A mathematical model of fodder harvesting unit capacity


Cite item

Full Text

Abstract

Приведен анализ существующих моделей определения пропускной способности кормоуборочного агрегата. Представлены частные законы подобия кормоуборочных агрегатов, полученные на основе физического моделирования. Разработан показатель их эффективности.

About the authors

I F Serzin

North-West Research Institute of Agricultural Engineering and Electrification

Email: ivanserzin@mail.ru
North-West Research Institute of Agricultural Engineering and Electrification

G M Arsenyev

North-West Research Institute of Agricultural Engineering and Electrification

North-West Research Institute of Agricultural Engineering and Electrification

References

  1. ГОСТ Р 52778-2007. Испытания сельскохозяйственной техники. Методы эксплуатационно-технологической оценки. - М.: Стандартинформ, 2008.
  2. Козачок Б.Д. Пропускная способность и производительность уборочных машин // Тракторы и сельскохозяйственные машины. - 1988, №12.
  3. Машиностроение. Энциклопедия. Ред. совет: К.В. Фролов (пред.) и др. - М.: Машиностроение. Сельскохозяйственные машины и оборудование Т. IV-16 / И.П. Ксеневич и др.; Под ред. И.П. Ксеневича. 1998.
  4. Серзин И.Ф., Арсеньев Г.М. Определение мощностных показателей трактора в тягово-приводном агрегате // Тракторы и сельхозмашины. - 2010, №5.
  5. Веников В.А., Веников Г.В. Теория подобия и моделирование. - М.: Высшая школа, 1984.
  6. Серзин И.Ф., Арсеньев Г.М. Моделирование работы кормоуборочного агрегата // Механизация и электрификация сельского хозяйства. - 2009, №8.
  7. Повышение эффективности использования технологического комплекса на заготовке кормов из трав в ОАО «Верево» / И.Ф. Серзин и др. // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства: сб. науч. тр. ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии. - СПб., 2007. - Вып. 80.
  8. Методика определения экономической эффективности технологий и сельскохозяйственной техники. - М.:ВНИЭСХ, 1998.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2011 Serzin I.F., Arsenyev G.M.

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».