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Enregistrement W4406789277 · doi:10.1088/2631-8695/adae59

Numerical investigation of the effect of harrow tine’s geometry on fatigue life

2025· article· en· W4406789277 sur OpenAlexafffundabout
Arafater Rahman, Syed Fasih Ur Rehman, Golam Kabir, Mohammad Abu Hasan Khondoker

Notice bibliographique

RevueEngineering Research Express · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésTineHarrowGeometryMathematicsEngineeringStructural engineeringHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Harrow tines experience large deflections due to varying soil conditions, leading to fatigue failure through cyclic loads. Selecting the appropriate coil diameter, pitch, and number of coils is crucial for designing harrow tines that can withstand these deflections. The aim of this research is to develop new harrow tine designs that offer improved sustainability compared to conventional harrow tines used in the Canadian prairies. Nine double helical torsion spring harrow tine designs were developed, differing in coil diameters, pitch, and number of turns, while keeping the wire diameter constant. A comparative analysis was conducted, considering fatigue life, failure criteria, and stress distribution patterns assessed through Finite Element Modeling (FEM). Additively manufactured 38% scaled harrow tine prototypes underwent load-bearing tests using identical load sets of 20, 50, 100, and 200 grams. The 2T3D2P, 1T4D2.5P, and 2T4D2.5P models emerged as reliable harrow tine designs with higher fatigue life of 14,115, 14,438, and 27,618 cycles compared to the frequently used conventional harrow tine’s 7533.87 cycles. Coil diameter has a preferential influence on achieving higher fatigue life, overshadowing the effects of pitch and the number of coils. Furthermore, models with larger coil diameters displayed greater flexibility against the defined weight loads, as observed in the load-bearing tests.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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