基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

• 作者: 张兆国 王迪 程一启 胡瑞芬
• 来源期刊: 中国油脂
• 关键词: 花生 挤压膨化 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 153-156
• 页数: 4页
• 分类号: TS224|TP183
• 语种: 中文

摘要

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响.通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合.结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性:确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11％和轴头间隙12 mm.在最优参数组合下,粕残油率为1.03％.模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张兆国	昆明理工大学现代农业工程学院	17	46	4.0	6.0
2	程一启	昆明理工大学现代农业工程学院	3	3	1.0	1.0
3	王迪		4	1	1.0	1.0
4	胡瑞芬	昆明理工大学现代农业工程学院	1	0	0.0	0.0