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      基于改進(jìn)粒子群算法的大豆微波真空干燥工藝優(yōu)化

      2022-10-26 04:43:04孫銅生吳慧棟王金志凌方慶
      中國(guó)糧油學(xué)報(bào) 2022年9期
      關(guān)鍵詞:含水率微波大豆

      孫銅生, 吳慧棟, 王金志, 凌方慶

      (安徽工程大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,蕪湖 241000)

      大豆在我國(guó)有著悠久的種植歷史,含有豐富的蛋白質(zhì)及多種維生素等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)[1,2],對(duì)降低膽固醇、抗腫瘤等具有良好功效[3]。收獲期的大豆含水率較高,不能長(zhǎng)時(shí)間儲(chǔ)藏,適當(dāng)?shù)母稍锾幚砜煽焖俳档退?,保持結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性,延長(zhǎng)保質(zhì)期[4-6]。目前農(nóng)產(chǎn)品主要的干燥方式有熱風(fēng)干燥、真空冷凍干燥、微波干燥等。熱風(fēng)干燥是相對(duì)經(jīng)濟(jì)的干燥方法,但高溫?zé)犸L(fēng)會(huì)造成物料內(nèi)部結(jié)構(gòu)的嚴(yán)重?fù)p傷,爆腰率高[7-9]。真空冷凍干燥方法可以得到高品質(zhì)的干燥產(chǎn)品, 但干燥效率低下,設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)及維修費(fèi)用高,不能廣泛應(yīng)用[10]。微波干燥通過(guò)透射到農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部的電磁場(chǎng)實(shí)現(xiàn)分子的摩擦碰撞,內(nèi)外部同時(shí)受熱升溫,節(jié)能高效,但可能出現(xiàn)局部溫度過(guò)高情況[11-14]。而微波真空干燥,可在低溫狀態(tài)下干燥物料,減少物料活性喪失,保持了產(chǎn)品的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值[15]。緩蘇是指糧食在干燥過(guò)程中停止干燥一段時(shí)間,使顆粒內(nèi)部水分在壓力梯度作用下繼續(xù)向外擴(kuò)散,降低內(nèi)部應(yīng)力沖擊的過(guò)程,在農(nóng)產(chǎn)品干燥中具有十分重要的作用[9,16,17]。適當(dāng)設(shè)置緩蘇工藝可以有效減少糧食表面產(chǎn)生裂紋,即爆腰帶來(lái)的品質(zhì)問(wèn)題。近年來(lái),對(duì)緩蘇工藝的研究逐漸增多,如段續(xù)等[18]將真空降溫緩蘇技術(shù)應(yīng)用于黃秋葵熱風(fēng)干燥過(guò)程,研究了不同緩蘇時(shí)長(zhǎng)下黃秋葵干燥特性和品質(zhì)指標(biāo)的變化規(guī)律,吳中華等[19]在研究稻谷熱風(fēng)干燥過(guò)程產(chǎn)生裂紋現(xiàn)象中,分析了不同緩蘇工藝對(duì)其干燥特性及裂紋率的影響,發(fā)現(xiàn)緩蘇工藝可有效抑制干燥后的稻谷籽粒產(chǎn)生宏觀裂紋。因此,緩蘇條件影響農(nóng)產(chǎn)品的干燥品質(zhì)和干燥效率,需要對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)正交實(shí)驗(yàn)優(yōu)化干燥工藝參數(shù)是目前普遍采用的方法,為了尋找到比正交實(shí)驗(yàn)獲得的優(yōu)化參數(shù)更優(yōu)結(jié)果,本研究針對(duì)大豆干燥過(guò)程中設(shè)定單次干燥時(shí)間、緩蘇時(shí)間、緩蘇次數(shù)3項(xiàng)指標(biāo),采用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)求解分析,尋找大豆微波真空干燥工藝最優(yōu)解,并與正交實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果對(duì)比,驗(yàn)證改進(jìn)算法尋優(yōu)的準(zhǔn)確性與優(yōu)勢(shì),探尋出可以提高大豆干燥效率及品質(zhì)的實(shí)驗(yàn)指標(biāo),對(duì)于大豆及其他農(nóng)產(chǎn)品微波干燥深加工研究具有探索意義。

