CC BY
1Н.И. Овчинникова, д-р техн. наук, проф., e-mail: nata54@bk.ru А.В. Косарева, канд. техн. наук, доц. e-mail: ankosar@mail.ru Иркутский государственный аграрный университет им. А.А. Ежевского, г. Иркутск
Н.И. Мошкин, д-р техн. наук, проф.
Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления, г. Улан-Удэ
УДК 631.35:658.310.16
ДИНАМИКА ИЗМЕНЕНИЯ ДНЕВНОЙ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ УБОРОЧНОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ТРАНСПОРТНЫМ ОБЕСПЕЧЕНИЕМ
Работа посвящена анализу формирования дневной производительности уборочной технологической системы с транспортным обеспечением на заготовке сена, уборке картофеля и зерновых культур. Установлено, что процесс накапливания дневной производительности носит случайный характер. Теоретически разработана и экспериментально подтверждена линейная модель дневной производительности рассматриваемой системы, основанная на поэлементном рассмотрении времени рабочего дня. Расширены общепринятые понятия производительности за счет введения идеальной, потенциальной и итоговой производительности. Получены аппроксимирующие зависимости дневной производительности, позволяющие определять фактическую производительность в любой момент рабочего дня. Результаты исследований могут быть использованы для разработки мероприятий по повышению производительности человеко-машинных систем, функционирующих в сельскохозяйственных технологических процессах.
Ключевые слова: уборочная технологическая система с транспортным обеспечением, дневная производительность, составляющие времени рабочего дня, линейная модель дневной производительности.
N.I. Ovchinnikova, Dr. Sc. Engineering. Prof.
A.V. Kosareva, Cand. Sc. Engineering, Assoc. Prof.
N.I. Moshkin, Dr. Sc. Engineering. Prof.
DYNAMICS OF CHANGES IN DAILY PRODUCTIVITY OF HARVESTING TECHNOLOGICAL SYSTEMS WITH TRANSPORT SUPPORT
The paper is devoted to the analysis of the daily productivity formation of the harvesting technological system with transport support for hay making, potato and grain harvest. It is established that the cumulative process ofdaily productivity is random. A linear model of the daily productivity of the system, based on a time-by-time examination of the working day is theoretically developed and experimentally confirmed. The general concepts ofproductivity are expanded due to the introduction of ideal, potential and final performance. Approximating dependences of daily productivity, which allow determining the actual productivity at any time of the working day, are obtained. The results of the research can be used to develop measures to improve the productivity of human-machine systems operating in agricultural technological processes.
Key words: harvesting technological system with transport support, daily productivity, working day time components, linear model of daily productivity.
Введение
Уборка урожая - завершающий и ответственный этап в технологической цепочке возделывания сельскохозяйственных культур. Процесс уборки урожая рассматривается как функционирование уборочной технологической системы с транспортным обеспечением, состоящей из управленческой (механизатор, комбайнер, агроном, водитель), технической (комбайн, трактор, автомобиль, машинно-тракторный агрегат) и экологической (природно-климатические условия, почва, конфигурация полей, растения) подсистем [2].
Основной характеристикой работы за смену (сутки, рабочий день) рассматриваемой системы является ее производительность, которая определяется количеством убираемой и транспортируемой сельскохозяйственной продукции (работы), производимой в единицу времени [1].
Целью настоящего исследования является повышение дневной производительности уборочной технологической системы с транспортным обеспечением на основе анализа динамики ее изменения в течение рабочего дня.
Материал и методы исследований
На производительность рассматриваемой системы в заданных условиях эксплуатации оказывают влияние техническое состояние уборочных и транспортных агрегатов, согласованность их взаимодействия, характеристики убираемого материала (урожайность, полеглость, засоренность и др.), организационные и технологические мероприятия уборки, подготовленность механизаторов, погодные условия и др. В связи с этим изменение дневной производительности носит случайный характер.
