CC BY
10
ТЕХНОЛОГИИ, МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ ] ДЛЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА ]
Научная статья УДК 636.084.74
DOI: 10.24412/2227-9407-2023-1-23-33
Экспериментальное исследование лабораторного макета для дозирования кормовых добавок
Владимир Вячеславович Кирсанов1, Дмитрий Юрьевич Павкин2, Евгений Александрович Никитин3, Михаил Владимирович Беляков4, Игорь Анатольевич Пехальский5, Владимир Юрьевич Матвеев6в
1 я 3 4, 5 Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ, Москва, Россия 6Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино, Россия, 1 [email protected]
[email protected], https://orcid.org/0000-0001-8769-8365 [email protected], https://orcid.org/0000-0003-0918-2990 [email protected], https://orcid.org/0000-0002-4371-8042 5 dissovet-vim@mail. ru
[email protected]://orcid.org/0000-0002-1837-8285
Аннотация
Введение. В ходе исследования были проанализированы тенденции развития комбикормового оборудования для прифермерского использования. Определена актуальность использования цехов по производству комбикорма производительностью до 4 тонн в час. С возможностью выполнения операций дробления, пневматической транспортировки, весового дозирования, гранулирования и экструдирования. Выявлено, что ключевым элементом, оказывающим существенное влияние на точность дозирования сырья для производства комбикормов, является шнек. В исследовании предложен метод регрессионного анализа экспериментальных данных для выявления оптимальных конструктивных параметров шнека для дозирования сыпучих кормовых добавок. Материалы и методы. При проведении экспериментальных исследований лабораторного макета для дозирования кормовых добавок использовали методы регрессионного анализа и построения математических моделей второго порядка. Для свода экспериментальных данных применялось программное обеспечение MS Excel. Также при обработке и анализе экспериментальных данных использовался интерактивный матрично-ориентированный пакет Matlab.
Результаты и обсуждение. В результате проделанной работы было выявлено, что самые низкие точки поверхностей отклика близко расположены друг относительно друга и несущественно влияют на конструктивные параметры анализируемых шнеков, что позволило принять решение не учитывать влияние этого фактора на погрешность дозирования.
Заключение. Проведенное экспериментальное исследование позволило определить конструктивные параметры дозатора кормовых добавок, при которых достигается наименьшая погрешность между заданной массой дозирования и фактической. Уровень наполнения бункера и интенсивность обрушения (ссыпания) дозируемого материала со стенок ёмкости дозатора не оказали существенного влияния на погрешность дозирования ввиду малой производительности дозатора.
Ключевые слова: дозирование, дробление, кормление КРС, кормовые добавки, регрессионный анализ, экспериментальное исследование
© Кирсанов В. В., Павкин Д. Ю., Никитин Е. А., Беляков М. В., Пехальский И. А., Матвеев В. Ю., 2023 Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
Вестник НГИЭИ. 2023. № 1 (140). C. 23-33. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2023. № 1 (140). P. 23-33. ISSN 2227-9407 (Print)
V^W^VWW^V ТРГНМП! nniFS МЛГШМРЯ ЛМП FflIIIPMFNT WWW^^WW
WVW^^WWV^^ FnR TUP AiZRn.INnilSTItlAI ГПМР1 rv WWV^^W^^V^^ ¡ёщу^щ^щь^щ^ run tnc лики шииз1шя.ь ьитгьсл
Для цитирования: Кирсанов В. В., Павкин Д. Ю., Никитин Е. А., Беляков М. В., Пехальский И. А., Матвеев В. Ю. Экспериментальное исследование лабораторного макета для дозирования кормовых добавок // Вестник НГИЭИ. 2023. № 1 (140). С. 23-33. DOI: 10.24412/2227-9407-2023-1-23-33
Experimental study of a laboratory layout for dosing feed additives
Vladimir V. Kirsanov1, Dmitry Yu. Pavkin2, Evgeniy A. Nikitin3, Mikhail V. Belyakov4, Igor A. Pehalsky5, Vladimir Yu.
Matveev6BI
1 2, 3 4 5 Federal scientific agroengineering center VIM, Russia, Moscow 6 Nizhny Novgorod State University of Engineering and Economics, Knyaginino, Russia 1 [email protected]
[email protected], https://orcid.org/0000-0001-8769-8365 [email protected], https://orcid.org/0000-0003-0918-2990. [email protected], https://orcid.org/0000-0002-4371-8042 5 [email protected]
[email protected]://orcid.org/0000-0002-1837-8285
Abstract
Introduction. In the course of the study, trends in the development of feed equipment for farm use were analyzed. The relevance of the use of workshops for the production of compound feed with a capacity of up to 4 tons per hour has been determined. With the ability to perform crushing operations, pneumatic transportation, weight dosing, granulation and extrusion. It is revealed that the key element that has a significant impact on the accuracy of dosing of raw materials for the production of compound feeds is the auger. The study proposes a method of regression analysis of experimental data to identify the optimal design parameters of the auger for dosing bulk feed additives. Materials and Methods. The use of regression analysis methods and the construction of second-order mathematical models. Software for entering experimental MS Excel data. Matlab experimental data analysis package. Results and Discussion. It was found that the lowest point of the response surfaces are closely located relative to each other and do not significantly affect the design parameters of the analyzed augers, which made it possible to decide not to take into account the influence of this factor on the dosing error.
