سینتیک خشک کردن چای با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی

نویسندگان
1 استاد گروه مهندسی شیمی دانشکده فنی دانشگاه گیلان
2 استادیار گروه مهندسی شیمی دانشکده فنی دانشگاه گیلان
3 دانشجوی ارشد مهندسی شیمی دانشگاه علوم وفنون بابل
4 دانشجوی ارشد مهندسی شیمی دانشگاه گیلان
چکیده
چکیده خشک کردن برگ چای برای نگهداری طولانی مدت از ملزومات می باشد. برگ سبز چای درمحدوده دماهای 35 تا 55 درجه سلسیوس و سرعت های 5/0و7/. متر بر ثانیه هوای ورودی و بازه ی زمانی 0تا 140 دقیقه دریک فرآیند خشک کن آزمایشگاهی خشک شد. بدین منظور 4 نمونه برای هر دما در نظرگرفته شد و تغییرات وزن نمونه ها به طور پیوسته در هر آزمایش ثبت شد. فرآیند خشک کردن چای به روش شبکه های عصبی مصنوعی با چهار بردار ورودی (زمان دما، سرعت و رطوبت) و یک بردار خروجی (نسبت رطوبت) مدلسازی شده است و نتا یج به دست آمده از شبکه عصبی مصنوعی باداده های تجربی مقایسه شدند و بهترین نتیجه توسط شبکه عصبی پس انتشارپ یشخور با الگور یتم آموزش لونبرگ-مارکواردت و تابع فعالسازی تانژانت سیگموئید به دست آمد که نشان دهنده دقت بالای شبکه عصبی مصنوعی است. خطای درصد نسبی میانگین و ضریب تعیین و خطای مجذور مربعات میانگین به ترتیب 3/1و 9998/0و 00008/0 می باشد.
کلیدواژه‌ها

[1]Yongsheng Ding,Hong,Yu. Shifen Mou.(2002).Direct determination of free amino acids and sugars in green tea by anion-exchange chromatography with integrated pulsed amperometric detection.journal of chromatograph y A 982(2002)237-244.
[2]Strumilo ,C..Kudra .T .Translated by : pahlevanzade. H.(1998)Drying,Principles,Application And Design. A publication of Tarbiat  Modarres University.
[3]Islam ,M.R. Sabalani.S.S and Mujumdar.A.S(2003). An Artificial  neural network model for prediction of drying rates. Drying Technology,Vo 121(9),1867-1884.
[4]Movagharnad, K. nikzad , M .(2007)Modeling of tomato drying using artificial neural network .Computers and Electronics in Agriculture 59(2007)78-85.
[5]Erenturk ,k. Erenterk ,s.Tabil , L.G.(2004).A comparative study for the estimation  of dynamical drying behavior of Echinacea angustifolia:regression analysis  and neural network .Comput .Electron .Agric,45,71-90.
[6]Ghanadzadeh Gilani,H,.Ghanadzadeh Samper ,K. Khodaparast  Haghi,R (2013).Advanced process Control  and simulation for chemical Engineers .Taylor & Francis group.
[7]Mujumdar,A.S.(1987).Handbook of Industrial Drying. Marcel Dekker, New York.
[8]Diamante,L.M. Munro, P.A.( 1993). Mathematical modeling of thin layer solar
 
 
drying of sweet potato slices Sol. Energy 51, 271–276.
[9] Zhang,Q. Litchfield,J.B.( 1991).An optimization of intermittent corn drying in a laboratory scale  thin layer dryer .
Drying Technol. 9, 383–395.
 [10]Yagcioglu, A.Degirmencioglu,A.Cagatay,F(1999) Drying characteristics of laurel leaves under different conditions.
In: Bascetincelik,A.(Ed.),Proceedings of the 7 th International Congress on Agricultural Mechanization and Energy. Adana, Turkey, pp. 565–569.
[11]Henderson,S.M.( 1974). Progress in developing the thin layer drying equation.Trans. ASAE 17, 1167–1172.
[12]Wang,C.Y.Singh, R.P.( 1978).A single layer drying equation for rough rice, ASAE Paper No. 3001.
[13]Karathanos,V.T.(1999).Determination of water content of dried fruits by drying kinetics .J.Food Eng.39,337. –344.
[14]fast, L(1390).fundamentals of neural networks.
[15]Amiri Chayjan ,R. Khoshtaghaza ,M and Amiri Parian,J. (1388)Variables Estimation and Important Order Determination of Effective Factors in Fixed Bed Drying of Rough Rice by Using Artificial Neural Networks.journal of food scientics.
[16]sharifi , M. rafie ,SH. keyhan ,A. omid, M.(1389). Kinetic model simulation of thin-layer drying of orange
fruit (var. Thompson)using artificial neural network. scientics and food industrial