Discrete element modelling of soil pressure under varying number of tire passes
Notice bibliographique
Résumé
Pressure imposed on an arable farmland by farm machinery can lead to severe soil compaction. A model was developed with Discrete Element Method (DEM) to simulate soil – tire interaction. Virtual dead weight method was performed for the purpose of model calibration. Simulated soil pressure data were obtained from the topsoil layer under varying number of tractor tire passes (1P, 2P, 3P, 4P, 5P, 6P, 7P and 8P). Simulation results were validated with maximum soil pressure data from a field experiment in which soil pressure was measured at 0.1 m depth in sandy loam soil. Model results of maximum soil pressure increased from 137.7 to 242.5 kPa when the number of passes increased from 1P to 8P. Prediction of the maximum soil pressure was reasonably accurate for 1P and 2P with Relative Mean Errors (R.M.E) less than 9%. Predictions for 3P to 8P had higher R.M.E. In terms of model application, soil sinkage and rolling resistance ranged from 0.07 to 0.14 m and 225.3 to 517.8 N respectively between one to eight passes. The model developed in this study can be used in the simulation of soil pressure distribution and deformation in the topsoil layer induced by heavy farm machinery.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».