ORIGINAL_ARTICLE
تشخیص رطوبت و درجه بریکس هویج با استفاده از طیفسنجی فروسرخ نزدیک
هر چند برای تغییرات زیاد در رطوبت محصول هویج امکان تشخیص و جداسازی آن با روشهای دیگر همچون پردازش تصویر و یا به صورت دستی امکانپذیر است ولی برای تغییرات کوچک در رطوبت و یا جداسازی بر اساس شیرینی، روش طیف سنجی میتواند گزینه مناسبتری باشد. در این مطالعه 100 نمونه هویج به صورت تصادفی انتخاب و با استفاده از دستگاه اسپکتروفتومتری، مدلی برای تخمین رطوبت و شاخص بریکس ریشهها تدوین گردید. پیش پردازش اولیه طیف با استفاده از روشهای تصحیح پراکنش افزاینده (MSC)، مشتق اول و مشتق دوم انجام گرفت. با روش حداقل مربعات جزئی (PLS) مدل مناسب تعیین گردید و مقادیر ضریب تعیین و ریشه میانگین مربعات خطا برای دادههای آزمون به ترتیب برابر با 92/0 و 13/1 برای تخمین رطوبت و 96/0 و 07/1 برای تخمین درجه بریکس به دست آمد. نتایج نشان داد که طیف سنجی فروسرخ قابلیت تخمین رطوبت و درجه بریکس ریشهها را داشته و میتوان از آن برای درجه بندی محصول هویج استفاده کرد.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61555_447344f333354e403224c17c4755eb4a.pdf
2017-04-21
7
1
10.22059/ijbse.2017.61555
هویج
طیف سنجی نزدیک مادون قرمز
درجه بریکس
تصحیح پراکنش افزآینده
حسین
باقرپور
h.bagherpour@basu.ac.ir
1
استادیار گروه مکانیک بیوسیستم- دانشکده کشاورزی - دانشگاه بو علی سینا
LEAD_AUTHOR
حسنا
محمدی منور
mohamadihosna@gmail.com
2
استادیار گروه بیوسیستم- دانشگاه بوعلی سینا
AUTHOR
Anonymous.(2016). Carrot properties. Retrieved September13,2016,from http://kheg.blogsky.com. (In Farsi)
1
Augusto, P. & Filho, C. (2009). Rapid determination of sucrose in chocolate mass using near infrared spectroscopy. Analytica Chimica Acta, (631), 206–211.
2
Bagherpour, H., Minaei, S., Abdollahian Noghabi, M. & Khorasani Fardvani, M. E. (2014) Non-destructive determination of sugar content in root beet by near infrared spectroscopy. Journal of food science technology, 46 (12), 219-228. (In Farsi)
3
Bureau, S., Ruiz, D., Reich M., Gouble, B., Bertrand, D. & Renard, C. (2009) Rapid and non-destructive analysis of apricot fruit quality using FT-near-infrared spectroscopy. Food Chemistry, (113), 1323–1328.
4
Clark, C. J., McGlone, V. A., De Silva, H. N., Manning, M. A., Burdon, J., & Mowat, A. D. (2004). Prediction of storage disorders of kiwifruit (Actinidia chinensis) based on visible-NIR spectral characteristics at harvest. Postharvest Biology and Technology, 32(2), 147-158.
5
Elbatawi, I., Ebaid, M. & Hemeda B. (2008) Determination of Potato Water Content Using Nir Diffuse Reflection Method. Irrigation and Drainage, (254), 1279-1292.
6
Fernández-Novales, J., López, M. I., Sánchez, M. T., Morales, J., & González-Caballero, V. (2009) Shortwave-near infrared spectroscopy for determination of reducing sugar content during grape ripening, winemaking, and aging of white and red wines. Food Research International, 42(2), 285-291.
7
He, Y. & Cen, H. (2007) Theory and application of near infrared reflectance spectroscopy in determination of food quality. Trends in Food Science & Technology, (18), 72-83.
8
Horwitz, W., Senzel, A., Reynolds, H., & Park, D. L. (1990). Official methods of analysis of the Association of Official Analytical Chemists. Retrieved September 15, 2016, from ttp://www.cabdirect.org.
9
Kawano, S. & Abe, (1995) Development of a calibration equation with temperature compensation for determining the Brix value in intact peaches. Near Infrared Spectroscopy, (3), 211-218.
10
Liu, Y., Sun, X., Zhou, J., Zhang, H. & Yang, C. (2010). Linear and nonlinear multivariate regressions for determination sugar content of intact Gannan navel orange by Vis_NIR diffuse reflectance spectroscopy. Mathematical and Computer Modelling, (51), 1438-1443.
11
Lu, R. (2001) Predicting firmness and sugar content of sweet cherries using near-infrared diffuse reflectance spectroscopy. Transactions of the ASAE, (44), 1265-1271.
12
Mireei S.A., Mohtasebi S.S., Masoodi R., Rafiei S.H., Arabanian A.S. (2010) Application of FT-NIR spectroscopy in nondestructive maturity determination of Shahani date fruit. Iranian Journal of Biosystem Engineering, 41(2), 113-120. (In Farsi)
13
Park, B., Abbott, J.A., Lee, K.J., Choi, C.H. & Choi, K.H. (2003). Near-infrared diffuse reflectance for quantitative and quantitative measurement of soluble solids and firmness of delicious and gala apples. Transactions of the ASAE, (46), 1721-1731.
14
Sharma, H.K., Kaur, J., Sarkar, B.C., Singh, C., Singh, B. & Shitandi, A.A.( 2006) Optimization of pretreatment conditions of carrots to maximize juice recovery by response surface methodology. J. Engineering Science Technology, (1), 158-165.
15
Tigabu, M. & Odén, P.C. (2002) Multivariate classification of sound and insect infested seeds of a tropical multipurpose tree. Cordia Africana., with near infrared reflectance spectroscopy. Near Infrared Spectroscopy, (10), 45–51.
16
Yan-de, L. & Yi-bin, Y. (2004). Measurement of sugar content in Fuji apples by FT-NIR spectroscopy. Journal of Zhejiang University Science, 5(6),
17
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی پارامترهای کیفی توت سفید در فرآیند خشک شدن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
توت سفید یکی از میوههای سرشار از قند مفید بوده و از راههای نگهداری این محصول خشک کردن میباشد. امروزه شبکههای عصبی مصنوعی در مدلسازی خشککردن در حال رشد و توسعه است. پژوهش حاضر با هدف مدلسازی کیفیت خشکشدن توت سفید توسط شبکه عصبی انجام گردید. آزمایشهای خشککردن توسط خشککن جریان هوای داغ در دو رطوبت اولیه (1± 85% و 1±80%) و در سه دمای 50، 60 و70 درجه سلسیوس و سه جریان هوای 5/1، 2و 5/2 متر بر ثانیه در رطوبت هوای ثابت خشک گردید. به منظور مدلسازی از شبکه عصبی چند لایه (MLP) با توابع آستانه مختلف و تعداد نورون مختلف و الگوریتم آموزش (trainlm) برای آموزش شبکهها استفاده گردید. نتایج نشان داد که شبکه عصبی با ساختار (3-8-3) با توابع آستانه لگاریتمی و تانژانت سیگموئید با ضریب تعیین (9998/0) و مقدار میانگین مربعات خطا (00002/0) در مقایسه با سایر ساختارهای شبکه، نتایج بهتری را ارائه میکند.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61556_2269b1b7cfd91f91dae310d29c52e42f.pdf
2017-04-21
18
9
10.22059/ijbse.2017.61556
توت سفید
خشککردن
مدلسازی
اسیدیته
درجه بریکس
محمدرضا
اصغری
mr.asghari1991@yahoo.com
1
دانشجو کارشناسی ارشد-دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
رحیم
ابراهیمی
rahim.ebrahimi@gmail.com
2
عضو هیات علمی دانشگاه شهرکرد
LEAD_AUTHOR
بهرام
حسین زاده
b.hosseinzadehsamani@gmail.com
3
هیئت علمی- دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
داود
قنبریان
dghanbarian@yahoo.com
4
هیئت علمی - دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
Arslan, O., Erzengin, M., Sinan , S. & Ozensoy, O. (2004). Purification of mulberry (Morus alba L.) polyphenol oxidase by affinity chromatography and investigation of its kinetic and electrophoretic properties, Food chemistry. 88(3): 479-484.
1
Amirnejat, H., & Khoshtaghaza, M. (2011). Mathematical modeling of drying thin layer of edible mushrooms. In: Fifth National Congress of Agricultural Engineering and Mechanisation. 61-53. (In Farsi)
2
Behroozie khazayi, N. (2007). Using artificial neural network to predict the quality parameters raisins. M.Sc thesis Mechanics of Agricultural Machinery. Faculty of Agriculture. Tarbiat Modarres University. (In Farsi)
3
Bonazzi, C. & Dumoulin, E. (2011). Quality Changes in Food Materials as Influenced by Drying Processes. Modern Drying Technology Volume 3: Product Quality and Formulation, First Edition. Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA.
4
Bowers, J. A. & Shedrow, C.B. (2000). Predicting stream water quality using artificial neural networks.WSRC-MS-2000-00112.
5
Chegini, G.R., Khazaei, J., Ghobadian, B. & Goudarzi A.M. (2008) “Prediction of process and product parameters in an orange juice spray dryer using artificial neural networks” Journal of Food Engineering. 84: 534–543.
6
Dayhoff, J. E. (1990). Neural Network Principles. Prentice-Hall International, U.S.A.
7
Duke, J. A. (1983). Handbook of Energy Crops, Centrer for New Crops & Plants Products, Purdue University.
8
Doymaz, I. 2004. Pretreatment effect on sun drying of mulberry fruits (Morus.alba). J. Food engineering. 65: 205-209.
9
Esmaeili Adabi, M., Nikbakht, A, M., Motevali, A. & Mousavi Seyedi,S, R. (2013). Investigation of Black Mulberry Drying Kinetics Applying Different Pretreatments. Journal of Agricultural Science and Technology. 61: 23-44.
10
Fazaeli, M., Emam, Z., Omid, M. & Kalbasi, A. (2013). Prediction of the Physicochemical Properties of Spray-Dried Black Mulberry (Morus nigra) Juice using Artificial Neural Networks. Food Bioprocess Technol. 6:585–590.
11
Guine, R. (2006). Influence of drying method on density and porosity of pears. Food and Bioproducts Processing. 84(3): 179-185.
12
Hornik, K., Stinchcombe, M. & White, H. (1989). "Multilayer Feed Forward Networks Are Universal Approximators", Neural Networks. 2: 359-366.
13
Hoseini, Z. (1994). Conventional methods in food analysis. Shiraz University Press. (In Farsi)
14
Hoseini, Z. (2000). Common methods for food analysis. Tabriz University Press. (In Farsi)
15
Jamshidi, N., Hoseinpoor, A., Zaki, H., & Forooghirad, A. (2014). The use of artificial neural networks in evaluating the Hayward variety kiwifruit firmness to sonication. In: Twenty-first National Congress of Food Science and Technology. Shiraz University. (In Farsi)
16
Kianmehr, M. H. & Aghbashlo, M. (2011). Prediction of carrot cubes drying kinetics during fluidized bed drying by artificial neural network. J Food Sci Technol. 48(5): 542–550.
17
Krulis, M., Kuhnert, S., Leiker, M. & Rohm, H. (2005). Influence of energy input and initial moisture on physical properties of microwave-vacuum dried strawberries.
18
Kassem, A.S. (1998). Comparative studies on thin layer drying models for wheat. 13th international congress on agricultural engineering, Morocco. 6: 2-6.
19
Khoshtaghaza, M. H., Hosseinzadeh, B., Fayyazi, A. & Amirnejat, H. (2015). Prediction of thin layer drying of edible mushroom moisture content by feed forward artificial neural networks method. Journal of Food Science and Technology. 50(13): 171-182. (In Farsi)
20
Lahsasni, S., M. Kouhila & M. Mahrouz. (2004). Thin layer convective solar drying and mathematical modeling of prickly pear peel (Opuntia ficus indica). Journal of Food Engineering. 29: 211-224.
21
Martin-Diana, A., Rico, D., Barat, J.M. & Barry-Ryan, C. (2009). Orange juices enriched with chitosan: Optimisation for extending the shelf-life. Innovative Food Science and Emerging Technologies. 10:590–600.
22
Mokhtarian, M. & Shafafi, M. (2012). CRM to help predict the kinetics of osmotic dehydration process of neural network intelligent tools in a static state. In: Journal of Food Science and Technology. 7 (1): 73-61 (In Farsi).
23
Mokhtarian, M. & Coushki, F. (2013). Estimation of tomato drying parameters using artificial neural networks. In: Journal of Food Science and Technology. 1(1): 74-61. (In Farsi)
24
Prats-Montalban, J.M. & Ferrer, A. (2008). "Integration of Color and Textural Information in Multivariate Image Analysis: Defect Detection and Classification Issues", Journal of Chemometrics. 21 (2): 10-23.
25
Petrucci, V., Canata, N., Bolin, H. R., Fuller, G. & Stafford, A. E. (1974). Use of oleic acid derivatives to accelerate drying of Thompson seedless grapes, J. American oil chemistry. 51: 77-80.
26
Rahman, M. S. (2007). Handbook of food preservation .2nd ed. CRC press. P. 408,409,420.
27
Rahman, M. S. & Perera, C. O. (1999). Drying and food preservation. In Handbook of food preservation. Marcel Dekker New York. 173-216.
28
Saini, R.S., Sharma, K.D., Dhankhar, O.P. & Kaushik, R. A. (2001). Laboratory manual of analytical techniquesin in Horticulture. Agrobios. Publisher India. 135P.
29
Schalkoff, R. J. (1997). Artificial neural networks, McGraw-Hill.
30
Sacmi, C. (1989). "From Technology Through Machinery to Kilns for SACMI Tile, Italy", SACMI Press.
31
Tzempelikos, D. A., Vouros, A. P., Bardakas, A. V., Filios, A. E. & Margaris, D. P. (2014). Case studies on the effect of the air drying conditions on the convective drying of quinces. Case Studies in Thermal Engineering, 3, 79–85.
32
Togrul, I. T. & pehlivan, D. (2004). Modelling of thin layer drying kinetic of some fruits under open-air sun drying process. Journal of Food Engineering. 65: 413-425.
33
Yaldiz, O. C. & Ertekinn, H. I. Uzun. (2001). Mathematical modeling of thin layer solar drying of sultana grapes. Energy. 26: 457-465.
34
Yilmaz, F., M. Yuksekkaya, S., Vardin, H. & Karaaslan, M. (2015). The effects of drying conditions on moisture
35
transfer and quality of pomegranate fruit leather (pestil), Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences
36
Zarein, M. & Jaliliantabar, F. (2014). ANN Modeling of White Mulberry Drying by Microwave Oven, Advances in Environmental Biology. 8(16): 172-178.
37
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی خشک کردن پسته در یک خشککن خورشیدی مجهز به سامانهی بازیافت حرارتی هوا به هوا
پژوهش حاضر به معرفی و بررسی عملکرد یک خشککن خورشیدی مجهز به سامانهی بازیافت حرارت از هوای گرم خروجی، برای خشک کردن پسته پرداخته است. آزمایشهای مربوط به ارزیابی خشککن در سه سطح دما و سه سطح دبی هوای خشککننده انجام شدند. نتایج پژوهش نشان داد که با افزایش دما از 55 به 75 درجهی سلسیوس، زمان خشک کردن 61/57 درصد، سهم انرژی خورشیدی 32/24 درصد، سهم انرژی بازیافتی 80/6 درصد و بازده جمع کننده 56/2 درصد کاهش یافتند. درحالیکه، انرژی مصرفی گرمکن الکتریکی 9/1 برابر بیشتر شد. با افزایش دبی از 045/0 به 085/0 کیلوگرم بر ثانیه، سهم انرژی خورشیدی 54/20 درصد کاهش، سهم انرژی بازیافتی 30/18 درصد و بازده جمع کننده 19/5 درصد افزایش داشتند. سامانهی بازیافت انرژی به طور متوسط 58/28 درصد از انرژی لازم در طی فرایند خشک کردن را تأمین کرد. همچنین افزایش دما موجب افزایش مقدار خندان شدن پسته و استحکام مکانیکی مغز آن گردید.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61557_dfdbf4bb598170cc0ba8c4ca65072848.pdf
2017-04-21
28
19
10.22059/ijbse.2017.61557
خشککن خورشیدی
سامانه بازیافت انرژی
سهم انرژی
محسن
پورقاسمی رنجبر
mohsen.poorghasemi@gmail.com
1
دانشگاه شهید باهنر کرمان، دانشکده کشاورزی، بخش مکانیک بیوسیستم
AUTHOR
حمید
مرتضی پور
h.mortezapour@uk.ac.ir
2
دانشگاه شهید باهنر کرمان
LEAD_AUTHOR
حسین
مقصودی
h.maghsoudi@uk.ac.ir
3
دانشگاه شهید باهنر کرمان، دانشکده کشاورزی، بخش مکانیک بیوسیستم
AUTHOR
سید ناصر
علوی نائینی
h.mortezapour@gmail.com
4
دانشگاه شهید باهنر کرمان، دانشکده کشاورزی، بخش مکانیک بیوسیستم
AUTHOR
Aghkhani, M. H., Abbaspour fard, M. H., Bayati, M. R., Mortezapour, H., Saedi, S. I., & Moghimi, A. (2013). Performance analysis of a solar dryer equipped with a recycling air system and desiccant chamber. Journal of Agricultural Machinery, 3(2), 92-103. (In Farsi)
1
Aktaş, M., Şevik, S., & Aktekeli, B. (2016). Development of heat pump and infrared-convective dryer and performance analysis for stale bread drying. Energy Conversion and Management, 113, 82-94.
