Оптимизация продолжительности уборки озимой пшеницы многофункциональным агрегатом


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследование направлено на обоснование оптимальной продолжительности уборки озимой пшеницы с целью повышения качества зерна, снижения затрат и потерь урожая. С использованием моделирования и оптимизации работы многофункционального агрегата на базе комбайна TORUM-750 с функцией одновременного прессования соломы обоснованы продолжительность уборки озимой пшеницы и ширина захвата жатки комбайна. Новизна подхода к решению проблемы заключается в применении нового многофункционального уборочного агрегата, совмещающего за один проход по полю уборку зерна и прессование соломы. Исследование производственного процесса выполнено с помощью математического моделирования, в качестве целевой функции (критерия оптимизации) использован минимум функции затрат и потерь. Получены зависимость функции затрат и потерь от продолжительности уборки пшеницы, а также зависимость ширины захвата жатки комбайна TORUM-750 от пропускной способности его молотилки, урожайности зерна, соломистости хлебной массы, рабочей скорости движения и коэффициента зональности для Южного региона России. Разработана блок-схема алгоритма оптимизации процесса работы многофункционального уборочного агрегата. Анализ результатов позволил сделать вывод о том, что оптимальная продолжительность уборки озимой пшеницы многофункциональным агрегатом на базе комбайна TORUM-750 для условий Южного региона России должна составлять пять календарных дней, а ширина захвата жатки должна быть равна 4,5 м при урожайности зерна 10 т/га и рабочей скорости агрегата 5 км/ч. Полученные результаты позволяют судить о возможности применения функции затрат и потерь для обоснования оптимальной продолжительности уборки различных зерновых культур.

Об авторах

Г. Г Маслов

Кубанский государственный аграрный университет

Email: maslov-38@mail.ru
д-р техн. наук Краснодар, Россия

Список литературы

  1. Маслов Г.Г., Трубилин Е.И., Абаев В.В. и др. Способ уборки урожая зерновых культур и утилизации незерновой части урожая и устройство для его осуществления. Патент РФ № 2307498, 2006.
  2. Маслов Г.Г., Трубилин Е.И., Абаев В.В. Совершенствование комбайновой уборки зерновых колосовых культур // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 2007, №8. С. 4-5.
  3. Жалнин Э.В., Савченко А.Н. Технология уборки зерновых комбайновыми агрегатами. М.: Россельхозиздат, 1985. 207 с.
  4. Маслов Г.Г., Палапин А.В., Ринас Н.А. Перспективы комплексной уборки зерновых культур: Монография. Краснодар: КубГАУ, 2014. 87 с.
  5. Гейдебрехт И.П. Канадская технология уборки сельскохозяйственных культур // Техника и оборудование для села. 2006, №4. С. 38-40.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Маслов Г.Г., 2016

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».