептурной смеси 
сырного продукта с целью определения совокупности расходов сырьевых компо-
нентов,  обеспечивающих  минимальную  стоимость  сырьевого  набора  f,  с  учетом 
их химического состава и потребностей выбранной группы населения (рис. 3).  
Ограничение 1,  соответствующее  уравнению  материального  баланса  стадии 
приготовления рецептурной смеси, имеет вид равенства. Ограничение 2, опреде-
ляющее  технологически  допустимое  содержание  i-го  компонента  в  n-компо-

нентной  смеси,  имеет  вид  двойного  неравенства.  Неравенствами  представлены 

также  ограничения  на  физико-химический  3,  4  и  нутриентный  состав  смеси  5.  
В  математическом описании  физико-химических  свойств  рецептурной  смеси  ис-
пользованы коэффициенты  K
,
1 2
1 =
 – минимально допустимая величина отноше-
ния  В/СОВ  и  K
,
1 4
2 =
 – максимально  допустимая  величина  отношения  В/СОВ, 
определенные экспериментально (см. рис. 1). 
Целевая функция стоимости сырьевого набора 6 нелинейно зависит от n пе-
ременных  вида 
( )
= {1}, > ,
= ,
1 ..., ,  представляющих  собой  содержание  
i-го компонента в рецептурной смеси. Требуется подобрать такие  , при которых 
значение функции f  будет минимальным, то есть 
( )
1
min x
(x). При этом должны 
выполняться ограничения 15. Задача относится к классу оптимизации нелиней-
ной  функции  нескольких  переменных  с  ограничениями.  Для  решения  будем  ис-
пользовать  программу  fmincon,  которая базируется  на  методе  последовательного 
квадратичного программирования и использует в общем случае метод Ньютона с 
внутренним отражением [14]. 
Результаты  оптимизации  рецептуры  сырного  продукта,  предназначенного 
для функционального питания женщин в возрасте 75 лет и старше, приведены в 
табл. 1.  
Содержание СВ и ОЖ в рецептурной смеси составляет 54 и 32 % соответст-
венно, В/СОВ = 1,24 и находится в пределах оптимума (см. рис. 1). Сравнительная 
характеристика пищевой и энергетической ценности сырного продукта и базового 
объекта – плавленого сыра «Кубаночка», рассчитанных с использованием разра-
ботанной базы данных, приведена в табл. 2. 
Нутриентный состав сырного продукта по таким показателям, как содержа-

ние жиров, углеводов, энергетическая ценность, отличается от состава продукта-

прототипа незначительно (менее 10 %). Отмечено уменьшение содержания белка, 
кальция и фосфора, ретинолового и ниацинового эквивалентов (РЭНЭ соответ-
ственно) из-за снижения доли молочного сырья в рецептуре, однако, эти показа-
тели в сырном продукте находятся на уровне, обеспечивающем его функциональ-
ную направленность (10–30 % от суточной потребности в пищевом веществе). 
996
ISSN 0136-5835. Вестник ТГТУ. 2011. Том 17. № 4. Transactions TSTU.  


 
 
,  
  
  
х,  
ess 
Хранение
и обработка
данны
MS Acc
Условная
оптимизация
MatLab 

  0x
 
 
j
е 
PV
ств
ргии  
NP
 
30,
 веще
0
 приближение
 

в и эне
ание
ж
ij
кта
ест
евом

PV
ду
ix
 вещ
 в пищ
 содер
n
1
Начальное
 про
∑ =i
:  
 на
евых

 вещества
j
рного
PV
 пищ
 сы
евого
NP

и
потребности
10,
Ограничение
пищ
0
 смес
нкциональность
1b
 потребления

рной
10–30 % 
                  
34 
Фу
1
пту
A
 
це
Нормы

 
)
0
 ре
-
0
ub
 
  


,
)
lb
ава
i
i
си                 
,
 
C
C
eq
 физико


 сме
b

 сост

»  
ойствам
i
,
укта
 по
i
A
 св
A

eq
ный

рной
A
1
1(
, 1
 прод
(
1
,b
еским
2

K
K
+
1A
 
,
«Идеаль
органолептический
образ

i
i
A
 рецепту
0x
 оптимизации
Ограничение
химич
смеси
A

ти
,
(f

con
-прототипа
ра,  
естоимос
 
minf
. Алгоритм
  
укта
й  
 
eqb
 себ
=
с. 3
:  
ны
анию
 
=
X
Ри
 прод
 рецепту
 
M
X
,
 
ав
=
eq
i
 для
A
x
M
триент
x i
 содерж
i
Базовая
ну
сост
n
∑ =1
St
НТД
Ограничение
по
компонента
i
n
∑ =1i
     Минимизация
=

f
 
и  
ния
  
 
  
