4. ARAġTIRMA SONUÇLARI VE TARTIġMA
4.5. Optimizasyon sonuçları
ÇalıĢmamızda deney lastiklerinin iĢletme parametrelerinin optimizasyonu MATLAB R2010a yazılımı yardımıyla belirlenmiĢtir. Optimizasyonun belirlenmesinde genetik algoritma yönteminden faydalanılmıĢtır. Deney lastiklerinin asfalt yol zemini ve sert tarla yolu zemini koĢulları için yapılan optimizasyonda aĢağıda verilen genetik algoritma parametreleri kullanılmıĢtır.
Popülasyon sayısı: 100 Ġterasyon sayısı: 100
Seçim: Rulet tekerleği seçimi Çaprazlama: Çaprazlama oranı 0.25 Mutasyon: Mutasyon oranı 0.05
Asfalt yol zemininde genetik algoritma için yapı ve iĢletme parametreleri; jant ölçüsü için Rmin:16 inç, Rmaks: 20 inç, aks yükü için Wmin: 3.5 kN, Wmaks: 6.5 kN ve
lastik iç basıncı için Pmin: 150 kPa, Pmaks: 230 kPa değerleri girildiğinde ve iterasyon
sayısı tamamlandığında en iyi çözüm sonucuna ulaĢılmıĢtır.
Asfalt yol zemin için deneyler sonucunda elde edilen yapı ve iĢletme parametreleri ile genetik algoritma yöntemi kullanılarak elde edilen yapı ve iĢletme parametreleri Çizelge 4.7 „de verilmiĢtir.
Çizelge 4.7. Asfalt yol zemininde deneylerde ve genetik algoritma ile elde edilen yapı ve iĢletme parametrelerinin karĢılaĢtırılması
Deney parametreleri ve elde edilen parametreler
Genetik algoritma ile elde edilen parametreler
Jant çapı (inç) 20 20
Aks yükü (kN) 6.5 5.3
Lastik iç basıncı (kPa) 150 150
Ort. çeki verimi (%) 74 75
Çizelge 4.7 incelendiğinde deneylerde elde edilen ve çeki verimini maksimize eden yapı ve iĢletme parametreleri arasında fazla fark bulunmamakla beraber genetik algoritma yöntemi ile belirlenen parametrelerden aks yükünde bir miktar düĢüĢ gözlemlenmiĢtir. Ayrıca genetik algoritma ile elde edilen çeki verimi daha yüksek bulunmuĢtur.
Sert tarla yolu zemininde genetik algoritma için yapı ve iĢletme parametreleri; jant ölçüsü için Rmin:16 inç, Rmaks: 20 inç, aks yükü için Wmin: 3.5 kN, Wmaks: 6.5 kN ve
lastik iç basıncı için Pmin: 150 kPa, Pmaks: 230 kPa değerleri girildiğinde ve iterasyon
sayısı tamamlandığında en iyi çözüm sonucuna ulaĢılmıĢtır.
Sert tarla yolu zemini için deneyler sonucunda elde edilen yapı ve iĢletme parametreleri ile genetik algoritma yöntemi kullanılarak elde edilen yapı ve iĢletme parametreleri Çizelge 4.8 „de verilmiĢtir.
Çizelge 4.8. Sert tarla yolu zemininde deneylerde ve genetik algoritma ile elde edilen yapı ve iĢletme parametrelerinin karĢılaĢtırılması
Deney parametreleri ve elde edilen parametreler
Genetik algoritma ile elde edilen parametreler
Jant çapı (inç) 20 20
Aks yükü (kN) 6.5 6.5
Lastik iç basıncı (kPa) 150 150
Ort. çeki verimi (%) 65 68
Çizelge 4.8 incelendiğinde deneylerde elde edilen ve çeki verimini maksimize eden yapı ve iĢletme parametreleri arasında fark bulunmamakla beraber genetik algoritma yöntemi ile belirlenen çeki verimi daha yüksek bulunmuĢtur.
Genel olarak sonuçlar incelendiğinde hem deneylerden elde edilen değerlerde hem de genetik algoritma yöntemi ile elde edilen değerlerde yüksek jant çapı, yüksek aks yükü ve düĢük lastik iç basınçlarında her iki zemin koĢulunda da çeki verimi değerleri en yüksek olmuĢtur.
5. SONUÇLAR
Sonuç olarak, bu çalıĢmada bağımsız değiĢkenlerden lastik çapı, aks yükü ve lastik iç basıncının farklı zemin koĢullarındaki patinaj, net çeki oranı ve çeki verimliliği üzerindeki etkileri belirlenmiĢtir. Lastik performansının önemli bir göstergesi olan çeki verimi verileri dikkate alınarak yapılan optimizasyon uygulamaları sonucu en uygun lastik kullanım koĢulları belirlenmiĢtir. Sonuçlar aĢağıdaki gibi özetlenebilir.
Ġz düĢüm alanına, lastik çapı, aks yükü ve lastik iç basıncı farklı oranlarda etkili olmuĢtur. Artan lastik çapına ve aks yüküne bağlı olarak iz düĢüm alanları artarken, artan lastik iç basıncıyla azalmıĢtır. Aks yükündeki %86‟lık bir artıĢ defleksiyon değerinde %43 artıĢa neden olmuĢtur. Lastik iç basıncındaki %53 değerindeki bir artıĢ ise defleksiyonu %26 değerinde azaltmıĢtır.
Asfalt yol ve sert tarla yolu zemini koĢullarında yapı ve iĢletme parametrelerinin, farklı çeki kuvveti değerlerine bağlı olarak oluĢan patinaj üzerindeki etkilerinin önemli olduğu belirlenmiĢtir (P<0.01). Sabit çekme kuvvetinde her iki zemin koĢulu içinde en büyük patinaj R1W1P3
kombinasyonunda, en düĢük ise R3W3P1 kombinasyonunda elde edilmiĢtir. Sert
tarla yolu zemin koĢulunda lastiğin tutunmasının diğer asfalt yol zemin koĢuluna göre daha az olması sebebiyle ortalama patinaj yüksek olmuĢtur.
Her iki zemin koĢulunda da artan lastik aks yüküne bağlı olarak asfalt yol zemininde ortalama yaklaĢık %37 oranında, sert tarla yolu zemininde ise yaklaĢık %45 oranında patinajda azalma olduğu belirlenmiĢtir. Aks yükünün patinaj üzerindeki etkisinin daha önemli olduğu söylenebilir.
Lastik jant çapının 16 inç‟ten 20 inç‟e artırılmasıyla patinaj ortalama %31 azalırken, lastik iç basıncının 150 kPa‟dan 230 kPa‟a artırılmasıyla basıncıyla patinaj ortalama %30 artmıĢtır.
Net çeki oranı zemin koĢullarına ve lastiğin aks yüküne bağlı olarak 0.07 ile 0.80 arasında değiĢmiĢtir. Net çeki oranı aks yükündeki artıĢa bağlı olarak yaklaĢık %46 azalmıĢtır,
Maksimum çeki gücü asfalt yol ve sert tarla yolu zemini koĢullarında değiĢik kombinasyonlarda net çeki oranının 0.38 ile 0.75 aralığında elde edilmiĢtir. Net çeki oranı ile çeki gücü arasında fonksiyonel bir iliĢki bulunmuĢtur.
Maksimum çeki gücü (3.44 kW) asfalt yol zemininde ve (3.63 kW) sert tarla yolu zemininde, R3W3P1 kombinasyonunda, elde edilmiĢtir.
Asfalt yol ve sert tarla yolu zemini koĢullarında muharrik lastiğin değiĢen iĢletme değerlerine bağlı olarak, değiĢen patinaj değerlerindeki çeki verimliliği 0.34-0.90 arasında bulunmuĢtur.