Results. Conclusion The experimental study made it possible to determine the design parameters of the feed additive dispenser at which the smallest error is achieved between the specified dosing mass and the actual one. The level of filling of the hopper and the intensity of the collapse (bulking) of the dosed material from the walls of the dispenser container did not significantly affect the dosing error due to the low productivity of the dispenser.
Key words: dosing, crushing, cattle feeding, feed additives, regression analysis, experimental study
For citation: Kirsanov V. V., Pavkin D. Yu., Nikitin E. A., Belyakov M. V., Pehalsky I. A., Matveev V. Yu. Experimental study of a laboratory layout for dosing feed additives // Bulletin NGIEI. 2023. № 1 (140). P. 23-33. DOI: 10.24412/2227-9407-2023-1-23-33
Введение
На животноводческих комплексах по содержанию крупного рогатого скота молочного направления ключевыми критериями оценки эффективности чаще всего выделяют продуктивность, здоровье животных и санитарное качество получаемого молока, это позволяет формировать доход животноводческого комплекса.
Во многом перечисленные критерии эффективности определяются качеством кормления животных, что формируется комплексным подходом в
составлении рационов и использованием современного технологического оборудования для его приготовления.
В рамках настоящего исследования мы проанализировали существующие решения на рынке. Для приготовления и раздачи кормовых смесей используют специальное технологическое оборудование, которое осуществляет приготовление кормовых смесей, в частности, для крупного рогатого скота, например машины производства Тгю1ейе, Siloking и др. могут быть выполнены как в виде прицепных
ТЕХНОЛОГИИ, МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ ] ДЛЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА ]
машин, имеющих весовые терминалы, позволяющие регулировать пропорцию компонентов, так и в виде самоходных машин. Компаниями Lely и Delaval даже производятся роботизированные машины, входящие в состав автоматизированного кормового цеха, которые не требуют участия человека в технологическом процессе приготовления кормовой смеси на ферме. Однако в этих машинах процесс смешивания устанавливается по жестко запрограммированному алгоритму. Время на выполнение операции по смешиванию компонентов не регулируется оптимально в автоматическом режиме [1; 2; 3].
Существенным недостатком в перечисленных машинах и конкретных технологических решениях является то, что крайне высока погрешность дозирования кормовых добавок, отсутствует автоматическая система мониторинга однородности соответствия получаемого рациона в используемых смесителях, для фермера часто оказывает негативные последствия на показатели продуктивности поголовья, а также на количество выбракованных животных по состоянию здоровья. Как упоминалось ранее, согласно зоотехническим особенностям животным не рекомендуется потреблять компоненты кормовой смеси по отдельности. Рацион должен быть сбалансирован и представлять собой однородную, многокомпонентную, гомогенную смесь [12; 13; 14].
В целом используемое технологическое оборудование для приготовления кормов на ферме и режимы его работы могут существенно повлиять на продуктивность животных и состояние их здоровья. Например, в представленной статье описывается исследование, где сравнивались продуктивные показатели двух идентичных животноводческих комплексов с равноценным генетическим потенциалом поголовья и рациона кормления. Одну ферму обслуживал прицепной миксер-раздатчик кормов, на другой ферме использовалась самоходная машина с системой самозагрузки, что в итоге показало разницу в удоях на ферме на 2,7 % [4; 5; 6].
Весьма значительный эффект на продуктивность животноводческого комплекса может оказывать приготовление полнорационных комбикормов, которые состоят не только из энергетически ценных продуктов переработки растительного сырья (шрот/жмых рапсовый, шрот/жмых подсолнечный, шрот/жмых соевый), зерновой размол пшеницы, кукурузы, ячменя, а также комплекса минеральных добавок, содержащего в себе кальций, абсорбенты, соду и витамины. Поэтому за последние 10-15 лет в
Российской Федерации актуальным направлением развития прифермерской индустрии для приготовления кормов крупного рогатого скота с общим поголовьем до 5 000 голов получили малогабаритные комбикормовые заводы производительностью до 4 тонн в час гранулированного комбикорма [10; 11].
Подобные заводы представляют собой отапливаемое помещение складского типа, где в технологическую линию выстраивается перечень оборудования: пневматические зерновые дробилки, самоточные и пневматические рукава для транспортировки, бункеры-дозаторы со шнековым оборудованием, весовое оборудование, цепные и ленточные транспортеры, парогенератор, экструдер, гранулятор и др. На сегодняшний день наиболее популярными производителями подобного оборудования на территории РФ являются такие компании, как «Агропоставка», «Экспро М», Жаско, «Доза Агро» «РОМАКС» и др.
Внедрение технологических линий по производству комбикорма для фермера дает ряд преимуществ:
- появляется возможность осуществлять самостоятельную переработку зерновых культур;
- повышается усваиваемость у животных зерновых культур, подвергнутых измельчению при приготовлении комбикорма;
- снижается бактериальный фон используемого сырья посредством термической обработки при экструдировании или паром при гранулировании;
- фермер может изготавливать комбикорм для различных технологических групп по персональной рецептуре;
- снижаются затраты на экспертизу используемого комбикорма (фермер сам знает, из чего комбикорм сделан) [15; 16; 17; 18].
Успешным опытом внедрения подобных технологических линий делились агрофирмы АО «Зеленоградское», ООО «Аквагранула», ФГУП «Пойма» и другие.
Стоит отметить, что процесс научных изысканий в области кормления животных с каждым годом доказывает высокую значимость использования концентрированных минеральных и других кормовых добавок при изготовлении комбикорма, это позволяет предоставлять животным полнорационную кормовую смесь, которая обладает достаточным количеством энергии и витаминов, таким образом у поголовья фермы растут показатели продуктивности, повышаются репродуктивность стада, снижается падеж поголовья [19; 20].
XXXXXXXXXXXX TECHNOLOGIES, MACHINES AND EQUIPMENT XXXXXXXXXXXX
V^W^VWW^WV F^R THF AfZRn-INrillSTRlAI ГПМР1 FY VV¥VVV¥¥¥¥¥W¥
^y^y^y^y^y^fyifyifl^y^y^yifyify^ rOR 1 HE AGRO-1NDUS1R1AL COMPLEX
Ввиду того, что минеральные добавки и премиксы зачастую имеют долю в рационе менее 1 %, но при этом оказывают существенный эффект на показатели здоровья животного, точность дозирования подобных сыпучих материалов становится приоритетным направлением при разработке и изготовлении технологического оборудования.
В ранее проведенных исследованиях коллектив авторов освещал значимость точного дозирования и своевременность предоставляемого рациона.
В большинстве своем дозирование сыпучих материалов в сельском хозяйстве осуществляется посредством шнековых дозаторов, которые вращаются электродвигателями с частотным преобразователем, управление которым осуществляется на основе сигналов тензодатчиков емкости, в которую дозируется материал. При введении концентрированных кормовых добавок в комбикорм с использованием средств автоматизации и тензометрии необходимо обеспечивать точность механических связей исполнительных механизмов, в частности конструктивные параметры шнека и электродвигателя, осуществляющего его вращение [7; 8; 9].
В большинстве своем производители шнеко-вого оборудования используют стандартные формулы расчета, позволяющие определять зависимость между массой дозируемого материала и количества оборотов.
Настоящее исследование посвящено выявлению зависимостей, позволяющих минимизировать погрешность дозирования кормовых добавок на этапе проектирования конструкции шнека.
Материалы и методы
В задачу экспериментальных исследований входит проверка теоретических положений. В частности, оптимизация конструктивных параметров дозатора к роботизированному устройству для внесения кормовых добавок при обслуживании кормового стола на животноводческих комплексах.
Факторы, оказывающие влияние на работу устройства, выбрали, анализируя сведения, полученные из литературных источников, а также опираясь на результаты собственных исследований.
Статистическая обработка данных осуществлялась с использованием программного обеспечения MS Excel и Matlab (при построении поверхностей отклика).
Измерения для каждого из параметров проводились с 5-кратной повторностью.
Для проведения экспериментального исследования подбиралась конструкция шнеков для дозирования сыпучих материалов и осуществлялось проектирование с использованием программного обеспечения Компас-3D. В качестве ключевых параметров учитывались:
В - внешний диаметр спирали (В = 0,048 м для всех);
й - внутренний диаметр спирали (диаметр вала), м;
I - длина навивки на валу, для всех I = 320 мм;
N - количество витков; - шаг спирали, м.
Для проведения экспериментального исследования по оптимизации конструктивных параметров дозатора кормовых добавок были изготовлены шнеки с применением технологии 3D-печати, в соответствии с рисунком 1.