 
 

 
ub
i

 внесе
анию
ub

X
                            
                      
i

стимый
x
lb
 содерж
≤ i
Технологическ
допу
диапазон
компонентов
Ограничение
по
компонента
lb
 
ISSN 0136-5835. Вестник ТГТУ. 2010. Том 17. № 4. Transactions TSTU               997


Таблица 1 
 
Оптимизированная рецептура сырного продукта 
с растительным наполнителем для геродиетического питания 

 

Содержание, кг
Область  
Расход, 
Стоимость, 
Компонент 
допустимых 
кг 
влаги  жира 
р./кг 
решений, кг 
Брынза (из коровьего молока)
23,4 12,2  4,5  200 
20–30 
Масло подсолнечное 10 10,0 40 
0–15 

Сахар-песок 16 

27 
– 
Пюре из тыквы  
23,4 
19,5 
1,5 
– 
20–26 
Соль-плавитель 2 
0,1 
2–2,5 
Крахмал кукурузный 
0,2 
0 90 
1,5 
– 
Крахмал картофельный 0,3 
Масло сладко-сливочное 
несоленое 1,1 
0,2 
0,9 
100 
0–3 
Молоко сухое нежирное 8 
0,3 
120 0–10 
Сыворотка подсырная 13 
13

 
5 0–15 
Лимонная кислота 0,1 
0  70 
0,1 
Итого 100 
~46 
~17 
~82 
– 
 
Таблица 2  
 
Результаты расчета пищевой и энергетической ценности  
продукта-прототипа и сырного продукта  
с растительным наполнителем для геродиетического питания 
 
Норма потребления  
% от нормы, не более 
Наименование 
в сутки 
продукт-прототип 
сырный продукт 
Белки, г 55 
19,7 
15 
Жиры, г 57 
26,5 
29,6 
Насыщенные  
жирные кислоты, г 25  36,3 22,3 
Полиненасыщенные  
жирные кислоты, г 11 
1,5 59,3 
Холестерин, мг 300 11,8 
5,8 
Углеводы, г 242 
9,4 
10 
Пищевые волокна, г 30 
1,9  1,1 
Ca, мг 1000 
49 
35,6 
Mg, мг 400 
6,1 
5,4 
P, мг 1200 
21,8 
14,7 
Fe, мг 10 
9,3 
8,3 
РЭ, мкг 1000 
19,2 
12,3 
НЭ, мг 13 
22,7 
14,9 
Витамины:  
 
 
   токоферол, мг 12 3,1 
39,1 
   В1, мг 1,1 
2,4 
3,9 
   В2, мг 1,3 
18,4 
14,9 
   С, мг 80 
1,1 
1,4 
Энергетическая 

ценность, ккал 1700 

16,1 
16,6 
998
ISSN 0136-5835. Вестник ТГТУ. 2011. Том 17. № 4. Transactions TSTU.  


В результате частичной замены животного жира растительным на 40 % сни-
зилось содержание насыщенных жирных кислот, на 50 % – содержание холесте-
рина. Другим положительным моментом, безусловно, следует считать значитель-
ное  повышение  доли  полиненасыщенных  жирных  кислот  и  токоферолов  до  зна-
чимого  уровня,  соотносимого  с  медико-биологическим  назначением  сырного 
продукта. 
Таким  образом,  по  уровню  содержания  биологически  активных  веществ 
сырный продукт можно отнести к категории продуктов, рекомендуемых для геро-
диетического  питания.  Органолептическая  оценка  образца,  изготовленного  по 
оптимизированной  рецептуре,  соответствует  «идеальному  образу»  продукта – 
цвет  кремовато-желтый,  консистенция  нежная,  пастообразная,  вкус  чистый  мо-
лочный с привкусом наполнителя.  
Заключение. По результатам исследований были установлены требования к 
физико-химическому  составу,  обеспечивающему  высокие  потребительские  дос-
тоинства сырного продукта; получен патент на способ получения продукта с рас-
тительным  наполнителем;  выполнены  технические  условия  на  продукт  сырный 
плавленый тыквосодержащий [15].  
 
