Aplicação de rede neural para predição de cinética de secagem convectiva em cubos de mandioca (Manihot esculenta Crantz)
DOI:
https://doi.org/10.34188/bjaerv9n3-094Palavras-chave:
redução de umidade, inteligência artificial, modelagemResumo
A secagem convectiva é a operação na qual ocorre redução do conteúdo de umidade de um material através de uma fase gasosa não saturada ao longo do tempo, sendo o processo expresso através de curvas. O objetivo do trabalho consiste na predição do comportamento da cinética de secagem convectiva em cubos de mandioca in natura através de uma Rede Neural Artificial (RNA). Para isso utilizou-se como base de dados os resultados coletados por Pessoa (2018) para secagem de cubos de mandioca in natura em condições operacionais a 50, 60 e 70 °C, os quais foram segmentados em 70% para treinamento e 30% para as etapas de validação e teste do modelo. Os resultados demonstraram que a RNA de modelo E, constituída de 15 neurônios com uma única camada oculta foi capaz de modelar o comportamento cinético. Além disso, a rede apresentou indícios de supertreinamento devido à base de dados ser pequena e apresentar ruídos, porém sem interferência em seu poder preditivo. Assim, verificou-se a capacidade de generalizar os dados da cinética de secagem em condições intermediárias a 55 e 65°C, demonstrando alta sensibilidade e velocidade de convergência dos dados, representando que o uso dessa arquitetura de rede é confiável.
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