Анализ различных уборочных технологических процессов показал, что дневная производительность формируется из отдельных объемов работ, полученных непосредственно за время каждого рабочего хода, и изменяется линейно (рис.) [4]:
Ж = аТдн+ Ь, (1)
где Ж - дневная производительность уборочной технологической системы с транспортным обеспечением; Тдн - фактическое время рабочего дня в заданных условиях функционирования системы; а и Ь - постоянные коэффициенты, характеризующие скорость изменения дневной производительности (а) и неучтенные факторы (Ь).
На представленном рисунке по оси абсцисс отложены продолжительность рабочего дня Тдн и составляющие ее элементы: Тднн - начало работы уборочной технологической системы (начало рабочего дня механизатора), которое условились определять с момента выхода механизатора из дома, места отдыха и т.д. С этого момента (Тднн) время затрачивается на передвижение механизатора до места стоянки - 1м-с, на подготовку агрегата к работе - иа, заправку (включая подъезд к ней) - tз; переезд агрегата от места стоянки (заправки) до поля, заезд на загонку - tххl и время подготовки поля - Все эти составляющие времени дня можно характеризовать как tпдг - время подготовительных работ (предрабочее). В него включено
1пдг = М + ^па + 'з + + '«1 + 'пп . (2)
Время на подготовительные работы определяется с момента начала рабочего дня Тднн и до начала первого рабочего хода и (точка на временной оси)
'пдг ='о - Тдн. (2')
С момента и начинается технологическая операция (рабочий ход, повороты, отказы системы по техническим, технологическим, организационным и другим причинам). Время непосредственно технологической операции обозначим через tр, а все непроизводительные элементы времени работы системы от начала первого до конца последнего рабочего хода Л^нпр, которые определяются суммой следующих составляющих элементов дневного времени работы системы [3]:
л/нпр =г +г + г, + и + г т + г г + и + г + г г Л + г , (3)
нпр у кк фп Тн пТ орг2 з Т хх хх2 ожд см > V /
где tу - время на технологическое обслуживание; tкк - время простоев для контроля качества; tфп - простои по физиологическим потребностям; Т - время устранения технических неисправностей; ит - непредвиденные нарушения технологического процесса; tз - заправка агрегата; Ь - время технологического обслуживания; иов - повороты агрегата; tхх2 - переезды на загоне, по полю, от поля до заправки и обратно; tожд - простои уборочного агрегата в ожидании транспортного средства; tсм - смена транспортных средств.
ßn
ißud
Ф „
tnдг
to
Гдн <—
аф
ОСи
->к-
Atf,
нпр
Tp
Тдн
Wud Wn
Wm
Wф
Wum
Продолжительность рабочего дня, Тдн
Рисунок - Линейная модель дневной производительности уборочной технологической системы c транспортным обеспечением
По окончании последнего рабочего хода уборочный агрегат перемещается на стоянку и затрачивает время tхп. После подготовки агрегата к межсменному хранению рабочий день механизатора заканчивается в Тднк. Время передвижения агрегата с места работы после последнего рабочего хода tрк до стоянки и выполнения работ по постановке агрегата на межсезонное хранение ист обозначим через tзкл (заключительное время), которое определится
(4)
= t +1„
Г к j к
дн ~ tр
Продолжительность работы агрегата от первого рабочего хода и до окончания последнего tрк, включая основное время и всевозможные отказы уборочной технологической системы е транспортным обеспечением, определяет Тр.
Т =У t . + TAt' = tk -1 = T -1, -1 ,
р / 1 m / 1 нпр p o дн пдг зкл ?
0
t
i=\
i=\
п
где - чисто рабочее время за г-й рабочий ход; 1р = ^ 7 . - чистое время (без отказов системы)
г=1
работы за день.
