Design and experiment of a bionic vibratory subsoiler for banana fields in southern China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Subsoiling is essential in the tillage of banana planting, as banana plants have a fairly sturdy pseudostem and wide row spacing while soil tends to be compacted. In this study, a bionic vibrating subsoiler for banana fields was developed, verified, and evaluated. The vibrator was designed based on crank-rocker mechanism while the bionics design was used for subsoiler development. The forces on the susboiler were analyzed to verify the strength of the subsoiler tine. To test the performance of the subsoiler, field tests were conducted to measure the draft force and fuel consumption. There was approximately 14% reduction in the draft force and 22% increase in the fuel consumption in vibrating mode compared with that in non-vibrating mode. In conclusion, the study results could be applied in China’s tropical agricultural regions. Keywords: vibratory subsoiler, tillage, simulation, bionics, banana field DOI: 10.3965/j.ijabe.20160906.1923 Citation: Zhang X R, Wang C, Chen Z H, Zeng Z W. Design and experiment of a bionic vibratory subsoiler for banana fields in southern China. Int J Agric & Biol Eng, 2016; 9(6): 75－83.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».