CC BY
2
Вестник аграрной науки Дона. 2023. Т. 16. № 4 (64). С. 68-78. Don agrarian science bulletin. 2023; 16-4(64): 68-78.
Научная статья УДК 631.331
doi: 10.55618/20756704_2023_16_4_68-78 EDN: SLOANE
ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЫШЕНИЯ РАВНОМЕРНОСТИ ВЫСЕВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР КАТУШЕЧНЫМ ВЫСЕВАЮЩИМ АППАРАТОМ
Сергей Иванович Камбулов12, Дмитрий Владимирович Рудой12, Игорь Алексеевич Хозяев1, Олег Алексеевич Полушкин1, Анастасия Владимировна Ольшевская1, Татьяна Александровна Мальцева 1
1 Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия, [email protected] 2Аграрный научный центр «Донской», Ростовская область, г. Зерноград, Россия, [email protected]
Аннотация. Катушечные высевающие аппараты являются важным инструментом в сельском хозяйстве. Они позволяют точно контролировать норму высева семян. В аппаратах с активным рабочим слоем трение между семенами способствует дополнительному истечению семян, что помогает сгладить пульсацию. Точная регулировка нормы высева и сглаживания пульсации способствует активному росту растений и повышению их урожайности. В предлагаемой работе в качестве объекта исследования рассматривается посев семян зерновых культур с использованием катушечной высевающей машины. В качестве предмета исследования рассмотрены зависимости равномерности распределения семян по длине борозды от неравномерности удельного рабочего объема катушки, частоты вращения нагнетателя пневматической сеялки и нормы высева. Целью работы является повышение равномерности распределения площади питания, приходящейся на каждое растение, при обычном способе посева озимой пшеницы. В статье представлены результаты экспериментов, позволяющие найти зависимости между удельным объёмом катушки, нормой высева, урожайностью и неравномерностью сева. Так, наибольшую значимость на урожайность оказывает фактор нормы высева. Построенная регрессионная модель имеет коэффициент детерминации 0,59. Таким образом, полученную модель, которая на 59% предсказывает результат, можно использовать на практике. При помощи байесовских сетей найдены наилучшие показатели факторов, при которых достигается наибольшая урожайность. В частности, урожайность на уровне 65-75 кг/га с вероятностью 75% может быть достигнута при использовании ячеисто-сотовой формы катушки и норме высева 225 кг/га. При этом желобковая форма катушки данный диапазон урожайности обеспечит на 50%.
Ключевые слова: механизация посева, сельскохозяйственные культуры, катушечные аппараты, селекционная сеялка «Донская», байесовская сеть
Для цитирования: Камбулов С.И., Рудой Д.В., Хозяев И.А., Полушкин О.А., Ольшевская А.В., Мальцева Т.А. Исследование повышения равномерности высева сельскохозяйственных культур катушечным высевающим аппаратом // Вестник аграрной науки Дона. 2023. Т. 16. № 4 (64). С. 68-78.
Original article
RESEARCH OF INCREASING THE UNIFORMITY OF SEEDING AGRICULTURAL CROPS USING A COIL SOWING MACHINE
Sergey Ivanovich Kambulov12, Dmitry Vladimirovich Rudoy12, Igor Alekseevich Khozyaev1,
Oleg Alekseevich Polushkin1, Anastasia Vladimirovna Olshevskaya1, Tatiana Alexandrovna Maltseva1
1Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russia
2Agrarian Scientific Center "Donskoy", Rostov region, Zernograd, Russia, [email protected]
Abstract. Roller feeds are an important tool in agriculture, allowing precise control of seeding rates. In devices with an effective working layer, friction between the seeds promotes additional outflow of seeds, which helps smooth out the pulsation. Precise adjustment of the seeding rate and smoothing of pulsations promotes active plant growth and increased productivity. In the proposed work, the object of research is the sowing of grain seeds using a coil sowing machine. The subject of the study is the dependence of the uniformity of seed distribution along the length of the furrow on the unevenness of the specific working volume of the coil, the rotational speed of the supercharger of a pneumatic seeder and the seeding rate. The goal of the research is to increase the uniformity of distribution of the nutritional area per plant using the usual method of sowing winter wheat. The article presents the results of experiments that make it possible to find relationships between the specific volume of the coil,
© Камбулов С.И., Рудой Д.В., Хозяев И.А., Полушкин О.А., Ольшевская А.В., Мальцева Т.А., 2023
seeding rate, yield and unevenness of sowing. Thus, the factor of seeding rate has the greatest significance on yield. The constructed regression model has a coefficient of determination equal to 0,59. Thus, the resulting model, which predicts the result of 59%, can be used in practice. Using bayesian networks, the best indicators of the factors that achieve the highest yield were found. In particular, a yield of 65-75 kg/ha can be achieved with a 75% probability when using a honeycomb coil and a seeding rate of 225 kg/ha. At the same time, the grooved shape of the coil will provide this yield range by 50%.
