Özet:

Bu çalışmada, mantarın kuruma özelliğini tespit etmek üzere hava ısıtmalı güneş kollektörlü (HIGK) kurutucu tasarlanmıştır. Deneylerde ince dilimlenmiş mantar örnekleri kullanılmıştır. Kollektör giriş ve çıkış havaları sıcaklıkları, kurutma odası giriş ve çıkış havaları sıcaklıkları, çevre sıcaklığı, ışınım, hava hızı ve kuruma hızı; kuruma özelliğini etkileyen parametreler olarak düşünülmüştür. Elde edilen sonuçlar, kurutma zamanının fonksiyonu olarak sunulmuştur. Deneylerden elde edilen nem içeriği (Nİ), ayrılabilir nem oranı (ANO) ve kurutma hızı (KH) değerleri, Logsig Aktivasyon fonksiyonu ve Backpropagation öğrenme fonksiyonu kullanılarak 3 katmanlı yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmiştir. Geliştirilen modelin istatistiksel geçerliliğinin belirlenmesinde ortalama kareli hata (OKH) kullanılmıştır. Sonuç olarak mevcut kurutma şartları için oluşturulan YSA ile mantarın kuruma davranışları başarılı bir şekilde tahmin edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: