Journals / Journal of Agricultural Sciences / 2026 / Volume: 20 Issue: 2

Bir Güneş Destekli Isı Pompalı Kurutucuda Mantarın Kurutma Davranışlarının Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Modellenmesi

Pages
—
Publication Date
2014-05-11
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Böylece, farklı kurutma şartları için bu modelleme ile mantarın kuruma davranışları başarılı bir şekilde analiz edilebilir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Kurutucu, güneş enerjisi ile ve güneş enerjisi destekli ısı pompası ile ayrı ayrı 45 °C ve 55 °C kurutma havası sıcaklığı ve 0.9 m s -1 hava hızında mantar kurutularak test edilmiştir.
📊
Key Findings & Data:Deneylerden elde edilen nem içeriği (MC), ayrılabilir nem oranı (MR) ve kuruma hızı (DR) değerleri Levenberg-Marquardt (LM) geri yayılım öğrenme algoritması ve Fermi transfer fonksiyonu kullanılarak yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Böylece, farklı kurutma şartları için bu modelleme ile mantarın kuruma davranışları başarılı bir şekilde analiz edilebilir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Güneş destekli ısı pompası · Kurutma · Yapay sinir ağları

Özet

Kurutucu, güneş enerjisi ile ve güneş enerjisi destekli ısı pompası ile ayrı ayrı 45 °C ve 55 °C kurutma havası sıcaklığı ve 0.9 m s -1 hava hızında mantar kurutularak test edilmiştir. Deneylerden elde edilen nem içeriği (MC), ayrılabilir nem oranı (MR) ve kuruma hızı (DR) değerleri Levenberg-Marquardt (LM) geri yayılım öğrenme algoritması ve Fermi transfer fonksiyonu kullanılarak yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmiştir. Geliştirilen modelin istatistiksel geçerliliğinin belirlenmesinde kullanılan çoklu saptama katsayısı (R 2 ), ortalama karekök (RMSE), ve mutlak hata yüzdesi (MAPE) istatistik değerleri kullanılmıştır. R 2 , RMSE ve MAPE sırasıyla MC için 0.999, 0.0078895, 0.2668459, MR için 0.999, 0.0001099, 0.2968427 ve DR için 0.999, 0.0000008, 0.2703797 olarak elde edilmiştir. Böylece, farklı kurutma şartları için bu modelleme ile mantarın kuruma davranışları başarılı bir şekilde analiz edilebilir.

🔖

Cite This Article

Şevik, S., Aktaş, M., Özdemir, M. B., Doğan, H. (2014). Bir Güneş Destekli Isı Pompalı Kurutucuda Mantarın Kurutma Davranışlarının Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Modellenmesi. Journal of Agricultural Sciences, Volume: 20 Issue: 2. https://doi.org/10.15832/tbd.63118

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...