Keywords, mechanization of sowing, agricultural crops, coil sowing machines, selection seeder "Donskaya", bayesian
network
For citation: Kambulov S.I., Rudoy D.V., Khozyaev I.A., Polushkin O.A., Olshevskaya A.V., Maltseva T.A. Research of increasing the uniformity of seeding agricultural crops using a coil sowing machine. Vestnik agrarnoy nauki Dona = Don agrarian science bulletin. 2023; 16-4(64), 68-78. (In Russ.)
Введение. Одним из наиболее важных условий, обеспечивающих увеличение производства конкурентоспособной продукции является внедрение наукоёмких и в то же время доступных для массового производства технологий, направленных на механизацию посева. Конструкции высевающих аппаратов подразделяются на катушечный, желобчатый, лопастной, штифтовой и комбинированный. Наиболее распространённым, надежным и конструктивно простым типом высевающего аппарата является катушечный [1-4]. Принцип действия катушечного высевающего аппарата основан на передаче импульса семенам, находящимся в бункере за счёт вращения катушки, имеющего впадины различной геометрической формы. При этом семена попадают в семяпровод, транспортирующий их к сошникам не только принудительным способом, когда семена оказываются внутри желобков, но и, как правило, за счёт тре-
ния семян друг о друга в результате образования так называемого активного слоя (рисунок 1) [5, 6].
Скорость семян внутри активного слоя распределяется неравномерно, а по кривой (рисунок 1). Чем ближе семена находятся к катушке, тем больше их скорость. С одной стороны, наличие активного слоя позволяет уменьшить пульсацию потока семян, с другой стороны, конструкция катушечного аппарата, предполагающего наличие регулировочного клапана для высева различных по размерам семян, ухудшает точность регулировки нормы высева, особенно на коротких делянках, где скорость трактора не постоянна. К тому же, в случае высева различных сортов одной культуры, отличающихся коэффициентом трения и крупностью семян, возникает необходимость дополнительной регулировки нормы высева, которая может отличаться от заданной в небольших пределах [7-10].
ы
Рисунок 1 - Схема распределения скоростей при наличии активного слоя при работе катушечного высевающего аппарата Figure 1 - Velocity distribution scheme in the presence of an effective working layer when the coil sowing machine is in operation
В этом случае, как правило, принято уменьшать ширину высевного окна путём изменения положения заслонки. Однако, уменьшая таким образом ширину высевного окна, высевающий аппарат лишь перегружается семенами, где происходит травмирование. Таким образом наличие активного слоя семян с подобным механизмом регулировки обладает недостатками, основные из которых - точность регулировки нормы высева и травмирование семян.
Высевающие аппараты, в которых отсутствует активный слой семян, представлены в редких экземплярах, однако заслуживают внимания. Одним из высевающих аппаратов, в которых отсутствует активный слой семян, является механико-пневматический аппарат APV. В частности, данный аппарат применяется на сеялке «Донская» (ДГТУ) (рисунок 2). Целью данных исследований было улучшение показа-
телей, отвечающих за площадь питания растений.
Материалы и методы исследования.
