Bu çalışma, uzunluk (L), genişlik (W), geometrik ortalama çap (GMD) gibi geometrik özellikleri; birinci ve ikinci projeksiyon alanları (PA1, PA2), kriter alanı (CAE) ile basık küre hacmi (Vosp) ve ölçülen hacim (Vm) ve şekil indeksi (SI) ile yumurta kütlesi arasındaki ilişkiyi belirlemek amacıyla yapılmıştır. Şekil indeksine göre yumurtalar sırasıyla sivri (<72), normal (72-76) ve yuvarlak (>76) olarak karakterize edildi. Kütle tahmini için farklı sınıflandırmalar yani boyut 1. sınıflandırma, projeksiyon alanı 2. sınıflandırma ve hacim 3. sınıflandırma olarak gözönüne alındı. Analiz 33 lineer regresyon modeli kullanılarak uygulandı ve modeller maksimum belirtme katsayısı (R2) ve minimum regresyon standart hatası (RSE) dikkate alınarak önerildi. Modelleme analizine göre, kütle tahmini için seçilen sınıflandırmalara dayalı 10 model denklem önerilmiştir. Bu araştırmanın bulguları, yumurta üretimi ve işlenmesinde proseslerdeki ekipmanların tasarımı ve geliştirilmesinde araştırmacılara yardımcı olabilecektir.
This study was conducted to determine the correlation between the mass of eggs based on its geometrical dimensions characteristics such as length (L), width (W), geometric mean diameter (GMD), the first and second projection areas (PA1, PA2), criteria area (CAE), oblate spheroid volume (Vosp), measured volume (Vm) and shape index (SI). Based upon the SI, eggs were characterized as sharp (<72), normal (72 -76) and round (>76), respectively. For mass prediction, different classifications viz. dimension as 1st classification, projection area as 2nd classification, and volume as 3rd classification were considered. 1st classification (dimension), 2nd classification (projection area), and 3rd classification (volume) were considered. The analysis was executed using 33 linear regression models and the models were recommended by considering maximum coefficient of determination (R2) and minimum regression standard error (RSE). Based on the modelling analysis, 10 model equations based on the selected classifications were recommended for mass estimation. The findings of this investigation will be helpful for the researchers involved in the design and development of process equipments in the production and processing of eggs.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Agricultural, Veterinary and Food Sciences |
Journal Section | RESEARCH ARTICLE |
Authors | |
Publication Date | February 28, 2023 |
Submission Date | September 7, 2021 |
Acceptance Date | January 14, 2022 |
Published in Issue | Year 2023Volume: 26 Issue: 1 |
International Peer Reviewed Journal
Free submission and publication
Published 6 times a year
KSU Journal of Agriculture and Nature
e-ISSN: 2619-9149