AĞIRLIK TABANLI KONTROL VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MODELLEME KULLANILARAK TÜNEL TİPİ GIDA KURUTUCUSUNUN PERFORMANSININ ARTIRILMASI

Mehmet Daş

TR EN

AĞIRLIK TABANLI KONTROL VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MODELLEME KULLANILARAK TÜNEL TİPİ GIDA KURUTUCUSUNUN PERFORMANSININ ARTIRILMASI

Abstract

Bu çalışmada, tünel tipi bir gıda kurutucuda ürün ağırlığına duyarlı olarak çalışan bir kontrol sistemi geliştirilmiş ve bu sistemin kurutma performansına etkileri deneysel olarak incelenmiştir. Deney sistemine yük hücresi tabanlı ağırlık geri besleme kontrolü sağlayan bir PLC sistemi entegre edilmiştir. Sistem, ürün ağırlığı belirli bir eşik değerin (100 gram) altına düştüğünde fan hızı veya rezistans gücünü artırarak kurutma koşullarını dinamik şekilde optimize edecek şekilde tasarlanmıştır. Bu kapsamda iki ayrı senaryo uygulanmıştır: Birinci senaryoda ürün ağırlığı 100 gramın altına düştüğünde hava hızı 1,2 m/s’den 2,5 m/s’ye çıkarılmış; ikinci senaryoda ise aynı koşulda kurutma sıcaklığı 30 °C’den 45 °C’ye yükseltilmiştir. Elde edilen deneysel veriler, ağırlık kontrollü sistemin klasik kurutma yöntemine kıyasla kuruma süresini yaklaşık senaryo tipine göre %30 ve %33 oranında kısalttığını ve hem nem oranı (MR) hem de konvektif ısı transfer katsayısı (hc) açısından daha verimli sonuçlar sağladığını ortaya koymuştur. Ayrıca, kurutma havası sıcaklığı (Ti) ve MR gibi parametrelerin tahmini için regresyon tabanlı yapay zekâ modelleri geliştirilmiş; bu modeller oldukça düşük hata değerleriyle (MR için RMSE = 0,0010) yüksek doğrulukla çalışmıştır. Sonuç olarak, bu çalışma ağırlık kontrollü kurutmanın kurutma süresi, proses verimliliği ve ısı-kütle transferi üzerindeki olumlu etkilerini ortaya koyarken, yapay zekâ destekli modellemenin de sürecin öngörülebilirliği açısından güçlü bir araç olduğunu göstermiştir.

Keywords

Supporting Institution

Fırat Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Makine Mühendisliği

Ethical Statement

Yazar, bu çalışmada araştırma ve yayın etiğine uyulduğunu, tüm verilerin özgün olduğunu ve herhangi bir etik ihlal bulunmadığını beyan eder.

PERFORMANCE ENHANCEMENT of A TUNNEL-TYPE FOOD DRYER USING WEIGHT-BASED CONTROL and AI-DRIVEN MODELING

Abstract

In this study, a weight-responsive control system was developed for a tunnel-type food dryer, and its effects on drying performance were experimentally investigated. A PLC-based system with load-cell weight feedback was integrated into the experimental setup. The system dynamically optimizes drying conditions by increasing fan speed or resistance power when the product weight falls below a threshold of 100 g. Two scenarios were tested. In the first scenario, air velocity increased from 1.2 m/s to 2.5 m/s, while in the second scenario, the drying temperature increased from 30 °C to 45 °C once the threshold weight was reached. Experimental results showed that the weight-controlled system reduced drying time by approximately 30–33% compared to conventional drying. It also improved the reduction in moisture ratio (MR) and the convective heat transfer coefficient (hc). Furthermore, regression-based artificial intelligence models were developed to predict drying air temperature (Ti) and MR with high accuracy, achieving an RMSE of 0.0010 for MR. The results demonstrate that weight-controlled drying enhances efficiency and process predictability.

