Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-graduação em Engenharia de Alimentos, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T01:52:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1
279602.pdf: 3234430 bytes, checksum: fc727bde898cd22e757373ae7fee5181 (MD5) / A microbiologia preditiva pode ser considerada uma ferramenta, baseada em modelos matemáticos, para predizer o crescimento e inativação microbiana em alimentos. Modelos que fazem a predição de crescimento dos microrganismos com o tempo, considerando as variações nas condições ambientais (temperatura, pH, concentração de sais ou de inibidores, entre outras) estão sendo cada vez mais estudados. Isso é fundamental, pois as condições de manipulação, processamento e armazenamento de alimentos não ocorrem à mesma temperatura (condições não isotérmicas). O objetivo deste trabalho foi à implementação de uma ferramenta computacional com interface "amigável" para o usuário, onde se pode realizar a modelagem matemática do crescimento de microrganismos sob diversas condições, usando diferentes modelos matemáticos. Os modelos primários utilizados no aplicativo foram: modelo de Gompertz, modelo Logístico, modelo Logístico modificado e o modelo de Baranyi. Entre os modelos secundários estão: modelo tipo Arrhenius, modelo de Raiz Quadrada e modelo de Weibull (equação da potência). Os modelos não isotérmicos de Micha Peleg e de Van Impe também estão disponíveis no aplicativo computacional. O aplicativo possui uma função de armazenamento de dados de crescimento microbiano (banco de dados) que pode ser alimentada com dados de interesse. Toda a interface gráfica do aplicativo, bem como os objetos presente na mesma, foi construída utilizando a plataforma de desenvolvimento Borland C++ Builder 6.0. Para estimativa dos parâmetros dos modelos primários e secundários, foram utilizados modelos de minimização de funções, usando o método de Gauss-Newton e de Levenberg-Marquardt. Nos cálculos das equações diferenciais ordinárias utilizaram-se discretizações baseadas na série de Taylor e em métodos convencionais de interpolação, como é o caso do método de Euler, bem como procedimentos mais sofisticados de interpolação, como o método de Runge-Kutta. O software Statistica 7.0 foi utilizado para a validação dos resultados encontrados através do aplicativo desenvolvido. Foram calculados diferenças da ordem de 0,001 %, validando o aplicativo desenvolvido.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/93671 |
| Date | 25 October 2012 |
| Creators | Dannenhauer, Cristiano Édio |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Aragão, Gláucia Maria Falcão de, Laurindo, João Borges |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 149 p.| ils., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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