Влияние режимных параметров воздушно-решётной очистки зерноуборочного комбайна

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Повышение количества и качества посевного материала сельскохозяйственной культуры сои можно обеспечить с помощью использования комбайна с двухфазным обмолотом, так как при классической послеуборочной обработке выход семенного материала уменьшается за счёт травмирующего воздействия рабочих органов очистительных машин. Одним из важнейших процессов получения семенной фракции сои является процесс очистки. В этой связи совершенствование систем воздушно-решётной очистки зерноуборочных комбайнов является важнейшей задачей комбайностроения.

Цель работы — выявить закономерности изменения скорости воздушного потока в зависимости от режимных параметров системы воздушно-решётной очистки комбайна.

Методы. Для изучения параметров воздушного потока экспериментальная часть исследований была проведена на лабораторном стенде, имитирующем работу системы очистки зерноуборочного комбайна. Всего проведено 43 опыта в трёх повторностях согласно матрице многофакторного эксперимента и получены 4 уравнения регрессии.

Результаты. Представлены эмпирические зависимости, которые характеризуют изменение скорости воздушного потока за решетом в зависимости от различных параметров системы зерноочистки. Исследовано влияние режимных параметров системы воздушно-решётной очистки зерноуборочного комбайна на характер распределения воздушного потока. Рассмотрено изменение скорости воздушного потока на выходе из диффузора вентилятора и распределение скорости на всей поверхности верхнего решета.

Заключение. Полученные закономерности позволят оптимизировать распределение воздушного потока по всей длине решета системы воздушно-решётной очистки и создают предпосылки для автоматизации уборочного процесса. Раскодированные уравнения регрессии будут являться основой при разработке алгоритма автоматического управления параметрами воздушно-решётной очистки комбайна.

Об авторах

Алексей Алексеевич Кувшинов

Всероссийский научно-исследовательский институт сои

Автор, ответственный за переписку.
Email: kyaa@vniisoi.ru
ORCID iD: 0000-0002-6332-5406
SPIN-код: 5643-1885

канд. техн. наук, старший научный сотрудник лаборатории «Механизации и автоматизации растениеводства»

Россия, Благовещенск

Вячеслав Сергеевич Усанов

Всероссийский научно-исследовательский институт сои

Email: uvs@vniisoi.ru
ORCID iD: 0000-0002-4288-9835
SPIN-код: 8078-1707

канд. с.-х. наук, ведущий научный сотрудник лаборатории «Механизации и автоматизации растениеводства»

Россия, Благовещенск

Владимир Александрович Сахаров

Всероссийский научно-исследовательский институт сои

Email: sva@vniisoi.ru
ORCID iD: 0000-0003-3471-301X
SPIN-код: 8193-7685

старший научный сотрудник лаборатории «Механизации и автоматизации растениеводства»

Россия, Благовещенск

Александр Васильевич Липкань

Всероссийский научно-исследовательский институт сои

Email: lav-blg@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2769-6672
SPIN-код: 5598-3932
ResearcherId: X-4666-2019

старший научный сотрудник лаборатории «Механизации и автоматизации растениеводства»