Сеялка «Донская» (рисунок 2) предназначена для рядового посева зерновых и зернобобовых культур, трав, овощей, смесей посевных материалов и минеральных удобрений. Сеялка навесная агрегатируется с трактором класса 1,4 т. Содержит восемь дисковых сошников. Привод высевающего вала бесступенчатый, осуществляется мотор-редуктором 12 В. Частота вращения высевающего вала регулируется из кабины трактора и синхронизируется со скоростью сеялки посредством радарного датчика скорости. В зависимости от требуемой культуры высевающие валы с катушками или дисками различной формы могут меняться в полевых условиях.
Рисунок 2 - Сеялка селекционная (экспериментальная) «Донская» Figure 2 - Rowseed (experimental) "Donskaya"
В предыдущих исследованиях [11] теоретически были определены геометрические параметры катушечных высевающих аппаратов для высева семян озимой пшеницы. На основании данного исследования [11] была построена 3D-модель катушечных высевающих аппаратов различного вида (желобковая, желобково-винтовая (рисунок 3), ячеисто-сотовая), определены значения неравномерности удельного рабочего объёма катушечных высевающих аппаратов в зависимости от вида: для желобкового вида неравномерность удельного рабочего объёма катушки составила 5,7%, для желобко-во-винтового - 4,5%, для ячеисто-сотового -0,9%. Полученные в результате теоретических исследований значения коэффициентов, характеризующие не только тип катушки, но и даю-
щие представление о её геометрических особенностях, легли в основу проводимого эксперимента, направленного на исследование связи геометрических характеристик катушки с качественными показателями сева (таблица 1).
Кроме вида катушки, переменным параметром, влияющим на распределение семян не только по длине, но и по глубине может быть частота вращения ротора вентилятора, создающего воздушный поток для транспортировки семян в семенное ложе. Интервал варьирования выбирали исходя из максимально возможной разницы в значениях, а также исходя из рекомендуемых значений для данной культуры и возможностей настройки данного параметра. Это 30, 60 и 90% от максимальной скорости. Или 20, 35 и 50 об/мин., соответственно. Интер-
вал варьирования нормы высева устанавливали исходя из минимально и максимально возможной скорости вращения высевного вала, а
I I
/ I Т| ф
также согласно наиболее применимому разбросу норм высева для данной культуры. Интервал варьирования составил 75 кг/га.
I
Рисунок 3 - 30-модель катушечного высевающего аппарата желобково-винтовой формы Figure 3 - 3D model of a coil sowing machine with a grooved and helical shape
Таблица 1 - Факторы и интервалы варьирования Table 1 - Factors and variation intervals
Натуральные уровни факторов,
Факторы Factors Кодовое обозначение, Xi Code mark, X Интервалы варьирования Variation intervals соответствующие кодированиям Natural levels of factors corresponding to code marks
-1 0 +1
Неравномерность удельного рабочего объёма катушки, % Non-uniformity of the specific working volume of the coil, % Xi - 0,9 4,5 5,7
Частота вращения ротора вентилятора, об/мин Fan rotor speed, rpm X2 15 20 35 50
Норма высева, кг/га Seeding rate, kg/h^ Хз 75 75 150 225
Исследования равномерности сева проводились на базе опытного поля ФГБНУ «Аграрный научный центр «Донской» с использованием навесной сеялки «Донская». Оценку эффективности работы высевающего аппарата проводили по равномерности всходов. В качестве измерительного инструмента использовали планки, разделённые окнами по 50 мм (рисунок 4), которые прикладывали к появившимся всходам. Производили подсчёт количества всходов в каждой ячейке и находили коэффициент вариации, характеризующий показатель равномерности работы высевающего аппарата. Длину исследуемого участка определяли исходя из проведённых предварительных исследований на предмет длины периодов пропусков.
Гипотеза состояла в том, что коэффициент вариации, характеризующий равномерность распределения семян по длине рядка, и уро-
жайность зависят от вида катушки, мощности воздушного потока в семяпроводе и нормы высева. Высевали семена озимой пшеницы сорта «Краса Дона» в соответствии с планом эксперимента Бокса-Бенкина, предполагающего 15 опытов с различными вариациями режимов работы высевающего аппарата.
