Tytuł artykułu
Autorzy
Treść / Zawartość
Pełne teksty:
Identyfikatory
Warianty tytułu
Using neural networks (fbm) for modelling of the process involving mixing of two-component granular systems
Języki publikacji
Abstrakty
W pracy zaprezentowano wyniki badań mieszania składników ziarnistych powszechnie stosowanych w przemyśle spożywczym. Dodatkowo przedstawiono metodykę wykorzystania nowoczesnych metod analizy tego procesu, tj.: komputerową akwizycję obrazu oraz sztuczne sieci neuronowe. Mieszanie prowadzono na drodze kolejnych wysypów (od 1 do 10) materiału z jednego zbiornika do drugiego (system funnel-flow). Jakość uzyskanej mieszanki oceniano przy użyciu komputerowej analizy obrazu. Uzyskane w ten sposób wyniki wariancji rozkładu trasera posłużyły do wykorzystania modelowania procesu przy użyciu sztucznej inteligencji. Uzyskane wyniki zaprezentowano w sposób graficzny i poddano dyskusji.
The paper presents results of tests on mixing of granular components commonly used in food industry. Additionally, the work presents the procedures of using modern methods for analysis of this process, that is: image acquisition by computer and artificial neural networks. Mixing process involved successive pouring out (from 1 to 10 times) of material from one container to another (system funnel-flow). The quality of obtained mix was evaluated using image analysis by computer. Marker distribution variance results obtained in this way allowed to use process modelling with an artificial intelligence. Obtained results were shown graphically and were subject to discussion.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
117--122
Opis fizyczny
Bibliogr. 10 poz., rys.
Twórcy
autor
autor
autor
- Politechnika Opolska, Wydział Mechaniczny, Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, jolantakrolczyk@wp.pl
Bibliografia
- Dłużewski M., Dłużewska A. 2001. Technologia Żywności. Wydawnictwa Szkolne i Pedagogiczne, Warszawa. s. 98.
- Królczyk J., Tukiendorf M. 2005. Using the methods of geostatic function and Monte Carlo in estimating the randomness of distribution of a two-component granular mixture during the flow mixing. EJPAU 2005, Volume 8, Issue 4, [dostęp 27-03-2007]. Dostępny w internecie: http://www.ejpau.media.pl/volume8/issue4/art-78.html
- Lampinem J., Vehtari A. 2001. Bauesian approach for neural networks-review and case studies. Neural Networks 14. s. 257-274.
- Matuszek D., Tukiendorf M. 2005. Komputerowa analiza obrazu i modelowanie neuronowe w ocenie i prognozowaniu rozkładu cząstek dwuskładnikowego układu ziarnistego podczas mieszania systemem funnel-flow. Inżynieria Rolnicza Nr 14(74). Kraków. s. 229-235.
- Pijanowski E., Dłużewski M., Dłużewska A., Jarczyk A. 1996. Ogólna Technologia Żywności. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne. Warszawa. ISBN 83-204-2502-6.
- Szwedziak K., Sobkowicz J. 2006. Określenie zanieczyszczeń w mące za pomocą komputerowej analizy obrazu. Postęp Techniki Przetwórstwa Spożywczego. s. 24-25.
- Tukiendorf M. 2002. Sposoby oceny jakości mieszanin ziarnistych w zbiornikach. Acta Scientiarum Polonorum, Technica Agraria 1 (2). s. 51-59.
- Tukiendorf M. 2003a. Modelowanie neuronowe procesów mieszania niejednorodnych układów ziarnistych. Rozprawy Naukowe Akademii Rolniczej w Lublinie. Zeszyt 272 Lublin.
- Tukiendorf M. 2003b. Characteristics of mixing granual materiale achieved by using methods of viariance analysis and geostatistical function. EJPAU, Vol. 6, Issue 1, 2003, [dostęp 27-03-2007]. Dostępny w internecie: http://www.ejpau.media.pl/series/volume6/issue1/engineering/art-03.html
- Ulbrich R. (red.) 2002. Rozpoznawanie obrazu w zastosowaniach do badań przepływu mieszanin dwufazowych. Wyd. Polit. Opol., Pr. zbior., Studia i monografie 138, ISBN 83-88492-85-3.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BAR0-0042-0017