«ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕРНОУБОРОЧНЫХ КОМБАЙНОВ ЗА СЧЕТ ОПТИМИЗАЦИИ ЭНЕРГОЗАТРАТ В УСЛОВИЯХ АМУРСКОЙ ОБЛАСТИ ...»

время на проведение ежесменного технического обслуживания, подготовку к работе, наладку и регулировку, Т время на устранение технологических причин, Т 41 ;

время на холостые переезды, Т 6.

Эксплуатационное время работы включает элементы сменного времени:

время на проведение периодического технического обслуживания, Т 312 ;

время на устранение технических отказов, Т 42.

К основным показателям эксплуатационно-технологической оценки относятся: производительность за час основного, сменного и эксплуатационного времени; удельный расход топлива; число обслуживающего персонала; коэффициенты, характеризующие затраты времени (рабочих ходов, технологического обслуживания, надежности технологического процесса, использования сменного и эксплуатационного времени).

Производительность за 1 час основного времени W0, га/ч, вычисляют по формуле [129] где F - объем работы за период наблюдения, га;

Т 1 - основное время за период наблюдения, ч.

Производительность за 1 час сменного времени Wсм, га/ч, вычисляют по формуле [129] где K см - коэффициент использования сменного времени.

Производительность за 1 час эксплуатационного времени Wэк, га/ч, вычисляют по формуле [129] где K эк - коэффициент использования эксплуатационного времени.

Коэффициенты, характеризующие затраты времени смены и эксплуатационного времени, определяются по следующим формулам.

Коэффициент использования сменного времени K см [129] где Т1н - основное время при нормативной продолжительности смены, ч;

Т см.н - продолжительность нормативной смены, ч.

Коэффициент использования эксплуатационного времени K эк [129] где Т эк.н - эксплуатационное время при нормативной продолжительности смены.

Элементы времени: основное, эксплуатационное и сменное при нормативной продолжительности смены определяются по общепринятой методике [129].

Рабочую скорость v p, км/ч, рассчитывают по формуле [129] где B p - рабочая ширина захвата жатки, м.

Объем выполненной работы (наработку) за нормативную продолжительность смены Fн, га (т) вычисляют по формуле [129] 3.5 Методика использования спутниковой системы позиционирования Для повышения эффективности использования зерноуборочной техники на многих российских сельскохозяйственных предприятиях используются спутниковые системы позиционирования.

Система мониторинга сельскохозяйственной техники представляет собой аппаратно-программный комплекс, предназначенный для получения достоверной информации о местонахождении в пространстве используемых зерноуборочных комбайнов и системного анализа полученных данных, направленных на повышение эффективности использования зерноуборочной техники.

В состав системы автоматизированного контроля маршрутов движения и функционирования подвижных объектов входят (рисунок 3.8):

– программируемый GPS/GSM бортовой контроллер (GPS – ресивер), устанавливаемый на борту зерноуборочного комбайна, обеспечивающий сбор, накопление в памяти и передачу данных о маршруте и функционировании транспортного средства (расход топлива, работа двигателя и др.);

– серверный блок, предоставляющий возможность приёма информационных массивов со всех задействованных в работе терминалов, обработку этих массивов и хранение в базе данных;

– автоматизированное рабочее место оператора (диспетчера) системы контроля подвижных объектов [21,105].

Рисунок 3.8 – Структурная схема системы дистанционного контроля положения и функционирования зерноуборочных комбайнов Для получения данных применяют различные комбинации GPS. С помощью нескольких спутников определяется точное местоположение зерноуборочного комбайна в режиме реального времени. Чем больше спутников находится в зоне видимости ресивера, тем с большей точностью определяются координаты. При этом бортовой терминал декодирует сигнал нескольких спутников и калькулирует свое положение (рисунок 3.9) [21,105].

Рисунок 3.9 – Схемы работы ресивера на зерноуборочном комбайне, получающего дифференциальную поправку Бортовой контроллер (ресивер) «АвтоГРАФ – GPS (GSM)» - компактный электронный самописец, регистрирующий все перемещения зерноуборочного комбайна путем записи времени и маршрута в виде точек с географическими координатами, полученных со спутников глобальной навигационной системы ГЛОНАСС и GPS (рисунок 3.10).

Подключение бортовых контроллеров системы спутникового мониторинга АвтоГРАФ к шине CAN позволяет снимать множество параметров зерноуборочного комбайна: общий пробег и общий расход топлива, уровни топлива в баках, температуры охлаждающей жидкости и топлива, обороты двигателя и многое другое.

Рисунок 3.10 – Бортовой контроллер АвтоГРАФ – GPS (GSM) Программное обеспечение «АвтоГРАФ – GSM (GPS)» решает следующие задачи:

– определение начала и окончания движения;

– определение расхода и уровня топлива (рисунок 3.11);

– определение координат пунктов остановки и времени простоя;

– отслеживание и отображение на электронной карте местности в реальном времени маршрутов движения зерноуборочных комбайнов (рисунок 3.12);

– пройденный путь (убранная площадь) и скорость движения (рисунок 3.11);

– длину гона и площадь поля;

– формирование отчетов по каждому из зерноуборочных комбайнов, на которых установлены ресиверы, за любой период времени (рисунок 3.13).

Рисунок 3.11 – График изменения скорости движения (нижний) и расхода топлива (верхний) в зависимости от времени Расход топлива определяется за весь период смены одним из способов:

– методом дозаправки после окончания смены;

– с помощью дополнительных датчиков;

– с использованием САN – шины (для комбайнов оборудованных бортовым компьютером).

В первом случае используется дополнительный заправочный агрегат со счетчиком топлива. Погрешность такого способа замера расхода топлива составляет 5% – 10%.

Второй, третий способы определения расхода топлива являются наиболее современными методами, не требующими дополнительных затрат времени и погрешность составляет 1%. Оборудование используется как в комплексе с GPS, так и отдельно от неё (для второго способа).

Парк зерноуборочных комбайнов хозяйств, в которых проводились исследования, до 40 % состоит из современных высокопроизводительных комбайнов оборудованных бортовыми компьютерами или имеющих технические возможности установления бортовых ресиверов. Это позволяет применять современные методы определения расхода топлива.

Рисунок 3.12 – Спутниковый снимок карты местности с отображенной траекторией движения зерноуборочного комбайна Рабочая зона программного обеспечения автограф делится на 3 группы информационная, динамическая и статистическая:

- в информационную зону входят такие показатели, как начало и конец смены, продолжительность движения, пробег, расход топлива;

- статистическая область отображает график зависимости скорости по времени, что позволяет увидеть скорость объекта в любой момент времени, но по графику невозможно определить направление движения;

- в центральной динамической части располагается карта поля сфотографированного с космоса, на которой отображен маршрут движения комбайна.

Изменение цветовой палитры от темно-зелёного до тёмно-красного сигнализирует об изменении скорости от 0 до 30км/ч. Для удобства расчетов весь цветовой режим делят на 3-и основные группы:

- оптимальный режим: изменение цвета от темно-зеленого до светложелтого, означает колебание скорости от 0 до 6,5 км/ч;

- интенсивный режим: изменение цвета от светло желтого до оранжевого - колебание скорости от 6,5 до 9 км/ч;

- транспозиционный режим: изменение цвета от оранжевого до темно красного - колебание скорости от 9 до 30 км/ч.

В результате такого разделения можно определить, когда комбайн переезжал, где разворачивался, что позволяет рассчитать общее расстояние переезда.

Все данные заносятся в программу Microsoft Office Excel 2007, на основании которых производится расчет интересующих показателей (общий намолот, урожайность, рабочий ход, уборочная площадь и д.р.) Рисунок 3.13 – Отчёт диспетчера в программе Microsoft Office Excel На основе данного отчёта можно определить причину сбоя в работе зерноуборочного комбайна с указанием точного времени и местоположения объекта.

3.6 Методика обработки экспериментальных данных Обработка данных, полученных в результате проведения сравнительных хозяйственных испытаний, проводилась на основе современных методов теории вероятностей и математической статистики [15, 16, 24, 25, 30, 37, 70, 90, 91].

Полученные экспериментальные данные являются случайными величинами, т.к. любое значение искомого параметра, определенное при конечном числе опытов, содержит элемент случайности. Такое приближенное, случайное значение принято называть оценкой параметра. К основным числовым характеристикам случайной величины относятся математическое ожидание – характеризует некоторое среднее значение, около которого группируются все возможные значения или положение случайной величины на числовой оси;

дисперсия – характеризует степень разбросанности значений случайной величины относительно математического ожидания.