Таким образом, общее время рабочего дня можно найти по формуле:
т = Тк -Т" = T +1, +1 = t, + Уt -+Ум1 +1 , (6)
дн дн дн р пдг зкл пдг / j m / j нпр зкл? V /
i=1 i=1
а все непроизводительнее элементы времени равны
n
t = У At . = T -1 = At' нпр +1 л +1 . (7)
нпр / , нпрг дн p нпр пдг зкл \ /
i=1
С учетом рассмотренных временных характеристик рабочего дня и предложенной линейной модели дневной производительности уборочной технологической системы c транспортным обеспечением расширены общепринятые понятия производительности уборочных машин и агрегатируемого сельскохозяйственного оборудования. В зависимости от целей исследований можно применять идеальную, потенциальную, теоретическую, фактическую и итоговую производительность. Идеальная производительность Wnö рассматриваемой системы определяется количеством продукции (работы) за рабочий день при полном использовании технических параметров уборочных и транспортных агрегатов. Потенциальная производительность Жп определена как максимально возможная производительность в конкретных производственных условиях функционирования системы при условии начала непосредственного выполнения уборки сельскохозяйственной продукции без всевозможных переездов и подготовительных работ. Теоретическая производительность Wm - объем выполненной работы при фактическом использовании технических параметров применяемой уборочной техники и начале выполнения уборки урожая после подготовительных работ. Фактическая производительность Жф - объем выполненной работы, определяемый с учетом фактического использования технических параметров уборочной и транспортной техники и всех простоев системы. Итоговая производительность Wum - объем выполненной работы, подсчитываемый при подведении итогов работы рассматриваемой системы за смену (рабочий день, сутки) с момента начала работы механизатора до окончания постановки уборочного агрегата на межсменное хранение. Последние два вида производительности должны совпадать по значению.
Наиболее информативным показателем, характеризующим скорость изменения указанных производительностей, является тангенс угла наклона прямых W = fТдн), определяемый отношением ординат Wi к соответствующим отрезкам времени ti (рис.).
W W
tgß, = W, tga, = W. (8)
ti ti
Апробация полученных теоретических формул проводилась на основе хронометражных наблюдений за сельскохозяйственными агрегатами, работающими в уборочной технологической системе с транспортным обеспечением. Анализ формирования дневной производительности рассматриваемой системы осуществлялся по полученным многочисленным статистическим данным временных показателей хронометража рабочего дня и последующей их обработки на ЭВМ по специальной авторской программе. Было обработано более 350 хронометражных карт: на заготовке сена (опыты А.В. Косаревой) с КСК-100, Е-281, Е-303, МТЗ-80+ГВР-6Б и Е-282 (всего 93 хронометражные карты); на уборке картофеля (опыты В.В. Бон-нет) с комбайнами ККУ-2А, КПК-2-01, КПК-3 и c использованием голландской технологии AVR-220B (всего 128); на уборке зерновых культур прямым комбайнированием (опыты С.А. Юрьева) с комбайнами «Енисей-1200», «Доминатор», «Sampo-500» и «Fortschrit» (всего 130).
n
n
Результаты исследования и их обсуждение
Для выявления динамики изменения дневной производительности уборочной технологической системы, функционирующей в реальных условиях уборочных работ, применялись разные аппроксимирующие функции: линейная, логарифмическая, степенная и экспоненциальная. Предпочтение отдано линейной зависимости в силу наибольших коэффициентов корреляции и детерминации, а также меньшей относительной погрешности вычислений. Выбор линейной модели производительности подтверждает теоретические предпосылки. В таблице представлены линейные модели формирования дневной производительности на заготовке сена, уборке картофеля и зерновых культур. Полученные аппроксимирующие функции показывают, что коэффициент «а» при фактическом времени рабочего дня Тдн для различных уборочных технологических систем принимает разные значения, т.е. скорость изменения производительности, а значит, и углы наклона прямых Ждн=,/(Тдн) отличаются друг от друга. Это свидетельствует о наличии разного числа простоев системы по техническим, технологическим, организационным и другим причинам. Следует отметить, что технические и организационные простои в значительной мере могут быть устранены путем совершенствования управления, повышения квалификации кадров, резервирования машин, улучшения организации службы технического обслуживания и ремонта. Технологические же простои менее управляемы в процессе эксплуатации и зависят от технического совершенства машин, согласованности их взаимодействия и погодных условий. В результате сокращения чисто рабочего времени и недоиспользования потенциальных возможностей уборочных и транспортных агрегатов фактическая производительность уборочной технологической системы с транспортным обеспечением ниже возможной примерно в 2 раза, что приводит к затягиванию сроков уборки урожая.
