さまざまなシミュレーション方法に基づいて土壌を切削する典型的なロータリー耕うんコンポーネントの接触パラメータを校正する

Scientific Reports volume 13、記事番号: 5757 (2023) この記事を引用

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1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

このレポートは、農業プロセスにおける張力やせん断などの結合力の作用下での複雑な土壌の移動パターンの問題を分析し、回転耕耘機と土壌の相互作用の離散要素シミュレーション研究で使用される接触パラメータの精度を向上させることを目的としています。本研究は、新疆第8区の石河子綿花畑の土壌に焦点を当て、耕耘機械の土壌接触部品としての回転耕耘ローラーを調査した。シミュレーションと物理テストを組み合わせて使用します。当社は安息角テストを実行し、エッジ検出、フィッティング、その他の画像処理手法を使用して、土壌堆積を自動的、迅速かつ正確に検出し、土壌粒子との接触パラメータの角度校正を行います。さらに、土壌滑り試験は、土壌と回転ブレードの間の接触パラメータを校正するために実施されます。物理測定値をターゲットとした直交シミュレーションとボックス・ベンケン応答曲面法に基づいて最適化を実現します。積層角と転がり摩擦角の回帰モデルを確立して、シミュレーション接触パラメータの最適な組み合わせを決定します。土と土の間では、回復係数は 0.402、静止摩擦係数は 0.621、転がり摩擦係数は 0.078 です。土壌接触部と土壌間の回復係数は0.508、静摩擦係数は0.401、転がり摩擦係数は0.2となります。さらに、キャリブレーションパラメータは、離散要素シミュレーションの接触パラメータとして選択されます。上記の 2 つのシミュレーション手法を組み合わせて、ロトティラーのローラー部分からロトティラーのシングルブレード部分までの土壌を切断するシミュレーションプロセスを分析および比較することにより、土壌切断プロセスのさまざまな深さでのエネルギー、切断抵抗、および土壌粒子の動きの変化を得ました。最後に、平均切削抵抗をフィールドテストでの検証の指標として使用しました。測定値は 0.96 kN で、ディスクリート要素シミュレーションの誤差は 13% です。これは、校正された接触パラメータの妥当性とシミュレーションの精度を実証し、耕耘装置の部品と土壌の間の相互作用メカニズムの研究、およびこれらの相互作用の設計と最適化の研究に理論的参考と技術的サポートを提供することができます。将来。

機械耕耘・土づくり技術は、農作業における最も基本的な機械化技術です。また、耕地の品質を向上させるための重要なツールでもあります1,2。特に、ロータリーカッターローラーは土壌と直接接触しているため、常に作業の品質と効率に影響を与えます。したがって、土壌接触パラメータを校正および最適化するには、切断シミュレーションの精度を向上させる必要があります。

コンピュータ支援工学設計の発展に伴い、数値シミュレーション手法は農業工学を含むさまざまな分野に継続的に適用されてきました3,4。数値シミュレーションの主な利点は、複数のフィールドテストを必要とせずに高速な予測を生成できることです5、6。近年、離散要素 (DEM)7、8 および平滑化粒子流体力学 (SPH)9 法は、農業機械のコンポーネントと土壌粒子の間の相互作用メカニズムを明らかにする上で独特の利点を示しています。 Makange10 は、実際の粘性土壌をシミュレートするために接触モデルに DEM 粒子間の結合要素を導入し、さまざまな速度と深さでのプラウの水平方向と垂直方向の力と土壌の乱れを研究しました。 Kim11 は、農地土壌をモデル化し、さまざまな耕うん深さの牽引力を予測し、仮想ブレードせん断テストを使用して DEM 土壌モデルを校正し、牽引力の予測精度 7.5% で現場テストを実行しました。 AIKINS12は、ヒステリシスばねモデルと線形凝集モデルを統合して、高粘度土壌の静摩擦係数と転がり摩擦係数を校正し、トレンチ試験と比較することでパラメータ校正の精度を検証しました。 MILKEVYCH13 は、離散法に基づいて除草プロセスにおける土壌と構成要素の間の相互作用によって引き起こされる土壌変位のモデルを確立し、土壌変位のシミュレーションおよび測定テストは一貫していました。 Uggul と Saunders 14 は、DEM 法を使用してプレート型プラウと土壌の間の相互作用をシミュレートし、その結果を実験的テスト、分析的な喫水結果、および溝プロファイルの測定と比較しました。その結果、DEM には土壌と型板のプラウの相互作用を妥当な精度で予測できる可能性があることが明らかになりました。 Li15、Lu16、Kang17、Niu18 は、滑らかな粒子ダイナミクスを含む土壌切削シミュレーションを実行して、土壌の運動と切削エネルギーの変化則を取得しました。構造パラメータは消費電力を削減するために最適化され、最後に土壌水路テストを使用してシミュレーションの正確性が検証されました。 Liu19 は、土壌切削プロセスにおける SPH シミュレーション手法と FEM シミュレーション手法を比較しました。初期段階でメッシュの歪みがなかった場合、シミュレーション結果は同様でした。メッシュの歪みにより、FEM アルゴリズムでエラーが発生しました。そこで、それぞれの利点を生かしたFEM-SPH結合法を提案し、その実現可能性を検証した。