En yüksek çeki verimi asfalt yol zemininde %90, sert tarla yolu zemininde ise %87 olarak elde edilmiĢtir.
En yüksek çeki verimi asfalt yol zemininde %1.0-4.43, sert tarla yolu zemininde ise %2.74-8.31 değerleri arasında elde edilmiĢtir.
Artan lastik jant çapına bağlı olarak çeki verimi değerlerinde asfalt yol zemininde %1, sert tarla yolu zemininde %5 oranında artıĢ gözlemlenmiĢtir. Artan lastik aks yüküne bağlı olarak ortalama çeki verimliliği %3.5 artmıĢtır.
Her iki zemin koĢulunda da aks yükünün çeki verimliliği üzerindeki etkisi önemli bulunmuĢtur (P<0.01).
Artan lastik iç basıncına bağlı olarak çeki verimi değerlerinde küçük azalmalar olmasına karĢın, lastik iç basıncının çeki verimi üzerindeki etkisi önemli bulunmuĢtur (P<0.01).
Genetik algoritma ile yapılan çeki verimini maksimize eden optimizasyon sonucu asfalt yol zeminde; jant çapı 20 inç, aks yükü 5.3 kN ve lastik iç basıncı 150 kPa olmuĢtur. Sert tarla yolu zemininde ise; jant çapı 20 inç, aks yükü 5.3 kN ve lastik iç basıncı 150kPa olarak belirlenmiĢtir.
6. ÖNERĠLER
AraĢtırma sonuçlarına göre lastik çapı, aks yükü ve lastik iç basıncının; patinaj, net çeki oranı ve çeki verimi üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu görülmektedir. Bu bağımsız parametrelerin optimizasyonu, traktör motor gücüne uygun lastik seçiminde önemli bir faktör olacaktır.
Ülkemizde bahçe tarımında kullanılan 7 farklı marka/model traktör incelendiğinde, 5 farklı marka/model traktörde motor gücünün kullanılan lastik ölçüsüyle uyumlu olmadığı (motor güçlerinin yaklaĢık %20-30 daha fazla olduğu), sadece 2 farklı marka traktörde motor gücü – lastik seçiminin uygun olduğu saptanmıĢtır. Lastik – motor gücünün uygun seçilememesi sebebiyle motor gücünün verimli kullanılmaması enerji maliyetinin artmasına (yakıt tüketiminin artmasına) neden olmaktadır.
Bu çalıĢma ile tarımda kullanılan bazı muharrik lastiklerin iĢletme parametrelerinin optimizasyonu genetik algoritma kullanılarak belirlenmeye çalıĢılmıĢtır. Daha sonraki çalıĢmalarda ise genetik algoritmalarla lineer programlama yöntemleri bu tip çalıĢmalarda beraber kullanılarak daha iyi sonuçlar elde edebilme imkanı sağlanabilir. Diğer yandan çok kriterli optimizasyon yöntemleri kullanılabilir. Ayrıca, optimizasyon geniĢletilerek farklı lastik tiplerine de uygulanarak yapı ve iĢletme parametrelerinin optimizasyonunu belirlenebilir.
Tarımsal faaliyetlerde dinamik aks yükünün uygun seçilmemesinden dolayı toprak sıkıĢmasıyla karĢılaĢılmaktadır. Bu nedenle tarımsal faaliyetlerde optimum aks yükünün seçiminde, traktörün çeki performansı ve toprak sıkıĢmasının birlikte değerlendirilmesi daha uygun olacaktır. Ayrıca daha güçlü traktör kullanımı yerine, lastik tipi, lastik çapı, iç basıncı ve aks yükü gibi yapısal ve iĢletme parametrelerin uygun seçilerek, mevcut traktör gücünün daha verimli kullanılması da önerilmektedir. Yapılan bu çalıĢma lastik performansı ve iĢletme parametrelerinin optimizasyonla ilgili yapılacak diğer çalıĢmalara ıĢık tutacağı ve katkı sağlayacağı düĢünülmektedir.
