Skip navigation MENU

CFD-Simulatie van deeg in bakkerijmachines

Onze opdrachtgever ontwikkelt innovatieve productielijnen voor de voedingsmiddelen industrie. Bij levering van nieuwe deegdoseermachines kost het veel tijd om de machine aan de klantspecificaties te laten voldoen, omdat de deegkwaliteit iedere keer weer anders is. In extreme gevallen komt het zelfs voor dat een machine buiten de specificaties valt en men de problemen niet opgelost krijgt door een gebrek aan inzicht op fysisch gebied. Met alle vervelende gevolgen van dien.

Omdat deeg een natuurproduct is, varieert het deeg telkens qua samenstelling en viscositeit. Daarnaast bevat het deeg een grote hoeveelheid ingesloten luchtcellen, waardoor het deeg onder druk compressibel wordt. Ook verkleeft en versmeert het met machinedelen waarmee het in aanraking komt. Daardoor ontstaat een standaardafwijking in doseergewicht van +5% boven de wettelijke toegestane 2%, nog afgezien van reductie van de winst door gewichtsverlies.

Dergelijke problemen kunnen niet worden opgelost met alleen maar mechanisch inzicht. Immers, alle data omtrent het gedrag van het deeg gedurende dosering zijn onbekend en daarmee dus ook de randcondities voor het ontwerp van dergelijke doseermachines. Door de expertise van AKOS op het gebied van fysica, analyse en simulatie middels Fluid Dynamics kan het gedrag worden voorspeld.

Middels modelvorming en tijdsafhankelijke stromingsinteractie is het mogelijk probleemgebieden zichtbaar te maken en oplossingen te creëren die vanuit de werktuigbouwkunde onmogelijk zijn. Denk hierbij aan het inzichtelijk maken van ongelijkmatige drukverdeling of stroming, luchtinsluiting, holtes en vormen waar het deeg niet stroomt, te hoge belasting op mechanische componenten welke ontstaan door de druk op het deeg, temperatuur verschillen, geluid, grenslaagspanningen etc..

Doel van het project was de klant veel meer inzicht te geven in de fysische werking en gedrag van zijn doseermachines en de kritische punten te vinden welke essentieel zijn voor een goed ontwerp. De tijd, benodigd voor try-out bij de klant, kan met 70% tot 80% worden gereduceerd en het aantal proefmachines kan van 3 naar 1 worden terug gebracht, wat een aanzienlijke reductie van R&D kosten betekent.