DEM は、複雑な動的不連続機械的離散システムを解析するための数値計算手法です20。材料間の微視的および巨視的動きを効果的にシミュレートでき、農業機械の研究に利点をもたらします。さらに、FEM は連続媒体の機械的変形の計算において高い効率と精度を備えています 21,22 のに対し、SPH は大きな変形、大きな損傷、および高い非線形性のシミュレーションにおいてより大きな利点を持っています 23。したがって、この論文では、物理試験とシミュレーション試験、および実験的な最適化設計を使用して土壌関連の接触パラメータを校正し、DEM および FEM-SPH 連成法を使用して切削シミュレーション解析を実行します。その中で、この論文の特徴と新規性は、2つのシミュレーション方法を統合して、それぞれロータリーティラーローラーとシングルロータリー耕うんナイフの土壌切削ダイナミクスのシミュレーションを実現し、接触パラメータを校正することでシミュレーション精度が向上していることです。そして最終的には、切断中の複雑な土壌の動きとコンポーネントのエネルギー消費の変化の法則を調査します。

ロータリーカッターローラーの 3D モデルは、SOLIDWORKS ソフトウェアを使用してモデリングされます。回転刃の構造は国家規格の「回転耕うん機ナイフとナイフシート」を採用しています。刃の材質は65Mnばね鋼です。シミュレーションテストの 3D モデルは、回転耕うんコンポーネント (モデル 1GQK-125) の回転ブレード、ナイフホルダー、ローラー軸に基づいています。回転ブレードローラーの組立モデルを図1に示します。

ホースポンプの型式です。

この土壌は、中国北部、新疆省石河子市五公村の深さ0〜50センチメートルから使用されました。土壌テクスチャ構成は主に緩い土壌で構成されていました。土壌密度はリングナイフ（100cm3）と電子天秤（0.01g）を用いた５点サンプリング法により測定し、平均密度は1250kg/m3であった。 TDR300土壌水分計を使用して測定した土壌の平均含水率は9.63%でした。深さ 40 cm の平均土壌固化度は、SC900 土壌固化度計を使用して測定すると 2.14 MPa でした。その他のパラメータについては、参考文献 24 を参照し、表 1 に示す 65 Mn 鋼の土壌およびその他の材料パラメータを取得します。

キャリブレーション実験は、Design-Expert ソフトウェアの Box-Behnken 最適化法に従って実施され、離散要素接触モデルと土壌粒子テンプレートが構築されました。校正は土壌静止角試験を使用して実行され、土壌滑りシミュレーションを使用して蓄積角度と滑り摩擦角の値が測定されました。シミュレーションの最適化は、物理実験の実際の測定結果を予測することを目的としていました。そして、測定値に最も近いグループ解を求め、それを最適な組み合わせとして校正に使用します。

土壌は土壌粒子、水、ガスが複雑に組み合わさったものであり、さまざまな種類の化学結合が存在します。土壌中に水分が存在すると、土壌粒子間に付着が生じ、粒子の集合体が形成されます。機械的作用下で土壌粒子にかかる機械的応力を正確にシミュレートするには、適切な接触力学モデルを確立する必要があります。

材料の塑性変形は、評価対象の土壌の種類に基づいて遅延接触弾性モデルを作成するために使用されています 25,26 (ヒステリシスばね接触モデル、HSCM)。このモデルにより、粒子が事前定義された応力下で弾性的に動作するように、塑性変形挙動を接触力学方程式に追加できます。粒子間の接触関係と力と変位の関係を物理的に一般化したものを図 2 に示します。

