基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

作     者：胡瑞芬 王迪 程一启 张兆国 HU Ruifen;WANG Di;CHENG Yiqi;ZHANG Zhaoguo

作者机构：昆明理工大学现代农业工程学院昆明650500 黑龙江民族职业学院哈尔滨150081 

出 版 物：《中国油脂》 (China Oils and Fats)

年 卷 期：2017年第42卷第8期

页      面：153-156页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 083202[工学-粮食、油脂及植物蛋白工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：花生 挤压膨化 BP神经网络 

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。