      1 材料與方法

      1.1 實(shí)驗(yàn)材料

      干燥對(duì)象均為產(chǎn)自黑龍江非轉(zhuǎn)基因大豆,在密閉環(huán)境下儲(chǔ)藏運(yùn)輸,飽滿無(wú)損傷。

      1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

      RWBZ-08S型微波真空干燥箱,由微波源、微波真空加熱腔、真空泵系統(tǒng)和控制系統(tǒng)組成,其中加熱腔結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖1所示。AB204-N型電子分析天平,LDS-1G型電容式谷物水分測(cè)量?jī)x,Ti32型熱成像儀。

      注:1溫度控制器;2功率顯示器;3時(shí)間控制器;4功率調(diào)節(jié)器;5電源開關(guān);6真空開關(guān);7微波開關(guān);8觀察窗;9旋轉(zhuǎn)臺(tái);10 波導(dǎo);11 真空度顯示儀。圖1 微波真空干燥箱加熱腔結(jié)構(gòu)

      1.3 實(shí)驗(yàn)流程

      由于干基含水率的計(jì)算以最終干物質(zhì)量作為標(biāo)準(zhǔn),不利于各組實(shí)驗(yàn)進(jìn)行縱向比較,本實(shí)驗(yàn)結(jié)果均選擇濕基含水率確定[20]。

      1.3.1 預(yù)處理

      篩選出完整飽滿大豆,復(fù)水處理后靜置一段時(shí)間并吸干表面水分得到初始含水率(25±1)%的大豆。

      1.3.2 實(shí)驗(yàn)條件

      實(shí)驗(yàn)使用電容式谷物水分測(cè)量?jī)x測(cè)定大豆初始含水率,分別控制單因素變量(微波功率、真空度),將大豆放入微波真空干燥箱進(jìn)行干燥,取出并檢測(cè)大豆含水率,確定出緩蘇正交實(shí)驗(yàn)適宜在微波功率為500 W、真空度為0.06 MPa的條件下進(jìn)行。

      1.3.3 正交實(shí)驗(yàn)

      在單因素實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,使用電容式谷物水分測(cè)量?jī)x測(cè)定大豆初始含水率,開始干燥總時(shí)長(zhǎng)為2 h的正交實(shí)驗(yàn)。設(shè)定L9(34)正交實(shí)驗(yàn)方案見表1。

      依據(jù)正交實(shí)驗(yàn)表格,在干燥過(guò)程中進(jìn)行緩蘇處理,調(diào)節(jié)單次干燥時(shí)間、緩蘇時(shí)間、緩蘇次數(shù),測(cè)定最終含水率,并隨機(jī)挑選出100顆大豆計(jì)算出最終爆腰率。按照正交實(shí)驗(yàn)方案共進(jìn)行9組實(shí)驗(yàn),結(jié)果如表2所示。

      表1 正交實(shí)驗(yàn)方案

      表2 正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      經(jīng)極差分析,獲得最佳含水率的工藝參數(shù)為單次干燥時(shí)間為15 min、緩蘇時(shí)間為40 min、緩蘇次數(shù)為1次,獲得最低爆腰率的工藝參數(shù)為單次干燥時(shí)間為15 min、緩蘇時(shí)間為30 min、緩蘇次數(shù)為2次。

      1.4 分析方法

      為了發(fā)現(xiàn)比正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果更優(yōu)的大豆微波干燥工藝,使用改進(jìn)粒子群算法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)求解分析,在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法基礎(chǔ)上新建一個(gè)次空間,主次空間共同尋優(yōu)并且相互交換優(yōu)異值,提高尋優(yōu)效率。大豆微波真空干燥實(shí)驗(yàn)過(guò)程及引進(jìn)改進(jìn)粒子群算法分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行粒子尋優(yōu)的具體流程可總結(jié)為圖2所示。

      2 緩蘇工藝優(yōu)化

      2.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法

      粒子群算法生成初始種群后,隨機(jī)生成初始種群位置與速度,初始化個(gè)體與群體歷史最佳位置與適應(yīng)度,通過(guò)迭代更新位置與速度并進(jìn)行自適應(yīng)變異,計(jì)算新種群各個(gè)個(gè)體位置的適應(yīng)度,之后個(gè)體之間通過(guò)協(xié)作和信息共享逐漸淘汰差值,直到找出最優(yōu)解。粒子群算法具有收斂速度快、編碼效率高等特點(diǎn),也有陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),一般用于處理連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題[21-27]。

