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Enregistrement W3183638575 · doi:10.3390/horticulturae7080214

Design and Testing of a Pneumatic Oscillating Chinese Wolfberry Harvester

2021· article· en· W3183638575 sur OpenAlexaboutno aff
Yun Chen, Jian Zhao, Guangrui Hu, Jun Chen

Notice bibliographique

RevueHorticulturae · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésAirflowOscillation (cell signaling)Computational fluid dynamicsVolumetric flow rateReduction (mathematics)Point of deliveryFlow (mathematics)MathematicsMechanicsHorticultureMechanical engineeringEngineeringPhysicsChemistryGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pneumatic oscillating Chinese wolfberry harvester was designed to improve the efficiency of manual harvesting and minimize fruit damage by mechanical harvesting. The shedding model of Chinese wolfberry under pneumatic forces was established based on kinetic analysis, and the flow field characteristics were investigated using computational fluid dynamics (CFD). The position and shape of the fan outlet were determined by comparing the effects of a linear reduction outlet and a Laval reduction outlet on the outlet airflow rate. The size of the oscillating mechanism was optimized with nonlinear constraints to achieve uniform oscillation of the airflow. A three-factor, three-level orthogonal test was conducted on the NingQi 7 wolfberry variety. The flow rate at the outlet, the oscillation frequency, and the outlet distance were the test factors, and the net harvesting rate of ripe fruits, the harvesting rate of green fruits, and the damage rate of ripe fruits were the test indices. The results showed that the net harvesting rate of ripe fruits was 85.21% at an outlet distance of 10 cm, an outlet flow rate of 70 m·s−1, and an oscillation frequency of 2 Hz. This study provides references for the design of pneumatic harvesters for Chinese wolfberry.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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