Notice bibliographique
Résumé
S loosening is a very important performance indicator forsub-soiling tools. In this study, soil loosening effects from a ripper (a sub-soiling tool) was investigated through numerical modeling. To assist the model development, tests of the ripper were performed in a field with a clay soil texture. In the tests, the ripper was operated at a tillage depth of 300 mm and travel speed of 3 km/h. Before testing, soil cone indices of the undisturbed field were measured using a cone penetrometer; after testing, soil cone indices of the disturbed soil resulting from the ripper passage were measured. A soil-ripper model was developed to simulate the field operation of the ripperand its interaction with soil using the discrete element method (DEM). The model was able to predict soil swell factor which is commonly used to evaluate the extent of soil loosening by a tillage tool. The model ripper was 1:1 scale representation of ripper used in the field tests, and the spherical model soil particles had diameters varying from 3 to 30 mm. The soil-ripper model was calibrated and validated through comparing soil cone indices measured in the field and thoseobtained through virtual penetration tests performed to the assembly of the model particles. The validated soilripper model was used to further investigate soil swell factor as affected by the ripper working depths under differentinitial soil porosities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».