Empirical Modeling of Die Pressure, Shaft Torque, SME, and Product Temperature of Rice Flour in a Corotating Twin‐Screw Extruder
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Empirical models for predicting die pressure, product temperature, shaft torque, and specific mechanical energy (SME) input based on rice flour extrusion using a DNDL‐44/28D Buhler twin‐screw extruder are presented. The models incorporate the effects of shear rate, barrel temperature, moisture content, flow rate, and screw geometry. The models were tested using rice flour at various screw configurations and extrusion conditions. Die pressure is a function of moisture content, product temperature, and flow rate. By testing the die pressure model, we found that, within the experimental range tested, die pressure was not significantly affected by barrel temperatures and screw configurations. Product temperature and shaft torque are functions of shear rate, moisture content, flow rate, barrel temperature, and screw configuration. Introducing the effect of screw configuration into the models for temperature and shaft torque resulted in an overall improved model performance. Predictions of various models gave good results. Validations of various models were verified using different screw geometries and other processing variables with reasonable accuracy. Extrusion tests indicated that the developed predictive models can be of use for extrusion processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».