2
Arslan, D., & Musa Özcan, M. (2010). Study the effect of sun, oven and microwave drying on quality of onion slices. LWT - Food Science and Technology, 43(7), 1121-1127.
3
Chapchaimoh, K., Poomsa-ad, N., Wiset, L., & Morris, J. (2016). Thermal characteristics of heat pump dryer for ginger drying. Applied Thermal Engineering, 95, 491-498.
4
Doymaz, İ. (2004). Convective air drying characteristics of thin layer carrots. Journal of Food Engineering, 61(3), 359-364.
5
Duffie, J. A., & Beckman, W. A. (2006). Solar engineering of thermal processes (Vol. 53). New York: Wiley-Interscience.
6
Erbay, Z., & Icier, F. (2009). Optimization of drying of olive leaves in a pilot-scale heat pump dryer. Drying Technology, 27(3), 416-427.
7
FAO. (2013). FAOSTAT database. Available online at: http://faostat3.fao.org/faostat-gateway
8
Fatouh, M., Metwally, M., Helali, A., & Shedid, M. (2006). Herbs drying using a heat pump dryer. Energy conversion and management, 47(15-16), 2629-2643.
9
Kashaninejad, M., Mortazavi, A., Safekordi, A., & Tabil, L. G. (2006). Some physical properties of Pistachio (Pistacia vera L.) nut and its kernel. Journal of Food Engineering, 72(1), 30-38.
10
Kouchakzadeh, A., & Tavakoli, T. (2011). New practical method for evaluation of a conventional flat plate continuous pistachio dryer. Energy Conversion and Management, 52(7), 2735-2740.
11
Mortezapour, H., Ghobadian, B., Minaei, S., & Khoshtaghaza, M. H. (2012). Saffron Drying with a Heat Pump–Assisted Hybrid Photovoltaic–Thermal Solar Dryer. Drying Technology, 30(6), 560-566.
12
Murthy, M. V. R. (2009). A review of new technologies, models and experimental investigations of solar driers. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(4), 835-844.
13
Nazari Galedar, M., Mohtasebi, S. S., Tabatabaeefar, A., Jafari, A., & Fadaei, H. (2009). Mechanical behavior of pistachio nut and its kernel under compression loading. Journal of Food Engineering, 95(3), 499-504.
14
Pangavhane, D. R., Sawhney, R. L., & Sarsavadia, P. N. (2002). Design, development and performance testing of a new natural convection solar dryer. Energy, 27(6), 579-590.
15
Punlek, C., Pairintra, R., Chindaraksa, S., & Maneewan, S. (2009). Simulation design and evaluation of hybrid PV/T assisted desiccant integrated HA-IR drying system(HPIRD). Food and Bioproducts Processing, 87(2), 77-86.
16
Razavi, S. M. A., Emadzadeh, B., Rafe, A., & Mohammad Amini, A. (2007). The physical properties of pistachio nut and its kernel as a function of moisture content and variety: Part I. Geometrical properties. Journal of Food Engineering, 81(1), 209-217.
17
Razmipour, M., Alavi naeini, S. N., Mortezapour, H., & Ghazanfari moghadam, A. (2015). Performance evaluation of a solar dryer with finny, perforated absorber plate collector equipped with an air temperature control system for dill drying. Journal Of Agricultural Machinery Engineering, 5, 1. (In Farsi)
18
Roustapour, O., Afsari, A., & Jahangir, Y. (2015). Influence of air flow recirculation on energy consumption and efficiency in a solar dryer. Iranian Journal Of Biosystems Engineering, 46(1), 31-38. (In Farsi)
19
Şevik, S., Aktaş, M., Doğan, H., & Koçak, S. (2013). Mushroom drying with solar assisted heat pump system. Energy Conversion and Management, 72, 171-178.
20
Shanmugam, V., & Natarajan, E. (2007). Experimental study of regenerative desiccant integrated solar dryer with and without reflective mirror. Applied Thermal Engineering, 27(8–9), 1543-1551.
21
Tello-Ireland, C., Lemus-Mondaca, R., Vega-Gálvez, A., López, J., & Di Scala, K. (2011). Influence of hot-air temperature on drying kinetics, functional properties, colour, phycobiliproteins, antioxidant capacity, texture and agar yield of alga Gracilaria chilensis. LWT - Food Science and Technology, 44(10), 2112-2118.
22
ORIGINAL_ARTICLE
جداسازی و شناسایی باکتریهای لاکتیکی حاصل از فرآورده لبنی سنتی (ریچال ماستی)
در این مطالعه، مقداری ریچال از ماست سنتی و سبزیجات محلی در مشک تهیه گردید. در شرایط استریل نمونهبرداری و کشت در محیطهای اختصاصی، جدا و خالصسازی سوشها لاکتیکی انجام پذیرفت. در ادامه برخی خواص بیوشیمیایی، آنتیباکتریایی، همچنین شرایط رشد در دما، زمان و نحوه تلقیح در محیطهای مختلف بررسی شد. در این مطالعه 30 کلنی جدا و خالصسازی شدند که همگی گرم مثبت، تعداد 28 کلنی کاتالاز منفی، 26 کلنی هموفرمنتاتیو، 1 کلنی هترو فرمنتاتیو، 20 کلنی آئروتولورنت و 10 کلنی بیهوازی اجباری بودند. 13 کلنی دارای پایداری حرارتی بودند. بهترین محیط برای رشد سویهها محیط Lacto Agar و Milk Agar بودند و تمام کلنیها شیر را تخمیر کردند. خواص ضدباکتریایی سویهها بر روی سه باکتری باسیلوس تورینجینسیس، باسیلوس سوبیتلوس و سالمونلا تایفیموریوم مورد ارزیابی قرار گرفت که همگی دارای خواص آنتیباکتریایی بوده ولی سالمونلا مقاومت بیشتری از خود نشان داد. با توجه به نتایج این پژوهش و خوراکی بودن ریچال به نظر میرسد این باکتریهای لاکتیکی پتانسیل بالقوهای جهت استفاده به عنوان استارتر در صنایع لبنی را دارند. در نهایت کلنیها با استفاده از محیط کشت 60 درصد گلیسرول و 40 درصد شیر تخمیر شده در لولههای اپندرف و در شرایط استریل برای مطالعات بعدی فریز گردیدند.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61558_319f306d39b5f772aab13b9df3c73b18.pdf
2017-04-21
35
29
10.22059/ijbse.2017.61558
اسیدلاکتیک باکتریها
ریچال ماستی
فرآورده لبنی سنتی
سید هادی
رضوی
srazavi@ut.ac.ir
1
دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
فرزاد
کریمپور
saverzida@yahoo.com
2
کارشناس معاونت غذا و دارو
AUTHOR
فلورا
تخرونی
floranub@yahoo.com
3
استاد تمام دانشگاه ایروان
AUTHOR
Aboutalebi, H., Heydari Nasrabadi, M., Tajabadi Ebrahimi, M., Shabani, M. & Zahedi, F.( 2010). The Healing Effect of Lactobacillus plantarum Isolated from Iranian Traditional Cheese on Acetic Acid Induced Gastric Ulcer in Rats.Razi Journal of Medical Sciences, 17 (77), 7-16.(In Farsi)
1
Afrc, R. F. (1989). Probiotics in man and animals. Journal of Applied Bacteriology, 66(5),365-378.
2
Afrikian, E.( 2012). Studies of lactic-acid bacteria in Armenia with emphasis on radioprotective properties. The Environmentalist journal, 32(2), 256-268.
3
Akabanda, F., Owusu-Kwarteng, J., Tano-Debrah, K., Glover, R. L., Nielsen, D. S. & Jespersen, L. (2013). Taxonomic and molecular characterization of lactic acid bacteria and yeasts in nunu, a Ghanaian fermented milk product.journal of Food microbiology, 34(2),277-283.
4
Azadnia, P. & Khan Nazer, A. H. (2009). Identification of lactic acid bacteria isolated from traditional drinking yoghurt in tribes of Fars province. Iranian Journal of Veterinary Research, 10(3),235-240.(In Farsi).
5
Coconnier, M. H., Lievin, V., Hemery, E. & Servin, A. L. (1998). Antagonistic activity against Helicobacter infection in vitro and in vivo by the human Lactobacillus acidophilus strain LB. Applied and Environmental Microbiology journal, 64(11), 4573-4580.
6
Fontana, C., Cocconcelli, P. S. & Vignolo, G. (2005). Monitoring the bacterial population dynamics during fermentation of artisanal Argentinean sausages. International journal of food microbiology, 103(2),131-142.
7
Haidari, Z., Ghaemi, N. & Faezie Ghasemi, M.(2007). Evaluation of bactericide activity by LAB isolated from dairy product in insitu media .Journal bioscience of Lahijan branch, 1(3)13-22.(In Farsi)
8
Hamidi, M., Mosavi Nasab. S., Ahmadi, N., basati, G., avlad, G. & zargar, M. (2013). Synthesis of antimicrobial peptides in bacteria. journal of ilam university of medical sciences, 20 (5) ,149-157.(In Farsi).
9
Hassani, M., Farajnia, S., Hesari, J. & Mossavi, M. H. (2001). Isolation and determination of functionally important properties of two strains of lactobacillus isolated of traditional Lighvan cheese.In: food congress 18th,15-17 november.,Mashhad University, Mashhad, Iran.(In Farsi)
10
ISIRI., Institute of Standards and Industrial Research of Iran.(2004). ISIRI Number 4046. Milk and milk products- Yogurt- Specification and test methods,from http://www.isiri.org/portal/files/std/4046.doc
11
ISIRI., Institute of Standards and Industrial Research of Iran.(2009). ISIRI Number 695. Milk and milk products- Yogurt- Specification and test methods,from http://www.isiri.org/portal/files/std/695.pdf
12
Karimpour, F. (2014). Study of Iranian Traditional Fermented Dairy Beverage “Richal” and Investigation of Its Production Possibility.ph. D. dissertation, Thesis in food bioprocessing, University of Yeravan, Armenia.
13
Karimpour, F., Tkhruni, F.N., Karapetyan, K.J. & Razavi, S. H.( 2013). Certain probiotic properties of lactic acid bacteria from the Iranian dairy product “Richal”. Life Science Journal, 10(6s),508-512.
14
Karimpour., F. Tkhruni, F.N., Razavi, S.H. & Karapetyan, K. J. (2011). The characteristic of microflora of iranian traditional dairy beverage.In: The First international Scientific-Research Conference of Iranian students: 16-17 September.,Yerevan University,Armenia.
15
Nithya, K., Senbagam, D., Senthilkumar, B., Udhayashree, N. & Gurusamy, R. (2012). Characterization of bacteriocin producing lactic acid bacteria and its application as a food preservative. African Journal of Microbiology Research, 6(6),1138-1146.
16
Patil, M. M., Pal, A., Anand, T. & Ramana, K.V. (2010). Isolation and characterization of lactic acid bacteria from curd and cucumber. Indian Journal of Biotechnology, 9,166-172.
17
Rahimzadeh, G., Bahar, M. A., Amir Mozafari, N. & Salehi, M. (2011). Antimicrobial activity Kefir on Pseudomonas aeruginosa. Razi Journal of Medical Sciences, 18(82),8-16.
18
Rajaram, G., Manivasagan, P., Thilagavathi, B. & Saravanakumar, A. (2010). Purification and characterization of a bacteriocin produced by Lactobacillus lactis isolated from marine environment. Advance Journal Food Science and Technology, 2(2), pp.138-144.
19
Tkhruni, F.N. (2015). Efficiency of metabiotics from lactic acid bacteria against pathogens. .International Journal of Current Research, 3(3),86-96.
20
Wolf, L., Erickson, K. L. & Hubbard, N. (2000). Bacteriocins of lactic acid bacteria. Journal Nutrition, 130(2),403-409.
21
ORIGINAL_ARTICLE
کاربرد روش طیفسنجی مرئی و فرو سرخ نزدیک در تشخیص آلودگی خاک به کادمیوم و سرب با مدل سازی رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی
آلودگی خاک به عناصر سنگین میتواند بهطور مستقیم و غیرمستقیم بر سلامتی موجودات زنده اثر بگذارد. با افزایش غلظت فلزات در خاک، احتمال ورود به گیاهان نیز افزایش مییابد. در نتیجه تجمع آنها در محصولات کشاورزی سلامتی انسان را به مخاطره خواهد انداخت. هدف از این مطالعه، تعیین توزیع کادمیوم و سرب در خاک سطحی شهرستان بهار در استان همدان و ارزیابی وضعیت آلودگی این فلزات در خاک مزارع کشت سیبزمینی میباشد. بدین منظور با استفاده از روش نمونهبرداری سیستماتیک، نمونههای خاک در عمق cm45-0 برداشت گردید. از یک روش سریع و دقیق دادهبرداری بر پایه طیفسنجی مرئی و فروسرخ نزدیک (VIS-NIR) در محدوده طیف 370 -2000 نانومتر استفاده شد. طیف بازتابی تعداد 95 نمونه خاک برای تخمین تجمع کادمیوم و سرب جمع آوری گردید. برای کاهش عوامل متداخل از طیف نمونههای خاک، روشهای پیشپردازش MSC ،SNV و مشتق بکار رفت. نتایج نشان داد آلودگیها که گاهی به علت ترکیب آب آبیاری با فاضلاب شهری صورت میگیرد، در خاک سطحی تجمع دارند. پیش بینی فلزات سنگین با روش رگرسیون حداقل مربعات جزئی و شبکه عصبی مصنوعی انجام شد (R2PLSR=0/90, R2BPNN=0/95). نتایج نشان میدهد شبکه عصبی بازگشتی و طیفسنجی VIS-NIR برای پیشبینی میزان کادمیوم و سرب موجود در خاک سطحی مناسب میباشند.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61559_554c67cd24777f81c634585f329f7c3d.pdf
2017-04-21
43
37
10.22059/ijbse.2017.61559
: فلزات سنگین خاک
رگرسیون حداقل مربعات جزئی
شبکه عصبی مصنوعی
طیفسنجی مرئی و فروسرخ نزدیک
حسنی
محمدی منور
mohamadihosna@gmail.com
1
استادیار، گروه مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان
LEAD_AUTHOR
حسین
باقرپور
h.bagherpour@basu.ac.ir
2
دانشگاه بوعلی سینا همدان
AUTHOR
Agricultural Chemistry Committee of China, (1983). Conventional methods of soil and agricultural chemistry analysis. Science Press, Beijing.
1
Agricultural Chemistry Committee of Japan, (1991). Environmental Quality Standards (EQS) for soil pollution were issued in August 1991. Ministry of the Environment, Japan.
2
Al-Asadi, R. A. & Mouazen, A. M. (2014). Combining frequency domain reflectometry and visible and near infrared spectroscopy for assessment of soil bulk density. Journal of Soil Tillage Research, 135, 60-70.
3
Amini, M. Afyuni, M. Khademi, H. Abbaspour, K.C. & Schulin, R. (2005). Mapping risk of cadmium and lead contamination to human health in soils of central Iran. Journal of Science of the Total Environment, 347(1-3), 64-77.
4
Azimzadeh, B. & Khademi, H. (2013). Estimation of background concentration of selected heavy metals for pollution assessment of surface soils of Mazandaran province, Iran. Journal of Water and Soil, 27(3), 548-559.
5
Ben-Dor, E. Inbar, Y. & Chen, Y. (1997). The reflectance spectra of organic matter in the visible near-infrared and short wave infrared region (400-2500 nm) during a controlled decomposition process. Journal of Remote Sensing of Environment, 61, 1-15.
6
Buddenbaum, H. & Steffens, M. (2012). The effects of spectral pretreatments on chemometric analyses of soil profiles using laboratory imaging spectroscopy. Journal of Applied and Environmental Soil Science, 12, 12-20.
7
Chang, C. W. Laird, D. A. Mausbach, M. J. & Hurburgh, C. R. (2001). Near-infrared reflectance spectroscopy-principal components regression analyses of soil properties. Soil Science Society American Journal, 65, 480-490.
8
Dalal, R. C. & Henry, R. J. (1986). Simultaneous determination of moisture, organic carbon, and total nitrogen by near infrared reflectance spectrophotometry. Soil Science Society American Journal, 50, 120-123.
9
Daniel, K. W. Tripathi, N. K. & Honda, K. (2003). Artificial neural network analysis of laboratory and in situ spectra for the estimation of macronutrients in soils of Lop Buri (Thailand). Journal of Soil Science. 41, 47-59.
10
Farifteh, J. Van der Meer, F. Atzberger, C. & Carranza, E. J. M. (2007). Quantitative analysis of salt-affected soil reflectance spectra: a comparison of two adaptive methods (PLSR and ANN). Journal of Applied and Environmental Soil Science, 110, 59-78.
11
Fu, J. Zhou, Q. Liu, J. Liu, W. Wang, T. & Zhang, Q. (2008). High levels of heavy metals in rice (Oryza sativa L.) from a typical E-waste recycling area in southeast China and its potential risk to human health. Journal of Chemosphere, 71(7), 1269–1275.
12
Gholizadeh, A. Bor_uvka, L. Va_s_at, R. Saberioon, M. Klement, A. Kratina, J. Tejnecký, V. & Abek, O. (2015). Estimation of potentially toxic elements contamination in anthropogenic soils on a brown coal mining dumpsite by reflectance spectroscopy: a case study. Journal of PLoS One, 10, 1147-1157.