Для проверки экспериментальных данных, получаемых в ходе использования представленных конструкций шнеков, использовалась математическая модель второго порядка (формула 1), позволяющая провести регрессионный анализ:
У= со + 1С(Х(+ £ (</С1]Х1Х] + 1С( 1Х? ■ (1)
В качестве переменных величин модели выступают диаметр вала й, шаг спирали 5 и уровень заполненности бункера г.
Коэффициенты уравнения регрессии вычислялись с использованием программного пакета MATLAB по методу наименьших квадратов. Оценка значимости уравнения регрессии в целом проводится на основе F-критерия Фишера, которому предшествует дисперсионный анализ. Согласно основной идее дисперсионного анализа, общая сумма квадратов отклонений переменной у от среднего значения у раскладывается на две части - «объясненную» и «необъясненную»:
2 I (у ~ Ю 2 2 = 1 (У ~ 9д2
СТфакт т ' °°ст п-т-1'
где т - число переменных параметров в модели, п -число опытов, у - значения измеряемой величины, определяемые уравнением регрессии, у - среднее значение измеряемой величины.
Сопоставляя факторную и остаточную дисперсии в расчете на одну степень свободы, получим
величину F-критерия Фишера:
2
р _ фмкт
ТЕХНОЛОГИИ, МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ ] ДЛЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА ]
Для нахождения оптимальных значений диаметра вала, шага спирали и уровня заполненности
бункера уравнение регрессии исследуется на положении точки минимума.
g h i
Рис. 1. Типы экспериментальных образцов шнеков с различными конструктивными параметрами для дозатора кормовых добавок Fig. 1. Types of experimental samples of augers with different design parameters for a feed additive dispenser Источник: составлено авторами при использовании программного обеспечения Компас-3D
Результаты и обсуждение
В ходе теоретического исследования было выявлено, что в предлагаемой установке при постоянном значении D = 0,048 м для всех типов шнеков существенное влияние на погрешность дозирования кормовых добавок будут оказывать параметры:
- - шаг спирали, м;
- й - внутренний диаметр спирали (диаметр вала), м;
- V - уровень наполнения бункера, %.
Для обеспечения отсутствия повторяемости изменяемых параметров и достоверности проведения эксперимента по оптимизации конструктивных параметров в соответствии каждый шнек для прове-
дения эксперимента был изготовлен по следующим параметрам:
a) й = 0,04 м, N = 16, 5 = 0,02 м;
b) й = 0,04 м, N = 8, 5 = 0,04 м;
c) й = 0,04 м, N = 5,3, 5 = 0,06 м;
d) й = 0,03 м, N = 16, 5 = 0,02 м;
e) й = 0,03 м, N = 8, 5 = 0,04 м;
1) й = 0,03 м, N = 5.3, 5 = 0,06 м;
g) й = 0,02 м, N = 16, 5 = 0,02 м;
Ь) й = 0,02 м, N = 8, 5 = 0,04 м;
0 й = 0,02 м, N = 5.3, 5 = 0,06 м.
Схема и фото экспериментальной установки для определения конструктивных параметров дозатора, обеспечивающих наименьшую погрешность, представлены на рисунке 2.
d
e
XXXXXXXXXXXX TECHNOLOGIES, MACHINES AND EQUIPMENT XXXXXXXXXXXX
V^W^VWW^WV F^R THF AfZRn-INrillSTRlAI ГПМР1 FY VV¥VVV¥¥¥¥¥W¥
^y^y^y^y^y^fyifyifl^y^y^yifyify^ run T HE AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX
Конструкция бункера выполнена в виде ло-фтированного фланца, имеющего круглое сечение в верхней части, плавно переходящее в прямоугольное сечение у шнека.
Представленная экспериментальная установка, где в качестве привода шнека дозатора используются шаговый двигатель и плата управления, позволяет задавать режим работы дозатора, учитывая частоту вращения и количество оборотов в единицу времени.
Рис. 2. Экспериментальная установка для лабораторного исследования дозирования кормовых добавок:
1 - электропривод шнека; 2 - плата управления электроприводом; 3 - регулятор частоты вращения электропривода; 4 - сменный шнек; 5 - корпус дозатора; 6 - весовые датчики; 7 - цифровой индикатор; 8 - поверхность/ёмкость сбора дозируемого материала; 9 - уровень наполнения бункера (67-100 %); 10 - уровень наполнения бункера (33-67 %); 11 - уровень наполнения бункера (1-33 %) Fig. 2. Experimental setup for laboratory testing of feed additive dosing: 1 - electric screw drive; 2 - electric drive control board; 3 - electric drive speed controller;
4 - replaceable screw; 5 - dispenser housing; 6 - weight sensors; 7 - digital indicator; 8 - surface/collection capacity of the metered material; 9 - hopper filling level (67-100 %); 10 - level filling of the hopper (33-67 %); 11 - filling level of the hopper (1-33 %) Источник: схема и фото сделаны авторами в ходе исследований
Рис. 3. Модель управления электродвигателем Fig. 3. Electric motor control model Источник: составлено авторами в ходе исследований
ТЕХНОЛОГИИ, МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ ] ДЛЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА ]
Повторяемость измерений для каждого типа конструкции шнека составляла 15 раз, таким образом, суммарное количество измерений составило 135 раз.
