Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

https://doi.org/10.5552/drvind.2019.1839

Primjena umjetne neuronske mreže za predviđanje utjecaja dodatka parafina na upojnost vode i debljinsko bubrenje MDF-a

Ayşenur Gürgen orcid id orcid.org/0000-0002-2263-7323 ; Tehničko sveučilište Karadeniz, Šumarski fakultet, Inženjerstvo u šumarstvu, Trabzon, Turska
Derya Ustaömer ; Tehničko sveučilište Karadeniz, Šumarski fakultet, Inženjerstvo u šumarstvu, Trabzon, Turska
Sibel Yildiz ; Tehničko sveučilište Karadeniz, Šumarski fakultet, Inženjerstvo u šumarstvu, Trabzon, Turska


Puni tekst: engleski pdf 555 Kb

str. 247-255

preuzimanja: 684

citiraj


Sažetak

U istraživanju je modelirana upojnost vode i debljinsko bubrenje ploče vlaknatice srednje gustoće (MDF ploče) uz pomoć umjetnih neuronskih mreža (ANN-a). MDF ploče proizvedene su uz dodatak različitih količina parafi na (0,0 – kontrola, 0,5; 1 i 1,5 %) pri različitim temperaturama prešanja (170 i 190 °C). Nakon kondicioniranja MDF ploče, mjerena je upojnost vode (WA) i debljinsko bubrenje (TS) uzoraka u određenim intervalima unutar 24 sata. Zatim su ti podatci modelirani uz pomoć ANN-a. Kao ulazni parametri poslužili su količina parafi na, temperatura prešanja i trajanje namakanja uzoraka u vodi, dok su WA i TS vrijednosti MDF ploče korištene kao izlazni parametri. Nakon provedbe ANN-a utvrđeno je da su koeficijenti korelacije (R) za provedbu, validaciju, ispitivanje i sve skupove podataka blizu 1. Srednja apsolutna pogreška (MAPE) i srednja kvadratna pogreška (MSE) za sve su skupove podataka iznosile 2,94 % i 0,57. Kao rezultat ovog istraživanja može se preporučiti uporaba predloženog ANN modela za predviđanje upojnosti vode i debljinskog bubrenja ploča umjesto složenih i dugotrajnih studija poput empirijskih formula.

Ključne riječi

mjetna neuronska mreža; upojnost vode; debljinsko bubrenje; ploča vlaknatica srednje gustoće; parafin

Hrčak ID:

225630

URI

https://hrcak.srce.hr/225630

Datum izdavanja:

27.9.2019.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 2.022 *