پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

اندازه گیری نیروی کششی مورد نیاز و میزان فرورفتگی چرخ متحرک در انباره خاک آزمایشگاهی و پیش بینی آن ها به کمک انفیس

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری- دانشکده مهندسی زراعی- گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم
2 دانشیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران
3 استادیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران
چکیده
برهمکنش چرخ و خاک به دلیل اثراتی که بر‌‌ مصرف انرژی و خصوصیات خاک به‌ ‌ویژه در مبحث کشاورزی دارد، بسیار مورد توجه محققین این بخش قرار گرفته است. در این تحقیق، میزان فرورفتگی چرخ درون خاک ‌و‌ نیروی کششی مورد نیاز چرخ متحرک که پارامترهای تعیین‌کننده در ‌برهمکنش چرخ و‌ خاک هستند، با ‌استفاده از آزمونگر چرخ در محیط انباره خاک آزمایشگاهی اندازه‌گیری شد. آزمون‌ها در 2 سطح مختلف از سرعت‌پیشروی ( 386/0 و 879/0 کیلومتر ‌بر ‌ساعت)، 3 سطح مختلف از فشار باد تایر (18, 25 و 32 پوند بر اینچ مربع) و 3 سطح مختلف از بار‌ عمودی وارد بر‌چرخ (150، 300 و450 کیلوگرم) در قالب طرح بلوک کامل تصادفی در 3 تکرار و مجموعاً 54 پیمایش اجرا شد. سپس با استفاده از سیستم استنتاج فازی- ‌عصبی تطبیقی (انفیس) و مدل رگرسیونی چند متغیره، میزان فرورفتگی و نیروی کششی مورد نیاز پیش‌بینی شد. به منظور ارزیابی این مدل‌ها از ضریب همبستگی (R2) و میانگین مربعات خطا (MSE) استفاده شد. نتایج نشان ‌داد فشار باد تایر، نیروی عمودی و سرعت پیشروی چرخ متحرک، تأثیر معنی داری بر عمق فرورفتگی چرخ درون خاک دارند (P<0.01) اما به غیر از سرعت پیشروی، بقیه عوامل بر نیروی کششی مورد نیاز چرخ متحرک، اثر معنی‌داری ندارند. ضریب همبستگی در پیش‌بینی میزان فرورفتگی و نیروی کششی توسط مدل‌های انفیس به ترتیب معادل 9901/0 و 6911/0 بوده که بسیار بیشتر از ضریب همبستگی در مدل‌های رگرسیونی به ترتیب معادل 8743/0 و 4061/0 بود. همچنین میانگین مربعات خطا در مدل‌های انفیس در خصوص فرورفتگی و نیروی کششی چرخ به ترتیب 0231/0 و 0101/0 بوده که بسیار کمتر از میانگین مربعات خطا در مدل-های رگرسیونی به ترتیب معادل 864/0 و 918/0 می‌باشد. بنابراین مد‌ل‌های انفیس از دقت بالاتر و خطای کمتری نسبت به مدل‌های رگرسیونی برخورردار می‌باشند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Arvidsson, J., & Keller, T. (2007). Soil stress as affected by wheel load and tyre inflation pressure. Soil and Tillage Research, 96(1): 284-291.
 
Askari, M., & Abbaspour-Gilandeh, Y. (2019). Assessment of adaptive neuro-fuzzy inference system and response surface methodology approaches in draft force prediction of subsoiling tines. Soil and Tillage Research, 194: 1-8.
 
Badgujar, Ch., Flippo, D., & Welch, S. (2022). Artificial neural network to predict traction performance of autonomous ground vehicle on a sloped soil bin and uncertainty analysis. Computers and electronics in Agriculture, Manuscript237a5188467e84161d73a99952bf990a.
 
Carman, K. (2008). Prediction of soil compaction under pneumatic tires a using fuzzy logic approach. Journal of Terramechanics, 45(1): 103-108.
 
Coutermarsh, B. (2007). Velocity effect of vehicle rolling resistance in sand. Journal of Terramechanics, 44(4): 275-291.
 
Diserens, E. (2009). Calculatingthe contact area of trailer tyres in the field. Soil and Tillage Research, 103(2): 302-309.
 
Diserens, E., Defossez, P., Duboisset, A., & Alaoui, A. (2011). Prediction of the contact area of agricultural traction tyres on firm soil. Biosystems Engineering, 110(2): 73-82.
 
Farhadi, P., Golmohammadi, A., Sharifi Malvajerdi, A., & Shahgholi, G. (2019). Finite element modelling of the interaction of a treadad tire with clay - loam soil. Computers and Electronics in Agriculture, 162: 793-806.
 
Gonaydin, O. (2009). Estimation of soil compaction parameters by using statistical analyses and artificial neural network. Environmental Geology, 57(1): 203-215.
 
Johari, A., Javadi, A. A., & Habibagahi, G. (2011). Modelling the mechanical behaviour of unsaturated soils using a genetic algorithm - based neural network. Computers and Geotechnics, 38: 2-13.
 
Lajani, A., Nikbakht, A. M., Askari, M., & Salar, M. R. (2024). Design, construction and evaluation of a miniature soil bin plus predicting the measured parameters during primary tests using ANFIS. Heliyon, 10: e24041.
 
Pentos, K., & Pieczarka, K. (2017). Applying an artificial neural network approach to the analysis of tractive properties in changing soil conditions. Soil and Tillage Research, 165: 113-120.
 
Pieczarka, K., Pentos, K., Lejman, K., & Owsiak, Z. (2018). The use of artificial intelligence methods for optimization of tractive properties on silty clay loam. Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering, 63(1): 63-68.
 
Raper, R. L. (2005). Agricultural traffic impacts on soil. Journal of Terramechanics, 42(3): 259-280.
 
Shafaei, S.M., Loghavi, M., & Kamgar, S. (2019). Feasibility of implementation of intelligent simulation configurations based on data mining methodologies for prediction of tractor wheel slip. Information Processing in Agriculture, 6: 183-199.
 
Sharifi Malvajerdi, A., Younesi Alamouti, M., & Godwin, R. J. (2011). The effect of a flexible carcass tyre inflation pressure on some soil compaction related factors. Journal of Watershed Management Researches (Pajouhesh and Sazandegi), 24(91): 43-48. (in Persian).
 
Taghavifar, H., & Mardani, A. (2014). Effect of velocity wheel load and multipass on soil compaction. Journal Of the Saudi Society of Agricultural Sciences, 13(1): 57-66.
 
Tao, C. W., Taur, J., Chang, J. H., & Su, S. F. (2010). Adaptive fuzzy switched swing-up and sliding control for the double- pendulum- and-cart system. IEEE Trans syst Man Cybern Bcybern, 40(1): 241-252.
 
Yousefi, M., Mousavi Seyedi, S. R., & Askari, M. (2022). Predicting the soil-wheel contact area under the effect of vertical load, tire inflation pressure and forward speed at soil bin using ANFIS. Agricultural Mechanization and Systems Research, 22(80): 67-76. (In Persian).