Keywords

References

Alic, E., Das, M., Kaska, O. (2019). Heat flux estimation at pool boiling processes with computational intelligence methods. Processes, 7, 1–16. https://doi.org/10.3390/pr7050293
Aniesrani Delfiya, D.S., Sneha, R., Prashob, K., Murali, S., Alfiya, P. V., Samuel, M.P. (2022). Hot air-assisted continuous infrared dryer for anchovy fish drying. J. Food Process Eng., 45, 1–11. https://doi.org/10.1111/jfpe.13824
Anwar, S. I., & Tiwari, G. N. (2001). Evaluation of convective heat transfer coefficient in crop drying under open sun drying conditions. Energy conversion and management, 42(5), 627-637.
Aydoğmuş, E., Demirpolat, A.B., Arslanoğlu, H. (2022). Isothermal and non-isothermal drying behavior for grape (Vitis vinifera) by new improved system: exergy analysis, RSM, and modeling. Biomass Convers. Biorefinery, 12, 527–536. https://doi.org/10.1007/s13399-021-02034-3
Belessiotis, V., Delyannis, E. (2011). Solar drying. Solar Energy, 85, 1665–1691. https://doi.org/10.1016/j.solener.2009.10.001
Çerçi, K.N., Daş, M. (2019). Modeling of heat transfer coefficient in solar greenhouse type drying systems. Sustain. 11. https://doi.org/10.3390/su11185127
Charmongkolpradit, S., Somboon, T., Phatchana, R., Sang-Aroon, W., Tanwanichkul, B. (2021). Influence of drying temperature on anthocyanin and moisture contents in purple waxy corn kernel using a tunnel dryer. Case Stud. Therm. Eng., 25, 100886. https://doi.org/10.1016/j.csite.2021.100886
Das, M., Akpinar, E.K. (2018). Investigation of pear drying performance by different methods and regression of convective heat transfer coefficient with support vector machine. Appl. Sci., 8. https://doi.org/10.3390/app8020215

Das, M., Alic, E., Akpinar, E. K. (2021). Detailed analysis of mass transfer in solar food dryer with different methods. International Communications in Heat and Mass Transfer, 128, 105600. https://doi.org/10.1016/j.icheatmasstransfer.2021.105600
Daş, M., Alıç, E., Akpınar, E. K. (2021). Numerical and experimental analysis of heat and mass transfer in the drying process of the solar drying system. Engineering Science and Technology, an International Journal, 24, 236–246. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2020.10.003
Demirpolat, A.B., Aydoğmuş, E., Arslanoğlu, H. (2022). Drying behavior for Ocimum basilicum Lamiaceae with the new system: exergy analysis and RSM modeling. Biomass Convers. Biorefinery, 12, 515–526. https://doi.org/10.1007/s13399-021-02010-x
Dufera, L. T., Hofacker, W., Esper, A., Hensel, O. (2021). Physicochemical quality of twin layer solar tunnel dried tomato slices. Heliyon, 7, e07127. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07127
El-Mesery, H. S., ElMesiry, A. H., Hendawy, Y. T., Husein, M., Hu, Z., Mahdi, A. A. (2026). Integrating artificial intelligence and statistical analysis into a prediction model for drying performance and reduced energy consumption in industrial infrared conveyor-belt drying systems. Journal of Agriculture and Food Research, 27, 102876. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2026.102876
Getahun, E., Delele, M. A., Gabbiye, N., Workneh, S., Vanierschot, M. (2024). Influence of a double-stage solar tunnel dryer on the preservation of quality characteristics and the modelling of colour variations in red chili peppers. Heliyon, 10, e36857. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36857
Gradov, D.V., Yusuf, Y.O., Ohjainen, J., Suuronen, J., Eskola, R., Roininen, L., Koiranen, T. (2022). Modelling of a continuous veneer drying unit of industrial scale and model-based ANOVA of the energy efficiency. Energy, 244, 122673. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.122673
Guiné, R.P.F. (2008). Pear drying: Experimental validation of a mathematical prediction model. Food Bioprod. Process., 86, 248–253. https://doi.org/10.1016/j.fbp.2007.11.001
Hamid, K., Sajjad, U., Yang, K.S., Wu, S.K., Wang, C.C. (2022). Assessment of an energy efficient closed loop heat pump dryer for high moisture contents materials: An experimental investigation and AI based modelling. Energy, 238, 121819. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.121819
Holman, J.P. (2012). Experimental methods for engineers, Eight Edit. ed. McGraw-Hill, New York.
Mahaboob, B., Praveen, J.P., Appa Rao, B. V., Harnath, Y., Narayana, C., Prakash, G.B. (2020). A study on multiple linear regression using matrix calculus. Adv. Math. Sci. J., 9, 4863–4872. https://doi.org/10.37418/amsj.9.7.52
Muthuvairavan, G., Natarajan, S. K. (2023). Experimental study on drying kinetics and thermal modeling of drying Kohlrabi under different solar drying methods. Thermal Science and Engineering Progress, 44, 102074. https://doi.org/10.1016/j.tsep.2023.102074
Simo-Tagne, M., Bonoma, B., Bennamoun, L., Monkam, L., Léonard, A., Zoulalian, A., Rogaume, Y. (2019). Modeling of coupled heat and mass transfer during drying of ebony wood using indirect natural convection solar dryer. Dry. Technol., 37, 1863–1878. https://doi.org/10.1080/07373937.2018.1544144
Sreehari, E., Pradeep Ghantasala, G.S. (2019). Climate changes prediction using simple linear regression. J. Comput. Theor. Nanosci., 16, 655–658. https://doi.org/10.1166/jctn.2019.7785
Yang, T., Zheng, X., Xiao, H., Shan, C., Zhang, J. (2024). Moisture content online detection system based on multi-sensor fusion and convolutional neural network. Frontiers in Plant Science, 15, 1289783. https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1289783
Zohrabi, S., Aghbashlo, M., Seiiedlou, S.S., Scaar, H., Mellmann, J. (2020). Energy saving in a convective dryer by using novel real-time exergy-based control schemes adjusting exhaust air recirculation. J. Clean. Prod., 257, 120394. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120394
Zuo, Y., Jibril, A. N., Yan, J., Xia, Y., Liu, R., Chen, K. (2025). Optimization of online moisture prediction model for paddy in low-temperature circulating heat pump drying system with artificial neural network. Sensors, 25(7), 2308. https://doi.org/10.3390/s25072308

