Wyznaczanie wartości podstawowych parametrów technicznych nowoczesnych kombajnów zbożowych przy użyciu SSN

• Autorzy: Francik S.

Warianty tytułu

EN

Determining the value of basic technical parameters for modern harvester combines with the use of ANN

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy zastosowano sztuczne sieci neuronowe do wyznaczania podstawowych parametrów technicznych kombajnów zbożowych. Opracowano modele neuronowe pozwalające wyznaczyć moc silnika, objętość zbiornika ziarna, masę, oraz minimalną i maksymalną szerokość roboczą kombajnu. Przebadano różne typy sieci neuronowych. Najlepszymi modelami okazały się wielowarstwowe perceptrony.

EN

Artificial neural networks were used in this research to determine basic technical parameters of harvester combines. Neural models enabling to determine the engine power, the corn tank volume, the weight, and minimum and maximum operational width of the harvester were developed. Various types of neural networks were analyzed. Multilayer perceptrons proved to be the best models.

Słowa kluczowe

PL

kombajn zbożowy; parametry techniczne; sztuczna sieć neuronowa; nowoczesność

EN

technical parameters; harvester combine; artificial neural networks; technological development

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2007
• Tom: R. 11, nr 2 (90)
• Strony: 55--61
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys.

Twórcy

autor

Francik S.

• Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, Wydział Agroinżynierii, Katedra Inżynierii Mechanicznej i Agrofizyki,

Bibliografia

• Braun O. 1998. Trzy kombajny: Deutz – Fahr, Fiatagri i MDW (Case). Top Agrar Extra II. S. 52-59.
• Eikel G. 1998a. Plusy i minusy kombajnów 5-klawiszowych. Top Agrar Extra s. 72-75.
• Eikel G. 1998b. Praktyczna ocena kombajnów 6-klawiszowych. Top Agrar Extra s. 76-81.
• Francik S. 2005. Tendencje zmian wybranych parametrów ciagników rolniczych. Inżynieria Rolnicza 6(66) s. 141-147.
• Francik S., Ślipek Z. 1995. Prognoza rozwoju konstrukcji kombajnów zbożowych na podstawie badań ankietowych. Zesz. Probl. Post. Nauk Rolniczych. Z. 423. s. 103-111.
• Francik S., Ślipek Z. 2000a. Dokładność prognozy technicznej w zależności od architektury SSN. Prace PIMR. 2. s. 64-66. Poznań.
• Francik S., Ślipek Z. 2000b. Metoda prognozowania techniki rolniczej przy użyciu sztucznych sieci neuronowych. Inżynieria Rolnicza. Nr 8(19). s. 79-86. Warszawa.
• Rademacher T. 1998. New Holland TC 56: dobra wydajność. Top Agrar Extra. s. 56-60.
• Ślipek Z. 1993. Ocena stopnia ważności wymagań konstrukcyjnych dla maszyn rolniczych. Część I. Założenia projektowe. Roczniki Nauk Rolniczych. t. 79-C-4. s. 53-58.