Parameter calibration of discrete element simulation for the interaction between heavy soil and soil-engaging components in shellfish culture
Notice bibliographique
Résumé
Shellfish culture heavy soils are suitable for the cultivation of marine organisms and are essential for the development of marine fisheries. To study both the interaction between heavy soil particles and that between the soil and soil-engaging components of agricultural machinery in shellfish culture, the simulation parameters in the model were determined. To study the interaction between soil particles in the viscous soil of shellfish culture with moisture content of 26.51% ± 1%. Discrete element method is used to establish the accumulation simulation experiment; the contact parameters between soil particles were calibrated. The response surface optimization technique was used to create the accumulation angle regression model. To study the interaction between the soil and soil-engaging components, the static friction coefficient between the heavy soil and soil-engaging components was determined by static friction experiment. The contact parameters between the soil and soil-engaging components were calibrated by the slope simulation experiment; the rolling distance regression model was established by response surface optimization methodology. The findings demonstrate that the optimized soil model can simulate the actual soil, and reflect the interaction between the heavy soil particles, soil, and the soil-engaging components of agricultural machinery, which not only provides a theoretical basis for the design and optimization of soil-engaging components of agricultural machinery in heavy soil, but also provides a new way for the research and development of agricultural machinery in a complex environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».