Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Gornicki, K." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Suitable model for thin-layer drying of root vegetables and onion
Autorzy:
Górnicki, K.
Kaleta, A.
Choińska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2082865.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
Tematy:
root vegetables
onion
drying kinetics
modelling
drying models
Opis:
The drying behaviour of carrot, parsley, red beetroot and onion slices of 5 and 10 mm thickness was investigated in a convective dryer at a drying temperature of 50, 60 and 70°C under natural convection conditions. The experimental drying data of the vegetables slices obtained were fitted to five empirical thin-layer models: Lewis (Newton), Henderson and Pabis, Page, Modified Page, Wang and Singh. The effects of the vegetable species, air drying temperature, and slice thickness on the model parameters were determined. Four statistical tools, namely, the determination coefficient, root mean square error, reduced chi-square, and t-statistic method were applied to determine the fittings. The Page model with the model parameters determined by a summation equation, a square type dependence for the drying air temperature and a rational one for the slice thickness is recommended as the most suitable model (R2 = 0.9699, RMSE = 0.0587, χ2 = 0.0035, t-stat = 0.6739).
Źródło:
International Agrophysics; 2020, 34, 1; 79-86
0236-8722
Pojawia się w:
International Agrophysics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelling of dried apple rehydration indices using ANN
Autorzy:
Górnicki, K.
Kaleta, A.
Trajer, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2082529.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
Tematy:
rehydration
rehydration indices
apple
quality
ANN
Opis:
The purpose of the research was to study the effect of different drying and rehydration conditions on the rehydration indices of apple and to model the rehydration indices of apple using artificial neural networks. The research involved the examination of the rehydration process of 10 mm apple cubes, which were dried in natural convection (drying air velocity), forced convection and fluidization at the following drying temperatures 50, 60 and 70°C. The process of rehydration was conducted in distilled water at the following temperatures 20, 45, 70 and 95°C. Five rehydration indices were used to express rehydration. Artificial neural networks (MLP 3-5-1 and MLP 3-4-1) were used to make the rehydration indices dependent on both drying and rehydration parameters: drying temperatures, v and following temperatures. Five statistical tools, i.e. correlation coefficient, mean bias error, root mean square error, reduced chi-square, and t-statistic method (t-stat), were applied to determine the fit. To identify critical parameters and their impact on the ANN outputs, a sensitivity analysis (backward stepwise method) was performed.
Źródło:
International Agrophysics; 2019, 33, 3; 285-296
0236-8722
Pojawia się w:
International Agrophysics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies