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配方数学模型总结 求满足方程组? X2=3.0%; X4=5.0%; X1 +X2 +X3 +X4 =100%; 3.41X1+3.10X2+3.15X3+3.02X4=3.30; 8.6X1+62.5X2+43.0X3+12.8X4=21.0; 0.24X1+5.12X2+2.45X3+0.74X4=1.35; X1, X2, X3, X4 =0 而且能使: 1.10X1+2.30X2+5.80X3+0.92X4之和最小 则:X1, X2, X3和X4 =? 配方系统比较 数据库子系统 系统数据的获取、更新和调用,软件的关键。 建模子系统 表述营养需要、饲料营养价值、用量限制和原料价格间的数量关系。 规划计算子系统 以线性规划为核心,辅以目标规划和概率配方等。 结果诊断分析子系统 使结果直观、形象、易于理解。 结果输出子系统 知识库子系统 软件自身管理系统 影响饲料配方的因素 饲料配方是饲料工业的核心技术之一,需要综合应用动物营养学、饲料学、畜禽养殖技术、饲料加工技术、化学、统计学和计算机等多学科的知识;饲料配方又是一项严谨的工作,配方人员需要切实考虑目标动物的品种与生理阶段、原料的变异性、饲料加工工艺参数、饲养管理方法和期望生产性能等,设计出能综合体现营养供应的全面、平衡、性价比最高的原料组合配比。 Scientific information regarding dairy cattle feeding is accumulating constantly and nutritionists use this information to refine their recommendations. Genetic progress and technological advances force us to constantly review these formulations and recommendations. However, there are many aspects of feeding cows such as maximising energy intake that may still be considered an art. Interactions among feedstuffs, rumen microbes, animal physiology and feeding behaviour make it difficult to simplify our feeding guidelines. Science will continue to replace the art of feeding dairy cows, but there will always be differences in expected results which will be attributed to the art of feeding … L J Erasmus, (Agricultural Research Council, 2002) 理论与实际经验的结合 学习的方式与阶段 课堂 讨论 验证 针对问题的学习 实践 自学 围绕学生的学习 灌输 依靠教师的学习 国内专业配方介绍-三新 国内专业配方介绍-Refs 3.0 分析初拟配方 Cp ME Lys Met Ca P 用量 玉米 8.70 13.56 0.24 0.38 0.02 0.12 65% 豆粕 46.80 9.83 2.81 1.16 0.31 0.17 12% 米糠 12.80 11.21 0.66 0.44 0.07 0.10 8% 菜粕 38.60 7.41 1.30 1.50 0.65 0.42 6% Req. 15.00 11.50 0.66 0.57 3.40 0.32 5.66 8.81 0.16 0.25 0.01 0.08 5.62 1.18 0.34 0.14 0.04 0.02 1.02 0.90 0.05 0.04 0.01 0.01 2.32 0.45 0.08 0.09 0.04 0.03 合计 14.61 11.34 0.62 0.51 0.10 0.13 差额 -0.39 -0.16 -0.04 -0.06 -3.30 -0.19 9% 调整配方 判别标准: D0?能量和蛋白同高或同低于需要量,D0?与需要量相比,两指标一高一低。 检验数: 取 Cij 中与 D 符号相同,数值最接近的原料可能组合进行替换。 取代量: 能量优先的取代量: 蛋白优先的取代量: 常见问题及解决方案 某种原料的取代量大于其原有用量: 全部取代该原料,重新分析配方,进行二次调整。 RCp与RDE的差值很大: 一次不能平衡,
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