      在每一次的迭代中,粒子通過(guò)跟蹤2個(gè)“極值”(pbest、gbest)更新自己。每次找到最優(yōu)值便根據(jù)式(1)[26]更新速度和位置。

      vi=ωvi+c1(x-pbest)+c2(x-gbest)

      (1)

      式中:ω為慣性權(quán)重;c1、c2為學(xué)習(xí)因子;vi為粒子速度;gbest為全局最優(yōu)粒子;pbest為個(gè)體最優(yōu)粒子。

      設(shè)置種群參數(shù)為:慣性權(quán)重ω為0.5,ω越大則代表算法全局尋優(yōu)能力越強(qiáng)[29,30]。學(xué)習(xí)因子c1、c2均為1.5,粒子速度不宜過(guò)快,防止更新過(guò)快錯(cuò)過(guò)最優(yōu)解。最大迭代次數(shù)為100次,種群規(guī)模為500,空間維數(shù)為9,設(shè)置位置參數(shù)與維數(shù)限制。

      2.2 改進(jìn)算法程序

      PSO具有算法收斂速度快、搜索效率高的優(yōu)點(diǎn),往往會(huì)以結(jié)果多樣性的缺失為代價(jià),影響最終的優(yōu)化結(jié)果。本次研究對(duì)象為大豆微波真空干燥實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)粒子較少,用于解決該問(wèn)題有一定局限性。為了平衡全局搜索準(zhǔn)確性與局部搜索速度問(wèn)題[23],選擇增加算法的空間復(fù)雜度,確保結(jié)果準(zhǔn)確性。優(yōu)化后的粒子群算法相比于傳統(tǒng)的粒子群算法,在主空間的基礎(chǔ)上加入1個(gè)次空間,2個(gè)空間獨(dú)立運(yùn)行,主次空間僅在固定次數(shù)的時(shí)候交換精英個(gè)體或最優(yōu)個(gè)體,交流后得出當(dāng)前位置適應(yīng)度并尋找優(yōu)異值,以此解決局部最優(yōu)的缺陷,精準(zhǔn)并迅速找到全局最優(yōu)解。添加次空間部分算法程序?yàn)椋?/p>

      圖2 工藝優(yōu)化流程

      for j=1:sizepop

      pop_v_1(:,j)=ceil(c_1*pop_v_1(:,j)+c_2*rand*(gbest_1(:,j)-pop_x_1(:,j))+c_3*rand*(zbest_1-pop_x_1(:,j)));

      temp=[];

      temp(1,:)=fitness_pop_1;

      temp(2,:)=1:length(temp);

      temp=temp';

      temp=sortrows(temp,1,'descend');

      temp_1=[];

      temp_1(1,:)=fitness_pop;

      temp_1(2,:)=1:length(temp_1);

      temp_1=temp_1';

      temp_1=sortrows(temp_1,1);

      pop_x_1(:,temp(1:10,2))=pop_x(:,temp_1(1:10,2));

      比較改進(jìn)算法與原始算法的準(zhǔn)確性與求解速度,引用經(jīng)典測(cè)試函數(shù)[33]驗(yàn)證,測(cè)試函數(shù)為:

      g(x)=

      (2)

      算法迭代速率與標(biāo)準(zhǔn)差測(cè)試結(jié)果如圖3所示。

      圖3 迭代收斂圖

      依據(jù)測(cè)試函數(shù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)果:stdmpso=0.127 3,stdpso=0.280 0。

      由結(jié)果判斷,改進(jìn)算法的求解速率與準(zhǔn)確度均優(yōu)于初始粒子群算法??梢允褂酶倪M(jìn)算法對(duì)大豆微波干燥實(shí)驗(yàn)所得結(jié)果進(jìn)行粒子尋優(yōu),找出大豆微波真空干燥最佳的工藝參數(shù)。

      2.3 改進(jìn)算法模型

      由于多個(gè)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)與大豆含水率、爆腰率關(guān)系難以確定,需要構(gòu)造擬合函數(shù)。大豆干燥實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)符合二次多項(xiàng)式曲線特征,以大豆干燥過(guò)程中單次干燥時(shí)間、緩蘇時(shí)間、緩蘇次數(shù)分別作為影響因子x1、x2、x3,以最終含水率、爆腰率分別作為目標(biāo)值y1、y2,建立如式(3)的線性二次多項(xiàng)式模型。