KAYNAKLAR
Abbasgholipour, M., Omid, M., Keyhani, A., Mohtasebi, S. S., 2011, Color image segmentation with genetic algorithm in a raisin sorting system based on machine vision in variable conditions. Expert Systems with Applications 38 (2011) 3671– 3678.
Akıncı, Ġ. ve Sabancı, A., 1991, Türkiye‟de traktörlerin farklı koĢullarda iĢ baĢarıları.
13. Ulusal Tarımsal Mekanizasyon Kongresi, Konya, 125-128.
AktaĢ, M., 2008, Tekerlek Yol Sürtünme Katsayısı Ġçin Gözetliyici Tasarım. Ġstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Yüksek Lisans Tezi.
AI-Hamed, S. A., Grisso, R. D., Zoz, F. M., Von Bargen, K., 1994, Tractor performance spreadsheet for radial tires, Computers and Electronics in Agriculture, 10, 45-62 Angeline, P.J., 1995, “Evolution revolution: An introduction to the special track on
genetic and evolutionary programming,” IEEE Expert Intelligent Systems and their Applications 10, June pp.6-10
Anonymous, 1985, Agrartechnik Ġnternational HTL. Agrartechnische Lehrbriefe. Vogel Verlag Vürzburg.
Anonim, 2013, Lastiğin yapısı [online], http://www.bridgestone.com.tr/lastik- rehberi/genel-bilgiler [Ziyaret Tarihi: 16.02.2013]
Anonim, 2013, Çeki arabasıyla yürütülen test düzeneği [online], http://www.tamtest.gov.tr/tim/boeluem-faaliyetlerinden-goeruentueler [Ziyaret Tarihi: 11.03.2013]
Asi, I. M., 2007, Evaluating skid resistance of different asphalt concrete mixes, Building
and Environment, 42, 325-329.
Bashford, L. L., Bargen, K. V., Way, T. R., Xiaoxian, L., 1987. Performance Comparisons Between Duals and Singles on the Rear Axle of a Front Wheel Assist Tractor. Transactions of the ASAE 30 (3):641-645
Bashford, L. L., Al-Hamed, S., Jenane, C., 1993, Effects of tire size and inflation pressure on tractive performance, American Society of Agricultural Engineers, 9 (4), 343-348.
Bashford, L. L. and Kocher, M. F., 1999, Wide tires, narrow tires, International OFF-
Highway&Powerplant Congress, Indiana, 1-7.
Braysy, O., 2001, Local Search and Variable Neighborhood Search Algorithms for The Vehicle Routing Problem With Time Windows, PH D Thesis.
Broyden, G.C., 1965 Oct., “A class of methods for solving nonlinear simultaneous equations,” Math. Comput., pp.577-593
Brixius, W. W., 1987, Traction prediction equations for bias ply tires, ASAE Paper No,
87-1622. St. Joseph (MI) 49085-9659: ASAE.
Burt, E. C., Bailey, A. C., Patterson, R. M., Taylor, J. H., 1979. Combined Effects of Dynamic Load and Travel Reduction on Tire Performance. Transactions of The ASAE 22 (1):40-45
Burt, E. C. and Bailey, A. C., 1982, Load and inflation pressure effects on tires,
Transactions of the ASAE, 25 (4), 881-884.
Burt, E. C., Lyne, P. W. L., Meiring, P., Keen, J. F., 1983, Balast and inflation effects on tire efficiency, Transactions of the ASAE, 26 (5), 1352-1354.
Calixto, W. P., Neto, L. M., Wu, M., Klieman H. J., Castro, S. S., Yamanaka, K., 2009, Calculation Of Soil Electrical Conductivity Using A Genetic Algorithm. Computers and Electronics in Agriculture 71 (2010) 1–6
Casady, W. W., 1997, Tractor tire and ballast management, University Extension,
University of Missouri Columbia, G1235, 1-4.