Россия, Благовещенск

Список литературы

  1. Rudoy DV, Aleksakov YuF, Golev BYu, et al. Prerequisites and ways to improve the wind-sieve cleaning system of combine harvesters. Polythematic network electronic scientific Journal of the Kuban State Agrarian University. 2023;194:192–202. (In Russ.) doi: 10.21515/1990-4665-194-017
  2. Lovchikov AP, Kulagin SN. The relationship between the air flow velocity and grain losses due to wind-sieve cleaning of a combine harvester. Proceedings of the Orenburg State Agrarian University. 2023;3(101):106–109. (In Russ.) doi: 10.37670/2073-0853-2023-101-3-106-109
  3. Lovchikov AP, Kulagin SN. Methodological provisions for the development of a mathematical model of a combination of sieves in the cleaning system of a combine harvester. Proceedings of the Orenburg State Agrarian University. 2023;2(100):80–83. (In Russ.) doi: 10.37670/2073-0853-2023-100-2-80-83
  4. Vikhlyantsev AA. Determination of the main parameters of the cleaning mechanism of a combine harvester. Proceedings of the Orenburg State Agrarian University. 2020;5(85):114–116. (In Russ.)
  5. Baran IA, Trukhanovich SV, Ivanov DN. Investigation of changes in the distribution of air flows in the cleaning system of the KZS-1319 combine harvester depending on the geometric parameters of the flow areas. Bulletin of Agrarian Science of the Don. 2019;1(45):29–38. (In Russ.)
  6. Zhan Zhao, Yaoming Li, Jin Chen, et al. Grain separation loss monitoring system in combine harvester // Computers and Electronics in Agriculture. 2011. Vol. 76, No. 2. P. 183–188. doi: 10.1016/j.compag.2011.01.016
  7. Geert Craessaerts, Wouter Saeys, Bart Missotten, et al. A genetic input selection methodology for identification of the cleaning process on a combine harvester, Part II: Selection of relevant input variables for identification of material other than grain (MOG) content in the grain bin. Biosystems Engineering. 2007;98(3):297–303. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2007.07.002
  8. Zhenwei Liang, Million Eyasu Wada, Development of cleaning systems for combine harvesters: A review. Biosystems Engineering. 2023;236:79–102. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2023.10.018
  9. Zheng Ma, Min Han, Yaoming Li, et al. Motion of cereal particles on variable-amplitude sieve as determined by high-speed image analysis. Computers and Electronics in Agriculture. 2020;174. doi: 10.1016/j.compag.2020.105465
  10. Yang Li, Lizhang Xu, Ying Zhou, et al. Effects of throughput and operating parameters on cleaning performance in air-and-screen cleaning unit: A computational and experimental study. Computers and Electronics in Agriculture. 2018;152:141–148. doi: 10.1016/j.compag.2018.07.019
  11. Liang Yaquan, Tang Zhong, Zhang Hao, et al. Cross-flow fan on multi-dimensional airflow field of air screen cleaning system for rice grain. International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2022;15:223–235. doi: 10.25165/j.ijabe.20221504.6949
  12. Prisyazhnaya IM, Prisyazhnaya SP, Sakharov VA, et al. Obtaining high-quality soybean seeds based on the modernization of a combine harvester with a two-phase threshing scheme. Machinery and equipment for the village. 2023;4(310):17–21. (In Russ.) doi: 10.33267/2072-9642-2023-4-17-21
  13. Prisyazhnaya IM, Prisyazhnaya SP. Improving the cleaning of the combine of two-fase reference to soya seeds. Journal of Agriculture and Environment. 2024;6(46). doi: 10.60797/JAE.2024.46.7
  14. Pustovaya OA, Pustovoy EA, Usanov VS, et al. Evaluation of the operation of the fan of the combine harvester air-and-screen cleaning system when using an asynchronous electric motor as a drive. BIO Web of Conferences. 2024;108. (In Russ.) doi: 10.1051/bioconf/202410822004
  15. Adler YuP, Markova EV, Granovsky YuV. Experiment planning in the search for optimal conditions. Moscow: Nauka; 1976. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Лабораторный стенд для исследования параметров воздушного потока очистки комбайна: 1 — электродвигатель с ведущим шкивом; 2 — клиноременная передача; 3 — электрощит управления; 4 — рама установки; 5 —– вентилятор; 6 — направитель воздушного потока; 7 — отверстия для замера скорости воздушного потока на верхнем решете; 8 — верхнее жалюзийное решето; 9 — регулятор наклона лепестков жалюзийных решет; 10 — нижнее жалюзийное решето.

Скачать (139KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Расположение точек для замера скоростей воздушного потока на верхнем решете и узлы регулировки I и II половин верхнего решета лабораторного стенда: 1 — рама верхнего решета; 2 — лепестки; 3 — регулировочная планка I половины решета; 4 — регулировочная планка II половины решета; 5, 6 — тяги планок; 7 — регулировочные гайки угла раствора лепестков.

Скачать (331KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Зависимость изменения скорости воздушного потока на 1-м участке верхнего решета от угла направителя и раскрытия лепестков жалюзи нижнего решета при средней скорости на выходе из вентилятора в 10,25 м/с и раствора планок жалюзи 1-й половины верхнего решета в 12 мм.

Скачать (206KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Зависимость изменения скорости воздушного потока на 2-м участке верхнего решета от угла направителя и раскрытия лепестков жалюзи нижнего решета при средней скорости на выходе из вентилятора в 10,25 м/с и раствор лепестков жалюзи I половины верхнего решета в 12 мм.

Скачать (316KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Зависимость изменения скорости воздушного потока на 3-м участке верхнего решета от раствора лепестков жалюзи нижнего решета и второй половины верхнего решета при средней скорости на выходе из вентилятора в 10,25 м/с, раствора между жалюзи 1-ой половины верхнего решета в 12 мм и угла положения направителя 0 град.

Скачать (165KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».