PL
 |
EN
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Analysis of a single experiment in affine resolvable block design in multi environments
100%
Siatkowski M. , Gorczak K. , Siatkowski I.
Nauka Przyroda Technologie. Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu
|
2014
|
tom 08
|
nr 3
2
Content available The effect of the orchard habitat structure and year on apple clearwing moth S. myopaeformis abundance
100%
Piekarska-Boniecka H. , Siatkowski M. , Siatkowski I.
Colloquium Biometricum
|
2016
|
tom 46
3
Comparison of growth models in package R
100%
Szabelska A. , Siatkowski M. , Goszczurna T. , Zyprych J.
Nauka Przyroda Technologie. Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu
|
2010
|
tom 04
|
nr 4
4
Content available Porównanie algorytmów optymalizacji globalnej w modelowaniu odwrotnym procesów suszenia produktów rolniczych
100%
Siatkowski M. , Weres J. , Kujawa S.
Inżynieria Rolnicza
|
2010
|
tom R. 14, nr 7
191-198
PL
W celu zapewnienia zadowalająco niskiej niepewności modeli matematycznych stosowanych do opisu procesu suszenia produktów rolniczych niezbędne okazuje się wyznaczenie wartości ich współczynników. Można to uczynić na drodze modelowania odwrotnego, z użyciem odpowiednio dobranego algorytmu optymalizacji. Ważną grupę takich algorytmów stanowią algorytmy optymalizacji globalnej, takie jak: symulowane wyżarzanie, przeszukiwanie z tabu i algorytm genetyczny. W pracy porównano te trzy algorytmy w zastosowaniu do modelowania odwrotnego procesów suszenia produktów rolniczych i określono ich przydatność w uzyskiwaniu wyników obarczonych najmniejszą niepewnością w najkrótszym czasie.
EN
To attain a satisfactorily low level of uncertainty for mathematical models used to describe drying processes of agricultural products it is essential to determine values of their coefficients. It can be done in a process of inverse modeling, with the use of adequately selected optimization algorithm. Global optimization algorithms, like simulated annealing, tabu search and genetic algorithm are of particular interest. In the paper all the three algorithms were compared in inverse modeling of drying of agricultural products. Their usefulness was estimated in obtaining results of the lowest uncertainty in the shortest time.
5
Content available Integration of software components for determination and analysis of properties of agri-food and forest products
100%
Weres J. , Olek W. , Kujawa S. , Siatkowski M.
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
|
2014
|
tom Vol. 59, nr 1
159--163
EN
Knowledge of properties of agri-food and forest products is necessary to understand and predict their behavior in many processing operations like heating, cooling and drying in which heat and water transport affect the final product quality. It is difficult to represent properties of biomaterials in mathematical models to simulate the heat and water transport processes - shape of biomaterials is complex, material structure is non-homogeneous and anisotropic, and properties are functions of temperature and moisture content. Original algorithms and software components developed in earlier papers were modified and integrated to improve accuracy and efficiency of identifying, predicting and analyzing properties of agri-food and forest products. The integrated computer-aided approach was based on image analysis, geometry modeling and finite element analysis for solving coefficient inverse problems of heat and water transport. The approach resulted in more accurate predictions of investigated transport processes in biomaterials, and was more effective.
PL
Znajomość właściwości produktów rolno-żywnościowych i drzewnych jest niezbędna, aby zrozumieć i prognozować ich zachowanie w wielu procesach przetwórczych, takich jak ogrzewanie, chłodzenia czy suszenie, w których transport ciepła i wody kształtuje końcową jakość produktów. Odwzorowywanie właściwości biomateriałów w matematycznych modelach, aby symulować procesy transportu ciepła i wody jest trudne – kształt tych materiałów jest skomplikowany, ich materialna struktura jest niejednorodna i anizotropowa, a ich właściwości są funkcjami temperatury i zawartości wody. W niniejszej pracy zmodyfikowano i zintegrowano oryginalne algorytmy i komponenty oprogramowania zbudowane w ramach wcześniejszych prac, aby poprawić dokładność i efektywność identyfikowania, prognozowania i analizowania właściwości produktów rolno-żywnościowych i drzewnych. Zintegrowane, wspomagane komputerowo podejście zostało oparte na analizie obrazu, modelowaniu geometrii oraz analizie metodą elementów skończonych, zaadaptowanej do rozwiązywania współczynnikowych zagadnień odwrotnych transportu ciepła i wody. Podejście to przyczyniło się do zwiększenia dokładności prognozowania badanych procesów transportowych w biomateriałach i przy tym do podniesienia efektywności analiz.
6
Content available Growth curve functions in modeling the thin-layer drying of corn
88%
Siatkowski M. , Weres J. , Kujawa S. , Szabelska A. , Zyprych J.
Inżynieria Rolnicza
|
2010
|
tom R. 14, nr 6
89-95
EN
Modeling the thin-layer drying process for corn is described using 37 growth curve functions. The most effective functions were qualified by the application of Akaike Information Criterion and Bayesian Information Criterion. Both criteria showed that the thin-layer drying process for corn was best described by the baroreflex five-parameter function.
PL
Modelowanie procesu suszenia kukurydzy w cienkiej warstwie zostało opisane przy użyciu 37 krzywych wzrostu. Najlepiej dopasowane krzywe zostały wyłonione w oparciu o Informacyjne Kryterium Akaike oraz Bayesowkie Kryterium Informacyjne Schwarza. Oba współczynniki pokazały, iż proces suszenia kukurydzy w cienkiej warstwie najlepiej odwzorowuje pięcioparametrowa krzywa baroreflex.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.