Mathematical modeling of the technology of gentle machine harvesting of cabbage
Notice bibliographique
Résumé
Relevance. In recent years, in many countries of the world, in particular, in Denmark, Belgium, Canada, China, Japan, Belarus, Kazakhstan, as well as in our country, an increased interest in the mechanization of the cabbage harvesting process was shown. Harvesting using machines reduces labor costs by more than 3 times. At the same time, due to the introduction of traditional mechanized technologies for harvesting cabbage, there was a problem associated with maintaining the original quality of products, since when the heads are shipped to the body of the vehicle in bulk, as well as in the process of laying for storage, their mechanical damage occurs. Methods. In this regard, the machine cleaning of cabbages with manual careful laying of cabbages in containers installed in the body of the accompanying vehicle using a belt conveying device is proposed and justified. The process of mechanized harvesting of cabbage according to the proposed technology will be stable while ensuring the necessary intensity of shifting the heads from the web of the belt conveying device into containers. In this regard, in order to optimize the technological parameters, the workflow of the proposed cabbage harvesting method is modeled using elements of the queuing theory. Results. As a result, the number of maintenance personnel necessary for the smooth execution of the cabbage harvesting workflow according to the described technology has been established.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».