發(fā)布時間：2020-05-30 05:57

【摘要】：利用太陽能對苜蓿草捆進行干燥處理,可有效地解決傳統(tǒng)牧草干燥工藝中遇到的營養(yǎng)成分損失大、能耗高、成本高等問題,有利于當?shù)氐男竽翗I(yè)發(fā)展。利用試驗對苜蓿草捆進行太陽能熱風干燥特性研究,并應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立草捆干燥過程含水率仿真模型,為苜蓿太陽能干燥工藝和系統(tǒng)的優(yōu)化提供一定的參考依據(jù)。本文主要研究了兩方面的內(nèi)容：(1)在已搭建好的苜蓿太陽能干燥試驗臺上進行苜蓿草捆干燥試驗。分析了高水分苜蓿草捆太陽能干燥過程的干燥特性及其傳熱傳質(zhì)規(guī)律,研究了草捆因素、介質(zhì)因素與干燥特性間關(guān)系。試驗表明苜蓿草捆的含水率是隨時間呈指數(shù)變化的,干燥主要處于恒速和降速階段；密度對干燥過程的影響非常大；草捆多層干燥過程存在著明顯的水分梯度和溫度梯度,具有不均勻性；干燥介質(zhì)溫濕度對草捆含水率影響差異非常顯著。(2)介紹了BP算法基本理論,對試驗所得數(shù)據(jù)建立了干燥過程中含水率的仿真模型,測試樣本的最大絕對誤差為18.75%,平均百分誤差為13.67%,模型預(yù)測誤差較大。介紹了粒子群優(yōu)化算法,在此基礎(chǔ)上,通過粒子群優(yōu)化算法對BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行優(yōu)化設(shè)計,建立基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的含水率仿真模型。結(jié)果表明該網(wǎng)絡(luò)模型的學習速度快、擬合度高、誤差小,對于苜蓿草捆太陽能干燥過程的含水率具有良好的預(yù)測性能。
【學位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S54;S375

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本文編號：2687679