В качестве оценки математического ожидания принимается среднее арифметическое, полученных значений искомого параметра где n - число измерений;

X i - результат i-го измерения.

Оценкой дисперсии является исправленная выборочная дисперсия Полученные значения являются точечными оценками параметра.

Для определения точности и надежности оценки математического ожидания воспользуемся распределением Стьюдента и доверительным интервалом, включающим неизвестный параметр Х с надежностью или доверительной вероятностью [15,16,24,25,30,37,70,90,91] где Х - математическое ожидание;

S - выборочное среднее квадратическое отклонение;

t - коэффициент Стьюдента;

- надежность (принято выбирать равной 0,9; 0,95, 0,99; 0,999).

Доверительный интервал для оценки выборочной дисперсии, нормального распределения, определялся по выражению [15,16,24,25,30,37,70,90,91] D - дисперсия; 12 1,k, 2 2,k - квантили, определяемые по таблице Установление теоретического закона распределения (функциональных зависимостей) по экспериментальным данным выполнялось посредством регрессионного анализа. Он основан на том, что неизвестная линия регрессии y x b обладает свойством: средний квадрат отклонений значений Y от неё минимален. Поэтому в качестве оценок для и b принимаются те их значения, при которых имеет минимум функция [15,16,24,25,30,37,70,90,91] Значения и b находятся из системы уравнений или Решениями системы (3.15) являются оценки называемые оценками по методу наименьших квадратов Полученные оценки по методу наименьших квадратов являются несмещёнными и среди всех несмещённых оценок обладают наименьшей дисперсией.

По методу наименьших квадратов можно находить оценки параметров линии регрессии и при нелинейной корреляции. Уравнение любой нелинейной регрессии можно представить в виде многочлена n – го порядка Оценки параметров a, b, c,..., d находятся из условия минимума функции Проверка значимости уравнений регрессии осуществлялась с использованием F – критерия Фишера – Снедекора и t – критерия Стьюдента.

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ И АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ

ИССЛЕДОВАНИЙ НА УБОРКЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ

ПРОДУКЦИИ

4.1 Результаты сравнительных хозяйственных испытаний Качество выполнения уборочных работ зависит от применения высокопроизводительных, надежных в эксплуатации зерноуборочных комбайнов.

Для определения эффективности использования различных комбайнов были проведены сравнительные хозяйственные испытания. Основной целью этих испытаний является определение параметров, характеризующих эффективность работы. К ним относятся: производительность в час основного и сменного времени, а также расход топлива на единицу обрабатываемой площади.

Хронометражные наблюдения проводились на таких сельскохозяйственных операциях как уборка зерновых культур и уборка сои. Все полученные результаты были отражены в таблицах 4.1, 4.2, 4.3, 4.4.

Анализируя данные таблицы 4.1 необходимо отметить, что на уборке зерновых культур с наименьшей производительностью по основному времени выполнялись работы зерноуборочным комбайном Claas Тucano 430 – 2,65 га/ч, по сменному и эксплуатационному времени КЗС-812С – 1,52 га/ч и 1,12 га/ч. Наибольшую производительность как по основному, так и по сменному и по эксплуатационному времени показал комбайн КЗС-1218-40. При этом наименьший расход топлива у КЗС-812 – 9,92 л/га, наибольший - КЗСС – 16,06 л/га.

Аналогичные исследования были проведены и на уборке сои, таблица 4.2. Самую высокую производительность по основному времени показал комбайн Claas Mega 350 – 5,58 га/ч. Наименьшая производительностью по основному времени – 3,91 га/ч – Енисей 958P. Зерноуборочный комбайн Вектор 410 имел наиболее низкие затраты топлива – 5,96 л/га, наибольший расход топлива у КЗС-812 – 9,81 л/га.

Таблица 4.1 – Результаты сравнительных хозяйственных испытаний зерноуборочных комбайнов на уборке зерновых культур Ширина захвата жатки:

Производительность:

га/ч л/га Таблица 4.2 – Результаты сравнительных хозяйственных испытаний зерноуборочных комбайнов на уборке сои Ширина захвата жатки:

Производительность:

ни, т/ч л/га Более наглядно распределение зерноуборочных комбайнов по производительности и по расходу топлива представлены на рисунках 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4,6.

Рисунок 4.1 – Распределение зерноуборочных комбайнов по производительности на уборке зерновых культур Рисунок 4.2 – Распределение зерноуборочных комбайнов Рисунок 4.3 – Распределение зерноуборочных комбайнов по удельному расходу топлива на уборке зерновых культур Рисунок 4.4 – Распределение зерноуборочных комбайнов по удельному расходу топлива на уборке сои Рисунок 4.5 – Распределение зерноуборочных комбайнов по производительности и удельному расходу топлива на уборке зерновых культур производительность по основному времени, га/ч Рисунок 4.6 – Распределение зерноуборочных комбайнов по производительности и удельному расходу топлива на уборке сои По результатам хронометражных наблюдений и анализа данных также можно отметить, что как на уборке зерновых культур, так и на уборке сои комбайны одинаковых марок имеют различные значения показателей (таблицы 4.3, 4.4).

Таблица 4.3 – Результаты сравнительных хозяйственных испытаний зерноуборочных комбайнов на уборке зерновых культур Ширина захвата жатки:

Производительность:

эксплуатационного Таблица 4.4 – Результаты сравнительных хозяйственных испытаний зерноуборочных комбайнов на уборке сои Ширина захвата жатки:

Производительность:

эксплуатационного 4.2 Выбор комбайна по объему работ Полученные в параграфе 2.1 теоретические зависимости требуют экспериментальной проверки. Для нахождения оптимального сочетания зерноуборочных комбайнов, позволяющих выполнить определенный объем работ с минимальными затратами, воспользуемся экспериментальными данными параграфа 4.1, полученными на примере конкретного хозяйства.

С целью подтверждения теоретических исследований был построен график оптимального плана производства работ графическим путем (рисунок 4.7).

Рисунок 4.7 – Графический способ нахождения оптимального Как видно из рисунка, все точки, лежащие внутри многоугольника АВСД, являются областью допустимых значений. Как показали расчеты, наибольшее значение целевой функции достигается в вершине Е.

Теоретические и экспериментальные данные находятся в пределах доверительного интервала, что говорит о достоверности проведенных исследований.

4.3 Выбор комбайна по расходу топлива Выбор оптимального распределения количества зерноуборочных комбайнов по расходу топлива произведем с помощью транспортной задачи, рассмотренной в разделе 2.2. на примере конкретного хозяйства.

Предприятие проводит уборочные работы зерновых культур на полях А 68 га ; B 36 га ; С 54 га ; D 66 га. Используются имеющиеся в наличии комбайны: 1 – КЗС 812; 2 – Claas Tucano 430; 3 – Claas Tucano 470; 4– Claas Mega 350; определим наиболее выгодное распределение с учетом общего минимального расхода топлива.

В таблицах 4.5, 4.6 задано число комбайнов каждого вида, производительность за 1 час сменного времени и удельный расход топлива.

Таблица 4.5 – Производительность за 1 час сменного времени Марка Производительность за 1 час сменного времени, га Количество количество комбайнов для уборки заданного объёма Таблица 4.6 – Удельный расход топлива комбайна Определив начальное решение и проводя поэтапное его улучшение, было достигнуто оптимальное решение (таблица 4.7).

Таблица 4.7 – Результаты расчетов комбайна количество комбайнов для уборки заданного объёма Для уборки урожая на полях в 68 га потребуется один зерноуборочный комбайн КЗС 812 С и три зерноуборочных комбайна Claas Tucano 430; 36 га – два зерноуборочных комбайна КЗС 812; 54 га – три КЗС 812 С; 66 га – один КЗС 812 и три КЗС 1218 – 40. При таком распределении зерноуборочных комбайнов по работам расход топлива будет минимальным и составит 147, л/га. При другом распределении агрегатов по работам расход топлива будет больше по сравнению с расчетным. Следовательно, оно не оптимально.

