Simulation Analysis of a Self-balancing Hydraulic Platform for Agricultural Machinery in Mountainous Regions
Notice bibliographique
Résumé
In mountainous regions, agricultural machinery is prone to bumping and jostling, which affects the operational accuracy and even causes accidents like rollovers.To solve these problems, this paper designs a self-balancing hydraulic platform for agricultural machinery to apply pesticide in mountainous regions.Based on MATLAB and Adams, the kinematics and dynamics of the proposed platform were simulated and analyzed in details.The kinematic simulation proves the stability of the platform and the rationality of the design parameters.Through dynamic simulation, the dynamic stress states of key components, such as cylinders and ball hinges, were identified, and the stiffness and strength of the relevant components were calculated.The simulation results further verify the validity of the platform design.On this basis, a physical prototype of the platform was designed and tested at ten different slopes.The test results indicate that that the platform completed leveling in 0.514s.During the levelling, the mean error and the maximum root mean square error peaked at 1.42° and 0.293° , respectively.The errors fall within the allowable range specified in the relevant national standard.Therefore, our platform has a high leveling accuracy and basically meets operational requirements.This research offers a desirable solution to the self-balancing of agricultural machinery operating in mountainous regions.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».