Research Article
BibTex RIS Cite

Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks

Year 2021, Volume: 5 Issue: 4, 436 - 444, 31.12.2021
https://doi.org/10.30939/ijastech..1010318

Abstract

In this study, specific fuel consumption was determined at different axle load, tire pressure and drawbar force for a 60 HP tractor. In addition, the results were also estimated with the help of Artificial Neural Networks (ANN), which is one of the machine learning methods. The testings were carried out on the Tractor Draft Test Track. In the study; three different drive tire inner pressures (P) (160 kPa, 120 kPa and 80 kPa), four different dynamic axle loads (W) (1796 daN, 2076 daN, 2276 daN, 2476 daN) and four different traction forces (500 daN,1000 daN, 1500 daN, 2000 daN) were tested. Specific fuel consump-tion values varied between 290.7-542.1 g/kWh depending on the draft force in the testings Despite the 38% increase in the axle load, a 3.5% decrease occurred in the specific fuel consumption values. Specific fuel consumption values in-creased when increased tire inner pressure. Specific fuel consumption in-creased by 1.03% when a 100% increase in tire pressure. In ANN, the most suc-cessful model was determined by trying different training algorithms, transfer functions and the number of neurons in the hidden layer. In the most successful network model, MAE, RMSE values for the prediction of specific fuel consump-tion were found to be 0.005331, 0.007551 respectively.

References

  • Taşbaş, H., Aygül, A., İlban, B., Civciv, M. Tarım ve Köyişleri Bakanlığı Tarım Alet ve Makineleri Test Merkezi Müdürlüğü. Tarım Traktörlerinin OECD Test Koduna (Code 2) Göre Per-formans Değerleri. 2003. 1999-2002, Ankara
  • Öğüt, H. Tarım Traktörleri. Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları. 1995. No: 23, Konya.
  • Taylor, J. H. Energy savings through improved tractive effi-ciency. 1981. ASAE Publ.; (United States), 4(CONF-8009144-(Vol. 2)).
  • Karparvarfard, S. H., Rahmanian-Koushkaki, H. Development of a Fuel Consumption Equation: Test Case for a Tractor Chisel-ploughing in a Clay Loam Soil. Biosystems Engineering. 2015. 130, 23-33. Sabancı, A. Tarım Traktörleri. Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi Genel Yayın No:46. Ders Kitapları Yayın No: 9.1993. Adana.
  • Kadayıfçılar, S. Tarım Traktörlerinin Deney Sonuçlarının İrdelenmesi. Tarımsal Mekanizasyon 14. Ulusal Kongresi. 1992. Samsun.
  • Burt, E. C., Bailey, A. C. Load and Inflation Pressure Effects on Tires. Transactions of The ASAE 25. 1982. (4):881-884. Damanauskas, V., Janulevičius, A., Pupinis, G. Influence of Extra Weight and Tire Pressure on Fuel Consumption at Normal Tractor Slippage. Journal of Agricultural Science. 2015. 7(2), 55-67. Battiato, A., Diserens, E. Influence of Tyre Inflation Pressure and Wheel Load on The Traction Performance of a 65 kW MFWD Tractor on a Cohesive Soil. Journal of Agricultural Science. 2013. 5(8), 197.
  • Battiato, A., Diserens, E. Influence of Soil on The Traction Performance of a 65 kW MFWD Tractor. Journal of Agricultural Science. 2019. 11(17), 11.
  • Ekinci, Ş., Çarman, K., Kahramanlı, H. Investigation and Modeling of The Tractive Performance of Radial Tires Using Off-road Vehicles. Energy. 2015. 93, 1953-1963. Parlak, A., Islamoglu, Y., Yasar, H., Egrisogut, A. Appli-cation of Artificial Neural Network to Predict Specific Fuel Consumption and Exhaust Temperature for a Diesel Engine. Applied Thermal Engineering. 2006. 26(8-9), 824-828.
  • Çay, Y., Çiçek, A., Kara, F., Sağiroğlu, S. Prediction of Engine Performance for an Alternative Fuel Using Artificial Neural Network. Applied Thermal Engineering. 2012. 37, 217-225.
  • Kara Togun, N., Baysec, S. Prediction of Torque and Specific Fuel Consumption of a Gasoline Engine by Using Artificial Neural Networks. Applied Energy. 2010. 87(1), 349-355.
  • Rahimi-Ajdadi, F., Abbaspour-Gilandeh, Y. Artificial Neural Network and Stepwise Multiple Range Regression Methods for Prediction of Tractor Fuel Consumption. Meas-urement. 2011. 44(10), 2104-2111. Taghavifar, H., Mardani, A. Applying a Supervised ANN (Artificial Neural Network) Approach to The Prognostication of Driven Wheel Energy Efficiency Indices. Energy. 2014. 68, 651-657.
  • Almaliki, S., Alimardani, R., Omid, M. Artificial Neural Network Based Modeling of Tractor Performance at Different Field Conditions. Agricultural Engineering International: CIGR Journal. 2016. 18(4), 262-274.
  • Çarman, K., Şeflek, A. Y. Lastiklerin Çeki Performansı İçin Bulanık Uzman Sistem Tasarımı. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi. 2005. 1(1), 63-68.
  • Anonim. Tarım ve Köyişleri Bakanlığı Tarım Alet ve Makinaları Test Merkezi Müdürlüğü. Deney Raporu. Rapor No:937/2217 TGK 14. 2004. Ankara.
  • Düzgüneş, O., Kesici, T., Kavuncu, O., Gürbüz, F. Araştırma Deneme Metotları (İstatistik Metotları II). Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları. Yayın No: 1021, Ders Kitabı. 1987. 295, Ankara.
  • Atik, K., Kahraman, N., Albayrak Çeper, B. Buji Ateşlemeli Bir Motorda Performans ve Emisyon Değerlerinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmin Edilmesi. Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi. 2013. 33.2: 57-64.
  • Kaya, C., Elçiçek, H. Dizel Motorun Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Performans ve Emisyonunun Modellemesi. Deniz ve Mühendislik Teknolojisi Dergisi. 2021. 1.1: 24-33.
  • Şen, M. Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları için Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2019. 7.3: 2045-2056.
  • Gürgen, S., Altın, S. Bütanol-Diesel Yakıtı Kullanılan Bir Sıkıştırma Ateşlemeli Motorda Motor Performansı ve Egzoz Emisyonlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2018. 24.4: 576-581.
Year 2021, Volume: 5 Issue: 4, 436 - 444, 31.12.2021
https://doi.org/10.30939/ijastech..1010318