13
Goldshleger, N. Chudnovsky, A. & Ben-Dor, E. (2012). Using reflectance spectroscopy and artificial neural network to assess water infiltration rate into the soil profile. Journal of Applied and Environmental Soil Science, 9.
14
Hively, W. D. McCarty, G. W. Reeves, J. B. Lang, M. W. Oesterling, R. A. & Delwiche, S. R. (2011). Use of airborne hyperspectral imagery to map soil properties in tilled agricultural Fields. Journal of Applied and Environmental Soil Science, 13.
15
Kemper, T. & Sommer, S. (2002). Estimate of heavy metal contamination in soils after a mining accident using reflectance spectroscopy. Journal of Environmental Science and Technology, 36, 2742-2747.
16
Kooistra, L. Wehrens, R. Leuven, R. S. E. W. & Buydens, L. M. C. (2001). Possibilities of visible near-infrared spectroscopy for the assessment of soil contamination in river floodplains. Journal of Analatica Chimica Acta, 446, 97-105.
17
Liu, X. & Liu, J. (2013). Using short wave visible-near infrared reflectance spectroscopy to predict soil properties and content. Journal of Spectroscopy Letters, 47, 729-739.
18
Malley, D. F. & Williams, P. C. (1997). Use of near-infrared reflectance spectroscopy in prediction of heavy metals in freshwater sediment by their association with organic matter. Journal of Environmental Science and Technology, 31, 3461-3467.
19
McCleod, S. (1973). Studies on wet oxidation procedures for the determination of organic carbon in soil. In‘Notes on soil techniques’. pp. 73–79. (CSIRO Division of Soils: Melbourne)
20
Mehra, O. P. & Jackson, M. L. (1960) Iron oxide removal from soils and clays by a dithionite-citrate system buffered with sodium bicarbonate. Journal of Clays and Clay Minerals, 7, 317–327.
21
Mohajer, R. Salehi, M. H. & Mohammadi, J. (2014). Lead and Cadmium Concentration in Agricultural Crops (Lettuce, Cabbage, Beetroot, and Onion) of Isfahan Province, Iran. Journal of Health & Environment, 7(1), 1-10. (In Farsi).
22
Moros, J. Vallejuelo, S. F. O. Gredilla, A. Diego, A. Madariaga, J. M. Garrigues, S. & Guardia, M. (2009). Use of reflectance infrared spectroscopy for monitoring the metal content of the estuarine sediments of the Nerbioi-Ibaizabal River (Metropolitan Bilbao, Bay of Biscay, Basque Country). Journal of Environmental Science and Technology, 43, 9314-9320.
23
Pandit, C. M. Filippelli, G. M. & Li, L. (2010). Estimation of heavy-metal contamination in soil using reflectance spectroscopy and partial least-squares regression. International Journal of Remote Sensing, 31, 4111-4123.
24
Peralta-Videa, J. R. Lopez, M. L. Narayan, M. Saupe, G. & Gardea-Torresdey, J. (2009). The biochemistry of environmental heavy metal uptake by plants: implications for the food chain. International Journal of Biochemistry and Cell Biology, 41, 1665-1677.
25
Ren, H. Y. Zhuang, D. F. Singh, A. N. Pan, J. J. Qiu, D. S. & Shi, R. H. (2009). Estimation of As and Cu contamination in agricultural soils around a mining area by reflectance spectroscopy: a case study. Journal of Pedosphere 19, 719-726.
26
Rinnan, Å. Berg, F.V.D. Engelsen, S. B. (2009). Review of the most common preprocessing techniques for near-infrared spectra. Journal of TrAC Trends in Analytical Chemistry, 28, 1201-1222.
27
Satarug, S. Garrett, S. H. Sens, M. A. & Sens, D. A. (2010). Cadmium, environmental exposure, and health outcomes. Journal of Environmental Health Perspective, 118, 182-190.
28
Shi, T. Chen, Y. Liu, Y. & Wu, G. (2014). Visible and near-infrared reflectance spectroscopy-An alternative for monitoring soil contamination by heavy metals. Journal of Hazardous Materials, 265, 166-176.
29
Siebielec, G. McCarty, G. W. Stuczynski, T. I. & Reeves, J. B. (2004). Near- and mid-infrared diffuse reflectance spectroscopy for measuring soil metal content. Journal of Environmental Quality 33, 2056e2069.
30
Sposito, G. Lund, L. J. & Chang, A. C. (1982). Trace metal chemistry in arid zone field soils amended with sewage sludge: I. Fractionation of Ni, Cu, Zn, Cd and Pb in solid phases. Soil Science Society of America Journal, 46, 260-264.
31
Stenberg, B. & Rossel, R. A. V. (2010). Diffuse reflectance spectroscopy for higher solution soil sensing. In: Viscarra Rossel, R. A. McBratney, A. B. Minasny, B. (Eds.), Proximal Soil Sensing. Springer, Netherlands, pp. 29-47.
32
Tchounwou, P. Yedjou, C. Patlolla, A. & Sutton, D. (2012). Heavy metal toxicity and the environment. In: Luch, A. (Ed.), Molecular, Clinical and Environmental Toxicology. Springer Basel, pp. 133-164.
33
Viscarra Rossel, R. A. Walvoort, D. J. J. McBratney, A. B. Janik, L. J. Skjemstad, J. O. (2006). Visible, near infrared, mid infrared or combined diffuse reflectance spectroscopy for simultaneous assessment of various soil properties. Journal of Geoderma, 131, 59-75.
34
Volkan Bilgili, A. Van Es, H. M. Akbas, F. Durak, A. & Hively, W. D. (2010). Visible-near infrared reflectance spectroscopy for assessment of soil properties in a semiarid area of Turkey. Journal of Arid Environments, 74, 229-238.
35
Wold, S. Antti, H. Lindgren, F. & Ohman, J. (1998). Orthogonal signal correction of near-infrared spectra. Journal of Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 44, 175-185.
36
Wu, Y. Z. Chen, J. Ji, J. F. Tian, Q. J. & Wu, X. M. (2005). Feasibility of reflectance spectroscopy for the assessment of soil mercury contamination. Journal of Environmental Science and Technology, 39, 873-878.
37
ORIGINAL_ARTICLE
تاثیر برخی از پارامترهای محصول و خاک بر صدمات و خصوصیات مکانیکی سیب زمینی در حین و پس از برداشت
در این تحقیق، تاثیر سه رقم (سانته، آگریا و فونتانا)، سه زمان برداشت (اواسط شهریور، اوایل و اواسط مهرماه) و دو مقدار رطوبت خاک (9 و 15 درصد) بر صدمات مکانیکی ایجاد شده و بعضی خصوصیات مکانیکی در حین برداشت مکانیکی و پس از یک دوره انبار مانی دو ماهه سیب زمینی بررسی شد. نتایج نشان داد رقم، تاریخ برداشت و رطوبت خاک تاثیر معنی داری بر میزان صدمه وارده بر سیب زمینی در حین و پس از برداشت دارد. از این نظر رقم آگریا بیشترین میزان صدمه را نسبت به دو رقم سانته و فونتانه دارا بود. بیشترین میزان صدمه مربوط به برداشت در خاک دارای رطوبت 9 درصد بود و کمترین میزان صدمه مربوط به برداشت در خاک با رطوبت 15 درصد بود. در برداشت زود هنگام بیشترین میزان صدمه و برداشت دیر هنگام کمترین میزان درصد صدمه به سیب زمینی حاصل شد. رقم، زمان برداشت و مدت انبارمانی اثر معنی داری بر روی خصوصیات مکانیکی داشت بیشترین انرژی شکست مربوط به رقم فونتانه و کمترین آن مربوط به رقم آگریا بود.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61560_4eca7bc30ce3d7b6360c0e747a151f4b.pdf
2017-04-21
53
45
10.22059/ijbse.2017.61560
سیب زمینی
صدمه
برداشت مکانیکی
خصوصیات مکانیکی
سعید
ظریف نشاط
zarifneshat@yahoo.com
1
عضو هیات علمی بخش تحقیقات فنی و مهندسی مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی خراسان رضوی
LEAD_AUTHOR
محمد حسین
سعیدی راد
saiedirad@yahoo.com
2
عضو هیات علمی بخش تحقیقات فنی و مهندسی مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی خراسان رضوی
AUTHOR
Anonymous. (2000). ASAE standard. Compression of food materials of convex shape. ASAE S368.3 MAR 95.
1
Anonymous. (2014). Agricultural Statistical Bulletin. Ministry of Jihad-Agriculture. Khorasan Organization. (in Farsi.(
2
Baritelle A L; Hyde G M; Thornton R; Bajema R (2000). A classification system for impact-related defects in potatotubers. American Journal of Potato Research, 77(3),143–148.
3
Bentini M; Capara C; Martelli R. (2006). Harvesting Damage to Potato Tubers by Analysis of Impacts recordedwith an Instrumented Sphere. Biosystems Engineering, 94 (1), 75–85.
4
Bishop, Chris F.H., (1980). Potato mechanization storage. First publication. Farming press LTD. Pp. 97-130.
5
Eshaghbeygi, A and Besharati, S. (2009). Potato variety and storage for tuber sensitivity in bruising. World applied science journal, 7 (12): 1504-1507.
6
Hasan Abadi, H., Majidi, E. and Niamanesh, H. (1999). Investigation on The Effect of Temperature Thresholds on The Tuber Growth Process and Secondary Growth In Various Potato SVs In Ardabil Region . Seed and Plant Improvement Institute. (in Farsi).
7
Hasan Abadi, H. and Hasan Panah. D. (2002). Study, Evaluation And comparison on TPS Drived Tubers and Commercial Cultivars. Research Repot. Seed and Plant Improvement Institute. (in Farsi).
8
Hyde, G.M., Thornton, R.E., Woodruff, D.W. (1983). Potato harvester performance with automatic chain load control. Transactions of the ASAE. Vol.26.
9
Khater, I. M. M. (2009). Effect of working speeds of mechanical harvesting on potato damage in south eastern Qantara. 4th Conference on Recent Technology in Agriculture. 3-5 Nov. Cairo, Giza, Egypt.
10
Malcom, E. (2002). Food Texture and Viscosity (Concept and Measurment). Elsevier Sience and Technology Books.
11
Peters, R., (1996). Damage of potato tubers, a review. Potato research, 39, 479-484.
12
Van Zeebroeck, M., Van linden, V., Darius, P., De Ketelaere, B., Ramon, H., and Tijskens, E. (2007). The effect of fruit properties on the bruise susceptibility of tomatoes. Postharvest Biology and Technology, 45, 168-175.
13
Yasin,M & M. Mehmood Ahmad. (2003). Design, and performance evaluation of rotary potato digger development .vol .34. no.2. Agricultural Mechanization in Asia, Africa, and Latin America. Vol.34(2): P, 43-46.
14
www. FAO. org. Source: Jarasolis, Alvaro. 1991. file:// Potato. Waste. Htm
15
www.FAO.org/potato-2014/en/world/
16
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه الگوریتمهای تشخیص نقاط ویژه تصاویر در فضاهای رنگ مختلف به منظور تهیه نقشه سه بعدی درختان
عملیات کشاورزی در باغات مانند سمپاشی، آبیاری و ... در زمینه کشاورزی دقیق و رباتیک کشاورزی وابستگی زیادی به شکل تاج درخت و ساختار آن دارد. بنابراین داشتن مدل سهبعدی و نقشه عمق درختان میتواند مفید باشد. یکی از روشهای ایجاد مدل سهبعدی، استفاده از روش بینایی استریو است. مهمترین مرحله در این روش، تعیین نقاط متناظر است. برای انجام این کار ابتدا باید نقاط ویژه در هر تصویر شناسایی شوند. الگوریتمهای مختلفی بدین منظور نوشته شده است. در این تحقیق شش الگوریتم Harris-Stephens، Minimum eigenvalue، MSER، FAST، SURF و BRISK در فضاها و مولفه های RGB، G، HSV، H، YCbCr، Y، NTSC، Lab و a بررسی و مقایسه شد. نتایج نشان داد که الگوریتم SURF بهترین عملکرد را داشت. نقاط ویژهای که این الگوریتم تشخیص داد در اکثر فضاها ثابت بود که نشان از پایداری این الگوریتم در فضاهای مختلف دارد. بعد از الگوریتم SURF بهترین عملکرد را الگوریتم MSER داشت. این الگوریتم محصولات درخت را به عنوان نقاط ویژه تشخیص داد. اگر چه تعداد این نقاط کم است اما درصورتی که نتوان نقاط گوشه را در دو تصویر با هم مطابقت داد، از این نقاط میتوان به عنوان نقاط مشترک جهت تطابق استفاده کرد. الگوریتمها در فضاها و مولفههای HSV، H، YCbCr و NTSC بهترین عملکرد را داشتند و در فضای RGB و Y از نظر تعداد نقاط ویژه تشخیص داده شده پایدارتر عمل کردند.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61561_c7b074415a14d4779cadbda665ce1621.pdf
2017-04-21
69
55
10.22059/ijbse.2017.61561
درخت
بینایی استریو
الگوریتم های تشخیص نقاط ویژه
فضاهای رنگی
SURF و MSER
ایوب
جعفری ملک آبادی
jafari.ayoub@mail.um.ac.ir
1
دانشجوی دکتری، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
مهدی
خجسته پور
mkhpour@um.ac.ir
2
دانشیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
باقر
عمادی
bagher_emadi@yahoo.com
3
دانشیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
Abdollahifard, M.J. (2009). View interpolation for three dimensional face modling. Msc thesis, Amirkabir University of Technilogy. Iran. (In Farsi).
1
Bay, H., Ess, A., Tuytelaars, T., and Van Gool, L. (2008). SURF: Speeded Up Robust Features. Computer Vision and Image Understanding (CVIU), 110 (3), 346-359.
2
Bhatti A. (2012). Current Advancements in Stereo Vision. Published by InTech. Printed in Croatia.
3
Blas, M.R., and Blanke, M. (2011). Stereo vision with texture learning for fault-tolerant automatic baling. Computers and Electronics in Agriculture 75, 159-168.
4
Bouguet, J.Y. Camera Calibration Toolbox for Matlab. (2004).Computational Vision at the California Institute of Technology.
5
Bradski, G., and Kaehler, A. (2008). Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. O'Reilly Media, USA.
6
Canclini, A., Cesana, M., Redondi, A., Tagliasacchi, M., Ascenso, J., Cilla, R. (2013). Evaluation of low-complexity visual feature detectors and descriptors. 18th International Conference on Digital Signal Processing, 1–7.
7
Darvish Zadeh Varcheie, P. & Aghaizadeh Zorofi, R. (2006).A automatic method for camera calibration. 9TH Iranian student conference on electrical engineering. Tehran University, Tehran. (In Farsi).
8
Gil, E., Escolà, A., Rosell, J.R., Planas, S., Val, L. (2007). Variable rate application of plant protection products in vineyard using ultrasonic sensors. Crop Protection 26, 1287–1297.
9
Harris, C., and Stephens, M. (1988). A combined corner and edge detector. In Proceedings of 4th Alvey Vision Conference, pages 147–151.
10
Heikkila, J., and Silven, O. (1997). A four-step camera calibration procedure with implicit image correction,” in Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1106–1112.
11
Işık, S., and Ozkan, K. (2015). A comparative evaluation of well-known feature detectors and descriptors. International Journal of Applied Mathematics, Electronics and Computers. 3(1), pp. 1-6.
12
Lati, R.N., Filin, S., and Eizenberg, H. (2013). Estimating plant growth parameters using an energy minimization-based stereovision model. Computers and Electronics in Agriculture 98, 260-271.
13
Leutenegger, S., Chli, M. and Siegwart, R. (2011). BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
14
Li, L., Huang, W., Yu-Hua Gu, I., and Tian, Q. (2004). Statistical modeling of complex backgrounds for foreground object detection, IEEE Trans. on Image Processing, vol. 13, no. 11, pp. 1459-1472.
15
Llorens, J., Gil, E., Llop, J., Escolà, A. (2010). Variable rate dosing in precision viticulture: use of electronic devices to improve application efficiency. Crop Protection 29, 239–248.
16
Matas, J., Chum, O., Urban, M., and Pajdla, T. (2002). Robust wide-baseline stereo from maximally stable extremal regions, Proc. of British Machine Vision Conference, 384-396.
17
Mikolajczyk, K., Tuytelaars, T., Schmid, C., Zisserman, A., Matas, J., Schaffalitzky, F., Kadir, T., and Van Gool, L. (2005). A comparison of affine region detectors. International Journal of Computer Vision 65(1/2), pp.43-72.
18
Nister, D., and Stewenius, H. (2008). Linear Time Maximally Stable Extremal Regions. European Conference on Computer Vision, 183-196.
19
Panchal, P.M., Panchal, S.R., and Shah S.K. (2013). A comparison of SIFT and SURF. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering. Vol. 1, Issue 2, pp. 323-327.
20
Rosell, J.R., and Sanz, R. (2012). A review of methods and applications of the geometric characterization of tree crops in agricultural activities. Computers and Electronics in Agriculture, 81, 124-141.
21
Rosten E., and Drummond, T. (2005). Fusing Points and Lines for High Performance Tracking. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Vol. 2: pp. 1508-1511.
22
Rovira-Mas, F., Zhang, Q., and Reid, J. (2008). Stereo vision three-dimensional terrain maps for precision agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 60 (2), 133–143.
23
Saipullah, Kh., Ismail, N.A., Anuar, A., and Sarimin, N. (2013). Comparison of feature extractors for real-time object detection on android smartphone. Journal of Theoretical and Applied Information Technology. Vol. 47 No.1, pp. 135-142.
24
Shi, J., and Tomasi, C. (1994). Good Features to Track. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 593–600.
