Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Tek Dane Ekim Performansı Maksimizasyonunda Optimum Değişkenlere Bağlı Genel Model Denklemlerinin Geliştirilmesi

Yıl 2016, Cilt: 53 Sayı: 2, 179 - 187, 22.06.2016
https://doi.org/10.20289/zfdergi.389108

Öz








 






Bu çalışmanın amacı tek dane ekim performansı üzerinde
etkisi olan değişkenlerin tahminleme eşitliklerinin geliştirilmesidir.
Çalışmada, tohumun fiziksel özelliklerine bağlı olarak değişen, tohumun
yakalanması, bırakılması ve toprakla temasında sistemi yöneten parametrelerden
olan vakum basıncı, plaka çevre hızı ve plaka delik çapı değişkenleri bağımlı
değişkenler olarak ele alınmıştır. Denemeler, Tepki Yüzeyleri Metodolojisi
(RSM) deneme desenlerinden biri olan Merkez Esaslı Dizayna göre farklı tohumlar
kullanılarak laboratuvarda yürütülmüştür. Küresellik, bin dane ağırlığı, yüzey
izdüşüm alanı, kritik hız, ortalama anma çap ve metal üzerinde sürtünme
katsayısı vb. fiziksel ve aerodinamik özellikleri birbirinden farklı tohumlar
kullanılarak ekim performansını maksimize eden tahminleme modellerinin
geliştirilmesi hedeflenmiştir. İstatistik analiz sonuçlarına göre, plaka delik
çapı ve vakum basıncına ilişkin tahminleme modelleri geliştirilirken, plaka
çevre hızına ilişkin istatistiksel olarak anlamlı bir model elde edilememiştir.
Uygun plaka delik çapının, tohumun ortalama anma çapı ve küresellik
değerlerinin bir fonksiyonu olduğu ve model denkleminin tahminleme katsayısının
%92.69 olduğu saptanmıştır. Vakum basıncı ise küresellik ve kritik hız
değerlerinin bir fonksiyonu olup tahminleme katsayısı %76.74’dir. Geliştirilen
model denklemlerinin geçerliliği farklı tohumlarla da test edilerek tohum
dağılımları değerlendirilmiştir.

Kaynakça

  • Box, G. E. P. and N. Draper, 1987. Empirical Model-Building and Response Surfaces. John Wiley & Sons, New York. 669 p.
  • International Organization for Standardization (1984). Sowing equipment- Test methods- Part1: Single seed drills (precision drills) 7256/1.
  • Karayel D; Barut Z; Özmerzi A (2004). Mathematical Modelling of Vacuum Pressure on a Precision Seeder. Biosystems Engineering, 87 (4): 437-444.
  • Moody F H; Hancock J H; Wilkerson J B (2003). Evaluating planter performance-cotton seed placement accuracy. ASAE Paper No. 03 1146, St Joseph, Michigan, USA
  • Onal, O., I. Onal (2009). Development of a computerized measurement system for in-row seed spacing accuracy. Turkish Journal of Agriculture and Forestry 33(2009) 99-109.
  • Singh R C; Singh G; Saraswat D C (2005). Optimisation of design and operational parameters of a pneumatic seed metering device for planting cottonseeds. Biosystems Engineering, 92(4), 429-438.
  • Srivastava A K; Goering C E; Rohrbach R P (1993). Engineering Principles of Agricultural Machines. ASAE, St. Joseph, Michigan, USA
  • St Jack D; Dianne C. Hesterman, Andrew L. Guzzomi (2013). Precision metering of Santalum spicatum (Australian Sandalwood) seeds. Biosystems Engineering 115 (2013): 171-183.
  • Yazgi, A, A. Degirmencioglu. (2007). Optimisation of the seed spacing uniformity performance of a vacuum-type precision seeder using response surface methodology. Biosystems Engineering 97(3): 347-356.
  • Yazgı, A. 2010. Vakumlu Tek Dane Ekimde Optimizasyon ve Makina Performansının Matematiksel Modellemesi (Optimization of the Precision Seeding and Mathematical Modeling of the Machine Performance). Unpublished PhD. Dissertation, 196 p. Graduate School of Natural and Applied Sciences, Ege University, Bornova-Izmir/Turkey, 2010.

