Analiza twardości selera w czasie suszenia

• Autorzy: Łapczyńska-Kordon B. , Francik S.

Warianty tytułu

EN

Analysis of celery hardness during drying process

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono próbę zastosowania modelu sformułowanego na bazie sztucznych sieci neuronowych do opisu zmian twardości selera w czasie konwekcyjnego suszenia w warunkach wymuszonego przepływu powietrza. Model opracowano na podstawie badań. Próbki selera w kształcie cylindrów o wymiarach 10x10 mm poddano suszeniu konwekcyjnemu w temperaturach: 60 i 70°C. Podczas suszenia w równych odstępach czasowych określano twardość materiału metodą Vickersa za pomocą mikrotwardościomierza PMT-3. Do opisu zmian twardości w zależności od zawartości wody, temperatury suszenia i rodzaju obróbki przed suszeniem zastosowano model opracowany za pomocą sztucznych sieci neuronowych SSN. Do budowy modelu zastosowano wielowarstwową jednokierunkową sztuczną sieć neuronową, wykorzystując do uczenia zmodyfikowany algorytm wstecznej propagacji błędu. Analizowano sieci o różnej architekturze w celu zoptymalizowania działania modelu sieciowego. Stwierdzono, że sieć o 3 neuronach w warstwie 1, 3 neuronach w warstwie 2 i 1 neuronie w warstwie wyjściowej jest optymalna. Błąd względny globalny pomiędzy wartościami otrzymanymi z doświadczeń i z obliczeń wyniósł 28,7%.

EN

The paper presents an attempt of using a model created based on artificial neural networks for description of changes in celery hardness during convection drying under forced air circulation conditions. The model was developed based on the tests. Celery samples in a form of cylinders in size of 10x10 mm were put to convection drying at temperatures: 60 and 70°C. During the drying process material hardness was determined at equal time intervals based on the Vickers method using microhardness tester PMT-3. For description of hardness changes as a function of water content, drying temperature and type of treatment before drying a model developed based on artificial neural networks SSN was used. For creating the model a multilayer unidirectional neural network was employed, using a modified algorithm of backward error propagation for learning process. Networks with different architecture were analyzed in order to optimize actions of the network model. The analysis showed that the optimal network was the one with 3 neurons in layer 1, 3 neurons in layer 2 and 1 neuron in output layer. The global relative error between the values obtained from the experiments and from calculations was 28,7%.

Słowa kluczowe

PL

twardość; sztuczna sieć neuronowa; model SSN; seler

EN

hardness; SSN model; artificial neural network; celery

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2006
• Tom: R. 10, nr 13(88)
• Strony: 295--302
• Opis fizyczny: Bibliogr. 3 poz., wykr.

Twórcy

autor

Łapczyńska-Kordon B.

autor

Francik S.

• Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, Wydział Inżynierii Produkcji i Energetyki, Katedra Inżynierii Mechanicznej i Agrofizyki

Bibliografia

• Wang N., Brennan J. G. 1995. Changes in Structure, Density and Porosity of Potato during Dehydration. Journal of Food Engineering, 24: 61-76.
• Lozano J. E., Rotstein E, Urbicain M. J. 1983. Shrinkage, porosity, and bulk density of foodstuffs at changing moisture content. Journal Food Science, 48: 1497-1502.
• Sitkiewicz, I., Lenart, A., Lewicki P.P. 1997. Rheological properties of osmodehydrated plant tissue. In: Engineering and Food at ICEF 7, Part I., R. Jowitt (Ed.), Sheffield Academic Press Ltd., UK, 41-44.