Modeling Soil–Plant–Machine Dynamics Using Discrete Element Method: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The study of soil–plant–machine interaction (SPMI) examines the system dynamics at the interface of soil, machine, and plant materials, primarily consisting of soil–machine, soil–plant, and plant–machine interactions. A thorough understanding of the mechanisms and behaviors of SPMI systems is of paramount importance to optimal design and operation of high-performance agricultural machinery. The discrete element method (DEM) is a promising numerical method that can simulate dynamic behaviors of particle systems at micro levels of individual particles and at macro levels of bulk material. This paper presents a comprehensive review of the fundamental studies and applications of DEM in SPMI systems, which is of general interest to machinery systems and computational methods communities. Important concepts of DEM including working principles, calibration methods, and implementation are introduced first to help readers gain a basic understanding of the emerging numerical method. The fundamental aspects of DEM modeling including the study of contact model and model parameters are surveyed. An extensive review of the applications of DEM in tillage, seeding, planting, fertilizing, and harvesting operations is presented. Relevant methodologies used and major findings of the literature review are synthesized to serve as references for similar research. The future scope of coupling DEM with other computational methods and virtual rapid prototyping and their applications in agriculture is narrated. Finally, challenges such as computational efficiency and uncertainty in modeling are highlighted. We conclude that DEM is an effective method for simulating soil and plant dynamics in SPMI systems related to the field of agriculture and food production. However, there are still some aspects that need to be examined in the future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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