25
Solanelles, F., Escolà, A., Planas, S., Rosell, J.R., Camp, F., Gracia, F. (2006). An electronic control system for pesticide application proportional to the canopy width of tree crops. Biosystems Engineering 95 (4), 473–481.
26
Szeliski, R. (2010). Computer Vision Algorithms and Applications, London. Springer.
27
Yeh, Y.-H.F., Lai, T.-C., Liu, T.-Y., Liu, C.-C., Chung, W.-C., Lin, T.-T. (2014). An automated growth measurement system for leafy vegetables. Biosystems Engineering 117, 43-50.
28
Zang, Q., and Klette, R. (2004). Robust background subtraction and maintenance. In Proc. of the 17th Int. Conf. on Pattern Recognition, 2, 90-93.
29
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل تنش و مودال میللنگ تراکتور مسی فرگوسن 285 به روش اجزاء محدود
چکیده
تراکتورهای کشاورزی بهعنوان رکن اساسی مکانیزاسیون توان لازمه اغلب ادوات کشاورزی را فراهم میکنند. به خاطر توان موردنیاز زیاد، اجزاء اصلی موتور تحت بارهای زیادی قرار گرفته و تنشهای بالایی بر اجزاء آن وارد میشود که میتواند باعث شکست آنها در مدت زمان نسبتاً کوتاهی گردد. بر این اساس بارهای وارد بر میللنگ تراکتور مسی فرگوسن در دورهای متفاوت به روش نیوتونی محاسبه گردید. بیشینه نیروی برآیند وارده بر میللنگ برای سرعت دورانی rpm 1300 برابر با N438/98936 و برای سرعت دورانی rpm22۰۰ برابر با N 7/103048 به دست آمد. میللنگ در محیط نرمافزار Solidworks 2012 طراحی و در نرمافزار Abaqus 6.10.1 ضمن تعریف شرایط مرزی و وارد کردن نیروها و گشتاورهای محاسبه شده در دو دور مذکور مورد تجزیه و تحلیل تنش دینامیکی و تحلیل مودال قرار گرفت. نتایج نشان داد که فیلتها بیشتر از سایر نقاط میللنگ تحت تنش قرار دارند و ماکزیمم تنش بهدستآمده از نرمافزار برابر با Mpa 8/154 برای سرعت دورانی 1300 و 2200 دور بر دقیقه بود. تنش بهدستآمده کمتر از تنش حد تسلیم بوده و ضریب اطمینان 52/4 برای میللنگ به دست آمد که نشان میدهد میللنگ در ناحیه الاستیک کار میکند. دادههای حاصل از آنالیز مودال و محاسبات صورت گرفته نشان داد که میللنگ با سرعت مطمئنه حرکت میکند و بهسرعت بحرانی نمیرسد.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61562_325d58f07ec041acfc5bf3570336d251.pdf
2017-04-21
81
71
10.22059/ijbse.2017.61562
تراکتور MF285
تحلیل تنش
تحلیل مودال
موتور
میللنگ
غلامحسین
شاهقلی
gshahgoli@yahoo.com
1
دانشگاه محقق اردبیلی
LEAD_AUTHOR
حسین
ایران نژاد
hosseinirannejad@yahoo.com
2
دانشگاه محقق اردبیلی
AUTHOR
صداقت
فاضلی
fazeli_uma89@yahoo.com
3
دلنشگاه محقق اردبیلی
AUTHOR
Akin, J. (1998). Finite Element Analysis for Undergraduates, NewYork : Academic Press.
1
Frozanpour, H. (1376). Design and optimization of piston, crankrod and crankshaft of Peikan 1600 engine. MSc thesis, Faculty of Technology, University of Tarbiat Modares.
2
Ghaseminazhad, M. (2009). Investigating engine life span and failure reasons of some parts of engine of Mf-285 tractor. Proceeding of the 5th national conference of agricultural machinery and mechanization, Ferdosi University of Mashhad.
3
Hariss, C. M. & Piersol A. G. (2002). Shock and Vibration Handbook. 5th Edition. McGraw-Hill Book Company.
4
HekmatNazhad, A. & P. Maleki. (1995). Determination the natural torsional vibration frequencies of Crankshaft. MSc Thesis, University of science and technology of Iran.
5
Kang, Y., Sheen, G. J. & Tseng M.H. (1997). Modal analysis and experiments for engine crankshaft. Journal of Sound and Vibration, 214, 413-430.
6
Khanali, M. (2006). Stress analysis in front axle grain combine of John Deere955. MSc thesis, Faculty of agriculture and natural resources, University of Tehran.
7
Mahmodi, A. (2007). Statistical investigating of MF285 tractor failure. The third student conference of Agricultural machinery mechanic, University of Shiraz.
8
Meng, J., Liu, Y. & Liu R. (2011). Finite Element Analysis of 4-Cylinder Diesel Crankshaft. International Journal Image, Graphics and Signal processing, 5, 22-29.
9
Moradi, S. (2006). Investigating the dynamic behavior of Samand crankshaft under the torsional vibrations. MSc thesis, Faculty of Technology, University of Tarbiat Modares.
10
Nestorides, E. J. (1958). A handbook of torsional vibration. The British internal combustion engine research, Cambridge University.
11
PMS A.5.56. (1997). Perkins material standard. Perkins group.
12
Ramdasi, s. S. & Marathe, N. V. (2004). Predictive-cum-experimental analysis of torsional/bending and crankcase vibration and design of optimum tuned damper. Proceeding of third international conference on Synergy of fuel and automotive technology for a cleaner environment, New Delhi, India.
13
Ranjbarkohan, M. (2008). Stress analysis of the crankshaft of a 4 cylinder Z4 engine using finite element method. MSc thesis, Agricultural faculty, University of Mohaghegh Ardabili.
14
Seiedalian, SJ. & Mahboob, S. (2012). Theoretical, numerical and experimental analysis of the crankshaft torsional vibrations. Modares mechanical engineering Journal, 12(5), 102-111.
15
Shahgholi, Gh & H. IranNezhad. (2014). Kinematic and kinetic analysis of MF285 tractor engine. Agricultural Mechanization Research, 1(2): 23-33.
16
Troy Feese, P. E. & Hil C. (2002). Guidelines for preventing rellability of reciprocating machinery by avoiding torsiding vibration problems. Engineering Dynamics Incorporated, University San Antonio, Texas 78249, pp. 1-20
17
ORIGINAL_ARTICLE
رهیافتی فازی برای بهینهسازی زمانی تعمیرات اساسی دروگر نیشکر با استفاده از روش شبکهای گرت
در این تحقیق، مساله زمانبندی تعمیرات اساسی دروگر نیشکر به لحاظ محدودیت در دسترس نبودن ماشینها در دورههای زمانی از قبل مشخص شده، و با هدف کاهش زمان انجام کارها مورد بررسی قرار گرفت. شبکه گرت فازی با استفاده از قابلیتهای بالای گرت در برنامهریزی و استفاده از منطق فازی در بیان عدم قطعیتها، ابزاری مناسب برای زمانبندی تعمیرات اساسی دروگرهای نیشکر شرکت کشت و صنعت امیرکبیر است. اطلاعات مورد نیاز از طریق گزارشهاو آمار دفنر فنی تجهیزات مکانیکی و نظرات کارشناسان واحدهای تعمیراتی کشت و صنعت گردآوری شد. با جمعآوری اطلاعات لازم، فعالیتها تعیین و شبکه گرت ترسیم شده و مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. زمان اتمام تعمیرات اساسی دروگر نیشکر به صورت زمانهای خوشبینانه، محتمل و بدبینانه با استفاده از روش گرت فازی (65/1513، 36/1097، 62/685) نفر-ساعت بدست آمد. حد پایین و حد بالا برای سطح ریسک (5/0=α) به ترتیب برابر 49/891 و 50/1305 نفر-ساعت است. همچنین نتایج حاصل از بررسی روند مدت زمان واقعی انجام تعمیرات اساسی نشان میدهد که 29/20 درصد از زمانهای واقعی تکمیل تعمیرات اساسی دروگرهای نیشکر، خارج از زمان فازی برآورد شده میباشد. لذا روش گرت فازی این امکان را در اختیار مدیر واحد تعمیرات قرار میدهد تا با برنامهریزی صحیح و کاهش دلایل تأخیر در عملیات، هزینههای از دست دادن زمان را کاهش دهد و زمان تکمیل عملیات را در بازه زمانی بهینه مدیریت نماید.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61563_56390866774029089ee1c48e214f2448.pdf
2017-04-21
91
83
10.22059/ijbse.2017.61563
زمانبندی
کشت و صنعت امیرکبیر
گرت
منطق فازی
نسیم
منجزی
1
دانش آموخته دکتری دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
حسن
ذکی دیزجی
hzakid@scu.ac.ir
2
دانشگاه شهید چمران اهواز
LEAD_AUTHOR
Asgharpour, M. J. (1999). Network analysis in operations research. University of Tehran Press, Tehran, Iran. (In Farsi)
1
Asgharpour, M. J. & Karimi Gavareshki, M. H. ( 2004). New Fuzzy GERT Method for Research Projects Scheduling. International Journal of Industrial Engineering & Production Management, 15 (1), 113-131. (In Farsi)
2
Bagheban, A. A., Niknam, A. & Kazem H. (2009). Estimated duration of project activities using fuzzy theory. International road structure monthly magazine, 71, 40-48. (In Farsi)
3
Kazemi, A. & Fakhouri. P. (2012). A Fuzzy Control System for Estimating the Total Project Duration in GERT Networks. International Journal of Industrial Engineering & Production Management, 23 (2), 251- 263. (In Farsi)
4
Abdi, R., Ghasemzadeh, H. R., Abdollahpour, S., Sabzeparvar, M. & Dabbag Mohamadi Nasab, A. (2010). Modeling and analysis of mechanization projects of wheat production by GERT networks. Elsevier, Agricultural Sciences in China, 9 (7), 1078-1083.
5
Abdi, R., Ghasemzadeh, H. R., Abdollahpur, S., Sabzehparvar, M. & Mohammadi Nasab, A. D. (2009). Modeling and resource allocation of agricultural mechanization projects with GERT networks. Journal of Food, Agriculture & Environment, 7 (3&4), 438-441.
6
Duffuaa, S.O., Ben‐Daya, M. (1994). An Extended Model for the Joint Overhaul Scheduling Problem. International Journal of Operations & Production Management, 14 (7), 37 – 43.
7
Gavareshki, M. H. K. (2004). New fuzzy GERT method for research projects scheduling. IEEE. Transactions, 2, 820 - 824.
8
Jebaseeli, M. E. & Aran, D. P. D. (2012). A Direct approach to fuzzy time cost trade off. International Journal of Fuzzy Mathematics and Systems, 2(4), 415-421.
9
Lin, K. P., Wen, W., Chou, C. C., Jen, C. H., Hung, K. C. (2011). Applying fuzzy GERT with approximate fuzzy arithmetic based on the weakest t-norm operations to evaluate repairable reliability. Applied Mathematical Modelling, 35, 5314-5325.
10
Monjezi, N., Sheikhdavoodi1, M. J., Zakidizaji1, H., Marzban, A. & Shomeili, M. (2016). Operations scheduling of sugarcane production using fuzzy GERT method (part II: preserve operations, harvesting and rationing). Agricultural Engineering International: CIGR Journal, 18 (3), 343- 349.
11
Monjezi, N., Sheikhdavoodi, M. J., Zakidizaji, H., Marzban, A. & Shomeili, M. (2015a). Operations scheduling of sugarcane production using classical GERT method (part I: land preparation, planting and preserve operations). Journal of Agricultural Studies, 3 (2), 85-96.
12
Monjezi, N., Sheikhdavoodi, M. J., Zakidizaji, H., Marzban, A. & Shomeili, M. (2015b). Operations scheduling of sugarcane production using classical GERT method (part II: preserve operations, harvesting and ratooning). Journal of Agricultural Studies, 3 (2), 85-96.
13
Shikanai, T., Nakamura, M., Guan, S. & Tamaki, M. (2008). Supporting System for Management of Agricultural Corporation of Sugarcane Farming in Okinawa Islands. World conference on agricultural information and IT, Tokyo, Japan, 24-27 August.
14
Wang, C., Yang, G., Hung, K., Chang, K. & Chu, P. (2011). Evaluating the manufacturing capability of a lithographic area by using a novel vague GERT. Expert Systems with Applications, 38 (1), 923–932.
15
Zielinski, P. (2005). On computing the latest starting times and floats of activities in a network with imprecise durations. Fuzzy Sets System, 150, 53–76.
16
ORIGINAL_ARTICLE
توسعه یک سامانه زبان الکترونیک مبتنی بر الکترود گلسیکربن به منظور کمیتسنجی اسید اسکوربیک
آب میوهها به سبب داشتن ویتامینهای ضروری از دیدگاه سلامت دارای منافع زیادی برای انسان میباشند لذا به شدت در معرض تقلب و ناخالصی میباشند. از طرف دیگر ترکیبهای پیچیده موجود در مواد غذایی، تعیین محتوای کیفی و کمی آنها را مشکل ساخته است. استفاده از روشهای شیمیایی برای اندازهگیری و تشخیص ترکیبات پیچیده اغلب وقتگیر و هزینهبر میباشند. در حال حاضر فناوری زبان الکترونیک، چشم انداز امیدوار کنندهای را در در خصوص کنترل کیفی و تشخیص اصالت محصول نشان داده است لذا کاربرد گستردهای در صنایع غذایی پیدا کرده است. در این پژوهش، یک سامانه زبان الکترونیک مبتنی بر الکترود کاری گلسیکربن و تکنیک ولتامتری چرخهای برای کمیت سنجی اسید اسکوربیک به کار گرفتهشده است. نتایج نشان داد همبستگی خطی مطلوبی (y=0.0622x-1.1547, R2=0.998) میان تغییرات غلظت اسید اسکوربیک و جریان پیک کاتدی آن وجود دارد.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61564_7e2ef1d9a359260a7781b2dd3e3105ff.pdf
2017-04-21
99
93
10.22059/ijbse.2017.61564
آبمیوه
زبان الکترونیک
اسید اسکوربیک
جریان پیک
ولتاموگرام
محمد جعفر
دالوند
dalvand@ut.ac.ir
1
دانشگاه تهران
AUTHOR
سید سعید
محتسبی
mohtaseb@ut.ac.ir
2
دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
شاهین
رفیعی
shahinrafiee@ut.ac.ir
3
دانشگاه تهران
AUTHOR
Baldeon, E.O., Alcaniz, M., Masot, R., Fuentes, E. M., Barat, J. M., Grau, R. Voltammetry pulse array developed to determine the antioxidant activity of camu-camu (Myrciaria dubia (H.B.K.) McVaug) and tumbo (PassiFLora mollisima (Kunth) L.H. Bailey) juices employing voltammetric electronic tongues. 2015. Food Control, 54, 181-185.
1
Cozzolin, D., Cynkar, W., Dambergs, R., & Smith, P. 2010. Two- Dimensional correlation analysis of the effect temperature on the fingerprint of wines analysed by mass spectrometry electronic nose. Sensors and Actuators B, 145, 628-634.
2
Dias, L. A., Peres, A. M., Veloso, A. C. A., Reis, F. S., Vilas-Boasa, M., Machado, A. A. S. C. 2009. An electronic tongue taste evaluation: Identification of goat milk adulteration with bovine milk. Sensors Actuators B, 136 (1), 209-217.
3
Escuder, G. L., Peris, M. 2010. Review: Highlights in recent applications of electronic tongues in food analysis. Analytica Chimica Acta, 665, 15–25.
4
Fennema, O. R. 1977. Loss of vitamins in fresh and frozen foods. Food Technology, 31(12), 32.
5
Ghasemi-Varnamkhasti, M., Mohtasebi, S.S., Rodrıguez-Mendez, M.L., Siadat, M., Ahmadi, H. Razavi, S.H. 2011.Electronic and bioelectronics tongues, two promising analytical tools for the quality evaluation of non-alcoholic beer. Trends in Food Science & Technology 22(5), 245-248.
6
Ghasemi-Varnamkhasti, M., Rodríguez-Méndez, M.L., Mohtasebi,S.S., Apetrei, C., Lozano, J., Ahmadi, H., Razavi,S.H., de Saja, J. A. 2012. Monitoring the aging of beers using a bioelectronic tongue. Food Control 25, 216-224.
7
Heidabeigi, K., Mohtasebi, S.S., Diaz, J. S., Plaza, C.M., Ghasemi-Varnamkhasti, M., Alanso, G.L., García-Rodríguez, V., Rafiee, S., Rezaei, K., García-Hernández , C., De Saja, J. A.,Rodrıguez-Mendez, M.L. 2016. Flavour characteristics of Spanish and Iranian saffron analysed by electronic tongue. Quality Assurance and Safety of Crops & Foods 8(3), 359-368.
8
Hong, X., Wang, J. 2014. Detection of adulteration in cherry tomato juices based on electronic nose and tongue: Comparison of different data fusion approaches. Journal of Food Engineering 126, 89–97.
9
Jandric, Z., Roberts, D., Rathor, M.N., Abrahim, A., Islam, M., Cannavan, A. 2014.Assessment of fruit juice authenticity using UPLC–QToF MS: A metabolomics approach. Food Chemistry, 148, 7–17.
10
Kantor, D. B., Hitka, G., Fekete, A., Balla, C. 2008. Electronic tongue for sensing taste changes with apricots during storage. Sensors and Actuators B, 131 (1), 43-47.