Работа  выполнена  в  рамках  конкурса «Гранты  для поддержки прикладных 
исследований молодых ученых 2011 г.». 
 
Список литературы 
 
1.  Липатов,  Н.Н.  Информационно-алгоритмические  и  терминологические 
аспекты  совершенствования  качества  многокомпонентных  продуктов  питания 
специального  назначения / Н.Н.  Липатов,  О.И.  Башкиров,  Л.  В.  Нескоромная // 
Хранение и переработка сельхозсырья. – 2002. – № 9. – С. 25–28. 
2.  Возможные  подходы  к  аналитическому  проектированию  комбинирован-

ных продуктов питания / А.М. Бражников [и др.] // Изв. вузов СССР. Пищ. техно-

логия. – 1985. – № 3. – С. 22–25. 
3.  Борисенко,  А.А.  Алгоритм  моделирования  поликомпонентных  смесей  с 
использованием рекурсивного цикла и реляционной базы данных / А.А. Борисен-
ко // Информ. технологии. – 2006. – № 7. – С. 69–71. 
4.  Муратова, Е.И. Проектирование рецептур кондитерских изделий : метод. 
указания / Е.И. Муратова, С.Г. Толстых. – Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 
2010. – 32 с.  
5.  Захарова,  Л.М.  Оценка  биологической  ценности  кисломолочных  белко-
вых продуктов с зерновыми добавками / Л.М. Захарова, И.А. Мазеева // Хранение 
и переработка сельхозсырья. – 2004. – № 1. – С. 39–41. 
6.  Артюхова,  С.И.  Оптимизация  рецептуры  многокомпонентных  молочных 
продуктов / С.И. Артюхова, П.А. Лисин, Е.А. Молибога // Переработка молока. – 
2007. – № 4. – С. 42–44.  
7.  Заворохина, Н.В. Дегустационные методы анализа как инструмент марке-
тинга при разработке новых пищевых продуктов / Н.В. Заворохина, О.В. Чугунова // 
Пищевая пром-сть. – 2008. – № 7 . – С. 46–50. 
8.  Сборник  технологических  инструкций  по  производству  плавленых  
сыров. – Углич : ВНИИМС, 1989. – 78 с. 
9.  Состав  жирных  кислот  и  стероидов  растительных  масел / В.В.  Хасанов 
[и др.] // Химия раст. сырья. – 2006. – № 3. – С. 27–31. 
ISSN 0136-5835. Вестник ТГТУ. 2011. Том 17. № 4. Transactions TSTU.  
999 


10.  Лебедева, А.Т.  Секреты  тыквенных  культур / А.Т. Лебедева – М. : Фо-
тон, 2000. – 224 с. 
11.  Баркан,  С.М.  Плавленые  сыры / С.М.  Баркан,  М.Ф.  Кулешова. – М. : 
Пищевая пром-сть, 1967. – 284 с. 
12.  Химический  состав  российских  пищевых  продуктов : справочник / под 
ред. член-корр. МАИ, проф. И.М. Скурихина и академика РАМН, проф. В.А. Ту-
тельяна. – М. : ДеЛи принт, 2002. – 236 с. 
13.  МР 2.3.1.2432–08. Нормы  физиологических  потребностей  в  энергии  и 

пищевых  веществах  для  различных  групп  населения  Российской  Федерации  от 

18.12.2008 [Электронный  ресурс]. – Введ. 2008–12–18. – Режим  доступа : 
http://detnadzor.ru/docs/phis_nom_08.pdf. – Загл. с экрана. 
14.  Дворецкий,  Д.С.  Компьютерное  моделирование  и  оптимизация  процес-
сов и аппаратов химических и пищевых производств в среде MatLab : учеб. посо-
бие / Д.С.  Дворецкий,  А.А.  Ермаков,  Е.В.  Пешкова ; под  ред.  д-ра  техн.  наук, 
проф. С.И. Дворецкого. – Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2005. – 80 с.  
15.  Пат. 2429705 Российская Федерация, МПК7 А 23 С 19/89. Способ полу-
чения  сырного  продукта  с  растительным  наполнителем / Зеленина  Л.С.,  Зюзи-
на О.В., Кабаргин С.Г., Страшнов Н.М., Филиппова О.В. ; заявитель и патентооб-
ладатель  ОАО  «Орбита»,  Тамб.  гос.  техн.  ун-т. – № 2009115354/10 ; заявл. 
22.04.2009 ; опубл. 27.10.2010, Бюл. № 30. – 3 с.  
 
