Draft force prediction for a high-speed disc implement using discrete element modelling
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Draft force is an important dynamic parameter for agricultural soil-engaging tools and implements. Soil-disc interaction dynamics has changed enormously in modern tillage practice because of the use of larger machines, faster speeds, and different tool arrangements. Most existing studies on draft force prediction are for conventional tillage. In this study, a discrete element model (DEM) was developed to predict draft forces for high-speed (12 km h−1 or higher) tillage. Draft forces were measured for an individually mounted disc using soil bin tests at low speeds in a sandy loam soil. Results were compared for the accuracy with the predicted values from the ASABE standard equation. Results showed that relative error ranged from 8% to 14%. Due to the limitations of the testing facility, the DEM model was calibrated using 6 km h−1 tillage speed and verified with other test speed measurement. The calibrated model was able to predict draft force with a minimum relative error of 1%. The calibrated particle stiffness, was found to be 20 kN m−1. The calibrated model was then used to examine the effects of operating parameters including gang angle, tilt angle, operating speed, disc diameter and tillage depth on draft forces at 16 km h−1. From these simulations, it was shown that draft increased with an increase in gang angle, tillage depth, and speed. The draft force was reduced with an increase in tilt angle and remained relatively constant with the change of disc diameter. Finally, the simulated data were used to develop a multivariate regression equation to predict the draft for a high-speed tillage operation. This equation is suitable for the soil conditions studied and further validation is required to verify this equation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle