Characterising vibration patterns of winter jujube trees to optimise automated fruit harvesting
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Understanding jujube tree dynamic characteristics is crucial for the design and invention of a catch-and-shake machine for fruit harvesting. Currently, the study of vibration characteristics based on the finite element method is the mainstream method for different types of fruit trees. However, limited by the lack of an accurate 3D tree model, there are still gaps between existing simulation analysis and actual tests to explore vibration characteristics. Specifically, the vibration mechanism of winter jujube trees is still unclear in jujube orchards. To address the issue, a multi-view 3D reconstruction technique is employed to acquire precise 3D tree models for simulation analysis. The obtained results from experiments indicate that the determination coefficient R 2 of the trunks and branches diameter are 0.96 and 0.91 between reconstructed and actual measurement results. Subsequently, material properties of jujube tree are measured to conduct model analysis and harmonic response analysis to find the optimal frequency range (10–20 Hz) in which a considerable vibration response can be obtained at low vibration energies. Moreover, transient analysis and test experiments are conducted to explore the energy transfer properties under different vibration frequency. Results showed that the acceleration response gradually increased from the bottom to the top of the branch on most branches at non-resonant frequencies. The proposed method can provide informative insights on the design of high-efficiency and low-energy jujube catch-and-shake harvesters. • Accurate 3D models for jujube trees are reconstructed using SfM. • Vibration transfer characteristics are explored using transient analysis. • The optimal harvesting parameters are determined by the finite element method. • The field experiments validate the reliability of the simulation results.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle