USA), as shown in Table 7. The dens

USA), as shown in Table 7. The density of the components was
measured by sinking the pre-weighted samples in pure Wesson canola
oil (ConAgra Foods, Omaha, NE, USA) to determine the volume
for calculation of the density. The measurements were conducted
in triplicate and results are also presented in Table 7. To simplify
the calculation, we assumed that package temperature was the
same as that of the circulating water. The boundary conditions
for the temperature at the surface of the sample trays were increased
linearly with time from 65 to 120 C in 30 min.
3.3. Convergence study for RF power density
Preliminary simulations were performed to obtain an appropriate
meshing density and element number. The typical geometric shape
of the elements is tetrahedral with various sizes,which are determined
by software to maintain a balance between accuracy and computation
efficiency. The power density at fiber optic sensor tips of 2, 3, and 4 (as
shown in Fig. 2b)were used to test the convergence of the simulation.
As presented in Fig. 5, with an increase in number of elements, the
power density at the three sensor tips was stabilized. When the number
of elements reached 30,624 (Table 8), therewas notmore than 0.7%
difference in the power density for a 27.5% increase in number of the
elements (from 24,019 to 30, 624), indicating that the 30,624 was a
reasonable element number for simulation.
The time step of the simulation was automatically selected by
the simulation software to optimize the simulation process while
maintaining calculation accuracy. In our model, it took 4–5 h for
one simulation run.
3.4. Solution computation
Procedures for obtaining the simulation solutions for complete
RF heating processes are shown in Fig. 6. The same procedures
were used by Wang et al. (2008a). The initial condition was assigned
to the model at the start of the computation. The electric
potential and electric field distribution were calculated which in
turn led to a value of power density based on the properties of
the materials. Then the heat generation and transfer were determined.
The temperature-dependent dielectric property values
were updated for elements of packaged lasagna and circulation
water. The time-varied temperature and electric conductivity of
circulation water were also renewed. The updated variables were
applied to the model, and iterations continued until the final time
step was reached.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สหรัฐอเมริกา) ดังแสดงในตารางที่ 7
ความหนาแน่นขององค์ประกอบที่ถูกวัดจากการจมตัวอย่างก่อนถ่วงน้ำหนักในคาโนลาเวสสันบริสุทธิ์น้ำมัน
(ConAgra Foods, Omaha, NE, USA)
เพื่อตรวจสอบปริมาณการคำนวณความหนาแน่น วัดได้ดำเนินการในเพิ่มขึ้นสามเท่าและผลที่จะได้นำเสนอในตารางที่ 7 เพื่อให้ง่ายต่อการคำนวณที่เราสันนิษฐานว่าอุณหภูมิแพคเกจเป็นเช่นเดียวกับที่ของการไหลเวียนของน้ำ เงื่อนไขขอบเขตอุณหภูมิที่พื้นผิวของถาดตัวอย่างที่ถูกเพิ่มขึ้นเป็นเส้นตรงกับเวลา65-120 องศาเซลเซียสใน 30 นาที. 3.3 การศึกษาบรรจบสำหรับความหนาแน่นของพลังงาน RF จำลองเบื้องต้นได้ดำเนินการที่จะได้รับที่เหมาะสมหนาแน่นสอดคล้องและจำนวนองค์ประกอบ รูปทรงเรขาคณิตทั่วไปขององค์ประกอบที่เป็น tetrahedral ที่มีขนาดต่าง ๆ ที่ถูกกำหนดโดยซอฟต์แวร์ที่จะรักษาสมดุลระหว่างความถูกต้องและการคำนวณประสิทธิภาพ ความหนาแน่นของพลังงานที่เคล็ดลับเซ็นเซอร์ใยแก้วนำแสงของ 2, 3, และ 4 (ตามที่แสดงในรูป. 2b) ถูกนำมาใช้ในการทดสอบการบรรจบกันของการจำลอง. ในฐานะที่นำเสนอในรูป 5 มีการเพิ่มขึ้นในจำนวนขององค์ประกอบที่ความหนาแน่นของพลังงานที่สามเคล็ดลับเซ็นเซอร์มีเสถียรภาพ เมื่อจำนวนขององค์ประกอบถึง 30,624 (ตารางที่ 8) therewas notmore กว่า 0.7% ความแตกต่างในความหนาแน่นของพลังงานสำหรับการเพิ่มขึ้น 27.5% ในจำนวนขององค์ประกอบ(จาก 24,019 ถึง 30, 624) แสดงให้เห็นว่า 30,624 เป็นจำนวนองค์ประกอบที่เหมาะสมสำหรับการจำลอง. ขั้นตอนเวลาของการจำลองที่ถูกเลือกโดยอัตโนมัติโดยซอฟต์แวร์การจำลองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการจำลองในขณะที่การรักษาความถูกต้องของการคำนวณ ในรูปแบบของเรามันต้องใช้เวลา 4-5 ชั่วโมงสำหรับการทำงานจำลองหนึ่ง. 3.4 วิธีการแก้ปัญหาการคำนวณขั้นตอนสำหรับการได้รับการแก้ปัญหาการจำลองสำหรับสมบูรณ์กระบวนการความร้อนRF จะแสดงในรูป 6. วิธีการเดียวกันถูกนำมาใช้โดยWang et al, (2008a) สภาพเริ่มต้นที่ได้รับมอบหมายกับรูปแบบที่เริ่มต้นของการคำนวณที่ ไฟฟ้าที่อาจเกิดขึ้นและการกระจายสนามไฟฟ้าจะถูกคำนวณซึ่งจะนำไปสู่คุณค่าของความหนาแน่นของพลังงานขึ้นอยู่กับคุณสมบัติของการเป็นวัสดุที่ แล้วเกิดความร้อนและการโอนได้รับการพิจารณา. อุณหภูมิขึ้นอยู่กับค่าทรัพย์สินอิเล็กทริกได้รับการปรับปรุงองค์ประกอบของลาซานญ่าบรรจุและการไหลเวียนของน้ำ อุณหภูมิเวลาที่แตกต่างกันและมีค่าการนำไฟฟ้าของน้ำไหลเวียนนอกจากนี้ยังได้รับการต่ออายุ ตัวแปรการปรับปรุงถูกนำไปใช้กับรูปแบบและการทำซ้ำอย่างต่อเนื่องจนกว่าจะถึงเวลาสุดท้ายขั้นตอนที่มาถึง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สหรัฐอเมริกา ) ดังแสดงใน ตารางที่ 7 ความหนาแน่นของส่วนประกอบคือ
วัดโดยจมก่อนหนักอย่างบริสุทธิ์ น้ำมันคาโนล่าเวสสัน
( ConAgra อาหาร , Omaha , NE , USA ) เพื่อตรวจสอบปริมาณ
สำหรับการคำนวณความหนาแน่น การวัดการทดลอง
ในผลลัพธ์ทำสำเนาสามฉบับ และยังแสดงในตารางที่ 7 เพื่อลดความซับซ้อนของการคำนวณ
เราสันนิษฐานว่าอุณหภูมิของถูก
เช่นเดียวกับที่ของการไหลเวียนของน้ำ ขอบเขตเงื่อนไข
สำหรับอุณหภูมิที่พื้นผิวของตัวอย่างถาดเพิ่มขึ้น
ตามเวลาจาก 65 120  C 30 นาที
3.3 . การลู่เข้าศึกษาความหนาแน่นพลังงาน RF
เบื้องต้นจำลองแสดงเพื่อขอรับเหมาะสม
เครือข่ายความหนาแน่นและองค์ประกอบหมายเลข . โดย
รูปร่างทางเรขาคณิตขององค์ประกอบที่เป็นทรงกระบอกที่มีขนาดต่าง ๆ ซึ่งกำหนด
โดยซอฟต์แวร์เพื่อรักษาสมดุลระหว่างความถูกต้องและประสิทธิภาพการคำนวณ

พลังของไฟเบอร์ออปติกเซนเซอร์ เคล็ดลับที่ 2 , 3 และ 4 ( ตามที่แสดงในรูปที่ 2B
) สถิติที่ใช้ในการทดสอบการลู่เข้าของการจำลอง .
ที่นำเสนอในรูปที่ 5 กับการเพิ่มจำนวนขององค์ประกอบ
ความหนาแน่นพลังงานใน 3 เซ็นเซอร์ เคล็ดลับคือความเสถียร เมื่อตัวเลข
องค์ประกอบถึง 30624 ( ตารางที่ 8 ) และ notmore กว่า 0.7 %
ความแตกต่างในความหนาแน่นพลังงานสำหรับ 27.5 % เพิ่มจํานวน
องค์ประกอบ ( จาก 1 ถึง 30 , 624 ) ระบุว่า 30624 เป็นจำนวนองค์ประกอบที่เหมาะสมสำหรับการจำลอง
.
เวลาขั้นตอนของการจำลอง ถูกเลือกโดยอัตโนมัติโดย
การจำลองซอฟต์แวร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการการจำลองในขณะที่
รักษาความถูกต้องในการคำนวณ ในแบบของเรา มันเอา 4 – 5 H สำหรับ
หนึ่งจำลองวิ่ง .
3.4 . โซลูชั่นการคำนวณ
ขั้นตอนการได้รับโซลูชั่นการจำลองกระบวนการความร้อน RF สมบูรณ์
แสดงในรูปที่ 6
วิธีการเดียวกันที่ใช้โดย Wang et al . ( 2008a ) สภาวะเริ่มต้นได้รับมอบหมาย
เพื่อรุ่นที่เริ่มต้นของการคำนวณได้ ไฟฟ้า
ที่มีศักยภาพและการกระจายไฟฟ้าคำนวณซึ่ง
นำไปสู่ค่าของความหนาแน่นของพลังงานตามคุณสมบัติของ
วัสดุ แล้วความร้อนรุ่นและการกำหนด ค่า

มีฉนวนคุณสมบัติขึ้นอยู่กับอุณหภูมิการปรับปรุงองค์ประกอบของแพคเกจ ลาซานญ่า และการไหลเวียนของน้ำ

เวลาเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิและการนำไฟฟ้าของน้ำหมุนเวียนยังต่ออายุ
. ปรับปรุงตัวแปร
ใช้กับรูปแบบและการทำซ้ำอย่างต่อเนื่องจนถึงขั้นเวลา
สุดท้าย ครบ