土壌HSCM接触モード。

図2において、OaとObは2つの粒子の球中心位置、RaとRbは2つの粒子の半径(mm)、δnは粒子衝突の法線重なり(mm)、δ0は粒子間の残留重なり( mm)、Fs、Ftは垂直接触力と減衰力(N)、fs、ftは接線方向接触力と減衰力(N)、μは摩擦係数です。

HSCM 垂直抗力 FN は、次の式を使用して計算されます。

ここで、K1 と K2 はそれぞれ負荷剛性と除荷剛性です。この場合、δn は通常のオーバーラップであり、δo は残留オーバーラップです。

荷重剛性 K1 は、接触に関与する各材料の降伏強度に関係します。 Y1 と Y2 の関係は次のように表されます。

ここで、R* は 2 つの接触粒子の等価半径、Y1 と Y2 はそれぞれ粒子 a と b の降伏強度です。

回復係数 e に関する次の式を K2 とともに使用して、K1 を決定できます。

残留オーバーラップの量は、次の法則に従ってタイムステップごとに更新されます。

主なエネルギー散逸メカニズムは、負荷がかかっている段階と負荷がかかっていない段階の間のばねの剛性の差に依存します。

実験土壌サンプルから中国の土壌データベースを参照することにより、土壌の粒子サイズと形状が得られました。離散メタソフトウェア EDEM を使用して、単純化された球状モデルに基づいて実験に使用される土壌に適合する土壌粒子を作成しました。図 3 に示すように、合計 3 つの土壌粒子がモデル化されました。(a) 半径 6 mm の単一ボールモデル。 (b) 単一球の半径が 6 mm、結合半径が 8 mm の 2 球モデル。 (c) 単一球の半径が 5 mm、結合直径が 9 mm の線形 3 球モデル。

土壌粒子のテンプレート。

形状とサイズの異なる 3 つの個別の土壌粒子が EDEM ソフトウェアの粒子プラントでランダムに生成され、実際の土壌のさまざまな土壌粒子がシミュレートされます。

土壌粒子間の接触パラメータを校正するために土壌堆積角度シミュレーションテストを確立しました（図4a）。すべての土壌粒子が漏斗の底に移動して安定した堆積を形成するのを待ち、安定化後に角度を測定します。実験データと比較する校正値として使用します。

安息角テスト。

次に、安息角の物理的テストを実行しました（図4b）。土壌堆積角度の測定は、MATLAB 画像の 2 値化、セグメンテーション、反転、Canny オペレーターエッジ検出とフィッティングなどの画像処理手法を使用して自動化されました27。具体的な画像処理プロセスの自動測定を図5に示します。測定の精度を確保するために、テストを20回繰り返して平均値を取得し、最終的な測定結果は34.98°であり、その値を次のように使用しました。応答曲面法の目標値。

スタッキング角度を自動測定するための画像処理プロセス。

土壌とロトティル構成材料（65Mn鋼）の間の接触パラメータは、土壌滑りシミュレーションテストを使用して校正されました（図6a）。試験条件をより正確に制御し、対応する試験結果を測定するために、試験を校正するための基礎として、土壌粒子の一部 (> 30%) が傾斜板を滑り落ちるときに得られる滑り摩擦角を使用しました。同時に土滑りの物理試験（図6b）を20回繰り返して平均値をとりました。最終的なテスト結果は 26.98° で、これが応答曲面法の目標値として使用されました。

土滑り試験。

土の堆積角度の実験計画と滑り試験シミュレーションパラメータの校正には、Desin-expert ソフトウェアの Box-Behnken 法を使用しました。積層角度 (39.98°)、シミュレーションスケール (小規模)、および材料積層密度 (1250 kg/m3) の物理実験結果は、汎用 EDEM 材料モデルデータベース (GEMM) に入力され、関連パラメーターが取得されます。範囲は文献 28、29、30、31 に従って共同で決定されました。土壌から土壌への回復係数 X1 (0.2 ～ 0.6)、転がり摩擦係数 X2 (0.14 ～ 0.4)、および静止摩擦係数 X3 (0.3 ～ 0.7) 。文献 32,33 によれば、土壌とロータリーカッター (65 Mn) の間の範囲も決定されました: 回復係数 X4 (0.28 ～ 0.6)、転がり摩擦係数 X5 (0.04 ～ 0.2)、および静止摩擦係数 X6 (0.3 ～ 0.6) 。