11
Medina-Plaza, C., García-Hernandez, C., de Saja, J.A., Fernandez-Escudero, J.A., Barajas, E., Medrano, G., García-Cabezon, C., Martin-Pedrosa, F., Rodriguez-Mendez, M.L. 2015. The advantages of disposable screen-printed biosensors in a bioelectronic tongue for the analysis of grapes. LWT - Food Science and Technology, 62, 940-947.
12
Navarro-Pascual-Ahuir, M., Lerma-García, M.J., F. Simó-Alfonso, E., Herrero-Martínez, J.M. 2015. Quality control of fruit juices by using organic acids determined by capillary zone electrophoresis with poly (vinyl alcohol)-coated bubble cell capillaries.Food Chemistry, 188, 596–603.
13
Pisoschi, A. M., Pop, A., Negulescu, G. P., Pisoschi., A. 2011. Determination of Ascorbic Acid Content of Some Fruit Juices and Wine by Voltammetry Performed at Pt and Carbon Paste Electrodes. Molecules, 16, 1349-1365.
14
Qiu, S., Wang, J. 2015. Effects of storage temperature and time on internal quality of satsuma mandarin (Citrus unshiu marc.) by means of E-nose and E-tongue based on two-way MANOVA analysis and random forest. Innovative Food Science and Emerging Technologies, 31, 139-150.
15
Reinhard, H., Sager, F., Zoller, O. 2008. Citrus juice classification by SPME-GC-MS and electronic nose measurements LWT - Food Science and Technology, 41, 1906-1912.
16
Rudnitskaya, A. Polshin, E. Kirsanov, D. Lammertyn, J. Nicolai, B. Saison, D. Delvaux, F. R. Legin, A. 2009. Instrumental measurement of beer taste attributes using an electronic tongue. Analytica Chimica Acta. 646, 111-118.
17
Stander, M.A., Kühn, W., Hiten, N.F. 2013. Survey of South African fruit juices using a fast screening HILIC-MS method. Food Additives & Contaminants: Part A, 30, 1473–1484.
18
Sun, H., Mo, Z. H., Choy, J. T. S., Zhu, D. R.,Fung, Y. S. 2008. Piezoelectric quartz crystal sensor for sensing taste-causing compounds in food. Sensors and Actuators B, 131 (1), 148-158.
19
Uddin, M.S, Hawlader, M.N.A., Ding, L., Mujumdar, A.S. 2002. Degradation of ascorbic acid in dried guava during storage. Journal of food engineering, 51, 21-26.
20
Vázquez, D., Tascón, M., Deban, L. 2012. Determination of Ascorbic Acid in Commercial Juices, on a Modified Carbon Paste Electrode, by Using a Taguchi Experimental Design. Food Anal. Methods, 5, 441–447.
21
Zhan, D., Velmurugan, J., Mirkin, M.V. 2009. Adsorption/Desorption of Hydrogen on Pt Nanoelectrodes: Evidence of Surface Diffusion and Spillover. Journal of American Chemistry Society, 131, 14756–14760.
22
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی رگرسیونی عوامل فنی بر بادبردگی و قطر قطرات در سمپاشی با روش آزمایشگاهی و نرمافزاری
به منظور ارزیابی عوامل فنی سمپاش توربینیزراعی بر میزان بادبردگی، قطرقطرات به هنگام سمپاشی و تحلیل رگرسیونی آن، تحقیقی در مزارع کلزای دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین خوزستان در سال 1394 انجام شد. آزمایش به صورت آزمون فاکتوریل سه عامله در قالب طرح کاملاً تصادفی با سه تکرار انجام شد. تیمارهای آزمایشی شامل فشار سمپاشی با سه سطح 10، 25 و 35 بار، دورپروانه با دو سطح 1998 و 2430 دور در دقیقه و سرعت پیشروی با دو سطح 9 و 5/13 کیلومتر بر ساعت بودند. نتایج حاصله در سطح معنیداری 1% نشان داد با افزایش فشار سمپاشی، دور پروانه و سرعتپیشروی، میزان بادبردگی افزایش، میزان نشست و قطر قطرات کاهش مییابد. نتایج حاصل از تحلیل رگرسیون بادبردگی، نشست و قطر قطرات نشان داد فشار سمپاشی بیشترین تاثیر رابر بادبردگی، میزان نشست و قطر میانه حجمی 50% دارد.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61565_3c2b313ff7c3c3de7f3edfe2ee2fc8a9.pdf
2017-04-21
109
101
10.22059/ijbse.2017.61565
بادبردگی
سمپاشی
قطر قطرات
مدل رگرسیونی
فائزه
بهزادی پور
faeze_behzadeepour@yahoo.com
1
دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین
AUTHOR
محمود
قاسمی نژاد رائینی
ghasemi.n.m@gmail.com
2
دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین خوزستان
LEAD_AUTHOR
محمد امین
آسودار
asoodar@ramin.ac.ir
3
دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین خوزستان
AUTHOR
افشین
مرزبان
afshinmarzban@gmail.com
4
دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین خوزستان
AUTHOR
سامان
آبدانان مهدی زاده
saman.abdanan@gmail.com
5
دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین خوزستان
AUTHOR
Anonymous. 2011. Agricultural statistics. Agricultural Jihad province of Khuzestan. Department of Planning and Economic Information and Communication Technology Center. Vol. 2. Pp: 421. (In Farsi).
1
Balsari, P., Marucco, P. and Tamagnone, M. 2007. A test bench for the classification of boom sprayers according to drift risk.Crop protection. 26. Pp: 1482- 1489.
2
Czaczyk, Z., Kruger, G. and Hewitt, A. 2012. Droplet size classification of air induction flat fan nozzles. Journal of plant protection research. 52 (4). Pp: 415- 420.
3
Douzals, J. P.,Sinfort, C. and Cotteux, E. 2010. Spraying quality assessment of a mist blower used on banana crops. International conference on agricultural engineering. Pp: 1-11.
4
Erfanian, M., Alizadeh, a., Mousavi Bayeghi, M., Ansari, H. and Baghani, G. 2009. The potential effects of evaporation and drift on the efficiency of sprinkler irrigation systems in agricultural plains of Khorasan Razavi of the province. North and South. International Conference on Water Resources University of Shahrood. Pp: 9. (In Farsi)
5
Fatahi, H., Abdollahpor, Sh. A., Esmaeelzade, A. and Moghadamvahed, M. 2014. Evaluation of an experimental model for flat fan nozzles In the wind tunnel with the help of image processing. Journal of Agricultural Machinery. 4(2). Pp: 266-274.
6
Gil, E., Balsari, P., Gallart, M., Liorens, J., Marucco, P., Andersen, P. G., Fabregas, X. and Liop, J. 2015. Determination of drift potentional of different flat fan nozzles on a boom sprayer using a test bench. Crop protection. 56. Pp: 58- 68.
7
Gil, E., Llorens, J., Llop, J., Fabregas, X. and Gallart, M. 2013.Use of a terrestrial lidar sensor for drift detection in vineyard spraying. Sensors. 13. Pp: 516- 534.
8
Holownicki, R., Doruchowski, G., Swiechowski, W. and Jaeken, P. 2002. Methods of evaluation of spray deposit and coverage on artificial targets. Electronic Journal of publish agricultural universities.5 (1).Pp: 1-7.
9
Landers, A. and M. Farooq. 2004. Reducing Drift and Improving Deposition in Orchards. Cornell University, NYSAES, Geneva, NY 14456, USA. Pp: 380- 384.
10
Nuyttens, D., De Schampheleire, M., Beatens, K. and Snock, B. 2007. The influence of operator- controlled variables on spray drift from field crop sprayers. American society of agricultural and biological engineers (ASABE). 50(4). Pp: 1129- 1140.
11
Nuyttens, D., Zwertvaegher, I. and Dekeyser, D. 2014. Comparison between drift test bench results and other drift assessment techniques. International advances in pesticide application. 122. Pp: 293- 302.
12
Peyman, L., Abdollah pour, Sh. A., Rana bonab, B., Moghadam, M., Mahmoudi, A., Abbas ghazvini, M. and Jarolmasjed, S. 2010. Evaluation the factors affecting at the size of the droplets spraying to stabilize the volume mean diameter of the particles. First National Conference on agricultural mechanization and new technologies in Ahvaz. Pp: 1-11. (In Farsi)
13
Purhajy, F. And Mazahery Tehrani, M. 2013. Study of image processing software ImageJ on the formulation sesame cream with soybean flour. Twenty-first National Congress of Food Science and Technology, University of Shiraz. (in Farsi)
14
Shafiee, A. 2008. Principle of agricultural machinery. Tehran university press. Pp;498. (In Farsi)
15
Van de Zande, J. C., Stallinga, H., Michielsen, J. M. G. P. and Van Velde, P. 2001. Effect of sprayer speed on spray drift. Wageningen University and Research Center- Agro technology and Food Innovations (WUR- A&F). 17. Pp: 339a-339j.
16
Wolf, T. E., Graver, R., Wallace, K., Shewchuk, S. R. and Maybank, J. 1993. Effect of protective shields on drift and deposition characteristics of field sprayers. Canadian Journal of Plant Science. 73. Pp: 1261-1993.
17
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تأثیر دما بر فعالیت شپشه دندانه دار (Oryzaephilus surinamensis) از طریق تشخیص صوتی
با توسعه تجهیزات در زمینه دریافت و پردازش سیگنالهای صوتی، امکان دریافت و ثبت صداهای منتشر شده از حشرات به وجود آمده است. استخراج خصوصیات آکوستیکی صداهای ضبط شده از آفات میتواند به عنوان یک روش قابل قبول برای بررسی و تشخیص آلودگی مواد انباری به آفات مورد استفاده قرار گیرد. آفت مورد استفاده در این آزمایش شپشه دندانهدار برنج بود. سیگنالهای صوتی تولیدی و همچنین محدوده دمایی فعالیت این آفت مورد بررسی قرار گرفت. از یک سامانه صوتی مجهز به حسگر پیزوالکتریک برای دریافت سیگنالهای صوتی آفت و از یک سامانه کنترل دما برای تغییر دما استفاده شد. دو سیگنال صوتی (راه رفتن و تغذیه) حاصل از شپشه دندانهدار توسط سامانه صوتی دریافت شد. فرکانس صوتی تغذیه شپشه دندانهدار kH 1/2 و فرکانس صوتی راه رفتن آن kH 8/2 میباشد. با تغییر در دمای محیط آفت مورد نظر، بهترین محدوده دمایی فعالیت تغذیهای و راه رفتن آن 25 تا 27 درجه سلسیوس به دست آمد. علاوه بر این مشخص شد که در دمای زیر 10 درجه سلسیوس کلیه فعالیتهای این حشره متوقف میشود. با نصب چنین سیستمی در داخل انبارهای ذخیره برنج میتوان به تشخیص زود هنگام آلودگی مخازن به آفت و مدیریت بهینه آن دست یافت.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61566_b12f23717cc30c65b91899f4a47f6544.pdf
2017-04-21
117
111
10.22059/ijbse.2017.61566
سنسور
آکوستیک
شپشه دندانهدار
دما
آفات انباری
سید فرهاد
موسوی
farhadmousavi@stu.um.ac.ir
1
دانشجوی دکتری پردیس بین الملل دانشگاه فردوسی
AUTHOR
محمد حسین
عباسپور فرد
abaspour@um.ac.ir
2
هیئت علمی دانشگاه فردوسی
AUTHOR
محمد حسین
آق خانی
aghkhani@um.ac.ir
3
هیئت علمی
LEAD_AUTHOR
حسین
صادقی نامقی
sadeghin@um.ac.ir
4
هیئت علمی دانشگاه فردوسی
AUTHOR
ابراهیم
ابراهیمی
e.ebrahimi57@gmail.com
5
هیئت علمی دانشگاه آزاد کرمانشاه
AUTHOR
Bagheri Zenouz, E. (1986 ). Food & Beverage harmful beetles. Tehran: sepehr Publication, (In farsi)
1
Fleurat-Lessard, F., et al. (1994). New trends in stored-grain infestation detection inside storage bins for permanent infestation risk monitoring. Conference Sixth International Working Conference on Stored Product Protection, Canberra.
2
Fleurat-Lessard, F., et al. (2006). Acoustic detection and automatic identification of insect stages activity in grain bulks by noise spectra processing through classification algorithms. Conference Working on Stored Product Protection, Campinas, São Paulo, Brazil, Brazilian Post-harvest Association - ABRAPOS.
3
Ganchev, T., et al. (2007). Acoustic monitoring of singing insects. Acoustics. Conference Speech and Signal Processing, ICASSP.
4
Hagstrum, D. W. and P. W. Flinn (1993). "Comparison of acoustical detection of several insect species of stored-grain beetles (Coleoptera, Curculionidae, Tenebrionidae, Bostrichidae, Cucujidae) over a range of temperatures." Journal of Economic Entomology 4: 1271- 1278. DOI: http://dx.doi.org/1210.1093/jee/1286.1274.1271
5
Hagstrum, D. W., et al. (1996). "Automated monitoring using acoustical sensors for insects in farm-stored wheat." Journal of Economic Entomology 1: 211-217. DOI: http://dx.doi.org/210.1093/jee/1089.1091.1211
6
Hickling, R., et al. (2000). Acoustic system for rapidly detecting and monitoring pink bollworm in cotton bolls. Proc. of the Beltwide Cotton Conference.
7
ISO (1986). Cereals and pulses – Determination of insect hidden infestation. Part 3: Reference method; Part 4: Rapid methods: 3, 6639-6634, 1986.
8
Mankin, R. W., et al. (2000). "Eavesdropping on insects hidden in soil and interior structures of plants." Econ. Entomol 93: 1173-1182.
9
Mankin, R. W. and J. R. Fisher (2002). Acoustic detection of Otiorhynchus sulcatus (Fabricius) (Coleoptera: Curculionidae) larval infestations in nursery containers. In, Proc. 2002 North American Root Weevil Workshop, Corvallis, OR.
10
Mankin, R. W., et al. (2011). "Perspective and promise: a cen- tury of insect acoustic detection and monitoring." Journal of Ento- mol: 30–43.
11
Potamitis, T. and N. Ganchev (2006). Automatic Acoustic Identification of Insects Inspired by the Speaker Recognition Paradigm. Conference Inter-Speech-ICSLP, Pittsburgh, PA, USA.
12
Schwab, L. and P. Degoul (2005). Automatic acoustical surveillance system of grains in silos. Conference INRA-Editions, Paris, France.
13
Sepasgozaryan, H. (1978). Iran stored product pests and ways to combat them. Tehran University Publication, (In farsi).
14
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی، ساخت و ارزیابی ماشین برداشت پشت تراکتوری سیر
برداشت سیر یکی از مشکلترین مراحل در تولید این محصول بوده و هزینه و کارگر زیادی را نیاز دارد. در ایران به غیر از عملیات خاکورزی، بقیهی مراحل تولید سیر اغلب به روش دستی و غیر مکانیزه انجام میشود. لذا در این پژوهش، برای رفع این مشکل، ماشینی طراحی، ساخته و ارزیابی شد، که ابتدا بوتههای سیر را به کمک تیغه و دو تسمه بیرون کشنده v شکل از زمین خارج و سپس سرزنی انجام میگیرد. توان مورد نیاز برای حرکت تسمههای بیرونکشنده و واحد سرزنی از چرخ حامل ماشین تامین میشود. تأثیر دو عامل سرعت پیشروی دستگاه در سه سطح 3، 4 و 5 کیلومتر در ساعت و سرعت خطی تسمههای بیرونکشنده در سه سطح 2/1، 4/1 و 6/1 برابر سرعت پیشروی، بر عملکرد برداشت و سرزنی صحیح بررسی گردید. آزمایشهای مربوطه، به صورت آزمایش فاکتوریل در قالب طرح کاملاً تصادفی با سه تکرار انجام شد. نتایج این بررسی نشان داد که ماشین برداشت سیر در سرعت پیشروی 3 کیلومتر در ساعت بهترین عملکرد برداشت را دارد. همچنین مناسبترین سرعت پیشروی موثر بر بالاترین کیفیت سرزنی سرعت 3 کیلومتر در ساعت و نسبت سرعت خطی 2/1 سرعت پیشروی برای تسمههای بیرونکشنده بهدست آمد.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61567_2e0874f2ee15539c4cbdf054e085c928.pdf
2017-04-21
125
119
10.22059/ijbse.2017.61567
ماشین برداشت سیر
سرعت پیشروی
سرعت خطی تسمههای بیرون کشنده
سرزن
حسین
مقصودی
h.maghsoudi@uk.ac.ir
1
دانشگاه شهید باهنر کرمان
LEAD_AUTHOR
کاظم
جعفری نعیمی
jafarinaeimi@uk.ac.ir
2
هیئت علمی دانشگاه شهید باهنر کرمان
AUTHOR
محمدرضا
رحیمی
rahimimohammadreza68@gmail.com
3
دانشگاه شهید باهنر کرمان
AUTHOR
حمید
مرتضی پور
h.mortezapour@uk.ac.ir
4
هیئت علمی دانشگاه شهید باهنر کرمان
AUTHOR
Aadeli, M. Maleki, M. Hayati, B. Mokhtari, M, (2011). Economic assessment for harvesting of onion, the first national conference on mechanization and modern technology in agriculture, Khuzestan. (In Farsi)
1
FAO,(2006). FAOSTAT. FAO International Statistical Software.Availableat: www.FAOSTAT.FAO.ORG
2
Ghanbarian, D, (2010). Engineering principles of Tillage Machines. Shahrekord University.(in Farsi)
3
Heidari, A. Abbasi, S, (2012). Build and evaluate a kicker Additional system the potato Harvester in order to prevent mechanical damage to potato tubers. Eighth International Conference on Agricultural Machinery Engineering (Journal of Biosystems) and mechanization in Iran, Ferdowsi University of Mashhad. (In Farsi)
4
Jing WD-Yx-G, (2006). Present situation and development trends about garlic export trade in China, Anhui Agricultural Sciences.
