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

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

Sayfa
—
Yayın Tarihi
2014-05-11
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

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

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez: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.
📊
Temel Bulgular & Veri: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.
💡
Sonuç & Katkı:Böylece, farklı kurutma şartları için bu modelleme ile mantarın kuruma davranışları başarılı bir şekilde analiz edilebilir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler: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.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

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

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...