Cho, J. R., Lee, J. H., Jeong, K. M., Kim, W. K., 2012, Optimum Desing Of Run-Flat Tire Ġnsert Rubber By Genetic Algorithm. Finite Elements in Analysis and Design 52 (2012) 60–70
Çarman, K. 1992.Tarımda kullanılan lastiklerin potansiyel sıkıĢtırma indekslerinin belirlenmesi. Tarımsal Mekanizasyon 14. Ulusal Kongresi, 14-16 Ekim 1992, Bildiriler Kitabı , Samsun, s: 494-502.
Çarman, K., 2001, 7.0-18 Ölçülerindeki bir radyal lastiğin çeki performansı ve enerji tüketiminin belirlenmesi, S.Ü. Araştırma Fonu Proje No:99-021, Konya.
Çarman, K. and Aydın, C., 2002, Load and velocity effects on tire, International
Conference on Agricultural Engineering, Budapest.
Çarman, K. and Dünyamalıoğlu, F., 2003, Modelling tractive performance for drive wheel, Mathematical & Computational Applications, 8 (1), 49-54.
Çarman, K. ve ġeflek, A. Y., 2005, Lastik defleksiyonu-temas alanı iliĢkisinin değerlendirilmesi, Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, 1 (1), 49-54.
Çetinkaya, S., 2005, TaĢıt mekaniği, Nobel Yayın Dağıtım, Ankara, 93-120.
ÇunkaĢ, M., 2014, Genetik Algoritmalar ve Uygulamaları Ders Notları. Selçuk Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi KONYA.
Degirmencioglu, A. and Way, T. R., 2004, Tractive performance comparision of radial- ply and bias-ply agricultural tractor drive tires, Journal of Yugoslav Scientific
Diserens, E., 2009, Calculating the contact area of trailer tyres in the field, Soil &
Tillage Research, 103, 302-309.
DüzgüneĢ, O., Kesici, T., Kavuncu, O., Gürbüz, F., 1987, AraĢtırma Deneme Metotları (Ġstatistik Metotları II), Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları, Yayın No:1021, Ankara.
Dwyer, M. J., and Pearson, G., 1976, A field comparision of the tractive performance of two and four wheel drive tractors. J. Agric. Eng. Res. 21:77-85
Dwyer, M. J., 1984, The tractive performance of wheeled vehicles, Journal of
Terramechanics, 21(1), 19-34.
Ekinci, ġ., 2011 Bahçe Traktörlerinde Kullanılan Bazı Muharrik Lastiklerin Yapısal ve ĠĢletme Özelliklerinin Çeki Performansına Etkisi, Doktora Tezi, Selçuk
Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Makineleri A.B.D., Konya.
Elashry, E. R., 1990, The tractive characteristics of a wide low pressure tire and conventional tire under different soil conditions, 4. Uluslararası Tarımsal
Mekanizasyon ve Enerji Kongresi, Adana, 824-837.
Emel, G. G., ve TaĢkın, Genetik Algoritmalar ve Uygulama Alanları, Uludağ Üniversitesi, Ġktisadi ve Ġdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 21, Sayı: 1, 2002, s. 129-152.
Engin O. (2001), AkıĢ Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritma ile Çözüm Performansının Arttırılmasında Parametre Optimizasyonu, ĠTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, YayınlanmamıĢ Doktora Tezi.
Erol, D., 2011, TaĢı Teknolojileri Elektronik Dergisi (TATED) Cilt:3 No:3, 2011 (37- 50)
Esch, J. H., 1987, Tractive performance of rubber belt track and four Wheel drive agricultural tractors. Unpublished M.S. Thesis, University of Nebraska.
Elwaleed, A.K., Yahya, A., Zohadie, M., Ahmad, D., Kheiralla, A. F., 2006a, Effect of inflation pressure on motion resistance ratio of a high-lug agricultural tyre,
Journal of Terramechanics, 43, 69-84.
Elwaleed, A.K., Yahya, A., Zohadie, M., Ahmad, D., Kheiralla, A. F., 2006b, Net traction ratio prediction for high-lug agricultural tyre, Journal of Terramechanics, 43, 119-139.
