Compression‐Induced Fracture of Maize Kernels: Effects of Moisture Content and Strain Rate on Mechanical Behavior
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT During production processes, maize kernels are prone to mechanical damage from stresses such as collision and compression, leading to reduced storage stability, increased mold contamination risks, diminished processing performance, and consequent economic losses. Investigating the mechanical properties and fracture mechanisms of maize kernels is critical for reducing breakage and losses while safeguarding food security. This study systematically analyzed the effects of moisture content (9.75%, 13.07%, 16.66%, 20.67%, 25.21%) and compression speed (0.5, 2, 5, 50 mm/min) on anisotropic mechanical behavior through triaxial compression tests using a universal testing machine, integrating displacement–load curves, Dynamic Increase Factor (DIF), and Crash Force Efficiency (CFE). Results indicate that elevated moisture content significantly reduces mechanical strength, while increased compression speed partially counteracts moisture‐induced softening via strain rate hardening effects. The minor axis exhibited the highest elastic modulus (891.78–1041.48 MPa) due to structural compactness, yet its DIF values (1.24–1.71) displayed pronounced sensitivity to moisture variations, reflecting greater operational condition dependency. The intermediate axis demonstrated superior energy absorption capacity, with CFE values (49.6%–64.2%) consistently exceeding those of the major axis (39.51%–53.79%). This research elucidates moisture‐rate interaction patterns governing triaxial mechanical responses in maize kernels, providing theoretical foundations for optimizing the design and operational parameters of corn processing equipment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».