試験影響因子として上記の X1、X2、X3、X4、X5、X6 を選択し、評価指標として土-土静止角 Y1 および土-板 (65 Mn 鋼) 滑り摩擦角 Y2 を使用しました。合計 17 セットの実験を実施しました。シミュレーション試験の因子レベルコードを表 2 に示し、土壌静止角度と滑りシミュレーション試験の結果をそれぞれ表 3 と表 4 に示します。

ツールの切削モードと境界条件の処理要件を考慮して、土壌トラフモデルは 1200 mm × 600 mm × 250 mm の覆われていない直方体として設計され、その上に仮想面が確立されます。 Y 軸に沿った重力加速度を 9.81 m/s に設定し、1.8 × 106 個の土壌粒子を生成して谷を満たし、ロトティル土壌切削環境をシミュレートしました。同時に、ロータリーカッターの前進速度 v = 800 m/h、回転速度 n = 110 r/min、左回転で土を切断する条件を定義し、その後の現場試験で実施しました。回転耕うんと土壌の相互作用の確立されたモデルを図 7 に示します。

ロトティルと土壌の相互作用の DEM モデル。

FEM 手法と SPH 手法の長所と短所を組み合わせて、SPH アルゴリズムは大きな変形領域、つまり土の部分に使用され、FEM アルゴリズムは小さな変形領域、つまり回転耕うん部分に使用されます。この方法では、両方の方法の利点を最大限に活用して、計算ソリューションの精度と効率を向上させることができます。

K ファイルは、メッシュ化と LS-Prepost 有限要素ソフトウェアを使用してキーワードを変更した後、ANSYS ソフトウェアからインポートされました。次に、土壌有限要素モデルのすべてのノードを対応する SPH 粒子に変換しました。変換プロセス中、メッシュ化中のメッシュ数が生成された SPH 粒子の数と同じであることを確認しました。変換結果を図 8 に示します。

FEM-SPH ノード遷移モデル。

このうち、ラグランジュ型一点積分アルゴリズムを用いて、エッジ長10mmの土壌有限要素メッシュを分割した。土モデルの底面と側面に固定拘束を加え、滑り界面のペナルティ係数を0.2、動摩擦係数を0.18、静摩擦係数を0.2と定義した。一方，ロータリ耕うん機と土壌との接触形態は点面侵食接触とした。すべての境界条件が設定された後、K ファイルが保存され、計算と解決のために LS-dyna ソルバーにインポートされました。

ここでは、変形率、含水量の効果、およびセルの削除を追加する、修正されたモール・クーロン基準 34 を備えた MAT No. 147 (*MAY_FHWA_SOLID) 土壌モデル材料を選択しました。このモデル F の降伏曲面は次のように表されます。

ここで、P は圧力 (Pa)、φ は内部摩擦角 (°)、J は圧力バイアステンソルの 2 番目の不変量、K(\(\theta^{2}\)) は次の関数です。テンソル面角度、c は凝集力、ahyp は修正モール-クーロン降伏基準の降伏面類似度です。

Design-Expert ソフトウェアを使用して分散分析 (ANOVA) を実行したところ、応答曲面回帰モデルの土壌堆積角モデルと滑り摩擦角モデルの回帰係数の P 検定が有意であるのに対し、不適合項は有意であることがわかりました。重要ではありません。さらに、2 つの回帰モデルの適合度は 0.91 と 0.92 です。さらに、表 5 に示すように、土堆積角と滑り摩擦角の試行について ANOVA が得られました。確立されたモデルは実際の実験と相関しており、実験をよく予測できます。回復係数の F 検定から、土壌静止角 Y1 と土壌滑りの回帰式を使用して、土壌粒子間の動摩擦係数と静摩擦係数、および土壌とロータリーカッター (65Mn 鋼) 間の動摩擦係数を取得できます。摩擦角 Y2 は次のようになります。

ここで、X1、X2、X3 は土壌と土壌間の回復係数、動摩擦係数、静摩擦係数です。 X4、X5、X6は土壌とロータリ耕うんナイフ間の復元係数、動摩擦係数、静摩擦係数です。

モデルの各因子の回帰係数の大きさを表 2 に示します。これにより、土壌の静止角と滑り摩擦角に対する各因子の重要性が明らかになります。回帰項 X2、X3、X6、X42、および X62 が示されています。非常に顕著な効果があり、X2X3 と X5X6 は顕著な効果を示しました。また、土壌静止角モデルと滑り摩擦角モデルにおける各因子の重要度の順序も観察され、それぞれ X3 > X2 > X1 および X6 > X5 > X4 でした。

