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Enregistrement W2753247399 · doi:10.13031/aea.11659

Impact of Load and Inflation Pressure on Traffic-Induced Soil Compaction for Two Types of Flotation Tires

2017· article· en· W2753247399 sur OpenAlexfundno aff
Ahmad Mohsenimanesh, C. Laguë

Notice bibliographique

RevueApplied Engineering in Agriculture · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCompactionGeotechnical engineeringEnvironmental scienceRutContact patchMaterials scienceGeologyComposite materialNatural rubber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. An Automatic Air Inflation-Deflation (AAID) control unit was evaluated on a manure tanker equipped with Alliance model 390 30.5LR32 steel belted radial-ply and Michelin 650/75R32 172A8/172B TL MEGAXBIB radial-ply flotation tires. The objective was to validate the effectiveness of the AAID control unit from an engineering perspective and its benefits for field agricultural operations. The contact patch was characterized in terms of rut depth and width, and tire contact length. Soil cone index was used as an indicator of soil compaction caused by the weight of the manure tanker. Cone index and rut depth at the centerline and edge of both the Alliance and the Michelin tires were affected by tire inflation pressure and load. As inflation pressure or load increased, the cone penetration resistance in the contact patch increased, indicating an increase in soil compaction. The adjusted tire inflation pressure for field operation using the AAID control unit reduced the rut depth at a lug imprint at the tire centerline, at a high load of 68 kN per tire, by 18.4% and 15.6% for the Michelin and Alliance tires, respectively, and by 19.1% and 12.0% at a low load of 44 kN per tire for the Michelin and Alliance tires respectively. Keywords: Automatic air inflation deflation, Cone index, Contact patch, Flotation tire, Manure tanker, Rut depth, Rut width, Soil compaction management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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