Evaluation of the efficiency of transport services for forage harvesters when harvesting maize for silage in Novosibirsk region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

An assessment of the efficiency of the enterprise for harvesting corn for silage through positioning and monitoring of vehicles was carried out. The calculation of the required power of the forage harvester for the smooth operation of service vehicles, that are responsible for the transportation of green mass, was done. An inconsistency was revealed between the departures of loaded vehicles and the arrivals of empty vehicles. The lack of positioning and monitoring tools negatively affects the productivity of the harvesting and transport process. As a result of the research, it was found that the actual performance of the forage harvester when harvesting maize for silage is significantly lower than the theoretical performance. Through experiments, the downtime of forage harvesters in the field due to improper organization of transport services was revealed. When analyzing the state of the park of forage harvesters and vehicles, the requirements of new approaches in solving transport problems were revealed. These contribute to a radical improvement of the transport process when harvesting silage crops. The obtained calculations and patterns of change in technical and technological parameters can be used for the design of new, special agricultural vehicles, as well as in the harvesting and transport process to determine the required number of transport units, when transporting chopped green mass. On the basis of experimental data the regularities of changes in the volume of the vehicle bed on the mass of the trailer and the dependence of the change in the volume of the vehicle bed on the mass of the trailer during transportation of green mass were obtained.

About the authors

R. R Galimov

Novosibirsk State Agricultural University; Siberian Federal Scientific Center of Agrobiotechnology of the RAS

Email: rufangalimov@yandex.ru
Novosibirsk, Russia

K. YU Maksimovich

Novosibirsk State Agricultural University; Siberian Federal Scientific Center of Agrobiotechnology of the RAS

Email: kiri-maksimovi@mail.ru
Novosibirsk, Russia

V. V Tikhonovskiy

Novosibirsk State Agricultural University

Email: tvv@nsau.edu.ru
PhD in Engineering Novosibirsk, Russia

S. A Voynash

Novosibirsk State Agricultural University

Email: sergey_voi@mail.ru
Novosibirsk, Russia

References

  1. Candiago S. et al. Evaluating multispectral images and vegetation indices for precision farming applications from UAV images // Remote sensing. 2015. Vol. 7. №. 4. P. 4026-4047.
  2. Bershickiy Y.I. et al. Application of" flexible" durations of field work in the economic justification of the composition combine fleet of agriculture organizations // Polythematic Online Scientific Journal of Kuban State Agrarian University. 2015. P. 1715-1729.
  3. Кузнецова Н.А., Ильина А.В., Пукач Г.В. Ресурсосберегающие технологии и проблемы их внедрения в полеводстве // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2017. №. 3(67). С. 62-66.
  4. Ткачев А.Н. и др. Приоритетные направления развития агропромышленного комплекса России. 2018. 413 с.
  5. Усанова З.И., Фаринюк Ю.Т., Павлов М.Н. Резервы интенсификации производства кукурузы на силос в условиях Верхневолжья // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. 2018. № 1. С. 79-83.
  6. Машков С.В., Казакова Е.С. Теоретические основы и практические методы определения потребности аграрных предприятий в технике // Вестник СамГУПС. 2018. № 1. С. 15-20.
  7. Кушнарев Л.И. и др. Модернизация системы технического сервиса аграрно-промышленного комплекса. Scientificmagazine" Kontsep, 2015. 440 с.
  8. Школяренко А.М. Влияние высоких технологий на мировой рынок сельскохозяйственных товаров: диссертация.. кандидата Экономических наук: 08.00.14; [Место защиты: ФГАОУ ВО «Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации»], 2018. 212 с.
  9. Терехин Э.А. Оценка сезонных значений вегетационного индекса (NDVI) для детектирования и анализа состояния посевов сельскохозяйственных культур // Исследование Земли из космоса. 2015. № 1. С. 23-31.
  10. Зеленская Т. Г. и др. Экологические аспекты органического земледелия // Вестник АПК Ставрополья. 2019. № 3. С. 51-56.
  11. Полухин А.А. Техническая модернизация сельского хозяйства России в условиях международной интеграции и экономических санкций // RJOAS: Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences. 2015. № 6. С. 41.
  12. Зубина В. А. Разработка программного средства для формирования оптимального состава тракторного парка в условиях ограниченности ресурсов // Плодоводство и ягодоводство России. 2017. Т. 50. С. 142-147.
  13. Галимов Р.Р., Максимович К.Ю. Оценка эффективности работы модели уборки кормовых культур в условиях Западной Сибири // Ползуновский альманах. 2020. № 1. С. 69-71.
  14. Галимов Р.Р. Анализ состояния машинно-тракторного парка и кормоуборочных комбайнов в НСО // Молодежь, инновации, технологии. 2019. С. 34-35.
  15. Rogovskii I.L., Hneniuk M.V., Voinash S.A., Galimov R.R., Sokolova V.A. and Bespalova V.V. Research on losses of technical preparedness of forage harvesters combines by level of seasonal service accumulation // Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2020. Т. 1679. №. 4. С. 042035.
  16. Galimov R., Maksimovich K., Tikhonovskiy V. Evaluation of combines transport support effectiveness for harvesting silage crops in Western Siberia // E3S Web of Conferences. EDP Sciences, 2020. Т. 175. С. 05030.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2021 Galimov R.R., Maksimovich K.Y., Tikhonovskiy V.V., Voynash S.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».