Модель управления электродвигателем осуществляющего вращение шнека представлена на рисунке 3.
При проведении экспериментального исследования характеристики работы электродвигателя оценивались посредством подключения платы управления электродвигателем к виртуальному осциллографу в программе Matlab (рисунок 4).
Рис. 4. Структура измерения характеристик электродвигателя Fig. 4. Structure of measurement of electric motor characteristics Источник: составлено авторами в ходе исследований
На основании опытных данных были получены уравнения поверхностей отклика (2), (3), (4) с использованием программного пакета MATLAB Optimization Toolbox. Каждое уравнение соответствует уровню наполнения бункера:
(2) - уровень наполнения бункера (1-33 %);
(3) - уровень наполнения бункера (33-67 %);
(4) - уровень наполнения бункера (67-100 %). Анализ экспериментальных данных позволил
получить:
- уравнение регрессии при заполненности бункера в диапазоне 0-33 %:
SQt = 0.061 d2 + 0.03ds + 0.006s2 -
- 4 . 1 8 d-1 . 1 2 s + 7 2 . 9 6; (2)
- уравнение регрессии при заполненности бункера в диапазоне 33-67 %:
8(12 = 0.043сг2 + 0.023ds + О.ООбя2 -
(3)
- уравнение регрессии при заполненности бункера в диапазоне 67-100 %:
8(}з = 0.05с?2 + 0.0176*5 + О.ООвя2 -
(4)
Используя программный пакет для графического анализа данных, были построены соответствующие уравнениям (2-4) поверхности отклика отклонения опытных значений дозирования материала от расчетных значений.
а) б) в)
Рис. 6. Поверхности отклика, построенные на основе уравнений регрессии Fig. 6. Response surfaces based on regression equations Источник: составлено авторами в ходе исследований
XXXXXXXXXXXX TECHNOLOGIES, MACHINES AND EQUIPMENT XXXXXXXXXXXX
V^W^VWW^WV F^R THF AfZRn-INrillSTRlAI ГПМР1 FY VV¥VVV¥¥¥¥¥W¥
^y^y^y^y^y^fyifyifl^y^y^yifyify^ rOR 1 HE AGRO-1NDUS1R1AL COMPLEX
Рис. 7. Совмещенные поверхности отклика в единой системе координат Fig. 7. Combined response surfaces in a single coordinate system Источник: составлено авторами в ходе исследований
Далее для оценки влияния фактора (уровень наполнения бункера) было организовано совместное сравнение поверхностей отклика в единой системе координат при разных уровнях заполненности бункера (рисунок 7). В дальнейшем поверхности отклика были проанализированы на положение минимума в области допустимых значений для параметров диаметра вала и шага спирали.
Было выявлено, что самые низкие точки поверхностей отклика близко расположены друг относительно друга и несущественно влияют на конструктивные параметры анализируемых шнеков, что позволило принять решение не учитывать влияние этого фактора на погрешность дозирования.
При этом наименьшая погрешность дозирования кормовой добавки «AgroFeed 1110» будет достигаться при конструктивных параметрах шнека ё = 30,1 мм, 5 = 17,48 мм.
Заключение
Проведенное исследование позволило:
1. Определить конструктивные параметры дозатора кормовых добавок, при которых достигается наименьшая погрешность между заданной массой дозирования и фактической.
2. Уровень наполнения бункера и интенсивность обрушения (ссыпания) дозируемого материала со стенок ёмкости дозатора не оказали существенного влияния на погрешность дозирования ввиду малой производительности дозатора.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Булатов С. Ю., Нечаев В. Н., Сергеев А. Г., Савиных П. А. Результаты исследований весового дозирования ингредиентов комбикорма // Техника и оборудование для села. 2021. № 1 (283). С. 20-24. DOI: 10.33267/2072-9642-2021-1-20-24.
2. Булатов С. Ю., Нечаев В. Н., Сергеев А. Г. Система дозирования компонентов комбикорма // Кормление сельскохозяйственных животных и кормопроизводство. 2021. № 2 (187). С. 62-70. DOI: 10.33267/20729642-2021-1-20-24.
3. Булатов С. Ю. Совершенствование рабочего процесса кормоприготовительных машин путем обоснования их конструкционных и режимных параметров // Вестник НГИЭИ. 2017. № 2 (69). С. 45-53.
