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谷物干燥工艺的试验研究 总被引：5，自引：0，他引：5
为了降低干燥能耗、提高干燥效率、改善干燥质量，需要对各种谷物干燥工艺在相同条件下进行对比试验。设计出一种多工艺谷物干燥试验台，利用它进行了顺流干燥、逆流干燥、顺－逆流组合干燥和顺流干燥逆流冷却等干燥工艺的试验，研究了各参数对几种谷物干燥工艺性能的影响。结果表明，顺－逆流组合工艺的干燥效果最为理想。文中给出了顺－逆流干燥的最佳工艺参数。研究结论可用于新型谷物干燥机的设计和现有同类型干燥机的操作与调整 相似文献
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国外谷物干燥设备的发展趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对国外谷物干燥设备的介绍、分析，在干燥机研制、开发及应用等方面阐述了目前国外横流、逆流、顺流、混流及循环式谷物干燥机的发展趋势。 相似文献
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谷物干燥机普遍采用横流、混流、逆流的冷却工艺结构实现烘后谷物的冷却,即使是大型干燥机采用双层冷却,也均是采用双层并联的横流、混流、逆流冷却工艺结构.虽然这些冷却工艺结构能实现对谷物的冷却,但却存在一个共同的缺点,即一般只适应在环境温度≥-5℃的条件下工作,而当环境温度＜-5℃时,被冷却谷物的裂纹率会急剧上升.为降低烘后谷物的裂纹率,在寒地冬季进行干燥作业时,一般都关闭冷风机,不进行冷却通风,只将冷却段当作一个缓苏段使用.这不仅浪费了干燥机的结构空间,而且从干燥机排出的谷物因温度过高又不能直接入仓存放,从而增加了生产工序,增大了粮食成本.采用横流、混流、逆流冷却工艺在冬季作业时谷物的裂纹率很高,主要是冷风与谷物温差过大所致.要想使冷却结构适合寒地冬季使用,就应使冷空气升温,降低冷空气与谷物的温差.哈尔滨东宇农业工程机械有限公司研制出了串联逆流冷却工艺结构,较好地解决了这一问题. 相似文献
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在３种类型干燥机上进行了玉米干燥机对比试验,测定了玉米破碎敏感性,试验结果表明,玉米破碎敏感度与热风温度和速度,谷物初始含水率及冷却方法有关,其中热风速度的影响最为显著,３种类型干燥机中,顺流干燥逆流冷却对玉米破碎强度的影响最小,干后玉米破碎敏感最低。 相似文献
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扫仓搅龙的运动参数，尤其是公转速度，直接影响逆流干燥机的工作性能。此前只能通过样机反复试验进行参数修改，才能获得比较满意的结果。文中通过对扫仓搅龙进行运动学和力学分析，推导出扫仓搅龙公转速度的表达式，从而在烘干机的设计阶段即可知道合理的扫仓搅龙公转速度值。应用结果表明，研究结论完全符合实际要求。 相似文献
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种子干燥机是种子加工生产的重要工序，也是农业生产中种子加工过程的关键环节。随着我国农业生产的现代化过程不断发展，对种子干燥的需求也越来越大，种子干燥机的作用也日趋明显，如何使用和维护种子干燥机尤为重要。为提高种子干燥机的使用和维护水平，提高种子干燥机的经济效益，以5HST种子干燥机为例介绍干燥机的相关知识，以供操作参考。 相似文献
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LJH—4型粮食干燥机系辽宁省海城市干燥设备厂与中国农业工程研究设计院联合改进设计的最新产品。并采用了中国农业工程研究设计院的最新专利技术“高温、高效新型金属体间接加热热风炉”与该机配套。经1988年11月在新疆呼图壁粮食部门推广使用,收到了很好的效果,在现场会上受到了新疆自治区粮食厅领导的高度评价。与此同时又在吉林省前郭县长龙粮库推广使用成功,受到了有关部门的好评。现将LJH—4型粮食干燥机简要介绍如下:一、LJH—4型粮食干燥机1.特点:该机采用了先进的顺流与逆流相结合的干燥工艺,并设置有预热、缓苏、冷却等机构,非常适合于玉米、小麦、稻谷以及饲料等粮食作物干燥处理。并且具有投资少、见效快、结构简单、安装使用 相似文献
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基于BP神经网络的河川年径流量预测 总被引：2，自引：0，他引：2
运用人工神经网络模型对松花江流域年径流量径流序列做出预报,表明了人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。通过对基本BP网络算法和L-M算法的比较工作,得到了适合该神经网络模型的训练算法,既L-M算法,提高了预报的精度。以松花江流域哈尔滨站年径流量实测序列为研究对象,在数值试验的基础上找到了适合于松花江流域哈尔滨站年径流序列预报的人工神经网络预报模型结构,提高了该模型的预报准确性。 相似文献
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林分保留密度的人工神经网络模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《北京林业大学学报》2005,(Z2)
为探索人工神经网络在林分保留密度研究中的应用效果,以马尾松人工林为对象,481块标准地资料为基础数据,用MATLAB的正切“S”形函数tansig为神经元的作用函数,以年龄和密度的标准化、归一化数据为训练样本,构建和训练林分保留密度的人工神经网络模型,并与幂函数进行对比研究.结果表明,密度与年龄的关系用幂函数(y=axb)描述,拟合精度为91.29%;用人工神经网络描述,拟合精度为94.27%.可见,人工神经网络能比常规方法更好地模拟林分密度随年龄的变化规律,特别能有效地模拟经营活动下的复杂过程. 相似文献
