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Enregistrement W3185103754 · doi:10.18280/ijdne.160311

Study of the Quality of Barley Cleaning with Indented Cylinder from Grain Impurities

2021· article· en· W3185103754 sur OpenAlexvenueno aff
Н.П. Тишанинов, А.В. Анашкин, Haider Jameel Jaber Alshinayyin, Konstantin Tishaninov

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAgricultural Engineering and Mechanization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpurityCylinderMaterials scienceTrayIntensity (physics)ContaminationGrain sizeAnalytical Chemistry (journal)Composite materialOpticsChemistryChromatographyGeometryMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Results of the study on the separation of crushed barley grains from the grain mixture along the length of the cell surface of indented cylinder, depending on the initial impurity concentration (Zi), the speed mode of the indented cylinder (n) and the lifting angle of the upper edge of the front wall of the output tray (γn) relative to the horizon, are presented. The theoretical steadily decreasing trend in the intensity of the impurity component separation has been experimentally confirmed. The fact that crushed barley grains are a difficult-to-separate impurity has been established. When n increases, the intensity of impurity separation increases dramatically. The γn angle increases the dependence of the process dynamics on the speed mode. At γn =55°, the increase of n from 40 to 50 rpm increases the intensity of impurity separation from the grain mixture by 6.44 times. A decrease in the value of γn and an increase in the speed mode of operation lead to an increase in process losses. An increase in the initial contamination of the grain mixture under other equal operating conditions of the indented cylinder leads to a proportional increase in its residual contamination.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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