Анализируя полученные данные, использовали регрессионную модель и Байесовскую сеть, представляющую ацикличный периодический граф, имеющий актуальность при частых дополнениях данных, при разнородности выборки и основанный на теореме Байеса [11]. Адекватность полученной регрессионной модели, где откликом является неравномерность сева по длине, проверяли по критерию Фишера с 5%-ным уровнем значимости. При этом незначимые факторы были отброшены.
Рисунок 4 - Исследование равномерности всходов Figure 4 - Study of the uniformity of seedlings
Результаты исследования и их обсуждение. Были получены уравнения регрессии в линейном и квадратичном виде с коэффициентами детерминации 0,61 и 0,82 соответственно:
У = 84,6 + 4Х1 — 0,2Х3; (1) Г = 143 + 0,7^2 — 1,05Х3 + 0,003X2. (2) Поверхность отклика, представленная на рисунке 5, показывает зависимость неравномерности сева (У) от неравномерности удельного рабочего объёма катушки (Х1) и нормы высева (Хз). Поверхность отклика имеет ярко выраженный экстремум, минимальная неравномерность
наблюдается при значениях нормы высева в пределах 200 кг/га и при показателях Х1 около 1, что соответствует ячеисто-сотовой форме катушек. Представленные математические модели можно использовать на практике с результатами точности 61 и 82% соответственно.
При фиксировании показателей отклика на минимальном значении неравномерности, с помощью байесовской сети получили вероятностную оценку использования различных катушек при исследуемых нормах высева (рисунок 6).
О I 2 3 4 5 6
Неравномерность удельного рабочего объёма катушки (Х1), % Non-uniformity of the specific working volume of the coil (Х1), %
1_i < 70
■ <50
Рисунок 5 - Поверхность отклика, характеризующая зависимость неравномерности сева (Y), %,
от неравномерности удельного рабочего объёма катушки (Х1), %, и нормы высева (Хз), кг/га Figure 5 - The response surface characterizing the dependence of the non-uniformity of sowing (Y), %, on the non-unoformity of the specific working volume of the coil (Xi), %, and the seeding rate (Хз), kg/ha
Норма высева, кг/га Seeding rate, ka/Иа
75 20,0
150 80,0
225 0,002
135 + 30
Неравномерность, % U neven sowing, %
От 40 до 55 От 55 до 70 От 70 до 85 От 85 по 100
40 to 55 55 to 70 70 to 85 85 to 100
100 0 0 _0.
47,5 + 4,3
Рисунок 6 - Байесовская сеть влияния вида катушек и нормы высева на неравномерность сева семян Figure 6 - Bayesian network of the influence of the type of coils and the seeding rate on the non-uniform sowing of seeds
В данном случае, основываясь на полученных экспериментальным путём данных, вероятность того, что неравномерность распределения семян по длине окажется в диапазоне 40-55%, будет равна 80% при использовании ячеисто-сотовой катушки и норме высева 150 кг/га.
Определение биологической урожайности озимой пшеницы проводили по стандартной методике полевого опыта (Доспехов Б.А. Мето-
дика полевого опыта (с основанием статистической обработки результатов исследований) -М.: Агропромиздат, 1985. 351 с.) и методике государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур (Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. М.: Колос, 1985). Значение урожайности определяли с 1 м2 на каждом из 15 опытов. Полученные данные представлены в таблице 2.
Таблица 2 - Результаты полевых исследований по определению влияния вида катушки, частоты вращения ротора вентилятора и нормы высева на неравномерность сева и биологическую урожайность Table 2 - Results of field studies to determine the influence of the type of coil, fan speed and seeding rate on the non-uniformity of sowing and biological yield
№ п/п Вид катушки Type of coils Неравномерность удельного рабочего объёма катушки, % Uneven specific working volume of the coil, % Частота вращения ротора вентилятора, об/мин Fan rotor speed, rpm Норма высева, кг/га Seeding rate, kg/йа Неравномерность сева, % Uneven sowing, % Урожайность, ц/га Yield, ц/га
1 2 3 4 5 6 7
1 Желобковая 5,7 20 150 62 58
Grooved
2 Желобковая 5,7 50 150 72 56
Grooved
3 Желобковая Grooved 5,7 35 75 103 46
4 Желобковая 5,7 35 225 85 59
Grooved
5 Желобково-винтовая 4,5 20 150 60 48
Grooved and helical
Окончание таблицы 2
1 2 3 4 5 6 7
6 Weno6KOBO-BMHTOBaa Grooved and helical 4,5 35 75 87 57
7 Weno6KOBO-BUHTOBaa Grooved and hellical 4,5 50 150 76 58
8 Weno6KOBO-BUHTOBaa Grooved and hellical 4,5 35 225 55 61
9 flHeucTO-coTOBaa Honeycomb cellular 0,9 20 75 84 56
10 flHeucTO-coTOBaa Honeycomb cellular 0,9 50 75 83 59
11 flHeucTO-coTOBaa Honeycomb cellular 0,9 20 225 59 63
12 flHeucTO-coTOBaa Honeycomb cellular 0,9 50 225 39 75
13 flHeucTO-coTOBaa Honeycomb cellular 0,9 35 150 45 59
14 flHeucTO-coTOBaa Honeycomb cellular 0,9 35 150 54 58
15 flHeucTO-coTOBaa Honeycomb cellular 0,9 35 150 49 59
Вид катушек Type of coils
Желобковая Grooved Желобково-винтовая Grooved and helical Ячеисто-сотовая Honeycomb cellular
22,0
33.3
44.4
Урожайность, ц/га Yield, ц/1ла
От 40 до 55 От 55 до 65 От 65 до 75
40 to 55 55 to 65 65 to 75
100 0 0
Норма высева, кг/га Seeding rate, kg/h^
75 22,2 150 22,2 225 55,6 ■
—
175 + 61
X
Неравномерность, % Uneven sowing, %
70,0 + 2,9
От 40 до 55 40 to 55 100
От 55 до 70 55 to 70 0
От 70 до 85 70 to 85 0
От 85 до 100 85 to 100 0
47,5 + 4,3
Рисунок 7 - Байесовская сеть, характеризующая влияние независимых факторов на отклик при фиксировании наилучших значений нормы высева и неравномерности сева Figure 7 - Bayesian network characterizing the influence of independent factors on the response when fixing the best values of seeding rate and unevenness of sowing
По результатам линейного анализа выявлено, что наиболее значимым фактором, влияющим на урожайность, является фактор нормы высева. Как и при предыдущем исследовании о влиянии независимых факторов на неравномерность сева, незначимым оказался фактор
«частота вращения ротора вентилятора». Корреляционная связь между неравномерностью и урожайностью оказалась сильно отрицательной (0,61). Адекватность полученных данных оценивали по коэффициенту детерминации, равный 0,59, и критерию Фишера.
Полученные данные использовали и для построения байесовских сетей, представленных в графическом виде (рисунки 7-9) [11-15].
Фиксируя интересуемые значения на том или ином диапазоне, можно определить оптимальные параметры исследуемых факторов.
Вид катушек Type of coils
Желобковая Grooved Желобково-винтовая Grooved and helical Ячеисто-сотовая Honeycomb cellular
100 0
0
Норма высева, кг/га Seeding rate, kg/ha
75 0,006
150 50,0
225 50,0
187 + 38
X
Неравномерность, % Uneven sowing, %
Урожайность, ц/га Yield, ц/he
От 45 до 55 45 to 55 0 От 55 до 65 55 to 65 0 От 65 до 75 65 to 75 100 I : !
