Journal of Water and Soil Science
علوم آب و خاک
jwss
Agriculture
http://jstnar.iut.ac.ir
0
user
2476-3594
2476-5554
10.47176/jwss
fa
jalali
1388
4
1
gregorian
2009
7
1
13
48
online
1
fulltext
fa
تخمین ضریب تبدیل شلتوک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در خشک کردن بستر سیال
Estimation of Head Rice Yield Using Artificial Neural Networks for Fluidized Bed Drying of Rough Rice
عمومی
Ggeneral
پژوهشي
Research
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.
The objective of this research was to predict head rice yield (HRY) in fluidized bed dryer using artificial neural network approaches. Several parameters considered here as input variables for artificial neural network affect operation of fluidized bed dryers. These variables include: air relative humidity, air temperature, inlet air velocity, bed depth, initial moisture content, final moisture content and inlet air temperature. In aggregate, 274 drying experiments were conducted for creating training and testing patterns by a laboratory dryer. Samples were collected from dryer, and then dehulling and polishing operations were done using laboratory apparatus. HRY was measured at several different depths , average of which was considered as HRY for each experiment. Three networks and two training algorithms were used for training presented patterns. Results showed that the cascade forward back propagation algorithm with topology of 7- 13-7-1 and Levenberg-Marquardt training algorithm and activation function of Sigmoid Tangent predicted HRY with determination coefficient of 95.48% and mean absolute error 0.019 in different conditions of fluidized bed paddy drying method. Results showed that the input air temperature and final moisture content has the most significant effect on HRY.
الگوریتم لونبرگ- مارکوارت، شبکه پس انتشار پیشرو، شلتوک، ضریب تبدیل
Feed-forward back propagation network, Head rice yield, Levenberg-Marquardt, Rough rice.
285
298
http://jstnar.iut.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-363-1&slc_lang=fa&sid=1
R
Amiri Chaijan
رضا
امیری چایجان
amirireza@basu.ac.ir
00031947532846008776
00031947532846008776
Yes
M
Khosh Taghaza
محمدهادی
خوش تقاضا
00031947532846008777
00031947532846008777
No
GH
Montazer
غلامعلی
منتظر
00031947532846008778
00031947532846008778
No
S
Minaee
سعید
مینایی
00031947532846008779
00031947532846008779
No
M
Alizadeh
محمد رضا
علیزاده
00031947532846008780
00031947532846008780
No