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01.10.2016 | Original Article | Ausgabe 7/2016

Neural Computing and Applications 7/2016

Pareto optimal design of reconfigurable rice seedling transplanting mechanisms using multi-objective genetic algorithm

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 7/2016
Autoren:
M. E. Felezi, S. Vahabi, N. Nariman-zadeh
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s00521-015-1982-0) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Abstract

In this paper, an optimal reconfigurable four-bar linkage for a rice seedling transplanting machine is synthesized by a multi-objective uniform-diversity genetic algorithm. The design procedure has consisted of two stages. At the first stage of the design, a multi-objective synthesis of a four-bar linkage as a rice seedling transplant mechanism is accomplished considering two important objective functions of tracking error of an efficient path for planting of rice seedling and transmission angle’s deviation from 90° of transplant mechanism. At the second stage of the design, a further single-objective optimization is performed to refine the selected design from the first stage so that a reconfigurable four-bar linkage can be constructed for efficient and optimum operation condition as a seedling transplantation machine. Consequently, some practical curves for optimum design configuration of the mechanism are presented meeting the different specifications of both depth of seedling planting and forward velocity of the transplanter.

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Zusatzmaterial
Supplementary material 1 (DOC 113 kb)
521_2015_1982_MOESM1_ESM.doc
Literatur
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