70,0+ 2,9
От 40 до 55 40 to 55 100
От 55 до 70 55 to 70 0
От 70 до 85 70 to 85 0
От 85 до 100 85 to 100 0
47,5 + 4,3
Рисунок 8 - Байесовская сеть, характеризующая влияние независимых факторов на отклик при фиксировании наилучших значений нормы высева, неравномерности сева, а также вид катушки (желобковая) Figure 8 - Bayesian network characterizing the influence of independent factors on the response when fixing the best values of seeding rate, unevenness of sowing, as well as the type of coil (grooved)
Вид катушек Type of coils
Желобковая Grooved Желобково-винтовая Grooved and helical Ячеисто-сотовая Honeycomb cellular
0 0
100
\
Урожайность, ц/га Yield, ц/1па
От 45 до 55 От 55 до 65 От 65 до 75
45 to 55 55 to 65 65 to 75
70,0 + 2,9
Норма высева, кг/га Seeding rate, kg/he
75
150
225
25,0 0+ 75,0
187 + 65
S
Неравномерность, % Uneven sowing, %
0 0 100
От 40 до 55 От 55 до 70 От 70 до 85 От 85 до 100
40 to 55 100
55 to 70 0
70 to 85 0
85 to 100 0
47,5 + 4,3
Рисунок 9 - Байесовская сеть, характеризующая влияние независимых факторов на отклик при фиксировании наилучших значений нормы высева, неравномерности сева, а также вид катушки (ячеисто-сотовая) Figure 9 - Bayesian network characterizing the influence of independent factors on the response when fixing the best values of seeding rate, unevenness of sowing, as well as the type of coil (honeycomb cellular)
Так, при урожайности 65-75 ц/га и неравномерности сева 40-55% рекомендуется использование ячеисто-сотовой катушки с нормой высева 225 кг/га (рисунок 7). При фиксировании дополнительно вида катушки на стопроцентной вероятности, также получили рекомендуемые нормы высева. В частности, при использовании желобковой катушки рекомендуемая норма высева 150-225 кг/га (рисунок 8), а при использовании ячеисто-сотовой катушки (рисунок 9) для получения максимальной урожайности и минимальной неравномерности сева рекомендуется производить высев с нормой 225 кг/га.
Выводы. Использование катушечного высевающего аппарата без активного рабочего слоя способствует точной регулировке нормы высева, однако увеличивает пульсацию при истечении семян по сравнению с аппаратами с активным рабочим слоем, где за счёт трения семян друг о друга происходит дополнительное истечение семян, в результате чего пульсация сглаживается.
Результаты проведённых экспериментов позволили найти зависимости между удельным объёмом катушки, нормой высева, урожайностью и неравномерностью сева. Так, наибольшую значимость на урожайность оказывает фактор нормы высева. Построенная регрессионная модель имеет коэффициент детерминации 0,59. Таким образом, полученную модель, которая на 59% предсказывает результат, можно использовать на практике.
В результате применения Байесовских сетей найдены наилучшие показатели факторов, при которых достигается наибольшая урожайность. В частности, урожайность на уровне 65-75 кг/га с вероятностью 75% может быть достигнута при использовании ячеисто-сотовой формы катушки и норме высева 225 кг/га. При этом желобковая форма катушки данный диапазон урожайности обеспечит на 50%.
Список источников
1. Несмиян А.Ю., Хомутова Н.С., Ценч Ю.С. История развития конструкции высевающих аппаратов зерновых сеялок // Вопросы истории естествознания и техники. 2020. T. 41. № 1. C. 102-117.
DOI: 10.31857/S020596060008429-3. EDN: SZSLGV
2. Xia H., Liu Y., Zhao K. et. all. A novel sowing operation parameter learning optimization method using dataset of sown seeds with similar properties // Computers and Electronics in Agriculture. 2022. Vol. 201. Р. 107293.
DOI: 10.2139/ssrn.4129954
3. Kumar R., Govil A., Daga P., Goel S., Dewangan S. Design of automatic seed sowing machine for agriculture sector // Materials Today Proceedings. 2022. Vol. 63. P. 341346. DOI: 10.1016/j.matpr.2022.03.188
4. Liang Xiao-yan, Guo Feng, Feng Ye, Zhang Jia-lei, Yang Sha, Meng Jing-jing, LI Xin-guo, Wan Shu-bo. Single-seed sowing increased pod yield at a reduced seeding rate by improving root physiological state of Arachis hypogaea // Journal of Integrative Agriculture. 2020. No 19 (4). P. 10191032. https://doi.org/10.1016/S2095-3119(19)62712-7.