Ferhadbegović, B., Brinkmann, C., Kutzbach, H. D., 2005, Dynamic longitudinal model for agricultural tyres, Proceedings of the 15th International Conference of the
ISTVS Hayama, Japan, 1-13.
Fervers, C. W., 2004, Improved FEM simulation model for tire–soil interaction, Journal
Fığlalı, A., ve Engin, O., 2002, “Genetik Algoritmalarla AkıĢ Tipi Çizelgelemede Üreme Yöntemi Optimizasyonu”, ĠTÜ Dergisi, s. 1-6.
Fung, R.Y. K., Tang, J., and Wang, D., 2001, “Extension Of A Hybrid Genetic Algorithm For Nonlinear Programming Problems With Equality And Inequality Constraints”, Computers & Operations Research, Volume: 29, Issue: 3, s. 261- 274.
Gee-clough, D., Mcallıster, M., Evernden, D.W., 1977a, Tractive performance of tractor drive tyres, I. The effect of lug height, Journal of Agricultural Engineering
Research, 22, 373-384.
Gee-clough, D., Mcallıster, M., Evernden, D.W., 1977b, Tractive performance of tractor drive tyres, II. A comparision of radial and cross-ply carcass construction, Journal
of Agricultural Engineering Research, 22, 385-395.
Gee-clough, D., Mcallıster, M., Evernden, D.W., 1977c, Tractive performance of tractor drive tyres, III. Running in the furrow Bottom, Journal of Agricultural
Engineering Research, 22, 396-404.
Goldberg, D.E.,1989, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, New York: Addison Wesley.
Gözütok, S., Özdemir, O., 2004, Genetik Algoritma Yöntemi Ġle Su ġebekelerinde Hidrolik Kalibrasyonun GeliĢtirilmesi.Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der.Cilt 19, No 2, 125-130, 2004
Grisso, R., 1995, Radial tractor tires performance that counts, University of Nebraska-
Lincoln Extension Publications, 1-8.
Grisso, R., Perumpral, J., Zoz, F., 2006, An empirical model for tractive performance of rubber-tracks in agricultural soils, Journal of Terramechanics, 43, 225-236. Gülsoylu, E. ve Keçecioğlu, G., 1992, Optimum traktör çeki performansı için
ağırlık/güç oranının çeĢitli traktörlerde incelenmesi, 14. Ulusal Tarımsal
Mekanizasyon Kongresi, Samsun, 337-345.
Haataja,1994, Solving Optimization Problems. CSC- Center for Scientific Computing Ltd, Yliopistopaino. ISBN 952-9821-02-6. Ed. 1. 232p.(In Finnish)
Holland, J.H., 1975, Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor: The University of Michigan Press.
Islam, M. P., Morimoto, T., Hatou, K., 2013, Dynamic Optimization Of Ġnside Temperature Of Zero Energy Cool Chamber For Storing Fruits And Vegetables Using Neural Networks And Genetic Algorithms. Computers and Electronics in Agriculture 95 (2013) 98–107
To Learning and Machine Intelligence, Chapter 7: Derivative-Free Optimization, Prentice-Hall, USA, s. 173-196.
Kawase, Y., Nakashima, H., Oida, A., 2006, An indoor traction measurement system for agricultural tires, Journal of Terramechanics, 43, 317-327.
Koç, A. B., Heinemann, P. H., Ziegler, G. R., 2007, Optimization Of Whole Milk Powder Processing Variables With Neural Networks And Genetic Algorithms. Food and Bioproducts Processing, 2007, 85(C4): 336–343
Kongsuwan, S. and Phetcharat, S., 2003, Rubber asphalt composition and application in road pavement, Fourth Regional Symposium on Infrastructure Development in
Civil Engineering (RSID4), Bangkok, Thailand, 1-10.