5
Kepner, R.A. Bainer, R. Barger, E.L. Translated by Shafii. S.A, (2011). Principles of Farm Machinery. University of Tehran Press 2135. 4th Edition.
6
Klenin N.I, Popov I.F, Sakun V.A. (1986). Agricultural machines, Theory of operation,Computation of controlling parameters and the conditions of operation, Amerin Publishing Co.PVT.LTD.
7
Laryushin, N., Laryushin, A. (2009). Energy-saving onion harvesting technology. Russian Agricultural Sciences. 35(1), 66-67.
8
Lotfi, A. Msah, J. Arab Mohammad Hosseini, A. Noor Gholipour,A.M. (2008). The effect on speed and angle Blades for harvest mechanical damage to the tubers onions. Fifth National Congress of Agricultural Engineering and Mechanization Association of Agricultural Machinery Engineering and Mechanization Iran. (In Farsi)
9
Maw B, Smittle D, Mullinix B, Cundiff J.(1998). Design and evaluation of principles for mechanically harvesting sweet onions. Transactions of the ASAE; 41(3): 24-517.
10
Mokhtari, M. Ghasemzade, H. Abdolazade, Sh. Moghadam, M. (2011). Evaluation of Machine Toping onion (SAMON) (case study Jiroft area), the second national conference on agriculture and sustainable development, opportunities and challenges ahead, Islamic Azad University of Shiraz. (In Farsi)
11
Mozafari, M., Kazemeinkhah, K. (2000). Design, development and evaluation of suitable onion harvester for small farms (laboratory scale). Agricultural Engineering Research Institute. (In Farsi.
12
Rasekh, M. Majdi, R. (2013). Some mechanical properties of garlic, Journal of Food Science, Volume 9.
13
Salehi, m. Alimardani, R. Rajabipour, A. (2010). The second part of the project potatoes: Optimization of rocks and stones from potato head separating mechanism. The Sixth National Congress of Agricultural Engineering and Mechanization, Tehran University.(In Farsi)
14
Tabesh, F, (1980). Theoretical knowledge and practical agricultural machines (Combine harvester glandular plants). Tehran University Publication. No: 1768. (In Farsi).
15
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی، ساخت و ارزیابی سامانه ساب پاشی جهت حذف آفات سطح پوست پرتقال
آفت شپشک سپردار شرقی با نام علمی Aonidiella orientalis سالانه خسارات زیادی را به باغهای مرکبات تحمیل نموده و به بازار پسندی محصولات آسیب وارد میکند. در پژوهش حاضر اقدام به طراحی، ساخت و ارزیابی یک نمونه آزمایشگاهی سامانه ساب پاشی جهت پاکسازی این آفت از سطح پوست پرتقال گردید. در این سامانه مخلوطی از شن با هوای پرفشار بر سطح میوه آلوده پاشیده شده و منجر به حذف آفات از سطح پوست میگردد. به منظور ارزیابی عملکرد دستگاه از سطوح مختلف فشار پاشش (2، 5/3 و 5 بار) و شن با قطرهای متوسط (5/0، 75/0 و 1 میلیمتر) بر روی نمونههای پرتقال استفاده شد. با استفاده از ماشین بینایی از تمامی نمونهها، قبل و بعد از به کارگیری سامانه ساب پاشی تصویربرداری شد و به کمک پردازش تصویر میزان پاک شدن سطح پرتقال در شرایط اعمال تیمارهای مختلف بررسی شد. بر اساس تحلیلهای آماری، این سامانه با استفاده از شن با قطر متوسط 75/0 میلیمتر و در فشار پاشش 5/3 بار، بهترین عملکرد را با دقت پاکسازی 9/94 درصدی آفات از سطح نمونههای پرتقال نشان داد.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61568_51a4c8291a8c06662667a4db16517f15.pdf
2017-04-21
136
127
10.22059/ijbse.2017.61568
آفت
پرتقال
سامانه
سطح پوست
سندبلاست
لیلا
اصغرزاده
leila.asgharzadeh2@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشگاه جیرفت
AUTHOR
مجید
دولتی
majid_dowlati@yahoo.com
2
استادیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم دانشگاه جیرفت
LEAD_AUTHOR
حسین
حاجی آقا علیزاده
hosseinalizade59@yahoo.com
3
استادیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشگاه بوعلی سینا همدان
AUTHOR
Dowlati, M., Mohtasebi, S. S., Omid, M., Razavi, S. H., Jamzad, M. & de la Guardia, M. (2013). Freshness assessment of gilthead sea bream by machine vision based on gill and eye color changes. Journal of Food Engineering. 119, 277-287.
1
Dowlati, M., Mohtasebi, S. S. & de la Guardia M. (2012). Application of machine-vision techniques to fish-quality assessment. TRAC-Trend. Anal. Chem. 40,168-179.
2
Fotouhi Qazvini, R. & Fattahi Moghaddam, J. (2007). Citrus growing in Iran. Guilan University Press. (In Farsi)
3
Gumus, B., Balaban, M. O. & Unlusayin, M. (2011). Machine vision applications to aquatic foods: a review. Turkish Journal of Fiseries and Aquatic Sciences, 11, 167-176.
4
Koumpouros, Y., Mahaman, B. O., Maliappis, M., Passam, H. C., Sideridis, A. B. & Zorkadis, V. (2004). Image processing for distance diagnosis in pest management. Computers and Electronics in Agriculture. 44, 121-131.
5
Mhatre, A. C., Tandur, A. P., Reddy, S. S., Karunakara, B. C., & Baswaraj, H. (2015). Enamel Surface Evaluation after Removal of Orthodontic Composite Remnants by Intraoral Sandblasting Technique and Carbide Bur Technique: A Three-Dimensional Surface Profilometry and Scanning Electron Microscopic Study. Journal of international oral health: JIOH,7(Suppl 2), 34.
6
Narendra, V. & Hareesha, K. (2010). Quality inspection and grading of agricultural and food products by computer vision-A Review. International Journal of Computer Applications. 2, 43-65.
7
Omid, M., Khojastehnazhand, M. & Tabatabaeefar, A. (2010). Estimating volume and mass of citrus fruits by image processing technique. Journal of Food Engineering. 100, 315-321.
8
Ohriner, E.K., Zhang, W. & Ulrich, G. B. (2012). Analysis of abrasive blasting of DOP-26 iridium alloy. International Journal Refraciont. Met. H. 35, 122-126.
9
Rudawska, A., Danczak, I., Müller, M., & Valasek, P. (2016). The effect of sandblasting on surface properties for adhesion. International Journal of Adhesion and Adhesives, 70, 176-190.
10
Ruiz-Altisent, M., Ruiz-Garcia, L., Moreda, G. P., Lu, R., Hernandez-Sanchez, N., Correa, E. C., Diezma, B., Nicolaï, B. & García-Ramos, J. (2010). Sensors for product characterization and quality of specialty crops—A review. Computers and Electronics Agriculture. 74, 176-194.
11
Soleimani Kermani, M. F. (1386). Promotion. Syqlpzyry value (PSV) aggregate. Transportation Research Institute. 2, 121-129.
12
Streeter, V. L. (1962) Fluid mechanics (3rd ed.). Tokyo.
13
Verhoef, P.N.W. (1987). Sandblast testing of rock. International Journal Rock Mechanics Mining sciences. 24, 185-192.
14
ORIGINAL_ARTICLE
توسعه و آزمون حسگر دیالکتریک استوانهای برای اندازهگیری غلظت قند شربت چغندرقند
اندازهگیری و پایش غلظت قند شربت چغندرقند به شکل پیوسته و در مراحل مختلف پخت و تغلیظ یکی از نیازهای اساسی صنعت شکر میباشد. در این مطالعه یک نمونه حسگر دیالکتریک استوانهای با قابلیت توسعه برای اندازهگیری برخط غلظت قند شربت چغندرقند ساخته شد و مورد ارزیابی قرار گرفت. این حسگر متشکل از یک استوانه فولادی و مغزی به عنوان قطبهای خازن میباشد که توسط کابل هممحور به دستگاههای ژنراتور و تحلیلگر طیف متصل میشود. با آزمون آزمایشگاهی، پاسخ حسگر در پنج غلظت مختلف شربت چغندرقند با درصدهای بریکس 5/26، 9/37، 7/48، 1/54 و 62 آزمون شد و طیفهای دامنه بر حسب فرکانس (A-F) در بازهMHz 150-0 بدست آمد. نتایج نشان داد که فرکانس تشدید در تناوبهای اول و دوم با درصد بریکس رابطه قوی خطی با شیب مثبت دارد. به طور معکوس این ارتباط قوی با ضرایب تبیین 99/0 و 98/0 به ترتیب برای تناوب اول و دوم تشدید بین ضریب دیالکتریک شربت و درصد بریکس حاصل شد به طوری که با افزایش درصد بریکس ضریب دیالکتریک کاهش یافت. یافتههای این مطالعه نشان داد که روش دیالکتریک میتواند یک روش توانمند و کاربردی در اندازهگیری درصد بریکس شربت چغندرقند در کارخانههای قند باشد.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61569_24f534b6cf19d58831ca213a12207ded.pdf
2017-04-21
144
137
10.22059/ijbse.2017.61569
حسگر دیالکتریک
شربت چغندرقند
درصد بریکس
فرکانس تشدید
حامد
خلیلیان
hamedkhalilian53@gmail.com
1
فارغ التحصیل
AUTHOR
مهدی
قاسمی ورنامخواستی
m.ghasemi@sku.ac.ir
2
استادیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم دانشگاه شهرکرد
LEAD_AUTHOR
مجتبی
نادری بلداجی
m.naderi@alumni.ut.ac.ir
3
عضو هیئت علمی
AUTHOR
سجاد
رستمی
rostami.sajad@yahoo.com
4
عضو هیئت علمی
AUTHOR
Angkawisittpan, N. & Manasri, T. (2012). Determination of sugar content in sugar solutions using interdigital capacitor sensor. Measurement Science Review, 12, 8-13.
1
Bagheri, R., Mireei, A., Sadeghi, M., Masumi, A. & Mumkesh, Sh. (2015). Non-destructive dielectric method to measure moisture of date. Iranian Journal of Biosystems Engineering, 45, 97-104, (In Farsi)
2
Bionutrient Food Association. )2015(. Brix. Retrieved January 17, 2016, from https://bionutrient.org/bionutrient-rich-food/brix
3
Farokhi, F. (2012). Measure important chemical changes dilute & concentrated syrup storage in order to optimize the production of sugar & waste control, National conference on food, Islamic Azad University of Quchan, Iran.
4
Guo, W., Fang, L., Liu, D. & Wang, Zh. (2015). Determination of soluble solids content & firmness of pears during ripening by using dielectric spectroscopy. Computers & Electronics in Agriculture, 117, 226-233.
5
Guo, W., Liu, Y., Zhu, X. & Wang, Sh. (2011). Dielectric properties of honey adulterated with sucrose syrup. Food Engineering, 107, 1-7.
6
Guo, W., Nelson, S. O., Trabelsi, S. & Kays, S. J. (2007). Dielectric properties of honeydew melons & correlation with quality. Microwave Power & Electromagnetic Energy, 41, 44-54.
7
Guo, W., Zhu, X. & Nelson, S. O. (2010). Permittivities of watermelon pulp & juice & correlation with quality indicators. Food Properties, 16, 475-484.
8
Harland, J. I., Jones, C. K. & Hufford, C. (2006) Sugar beet. In: Draycott, A. P. (ed.), Chicester, United Kingdom, Blackwell Publishing. 514 p.
9
Hayati, A., Raoufat, M. H. & Kamgar, S. 2014. Feasibility of fruit capacitive characteristics for estimating sugar of apple. In Proceedings of 8th National Congress on Agr., Machinery Eng. (Biosystem) & Mechanization, 29-31 June, Ferdowsi University, Mashhad, Iran, pp.801-816. (In Farsi)
10
Hoog, N. A., Olthuis, W., Mayer, M. J. J., Yntema, D., Miedema, H. & van-den-Berg, A. (2012). On-line fingerprinting of fluids using coaxial stub resonator technology. Sensors and Actuators B: Chemical, 163, 90-96.
11
Hoog, N. A. (2014). Stub resonators transmission line based water sensors. Ph. D. dissertation. University of Twente.
12
Jackson, B. & Jayanthy, T. (2014). Determination of sucrose in raw sugarcane juice by microwave method. Indian Journal of Science & Technology, 7, 566-570.
13
Kudra, T., Raghavan, G. S. V., Akyel, C., Bosisio, R. & van-de-Voort, F. R. (1992). Electromagnetic properties of milk & its constituents at 2.45 MHz. International Microwave Power Institute Journal, 27, 199-204.
14
Mireei, A., Bagheri, R., Sadeghi, M. & Shahraki, A. (2016). Developing an electronic portable device based on dielectric power spectroscopy for non-destructive prediction of date moisture content. Sensors and Actuators A, 247,289-297.
15
Naderi-Boldaji, M., Fazeliyan-Dehkordi, M., Mireei, S. A. & Ghasemi-Varnamkhasti, M. (2015). Dielectric power spectroscopy as a potential technique for the non-destructive measurement of sugar concentration in sugarcane. Biosystems Engineering, 140, 1-10.
16
Skierucha, W., Wilczek, A. & Szyplowska, A. (2012). Dielectric spectroscopy in agrophysics. International Agrophysics, 26, 187-197.
17
Tanaka, F., Uchino, T., Hamanaka, D., Gregory-Atungulu, G. & Hung, Y. (2008). Dielectric properties of mirin in the microwave frequency range. Food Engineering, 89, 435-440.
18
Tulasidas, T. N., Raghavan, G. S. V., van-de-Voort, F. & Girard, R. (1995). Dielectric properties of grapes & sugar solutions at 2.45 GHz. Microwave Power & Electromagnetic Energy, 30, 117-123.
19
Venkatesh, M. S. & Raghavan, G. S. V. (2004). An overview of microwave processing & dielectric properties of agri-food materials. Biosystems Engineering, 88, 1-18.
20
Zhu, X., Guo, W. & Wu, X. (2011). Frequency & temperature dependent dielectric properties of fruit juices associated with pasteurization by dielectric heating. Food Engineering, 109(2), 258-266.
21
ORIGINAL_ARTICLE
مکانیابی ایستگاه بازیافت پسماندهای جامد شهری در شهرستان کرج با استفاده از GIS به کمک فرایند تحلیل سلسله مراتبی (AHP) و منطق فازی
مدیریت پسماندهای جامد بهعنوان یکی از شاخصهای مهم توسعه، در سطح کلان مطرح است. یکی از جالبترین گزینهها در مدیریت مواد زاید، بازیافت است که دارای صرفه اقتصادی و فواید زیستمحیطی قابلتوجهی است. یکی از موارد بسیار مهم در اجرای صحیح عملیات بازیافت پسماند، یافتن بهترین مکان برای انجام عملیات است. هدف از این تحقیق ارائه چارچوبی جهت ترکیب روشهای تصمیمگیری دلفی و دلفی فازی و تحلیل سلسله مراتبی (AHP) با سامانه اطلاعات جغرافیایی (GIS)، بهمنظور شناسایی مکانهای مناسب جهت احداث ایستگاه بازیافت پسماند شهرستان کرج است. برای انجام این کار، معیارها و حریم استاندارد آنها با استفاده از روش دلفی تعیین گردید. در مرحله نخست 13 معیار مؤثر در مکانیابی ایستگاه بازیافت و حریم مجاز آنها مشخص شد. در نهایت با بهکارگیری GIS و AHP حریمهای تعیین شده در منطقه مطالعاتی اعمال و سه منطقه با بیشترین امتیاز به عنوان مکانهای بهینه ایستگاه بازیافت انتخاب شدند.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61570_ab4fb58ec85dd5da5e14c61b98f7016e.pdf
2017-04-21
153
145
10.22059/ijbse.2017.61570
مکانیابی
بازیافت
سامانه اطلاعات جغرافیایی
منطق فازی
تحلیل سلسله مراتبی
رضا
پهلوان
rezapahlavan@ut.ac.ir
1
گروه مهندسی مکانیک ماشینهای کشاورزی، دانشگاه تهران
AUTHOR
محمود
امید
omid@ut.ac.ir
2
استاد گروه مهندسی مکانیک ماشینهای کشاورزی، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
اسداله
اکرم
aakram@ut.ac.ir
3
دانشیار گروه مهندسی مکانیک ماشینهای کشاورزی، دانشگاه تهران
AUTHOR
علی اکبر
نظری سامانی
aknazari@ut.ac.ir
4
دانشیار گروه مهندسی احیا مناطق خشک و کوهستانی، دانشگاه تهران
AUTHOR
Abdoli M. (2001). Management of municipal solid waste, Research Center of Interior Ministry Urban Planning Tehran. (In Farsi)
1
Ale Sheikh A.A. (2002). Application of GIS in locating Flood Spreading Sites, Journal of Geographical Research. 551. (In Farsi)
2
Anonymous. Statistical Center of Iran. available online at http://www.amar.org.ir/
3
Chang N., Parvathinathan G. & Jeff B.B. (2008). Combining GIS with fuzzy multicriteria decision-making for landfill siting in a fastgrowing urban region. Journal of environmental management 87, 139-153.
4
Charabi Y. & Gastli A. (2011). PV site suitability analysis using GIS-based spatial fuzzy multi-criteria evaluation. Renewable Energy 36, 2554-2561.
