پیش‌بینی خصوصیات رئولوژیکی بنیادی خمیر با استفاده از شبکه عصبی-الگوریتم ژنتیک

نویسندگان

چکیده مقاله:

سابقه و هدف: خمیر محصول میانی خطوط تولید صنایع نانوایی است که ویژگی‌های رئولوژیکی آن نمایانگر خصوصیات فیزیکوشیمیایی مواد اولیه و مؤثر بر ویژگی‌های کیفی فرآورده نهایی است. با توجه به کارایی بالای شبکه‌های عصبی مصنوعی در آموزش‌پذیری و پردازش موازی داده‌ها با روابط غیر خطی، هدف از این پژوهش تهیۀ مدل‌هایی مناسب به منظور پیش‌بینی خصوصیات رئولوژیکی خمیر با توجه به ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی آرد است. مواد و روشها: طیف وسیعی از آردهای تهیه شده در کارخانه‌های مختلف کشور جمع‌آوری و هفت ویژگی فیزیکوشیمیایی آنها مورد ارزیابی قرار گرفت. آزمون‌های نوسانی روبش کرنش و روبش فرکانس بر خمیر حاصل از نمونه‌ها انجام و دو پارامتر مهم حاصل از آنها به منظور مدل‌سازی انتخاب شدند. پس از آموزش شبکه‌‌ها و تعیین پارامترهای آنها با استفاده از الگوریتم بهینه‌ساز ژنتیک و آزمودن هر شبکه، بررسی حساسیت پارامترهای خروجی به فاکتورهای ورودی شبکه صورت گرفت. یافتهها: شبکه‌های طراحی شده از انواع پرسپترون چهار لایه ای هستند که اولی با حذف دو پارامتر گلوتن مرطوب و اندیس ابعاد ذرات آرد، دارای 5 نرون در لایۀ ورودی و 15 نرون در لایه‌های پنهان اول و دوم جهت پیش‌بینی عرض از مبدأ و دومی با 7 نرون لایه ورودی، 24 نرون در لایۀ پنهان اول و 17 نرون در لایۀ پنهان دوم جهت پیش‌بینی شیب مدل برازش یافته بر روبش فرکانس مورد استفاده قرار گرفت. با استفاده از شبکه‌های گسترش یافته، پیش‌بینی خصوصیات رئولوژیکی خمیر با ضریب همبستگی بیش از 97% صورت گرفت. اندیس گلوتن و عدد زلنی به عنوان مؤثرترین پارامترها بر تغییر ویژگی‌های رئولوژیکی خمیر شناسایی شدند. نتیجه گیری: شبکه‌های عصبی مصنوعی-الگوریتم ژنتیک ابزار توانمندی در پیش‌بینی خصوصیات رئولوژی خمیر هستند. آزمون حساسیت شبکه بهینه به‌خوبی اهمیت پیش‌بینی کنندگی ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی آرد بر تغییرات خصوصیات رئولوژیکی بنیادی خمیررا نشان می‌دهد. واژگان کلیدی: شبکه عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک، رئولوژی خمیر، ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی آرد

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

پیش بینی خصوصیات رئولوژیکی بنیادی خمیر با استفاده از شبکه عصبی-الگوریتم ژنتیک

سابقه و هدف: خمیر محصول میانی خطوط تولید صنایع نانوایی است که ویژگی های رئولوژیکی آن نمایانگر خصوصیات فیزیکوشیمیایی مواد اولیه و مؤثر بر ویژگی های کیفی فرآورده نهایی است. با توجه به کارایی بالای شبکه های عصبی مصنوعی در آموزش پذیری و پردازش موازی داده ها با روابط غیر خطی، هدف از این پژوهش تهیۀ مدل هایی مناسب به منظور پیش بینی خصوصیات رئولوژیکی خمیر با توجه به ویژگی های فیزیکوشیمیایی آرد است. موا...

متن کامل

پیشبینی قیمت تسویه بازار برای خوشه های زمانی رقابت پذیری بازار با استفاده از شبکه عصبی بهبود یافته با الگوریتم ژنتیک: مطالعه بازار برق ایران

با قانون‌زدایی بازار و شکل‌گیری بازار روز بعد انرژی، در هرروز تولیدکنندگان انرژی اقدام به ارائه پیشنهاد قیمت خود برای هر واحد به تفکیک ساعت، در حداکثر 10 پله به مدیریت‌شبکه می‌کنند و مدیریت‌شبکه با تعیین میزان تقاضا در روزبعد، قیمت‌تسویه بازار برای روز آتی را به همراه برندگان بازار اعلام می‌کند و بر اساس قیمت پیشنهادی تولیدکنندگان با آنها تسویه می‌کند. از این رو پیشبینی قیمت تسویه بازار برای شر...

متن کامل

پیش‌بینی خشکسالی با استفاده از الگوریتم ژنتیک و مدل ترکیبی شبکه عصبی- موجکی

خشکسالی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین بلایای طبیعی است که ممکن است در هر رژیم آب و هوایی اتفاق بیفتد. از آنجا که وقوع خشکسالی اجتناب ناپذیر است، بنابراین شناخت آن به‌منظور مدیریت بهینه منابع آب، از اهمیت بسزایی برخوردار است. از مؤثرترین عوامل در تدوین طرحهای مقابله با خشکسالی و مدیریت آن، طراحی سیستم‌های پیش‌بینی خشکسالی است که بتوان اثرات مخرب ناشی از آن را به حداقل رساند. به این منظور در این تحقیق...

متن کامل

مدل سازی خشک کردن اسمزی زردآلو با استفاده از الگوریتم ژنتیک - شبکه عصبی مصنوعی

ایران از نظر تولید زردآلو در جهان مقام دوم را دارد و مطالعه عوامل موثر بر خشک کردن این میوه و مقدار تاثیر آنها امری ضروری می باشد. لذا در این مطالعه تاثیر دمای محلول اسمزی در محدوده °C 25 تا °C 65، در مدت زمان 30 تا 120 دقیقه و غلظت محلول اسمزی در محدودۀ 30 تا 60 درصد (وزنی/وزنی) بر پارامترهای کاهش وزن، کاهش آب، جذب مواد جامد و نسبت دفع آب به جذب مواد جامد در طی خشک کردن اسمزی زردآلو مورد بررسی...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده

{@ msg_add @}


عنوان ژورنال

دوره 10  شماره 3

صفحات  67- 77

تاریخ انتشار 2015-09

با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.

کلمات کلیدی

کلمات کلیدی برای این مقاله ارائه نشده است

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023