农业机械性能：非线性影响研究——耕深与速度对系统仿真

本文主要探讨了农业机械性能仿真中的一个重要议题，即耕作深度和前进速度如何非线性地影响农业机械系统的整体性能，特别是在拖拉机-机具系统的工作过程中。研究采用神经模糊策略作为核心方法，特别是多自适应神经模糊推理系统（MANFIS）和其与多非线性方程耦合（MNE）的结合。 作者们针对这一问题，在伊朗设拉子大学农学院生物系统工程系的工作场所进行了深入研究。他们将三种不同的神经模糊策略应用于实际场景，分别是基于人工神经网络（ANN）、MANFIS以及MANFIS与MNE的组合。通过比较这些策略在计算精度、仿真时间和用户界面友好性方面的表现，研究发现MANFIS+MNE方案在性能预测方面具有显著优势。 研究结果显示，耕作深度和前进速度对拖拉机-机具系统的性能参数有复杂且非线性的相互作用。例如，它们对机具所需牵引力、拖拉机后轮滑转率、燃油消耗（单位工作小时和单位体积）等有协同影响，但对单位面积牵引力和单位面积燃料消耗则呈现拮抗关系。这样的仿真分析为技术农民在农业机械管理决策中提供了详细的洞察，帮助他们理解在不同作业条件下的最优操作参数，从而提升工作效率并节约资源。 文章强调了这种基于神经模糊策略的仿真方法在农业机械性能评估中的实用性，因为它允许在不改变系统配置的情况下进行性能优化，节省了时间和成本。同时，由于该研究采用了开放获取的CCBY-NC-ND许可证，使得更多研究者能够访问和利用这些研究成果，推动农业机械技术的持续进步。 这篇论文为农业机械性能的仿真研究提供了重要的理论依据和技术支持，有助于农业机械行业的智能化升级和可持续发展。