4. Nikitin E. A., Pavkin D. Y., Izmailov A. Yu., Aksenov A. G. Assessing the homogeneity of forage mixtures using an RGB camera as exemplified by cattle rations // Applied Sciences (Switzerland). 2022. Т. 12. № 7. DOI: 10.3390/app12073230.
ХХХХХХХХХХХ технологии, машины и оборудование ХХХХХХХХХХХ ХХХХХХХХХХХ для агропромышленного комплекса ХХХХХХХХХХХ
5. Pavkin D. Yu., Shilin D. V., Nikitin E. A., Kiryushin I. A. Designing and simulating the control process of a feed pusher robot used on a dairy farm // Applied Sciences (Switzerland). 2021. Т. 11. № 22. DOI: 10.3390/app112210665.
6. Никитин Е. А., Кирсанов В. В. Направления и тенденции развития в автоматизации и механизации доения коров // Сборник студенческих научных работ. 2017. С. 131-133.
7. Купреенко А. И., Исаев Х. М., Михайличенко С. М. Обобщенный граф состояний автоматического кормовагона при обслуживании технологических групп животных // Инновации в сельском хозяйстве. 2018. № 3 (28). С. 592-598.
8. Купреенко А. И., Исаев Х. М., Михайличенко С. М. Настройка автоматического кормового вагона на заданную норму выдачи // Агроинженерия. 2020. № 4 (98). С. 20-25. DOI: 10.26897/2687-1149-2020-4-20-25
9. Купреенко А. И., Исаев Х. М., Михайличенко С. М. К настройке системы автоматического изменения нормы выдачи кормосмеси кормовым вагоном // Вестник Брянской государственной сельскохозяйственной академии. 2020. № 4 (80). С. 57-61.
10. Байбосынова Ж. А., Медведков Е. Б. Исследование системы управления процессом дозирования сыпучих материалов на имитационной модели // Вестник Алматинского технологического университета. 2013. № 2. С. 71-76.
11. Алсайяд Т. Х. К., Першин В. Ф., Баранов А. А. Совершенствование непрерывного весового дозирования при производстве и использовании углеродных наноматериалов // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2018. Т. 24. № 2. С. 344-353.
12. Лялин Е. А., Трутнев М. А., Трутнев Н. В. Оценка дозирования комбикорма устройством спирально-винтового типа // Пермский аграрный вестник. 2020. № 4 (32). С. 13-20. DOI: 10.47737/2307-2873_2020_32_13.
13. Ляпушкин С. В., Арсентьев О. В. Повышение эффективности управления электроприводом системы дозирования сыпучих материалов // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2016. № 7 (114). С. 133-140.
14. De Berg M. Gerrits D. H. P. Computing push plans for disk-shaped robots // International journal of computational geometry & applications. 2013. T. 23. V. 1. P. 29-48. DOI: 10.1142/S0218195913500027.
15. Fonseca L. M., Savi M. A. Nonlinear dynamics of an autonomous robot with deformable origami wheels. International journal of non-linear mechanics. 2020. T. 125. Article number: 103533. DOI: 10.1016/j.ijnonlinmec.2020.103533.
16. Шутков А. А., Торгулькин В. В., Карнадуд Е. Н. Система локального автоматического управления процессом дозирования сыпучих материалов // Пищевые инновации и биотехнологии. 2016. С. 260-262.
17. Бадретдинов Т. Х., Горюнов А. Г., Курочкин В. А. Система точного дозирования сыпучих материалов // Научно-технический вестник Поволжья. 2011. № 5. С. 63-67.
18. Терехова А. А., Власова В. Н., Комар А. Е. Система автоматического управления двухкомпонентного смешивающего устройства // Парадигма. 2020. № 1. С. 54-57.
19. Ейвин П. С., Турчанинова Т. П., Ейвин С. П. Современные технологии измерения расхода сыпучих материалов // Хлебопечение России. 2016. № 5. С. 12-14.
20. Поляков С. И. Автоматическое управление процессами дозирования сыпучих материалов. Воронеж, 2019. 180 с.
Статья поступила в редакцию 7.10.2022; одобрена после рецензирования 14.11.2022;
принята к публикации 16.11.2022.
Информация об авторах:
В. В. Кирсанов - доктор технических наук, заведующий отделом, главный научный сотрудник, Spin-код: 3983-5253;
Д. Ю. Павкин - к.т.н., старший научный сотрудник, Spin-код: 7671-5380; Е. А. Никитин - младший научный сотрудник, Spin-код: 7453-6947; М. В. Беляков - ведущий научный сотрудник, Spin-код: 2864-9937; И. А. Пехальский - ведущий научный сотрудник, Spin-код: 3772-6032; В. Ю. Матвеев - к.т.н., доцент, Spin-код: 6756-1176.
