##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Анотація
Отримано рівняння регресії температури та вологовмісту шару зерна пшениці при мікрохвильово-конвективному сушінні. Для виведення рівнянь використовувалися дані досліджень сушіння зернових матеріалів з урахуванням методу планування повного факторного експерименту. Плани повного факторного експерименту представлені у вигляді таблиць з урахуванням рівнів факторів та номерів дослідів. Для зменшення впливу довкілля та неконтрольованих факторів усередині кожної серії послідовність дослідів рандомізована. Рандомізацію проведено за допомогою генератора випадкових чисел. Як визначальні фактори обрана маса завантаження (x1), час сушіння (x2), швидкість продування шару повітрям (х3). Вибір факторів обумовлений їх визначальним впливом на процес сушіння за фіксованої потужності мікрохвильового джерела. Для всіх дослідів вихідна потужність магнетрону становила 300 Вт. Представлено таблицю розширеного плану трифакторного експерименту, яка є загальною для отримання дослідних даних за середньою температурою та вологовмістом щільного шару зерна пшениці товщиною 1,5 см. Представлені рівняння регресії температури і вологовмісту в нормованому масштабі факторів з подальшим переведенням в натуральний масштаб. Наведено результати оцінки похибки рівнянь. Побудовані поверхні відгуку температури і вологовмісту від трифакторного впливу, що дозволяють наочно ілюструвати залежність досліджуваних параметрів сушіння від обраних факторів. Наведено аналіз впливу тривалості обробки, маси завантаження, швидкості повітря, що продувається крізь шар, на кінцеві значення температур і вологовмісту. Визначено фактори, що найбільше впливають на кінетику процесу сушіння, та встановлені режими, неприпустимі для сушіння насіннєвого зерна. Отримані рівняння задовільно описують характер зміни температури і вологовмісту в щільному шарі зерна при мікрохвильово-конвективному сушінні
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Посилання
2. Sabadash, S., Savchenko-Pererva, M., Radchuk, O., Rozhkova, L., & Zahorulko, A. (2020). Improvement of equipment in order to intensify the process of drying dispersed food products. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(11 (103)), 15-21.
3. Chaudhary Charan Singh University, Meerut. Retrived 11 February 2024 from https://ccsuniversity.ac.in/bridge-library/pdf/MPhil%20Stats%20Research%20Methodology-Part1.pdf.
4. Jiang, L. (2013). Application of MATLAB-Based Regression Analysis Model in Enterprises. Applied Mechanics and Materials, 328, 239-243.
5. Knight, K. L. (2010). Study/Experimental/Research Design: Much More Than Statistics. Journal of Athletic Training, 45(1), 98-100.
6. Antony, J. (2023). Full factorial designs. Design of Experiments for Engineers and Scientists, 65-87.
7. Chirka, T. V., Vasilchenko, G. M., Panov, E. N. (2016). Physical properties of carbon bulk materials: monograph. Kyiv: NTUU «KPI», 151.
8. Barka, N., Abdennouri, M., Boussaoud, A., Galadi, A., Baâlala, M., Bensitel, M., Sahibed-Dine, A., Nohair, K., & Sadiq, M. (2014). Full factorial experimental design applied to oxalic acid photocatalytic degradation in TiO2 aqueous suspension. Arabian Journal of Chemistry, 7(5), 752-757.
9. Volgusheva, N. V., & Ugolnikov, O. P. (2023). Kinetics of microwave drying of grain in a stationary layer. Refrigeration Engineering and Technology, 59(2), 128-135.