Kumar, P. G. V. and Dewangan, K. N., 2004, Deflection and contact characteristics of a power tiller tyre, Agricultural Engineering International: the CIGR Journal of
Scientific Research and Development, January, 1-8.
Kural, H., 1998, Tarım makinalarında kullanılan 7.50-16 taĢıyıcı tip lastik tekerleğin yuvarlanma direnci ve toprak sıkıĢmasına etkisi, Doktora Tezi, Selçuk
Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya, 38-40.
Kurjenluoma, J., Alakukku, L., Ahokas, J., 2009, Rolling resistance and rut formation by implement tyres on tilled clay soil, Journal of Terramechanics, 46, 267-275. Kutzbach, H. D., Armbruster, K. and Barrelmeyer, T. 1992, Seiten Kraeftean Schraeg
Laufenden Angetriehenen Traktorraedera 47. Jahrg. Landtechnik. Hohenheim. Küçüksarıyıldız, H., 2006, Traktörlerde çeki performansı üzerine bazı faktörlerin etkisi,
Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya, 17-21. Lee, D. R. and Kim, K. U., 1997, Effect of inflation pressure on tractive performance of
bias-ply tires, Journal of Terramechanics, 34 (3), 187-208.
Macmillan, R. H., 2002, The mechanics of tractor - implement performance, University
of Melbourne, Melbourne, 1-165.
Morimoto, T., Suzuki, J., Hashimoto, Y., Optimization of a Fuzzy Controller for Fruit Storage Using Neural Networks and Genetic Algorithms. Engineering Application Artifical lntelligent. Vol. 10, No. 5, pp. 453-461, 1997
Mitchell, M., and Forest, S., 1994, Genetic Algorithms and Artificial Life. Vol. 1, No. 3, pp.267-289. Reprinted in C. G. Langton (Ed.) Artificial Life: an Overview, MIT Press, Cambridge,MA (1995).
Noguchi, N., and Teraro, H., 1997, Path Planning Of An Agriculture Mobil Robot By Neural Network And Genetic Algorithm. Computers and Electronics in Agriculture 18 (1997) 187-204.
Niemann, G., 1970, Makine Elemanları Cilt:III. (Çeviri: Hazardın, G., Yurdakonar, S.,) Matbaa Teknisyenleri Kool. ġTĠ. Ġstanbul
Öğüt, H., 1998, Tarım traktörleri, Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları No;23, Konya, 126-133.
Palko S., 1996, “Structural Optimization of Induction Motor using a Genetic Algorithm and a Finite Element Method”, Acta Polytechnica Scandinavvica, Electrical EngineeringSeries No. 4, Helsinki, pp. 10-12
Pearsons, D. J., 1997, Optimising,Silage Harvesting Plans in a Grass and Grazing Simulation Using the Revised Simplex Method and a Genetic Algorithm. Agricultural Systems, Vol. 56, No. I, pp. 29-44.
Pierre, D.A., 1992, “Optimization,” in McGraw-Hill Encyclopedia of Science and Technology 12, New York: McGraw-Hill, pp.476-482
Porta, J., Parapar, J., Doallo, R., Rivera, F. F., Sante, I., Crecente, R., 2012, High performance genetic algorithm for land use planning. Computers, Environment and Urban Systems 37 (2013) 45–58
Plackett, C. W., 1984, The ground pressure of some agricultural tyres at low load and with zero sinkage, Journal of Agricultural Engineering Research, 19, 156-166. Raheman, H. and Singh, R., 2004, Steering forces on undriven tractor Wheel, Journal of
Terramechanics, 40, 161-178.
Rajamani, R., 2006. Vehicle Dynamics and Control. Springer, New York.
Raper, R. L., Bailey, A. C., Burt, E. C., Way, T. R., Liberati, P., 1995, Inflation pressure and dynamic load effects on soil deformation and soil-tire interface stresses,
Transactions of the ASAE, 38 (3), 685-689.
Sabancı, A., 1993, Tarım traktörleri, Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi Genel
Yayın No:46, Ders Kitapları Yayın No: 9, Adana.