応答曲面法を使用して得られた結果から、表 6 に示すように、土壌粒子間および土壌と回転カッター (65Mn 鋼) の間の最適な接触パラメータが決定されました。校正された接触パラメータの精度を検証するために、 EDEM ソフトウェアで実験的に校正された土壌接触パラメータ値。シミュレーションをさらに 10 回繰り返し、平均値を測定して、静止角と土壌転がり摩擦角がそれぞれ 35.7° と 29.23° でした。物理試験で測定した土の静止角と滑り摩擦角を比較すると、実際の物理試験との誤差はそれぞれ2.01％と2.5％であり、土の静止角のシミュレーション試験から得られた土杭の円錐は身体検査のコーンに似ていました。測定結果とプロファイルから、校正された土壌パラメータにより、離散要素シミュレーションモデルを実際の土壌粒子とより厳密に一致させることができます。

EDEMの後処理では、土壌粒子とロータリーカッターの動きを色で表示しました。図9に示すように、ナイフが土壌粒子に接触して速度が増加し、切断された土壌は切断方向に沿って上向きの動きを示します。

切断シミュレーションプロセス。

ロータリーカッターが徐々に土壌に進入すると、最初にカッターのポジティブ刃先が土壌に接触し、次に側面の刃先の上側の突き出しと、その乱れた領域によって土壌がカッターの方向に沿って破砕されます。土壌は徐々に増加します（図9a〜c）。その後、反時計回り回転方向に沿って現れた横刃と複数の回転耕うん刃のエッジの二重作用により、ナイフローラーが完全に土壌に突き刺さるまで土壌をさらに撹乱し、土壌撹乱領域に達します。最大値(図9d)。このシミュレーションは、回転耕うん中の土壌に対するナイフローラーの縦方向の押し効果も明らかにします。最後に、ナイフローラーが徐々に土壌から離れると、土壌撹乱面積は徐々に減少します（図9e、f）。

回転刃の作動抵抗を図10に示します。切削加工中、回転刃が土壌に接触していない状態では切削抵抗は0となります。ローラーシャフトの回転に伴い、回転刃が徐々に土壌に接触・浸透し、切削抵抗が徐々に増加します。ブレードが連続回転することにより、回転ブレードの土壌接触面積と土壌切削量が増加し、耕深も徐々に深くなります。最大耕深値に達すると、対応するブレードローラー抵抗も最大になります。また、ブレードローラーは 1 秒以内に 720°回転するため、回転ブレードローラーの切断抵抗は 2 つの周期的な変化を示します。

切断抵抗曲線。

回転刃による土の切削過程でのエネルギー変化と土の微細な動きを調べるため、シミュレーションのモデル化に単一の回転カッター部品を選択することで回転カッターを簡素化し、シミュレーション時間を短縮し、シミュレーション精度を向上させました。シミュレーションのプロセスを図 11 に示します。

FEM-SPHシミュレーション手法の切削シミュレーション工程。

1台のロータリーカッターによる土壌切削作業のエネルギー消費量（内部エネルギー）の変化を図12に示します。土壌とカッターの接触面積が増加するにつれて、ロータリーカッターの内部エネルギー消費量は徐々に増加し、回転カッターの内部エネルギー消費量は増加します。ロータリーカッターが土壌から離れると、総エネルギー消費量は安定したレベルに保たれます（つまり、増加が止まります）。

切断中の単一回転刃の内部エネルギー変化。

土粒子の動きをより直感的に表示する。最上層 (パーティクル A; ノード: 128544)、中間層 (パーティクル B; ノード:125758)、深層 (パーティクル C; ノード:120172) など、さまざまな土壌表面を選択しました。次に、図 13 に示すように、各深さにおける 1 つの SPH 粒子の速度曲線が得られました。切削プロセス (50 ～ 1000 ms) における土壌粒子の移動速度は、大きいものから小さいものの順に、表面粒子、中間粒子の順でした。、そして深い粒子。ロータリーカッターが土壌から離れると、土壌粒子はまだ速度を持っていますが、動きの程度は徐々に減少します。これは、図10に示す解析と回転曲刃の実際の動作条件と一致しています。

