با همکاری انجمن مهندسان مکانیک ایران

مقایسه مدل‌سازی ریاضی، شبکه‌های عصبی مصنوعی و منطق فازی در پیش‌بینی سینتیک خشک‌کردن سیر و موسیر در خشک‌کن بسترسیال

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

2 گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران

3 گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه اراک، اراک، ایران

چکیده
هدف از این پژوهش، مقایسه برآورد نسبت رطوبت سیر و موسیر در طی فرآیند خشک کردن توسط خشک‌کن بسترسیال با استفاده از روش‌های مدل‌سازی ریاضی، شبکه‌های عصبی مصنوعی و منطق فازی می‌باشد. فرآیند خشک‌کردن در سه سطح دمایی (40، 55 وC °70) و سه سطح سرعت هوای ورودی (5/0 و 5/1 و  ms-15/2) صورت گرفت. از 5 مدل ریاضی خشک‌کردن جهت پیش بینی نسب رطوبت سیر و موسیر استفاده شد. سرعت هوای ورودی، دمای هوای ورودی و زمان خشک‌کردن به‌عنوان پارامترهای ورودی در پیش‌بینی نسبت رطوبت، برای شبکه‌های عصبی مصنوعی و منطق فازی مورد استفاده قرار گرفت. برای ایجاد الگوهای آموزشی و ارزیابی فرآیند، از شبکه عصبی پس انتشار پیش‌خور و پیشرو با توابع آموزش لونبرگ- مارکوارت (LM) و تنظیم بیزی (BR) و همچنین از سیستم استنتاجی فازی ممدانی و به‌کارگیری تابع عضویت مثلثی برای مدل‌سازی استفاده شد. با توجه به نتایج به‌دست آمده، بهترین مدل برای پیش‌بینی خشک کردن سیر مدل (Page) و برای موسیر مدل Midilli  و همکاران انتخاب شد. نتایج بررسی‌های شبکه عصبی مصنوعی نشان داد که به‌ترتیب ضرایب تبیین 9994/0 و 9996/0، ریشه خطای میانگین مربعات 0036/0 و 0014/0 و میانگین خطای مطلق 044/0 و 038/0 در شرایط مختلف خشک‌کردن سیر و موسیر را پیش‌بینی نماید. همچنین سیستم استنتاجی فازی این مقادیر را برای سیر و موسیر به‌ترتیب (ضرایب تبیین 9997/0 و 9998/0، ریشه خطای میانگین مربعات 0027/0 و 0011/0 و میانگین خطای مطلق 032/0 و 029/0) به‌دست آورد. مقایسه نتایج به‌دست آمده از مدل‌های ریاضی، شبکه‌های عصبی مصنوعی و منطق فازی نشان داد که ریشه خطای میانگین مربعات در منطق فازی کمتر از شبکه‌های عصبی مصنوعی و مدل‌های ریاضی است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