5
Fathollahzadeh S. & Mehdizadeh R. (2013). A review of the multi-criteria decision-making methods. In: Proceedings of 3th national Congress modern management. (In Farsi)
6
Fink, A. (1984) Consensus methods: characteristics and guidelines for use. American Journal of Public Health, 74(9), 979- 983.
7
Frmhmdy S.a., Omrani Gh. O. & Azrkmnd s. (2007). Feasibility study and implementation patterns of bio-compost units in the villages of the Esfahan province. In: Proceedings of 3th national Congress on Waste Management. 188-179. (In Farsi)
8
Ganbarei F., Panahandeh M., Arastoo B. & Gavedel A. (2010). Use of Analytical Hierarchy Process Model (AHP) in Landfill Site Selection of Semnan Town. Iran J Health & Environ. 2(4). (In Farsi)
9
Hsu Y. L., Lee Ch. H. & Kreng V.B. (2010). The application of Fuzzy Delphi Method and Fuzzy AHP in lubricant regenerative technology selection. Expert Systems with Applications. 37: 419–425.
10
Khorasani N., Omrani Gh. A. & Farhadi A. (1999). Study of wastes disposal methods and their recycling possibility in the city of Karaj. Iranian Journal of Natural Resources.52 (In Farsi)
11
Moeinaddini M., Khorasani N., Danehkar A. & Darvishsefat A.A. (2011). Siting MSW Landfill using Hierarchical Fuzzy TOPSIS methodology (case study: karaj). Iranian Journal of Natural Resources, 64 (2), 155-167. (In Farsi)
12
Monavari M., Omrani Gh. A., Abedi Z. & Musapur D. (2007). Assess the economic value of recyclable household dry waste in the city of Karaj. In: Proceedings of 3th national Congress Waste Management.11-30. (In Farsi)
13
Nasiri c. (2008). Feasibility of biogas plant in Saveh. In: Proceedings of 4th national Congress on Waste Management. 1-12. (In Farsi)
14
Omrani G., Maleki A. & Sherafat Mola A. (2007). Quality and quantity evaluation of solid waste and recycling potential in sistan & Baluchestann province. Environmental Science and Technology 8, 11-17.
15
Saaty T. (1980). The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York, USA.
16
Saeedi M., Absy A. & Sarpak M. (2009). Locating the perfect place burial hazardous wastes using GIS and hierarchical analysis (AHP) techniques to prioritize sites. Environmental Science and Technology, 11. 241-231. (In Farsi)
17
Sener B., Suzen M. L. & Doyuran V. (2006). Landfill site selection by using geographic information systems. Environ Geol. 49: 376-88.
18
Sener S., Sener E., Nas B. & Karaguzel R. (2010). Combinig (AHP) with GIS for Landfill site selection: A case Study in the Lake Beysehir Catchment area. Konya. TurkeyWaste Management.
19
Skulmoski, G.J., Hartman F.T. & Krahn, J. (2007) The Delphi Method for Graduate Research.Journal of Information Technology Education, 6, 376–382.
20
Sookchaiya, T., Monyakul V. & Thepa, S. (2010) Assessment of the thermal environment effects on human comfort and health for the development of novel air conditioning system in tropical regions. Energy and Buildings, 42, 1692–1702.
21
William H. & David B. (1992). Use of GIS for Selection of Sites for land Application of Sewage Waste. Journal of Soil and Water Conservation. 47(3): 271-275.
22
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی و پیاده سازی سامانه تنظیم کشش الکتروهیدرولیکی برای تراکتور مسی فرگوسن با بکارگیری شیر کنترل الکترونیکی جدید
در این تحقیق با بکارگیری شیر کنترل الکترونیکی اتصال سه نقطه جدید، سامانه کنترل کشش الکتروهیدرولیکی طراحی، ساخت و بر روی تراکتور MF285 نصب گردید. اجزای سامانه الکتروهیدرولیکی شامل حسگر نیروی کشش، حسگر عمق شخم، PLC، موتور پله ای و درایور آن، شیر کنترل و صفحه نمایشگر می باشد. نتایج آزمایش های کارگاهی نشان داد که عملکرد سامانه در پاسخ به تغییرات پله ای نیروی کشش رضایت بخش بود و موقعیت گاوآهن متناسب با نیروی اندازه گیری شده تغییر داده شد. همچنین در زمان ثابت بودن نیرو، سامانه کنترل کاملا پایدار بود. نتایج مزرعه ای نیز نشان داد که در تمامی تیمارها بین میانگین درصد لغزش چرخ ها و مصرف سوخت دو سامانه اختلاف معنی داری وجود داشت(P<0.05). سامانه الکتروهیدرولیکی در مقایسه با سامانه هیدرومکانیکی در حداکثر سرعت پیشروی و حداکثر نیروی کشش تنظیمی، درصد لغزش و مصرف سوخت را به ترتیب 6/44 درصد و 3/29درصد کاهش داد.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61575_ed3629bc05d81e9ad4aea449fd4d4f9e.pdf
2017-04-21
163
155
10.22059/ijbse.2017.61575
کنترل کشش الکتروهیدرولیکی تراکتور
بازده کششی
درصد لغزش
مصرف سوخت
نوروز
مرادی نژاد
n.morad@iaut.ac.ir
1
گروه مکانیک بیوسیستم، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران
LEAD_AUTHOR
Anthonis, J., Mouazen, A.M., Saeys, W., & Ramon, H. 2004. An Automatic Depth Control System for on-line Measurement of Spatial Variation in Soil Compaction: Part 3. Design of Depth Control System, Biosystems Engineering, 89(1), 59-67.
1
Chancellor, W., & Zhang, N. 1989. Automatic wheel-slip control for tractors. Transaction of ASAE, 32(1), 17-22.
2
Cowell, P. A., & Milne, M. J. 1999. An implement control system using pure draught sensing and modified linkage geometry. Journal of Agricultural Engineering Research, 22, 353–371.
3
Damanauskas, V., & Janulevicˇius, A. 2015. Differences in tractor performance parameters between single-wheel 4WD and dual-wheel 2WD driving systems. Journal of Terramechanics, 60, 63–73.
4
Fakhraei, O; & Karparvarfard, S.H. 2008. Development of a General Equation For Estimation of Tractive Efficiency by Dimensional Analysis. Tarim Makinalari Bilim Dergisi(Journal of Agricultural Machinery Science), 4(1), 19-26.
5
Ismail, S. M., Singh, G., & Gee-Clough, D. 1983. Comparison of the field performance of three implements control systems for a tractor. Journal of Agricultural Engineering Research, 28 (6), 521– 536.
6
Jablonicky, J., Machal, P., Žikla, A., Kosiba, J., Hujo, L., & Vladislav, H. 2014. Comparing the Hydraulic Control of Tractor Three-point Hitch. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae endelianae Brunensis,62(5), 939–944.
7
Karimi Inchebron, S., Mousavi Seyedi, R., & Tabatabaekoloor, R. 2012. Performance evaluation of a light tractor during plowing at different levels of depth and soil moisture content. International Research Journal of Applied and Basic Sciences, 3 (3), 626-631.
8
Kolator, B. 1999. Mechatronic control of the implement linkage of agricultural tractors. Retrieved from http:// www. Pan-ol.lublin.
9
Kovacev, I., Kosutic, S., Jejcic, V., Copec, K., Gospodaric, Z., Pliestic, S. 2008. Impact of Electronic-Hydraulic Hitch Control on Rational Exploitation of Tractor in Ploughing. Strojarstvo, 50(5), 287-294.
10
Lee, J., Yamazaki, M., Oida, A., Nakashima, H., & Shimizu, H. 1998. Electro-hydraulic tillage depth control system for rotary implements mounted on agricultural tractor - design and response experiments of control system. Journal of Terramechanics, 35(4), 229–238.
11
Moradasgharloo, N. 2015. Design, Development and evaluation of Electronic control valve for hydraulic pump of MF 285 Tractor. Journal of Biosystem Engineering, accepted(In Farsi).
12
Morselli, R., Zanasi, R., & Ferracin, P. 2006.Dynamic Model of an Electro-hydraulic Three Point Hitch. In Proc. Conf.American Control Conference. Minneapolis:IEEE.DOI:.Oksanen, T. 2007. Control Design Of Hydraulic Actuators In Agricultural Tractor Using Rapid Control Prototyping. In Proc. 2nd IFAC Intl. Conf. AgriControl(pp. 121-125). Osijek, Croatia.
13
Osinenko, P.V., Geissler, M., Herlitzius, T. 2015. A method of optimal traction control for farm tractors with feedback of drive torque. Biosystems Engineering, 29, 20–33.
14
Pranav, P. K., Tewari, V. K., Pandey, K. P., & Jha, K. R. 2012. Automatic wheel slip control system in field operations for 2WD tractors. Computer and Electronics in Agriculture, 84, 1–6.
15
Ranjbarian, S., Askari, M., & Jannatkhah, J . 2015. Performance of tractor and tillage implements in clay soil. Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences, http://dx.doi.org/10.1016/j.jssas.2015.05.003
16
Regional Network for Agricultural Machinery(RNAM). 1983. RNAM test codes and procedures of farm machinery. Technical Series No. 12. Bangkok Thailand. 291 p.
17
Saeys, W., Mouazen, A. M., Anthonis, J., & Ramon, H. 2004. An automatic depth control system for on-line measurement of spatial variation in soil compaction, part 2: modelling of the depth control. Biosystems Engineering, 89 (3), 267–280.
18
Saeys, W., Engelen, K., Ramon, H., & Anthonis, J. 2007. An automatic depth control systems for shallow manure injection, part 1: modelling of the depth control system. Biosystems Engieering, 98, 146–154.
19
Saeys, W., Wallays, C., Engelen, K., Ramon, H., & Anthonis, J. 2008. An automatic depth control systems for shallow slurry injection, part 2: control design and field validation. Biosystems Engineering, 99, 161–170.
20
Scarlett, A. J. 1993. Integration of tractor engine, transmission and implement depth controls: part 2, control systems. Journal of Agricultural Engineering Research, 54, 89–112.
21
Scarlett, A. J. 2001. Integrated control of agricultural tractors and implements: a review of potential opportunities relating to cultivation and crop establishment machinery. Computer and Electronics in Agriculture, 7, 269–284.
22
Schuber, W. L., & Orbach, A. 2000. Control system for a hitched or trailed implement. U.S. Patent No. 6105679.
23
Soltani, A. & Loghavi, M. 2007. The effect of axle load and draft load on fuel consumption and tractive efficiency of two tractors with 4- bottom plow in tillage operation. Environment and Agricultural Science, 40(1): 125-135(in Farsi).
24
Wiegard, G. K., & Hanks, T. W. 1985. Vehicle with control system having operator-actuable switch for storing parameter signal value to control vehicle- connected implement raising and lowering structure. U.S. Patent No. 4508176.
25
Yule, I. J., Kohnen, G., & Nowak, M. 1999. A tractor performance monitor with DGPS capability.Computer and Electronics in Agriculture, 23, 155–174.
26
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر روشهای مختلف خشککردن بر کمیت و کیفیت اسانس بابونه کبیر (Tanacetum parthenium L.)
اسانسهای گیاهی در طیف وسیعی از محصولات دارویی، غذایی، آرایشی و بهداشتی مورد استفاده قرار میگیرند. به منظور بررسی تأثیر روشهای مختلف خشککردن بر زمان خشککردن، درصد و اجزای اسانس گیاه دارویی بابونه کبیر، آزمایشی بهصورت طرح کاملاً تصادفی در سه تکرار اجرا شد. سه توان مختلف مایکروویو شامل 360،540 و720 وات و سه دمای مختلف آون شامل 40،50 و 60 درجه سلسیوس و دو روش طبیعی (سایه و آفتاب) مورد بررسی و مقایسه قرار گرفتند. نتایج نشان دهنده تأثیر معنیدارروشهای مختلف خشککردن بر میزان و درصد ترکیبات اسانسنمونهها بود. بالاترین درصد اسانس به ترتیب در روش سایه (76/0 درصد) و دمای 40 درجه سلسیوس آون (74/0 درصد) به دست آمد و کمترین میزان (32/0 درصد) مربوط به روش مایکروویو توان 720 وات بود. در میان 27 ترکیب شناسایی شده اسانس بابونه کبیر، کامفن، کامفور، بورنیل استات، جرماکرین دی و سایکلوپنتادین اجزای اصلی بودند. بیشترین میزان کامفن در دمای 50 درجه سلسیوس آون به دست آمد این در حالی است که استفاده از توانهای مختلف مایکروویو کاهش شدید این ترکیب را در پی داشت.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61571_cf9655cb66714dd23c4798a3d652d0f8.pdf
2017-04-21
172
165
10.22059/ijbse.2017.61571
خشک کردن
اسانس. ماکروویو
بابونه کبیر
حسین
شاکری چالشتری
h.shakeri70@yahoo.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد مکانیک ماشینهای کشاورزی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
مهدی
قاسمی ورنامخواستی
m.ghasemi@sku.ac.ir
2
استادیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم دانشگاه شهرکرد
LEAD_AUTHOR
علی
ملکی
drmaleki@iran.ir
3
استادیار، گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
عبدالله
قاسمی پیربلوطی
ghasemi955@yahoo.com
4
دانشیار ،گروه گیاهان دارویی و معطر ، دانشکده کشاورزی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد شهرکرد
AUTHOR
بهرام
حسین زاده سامانی
b.hosseinzadehsamani@gmail.com
5
استادیار، گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
Adams R. P.(2007). Identification of essential oil components by gas chromatography/mass spectrometry. APC press. 456p.
1
Anonymous.(2002). A.O.A.C Official Methods of Analysis. 17th ed. Washington D.C. USA: Association of Official Agricultural Chemists, Inc.
2
Asekan O.T. Grieson D.S. and Afolayan A.J.(2007). Effect of drying methods on the quality of the essential oil of Mentha lonifolia L. subsp Capensis. Food Chemistry 101:995-998.
3
Azizi M. Rahmati M. Ebadi T. and Hasanzadeh khayyat M.(2010). The effects of different drying methods on weight loss rate, essential oil and chamazolene contents of chamomile (Matricaria recutita) flowers. Iranian Journal of Medicinal and Aromatic Plants, Vol. 25, No. 2.(In Farsi).
4
Blumenthal M.(1998). The Complete German Commission E Monographs: Therapeutic Guide to Herbal Medicines. Tansy Flower and Herb, Unapproved Herbs, American Botanical Council/Integrative Medicine Communications, Austin, TX/Boston, MA.pp. 379-380.
5
Blose N.(2001). Herb Drying Handbook: Includes Complete Microwave Drying Instructions. Sterling Publishing Co. Inc. New York. 96p.
6
Derya Arsalan M. and Ozcan M.(2008). Evaluation of drying methods with respect to drying kinetics, mineral content and colour characteristics of rosemary leaves. Energy Conversion and Management Journal, 49: 1258-1264.
7
Diaz G.R. Martinez-Monzo J. Fito P. and Chiralt A.(2003). Modeling of dehydrating and rehydrating of orange slices in combined microwave/air drying. Innovative in Food Science and Emerging Technologies, 4: 203-209.
8
Ebady M. Rahmati M. Azizi M. and Hassanzadeh M. (2011). Effects of different drying methods (natural method, oven and microwave) on drying time, essential oil content and composition of Savory (Satureja hortensis L.) Iranian Journal of Medicinal and Aromatic Plants, Vol. 26, No. 4.(In Farsi).
9
Ezadi Z. AghaAlikhani M. Esna-Ashari M and Davoodi P.(2014). Determining chemical composition of feverfew(Tanacetum parthenium L.) essential oil and evaluation of it's antimicrobial activity on some microbial strains. Journal of medical science. Volume 18. Pages 31 to 43. (In Farsi).
10
Feng H. (2002). Analysis of microwave assisted fluidized-bed drying of particulate product with a simplified heat and mass transfer model. International Communications in Heat and Mass Transfer. 29: 1021-1028.
11
Golmakani M. T. and Rezaei K.(2008). Comparison of microwave-assisted hydrodistillation with the traditional hydrodistillation method in the extraction of essential oils from Thymus vulgaris L. Food Chemistry 109:925-930.
12
Ghani A. and Azizi M.(2010). Effect of different drying methods on the morphological characteristics and the essence of five species (Achillea). Herbal products (Journal of Agriculture), Vol. 32. pages 1 to 11.(In Farsi).
13
Hamrouni Sellami I. Bettaieb Rebey I. Sriti J. Rahali F. Limam F.and Marzouk B.(2012). Drying Sage (Salvia officinalis L.) Plants and Its Effects on Content, Chemical Composition, and Radical Scavenging Activity of the Essential Oil. Food Bioprocess & Technology 5:2978–2989.
14
Jaymand K. Rezaei B.(2001). study the chemical composition of the essential oil of Achillea species of desert, yellow and Zagros. Journal of Medicinal and Aromatic Plants Research. Volume 5 pages 27 to 46. (In Farsi).
15
Keyhani A. Sefidkon F.and Monfared A.(2015). The effect of drying and distillation methods on essential oil content and composition of Satureja sahendica Bornm. Iranian Journal of Medicinal and Aromatic Plants, Vol. 30, No. 2.(In Farsi).
16
Martinov M. Oztekin S. and Muller J. (2007). Medicinal and Aromatic Crops Harvesting, drying, and Processing. Haworth Food and Agricultural Press, Inc. 309p.
17
Moyler D.A.(1994). Spices-Recent Advances. In: Spices, Herbs and Edible Fungi. Charalambous G.(ed.) Elsevier Science London UK.PP.1-70.