4.4 Выбор зерноуборочных комбайнов по погодным условиям Для проверки возможности использования теории статистических решений в оптимизации выбора зерноуборочной техники воспользуемся данными, которые были получены в результате проведенных экспериментальных исследований. Дан типоразмерный ряд зерноуборочных комбайнов А1, А2, …, А7. Возможны два состояния погоды В1 - без осадков, В2 - переменная облачность, временами дождь, причем в момент принятия решения нет возможности определить ожидаемое состояние погоды. Если будет хорошая погода, а комбайнов будет выделено мало, то предприятие понесет убытки в связи недобранным урожаем и с последующим осыпанием зерна. Если же будет выделено дополнительное число комбайнов, превышающее необходимое, а погода окажется дождливой, то возникнут потери на ГСМ и другие затраты. Требуется найти оптимальное решение.

Возможны два состояния погоды В1 - хорошая погода, В2 - переменная облачность, временами дождь, причем в момент принятия решения нет возможности определить ожидаемое состояние погоды.

Задача сводится к математической модели, которая задана матрицей эффективности размером 7х2. Применяя графическую интерпретацию метода решения матрицы эффективности получим, что минимум достигается в точке N x0 ; y0, которая является пересечением прямых (рисунок 4.8) Следовательно, x0 0,6 ; V 4,99. Оптимальными решениями ЛПР является использование комбайнов A1 и А6. Их частоты соответственно равны р1 0,95 ; р6 0,05. В соответствии с полученными результатами при самых неблагоприятных условиях средняя производительность составит 4,99 га/час.

В связи с предположением, что 0,6% агротехнического срока уборки будут дождливыми и только лишь 0,4 % без осадков, выгоднее в этот период использовать на 0,95% комбайны типа A1 и на 0,05% комбайны типа А6.

Оптимальность использования A1 и А6 подтверждается критериями Лапласа (НО), Вальде (ММ), Гурвица (П - О), Сэвиджа. В результате применения четырёх критериев были получены различные варианты решений (таблица 4.8).

Таблица 4.8 – Оптимальные варианты решений В качестве оптимального решения A1 выступает в фундаментальном критерии – критерии Вальда и критерии Гурвица с коэффициентом оптимальности не более 0,4.

Однако выбор зерноуборочных комбайнов для уборки полей не всегда связан с одними лишь погодными условиями. Большое значение имеет и состояние почвы в сочетании с погодой. Поэтому, расширив состояния «природы»: B1 - без осадков, влажность почвы оптимальная; B2 - без осадков, переувлажнённая почва; В3 - временами дождь, влажность почвы оптимальная;

В4 - временами дождь, переувлажнённая почва, получим матрицу эффективности размерностью 7 4. Решение поставленной задачи осуществлялось на основе двойственной задачи.

В соответствии с полученными результатами средняя производительность составит L 4,55. При поставленных условиях B1,…, B4 опFmin F max тимальным решением является использование зерноуборочных комбайнов А1, А5 и А6.

Оптимальность использования А1 и А5 подтверждается критериями Лапласа (НО), Вальде (ММ), Гурвица (П-О), Сэвиджа. Были получены различные варианты решений. В качестве оптимального решения А1 выступает в фундаментальном критерии – критерии Вальде и критерии Гурвица с коэффициентом оптимальности не более 0,4.

4.5 Результаты экспериментальных исследований по распределению баланса времени смены Основными показателями эксплуатационно-технологической оценки являются производительность за 1 ч основного, сменного и эксплуатационного времени; удельный расход топлива, число обслуживающего персонала;

коэффициенты, характеризующие затраты времени: рабочих ходов, технологического обслуживания, использования сменного и эксплуатационного времени.

В основу первых двух положены такие конструктивнотехнологические параметры как ширина захвата агрегата, рабочая скорость, но немаловажную роль играет баланс времени смены.

Время всего наблюдения составляют эксплуатационное время работы зерноуборочных комбайнов и время простоев по организационным, метеорологическим и прочим причинам. В свою очередь эксплуатационное время включает в себя сменное время работы.

Составляющими баланса времени смены являются:

Т1 - время основной работы;

Т 23 - время на выгрузку бункера;

Т 24 - время на другие вспомогательные операции;

Т 3 - время на проведение ежесменного технического обслуживания, подготовку к работе, наладку и регулировку;

Т 41 - время на устранение технологических причин;

Т 6 - время на холостые переезды.

Эксплуатационное время работы включает элементы сменного времени, а также:

Т 312 - время на проведение периодического технического обслуживания;

Т 42 - время на устранение технических отказов.

Исследования по распределению баланса времени смены помогут выявить пути улучшения плана использования зерноуборочных комбайнов за счет ликвидации простоев, уменьшения затрат времени на холостые переезды и сокращение перерывов организационно-технического характера.

Для получения объективных показателей, наблюдения проводились в обычных производственных условиях на уборке зерновых культур и сои. В качестве объектов исследований был выбран ряд зерноуборочных комбайнов (рисунок 4.9).

Рисунок 4.9 – Баланс времени смены для различных зерноуборочных Как видно из рисунка 4.9 основным элементом баланса времени смены является время основной работы T1. Оно занимает 62,5% всего баланса. Примерно одинаковый процент имеют время на отдых T5 - 10,4%, время на переезды к месту выгрузку Т 23 - 10,1% и время на переезды Т 22 - 9,5%. На все остальные составляющие приходится в совокупности 7,5%. В результате сравнительного анализа полученных данных необходимо также отметить, что на выгрузку бункера Т 23, а соответственно и на ожидание выгрузки, тратится 10% - 32% от основного времени работы. На переезды Т 22 – 4,5% - 24,5% также от основного времени работы.

Определенный интерес представляет распределение баланса времени смены на уборке зерновых культур одномарочных зерноуборочных комбайнов (рисунок 4.10).

Рисунок 4.10 – Баланс времени смены для одномарочных зерноуборочных Анализируя баланс времени смены, для одномарочных зерноуборочных комбайнов, было установлено, что на время основной работы Т 1 комбайна КЗС – 1218 – 40 приходится 67,2% всего баланса, на переезды Т 22 - 7,9%, на выгрузку бункера Т 23 - 8%, на все остальные составляющие баланса приходится 16,9%. Соответственно для комбайна КЗС – 812С эти цифры составляют 65,2%, 12,7%, 8,5% и 13%.

Аналогичные исследования были проведены на уборке сои. Более наглядно результаты исследования представлены на рисунках 4.11, 4.12.

В результате исследования было получено следующее распределение баланса времени смены: время основной работы – для различных комбайнов – составляет 61,4%, время на переезды – 8,8%, время на выгрузку бункера – 6,2% и 23,6% на остальные составляющие; для одномарочных – 56,2%, 8,7%, 4,1% и 31% соответственно. В последней составляющей баланса времени смены для одномарочных комбайнов следует выделить время на устранение технологических причин – 5,4 %.

Тсм, % Рисунок 4.11 – Баланс времени смены для различных зерноуборочных Тсм,% Рисунок 4.12. Баланс времени смены для одномарочных зерноуборочных комбайнов на уборке сои Проведенный анализ баланса времени смены показал, время основной работы занимает 56,2%.....67,2%, время на выгрузку бункера – 4,1%...10,1%, на переезды – 7,9%...12,7%. Таким образом, для повышения производительности зерноуборочных комбайнов необходимо увеличить время основной работы, особенно на уборке сои, за счет других составляющих баланса времени смены.

4.6 Энергозатраты от потерь урожая Одним из факторов, влияющих на эффективность использования сельскохозяйственной техники, является ее техногенное воздействие на почву. В настоящее время находит большое применение тяжелая высокопроизводительная техника, уровень воздействия которой во много раз больше существующей. Это обусловлено тем, что после прохода ее по полю снижается плодородие почвы за счет увеличения плотности, твердости и глубины колеи. Это ведет к увеличению энергозатрат на производство сельскохозяйственной продукции за счет снижения урожайности и увеличения энергозатрат на последующую обработку почвы, что в конечном итоге увеличивает себестоимость единицы сельскохозяйственной продукции. С целью определения влияния энергозатрат на производство единицы сельскохозяйственной продукции от техногенного воздействия уборочной техники воспользуемся формулой [47], выражающей зависимость урожайности от плотности почвы в условиях Амурской области где - плотность почвы, г / см 3.

Тогда объем потерянного урожая с учетом выражения (4.1) находится по формуле где Д - плотность почвы действительная (после прохода сельскохозяйственной техники), г / см 3 ; опт - оптимальная плотность почвы г / см 3.

В этом случае величина энергозатрат от потерь урожая зависит от плотности почвы и объема потерянного урожая.

где Е уд - энергосодержание единицы продукции, МДж/ кг.

