MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2269910146 · doi:10.4271/2005-01-3571

Dynamic Analysis of Soil Tillage Using Computational Fluid Dynamics

2005· article· en· W2269910146 sur OpenAlexafffund
R. L. Kushwaha

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésTillageComputer scienceDynamics (music)Computational fluid dynamicsSoil scienceEnvironmental scienceAerospace engineeringEngineeringPhysicsAgronomyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">Soil cutting for preparing a proper seedbed with the purpose of crop production is tillage. Though tillage is a dynamic process, most of the previous studies are based on quasi-static analysis following the passive earth pressure theories. The focus of this research was to describe the mechanical behavior of soil under the action of a tillage tool from the dynamic perspective using fluid flow analysis. This paper describes the application of a commercially available, three-dimensional computational fluid dynamics (CFD) model to simulate and analyze dynamic tool interaction with soil during tillage.</div> <div class="htmlview paragraph">Soil has been considered as a Bingham material taking into account its non-Newtonian viscoplastic behavior. Simulations used a rectangular flow geometry based on the tool influence zone obtained from previous research. Soil flow behavior has been studied as a conduit with the interaction of a bluff body in the flow domain. With a more realistic approach, free-surface simulations were carried out to observe the soil deformation pattern due to tool interaction during tillage. Soil pressure on the tool surface was also investigated.</div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper seriesMême sujetSoil Mechanics and Vehicle DynamicsTravaux en français237 207