TY -的A2 Tomasevic Igor AU - Dhurve,要不是盟——Tarafdar Ayon AU - Arora, Vinkel Kumar PY - 2021 DA - 2021/11/08 TI -振动流化床干燥的南瓜种子:数学和人工神经网络的评估模型干燥动力学SP - 7739732六世- 2021 AB -南瓜子在振动流化床干燥机干燥(VFBD)在不同的温度下优化振动强度4.26和4米/秒风速。干燥特性映射采用半经验模型和人工神经网络(ANN)。南瓜种子的干燥行为预测是使用半经验模型,其中,一个是首选,因为它表示最好的统计指标。连任两届模型显示,最适合的数据
R
2−0.999,最低
χ
2−1.03×10−4和MSE 7.55×10−5。Levenberg-Marquardt训练前馈反向传播人工神经网络模型的训练与2-10-2拓扑算法使用TANSIGMOID激活函数。安的性能评估显示更好的干燥行为预测
R
2= 0.9967和MSE = 5.21×10−5水分含量,
R
2= 0.9963和MSE = 2.42×10−5水分比数学模型。一般来说,干燥动力学和其他干燥参数的预测更精确的安技术相比半经验模型。毕奥数,扩散系数
h
米增加从1.12×10−9±3.62×10−101.98×10−9±4.61×10−10米2/秒,0.51±0.01,0.60±0.01,和1.49×10−7±4.89×10−83.10×10−7±7.13×10−8m / s,分别从40到60°C温度升高。阿伦尼乌斯方程被用来获得活化能的32.71±1.05焦每摩尔。SN - 0146 - 9428你2021/7739732 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2021/7739732——摩根富林明——《食品质量PB - Hindawi KW - ER