@MASTERSTHESIS{ 2008:529729024, title = {Uso de redes neurais artificiais para a modelagem da temperatura e da retenção de água no processo de resfriamento de carcaças de frangos por imersão}, year = {2008}, url = "http://tede.unioeste.br:8080/tede/handle/tede/1864", abstract = "As Redes Neurais Artificiais têm sido empregadas com sucesso para a descrição e modelagem de processos nas mais diversas áreas do conhecimento, desde economia, administração, inteligência artificial e até controle de processos industriais complexos. O processo de resfriamento de frangos por imersão em água gelada ( chillers ) é complexo e difícil de ser modelado fenomenologicamente, pois envolve transferência de calor, massa e regime transiente, além de um grande número de variáveis. Neste trabalho foram empregadas diversas arquiteturas de redes neurais artificiais na descrição e modelagem do processo de resfriamento dos frangos, prevendo a temperatura final e o ganho de peso das carcaças. Também para efeito de comparação foram empregados um modelo empírico proposto por CARCIOFI & LAURINDO (2007) para descrever a absorção da água pelas carcaças e o modelo de resfriamento segundo a Lei de Newton para a temperatura das carcaças. Foram testadas diferentes situações alterando-se os números de neurônios das camadas de entrada e intermediária, e o número de camadas. Foram utilizados dados fornecidos pela empresa SADIA Toledo para treinamento e validação da rede. Para o modelo foram selecionadas vinte e cinco variáveis de entrada, como peso da carcaça, temperatura antes do resfriamento, temperatura da camisa de propilenoglicol, vazão de água em cada módulo dos tanques, tempo de resfriamento e temperatura da água de renovação, borbulhamento e quantidade de gelo. Os resultados obtidos pelas redes neurais e pela Lei de Newton não foram eficientes para representar a temperatura de saída da carcaça. As redes neurais e o modelo empírico de CARCIOFI & LAURINDO (2007) foram muito eficientes para estimar a quantidade de água absorvida pelas carcaças. Os resultados obtidos mostraram que a rede tipo 4 x 12 x 4 neurônios na camada de entrada, primeira intermediária e segunda intermediária respectivamente foi a que melhor representou o sistema investigado.", publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Parana}, scholl = {Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Engenharia Química}, note = {Desenvolvimento de Processos} }