Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Finite element analysis of bipolar plate stamping based on a Yld2000 yield model

Wang Wenyao, Xiao Yao, Guo Nan, Min Junying

Computer Methods in Materials Science

|

2022

|

Vol. 22, No. 1

7--12

EN

Finite element analysis is an essential means for bipolar plate design and the optimization of the manufacturing process. However, the accuracy of the finite element simulation is significantly affected by the constitutive model, especially the yield model. In this paper, uniaxial and biaxial tensile tests were conducted to obtain the yield loci of an ultra-thin austenite stainless steel. The Yld2000 yield model was calibrated using the yield loci under different equivalent plastic strains. The microchannel stamping experiment and its finite element simulations were conducted to study the effect of yield model parameters on the finite element simulation of bipolar plate stamping. The results show that the simulation with Yld2000 calibrated by 0.004 and 0.05 equivalent plastic strain has the best prediction accuracy for the microchannel springback and thickness distribution, respectively.

2

Application reporting yield forecasts of the selected crops in Poland

Zaliwski A. S.

Agricultural Engineering

|

2014

|

Vol. 18, No. 3

219--226

EN

Since 2005, in IUNG-PIB [Institute of Soil Science and Plant Cultivation – State Research Institute] work on the construction of the "Decision support system in plant production" (DSSPP) has been conducted. The purpose of the system is to generate information for agricultural producers, advisers, administration, etc. The DSSPP includes the yield forecast module (YFM), which implements in SQL language the yield forecast models of the selected crops developed at the Institute. As a supplement to the YFM, an application for generation of reports on yield forecasts was built with the use of the models. Reports in text and spreadsheet form are sent by e-mail to designated recipients. The application extends the YFM functionality adjusting information to the recipient's needs (selection of crops and localities). The tests conducted on the application showed conformity of the results generated by the reporting application and the yield forecast module.

PL

Od 2005 roku w IUNG-PIB prowadzone są prace nad budową "Systemu wspomagania decyzji w zakresie produkcji roślinnej" (SWDPR), przeznaczonego do generowania informacji dla producentów rolnych, doradców, administracji, itd. W skład SWDPR wchodzi moduł prognozowania plonów (MPP), implementujący w języku SQL modele plonowania wybranych roślin uprawnych opracowane w Instytucie. Jako uzupełnienie MPP zbudowano aplikację do generowania raportów o prognozach plonowania roślin uprawnych, wykorzystując modele pochodzące z MPP. Raporty w formie tekstowej i w arkuszu kalkulacyjnym są przesyłane drogą elektroniczną do określonych odbiorców. Aplikacja rozszerza funkcjonalność MPP umożliwiając dostosowanie informacji do potrzeb odbiorcy (wybór uprawy i miejscowości). Testowanie aplikacji pozwoliło stwierdzić zgodność wyników generowanych przez aplikację raportującą i moduł prognozowania plonów.

3

Walidacja systemu wspomagania decyzji ZeaSoft - modele plonów

Zaliwski A. S., Nieróbca A.

Inżynieria Rolnicza

|

2010

|

R. 14, nr 7

253-259

PL

Dokonano walidacji regresyjnych modeli plonów kiszonki i ziarna systemu ZeaSoft z wykorzystaniem ok. 10 000 rekordów danych historycznych z doświadczeń odmianowych kukurydzy. Do automatyzacji przetwarzania i analizy tych zbiorów opracowano program komputerowy. Przy jego pomocy wygenerowano zestawienia danych doświadczalnych i korespondujących wyników pochodzących z modeli regresyjnych plonów ziarna i kiszonki, interpolowanych dla miejscowości przy pomocy modelu indeksu klimatycznego kukurydzy. Wstępna analiza wyników pozwoliła stwierdzić błąd systematyczny modelu plonów kiszonki wynoszący średnio 24% i błąd modelu plonów ziarna wynoszący średnio 11%.

EN

A validation of the regression models of silage and grain yields of the ZeaSoft system was conducted using approximately 10 000 historical data records from maize variety field experiments. A computer program was developed in order to automate the processing and analysis of the data. With its aid experimental data sets and the corresponding results derived from the silage and grain yield regression models, interpolated for the locations with the model of climatic maize index, were generated. A preliminary analysis of the results indicate a systematic error of the silage yield model of about 24% and an error of the grain yield model of about 11%.