Techniques mathématiques pour l'industrie agroalimentaire
Coll. Sciences et techniques agroalimentaires

Coordonnateurs : DAUDIN Jean-Jacques, DUBY Camille

Directeur de Collection : MULTON Jean-Louis

Langue : Français

125,00 €

En stock : expédition en 24h !

Ajouter au panierAjouter au panier
Date de parution :
Ouvrage 544 p. · 15.5x24 cm · Broché · 
ISBN : 9782743023898 EAN : 9782743023898
Tec & Doc
Les industries agroalimentaires utilisent un large spectre de méthodes mathématiques, allant de la statistique pour le contrôle de la qualité aux réseaux de neurones pour l'automatique, en passant par la modélisation des flux de matières et des transferts de chaleur. Pourtant, il est rare de trouver l'ensemble de ces méthodes réunies en un seul ouvrage.
C'est ce vaste tour d'horizon que se proposent de dresser ces Techniques mathématiques pour l'industrie agroalimentaire. À l'exception des chapitres généraux, par essences théoriques, l'ensemble de l'ouvrage est principalement orienté vers la pratique et les applications. La première partie est consacrée aux méthodes mathématiques pour le contrôle et l'amélioration de la qualité , la deuxième partie étudie les différentes techniques d'échantillonnage, de mesure et d'analyse des données : validation, étalonnage, analyse sensorielle , la troisième partie présente les modèles mathématiques utiles pour l'étude des risques alimentaires , enfin la quatrième partie s'intéresse aux procédés et à l'automatique : réseaux de neurones, modélisation des phénomènes biologiques, des flux de matières et des transferts de chaleur.
Techniques mathématiques pour l'industrie agroalimentaire s'adressent aux ingénieurs de toutes les industries agroalimentaires, qu'ils soient en exercice ou en formation.
Méthodes mathématiques pour l'amélioration de la qualité. Plans de contrôle (Jean-Jacques Daudin). Introduction. Contrôle par attribut. Contrôle par variable. Références bibliographiques. Maîtrise statistique des processus (Jean-Jacques Daudin). Introduction. Modèle de base. Aptitude d'un processus. Carte de contrôle de la moyenne. Fausse alarme, risques d'erreur, efficacité. Choix des paramètres de la carte. Étapes préliminaires. Tests de séries. Cartes. Cas d'une proportion ou d'un nombre de défauts. Intérêt et limites de la MSP. Détermination économique de la carte de contrôle. Carte cusum. Carte EWMA. Normes AFNOR X06-030 et 031. Logiciels. Références bibliographiques. Méthodes bayésiennes pour la qualité (Éric Parent, Ali Chaouche). Introduction. Formalisation bayésienne du contrôle par attribut. Contrôle par attribut à taille d'échantillon fixée. Contrôle séquentiel bayésien. Détection de changement dans la qualité. Discussion et conclusions. Remerciements. Annexe - Algorithme. Références bibliographiques. Plans d'expériences (Christine Durier, Christelle Hennequet, Brigitte Schaeffer). ntroduction. Plans factoriels à deux niveaux. Plans "robustes" de Taguchi. Plans factoriels en blocs. Plans pour surfaces de réponse. Conclusion. Références bibliographiques. Mesures et analyses. Validation des méthodes d'analyse (Max Feinberg). Qualité et traçabilité des mesurages. Cycle de vie et validation d'une méthode d'analyse. Aspects statistique de l'étalonnages. Incertitude des mesures chimiques. Conclusions. Références bibliographiques. Mesure et calibration (Marie-Anne Poursat). Introduction. Exemples. Estimation de la courbe d'étalonnage. Intervalles de calibration. Calibration et bootstrap. Variance non constante. Applications. Conclusion. Références bibliographiques. Méthodes d'échantillonnage (Camille Duby). Introduction. Vocabulaire de l'échantillonnage. Méthodes classiques d'échantillonnage. Échantillonnage aléatoire simple. Échantillonage stratifié. Échantillonnage à deux ou plusieurs degrés. Échantillonnage en grappes. Échantillonnage systématique. Réalisation pratique d'un échantillonnage. Échantillonnages séquentiels. Méthode d'analyses par groupes. Méthode des dilutions. Références bibliographiques. Analyse sensorielle (Philippe Courcoux, El Mostafa Qannari). Introduction. Analyse des données des profils sensoriels. Analyse des données de préférence. Conclusion. Références bibliographiques. Méthodes et modèles mathématiques pour l'étude des risques alimentaires. Modèles statistiques pour les risques microbiologiques (Catherine Dervin). Microbiologie prévisionnelle. Facteurs environnementaux. Classification des modèles. Modèles prédictifs probabilistes. Modèles prédictifs de croissance. Modèles de décroissance/inactivation. Validation des modèles. Références bibliographiques. Méthodes statistiques en épidémiologie (Sanaa Moez). Introduction. Échantillonnage dans les enquêtes descriptives. Analyse statistique des enquêtes analytiques. Analyse des risques. Références bibliographiques. Modèles pour les écoulements, les transferts et les procédés. Réseaux de neurones (Éric Latrille, Christian Trelea). Introduction. Présentation des différents type de modèles. Mise en oeuvre pratique. Exemples d'application. Références bibliographiques. Modèles à compartiments (Élisabeth Pommiès). Introduction. Étude d'un modèle à compartiments. Estimation. Un modèle pour la lysine. Annexes.
Jean-Jacques Daudin, Camille Duby, coordonnant une équipe de 18 co-auteurs, sont tous les deux professeurs de mathématiques à l’Institut national agronomique Paris-Grignon. Auteurs de plusieurs ouvrages consacrés à la statistique, aux plans d’expérience, au contrôle de la qualité ou à la recherche opérationnelle, ils ont également signé de nombreux articles de recherche.