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| 1 | 基于BP神经网络预测红外-喷动干燥带壳鲜花生水分比显示文摘为实现带壳鲜花生红外-喷动干燥过程中水分比的预测,本实验探究了不同干燥温度(55、60、65℃和70℃)、进口风速(16、17、18 m/s和19 m/s)和助流剂质量(1.0、1.5、2.0 kg和2.5 kg)对带壳鲜花生干燥时间和干燥速率的影响,建立了输入层为干燥温度、进口风速、助流剂质量和干燥时间,隐含层节点数为11,输出层为带壳鲜花生水分比,拓扑结构为“4-11-1”的BP神经网络模型。结果表明:干燥温度和进口风速是影响带壳鲜花生水分比的主要因素,增加进口风速和提高干燥温度能有效缩短带壳鲜花生的干燥时间,提高干燥效率。采用Levenberg-Marquardt(L-M)算法为训练函数,选择tansig-purelin为网络传递函数,经过有限次训练得到的BP神经网络模型,其水分比预测值与实验值之间的决定系数R^(2)为0.99,均方误差为0.02,水分比预测结果相较于传统经典数学模型准确且迅速。本研究建立的BP神经网络模型可为带壳鲜花生在红外-喷动干燥过程中的水分比在线预测提供理论依据和技术支持。 | 朱凯阳 任广跃 段续 仇彩霞 李琳琳 楚倩倩 余祖艳 | 2022 | 食品科学2022，43，11： | 6 |
| 2 | 气固流化床中颗粒的夹带和扬析特性显示文摘在内径0.5 m、总高6 m的流化床中对玻璃珠和白刚玉颗粒的夹带和扬析现象进行了实验研究,两种颗粒通过筛分配比得到不同粒径分布的实验物料,以0.25~0.76 m/s的速度分批进行流态化试验,考察了表观气速、床层物料粒径分布以及颗粒粒径对颗粒夹带和扬析速率的影响,得到了颗粒的扬析速率常数(K_(i)^(*))。实验结果表明,夹带量和扬析速率常数随着表观气速呈指数增加;扬析速率常数随着颗粒粒径减小先增加,达到一个临界粒径(d_(crit))后,扬析速率常数会随着粒径减小趋于平缓或降低。提出了一组经验关联式,分别用于预测临界粒径两侧颗粒的扬析速率常数,关联式能很好地预测本工作实验条件下的数据,误差在30%以内,并且关联式能够对文献中的实验数据进行较好的预测,可以用于流化床装置的放大。 | 王琦 马准准 马宏方 钱伟鑫 孙启文 张海涛 应卫勇 | 2022 | 过程工程学报2022，22，12： | 1 |
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