Сбор данных по плотности почвы осуществлялся в реальных условиях эксплуатации в хозяйствах Амурской области на уборке сои. Измерения проводились по колее каждого из исследуемых комбайнов и вне её. Изменение плотности почвы характеризовалось коэффициентом уплотнения К у.

Результаты исследования техногенного воздействия на почву представлены на рисунке 4.13.

1 – КЗС 812; 2 – Claas Mega 350; 3 – КЗС 812 С; 4 – Вектор 410;

Рисунок 4.13 – Распределение зерноуборочных комбайнов Анализ исследований и необходимых расчетов показал, что наименьший коэффициент уплотнения почвы у зерноуборочного комбайна Claas Mega 350, наибольший у Енисея 958 Р.

Влияние плотности почвы на энергозатраты более наглядно представлено на рисунке 4.14.

5 – КЗС 812; 6 – Claas Mega 350; 7 – КЗС 812 С.

Рисунок 4.14 – Распределение зерноуборочных комбайнов по энергозатратам от потерь урожая от переуплотнения почвы на уборке сои Не менее существенное влияние на увеличение энергозатрат оказывают и потери урожая за комбайном. Суммарные потери урожая за каждым комбайном были рассчитаны на основе известной методики [127], с учетом исследований проведенных в работе [86], которые представлены на рисунке 4.15.

Рисунок 4.15 – Распределение зерноуборочных комбайнов по энергозатратам от потерь урожая за комбайном на уборке сои В результате оценки энергозатрат от общих потерь урожая ряда зерноуборочных комбайнов можно отметить, что наибольшие энергозатраты несет КЗС 812 С которые составляют 10,1 МДж / га, наименьшие Аcros 530 и Енисей 958 Р – 5,4 МДж / га.

Результаты исследования по определению коэффициента значимости энергозатрат от потерянного урожая представлены на рисунке 4. 1 – Acros 530; 2 – Енисей 958 Р; 3 – Вектор 410; 4 – КЗС 1218 – 40;

Рисунок 4.16 – Коэффициенты значимости энергозатрат Из приведенных результатов исследования видно, что наименьший коэффициент значимости энергозатрат от потерянного урожая у зерноуборочных комбайнов Енисей 958 Р, КЗС 812, Claas Mega 350, наибольший - Вектор 410, КЗС-1218-40.

4.7 Коэффициенты эффективности В результате проведенных теоретических исследований была получена функциональная зависимость полных энергозатрат (2.21). Как уже отмечалось, на величину полных энергозатрат зерноуборочной техники, помимо рассмотренных показателей, оказывают воздействие и другие составляющие.

Поэтому для учёта их влияния на исследуемую величину были введены коэффициенты значимости энергозатрат К пол, К пр, К ж, К э, К пу, которые нашли своё отражение в расчетах коэффициента эффективности. Эффективность использования зерноуборочной техники определяется из условий где К пол - коэффициент значимости полных энергозатрат базового зерноубоп рочного комбайна; К пол - коэффициент значимости полных энергозатрат предлагаемого зерноуборочного комбайна.

Коэффициент значимости полных энергозатрат базового зерноуборочб ного комбайна ( К пол ) определяется на основе полученных результатов хронометражных наблюдений по отношению к типовым энергозатратам.

Проведенные исследования позволили определить коэффициенты эффективности зерноуборочных комбайнов, которые на уборке зерновых культур находятся в пределах 0,68…1,00. Наибольший коэффициент эффективности К эф 1 на уборке зерновых культур имеет КЗС – 812, наименьший – К эф 0,68 – КЗС – 812 С. На уборке сои коэффициенты эффективности зерноуборочных комбайнов составили 0,61…1,00 (рисунок 4.17). Как показали исследования, наибольший коэффициент эффективности К эф 1 на уборке сои у комбайна Claas Mega 350. Наименьший коэффициент эффективности на уборке сои К эф 0,61 – КЗС – 812.

Применение предложенного способа, определения эффективности использования зерноуборочных комбайнов в процессе уборки сельскохозяйственных культур на основе подобранных коэффициентов значимости позволит найти оптимальное решение по распределению агрегатов с минимальными энергозатратами.

Рисунок 4.17 – Распределение зерноуборочных комбайнов на уборке сои В процессе изучения структурной экономико-математической модели, направленной на минимизацию полных энергозатрат, при имеющемся количестве факторов, была установлена функциональная зависимость (2.23).

Приоритетное влияние входящих параметров на искомую величину определялось с использованием однофакторных моделей:

– от производительности полиномом 3-й степени – от расхода топлива полином 4-й степени – от коэффициента уплотнения почвы полином 3-й степени Для визуализации совместного влияния каких-либо двух факторов из предложенных составлены аддитивные двухфакторные модели (рисунок 4.18, 4.19, 4.20) Рисунок 4.18 – Зависимость полных энергозатрат зерноуборочных комбайнов разных марок от совместного влияния расхода топлива Так, при исследовании совместного влияния двух факторов зависимости (4.9): расхода топлива и производительности зерноуборочных комбайнов различных марок, на изменение полных энергозатрат наибольшую значимость оказывает производительность (рисунок 4.18). Наименьшие энергозатраты имеют зерноуборочные комбайны, производительность которых располагается в диапазоне от 4 га/ч до 5 га/ч с расходом топлива в диапазоне от 6 л/га до 8 л/га. Наибольшие энергозатраты имеют зерноуборочные комбайны, производительность которых располагается в диапазоне от 2 га/ч до га/ч с расходом топлива в диапазоне от 8 л/га до 10 л/га.

Рисунок 4.19 – Зависимость полных энергозатрат зерноуборочных комбайнов разных марок от совместного влияния коэффициента уплотнения Рисунок 4.20 – Зависимость полных энергозатрат зерноуборочных комбайнов разных марок от совместного влияния коэффициента уплотнения Зависимость полных энергозатрат зерноуборочных комбайнов разных марок от совместного влияния коэффициента уплотнения почвы и производительности показана на рисунке 4.19. Необходимо отметить, что низкая производительность в сочетании с низким коэффициентом уплотнения почвы предполагает высокие энергозатраты.

На рисунке 4.20 показано, что на изменение полных энергозатрат превалирующее влияние оказывает фактор расхода топлива.

На основании проведенных аналитических и экспериментальных исследований для практического использования предлагается номограмма (приложение 1) для подбора оптимального комбайна в зависимости от коэффициента эффективности. Рассмотрим пример применения номограммы для комбайна Acros 530. Коэффициент эффективности использования зерноуборочного комбайна составляет 0,72, при этом полные энергозатраты составят 710 МДж/га. Аналогично можно зная коэффициент эффективности, определить энергозатраты комбайнов других марок.

ГЛАВА 5. ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ

ИССЛЕДОВАНИЙ

5.1 Топливно-энергетическая оценка работы зерноуборочных комбайнов В результате исследований в период уборки зерновых культур и сои проведена топливно-энергетическая оценка зерноуборочных комбайнов, работающих на полях области. Используемая методика разработана Всероссийским научно-исследовательским институтом механизации сельского хозяйства.

В основу методики положен показатель энергетической эффективности, который учитывает все затраты энергии, необходимой для получения единицы продукции [81].

При обосновании эффективности применения уборочных агрегатов энергетическая оценка дает возможность провести сравнительный анализ, результаты которого приведены в таблице 5.1.

Исходные данные для расчета взяты из хронометражных наблюдений.

Прямые затраты энергии рассчитываются по формуле [81] где Gm - расход топлива, л / га ; аm - теплосодержание топлива, МДж/ кг ; f m коэффициент, учитывающий дополнительные затраты энергии на производство топлива, МДж/ кг.

Энергетические затраты живого труда определяются по формуле [81] где nч - число комбайнеров, чел; aж - энергетический эквивалент живого труда, МДж/ кг ; Wсм - производительность зерноуборочного комбайна, га/ ч.

Энергоемкость зерноуборочного комбайна в расчете на 1 час работы [81] на 1 га где M m - масса энергетического средства, кг ; Сmp - энергетический эквивалент энергетического средства, МДж/ кг ; К p, К к, К m - отчисления на реновацию, капитальный и текущий ремонт зерноуборочного комбайна, %; Т н - годовая загрузка зерноуборочного комбайна, ч.

Совокупные или полные энергозатраты Расчет эффективности использования зерноуборочного комбайна на уборке сои приведен для комбайна Claas Mega – 350.

Расчеты эффективности использования исследуемых зерноуборочных комбайнов на уборке зерновых культур и сои сведены в таблицы 5.1, 5.2.