 
Design of Multicomponent Food Systems by Computer Simulation 
 
L.S. Zelenina, O.V. Zyuzina 
 
Department “Technology of Food Products”, TSTU; 
topt@topt.tstu.ru 
 
Key words and phrases:  automated calculation of formulations; cheese 
product for functional nutrition; conditional optimization of multicomponent product. 
 
Abstract:  We propose one of the possible methodologies of solving some 
practical problems in the design of multicomponent dairy products on the example of 
cheese product developed on the basis of the two-level software module. The first level 
involves computer modeling formulation of the product in the management 
environment of the created database of nutrient composition of food raw materials, 
intermediate products and finished products to meet the needs of different population 
groups. The optimization of the basic formulation of sequential quadratic programming 

method is implemented on the second level with the use of material balance equations 

of the mixture preparation stage and conditions on its physical-chemical and nutrient 
composition. 
 
 
Erarbeitung der polykomponenten Nahrungssysteme  
durch die Methode der Computermodellierung 
 
Zusammenfassung: Es ist eine der möglichen Varianten der Methodologie der 
Lösung der Reihe der praktischen Aufgaben bei der Projektierung der polykomponenten 
Milchnahrungsmittel am Beispiel des Käsenahrungsmittels mit der Benutzung des 
1000
ISSN 0136-5835. Вестник ТГТУ. 2011. Том 17. № 4. Transactions TSTU.  


erarbeiteten zweiebenen Programmmoduls vorgeschlagen. Die erste Ebene sieht die 
Computermodellierung der Rezeptur des Nahrungsmittels im Medium der Steuerung 
der geschaffenen Datenbank der Bestandteile der Nahrungsrohstoffe, der Halbfabrikate 
und der fertigen Erzeugnissen mit Rücksicht auf die Bedürfnisse der verschiedenen 
Kategorien der Bevölkerung voraus. Die Optimisation der Basisrezeptur durch die 
Methode der konsequenten quadratischen Programmierung ist an der zweiten Ebene mit 
der Benutzung des Systems der Gleichungen der materiellen Bilanz des Stadiums der 
Vorbereitung des Rezepturgemisches und der Bedingungen nach seiner chemischen und 
biochemischen Komposition realisiert. 
 
 
Conception des systèmes allimentaires polycomposants  
par les méthodes du modélage informatique 
 
Résumé: Est proposée une des variantes possibles dans la méthodologie de la 
solution d’une série des problèmes pratiques lors de la conception des produits laitiers 
polycomposants à l’exemple du produit de fromage avec l’utilisation du module 
programmé à deux niveaux. Le premier niveau prévoit le modélage informatique de la 
recette du produit dans le milieu de la commande de la base de données de la 

composition de l’état de la matière allimentaire, des semi-produits et produits finis 

compte tenu des besoins de différentes catégories de la population. L’optimisation de la 
recette de base par la méthode de la programmation quadratique succéssive est réalisée 
au deuxième niveau avec l’utilisation du système des équations de la balance matérielle 
de la stade de la préparation du mélange de recette et des conditions d’après l’état 
physique, chimique et biochimique. 
 
 
Авторы:  Зеленина  Людмила  Сергеевна – аспирант  кафедры  «Технологии 
продовольственных продуктов»; Зюзина Ольга Владимировна – кандидат техни-
ческих  наук,  доцент  кафедры  «Технологии  продовольственных  продуктов», 
ФГБОУ ВПО «ТГТУ». 
 
Рецензент:  Дворецкий  Станислав  Иванович – доктор  технических  наук, 
профессор  кафедры  «Технологии  продовольственных  продуктов»,  проректор  по 
научно-инновационной деятельности, ФГБОУ ВПО «ТГТУ». 
 
 
ISSN 0136-5835. Вестник ТГТУ. 2011. Том 17. № 4. Transactions TSTU.  
1001