Таблица
Линейные модели дневной производительности уборочной технологической системы е транспортным обеспечением на заготовке сена, уборке картофеля и зерновых культур
Линейная модель Значение коэффициента детерминации, Я2 Вид уборочного процесса Применяемый уборочный агрегат
WdH = 0,596 Тдн - 4,933 0,74 заготовка сена КСК-100
WdH = 0,517 Тдн - 5,115 0,77 Е-281
WdH = 0,924 Тдн - 7,959 0,76 Е-303
WdH = 1,099 Тдн - 11,682 0,72 МТЗ-80+ГВР-6Б
WdH = 0,804 Тдн - 7,656 0,68 Е-282
Wдн = 0,326 Тдн - 2,009 0,85 уборка картофеля ККУ-2А
Wдн = 0,129 Тдн - 1,364 0,98 КПК-2-01
Wдн = 0,766 Тдн - 1,849 0,87 КПК-3
Wдн = 0,532 Тдн - 2,045 0,72 АУЯ-220В
Wдн = 1,069 Тдн - 10,758 0,89 уборка зерновых культур Енисей-1200
Wдн = 2,037 Тдн - 21,491 0,77 Доминатор
Wдн = 0,173 Тдн - 1,686 0,91 8ашро-500
Wдн = 1,256 Тдн - 13,633 0,68 Ро^ьеМ
Заключение
1. Любой уборочный процесс в сельском хозяйстве целесообразно рассматривать как функционирование уборочной технологической системы с транспортным обеспечением или без него.
2. Одним из основных показателей работы такой системы является ее производительность, динамика изменения которой носит линейный характер.
3. Теоретически разработанные и экспериментально подтвержденные линейные модели производительности рассматриваемой системы могут быть использованы для расчета временных параметров технических, технологических, организационных и других мероприятий при выполнении различных уборочных работ.
4. Введение новых видов производительности и их проверка в реальных условиях работы системы позволят вскрыть резервы повышения производительности уборочной и транспортной сельскохозяйственной техники.
Библиография
1. Зангиев А.А. [и др.]. Эксплуатация машинно-тракторного парка. - М.: КолосС, 2008. - 320 с.
2. Овчинникова Н.И., Быкова М.А., Косарева А.В. Вероятностно-статистическая модель кормо-уборочной технологической системы // Вестник ИрГСХА. - 2017. - Вып. 81 (2) (август) // Материалы VII Науч.-практ. конф. с междунар. участием «Чтения И.П. Терских». «Актуальные вопросы инженерно-технического и биотехнологического обеспечения АПК», 24-26 мая 2017 г. - Иркутск, 2017. -С.84-89.
3. Овчинникова Н.И., Косарева А.В. Анализ непроизводительных элементов времени рабочего дня при заготовке грубых кормов в Иркутской области // Вестник Восточно-Сибирского государственного университета технологий и управления. - Улан-Удэ, 2016. - № 4 (61). - С. 27-32.
4. Терских И.П., Овчинникова Н.И. Модель производительности биомашинного агрегата в растениеводстве и ее графическая интерпретация // Достижения науки и техники АПК. - 1999. - № 9. -С.33-35.
Bibliography
1. Zangiev A.A. [et al.]. Operation of the machine and tractor fleet. - M.: KolosS, 2008. - 320 p.
2. Ovchinnikova N.I., Bykova M.A, Kosareva A.V. Probabilistic-statistical model of forage technology system// Scientific and practical journal Bulletin of the ISAA, 2017, Issue 81 (2) (August) // Materials of the VII scientific-practical conference with international participation "Readings named after I.P. Terskikh". "Topical issues of engineering and biotechnological support of agro-industrial complex", May 24-26, 2017. -Irkutsk, 2017. - P. 84-89 p.
3. Ovchinnikova N.I., Kosareva A.V. Analysis of non-productive elements of working hours in the process of forage conservation in Irkutsk region // Scientific and technical Bulletin of the East-Siberia state University of technology and management. - 2016. - N 4 (61). - P. 27-32.
4. Terskikh I.P., Ovchinnikova N.I. Model of bio-machine assembly productivity in crop production and its graphic interpretation // Achievements of science and technology of agro-industrial complex. - 1999. - N 9. - P.33-35.