      (3)

      由于不同事件中各個(gè)參數(shù)互相影響,求解得到的最優(yōu)解誤差較大[32],為避免最終結(jié)果溢出,針對(duì)本次大豆干燥實(shí)驗(yàn)過(guò)程具體情況,設(shè)置初始含水率為25%,對(duì)該模型進(jìn)一步優(yōu)化。對(duì)結(jié)果設(shè)置閥值約束條件:

      (4)

      對(duì)于不滿足約束條件結(jié)果(y≤0或y≥0.25)實(shí)施懲罰機(jī)制,給予極大的目標(biāo)函數(shù)值并剔除[31]。根據(jù)改進(jìn)粒子群算法逐步迭代尋優(yōu),計(jì)算多次,最終選取含水率與實(shí)驗(yàn)指標(biāo)的關(guān)系模型方程為:

      y1=0.25+0.044 6x1-0.030 3x2-0.039 5x3-0.000 3x1x2+0.002 9x2x3+0.000 3x1x3-0.000 5x12+0.000 4x22-0.023 4x32

      (5)

      依據(jù)大豆初始與計(jì)算得到的最終爆腰率,對(duì)初始模型進(jìn)行優(yōu)化,對(duì)改進(jìn)算法計(jì)算結(jié)果設(shè)置閥值約束條件[28]:

      (6)

      對(duì)于不滿足約束條件結(jié)果同樣實(shí)施懲罰機(jī)制,給予極大的目標(biāo)函數(shù)值并作剔除處理。最終獲得爆腰率與實(shí)驗(yàn)指標(biāo)的關(guān)系模型方程為:

      y2=0.012 5x1-0.001 2x2-0.023 7x3-0.000 1x1x2-0.001 5x2x3+0.000 5x1x3-0.002 0x12+0.001 0x22+0.014 8x32

      (7)

      3 結(jié)果與分析

      為了便于直觀分析,根據(jù)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)模型依次任意選擇2項(xiàng)影響因子,分析影響因子之間的耦合關(guān)系與對(duì)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)的影響關(guān)系。

      3.1 緩蘇次數(shù)與緩蘇時(shí)長(zhǎng)對(duì)結(jié)果影響

      圖4展示了不同緩蘇次數(shù)與緩蘇時(shí)長(zhǎng)對(duì)最終含水率與爆腰率的影響。保持其他參數(shù)不變,緩蘇時(shí)間變化范圍為30~50 min,緩蘇次數(shù)變化范圍為1~3次。圖4a表明隨著緩蘇時(shí)間與緩蘇次數(shù)在一定范圍內(nèi)增大,含水率呈現(xiàn)先減小后增大的趨勢(shì)。緩蘇時(shí)間為30 min時(shí),增加干燥過(guò)程中緩蘇次數(shù)有助于提高大豆干燥效率;緩蘇時(shí)間為50 min時(shí),增加緩蘇次數(shù)反而降低了大豆干燥效率;選擇緩蘇時(shí)間為40 min時(shí),緩蘇次數(shù)對(duì)大豆干燥效率影響較小。緩蘇次數(shù)不變時(shí),緩蘇時(shí)間從30~50 min范圍內(nèi)變化,大豆含水率呈現(xiàn)下降后再上升趨勢(shì)。圖4b表明緩蘇時(shí)間與緩蘇次數(shù)對(duì)控制大豆爆腰率有顯著作用。緩蘇次數(shù)為1次時(shí),延長(zhǎng)緩蘇時(shí)間有利于降低大豆爆腰率;而緩蘇次數(shù)為3時(shí),調(diào)節(jié)緩蘇時(shí)間對(duì)降低大豆爆腰率無(wú)明顯作用。緩蘇時(shí)間為30 min時(shí),隨緩蘇次數(shù)的增加,爆腰率總體呈現(xiàn)減小趨勢(shì);緩蘇時(shí)間為50 min,爆腰率會(huì)隨著緩蘇次數(shù)的增加先增加隨后又減小,緩蘇次數(shù)為2次時(shí),爆腰率達(dá)到最高值約8%。