Таблица 5.1 – Топливно-энергетическая оценка использования зерноуборочных комбайнов на уборке зерновых культур, МДж / га Таблица 5.2 – Топливно-энергетическая оценка использования зерноуборочных комбайнов на уборке сои, МДж / га На основании проведенных расчетов можно сделать вывод, что наименьшие энергозатраты на уборке зерновых культур имеет зерноуборочный комбайн КЗС – 812 – 830,24 МДж / га, на уборке сои – Claas Mega 350 – 510,9 МДж / га. Наиболее высокие энергозатраты показали зерноуборочные комбайны: на уборке зерновых культур КЗС – 812С – 1214,63 МДж / га, на уборке сои КЗС – 812 С – 832,2 МДж / га.

ВЫВОДЫ

В результате теоретических и экспериментальных исследований, изложенных в диссертации в научном плане, решена важная хозяйственная задача – повышение эффективности использования зерноуборочных комбайнов в технологии уборочных работ в Амурской области за счет оптимизации энергозатрат. На основании научно-исследовательских работ сформулированы следующие основные выводы:

1. Получена структурная экономико-математическая модель, позволяющая оценить эффективность использования различных зерноуборочных комбайнов в технологии уборочных работ за счет оптимизации энергозатрат.

2. В результате теоретических исследований была получена блок-схема определения эффективности использования зерноуборочной техники, позволяющая решить следующие задачи:

– подбор оптимального зерноуборочного комбайна по производительности и расходу топлива с использованием графического метода целочисленного программирования и открытой транспортной задачи;

– оптимизация выбора зерноуборочного комбайна в зависимости от погодных условий с использованием теории статистических решений;

– выбор зерноуборочного комбайна с наименьшими энергозатратами с использованием метода анализа иерархий.

3. В результате экспериментальных исследований выявлено, что выбор зерноуборочных комбайнов определяется коэффициентом эффективности, который зависит от производительности, расхода топлива и погодных условий.

Установлено, что на уборке зерновых культур коэффициент эффективности находится в пределах 0,68…1,00. Наибольший коэффициент эффективности К эф 1 на уборке зерновых культур имеет КЗС-812, наименьший – К эф 0,68 – КЗС-812С. На уборке сои коэффициенты эффективности зерноуборочных комбайнов составили 0,61…1,00. Наибольший коэффициент эффективности К эф 1 на уборке сои у комбайна Claas Mega 350. Наименьший коэффициент эффективности на уборке сои К эф 0,61 – КЗС-812.

4.Топливно-энергетический анализ показал, что на уборке зерновых культур наименьшие энергозатраты на 1 га имеет КЗС-812 – 830,24 МДж / га, на уборке сои Сlaas Mega 350 – 510,9 МДж / га ; наибольшие – КЗС-812С – 1214, МДж / га и КЗС-812С – 832,2 МДж / га, соответственно.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Агроклиматические ресурсы Амурской области. – Л.: Гидрометеоиздат, 1973. – 104 с.

2. Адигамов, Н.Р. Оценка надежности рабочих органов уборочных машин на стадии проектирования / Н.Р. Адигамов, Р.Г. Идиятуллин, А.Н.

Адигамов, И.Х. Гималтдинов // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2010. – № 12. – С. 16 – 17.

3. Амурская область в цифрах: Краткий статистический сборник / Амурстат. – Благовещенск, 2011. – 370 с.

4. Артемов, В.Е. Совершенствование технологии уборки зерновых колосовых культур с использованием прицепного подборщика-измельчителя соломы / В.Е. Артемов – дисс.... канд. техн. наук. - Краснодар, 2005. – 195 с.

5. Баштавой, А.Г. Выбор способа уборки зерновых культур в Амурской области / А.Г. Баштавой // Техника в сельском хозяйстве. – 2000. – № 1.

– С. 9.

6. Баштавой, А.Г. Технология и средства механизации уборки зерновых культур для условий Амурской области. Монография / А.Г. Баштавой. – Благовещенск: ДальГАУ, 2009. – 232с.

7. Безруков, В.И. Технологии уборки зерновых колосовых культур в Амурской области / В.И. Безруков. – Благовещенск: Благовещенский сельскохозяйственный институт, 1992. – 131 с.

8. Беляев, Н.М. Снижение уплотнения почвы важная задача / Н.М. Беляев // Техника в сельском хозяйстве. – 1986. – №8. – С.61 – 64.

9. Бойков, В.П. Эффективность использования почвозащитных ходовых систем на зерноуборочных комбайнах / В.П. Бойко // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 1985. – № 9. – С. 35.

10. Бондарев, А.Г. Комментарий к ГОСТ 26955-86. Техника сельскохозяйственная мобильная. Нормы допустимого воздействия движителей на почву / А.Г. Бондарев, В.В. Медведев, В.А. Русанов, А.В. Судаков // Земледелие – 1987 – № 9 – С.29 – 30.

11. Борисова, Л.В. Повышение эффективности функционирования уборочных машин на основе моделей экспертных знаний / Л.В. Борисова –

Автореферат дисс...д-ра техн. наук. – Ростов-на-Дону, 2007. - 35 с.

12. Бумбар, И.В. Совершенствование технологического процесса работы зерноуборочного комбайна на уборке сои: учебное пособие (2-е издание, переработанное и дополненное) / И.В. Бумбар. – Благовещенск: Изд-во ДальГАУ, 1999. – 141 с.

13. Бурьянов, А.И. Оценка качества уборки зерновых культур навесной однобарабанной жатки / А.И. Бурьянов, М.А. Бурьянов // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2011 – № 8.– С. 14 – 15.

14. Василенко, И.Ф. Проблемы усовершенствования сельскохозяйственной техники полеводства / И.Ф. Василенко // Доклады ТСХА. – М., 1962. – Вып. 73. – С. 13 – 15.

15. Вентцель, Е.С. Задачи и упражнения по теории вероятности / Е.С.Вентцель, Л.А.Овчаров. – М.: Издательский центр «Академия», 2003. – 442 с.

16. Вентцель, Е.С. Теория вероятности / Е.С. Вентцель. – М.: Высшая школа, 2002. – 575 с.

17. Виневский, Е.И. Оптимизация параметров машинной технологии уборки табака / Е.И. Виневский // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2008. – № 1. – С. 6 – 7.

18. Водяник, И.И. Воздействие ходовых систем на почву (научные основы) / И.И. Водяник. – М.: Агропромиздат, 1990. – 172 с.

19. Воронин, В.А. Состояние и перспективы развития уборочнотранспортных машин высокой проходимости / В.А.Воронин // Вопросы проходимости машин. – Вып. 6. – С. 3 – 9.

20. Воронин, В.А. Теоретические основы процесса деформации переувлажнённых почв гусеницами уборочных мащин / В.А.Воронин, С.А. Буракова. – Благовещенск: БСХИ, 1973 – 84с.

21. Воронков, В.Н. Технологии, оборудование и опыт использования навигационных и компьютерных систем в растениеводстве: науч. издание / В.Н. Воронков, С.А. Шишов. - М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2010. – 80 с.

22. Вязьмин, М.И. Повышение эффективности работы жатвенной части зерноуборочного комбайна «John Deere 1048» на уборке сои в условиях Амурской области /М.И. Вязьмин – Автореферат дисс…канд. техн. наук. – Благовещенск, 2011. – 19с.

23. Гатаулин, А.М., Харитонова Л.А., Нефедова Э.С Математика для сельского экономиста / А.М. Гатаулин, Л.А. Харитонова, Э.С. Нефедова. – М., Россельхозиздат, 1974. – 206 с.

24. Гмурман, В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: учеб. пособие для студентов вузов / В.Е.

Гмурман. – М.: Высшая школа, 2004. – 404 с.

25. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В.Е. Гмурман. – М.: Высшая школа, 2003. – 479 с.

26. Голов, Г.В. Почвы и экология агрофитоценозов Зейско-Буреинской равнины / Г.В. Голов. – Владивосток: Дальнаука, 2001. – 162 с.

27. Гончаров, Б.И. Приспособление к жатке ЖНУ – 4,0 для сбора зерна / Б.И. Гончаров, П.А. Шабанов // Техника в сельском хозяйстве. – 1974 – № 6.

– С. 23 – 27.

28. Горбачев, И.В. Организация и технология уборки зерновых уборочно-транспортными комплексами / И.В. Горбачев. – М.: Изд-во «Высшая школа», 1983. – 111 с.

29. Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013 – 2020 годы / [Проект] Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, 2011.

30. Данко, П.Е. Высшая математика в упражнениях и задачах / П.Е.

Данко, А.Г. Попов, Т.Я. Кожевникова. – Часть 2. – М.: Высшая школа, 1999.

– 416 с.

31. Дегтярев, Д.А. Повышение эффективности использования универсального энерготехнологического средства на гусеничном ходу на уборке корнеклубнеплодов: в условиях Амурской области / Д.А. Дегтярев – дисс....

канд. техн. наук. – Благовещенск, 2010. – 130 с.

32. Долгов, И.А. Влияние условий уборки на конструкцию зерноуборочного комбайна / И.А. Долгов, В.И. Иванцов //Тракторы и сельскохозяйственные машины. – 2011. – №6. – С. 27 – 29.

33. Долгов, И.А. Уборочные сельскохозяйственные машины / И.А.

Долгов. – Издательство: ДГТУ, 2003. – 707 с.

34. Дьячков, А.П. Оптимизация грузоподъемности бункера свеклоуборочного комбайна / А.П. Дьячков, И.А. Вербицкий // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2010. – № 10. – С. 22 – 23.

35. Евтюшенков, Н. Транспортные средства со съёмными кузовами / Н.Евтюшенков // Сельский механизатор. – 2004. – №11. – С. 15, 49.

36. Емельянов, А.М. Гусеничные зернокормоуборочные комбайны (основы теории и конструктивно-технологические устройства): монография / А.М. Емельянов [и др.] – Благовещенск: ДальГАУ, 2013. – 285 с.

37. Емельянов, А.М. Методические указания элементы математической обработки и планирования инженерного эксперимента / А.М. Емельянов, А.М. Гуров. – Благовещенск: БСХИ, 1984. – 63 с.

38. Емельянов, А.М. Проходимость уборочных машин на переувлажненных почвах Дальнего Востока: монография / А.М. Емельянов, И.В. Бумбар, М.В. Канделя, В.Н. Рябченко. – Благовещенск: ДальГАУ, 2007 – 248 с.

39. Емельянов, А.М. Пути снижения техногенного воздействия гусеничных движителей уборочных машин на переувлажнённые почвы / А.М.

Емельянов – дисс…д-ра техн. наук. – Благовещенск, 1997. – 250 с.

40. Емельянов, А.М. Экономико-математические методы и модели:

учебное пособие / А.М. Емельянов, Л.Г. Крючкова. - Благовещенск: ДальГАУ, 2010. – ч.1. – 58 с.

41. Ерохин, Г.Н. Моделирование показателей уборки зерновых культур / Г.Н. Ерохон, А.С. Решетов // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2010. – № 5. – С. 22 – 24.

42. Жалнин, Э.В. Технология уборки зерновых комбайновыми агрегатами / Э.В. Жалнин, А.Н. Савченко. – М.: Россельхозиздат, 1985. – 207 с.

43. Жалнин, Э.В. К расчету типоразмерного ряда зерноуборочных комбайнов / Э.В. Жалнин, М.Ш. Жилкибаев, В.С. Пьянов // Тракторы и сельхозмашины. – 2009. – № 7. – С. 7 – 11.

44. Жалнин, Э.В. О переводе физических зерноуборочных комбайнов в эталонные / Э.В. Жалнин, М.Ш. Жилкибаев, В.С. Пьянов //Тракторы и сельхозмашины. – 2009. – № 6. – С. 37 – 40.

45. Желиговский, В.А. Элементы теории почвообрабатывающих машин и механической технологии сельскохозяйственных материалов / В.А. Желиговский. – Тбилиси: Изд-во «Техника», 1960. – 146 с.

46. Завора, В.А. Основы технологии и расчета мобильных процессов растеневодства: учебное пособие /В.А. Завора, В.И. Толокольников, С.Н. Васильев. – Барнаул: Изд-во АГАУ, 2008. – 263 с.

47. Захарова, Е.Б. Зависимость урожайности сои и агрофизических показателей плодородия от плотности сложения почвы / Е.Б. Захарова // Пути воспроизводства плодородия почв и повышения урожайности сельскохозяйственных культур в Приамурье: сб. науч. Тр. ДальГАУ. – Благовещенск, 2003. – Вып. 9. – С. 10 – 14.

48. Золоторевская, Д.И. Взаимосвязь различных математических моделей деформирования почв / Д.И. Золоторевская //Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 1983. – № 5. – С. 10 – 16.

49. Золоторевская, Д.И. Исследование и расчет уплотнения почвы колесными движителями / Д.И. Золоторевская // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 1982. – №2. – С. 28 – 32.

50. Золотаревская, Д.И. Основы теории и методы расчета уплотняющего воздействия на почву колесных движителей мобильной сельскохозяйственной техники /Д.И. Золотаревская – Автореферат дисс…д-ра. техн. наук.

– М.: МСХА. – 49 с.

51. Зональная система земледелия Амурской области /под ред. В.Ф. Кузина. – Благовещенск: Хабаров. кн. изд-во, 1985. – 271с.

52. Зональная система технологий и машин для растениеводства Дальнего Востока на 2001 – 2005 гг. / под общ. ред Ю.В. Терентьева, Б.И. Кашпуры. – Благовещенск: ДальГАУ, 2002. – 235 с.

53. Зональная система технологий и машин для растениеводства Дальнего Востока на 2006 – 2015 гг. / под общ. ред Ю.В. Терентьева, Б.И. Кашпуры, И.В. Бумбара. – Благовещенск: ДальГАУ, 2005. – 486 с.

54. Иванченко, П.Г. Совершенствование зерноуборочного процесса на основе фронтальной жатки-накопителя / П.Г. Иванченко – дисс.... канд. техн.

наук. – Оренбург, 2005. – 152 с.

55. Изаксон, Х.И. Зерноуборочные комбайны «Нива» и «Колос» 2-е изд., перераб. и доп. / Х.И. Изаксон. – М.: Колос, 1980. – 416 с.

56. Измайлов, А.Ю. Оптимизация потребности уборочного комплекса в транспортных средствах / А.Ю. Измайлов, Н.Е. Евтюшенков // Техника в сельском хозяйстве. – 2010. – № 6. – С. 28 – 31.

57. Иофинов, С.А. Эксплуатация машинно-тракторного парка / С.А.

Иофинов. – М.: «Колос», 1974. – 480 с.

58. Исмаилов, И.И. Эксплуатационно-надежностные показатели зерноуборочных комбайнов SAMPO-ROSENLEW / И.И. Исмаилов // Техника в сельском хозяйстве. – 2007. – № 6. – С. 28-30.

59. Канарев, Ф.М. Технология уборки зерновых с обмолотом на стационаре / Ф.М. Канарев // Земледелие. – 1986. – № 2. – С. 43 – 46.

60. Канделя, М.В. Влияние различных ходовых систем на уплотнение почвы / М.В. Канделя, А.М. Емельянов, В.Н. Рябченко// В кн.: Наука производству. – Благовещенск: ДальГАУ, 1997. – С. 18-24.

61. Канделя, М.В. Исследование и обоснование технического уровня различных типов гусеничных ходовых систем уборочно-транспортных машин /М.В. Канделя – дисс…канд. техн. наук. – Биробиджан, 1997.–162 с.

62. Канделя, Н.М. Повышение эффективности работы зерноуборочного комбайна на гусеничном ходу в условиях зоны Дальнего Востока / Н.М.Канделя – Автореферат дисс…канд. техн. наук. – Благовещенск, 2004. – 21 с.

63. Каплин, И.Н. Обоснование индустриально-поточной комбайновой и бескомбайновой технологии уборки зерновых культур / И.Н. Каплин, М.Д.

Галенко, В.Г. Федчун // Механизация и электрификация сельского хозяйства.

– 1983. - № 8. – С. 5 – 7.

64. Карапетян, М.А. Повышение эффективности технологических процессов путем уменьшения уплотнения почв ходовыми системами сельскохозяйственных тракторов / М.А. Карапетян – Автореферат д-ра техн. наук. – Москва, 2010. – 35 с.

65. Ковалева, А.В. Обеспечение эффективности функционирования зерноуборочных комбайнов за счет рационального конструирования несущих систем на стадии проектирования / А.В. Ковалева – дисс...канд. техн. наук. – Ростов-на-Дону, 2006. – 174 с.

