Optimization Experiment and Analysis of Pneumatic Sorting for Multiscale Fresh Tea Leaves
Notice bibliographique
Résumé
To solve the problems of low sorting rates in pneumatic sorting of multiscale fresh tea leaves and easy loss of fresh leaves in repeated experiments, a double negative pressure port noncoaxial adjacent bench was used as the research object. A 1:1 fresh tea leaf model was used to replace real fresh tea leaves. Through single-factor experiments and Box-Behnken response surface methodology, the effects of the rotation speed of the porous turntable, horizontal distance from the falling position of fresh tea leaves to the negative pressure ports, and running speed of the conveyor belt on the sorting rate were investigated. Single-factor experiments determined the effective range of each factor, and response surface methodology optimized the parameters to obtain the optimal combination. The rotation speed of negative pressure port A was 38 rpm and that of negative pressure port B was 28 rpm. The horizontal distances were as follows: L A = 48 mm and L B = 69 mm. The conveyor belt speed was 0.3 m/s. Under these parameters, the average sorting rate reached 80.6%, including 85.4% for one-bud–two-leaf leaves and 75.8% for single leaves, which were significantly higher than the initial sorting rate of 67.5%. An analysis of variance showed that the conveyor belt speed had the most significant effect on the sorting rate ( F = 378.32), and there was a significant horizontal distance × conveyor belt speed interaction. This study provides a theoretical basis and technical support for the development of automatic and precise sorting equipment for fresh tea leaves.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».