18
Rezvanpanah S. Rezaei K. Razavi S. H. and Golmakani M. T. (2011). Antibacterial properties and chemical characterization of the essential oil from summer savory extracted by microwave-assisted hydrodistillation. Brazilian Journal of Microbiology42:1453-1462.
19
Rahmati M. Azizi M. Ebadi T. and Hasanzadeh khayyat M.(2011). Effect of different drying methods on the rate of weight loss, the essential oil and chamazulene chamomile (Matricaria recutita). Diploid number Jrmanya. Journal of Horticultural Science. Vol. 25, No. 1 (In Farsi).
20
Sefidkon F. Abbasi K. and Khaniki G.B. (2006). Influence of drying and extraction methods on yield and chemical composition of the essential oil of Satureja hortensis. Food Chemistry. 99: 19-23.
21
Shabany N. Kouchakzadeh A.(2014). microwave drying kinetics of Celery leaves. Eighth National Congress of Agricultural Engineering (Journal of Biosystems) and mechanization 9 to 11 February. Mashhad Ferdowsi University.
22
Tavakoly poor H.(2001). Drying food, principles and methods. Ayzh publications. Tehran. 176 pages. (In Farsi).
23
Venskutonis P. R.(1997). Effect of drying on the volatile constituents of thyme (Thymus vulgaris L.) and sage (Salvia officinalis L). Food Chemistry 59: 219-227.
24
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی پتانسیل تولید بیوگاز از فضولات دامی و پسماندهای روستایی در استان کردستان با استفاده از GIS
بیوگاز یکی از منابع تجدید پذیر انرژی است که توسط باکتریهایی که موجب تجزیه مواد آلی در شرایط بیهوازی میگردند، تولید میشود. به منظور تصمیمگیری در مورد انتخاب مکانهای مناسب راه اندازی واحدهای بیوگاز، سهولت دسترسی به ضایعات آلی و تخمین مقدار آنها حائز اهمیت است. در پژوهش حاضر با بهره گیری از اطلاعاتی نظیر تراکم جمعیت روستایی و جمعیت دام در منطقه و نقشههای کاربری اراضی، مدلی برای تعیین پتانسیل تولید بیوگاز از فضولات دامی و پسماندهای روستایی، پراکنش آن در سطح استان کردستان و تعیین نقاط مستعد برای احداث واحدهای بیوگاز با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) ارائه شده است. نتایج نشان میدهد که با تخمیر بیهوازی فضولات دامی و پسماندهای روستایی در استان کردستان، میتوان به تولید سالانه 272/117 میلیون مترمکعب بیوگاز دست یافت که این میزان انرژی علاوه بر داشتن مزایای زیست محیطی فراوان، میتواند جایگزین بخشی از انرژی فسیلی مصرفی در استان باشد.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61572_4b20ba724bd9129d85321643b16ed98f.pdf
2017-04-21
178
173
10.22059/ijbse.2017.61572
انرژی
تخمیر بی هوازی
ضایعات
محیط زیست
فضولات دامی
سمیرا
زارعی
s.zareei@uok.ac.ir
1
عضو هیئت علمی گروه مهندسی بیوسیستم دانشگاه کردستان
LEAD_AUTHOR
محمدرضا
ملکی
mrmaleki@uok.ac.ir
2
عضو هیئت علمی گروه مهندسی بیوسیستم دانشگاه کردستان
AUTHOR
Lee, C. T. (2016). Potential of biogas production from farm animal waste in Malaysia, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 60, 714-723.
1
Afazeli, H., Jafari, A., Rafiee, S. & Nosrati, M. (2014). An investigation of biogas production potential from livestock and slaughterhouse wastes, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 34, 380-386.
2
Agricultural census. (2014). Iran Statistical Centre. (In Farsi)
3
Aminian, A., Abbaspour Fard, M. H., Aghkhani, M. H. & Edalat, M. H. (2013). Assessment of biomass resources potential in Khorasan Razavi province for bioenergy production, Journal of Environmental Studies, 39 (2), 73 - 82. (In Farsi)
4
Amiri, L., Abdoli, M. A., Ramezanianpour, M. (2010). The Potentiometry of the Biogas Recovery from Rural Waste (Case study: Yazd County), 5th national congress on waste management, Mashhad, Iran.(In Farsi)
5
Annual statistics report of Kurdistan province. (2011). Management and planning organization of Kurdistan. (In Farsi)
6
Hohn, J., Lehtonen, E., Rasi, S. & Rintala, J. (2014). A Geographical Information System (GIS) based methodology for determination of potential biomasses and sites for biogas plants in southern Finland, Applied Energy, 113, 1-10.
7
Lonnqvist, T., Sanches-Pereira, A. & Sandberg, T. (2015). Biogas potential for sustainable transport e a Swedish regional case, Journal of Cleaner Production, 108, 1105-1114.
8
Lopez Moreda, I. (2016). The potential of biogas production in Uruguay, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 54, 1580-1591.
9
Moazed, H. & Delfi, M. (2012). The rural waste management, Iranian municipalities organization, Khajeh Nasireddin Tousi Press, 112 Pages. (In Farsi)
10
Noorollahi, Y., Kheirrouz, M., Farabi Asl, H., Yousef, H. & Hajinezhad, A. (2015). Biogas production potential from livestock manure in Iran, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 50, 748-754.
11
Omrani, G. A. (1996). Principles of biogas production from urban and rural wastes. University of Tehran Press, 170 Pages. (In Farsi)
12
Rios, M. & Kaltschmitt, M. (2016). Electricity generation potential from biogas produced from organic waste in Mexico, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 54, 384-395.
13
Shafiei, M., Ebrahimi Nik, M. A. & Rashki, A. (2013). Assessment of biogas potential in Khorasan Razavi province basis on GIS model. 8th national congress on agricultural machinery engineerin (Biosystems) and mechanization, Mashhad, Iran. (In Farsi)
14
Sliz-Szkliniarz, B. & Vogt, J. (2012). A GIS-based approach for evaluating the potential of biogas production from Livestock manure and crops at a regional scale: A case study for the Kujawsko-Pomorskie Voivodeship, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16, 752–763.
15
Taheri, M. & Bigdeli, M. (2014). Assessment of biogas potential from Rural Waste (Chaharmahal va Bakhtiari), 6th congress on Renewable and Clean Energies, Tehran, Iran. (In Farsi)
16
Uddin, W., Khan, B., Shaukat, N., Majid, M., Mehmood, A., Ali, S.M., Younas, U., Anwar, M., Mujtaba, G. & Almeshal, A. M. (2016). Biogas potential for electric power generation in Pakistan: A survey, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 54,25-33.
17
ORIGINAL_ARTICLE
تجزیهوتحلیل و مدلسازی انرژی و هزینه تولید یونجه با بهرهگیری از سامانه استنتاج فازی - عصبی تطبیقی در شهرستان بوکان
انرژی مؤلفهای اساسی در روند توسعه اقتصادی است و استفاده بهینه از آن یکی از الزامات اصلی کشاورزی پایدار است. در این مطالعه به بررسی الگوی مصرف انرژی در جریان تولید یونجه، تجزیهوتحلیل اقتصادی و مدلسازی انرژی و هزینه تولید یونجه در شهرستان بوکان پرداخته شد. دادهها از طریق مصاحبه و پر کردن پرسشنامههای تخصصی جمعآوری شد. نتایج نشان داد که کل انرژی مصرفی و تولیدی بهترتیب برابر 185658 و 6/232567 مگاژولدرهکتار بود. الکتریسیته با سهم 75 درصدی از کل انرژیهای ورودی پرمصرفترین نهاده بود. شاخصهای کارایی انرژی، بهرهوری انرژی، نسبت فایده به هزینه و بهرهوری اقتصادی بهترتیب 23/1، (kg/Mj) 08/0، 08/2 و (rial/kg) 000194/0 به دست آمد. کل هزینههای تولید 50065000 ریالدرهکتار محاسبه شد که بیشترین هزینه ها مربوط به نیروی کارگری و عملیات ماشینی بهترتیب با سهم %5/66 و %7/9 از کل هزینههای تولید بود. مقایسه نتایج مدلسازی با دو روش k-fold و C-means نشان داد که روش C-means قادر است با دقت بالاتری مقادیر شاخصهای بهرهوری انرژی و هزینه تولید یونجه را پیشبینی کند. نتایج نشان داد که بهرهوری انرژی و هزینه تولید به وسیله نهادههای بذر، آب آبیاری، الکتریسیته، کودهای شیمیایی و حیوانی، نیروی کارگری، سموم شیمیایی، سوخت دیزل و ماشینها و روش استنتاج فازی-عصبی تطبیقی با دقت بالایی قابل پیشبینی میباشد.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_61573_8ad0254a981a09a4a24bcdbb905aa441.pdf
2017-04-21
190
179
10.22059/ijbse.2017.61573
یونجه
شهرستان بوکان
کارایی انرژی
نسبت فایده به هزینه
مدلسازی با انفیس
امید
قادرپور
omid_ghaderpur@ut.ac.ir
1
دانشگاه تهران
AUTHOR
شاهین
رفیعی
shahinrafiee@ut.ac.ir
2
دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
محمد
شریفی
m.sharifi@ut.ac.ir
3
دانشگاه تهران
AUTHOR
Anonymous. Statistical Center of Iran. (2010). The estimated population of each city, From http://www.amar.org.ir.
1
Anonymous. Department of Jihad-e-Agriculture of Iran. (2014). Annual agricultural statistics, From http://www.maj.ir/
2
Asgharipour, M. R., Mousavinik, S. M., & Enayat, F. F. (2016). Evaluation of energy input and greenhouse gases emissions from alfalfa production in the Sistan region, Iran. Energy Reports, 2, 135-140.
3
Bolandnazar E., Keyhani A. & Omid M. (2015). Modeling of energy consumption in greenhouse cucumber crop production by Adaptive Nero Fuzzy Inference System technique (ANFIS) in Jiroft region. In: 9th National Congress of Agricultural Machinery Engineering and mechanization, 22-23 April., University of Tehran, Karaj, Iran, (In Farsi).
4
Canakci, M., Topakci, M., Akinci, I. & Ozmerzi, A. (2005). Energy use pattern of some field crops and vegetable production: Case study for Antalya Region, Turkey. Energy Conversion and Management, 46(4), 655-666.
5
Canakci, M. & Akinci, I. (2006). Energy use pattern analyses of greenhouse vegetable production. Energy, 31(8), 1243-1256.
6
Erdal, G., Esengün, K., Erdal, H. & Gündüz, O. (2007). Energy use and economical analysis of sugar beet production in Tokat province of Turkey. Energy, 32(1), 35-41.
7
Farjam, A., Omid, M., Akram, A., & Fazel Niari, Z. (2014). A neural network based modeling and sensitivity analysis of energy inputs for predicting seed and grain corn yields. Journal of Agricultural Science and Technology, 16(4), 767-778.
8
Ghaderpour O. & Rafiee SH. (2016). Analysis, modeling of energy and yield of dryland chickpea in the Bukan township. Iran Biosystem Engeering. (In press), (In Farsi).
9
Ghazvineh, S., Yousefi, M. (2013). Evaluation of consumed energy and greenhouse gas emission from agroecosystems in Kermanshah province. Tech. J. Eng. Appl. Sci. 3, 349–354.
10
Hatirli, S. A., Ozkan, B., & Fert, C. (2005). An econometric analysis of energy input–output in Turkish agriculture. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 9(6), 608-623.
11
Imanmehr A. (2015). Evaluation of efficiency and energy productivity of alfalfa production. In: 9th National Congress of Agricultural Machinery Engineering and mechanization, 22-23 April., University of Tehran, Karaj, Iran, (In Farsi).
12
Jang, J. S. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 23(3), 665-685.
13
Khan, S., Khan, M., Hanjra, M., & Mu, J. (2009). Pathways to reduce the environmental footprints of water and energy inputs in food production. Food policy, 34(2), 141-149.
14
Khoshnevisan, B., Rafiee, S., Omid, M., Mousazadeh, H. & Rajaeifar, M.A. (2014a). Application of artificial neural networks for prediction of output energy and GHG emissions in potato production in Iran. Agricultural Systems, 123, 120-127.
15
Khoshnevisan, B., Rafiee, S. & Mousazadeh, H. (2014b). Application of multi-layer adaptive neuro-fuzzy inference system for estimation of greenhouse strawberry yield. Measurement, 47, 903-910.
16
Khoshnevisan, B., Rafiee, S., Omid, M. & Mousazadeh, H. (2014c). Prediction of potato yield based on energy inputs using multi-layer adaptive neuro-fuzzy inference system. Measurement, 47, 521-530.
17
Khoshnevisan, B., Rafiee, S., Omid, M. & Mousazadeh, H. (2014d). Development of an intelligent system based on ANFIS for predicting wheat grain yield on the basis of energy inputs. Information processing in agriculture, 1(1), 14-22.
18
Khoshnevisan, B., Rafiee, S., Iqbald, J., Shamshirbande, S., Omid, M., Anuarf, N. B., & Abdul Wahabg, A. W. (2015). A Comparative Study between Artificial Neural Networks and Adaptive Neuro-fuzzy Inference Systems for Modeling Energy Consumption in Greenhouse Tomato Production-A Case Study in Isfahan Province. Journal of Agricultural Science and Technology, 17(1), 49-62.
19
Kitani, O. (1999). CIGR handbook of agricultural engineering: Energy & Biomass Engineering (Vol. 5). (pp. 330). St Joseph, MI: ASAE.
20
Kizilaslan, H. (2009). Input–output energy analysis of cherries production in Tokat Province of Turkey. Applied Energy, 86(7), 1354-1358.
21
Koupahi, M. (2006). Principles of Agricultural Economics. Tehran University Press,(In Farsi).
22
Mobtaker, H. G., Akram, A., & Keyhani, A. (2010). Economic modeling and sensitivity analysis of the costs of inputs for alfalfa production In Iran: A case study from Hamedan province. Ozean Journal of Applied Science, 3(3).
23
Mobtaker, H.G., Akram, A., Keyhani, A. & Mohammadi, A. (2011). Energy consumption in alfalfa production: A comparison between two irrigation systems in Iran. African Journal of Plant Science, 5(1), 47-51.
24
Mohaddes, S.A. & Fahimifard, S.M. (2015). Application of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) in Forecasting Agricultural Products Export Revenues (Case of Iran’s Agriculture Sector). Journal of Agricultural Science and Technology, 17(1), 1-10.
25
Mohammadi, A. & Omid, M. (2010). Economical analysis and relation between energy inputs and yield of greenhouse cucumber production in Iran. Applied Energy, 87(1), 191-196.
26
Naderloo, L., Alimardani, R., Omid, M., Sarmadian, F., Javadikia, P., Torabi, M.Y. & Alimardani, F. (2012). Application of ANFIS to predict crop yield based on different energy inputs. Measurement, 45(6), 1406-1413.
27
Ozkan, B., Akcaoz, H. & Karadeniz, F. (2004a). Energy requirement and economic analysis of citrus production in Turkey. Energy Conversion and Management, 45(11), 1821-1830.
28
Ozkan, B., Akcaoz, H., & Fert, C. (2004b). Energy input–output analysis in Turkish agriculture. Renewable energy, 29(1), 39-51.
29
Pahlavan, R., Omid, M. & Akram, A. (2012). Energy input–output analysis and application of artificial neural networks for predicting greenhouse basil production. Energy, 37(1), 171-176.
30
Petković, D., Pavlović, N. T., Shamshirband, S., Kiah, M. L. M., Anuar, N. B., & Idris, M. Y. I. (2014). Adaptive neuro-fuzzy estimation of optimal lens system parameters. Optics and Lasers in Engineering, 55, 84-93.
31
Rafiee, S., Avval, S.H.M. & Mohammadi, A. (2010). Modeling and sensitivity analysis of energy inputs for apple production in Iran. Energy, 35(8), 3301-3306.
32
Ramedani, Z., Omid, M., & Keyhani, A. (2012). A method based on neural networks for generating solar radiation map. International journal of energy and environment, 3(5), 775-786.
33
Shamshirband, S., Petković, D., Ćojbašić, Ž., Nikolić, V., Anuar, N. B., Shuib, N. L. M., ... & Akib, S. (2014). Adaptive neuro-fuzzy optimization of wind farm project net profit. Energy Conversion and Management, 80, 229-237.
34
Soyguder, S. & Alli, H. (2009). An expert system for the humidity and temperature control in HVAC systems using ANFIS and optimization with Fuzzy Modeling Approach. Energy and Buildings, 41(8), 814-822.
35
Tabatabaie, S.M.H., Rafiee, S. & Keyhani, A. (2012). Energy consumption flow and econometric models of two plum cultivars productions in Tehran province of Iran. Energy, 44(1), 211-216.
36
Taghavifar, H., & Mardani, A. (2015). Prognostication of energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions analysis of apple production in West Azarbayjan of Iran using Artificial Neural Network. Journal of Cleaner Production, 87, 159-167.
37
Tsatsarelis, C., & Koundouras, D. (1994). Energetics of baled alfalfa hay production in northern Greece. Agriculture, ecosystems & environment, 49(2), 123-130.
38
Turkmen, I. (2011). Efficient impulse noise detection method with ANFIS for accurate image restoration. AEU-International Journal of Electronics and Communications, 65(2), 132-139.
39
Yousefi, M., & Mohammadi, A. (2011). Economical analysis and Energy use efficiency in Alfalfa production systems in Iran. Scientific Research and Essays, 6(11), 2332-2336.
40
Zahmatkesh, D., Amanlou, H., & Dashti, G. (2013). Economic modeling and sensitivity analysis of inputs in alfalfa production in different harvesting system. International Journal of Agriculture and Crop Sciences, 6(8), 472.
41