66. Козлова, Л.В. Повышение эффективности использования комбайнов в зоне Дальнего Востока за счёт рационального сочетания колёсных и гусеничных машин (на примере Амурской области) / Л.В. Козлова – Автореферат дисс…канд. техн. наук. – Санкт-Петербург, 1991. – 40 c.

67. Коломарова, Н.Ю. Решение задач линейного целочисленного программирования методом Гомори/ Методические указания и задания к практическим занятиям по курсу «Экономико-математические методы» для студентов экономических специальностей / Н.Ю. Коломарова. – Кемерово, 2000.

– 11с.

68. Коренев, Г.В. Прогрессивные способы уборки и борьба с потерями урожая/Г.В. Коренев, А.П. Тарасенко. – М.: Колос, – 1983. – 175 с.

69. Кравченко, В.И. Уплотнение почв машинами / В.И. Кравченко. – Алма-Ата: Наука, 1986. – 96 с.

70. Кремер, Н.Ш. Математика для экономистов: от Арифметики до Эконометрики: учеб. – справоч. пособие / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко, И.М.

Тришин. – М.: Высшее образование, 2009. – 646 с.

71. Ксеневич, И.П. Внедорожные тяговотранспортные системы: проблемы защиты окружающей среды / И.П. Ксеневич // Тракторы и сельхозмашины. – 1996. – №6. – С. 18 – 22.

72. Ксеневич, И.П. Ходовая система – почва – урожай / И.П.Ксеневич, В.А. Сотников, М.И. Ляско. – М.: Агропромиздат, 1985. – 304с.

73. Ксеневич, И.П. О нормах и методах оценки механического воздействия на почву движителей сельскохозяйственной техники / И.П.Ксеневич, М.И. Ляско //Тракторы и сельхозмашины. – 1986 – № 3. – С. 9 – 15.

74. Кубышев, В.А. Совершенствование способов уборки зерновых сельскохозяйственных культур / В.А. Кубышев, В.И. Волков, И.Ф. Волков // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 1989. – № 7. – С.22 – 23.

75. Кузнецов, В.В. Совершенствование деления зернового потока / В.В.

Кузнецов, В.Г. Козлов, П.С. Востриков // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2010. – № 10. – С. 10 – 11.

76. Кузовников, М.М. Повышение эффективности уборки и послеуборочной доработки зерновых культур в условиях Северо-Западного региона РФ путем совершенствования технологических процессов и технических средств / М.М. Кузовников – дисс...канд. техн. Наук. – Санкт-Петербург, 2010. – 134 с.

77. Кушнарев, А.С. Уменьшение вредного воздействия на почву рабочих органов и ходовых систем машинных агрегатов при внедрении индустриальных технологий возделывания сельскохозяйственных культур. Лекции / А.С. Кушнарев, В.М. Мацепуро – М. 1986 – 45с.

78. Леженкин, А.Н. Энергетическая оценка стационарной технологии уборки зерновой части урожая / А.Н. Леженкин // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 2007. – №2. – С. 5 – 7.

79. Леньков, И.И. Экономико-математическое моделирование экономических систем и процессов в сельском хозяйстве / И.И. Леньков. – Мн.:

Дизайн ПРО, 1997. – 304 с.

80. Лонцева, И.А. Повышение эффективности работы зерноуборочных комбайнов на уборке зерновых и сои в условиях Амурской области связала с использованием систем точного позиционирования / И.А. Лонцева – Автореферат дисс…канд. техн. наук. – Благовещенск, 2012. – 22 с.

81. Методика энергетического анализа технологических процессов в сельскохозяйственном производстве. – ВИМ, 1995. – 95 с.

82. Немчинов, В.С. Экономико-математические методы и модели. В т. Т.3. / В.С. Немчинов. – М.: Наука, 1967. – 124 с.

83. Нугис, Э.Ю. Оценка состояния системы "машина-почва-растение" при различных сочетаниях механического воздействия на почву / Э.Ю.Нугис //Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 1987. – №5. – С.16 – 19.

84. Ожигова, Н.М. Совершенствование теории и методов технологического воздействия при уборке сои в условиях Амурской области / Н.М. Ожигова – дисс...канд. техн. наук. – Благовещенск, 2005. – 198 с.

85. Онищук, В.С. Комплексная характеристика почвенных ресурсов равнинных ландшафтов Приамурья /В.С. Онищук, А.Н. Панасюк. – Благовещенск: Издательство ДальГАУ, 2010. – 324 с.

86. Отчёт о научно-исследовательской работе ДальГАУ по теме «Перспективная система технологий и машин для сельскохозяйственного производства Дальнего Востока России»; рук. темы д.т.н., профессор И.В.

Бумбар; № госрегистрации 01200503571; Благовещенск, 2011.

87. Павлюк, Н.Г. География Амурской области: учебно-методическое пособие / Н.Г. Павлюк. – Изд-во БГПУ, 2005. – 135 с.

88. Павлюк, Р.В. Повышение эффективности использования зерноуборочных комбайнов /Р.В. Павлюк, В.С. Пьянов, А.Т. Лебедев // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2010. – № 1. – С. 18 – 19.

89. Пенкин, М.Г. Новые технологии уборки зерновых культур / М.Г.

Пенкин. – Алма-Ата: Издательство «Кайнар», 1988. – 280 с.

90. Петрушко, И.М. Курс высшей математики. Теория вероятностей.

Лекции и практикум: Учебное пособие – 3-е изд. / И.М. Петрушко. – СПб.:

Издательство «Лань», 2008. – 352 с.

91. Письменный, Д.Т. Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике – 2-е изд., испр. / Д.Т. Письменный. – М. Айриспресс, 2005. – 256 с.

92. Постановление правительства Российской Федерации от 14 июля 2007 г. №446 «О государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008 – 2012 годы».

93. Романченко, М.И. Расчетно-вероятностный метод определения эксплуатационного расхода топлива тракторными транспортными агрегатами / М.И.Романченко //Техника в сельском хозяйстве. –2009. – №5. – С.25-27.

94. Рунчев, М.С. Технология уборки зерновых трехфазным способом / М.С.Рунчев // Тракторы и сельхозмашины. – 1959. – №9. – С. 32 – 36.

95. Русанов, В.А. Проблема переуплотнения почв движителями и эффективные пути её решения / В.А. Русанов. – М.: ВИМ, 1998. – 368 с.

96. Рябченко, В.Н. Проблемы и перспективы совершенствования гусеничной ходовой системы мобильных уборочно-тракторных машин / В.Н.Рябченко, М.В. Канделя, А.М. Емельянов // Вестник ДальГАУ. – Благовещенск: ДальГАУ, 2007. – Вып. 4. С. 54 – 55.

97. Рябченко, В.Н. Расчет нагрузок на опорные каретки гусеничной ходовой системы уборочно-транспортных машин / В.Н. Рябченко // Техника в сельском хозяйстве. – 2007. – № 3. – С. 38 – 41.

98. Саати, Т. Аналитическое планирование. Организация систем / Т.

Саати, К. Керис. – М. Радио и связь, 1991 – 224с.

99. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. – М.: Радио и связь, 1993. – 278 с.

100. Саитов, В.Е. Обоснование параметров пылеотводящего канала сепарирующего устройства зерноочистительной машины / В.Е. Саитов, В.Г.

Фарафонов // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2011. – № 11. – С. 20 – 21.

101. Система земледелия Амурской области / А.Я. Ала [и др.] – Благовещенск: ИПК «Приамурье», 2003. – 302 с.

102. Система технологий и машин для комплексной механизации растениеводства Амурской области на 2006 – 2010 годы / И.В. Бумбар, Б.И. Кашпура, Ю.В. Терентьев. – Благовещенск: Изд-во ДальГАУ, 2006. – 312с.

103. Скотников, В.А. Основы теории и расчета трактора и автомобиля:

учеб. пособие / В.А. Скотников, А.А. Мащенский, А.С. Солонский. – М.: Агропромиздат, 1986. – 383 с.

104. Скрипкин, Д.В. Совершенствование молотильно-сепарирующего устройства и технологии обмолота зерновых колосовых культур на корню / Д.В. Скрипкин – дисс...канд. техн. наук. – Волгоград, 2005. – 143 с.

105. Соловьева, Н. Ф. Опыт применения и развитие систем точного земледелия: Науч. ан. обзор. / Н. Ф. Соловьева. – М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2008. — 100 с.