Abstract

References

  • Taşbaş, H., Aygül, A., İlban, B., Civciv, M. Tarım ve Köyişleri Bakanlığı Tarım Alet ve Makineleri Test Merkezi Müdürlüğü. Tarım Traktörlerinin OECD Test Koduna (Code 2) Göre Per-formans Değerleri. 2003. 1999-2002, Ankara
  • Öğüt, H. Tarım Traktörleri. Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları. 1995. No: 23, Konya.
  • Taylor, J. H. Energy savings through improved tractive effi-ciency. 1981. ASAE Publ.; (United States), 4(CONF-8009144-(Vol. 2)).
  • Karparvarfard, S. H., Rahmanian-Koushkaki, H. Development of a Fuel Consumption Equation: Test Case for a Tractor Chisel-ploughing in a Clay Loam Soil. Biosystems Engineering. 2015. 130, 23-33. Sabancı, A. Tarım Traktörleri. Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi Genel Yayın No:46. Ders Kitapları Yayın No: 9.1993. Adana.
  • Kadayıfçılar, S. Tarım Traktörlerinin Deney Sonuçlarının İrdelenmesi. Tarımsal Mekanizasyon 14. Ulusal Kongresi. 1992. Samsun.
  • Burt, E. C., Bailey, A. C. Load and Inflation Pressure Effects on Tires. Transactions of The ASAE 25. 1982. (4):881-884. Damanauskas, V., Janulevičius, A., Pupinis, G. Influence of Extra Weight and Tire Pressure on Fuel Consumption at Normal Tractor Slippage. Journal of Agricultural Science. 2015. 7(2), 55-67. Battiato, A., Diserens, E. Influence of Tyre Inflation Pressure and Wheel Load on The Traction Performance of a 65 kW MFWD Tractor on a Cohesive Soil. Journal of Agricultural Science. 2013. 5(8), 197.
  • Battiato, A., Diserens, E. Influence of Soil on The Traction Performance of a 65 kW MFWD Tractor. Journal of Agricultural Science. 2019. 11(17), 11.
  • Ekinci, Ş., Çarman, K., Kahramanlı, H. Investigation and Modeling of The Tractive Performance of Radial Tires Using Off-road Vehicles. Energy. 2015. 93, 1953-1963. Parlak, A., Islamoglu, Y., Yasar, H., Egrisogut, A. Appli-cation of Artificial Neural Network to Predict Specific Fuel Consumption and Exhaust Temperature for a Diesel Engine. Applied Thermal Engineering. 2006. 26(8-9), 824-828.
  • Çay, Y., Çiçek, A., Kara, F., Sağiroğlu, S. Prediction of Engine Performance for an Alternative Fuel Using Artificial Neural Network. Applied Thermal Engineering. 2012. 37, 217-225.
  • Kara Togun, N., Baysec, S. Prediction of Torque and Specific Fuel Consumption of a Gasoline Engine by Using Artificial Neural Networks. Applied Energy. 2010. 87(1), 349-355.
  • Rahimi-Ajdadi, F., Abbaspour-Gilandeh, Y. Artificial Neural Network and Stepwise Multiple Range Regression Methods for Prediction of Tractor Fuel Consumption. Meas-urement. 2011. 44(10), 2104-2111. Taghavifar, H., Mardani, A. Applying a Supervised ANN (Artificial Neural Network) Approach to The Prognostication of Driven Wheel Energy Efficiency Indices. Energy. 2014. 68, 651-657.
  • Almaliki, S., Alimardani, R., Omid, M. Artificial Neural Network Based Modeling of Tractor Performance at Different Field Conditions. Agricultural Engineering International: CIGR Journal. 2016. 18(4), 262-274.
  • Çarman, K., Şeflek, A. Y. Lastiklerin Çeki Performansı İçin Bulanık Uzman Sistem Tasarımı. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi. 2005. 1(1), 63-68.
  • Anonim. Tarım ve Köyişleri Bakanlığı Tarım Alet ve Makinaları Test Merkezi Müdürlüğü. Deney Raporu. Rapor No:937/2217 TGK 14. 2004. Ankara.
  • Düzgüneş, O., Kesici, T., Kavuncu, O., Gürbüz, F. Araştırma Deneme Metotları (İstatistik Metotları II). Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları. Yayın No: 1021, Ders Kitabı. 1987. 295, Ankara.
  • Atik, K., Kahraman, N., Albayrak Çeper, B. Buji Ateşlemeli Bir Motorda Performans ve Emisyon Değerlerinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmin Edilmesi. Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi. 2013. 33.2: 57-64.
  • Kaya, C., Elçiçek, H. Dizel Motorun Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Performans ve Emisyonunun Modellemesi. Deniz ve Mühendislik Teknolojisi Dergisi. 2021. 1.1: 24-33.
  • Şen, M. Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları için Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2019. 7.3: 2045-2056.
  • Gürgen, S., Altın, S. Bütanol-Diesel Yakıtı Kullanılan Bir Sıkıştırma Ateşlemeli Motorda Motor Performansı ve Egzoz Emisyonlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2018. 24.4: 576-581.
There are 19 citations in total.