Saral, A., 1984, Tarım traktörleri, Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları No;
948, Ankara, 152-187.
Saruhan, H., 2004, Genetic Algorithms: An Optimization Technique. TEKNOLOJĠ, Volume 7, Issue 1, 105-114
Scwanghart, H., 1991, Measurement of contact area, contact pressure and compaction under tires in soft soil, Journal of Terramechanics, 28 (4), 309-318.
Sharma, A. K. and Pandey, K .P., 2001, Matching tyre size to weight, speed and power available for maximising pulling ability of agricultural tractors, Journal of
Shmulevich, I., Ronai, D., Wolf, D., 1996, A new field single wheel tester, Journal of
Terramechanics,33 (3), 133-141.
Shmulevich, I., Mussel, U., Wolf, D., 1998. The Effect of Velocity on Rigid Wheel Performance. J. Terramechanics 35:189-207
Shmulevich, I. and Osetinskya, A., 2003, Traction performance of a pushed/pulled drive wheel, Journal of Terramechanics, 40, 33-50.
Smerda, T. and Cupera, J., 2010, Tire inflation and its influence on drawbar characteristics and performance - Energetic indicators of a tractor set, Journal of
Terramechanics, 47, 395-400.
Sümer, S. K., 2005, DeğiĢik lastik ve tekerlek düzenlemelerinin traktör çeki verimine etkileri üzerinde bir araĢtırma, Doktora Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri
Enstitüsü, Adana, 91-140.
ġahman, M.A., ÇunkaĢ, M., Ġnal, ġ., Ġnal, F., CoĢkun, B., TaĢkıran, U., 2009, Cost Optimization of Feed Mixes by Genetic Algorithms. Advances in Engineering Software. 40 905-974
Taghavifar, H., and Mardeni, A., 2013, Investigating The Effect of Velocity Inflation Pressure and Vertical Load On Rolling Resistance of a Radial Ply Tire. Journal of Terramechanics 50 (2013) 99-106
Taghavifar, H., Khalilarya, S., Jafarmadar, S., 2014, Diesel Engine Spray Characteristics Prediction With Hybridized Artificial Neural Network Optimized by Genetic Algorithm. Energy 71 (2014) 656-664
Takahashi, T., Hada, M., Oyama, K., Sakai, H., 2004, New model of tire overturning moment characteristics and analysis of their ınfluence on vehicle rollover behavior, Vehicle System Dynamics, 42 (1-2), 109-118.
Tat, M. E., ve Özenç, F., 2007, Otomobil Lastiklerinde Yuvarlanma Direncine Etkiyen Faktörlerin ve Standart Yuvarlanma Direnci Ölçüm Tekniklerinin Ġncelenmesi. Mühendis ve Makine 48 (572) 16-22
Terzi, S., KaraĢahin, M., Saltan, M., Tuncuk, M., Ertem, F.S., Yılmaz, A., VarıĢ, M., Taciroğlu, M., 2009, Birden fazla tabakalı sathi kaplamaların fiziksel özelliklerinin araĢtırılması, 5.Ulusal Asfalt Sempozyumu, Ankara.
Tiwari, V. K., Pandey, K .P., Sharma, A. K., 2009, Development of a tyre traction testing facility, Journal of Terramechanics, 46, 293-298.
Turner, R. J., 1995, Comparison of two and four track machines to rubber tire tractors in prairie soil conditions, International OFF-Highway&Powerplant Congres, Wisconsin, 1-14.
Upadhyaya, S. K. and Wulfsohn, D., 1989, An overview of traction research at University of California, Davis, California Agriculture, March-April, 15-17. Upadhyaya, S. K. and Wulfsohn, D., 1990, Relationship between tire deflection
characteristics and 2D-tire contact area, Transactions of the ASAE, 33 (1), 25-30. Wismer, R. D. and Luth H. J., 1974, Off-road traction prediction for wheeled vehicles,