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基于人工神经网络的植物油料实际压缩比与临界压榨压力预测  
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【英文篇名】 Prediction of Practical Compress Ratio and Critical Applied Pressure of Oil Plants Based on BP Artificial Neural Networks
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【作者】 游燕; 郑晓; 王经州;
【英文作者】 You Yan; *Zheng Xiao; Wang Jingzhou (Machinery Engineering Department; Wuhan Polytechnic University; Wuhan 430023; China);
【作者单位】 武汉工业学院机械工程系; 武汉工业学院机械工程系 武汉;
【文献出处】 农产品加工(学刊) , Academic Periodical of Farm Products Processing, 编辑部邮箱 2006年 07期  
期刊荣誉:CJFD收录刊
【中文关键词】 神经网络; 植物油料; 压缩比; 临界压榨压力;
【英文关键词】 neural networks; oil plants; practical compress ratio; critical applied pressure;
【摘要】 基于BP神经网络建立了菜籽、菜籽仁、花生、大豆、芝麻和亚麻籽的实际压缩比预测模型,实际压缩比神经网络预测值与试验实测值吻合。根据预测的实际压缩比曲线,确定出油料工程实际临界压榨压力分别为菜籽、菜籽仁、花生、亚麻籽80MPa,芝麻100MPa,大豆60MPa。
【英文摘要】 The effects of applied pressure on practical compress ratio were studied. The simulating model of practical compress ratio of oil plants based on BP artificial neural networks was developed. Under different applied pressure,the results indicate that effects of applied pressure on practical compress ratio are obvious. Practical compress ratio increases with increasing applied pressure,and practical compress ratio has criticalness,and applied pressure has practical critical applied pressure. According to the ...
【更新日期】 2006-08-09
【分类号】 TS221
【正文快照】 0引言压榨制取植物油是目前国内外油脂加工行业中普遍采用的方法,即通过对榨腔内植物油料施加持续增长的压力,使油液从油料中分离挤出。压榨过程中,随着油液的不断挤出和油料孔隙的变小,植物油料的容积逐渐被压缩变小。为了描述油料压榨程度,引入了实际压缩比概念[2,3]。实际压

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