Warning: Wrong parameter count for strstr() in /users/0028/jumar/www/public_html/food/sqlfunc.php on line 109
Chayjan Amiri R., Salari K., Barikloo H., 2012. Modelling moisture diff usivity of pomegranate seed cultivars under fi xed, semi fl uidized and fl uidized bed using mathematical and neural network methods. Acta Sci.Pol. Technol. Aliment. 11 (2), 131-148

Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu

Biblioteka Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu

Nauka Przyroda Technologie

Thomson Routers Master List

Scopus

Ebsco

Directory of Open Acces Journals

CBR- Open Access Journals in Poland

FOOD SCIENCE CENTRAL

Index Copernicus Journal Master List

Pubmed Medline

Polska Bibliografia Naukowa

Creaive Commons

Issue 11 (2) 2012 pp. 131-148

Reza Amiri Chayjan, Kamran Salari, Hossein Barikloo

Department of Agricultural Machinery, Faculty of Agriculture, Bu-Ali Sina University

ПСЕВДООЖИЖЕННОМ СЛОЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МЕТОДА И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

РЕЗЮМЕ

Введение. Моделирование теплопроводности влаги граната считается одним из основных аспектов оптимизации процесса сушки. Ее главной целью является применение оптимальных условий, в которых конечный продукт отвечает необходимым стандартам. Температура - главный параметр, который влияет на теплопроводность влаги. Этот параметр не одинаков для различных сортов граната. Таким образом, моделирование теплопроводности влаги имеет важное значение для разработки, оптимизации и корректировки системы сушки.


Материал и методы.

В этом исследовании изучали тонкослойную сушку семян трех сортов граната (alak, siah и malas) в неподвижном, полуожиженном и псевдоожиженном слоях. Процесс сушки проб проводили при значениях температуры воздуха 50, 60, 70 и 80 °C. Второй закон Фика был использован для вычисления эффективной теплопроводности (

Deff

) влаги семян. Линейные и искусственные нейронные сети также использовались в

Deff

модели семян.


Результаты.

Максимальное и минимальное значения

Deff

были свойственны сортам malas  и alak, соответственно. По экспериментальным данным было найдено три линейных зависимости со средними значениями R

2

= 0.9350, 0.9320 и 0.9400 для сортов alak, siah и malas, соответственно. Наилучший результат для нейронной сети относился к обучающему алгоритму Levenberg-Marquardt в топологии 3-4-3-1 и пороговой функции LOGSIG. С помощью этой структуры был определён  R

2

= 0.9972.


Заключение.

Была выявлена прямая связь между

Deff

и толщиной мясистой части семян. Наибольшее значение

Deff

имеет сорт siah. Это обусловлено более высоким  объёмом мясистой части сорта siah. Вид сорта и скорость воздуха имеют наибольшее и наименьшее влияние на

Deff

, соответственно.

Ключевые слова: Сушка в псевдоожиженном слое, теплопроводность влаги, гранат, искусственные нейронные сети
pub/.pdf Full text available in english in Adobe Acrobat format:
http://www.food.actapol.net/issue2/volume/4_2_2012.pdf
For citation:
Chayjan Amiri R., Salari K., Barikloo H., 2012. Modelling moisture diff usivity of pomegranate seed cultivars under fi xed, semi fl uidized and fl uidized bed using mathematical and neural network methods. Acta Sci.Pol., Technol. Aliment. 11 (2), 131-148
Streszczenie w języku polskim:
http://www.food.actapol.net/tom11/zeszyt2/abstrakt-4.html