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In this study, different approaches to the modelling of flat-plate solar collectors are introduced and analysed. Among the physically based models, the heat network model and Hottel–Vhillier (H–V) models are discussed. The parameters of the latter model are identified for three different types of these solar collectors. The identification exhibited good agreement with the measured values. Finally, modelling simulations with an artificial neural network (ANN) technique were carried out. A sensitivity study was performed on the parameters of the neural network. The possible ANN structures, the size of training data set, the number of hidden neurons, and the type of training algorithm were analysed in order to identify the most appropriate model. The same ANN structures were trained and validated for the three solar collectors, using data generated from the H–V model and long-term (17 days) measurements. 相似文献
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建立了红景天苷缓释微囊的人工神经网络模型及其遗传算法优化技术。结果表明,结构为5-12-3的神经网络模型能较为精确地拟合测试的样本数据,其最大相对误差不超过4%;遗传算法优化的红景天苷缓释微囊制作最佳工艺参数为:海藻酸钠与红景天苷的质量比为2,海藻酸钠浓度为30g/L,壳聚糖浓度为5g/L,氯化钙浓度为10g/L,壳聚糖溶液pH值为6.35,该工艺参数下的最大适应度较单因素及二次旋转组合试验中的最大适应度高14%,且最佳工艺参数下载药量、包埋率和决定系数的预测值和试验值基本相符。说明用神经网络模型描述微囊制作参数与性能之间的关系,用遗传算法优化微囊制作工艺参数,能设计出性能最佳的微囊制作工艺参数。 相似文献
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Abhishek Pandey R. Prasad J. K. Srivastava S. N. Pandey 《Russian Agricultural Sciences》2012,38(3):230-233
Monitoring of soil moisture is very important to environmental studies, including hydrology, meteorology and their interactive fields. Today back propagation artificial neural networking is a well known and widely applied mathematical model for the remote sensing applications. For the soil moisture estimation an artificial neutral network (ANN) based algorithm is implemented and tested. The ANN model is calibrated (trained) and tested with the experimentally obtained data. The experimentally data is obtained by using X-band (9.5 GHz) scatterometer for different soil moistures viz. 10, 12, 18 and 22%. The measurement of the scattering coefficient was carried out over a range of incidence angle from 20° to 70° at the step of 5° for both the HH and VV polarization. Surface roughness (i.e. root mean square height) is taken constant as 0.5 cm for the whole experimentation. The performance of the ANN model is evaluated by the direct measured soil moisture and by the soil moisture estimated by the ANN model. Our work suggests that ANN modeling for such experimentation is a promising alternative for soil moisture estimation. The advantage of the ANN approach for soil moisture estimation is that it has potential for worldwide coverage. 相似文献
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楼文高 《上海海洋大学学报》2001,(4):347-352
人工神经网络（ANN）是一种动态信息（处理）系统，它具有联想记忆、自组织、自适应、自学习和容错等优异的特性而得到广泛应用。ANN已广泛地应用于诸如模式识别、拟合、分类、决策和预测等领域，而水产科学有很多涉及上述技术的问题。本文在简述ANN结构和工作原理的基础上，讨论分析了利用BP神经网络模型、自组织特性神经网络或Kohonen神经网络模型进行分类、模式识别、图像处理和鉴别、预测与评价、系统模拟以及最优化和多目标决策等方面的应用实例。从神经网络模型建模和数据预处理原理研究了应用人工神经网络技术建模的局限性和缺陷。并明确指出：若不采用检验样本监控学习过程，对于一定数量的样本数据，过大的神经网络结构将不可避免地引起对样本数据的过拟合，从而得到了不能正确反映样本数据结构和内在特性和神经网络模型，而可能是对样本数据的噪声的反映。本文最后探讨了人工神经网络技术与模糊数学、逻辑控制和拓扑学以及非确定性原理相结合的应用趋势。 相似文献