Development of Prediction Functions for a Maximized Precision Seeding Performance Based on Optimized Variables

Yıl 2016, Cilt: 53 Sayı: 2, 179 - 187, 22.06.2016
https://doi.org/10.20289/zfdergi.389108

Öz








 






The objective of this study was to develop
prediction functions for the variables that affect precision seeding
performance. The variables considered were the amount of vacuum, peripheral
speed and the diameter of the holes on vacuum plate. On the other hand, these
variables are significantly affected by physical properties of the seeds and
govern the seeding phenomenon that is the capture, release and incorporation of
seeds into the soil. Experiments using Central Composite Design which is one of
the designs in Response Surface Methodology (RSM) were conducted in the lab and
different seeds were used to meet the objective. Hence, using different seeds
with different physical and aerodynamic properties such as sphericity, thousand
seed mass, projected area, terminal velocity, mean particle diameter and
coefficient of friction of material on metal are expected to contribute the
development of prediction models for a maximized seeding performance.  According to results of the statistical
analyses, hole diameter and vacuum pressure models were developed while no
significant model was developed for the peripheral the speed of the vacuum
plate. The appropriate hole diameter was found to be the function of mean
particle diameter and sphericity with a coefficient of determination of 92.69%,
while vacuum pressure was correlated to sphericity and terminal velocity (R2=76.74
%). The developed models were verified by the use of different seeds and seed
distribution was evaluated.

Kaynakça

  • Box, G. E. P. and N. Draper, 1987. Empirical Model-Building and Response Surfaces. John Wiley & Sons, New York. 669 p.
  • International Organization for Standardization (1984). Sowing equipment- Test methods- Part1: Single seed drills (precision drills) 7256/1.
  • Karayel D; Barut Z; Özmerzi A (2004). Mathematical Modelling of Vacuum Pressure on a Precision Seeder. Biosystems Engineering, 87 (4): 437-444.
  • Moody F H; Hancock J H; Wilkerson J B (2003). Evaluating planter performance-cotton seed placement accuracy. ASAE Paper No. 03 1146, St Joseph, Michigan, USA
  • Onal, O., I. Onal (2009). Development of a computerized measurement system for in-row seed spacing accuracy. Turkish Journal of Agriculture and Forestry 33(2009) 99-109.
  • Singh R C; Singh G; Saraswat D C (2005). Optimisation of design and operational parameters of a pneumatic seed metering device for planting cottonseeds. Biosystems Engineering, 92(4), 429-438.
  • Srivastava A K; Goering C E; Rohrbach R P (1993). Engineering Principles of Agricultural Machines. ASAE, St. Joseph, Michigan, USA
  • St Jack D; Dianne C. Hesterman, Andrew L. Guzzomi (2013). Precision metering of Santalum spicatum (Australian Sandalwood) seeds. Biosystems Engineering 115 (2013): 171-183.
  • Yazgi, A, A. Degirmencioglu. (2007). Optimisation of the seed spacing uniformity performance of a vacuum-type precision seeder using response surface methodology. Biosystems Engineering 97(3): 347-356.
  • Yazgı, A. 2010. Vakumlu Tek Dane Ekimde Optimizasyon ve Makina Performansının Matematiksel Modellemesi (Optimization of the Precision Seeding and Mathematical Modeling of the Machine Performance). Unpublished PhD. Dissertation, 196 p. Graduate School of Natural and Applied Sciences, Ege University, Bornova-Izmir/Turkey, 2010.
Toplam 10 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Arzu Yazgı

Adnan Değirmencioğlu Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 22 Haziran 2016
Gönderilme Tarihi 11 Ocak 2016
Kabul Tarihi 30 Mart 2016
Yayımlandığı Sayı Yıl 2016 Cilt: 53 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Yazgı, A., & Değirmencioğlu, A. (2016). Development of Prediction Functions for a Maximized Precision Seeding Performance Based on Optimized Variables. Journal of Agriculture Faculty of Ege University, 53(2), 179-187. https://doi.org/10.20289/zfdergi.389108

      27559           trdizin ile ilgili görsel sonucu                 27560                    Clarivate Analysis ile ilgili görsel sonucu            CABI logo                      NAL Catalog (AGRICOLA), ile ilgili görsel sonucu             EBSCO Information Services 

                                                       Creative Commons Lisansı This website is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.