      3.2 緩蘇次數(shù)與干燥時(shí)間對(duì)結(jié)果影響

      當(dāng)單次干燥時(shí)間從15 min增加到35 min,緩蘇次數(shù)從1次增長(zhǎng)到3次,其他指標(biāo)不變,含水率與爆腰率變化如圖5所示。圖5a表明單次干燥時(shí)間與緩蘇次數(shù)對(duì)含水率影響較大。當(dāng)單次干燥時(shí)間為25 min,緩蘇3次時(shí)含水率最高達(dá)到了22%,干燥效果最差;減少緩蘇次數(shù)后,含水率會(huì)下降到16%附近,提高了干燥效率。當(dāng)緩蘇次數(shù)為確定值時(shí),含水率會(huì)隨著單次干燥時(shí)間延長(zhǎng)總體呈現(xiàn)先增大后下降的趨勢(shì)。例如,當(dāng)緩蘇次數(shù)為1次時(shí),如將單次干燥時(shí)間設(shè)置為15 min,最終含水率會(huì)達(dá)到15%左右;如將單次干燥時(shí)間設(shè)置為25 min,含水率最高會(huì)達(dá)到18%左右;如將單次干燥時(shí)間設(shè)置為35 min,含水率又會(huì)下降至15%左右。從圖5b可看出單次干燥時(shí)間與緩蘇次數(shù)對(duì)爆腰率影響關(guān)系。例如保持緩蘇次數(shù)為2次不變,單次干燥時(shí)間分別為15、35 min時(shí),大豆爆腰率在6%附近不變,而單次干燥時(shí)間為25 min時(shí),爆腰率達(dá)到峰值。保持單次干燥時(shí)間為15 min,增加緩蘇次數(shù)明顯有利于控制大豆爆腰。結(jié)果表明干燥時(shí)間與緩蘇次數(shù)之間存在耦合關(guān)系且二者共同影響著大豆含水率與爆腰率。

      圖4 含水率、爆腰率隨緩蘇時(shí)間 與緩蘇次數(shù)的變化規(guī)律

      圖5 含水率、爆腰率隨單次干燥時(shí)間 與緩蘇次數(shù)的變化規(guī)律

      圖6 含水率、爆腰率隨單次干燥時(shí)間 與緩蘇時(shí)間變化規(guī)律

      3.3 單次干燥時(shí)間與緩蘇時(shí)間對(duì)結(jié)果影響

      圖6展示了單次干燥時(shí)間與緩蘇時(shí)間對(duì)含水率與爆腰率的影響。保持其他參數(shù)不變,緩蘇時(shí)間變化范圍為30~50 min,單次干燥時(shí)間變化范圍為15 ~35 min。如圖6a所示,選擇緩蘇時(shí)間為40 min時(shí),單次干燥時(shí)間從15 min增加到35 min,最終含水率明顯逐漸增高后回落,但變化速率變緩;若保持單次干燥時(shí)間為30 min,緩蘇時(shí)間從30 min增加到50 min,大豆含水率會(huì)先下降后上升。如圖6b所示,保持緩蘇時(shí)間不變,單次干燥時(shí)間從15 min增加到35 min,大豆爆腰率逐步增加,在25 min到達(dá)峰值(約7%左右)后下降。整個(gè)干燥過(guò)程中,大豆在緩蘇時(shí)間為50 min、單次干燥時(shí)間為35 min處到達(dá)最低爆腰率,在緩蘇時(shí)間為30 min、單次干燥時(shí)間為25 min處達(dá)到最高爆腰率,干燥品質(zhì)最低。

      3.4 結(jié)果對(duì)比分析

      單次干燥時(shí)間、緩蘇時(shí)間、緩蘇次數(shù)等3個(gè)影響因子共同影響大豆的干燥速率與爆腰率,且三者在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中相互影響。應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法求解3項(xiàng)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)對(duì)大豆最終含水率與爆腰率的影響,結(jié)果如圖7所示,從而得出大豆最佳干燥工藝情況。圖7a全面展示了3項(xiàng)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)對(duì)大豆最終含水率的影響,表明大豆在單次干燥時(shí)間為35 min、緩蘇時(shí)間為50 min、緩蘇次數(shù)為3次時(shí),大豆干燥效率最佳。圖7b展示了3項(xiàng)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)與大豆爆腰率關(guān)系,表明單次干燥時(shí)間為35 min、緩蘇時(shí)間為40 min、緩蘇次數(shù)為3次時(shí)大豆爆腰率最小。

