Prédiction de la performance du procédé de séchage en utilisant les méthodes intelligentes
| dc.contributor.author | Abdelli Mohammed El Amine | |
| dc.contributor.author | Marouf Youcef Amine | |
| dc.contributor.author | ENCA/ Ihaddadene Razika | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-17T09:15:23Z | |
| dc.date.available | 2025-07-17T09:15:23Z | |
| dc.date.issued | 2025-06-30 | |
| dc.description.abstract | Cette étude explore l'utilisation de méthodes intelligentes (réseaux de neurones, apprentissage automatique) pour optimiser les procédés de séchage, essentiels dans les industries agroalimentaire et pharmaceutique. Les résultats démontrent que : Les modèles empiriques (Page, Logarithmique) fournissent des approximations utiles, avec une nette supériorité du modèle de Page (R²=0,99865). Les réseaux de neurones (MLP) surpassent ces approches traditionnelles (R²=0,9999), captant mieux les non-linéarités complexes du séchage. L'intégration de paramètres supplémentaires (température, épaisseur des produits) et de méthodes IA avancées ouvre des perspectives d'optimisation industrielle, combinant précision, efficacité énergétique et qualité des produits. | |
| dc.identifier.other | ELC/25/25 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.univ-msila.dz/handle/123456789/47347 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | University of M’Sila | |
| dc.subject | Séchage solaire : Technique de séchage utilisant l’énergie solaire pour éliminer l’humidité des produits (comme les tomates). • Réseaux de neurones artificiels (RNA) : Modèles d’IA inspirés du cerveau humain | |
| dc.subject | capables d’apprendre à partir de données. • Modélisation intelligente : Utilisation d'algorithmes auto-apprenants (IA) pour créer des modèles prédictifs complexes. • Cinétique de séchage : Étude de l'évolution temporelle de l'humidité pendant le séchage. • Perceptron multicouche (MLP) : Réseau neuronal artificiel avec plusieurs couches de traitement. • Méthodes empiriques (Page | |
| dc.subject | Newton | |
| dc.subject | Henderson et Pabis | |
| dc.subject | Logarithmique) : Modèles mathématiques simples basés sur l'observation. • Taux d’humidité (MR) : Rapport [Humidité actuelle] / [Humidité initiale] (sans dimension). • Optimisation industrielle : Réduction des coûts énergétiques de 20-30%. • Transfert de chaleur et de masse : Couplage évaporation/diffusion de chaleur. • Agroalimentaire : Secteur industriel transformant les produits agricoles (comme les tomates) en aliments conservables. • Énergie renouvelable : Énergie issue de sources naturelles inépuisables (soleil | |
| dc.subject | vent...). • Apprentissage automatique : Algorithmes capables d'"apprendre" à partir de données (ex : réseaux de neurones). • Bio-inspiration : Conception de technologies inspirées du vivant (ex : réseaux de neurones inspirés du cerveau). | |
| dc.title | Prédiction de la performance du procédé de séchage en utilisant les méthodes intelligentes | |
| dc.type | Thesis |