Amiri Chaijan R, Khosh Taghaza M, Montazer G, Minaee S, Alizadeh M. Estimation of Head Rice Yield Using Artificial Neural Networks for Fluidized Bed Drying of Rough Rice. jwss 2009; 13 (48) :285-298
URL:
http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-1007-fa.html
امیری چایجان رضا، خوش تقاضا محمدهادی، منتظر غلامعلی، مینایی سعید، علیزاده محمد رضا. تخمین ضریب تبدیل شلتوک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در خشک کردن بستر سیال. علوم آب و خاک. 1388; 13 (48) :285-298
URL: http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-1007-fa.html
، amirireza@basu.ac.ir
چکیده: (27479 مشاهده)
هدف از این پژوهش، بر اورد ضر یب تبد یل شلتوک به برنج سفید در خشک کردن بستر سیال به کمک شبکه ها ی عصبی مصنوعی است . هفت عامل مؤثر در عملکرد خشک کن های بستر سیال به عنوان متغیرهای مستقل برای شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شد . این متغیرها عبارت اند از رطوبت نسبی هوای محیط، دمای هوای محیط، سرعت هوای ورودی، عمق بستر شلتوک، دمای هوای ورودی، رطوبت اولیه و رطوبت نهایی شلتوک. تعداد ٢٧٤ آزمایش برای ایجاد الگوهای آموزش و ارزیابی به وسیله یک خشککن آزمایشگاهی انجام گردید. سپس نمونه هایی از محفظه خشک کن جدا و عملیات پوست کنی و سفید کردن با دستگاه های آزمایشگاهی انجام گرفت. ضریب تبدیل میانگین، به عنوان ضریب تبدیل آزمایش منظور شد . از شبکه ها و الگوریتم های یادگیری متعدد برای آموزش الگوهای موجود استفاده شد . نتایج ٧ و الگوریتم آموزش لونبرگ - مارکوارت و تابع آستانه تانژانت -١٣-٧- بررسی ها نشان داد که شبکه پس انتشار پیشر و با توپولوژی ١ ٠ در شر ایط / ٩٥ درصد و خطای متوسط مطلق ٠١٩ / سیگمویید قادر است راندمان تبدیل شلتوک ر ا به برنج سفید با ضریب تعیین ٤٨ مختلف خشک کردن شلتوک در گستره بستر سیال پیش بینی نماید هم چنین نتایج نشان داد که دمای هو ای ورودی و میزان رطوبت نهایی شلتوک، بیشترین تأثیر را بر ضریب تبدیل شلتوک به برنج سفید در خشک کردن بستر سیال دارند.
نوع مطالعه:
پژوهشي |
موضوع مقاله:
عمومی دریافت: 1389/1/14 | انتشار: 1388/4/24