V^W^VWW^V ТРГНМП! nniFS МЛГШМРЯ ЛМП FflIIIPMFNT WWW^^WW
TECHNOLOGIES, MACHINES AND EQUIPMENT
WVW^^WWV^^ FOR THF ЛППП.1МПИЯТШЛ1 ГПМР1 rvWWV^^W^^V^^
¡ёЩу^Щ^Щь^Щ^ rOR 1HE AGRO INDUS1RIAL COMPLEX
Заявленный вклад соавторов: Кирсанов В. В. - научное руководство, формулирование основных направлений исследования. Павкин Д. Ю. - литературный анализ, обработка результатов исследования, формирование текста и общих выводов.
Никитин Е. А. - обработка результатов исследования, доработка текста и общих выводов. Беляков М. В. - проведение исследования работы, доработка текста, визуализация. Пехальский И. А. - доработка текста, визуализация. Матвеев В. Ю. - верстка и формирование работы.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
REFERENCES
1. Bulatov S. Yu., Nechaev V. N., Sergeev A. G., Savinyh P. A. Rezul'taty issledovaniy vesovogo doziro-vaniya ingredientov kombikorma [Results of research on the weight dosing of feed ingredients], Tehnika i oborudo-vanie dlya sela [Machinery and equipment for the village], 2021, No. 1 (283), pp. 20-24. DOI: 10.33267/20729642-2021-1-20-24.
2. Bulatov S. Yu., Nechaev V. N., Sergeev A. G. Sistema dozirovaniya komponentov kombikorma [System of dosing of feed components], Kormlenie sel'skohozyaystvennyh zhivotnyh i kormoproizvodstvo [Feeding of farm animals and feed production], 2021, No. 2 (187), pp. 62-70, DOI: 10.33267/2072-9642-2021-1-20-24.
3. Bulatov S. Yu. Sovershenstvovanie rabochego processa kormoprigotovitel'nyh mashin putem obosnovaniya ih konstrukcionnyh i rezhimnyh parametrov [Improving the working process of feed preparation machines by substantiating their structural and operational parameters], VestnikNGIEI [Bulletin NGIEI], 2017, No. 2 (69), pp. 45-53.
4. Nikitin E. A., Pavkin D. Y., Izmailov A. Yu., Aksenov A. G. Assessing the homogeneity of forage mixtures using an RGB camera as exemplified by cattle rations, Applied Sciences (Switzerland), 2022, Vol. 12, No. 7, DOI: 10.3390/app12073230.
5. Pavkin D. Yu., Shilin D. V., Nikitin E. A., Kiryushin I. A. Designing and simulating the control process of a feed pusher robot used on a dairy farm, Applied Sciences (Switzerland), 2021, Vol. 11, No. 22, DOI: 10.3390/app112210665.
6. Nikitin E. A., Kirsanov V. V. Napravleniya i tendencii razvitiya v avtomatizacii i mehanizacii doeniya korov [Directions and trends of development in automation and mechanization of milking cows], Sbornik studencheskih nauchnyh rabot [Collection of student scientific papers], 2017. pp. 131-133.
7. Kupreenko A. I., Isaev H. M., Mihaylichenko S. M. Obobschenniy graf sostoyaniy avtomaticheskogo kormovagona pri obsluzhivanii tehnologicheskih grupp zhivotnyh [Generalized graph of automatic feed wagon states when servicing technological groups of animals], Innovacii v sel'skom hozyaystve [Innovations in agriculture], 2018, No. 3 (28), pp. 592-598.
8. Kupreenko A. I., Isaev H. M. O., Mihaylichenko S. M. Nastroyka avtomaticheskogo kormovogo vagona na za-dannuyu normu vydachi [Setting up an automatic feed wagon for a given rate of issue], Agroinzheneriya [Agroengineering], 2020, No. 4 (98), pp. 20-25, DOI: 10.26897/2687-1149-2020-4-20-25
9. Kupreenko A. I., Isaev H. M., Mihaylichenko S. M. K nastroyke sistemy avtomaticheskogo izmeneniya normy vydachi kormosmesi kormovym vagonom [To set up the system for automatically changing the rate of delivery of the feed mixture by the feed wagon], Vestnik Bryanskoy gosudarstvennoy sel'skohozyaystvennoy akademii [Bulletin of the Bryansk State Agricultural Academy], 2020, No. 4 (80), pp. 57-61.
10. Baybosynova Zh. A., Medvedkov E. B. Issledovanie sistemy upravleniya processom dozirovaniya sypuchih materialov na imitacionnoy modeli [Investigation of the control system for the process of dosing bulk materials on a simulation model], Vestnik Almatinskogo tehnologicheskogo universiteta [Bulletin of the Almaty Technological University], 2013, No. 2, pp. 71-76.
