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.

واژه‌های کلیدی: الگوریتم لونبرگ- مارکوارت، شبکه پس انتشار پیشرو، شلتوک، ضریب تبدیل

متن کامل [PDF 533 kb]   (2540 دریافت)