Prognostication of fuel consumption for Massey Ferguson tractor (MF 285) by artificial neural network based modeling approach
- سال انتشار: 1395
- محل انتشار: دهمین کنگره ملی مهندسی ماشین های کشاورزی (بیوسیستم) و مکانیزاسیون ایران
- کد COI اختصاصی: NCAMEM10_231
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 493
نویسندگان
PhD student, Department of Agricultural Machinery, University of Basrah, Basrah, Iraq. - Faculty member, Department of Agricultural Machinery Engineering, College of Agriculture and Natural Resources, University of Tehran, Karaj, Iran
Faculty member, Department of Agricultural Machinery Engineering, College of Agriculture and Natural Resources, University of Tehran, Karaj, Iran
Faculty member, Department of Agricultural Machinery Engineering, College of Agriculture and Natural Resources, University of Tehran, Karaj, Iran
چکیده
Due to the ascending significance of energy in the world, prognostication and optimization of Fuel Consumption (FC) in agricultural works is merit to consideration. Therefore, performance model for evolving parameters of tractors and implements are essential for farm machinery, operators and manufacturers alike. A conventional tillage system which included a moldboard plow with three furrows was used for collecting data from MF285 Massey Ferguson tractor. Field experiments were carried out in the experimental farm of Agricultural Engineering Department of Tehran University, Karaj province, Iran, which had loamy soil texture. The objective of this study was to assess the predictive capability of several configurations of ANNs for performance evaluating of tractor in parameter of fuel consumption. To predict performance parameters, ANN models with back-propagation algorithm were developed using a MATLAB software with different topologies and training algorithms. The ANN model with 6-7-1 structure and Levenberg-Marquardt training algorithm had the best performance with R2 of 0.969 and MSE of 0.13427 for TFC prediction. The 6-8-1 topology shows the best power for prediction of AFC with R2 and MSE of 0.885 and 0.01348, respectively. Also, the 6-10-1 structure yielded the best performance for prediction of SFC with R2 of 0.935 and MSE of 0.012756. The obtained results promoted that the neural network can be able to learn the relationships between the input variables and fuel consumption of tractor, reliable.کلیدواژه ها
TFC, AFC, SFC, Artificial neural networkمقالات مرتبط جدید
- بررسی نقش دانش سنتی محیط زیست در حفاظت از محیط زیست دریا
- بررسی خواص فیزیک وشیمیایی پلیمرهای زیستی خارج سلولی تولیدشده توسط گونه هایجنس نوستوک
- زعفران، جادوی طبیعت در علم تغذیه و داروسازی
- بررسی روند شاخص سطح برگ و اثر آن بر ماده موثره سیلیبین با مصرف انواع کود و زمان مصرف نیتروژن درگیاه دارویی ماریتیغالSilybum Marianum L
- بررسی نقش سیلی مارین در مهار سلول های سرطانی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.