Design and Optimization of a Biomimetic Pineapple Harvester Device Based on the Mechanical Properties of the Stem-Fruit Junction
Notice bibliographique
Résumé
In major pineapple-producing regions of China, conventional manual harvesting is challenged by high labor intensity and cost. Existing mechanical harvesters, still largely in the research and development stage, often suffer from low efficiency and high susceptibility to fruit damage, failing to meet large-scale production demands. This study focuses on the Tainung 16 pineapple, determining that the tensile force required to separate the fruit stem at the calyx ranges from 100.42 N to 165.38 N. Drawing on the biomimetic principles of manual stem-breaking, we designed a harvesting device featuring a curved fixed baffle and a rotating unit. Using theoretical analysis and ADAMS simulation, a mechanical model of the device–stem interaction was established to simulate the force application, bending, and separation processes. This led to the identification of optimal operational parameters: a forward speed of 1.5 m/s, a harvesting unit rotational speed of 37 r/min, and a motion trajectory parameter of 1.3. Field tests demonstrated an average harvesting success rate of 81.23% with a fruit damage rate as low as 9.35%. The device thus effectively addresses the critical industry challenges of low efficiency and high damage. This work provides a direct technical reference and theoretical foundation for the engineering development, refinement, and standardized field operation of pineapple harvesters, facilitating the transition to mechanized large-scale harvesting.
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 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 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 ».