11. Alsayyad T. H. K., Pershin V. F., Baranov A. A. Sovershenstvovanie nepreryvnogo vesovogo dozirovaniya pri proizvodstve i ispol'zovanii uglerodnyh nanomaterialov [Improvement of continuous weight dosing in the produc-
ХХХХХХХХХХХ технологии, машины и оборудование ХХХХХХХХХХХ ХХХХХХХХХХХ для агропромышленного комплекса ХХХХХХХХХХХ
tion and use of carbon nanomaterials], Vestnik Tambovskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta [Bulletin of the Tambov State Technical University], 2018, Vol. 24, No. 2, pp. 344-353.
12. Lyalin E. A., Trutnev M. A., Trutnev N. V. Ocenka dozirovaniya kombikorma ustroystvom spiral'no-vintovogo tipa [Evaluation of feed dosing by a spiral-screw type device], Permskiy agrarniy vestnik [Perm Agrarian Bulletin], 2020, No. 4 (32), pp. 13-20. DOI: 10.47737/2307-2873_2020_32_13.
13. Lyapushkin S. V., Arsent'ev O. V. Povyshenie effektivnosti upravleniya elektroprivodom sistemy dozirovaniya sypuchih materialov [Improving the efficiency of control of the electric drive of the dosing system of bulk materials], Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta [Bulletin of the Irkutsk State Technical University], 2016, No. 7 (114), pp. 133-140.
14. De Berg M. Gerrits D. H. P. Computing push plans for disk-shaped robots, International journal of computational geometry & applications, 2013, Is. 23, Vol. 1, pp. 29-48. DOI: 10.1142/S0218195913500027.
15. Fonseca L. M., Savi M. A. Nonlinear dynamics of an autonomous robot with deformable origami wheels, International journal of non-linear mechanics, 2020, Vol. 125, Article number: 103533. DOI: 10.1016/j.ijnonlinmec.2020.103533.
16. Shutkov A. A., Torgul'kin V. V., Karnadud E. N. Sistema lokal'nogo avtomaticheskogo upravleniya pro-cessom dozirovaniya sypuchih materialov [System of local automatic control of the process of dosing of bulk materials], Pishchevye innovacii i biotekhnologii [Food innovations and biotechnologies], 2016, pp. 260-262.
17. Badretdinov T. H., Goryunov A. G., Kurochkin V. A. Sistema tochnogo dozirovaniya sypuchih materia-lov [System of precise dosing of bulk materials], Nauchno-tekhnicheskij vestnikPovolzh'ya [Scientific and Technical Bulletin of the Volga region], 2011, No. 5, pp. 63-67.
18. Terekhova A. A., Vlasova V. N., Komar A. E. Sistema avtomaticheskogo upravleniya dvuhkomponent-nogo smeshivayushchego ustrojstva [Automatic control system of a two-component mixing device], Paradigma [Paradigm], 2020, No. 1, pp. 54-57.
19. Ejvin P. S., Turchaninova T. P., Ejvin S. P. Sovremennye tekhnologii izmereniya raskhoda sypuchih materialov [Modern technologies for measuring the consumption of bulk materials], Hlebopechenie Rossii [Bakery of RussiaI, 2016, No. 5, pp. 12-14.
20. Polyakov S. I. Avtomaticheskoe upravlenie processami dozirovaniya sypuchih materialov [Automatic control of bulk materials dosing processes], Voronezh, 2019, 180 p.
The article was submitted 7.10.2022; approved after reviewing 14.11.2022; accepted for publication 16.11.2022.
Information about the authors: V. V. Kirsanov - Dr. Sci. (Engineering), Head of the Department, Chief Researcher, Spin-code: 3983-5253;
D. Yu. Pavkin - Ph. D. (Engineering), Senior Researcher, Spin-code: 7671-5380;
E. A. Nikitin - Junior Researcher, Spin-code: 7453-6947; M. V. Belyakov - Leading researcher, Spin-code: 2864-9937; I. A. Pehalsky - Leading researcher, Spin-code: 3772-6032;
V. Yu. Matveev - Ph. D. (Engineering), Associate Professor, Spin-code: 6756-1176.
The declared contribution of the co-authors: Kirsanov V. V. - scientific guidance, formulation of the main directions of research. Pavkin D. Yu. - literary analysis, processing of research results, formation of text and general conclusions. Nikitin E. A. - processing of research results, revision of the text and general conclusions. Belyakov M. V. - research of the work, revision of the text, visualization. Pehalsky I. A. - revision of the text, visualization. Matveev V. Yu. - layout and formation of the work.
The authors declare no conflicts of interests.