      將正交實(shí)驗(yàn)獲得最低含水率的優(yōu)化工藝參數(shù)作為第1組實(shí)驗(yàn)參數(shù)、正交實(shí)驗(yàn)獲得最低爆腰率的優(yōu)化工藝參數(shù)作為第2組實(shí)驗(yàn)參數(shù)、改進(jìn)粒子群算法獲得最低含水率的優(yōu)化工藝參數(shù)作為第3組實(shí)驗(yàn)參數(shù)、改進(jìn)粒子群算法獲得最低爆腰率的優(yōu)化工藝參數(shù)作為第4組實(shí)驗(yàn)參數(shù),在外界環(huán)境溫度為(30±2)℃情況下,分別進(jìn)行4次微波真空干燥實(shí)驗(yàn),測(cè)得4次實(shí)驗(yàn)后大豆的含水率和爆腰率,得到數(shù)據(jù)如表3所示。從表3中可以看出,實(shí)驗(yàn)3和實(shí)驗(yàn)1比較,最終含水率小0.6%;實(shí)驗(yàn)4和實(shí)驗(yàn)2比較,爆腰率下降1%,且實(shí)驗(yàn)3和實(shí)驗(yàn)4獲得最終含水率和爆腰率均同時(shí)低于實(shí)驗(yàn)1和實(shí)驗(yàn)2的結(jié)果。因此,改進(jìn)粒子群算法得到的優(yōu)化工藝參數(shù)更優(yōu)于正交實(shí)驗(yàn)獲得的優(yōu)化工藝參數(shù)。改進(jìn)算法確定的優(yōu)化工藝參數(shù),可提高大豆干燥效率與干燥后的品質(zhì)。

      圖7 含水率、爆腰率隨3項(xiàng)指標(biāo)的變化規(guī)律

      表3 改進(jìn)粒子群算法與正交實(shí)驗(yàn)優(yōu)化參數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      為了觀察溫度分布和含水率、爆腰率的關(guān)聯(lián)性,依次使用紅外熱成像儀測(cè)量4組實(shí)驗(yàn)干燥后的溫度場(chǎng)。實(shí)驗(yàn)1、2、3、4的溫度范圍分別為46.8~58.0、44.4~57.6、45.6~57.1、44.3~56.7 ℃,平均溫度分別為52.5、50.7、50.7、50.4 ℃。計(jì)算得到,實(shí)驗(yàn)1至實(shí)驗(yàn)4的溫度場(chǎng)分布不均勻度分別為21.33%、26.04%、22.68%、24.60%。和表3的含水率和爆腰率實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比,4組實(shí)驗(yàn)溫度場(chǎng)并無(wú)明顯規(guī)律,說(shuō)明不能通過(guò)觀察溫度場(chǎng)的均勻性來(lái)判斷干燥后含水率和爆腰率的高低,即不能通過(guò)實(shí)測(cè)溫度場(chǎng)來(lái)發(fā)現(xiàn)最佳工藝參數(shù)。結(jié)果表明改進(jìn)粒子群算法可獲得最佳工藝參數(shù),無(wú)需考察溫度場(chǎng)的均勻性。

      4 結(jié)論

      大豆微波真空干燥過(guò)程中,單次干燥時(shí)間、緩蘇時(shí)間、緩蘇次數(shù)影響干燥后的含水率和爆腰率,本研究提出了利用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化3項(xiàng)指標(biāo),提高了大豆最終的干燥效率與品質(zhì)。發(fā)現(xiàn)了在單次干燥35 min、緩蘇50 min、緩蘇3次時(shí),大豆干燥效率最高;在單次干燥35 min、緩蘇40 min、緩蘇3次時(shí),大豆爆腰率最小。分別利用改進(jìn)算法與正交實(shí)驗(yàn)獲得的優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果證實(shí)前者得出工藝參數(shù)更加優(yōu)異。證明將改進(jìn)粒子群算法應(yīng)用在提高農(nóng)產(chǎn)品干燥效率方面具有一定可行性,對(duì)后續(xù)農(nóng)產(chǎn)品深加工方面具有一定的指導(dǎo)意義。

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