さまざまな層深さでの土壌粒子の運動速度。

校正された接触パラメータとシミュレーションの精度を検証するために、実地試験が実施されました（2022年5月、新疆石河子市五公村）。土壌の平均土壌硬度は 2.16 MPa、含水率は 10.64%でした。 TN654 トラクターが耕耘に使用され、試験装置にはロータリー耕耘装置、機械式タコメータ (0 ～ 400 r-min-1 の範囲)、および NJTY3 ダイナミックテレメトリシステムが含まれていました。測定装置と圃場耕耘試験の画像を図14に示す。

フィールドカットテスト。

動作抵抗とエネルギー消費量は、出力軸一体型トルクセンサーとフレームレス3点サスペンショントラクションセンサーをサポートする技術ソリューションを採用し、ワイヤレステレメトリーによって測定されました。フィールドテストでは、離散要素シミュレーションと一致するようにモーションパラメータを設定しました。つまり、前進速度 v = 1100 m/h、速度 n = 120 r/min です。測定された平均切削力は 0.92 kN で、個別要素シミュレーションでは 15% の誤差があることがわかりました。実際の切削抵抗は、シミュレーション値よりも高くなります。これは、実際の作業では、根、破片、土壌内のその他の摩擦や摩耗によって追加の消耗が生じるためです。

土壌静止角と滑り摩擦角の回帰モデルを確立し、適合度の値がそれぞれ 0.91 と 0.9 であることが明らかになりました。また、3 つの要因と相互作用の影響の大きさと重要性の順序を求め、滑り摩擦係数 > 静止摩擦係数 > 回復係数の順であることがわかりました。

Canny オペレータのエッジ検出やその他の画像処理手法を使用して、土の堆積角度の自動測定を実現し、効率と精度を効果的に向上させました。応答曲面最適化手法により、土間の接触パラメータの最適な組み合わせとして、回復係数0.48、転がり摩擦係数0.56、静摩擦係数0.24が得られました。土壌とツールの間の接触パラメータの最適な組み合わせも得られました:回復係数 0.5、転がり摩擦係数 0.1、静止摩擦係数 0.31。校正された模擬接触パラメータの精度を検証するために、得られた最適接触パラメータに対して土堆積角度シミュレーション試験を再度実施したところ、物理測定値と比較した誤差は2.01%および2.5%であり、許容範囲内であったことがわかりました。校正された接触パラメータの信頼性が向上していることがわかります。

DEM シミュレーションの接触パラメータとしてキャリブレーションパラメータを使用すると、土壌破壊プロセス、土壌撹乱領域の変化を効果的かつ直観的に観察し、カッターの切削力の周期的変化の曲線を取得できます。

切削抵抗を指標としてシミュレーションを検証したフィールドテストの結果、実測ナイフローラーの平均切削力は0.98kNであり、切削加工の切削力はシミュレーション値よりも高かった。 DEM シミュレーションでは、平均切削力誤差 13% が観察されました。さらに、2 つの回転土壌の効果は、実験結果とシミュレーション結果でほぼ同じです。

この研究は、土壌とディスクハローやプラウシェアなどの機器コンポーネントの間の相互作用メカニズムを決定するための理論的参考資料および技術サポートとして機能し、関連機器の設計と最適化を支援します。

現在の研究中に使用または分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

現在の研究中の数値モデルソフトウェアは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

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本研究は、「国家新材料生産・応用実証プラットフォーム構築事業―農業機械設備における材料生産・応用実証プラットフォーム」（補助金番号 TC200H01X-5）の支援を受けました。

石河子大学機械電気工学院、北四路、石河子、832003、新疆、中国

Xiongye Zhang、Lixin Zhang、Xue Hu、Huan Wang、Xuebin Shi

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調査: XZ、XH 方法論: XZ ソフトウェア: HW、XZ 実験研究: XZ、XH、XS データ収集と分析: XZ、XH、HW 執筆—初稿: XZ 執筆—レビューと編集: XH、XZ 原稿の最終バージョンの承認: LZ プロジェクト管理: LZ 資金調達: LZ すべての著者は原稿の出版に同意します。

張立新氏への対応。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

Zhang, X.、Zhang, L.、Hu, X. 他。さまざまなシミュレーション方法に基づいて、土壌を切削する典型的なロータリー耕うんコンポーネントの接触パラメータを校正します。 Sci Rep 13、5757 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-32881-1

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受信日: 2022 年 6 月 24 日

受理日: 2023 年 4 月 4 日

公開日: 2023 年 4 月 8 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-32881-1

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