Details

Primary Language English
Subjects Mechanical Engineering
Journal Section Articles
Authors

Hanifi Küçüksarıyıldız 0000-0001-5218-3409

Kazım Çarman 0000-0002-9860-7403

Kadir Sabancı 0000-0003-0238-9606

Publication Date December 31, 2021
Submission Date October 15, 2021
Acceptance Date December 24, 2021
Published in Issue Year 2021 Volume: 5 Issue: 4

Cite

APA Küçüksarıyıldız, H., Çarman, K., & Sabancı, K. (2021). Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks. International Journal of Automotive Science And Technology, 5(4), 436-444. https://doi.org/10.30939/ijastech..1010318
AMA Küçüksarıyıldız H, Çarman K, Sabancı K. Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks. IJASTECH. December 2021;5(4):436-444. doi:10.30939/ijastech.1010318
Chicago Küçüksarıyıldız, Hanifi, Kazım Çarman, and Kadir Sabancı. “Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks”. International Journal of Automotive Science And Technology 5, no. 4 (December 2021): 436-44. https://doi.org/10.30939/ijastech. 1010318.
EndNote Küçüksarıyıldız H, Çarman K, Sabancı K (December 1, 2021) Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks. International Journal of Automotive Science And Technology 5 4 436–444.
IEEE H. Küçüksarıyıldız, K. Çarman, and K. Sabancı, “Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks”, IJASTECH, vol. 5, no. 4, pp. 436–444, 2021, doi: 10.30939/ijastech..1010318.
ISNAD Küçüksarıyıldız, Hanifi et al. “Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks”. International Journal of Automotive Science And Technology 5/4 (December 2021), 436-444. https://doi.org/10.30939/ijastech. 1010318.
JAMA Küçüksarıyıldız H, Çarman K, Sabancı K. Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks. IJASTECH. 2021;5:436–444.
MLA Küçüksarıyıldız, Hanifi et al. “Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks”. International Journal of Automotive Science And Technology, vol. 5, no. 4, 2021, pp. 436-44, doi:10.30939/ijastech. 1010318.
Vancouver Küçüksarıyıldız H, Çarman K, Sabancı K. Prediction of Specific Fuel Consumption of 60 HP 2WD Tractor Using Artificial Neural Networks. IJASTECH. 2021;5(4):436-44.


International Journal of Automotive Science and Technology (IJASTECH) is published by Society of Automotive Engineers Turkey

by.png