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Mechanical Engineering (Other)

Journal Section

Research Article

Authors

Mehmet Daş ^*
0000-0002-4143-9226
Türkiye

Publication Date

September 3, 2026

Submission Date

March 19, 2026

Acceptance Date

June 23, 2026

Published in Issue

Year 2026 Volume: 29 Number: 3

IZ

https://izlik.org/JA96CF76AW

Cite

RIS / Bibtex

APA

Daş, M. (2026). AĞIRLIK TABANLI KONTROL VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MODELLEME KULLANILARAK TÜNEL TİPİ GIDA KURUTUCUSUNUN PERFORMANSININ ARTIRILMASI. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 29(3), 1153-1168. https://izlik.org/JA96CF76AW

AMA

1.Daş M. AĞIRLIK TABANLI KONTROL VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MODELLEME KULLANILARAK TÜNEL TİPİ GIDA KURUTUCUSUNUN PERFORMANSININ ARTIRILMASI. KSU J. Eng. Sci. 2026;29(3):1153-1168. https://izlik.org/JA96CF76AW

Chicago

Daş, Mehmet. 2026. “AĞIRLIK TABANLI KONTROL VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MODELLEME KULLANILARAK TÜNEL TİPİ GIDA KURUTUCUSUNUN PERFORMANSININ ARTIRILMASI”. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 29 (3): 1153-68. https://izlik.org/JA96CF76AW.

EndNote

Daş M (September 1, 2026) AĞIRLIK TABANLI KONTROL VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MODELLEME KULLANILARAK TÜNEL TİPİ GIDA KURUTUCUSUNUN PERFORMANSININ ARTIRILMASI. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 29 3 1153–1168.

IEEE

[1]M. Daş, “AĞIRLIK TABANLI KONTROL VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MODELLEME KULLANILARAK TÜNEL TİPİ GIDA KURUTUCUSUNUN PERFORMANSININ ARTIRILMASI”, KSU J. Eng. Sci., vol. 29, no. 3, pp. 1153–1168, Sept. 2026, [Online]. Available: https://izlik.org/JA96CF76AW

ISNAD

Daş, Mehmet. “AĞIRLIK TABANLI KONTROL VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MODELLEME KULLANILARAK TÜNEL TİPİ GIDA KURUTUCUSUNUN PERFORMANSININ ARTIRILMASI”. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 29/3 (September 1, 2026): 1153-1168. https://izlik.org/JA96CF76AW.

JAMA

1.Daş M. AĞIRLIK TABANLI KONTROL VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MODELLEME KULLANILARAK TÜNEL TİPİ GIDA KURUTUCUSUNUN PERFORMANSININ ARTIRILMASI. KSU J. Eng. Sci. 2026;29:1153–1168.

MLA

Daş, Mehmet. “AĞIRLIK TABANLI KONTROL VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MODELLEME KULLANILARAK TÜNEL TİPİ GIDA KURUTUCUSUNUN PERFORMANSININ ARTIRILMASI”. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol. 29, no. 3, Sept. 2026, pp. 1153-68, https://izlik.org/JA96CF76AW.

Vancouver

1.Mehmet Daş. AĞIRLIK TABANLI KONTROL VE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ MODELLEME KULLANILARAK TÜNEL TİPİ GIDA KURUTUCUSUNUN PERFORMANSININ ARTIRILMASI. KSU J. Eng. Sci. [Internet]. 2026 Sep. 1;29(3):1153-68. Available from: https://izlik.org/JA96CF76AW