真空冷冻干燥技术由于充分保留了被干燥物料的营养成分和活性物质,并很好的保持了原有的天然色泽和风味及形态。因此在食品、医药和生物制品等工业中得到了广泛的应用,但由于能耗高成本高,限制了其在农产品加工业中的发展。为此研究和探索低能耗冷冻干燥加工工艺具有重要的现实意义。此方面研究大都采用试验的方法,由于影响因素多样性且试验过程耗时长,使得研究进展十分缓慢和不易。因此本研究基于此背景,旨在寻求模拟分析冷冻干燥过程的方法来进行研究。本文首先在综述神经网络方法及应用的基础上,阐明了神经网络用于模拟分析的合理性和可行性。进而把人工神经网络系统理论应用于真空冷冻干燥过程的建模及过程预测研究,通过MATLAB 编程,利用神经网络工具箱建立了BP 人工神经网络模型,进行了冻干过程的网络模拟。在网络取得试验材料的冻干工艺条件经验的基础上,采用神经网络预测了冻干室压强、物料厚度及加热板温度对冻干能耗和时间的影响。结果表明,采用神经网络对真空冷冻干燥过程进行预测是可行的,对于研究真空冷冻干燥过程参数对能耗的影响及优化工艺过程具有指导意义和实用价值。以胡萝卜为模型物料,深入和系统地研究了各种过程参数对干燥过程的影响。结果表明:冻干厚度、加热板温度、冻干室压强是最重要的三个过程参数;物料厚度是影响冻干过程的关键因素;混合加热的冻干时间明显少于纯辐射加热,具有较高的经济性。同时把实验结果作为神经网络的训练样本和检验样本,从而对冻干过程神经网络模型进行训练和检验。针对试验条件下的物理模型,在适当假设的基础上,建立了真空冻干的非稳态数学模型。将模型简化为准稳态模型后进行了解析求解。并将结果与神经网络模拟结果和实验结果进行了对比分析,结果表明神经网络模拟值可以在一定条件下代替数学模型而得到冷冻干燥过程特性。预测冻干时间与实际相吻合。