106. Стружкин, Н.И. Повышение эффективности использования зерноуборочных комбайнов / Н.И. Стружкин // Техника в сельском хозяйстве. – 2008. – № 2 – С. 39 – 41.

107. Стружкин, Н.И. Повышение эффективности работы транспортных средств на уборке зерновых культур / Н.И. Стружкин // Техника в сельском хозяйстве. – 2008. – № 1 – С. 38 – 39.

108. Сухаева, А.Р. Совершенствование технологии уборки зерновых культур и обоснование параметров скоплений хлебной массы для крестьянских (фермерских) хозяйств в условиях Восточной Сибири / А.Р. Сухаев – дисс…канд. техн. наук. – Улан-Удэ, 2006. – 131 с.

109. Сухопаров, А.И. Выбор типа ходовых систем для зерноуборочных комбайнов / А.И. Сухопаров // Техника в сельском хозяйстве. – 2010. – № 5 – С. 23 – 25.

110. Сухопаров, А.И. Повышение эффективности уборки зерновых культур повышенной влажности путем применения комбайнов, оснащенных молотильным аппаратом с зубовыми бичами / А.И. Сухопаров – автореферат дисс.... канд. техн. наук. – Санкт-Петербург, 2007 – 20 с 111. Сюмак А.В. Система технологий и машин для комплексной механизации растениевод-ства Амурской области на 2011-2015 гг. / под общ.

ред. И.В. Бумбар, А.Н. Панасюк, В.А. Тильба. – Благовещенск : ДальГАУ, 2011. – 263 с.

112. Тарасенко, А.П. Повышение качества зерна / А.П. Тарасенко, В.И. Оробинский, М.Э. Мерчалова и другие // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2010. – № 10. – С. 7 – 9.

113. Тимофеев, М.Н. Производительность перцеуборочной машины в зависимости от условий уборки / М.Н. Тимофеев // Техника в сельском хозяйстве. – 2007. – № 6. – С. 23 – 25.

114. Тимофеев, М.Н. Совокупные затраты энергии как критерий оптимизации уборочно-транспортного и заготовительного процесса / М.Н. Тимофеев // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2006 – № 6. – С. 17 – 18.

115. Трифонов, А.Г. Постановка задачи оптимизации и численные методы ее решения [Электронный ресурс] Консультационный центр MATLAB.

– Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/optimiz/book 116. Физическая география России и стран бывшего СССР [Электронный ресурс]. – Режим доступа: /www. ecosystema. Ru 117. Хробостов, С.Н. Эксплуатация машинно-тракторного парка. Изд.

2-е, перераб. и доп. / С.Н. Хробостов. – М.: «Колос», 1973. – 607 с.

118. Цыбульников, В.И. Результаты исследований уборочной машины / В.И.Цыбульников, А.Н. Леженкин, В.В. Масленников // Совершенствование рабочих органов машин и повышение эффективности их технологических процессов в растениеводстве. – Л., 1991. – С. 34 – 37.

119. Черепанов, Г.Г. Уплотнение пахотных почв и пути его устранения ВАСХНИЛ, ВНИИ информации и технико-экон. исследований агропромышленного комплекса / Г.Г. Черепанов, В.М. Чудиновских – М.:

ВНИИТЭИ, 1987. – 61 с.

120. Шаханов, Ш.А. Обоснование состава парка зерноуборочных машин методом ранжирования /Ш.А. Шаханов, Е.Ф. Тушанов, Г.С. Есжанов // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2007. – № 5. – С.22– 23.

121. Шевкун, В.К. Совершенствование процесса выгрузки зерна с повышенной влажностью из бункера зерноуборочного комбайна "Дон-1500" / В.К. Шевкун – дисс...канд. техн. наук. – Ростов-на-Дону, 2003. – 118 с.

122. Шепелев, С.Д. Согласование параметров технических средств на уборке зерновых культур / С.Д. Шепелев, И.Н. Кравченко // Сибирский Вестник сельскохозяйственной науки. – 2011. – № 7–8. – С. 71–76.

123. Шматко, Г.Г. Моделирование деформированного состояния вороха в бункере комбайна /Г.Г. Шматко, С.Д. Ридный, Л.Н. Глобин // Механизация электрификация сельского хозяйства. – 2010. – № 4. – С. 10 – 11.

124. Щитов, С.В. Пути снижения техногенного воздействия колесной энергетики в условиях Дальнего Востока: монография / С.В. Щитов. – Благовещенск: ДальГАУ, 2004. – 211 с.

125. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб.

пособие для вузов/ В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М. Дайитбегов [и др.]; под ред. В.В. Федосеева. – М.: ЮНИТИ, 1999. – 391 с.

126. Юшин, А.А. Эффективность применения ходовых систем со сниженным уровнем воздействия на почву / А.А. Юшин, В.Г. Евтенюк, Ю.Н.

Благодатный // Воздействие движителей на почву: сб. научн. тр. ВИМ. М.:, 1988. Т. 118 – С.174 – 181.

127. ГОСТ 28301-2007. Межгосударственный стандарт. Комбайны зерноуборочные. Методы испытаний. Введ. 2010 – 01 – 01. – М.: Стандартинформ, 2010. – 90 с.

128. ГОСТ Р 52777-2007 Техника сельскохозяйственная. Методы энергетической оценки. Введ. 2008 – 07 – 01. – М.: Стандартинформ, 2008. – 13с.

129. ГОСТ Р 52778-2007 Испытание сельскохозяйственной техники.

Методы эксплуатационно-технологической оценки. Введ. 2008 – 07 – 01. – М.: Стандартинформ, 2008. – 27с.

130. Bekker, M.G. Off-the-Road Locomotion: Research and Development in Temnechanics. The University of Michigan, 1960, p. 692.

131. Bekker, M.G., Collins R. A comparision of tractorsrear types in their resistance to sideslip. – Joumal of agricultural Engineering recearch, v.17, 1972, №1, p.20 – 23.

132. Bunt, С., Baily С. Trust dynamic Weight reationnship of regi d Wheels.- Transations of the ASAE, 1975, 18(4), p. 811-817.

133. Dwyer, M., Pearson G. A field comparison of the effective perfomance of two - and fouri wheel drive tractors.-Joumal of agricultural Engineering recearch, 1976, v.21, p.77-85.

134. Gondzio, J, Terlaky, T. In J. E. Beasley. Advances in linear and integer programming. Oxford Lecture Series in Mathematics and its Applications.

New York: Oxford University Press. - 1996. pp.- 103–144.

135. Graeme, R. Quick, Wesley F. Buchele: The Grain Harvesters. American Society of Agricultural Engineers, St. Joseph/Michigan 1978, ISBN 0-916150Krister, R., Grecenko A. Zaberove vlastnosti pneumatik pri opakovanern prujezdu hnacich kol toutez stopou.-Zeme delsKatechnica, 1976, 22960, p.309-329.

137. Kuether, D. "Whih Troek Shoes PullBestP-Farm andPower Eguipment, March, 1996.

138. Henning, N., Christiansion S., Kofoed'S. Asplit-power approach: the M. аnd S. tractor system -Just. of agricultural Engineering, Roal veterinary and agricultural university, Denmark, Meddelel, June, 1977, №31.

139. Ogorkiewick, R. Of- the Road Mobulity - «Armor», v. 71., №2, 1962.

p. 24-27.

140. Perumprul, J., Liljedahl, J., Perloff, W. A Numerical Method for preductingthe stress distributions a soils deformation under atractor whul. – Journal of Terramechanics, 1971, vol. 8, №1, p.9 – 22.

141. Reed, J. Measurement of Forus and Track Type Tractor Shoes.Transactions of the ASAE, 1958, v. 1, №1.

142. Rusanov, V.A. Methods for determining the effects of Soil Compaction produced by traffic and indices of efficiency for reducing these effects // Soil Tillage Research, 40 (1997). – P. 239 – 250.

143. Rusanov, V.A. Methods of Determination of Volumetric Strain Components for Soil-Ground// International Conference «Protection of Soil Environment by Compaction and Proper Soil Tillage». Melitopol, MIMSCH, 1994. – P. – 52.

144. Saaty, Thomas L. Relative Measurement and its Generalization in Decision Making: Why Pairwise Comparisons are Central in Mathematics for the Measurement of Intangible Factors - The Analytic Hierarchy/Network Process.

RACSAM (Review of the Royal Spanish Academy of Sciences, Series A, Mathematics) 2008.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Номограмма для определения энергозатрат в зависимости от