Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Kujawa, S." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Computer-aided identification of the water diffusion coefficient for maize kernels dried in a thin layer
Autorzy:
Kujawa, S.
Weres, J.
Olek, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/25413.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
Tematy:
computer-aided identification
water diffusivity coefficient
water transport
maize kernel
cereal grain
drying
storage
thin layer
moisture content
Źródło:
International Agrophysics; 2016, 30, 3
0236-8722
Pojawia się w:
International Agrophysics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie algorytmów optymalizacji globalnej w modelowaniu odwrotnym procesów suszenia produktów rolniczych
Comparison of global optimization algorithms in inverse modeling of drying processes of agricultural products
Autorzy:
Siatkowski, M.
Weres, J.
Kujawa, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/290471.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
modelowanie odwrotne
algorytm optymalizacji globalnej
suszenie
produkt rolniczy
inverse modeling
global optimization algorithms
drying
agricultural product
Opis:
W celu zapewnienia zadowalająco niskiej niepewności modeli matematycznych stosowanych do opisu procesu suszenia produktów rolniczych niezbędne okazuje się wyznaczenie wartości ich współczynników. Można to uczynić na drodze modelowania odwrotnego, z użyciem odpowiednio dobranego algorytmu optymalizacji. Ważną grupę takich algorytmów stanowią algorytmy optymalizacji globalnej, takie jak: symulowane wyżarzanie, przeszukiwanie z tabu i algorytm genetyczny. W pracy porównano te trzy algorytmy w zastosowaniu do modelowania odwrotnego procesów suszenia produktów rolniczych i określono ich przydatność w uzyskiwaniu wyników obarczonych najmniejszą niepewnością w najkrótszym czasie.
To attain a satisfactorily low level of uncertainty for mathematical models used to describe drying processes of agricultural products it is essential to determine values of their coefficients. It can be done in a process of inverse modeling, with the use of adequately selected optimization algorithm. Global optimization algorithms, like simulated annealing, tabu search and genetic algorithm are of particular interest. In the paper all the three algorithms were compared in inverse modeling of drying of agricultural products. Their usefulness was estimated in obtaining results of the lowest uncertainty in the shortest time.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 191-198
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Software supporting determination of initial mass of dried grain kernels sample
Oprogramowanie wspomagające określanie początkowej masy próbki suszonego ziarna zbóż
Autorzy:
Kujawa, S.
Weres, J.
Tomczak, R. J.
Nowakowski, K.
Maciejewski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/337055.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
initial mass
sample
moisture content determination
grain
drying
computer software
masa początkowa
próbka
wyznaczanie zawartości wody
suszenie
ziarna zbóż
oprogramowanie komputerowe
Opis:
Research on the drying processes of grain kernels in a thin layer requires data on moisture content changes inside kernels in selected time intervals of these processes. Before experimental tests to determine these changes are preformed, it is essential to assume the initial mass of grain samples. Deliberate determination of its value, taking into account the uncertainty of measuring instruments in the determination of sample mass in selected time intervals and sample dry mater content, provides results with a possibly low uncertainty. Unfortunately, despite the fact that the method for determining the initial mass of samples is generally available, quite often its value is not assumed deliberately. Therefore, the objective of this study was to develop software that could help in the determination of the initial mass of grain kernel samples dried in a thin layer. The paper also includes example results obtained with the use of the developed software, used for its validation.
Badanie procesów suszenia ziarna zbóż w cienkiej warstwie wymaga znajomości zmian zawartości wody w jego wnętrzu w kolejnych krokach czasowych tych procesów. Przed przystąpieniem do badań doświadczalnych dążących do poznania tych zmian niezbędne jest przyjęcie początkowej masy próbki suszonego ziarna. Świadome określenie jej wartości, z uwzględnieniem niepewności przyrządów pomiarowych służących do określania masy próbki w kolejnych krokach czasowych i masy suchej substancji w próbce, umożliwia otrzymanie wyników obarczonych możliwie niską niepewnością. Niestety pomimo tego, że metoda określania początkowej masy próbki suszonego materiału jest ogólnie dostępna, w badaniach dość często jej wartości nie przyjmuje się w pełni świadomie. Dlatego też celem pracy było opracowanie oprogramowania, które ułatwi określanie początkowej masy próbki ziarna zbóż suszonego w cienkiej warstwie. W pracy zawarto również przykłady wykorzystania wytworzonego oprogramowania, które zostały wykorzystane do jego walidacji.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2015, 60, 1; 34-38
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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