1. Adak, N., N. Heybeli, and C. Ertekin. 2017. Infrared drying of strawberry. Food Chemistry 219: 109-116.
2. Aghbashlo, M., R. Sotudeh-Gharebagh, R. Zarghami, A. S. Mujumdar, and N. Mostoufi. 2014. Measurement techniques to monitor and control fluidization quality in fluidized bed dryers: A review. Drying Technology 32: 1005-1051.
3. Akpinar, E. K., and S. Toraman. 2016. Determination of drying kinetics and convective heat transfer coefficients of ginger slices. Heat and Mass Transfer 52 (10): 2271-2281.
4. Amiri Chayjan, R., and M. Kaveh. 2014. Physical parameters and kinetic modeling of fix and fluid bed drying of terebinth seeds. Journal of Food Processing and Preservation 38: 1307-20.
5. Amiri Chayjan, R., M. Kaveh, and S. Khayati. 2017. Modeling some thermal and physical characteristics of terebinth fruit under semi industrial continuous drying. Journal of Food Measurement and Characterization 11: 12-23.
6. Bebartta, J. P., N. R. Sahoo, S. K. Dash, M. K. Panda, and U. S. Pal. 2014. Kinetics modeling and moisture diffusivity of onion slices in fluidized bed drying. Journal of Food Processing and Preservation 38 (1): 193-199.
7. Doymaz, I., H. Demir, and A. Yildirim. 2015. Drying of quince slices: effect of pretreatments on drying and Rehydration Characteristics. Chemical Engineering Communication 202 (10): 1271-1279.
8. Foroughi-dahr, M., M. Golmohammadi, R. Pourjamshidiyan, M. Rajabi-hamaneh, and S. J. Hashemi. 2015. On the Characteristics of thin layer drying models for intermittent drying of rough rice. Chemical Engineering Communication 202 (8): 1024-1035.
9. Gharibi, H., A. Hossein Mahvi, R. Nabizadeh, H. Arabilibeik, M. Yunesian, and M. H. Sowlat. 2012. A novel approach in water quality assessment based on fuzzy logic Journal of Environmental Management 112: 87-95.
10. Hasanipanah, M., D. J. Armaghani, H. Khamesi, S. B. Amnieh, and S. Ghoraba. 2016. Several non‑linear models in estimating air‑overpressure resulting from mine blasting. Engineering with Computer 32 (3): 441-455.
11. Jafari, S. M., M. Ganje, D. Dehnad, and V. Ghanbari. 2016. Mathematical, fuzzy logic and artificial neural network modeling techniques to predict drying kinetics of onion. Journal of Food Processing and Preservation 40 (2): 329-339.
12. Kaleta, A., K. Gornicki, R. Winiczenko, and A. Chojnacka. 2013. Evaluation of drying models of apple (var. Ligol) dried in a fluidized bed dryer. Energy Conversion and Management 67: 179-185.
13. Kantrong, H., A. Tansakul, and G. S. Mittal, 2014. Drying characteristics and quality of shiitake mushroom undergoing microwave-vacuum drying and microwave-vacuum combined with infrared drying. Journal of Food Science and Technology 51 (12): 3594-3608.
14. Kaveh, M., and R. Amiri Chayjan. 2017. Modeling thin-layer drying of turnip slices under semi-industrial continuous band dryer. Journal of Food Processing and Preservation 41 (2): e12778.
15. Kaveh, M., R. Amiri Chayjan, and A. M. Nikbakht. 2017. Mass transfer characteristics of eggplant slices during length of continuous band dryer. Heat and Mass Transfer 53: 2045-2059.
16. Khanali, M., A. Banisharif, and Sh. Rafiee. 2016. Modeling of moisture diffusivity, activation energy and energy consumption in fluidized bed drying of rough rice. Heat and Mass Transfer 52 (11): 2541-2549.
17. Khoshtaghaza M. H., H. Darvishi, and S. Minaei. 2015. Effects of microwave- fluidized bed drying on quality, energy consumption and drying kinetics of soybean kernels. Journal of Food Science and Technology 52 (8): 4749-4760.
18. Kouchakzadeh, A. 2014. Drying kinetic and shrinkage circumstance of Persian shallot bulb. Agriculture Engineering International. CIGR Journal 16 (2): 176-180.
19. Mahani, M. N. Z., and M. H. Aghkhani. 2016. The effect of slicing type on drying kinetics and quality of dried carrot. Journal of Agricultural Machinery 6 (1): 224-235. (In Farsi).
20. Mohamed, M. T. 2011. Performance of fuzzy logic and artificial neural network in prediction of ground and air vibrations. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences 48: 845-851.
21. Momenzadeh, L., A. Zomorodian, and D. Mowla. 2011. Experimental and theoretical investigation of shelled corn drying in a microwave-assisted fluidized bed dryer using artificial neural network. Food and Bioproducts Processing 89: 15-21.
22. Murthy, T. P. K., and B. Manohar. 2014. Hot air drying characteristics of mango ginger: Prediction of drying kinetics by mathematical modeling and artificial neural network. Journal of Food Science and Technology 51 (12): 3712-3721.
23. Muzzammil, M., and M. Ayyub, 2010. ANFIS-based approach for scour depth prediction at piers
in non-uniform sediments. Journal of Hydroinformatics 12 (3): 303-317.
24. Nazghelichi, T., M. H. Kianmehr, and M. Aghbashlo. 2011. Prediction of carrot cubes drying kinetics during fluidized bed drying by artificial neural network. Journal of Food Science and Technology 48 (5): 542-550.
25. Oberoi, D. P. S., and D. S. Sogi. 2015. Drying kinetics, moisture diffusivity and lycopene retention of watermelon pomace in different dryers. Journal of Food Science and Technology 52 (11): 7377-7384.
26. Puspasari, I., M. Z. M. Talib, W. R. W. Daud, and S. M. Tasirin. 2012. Drying kinetics of oil palm frond particles in an agitated fluidized bed dryer. Drying Technology 30: 619-630.
27. Samadi, S. H., B. Ghobadian, G. Najafi, A. Motevali, and S. Faal. 2013. Drying of apple slices in combined heat and power (CHP) dryer: Comparison of mathematical models and neural networks. Chemical Product and Process Modeling 8 (1): 41-52.
28. Sarimeseli, A., M. A. Coskun, and M. Yucceer. 2014. Modeling microwave drying kinetics of thyme (Thymus Vulgaris L.) leaves using ANN methodology and dried product quality. Journal of Food Processing and Preservation 38 (1): 558-564.
29. Sharma, G. P., S. Prasad, and V. K. Chahar. 2009. Moisture transport in garlic cloves undergoing microwave-convective drying. Food and Bioproducts Processing 87: 11-16.
30. Silva, B. G. D., A. M. F. Fileti, and O. P. Taranto. 2015. Drying of Brazilian pepper-tree fruits (Schinus terebinthifolius Raddi): development of classical models and artificial neural network approach. Chemical Engineering Communication 202: 1089-1097.
31. Tavakolipour, H., M. Mokhtarian, and A. Kalbasi-Ashtari. 2014. Intelligent monitoring of zucchini drying process based on fuzzy expert engine and ANN. Journal of Food Process Engineering 37 (5): 474-481.
32. Zadeh, L. 1965. Fuzzy sets, Inform. Control 8: 338-353.
ارسال نظر در مورد این مقاله
نام را وارد کنید.
نشانی پست الکترونیکی را به درستی وارد کنید.
وابستگی سازمانی را به درستی وارد کنید.
توضیحات را وارد کنید (حداقل 50 حرف)
CAPTCHA Image
شناسه امنیتی را به درستی وارد کنید.
دوره 9، شماره 1 - شماره پیاپی 17
بهار و تابستان
1398
صفحه 99-112

  • تاریخ دریافت 29 تیر 1396
  • تاریخ بازنگری 29 آبان 1396
  • تاریخ پذیرش 13 دی 1396
  • تاریخ اولین انتشار 01 فروردین 1398