5. Шварц А.А., Шварц С.А., Полушин И.П. Филатов Н.Е., Кузнецов Н.С. Конструктивные особенности сеялок и показатели их работы // Наука в Центральной России. 2021. № 3(51). C. 19-30. DOI: 10.35887/2305-25382021-3-19-30. EDN: OLVDYN
6. Габаев А.Х. Влияние различных факторов на норму высева катушечным высевающим аппаратом // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2022. № 5(97). С. 118-121. DOI: 10.37670/20730853-2022-97-5-118-121. EDN: WLZWPH
7. Кувайцев В.Н., Ларюшин Н.П., Шуков А.В., Девликамов Р.Р. Теоретические исследования технологического процесса работы катушечного высевающего аппарата с увеличенным объемом желобков // Нива Поволжья. 2014. № 2(31). С. 58-64. EDN SFBEAB.
8. Ларюшин Н.П., Родин А.С., Шуков А.В., Кирюхи-на Т.А. Конструкция катушечного высевающего аппарата сеялки для высева зерновых культур // Нива Поволжья. 2018. № 4(49). С. 144-149. EDN YSKCCT.
9. Мырзабек А.Н. Обоснование параметров катушечного высевающего аппарата с направляющим клапаном // Вестник науки. 2021. Т. 4. № 3(36). С. 107-111. EDN GDBBHA
10. Пахомов В.И., Камбулов С.И., Божко И.В., Пархоменко Г.Г. Результаты исследований агротехнических показателей селекционной сеялки "Деметра" // Инженерные технологии и системы. 2022. Т. 32. № 1. С. 90-109. DOI: 10.15507/2658-4123.032.202201.090-109.
EDN: IUZAYX
11. Kolinko A., Kambulov S., Chervyakov I., Rudoy D., Olshevskaya A. Investigation of the uniformity of seed distribution during sowing of winter wheat. E3S Web of Conferences. XVI International Scientific and Practical Conference «State and Prospects for the Development of Agribusiness -INTERAGROMASH 2023». Rostov-on-Don, 2023. С. 01009. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341301009.
EDN: WQOLSF
12. Kalichkin V.K., Maksimovich K.Yu., Galimov R.R. Bayesian network for predicting the level of crops weediness with wild oat // Journal of Physics: Conference Series. Krasnoyarsk, 2020. С. 22097.
DOI: 10.1088/1742-6596/1679/2/022097. EDN: BPFKVV
13. Vomlel J., Kratochvil V., Kratochvil F. Structural learning of mixed noisy-OR Bayesian networks // International Journal of Approximate Reasoning. 2023. Vol. 161. P. 108990. https://doi.org/10.1016/j.ijar.2023.108990.
14. Золотин А.А., Левенец Д.Г., Мальчевская Е.А., Зотов М.А., Бирилло А.И., Березин А.И., Иванова А.В., Тулупьев А.Л. Алгоритмы обработки и визуализации алгебраических байесовских сетей // Образовательные технологии и общество. 2017. Т. 20. № 1. С. 446-457.
EDN: XQZMXF
15. Зотов М.А., Тулупьев А.Л. Вторичная структура алгебраических байесовских сетей: статистическая оценка сложности прямого алгоритма синтеза // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям, Санкт-Петербург, 2015. Т. 2. С. 158-162. EDN VBLCIL
Reference
1. Nesmiyan A.Yu., Homutova N.S., Cench Yu.S. Is-toriya razvitiya konstruktsii vysevayuschikh apparatov zerno-vykh seyalok (The history of development of seed-feeding devices on grain drills). Voprosy istorii estestvoznaniya i tekhniki. 2020; 41-1: 102-117. DOI: 10.31857/ S020596060008429-3. EDN: SZSLGV (In Russ.)
2. Xia H., Liu Y., Zhao K. et. all. A novel sowing operation parameter learning optimization method using dataset of sown seeds with similar properties. Computers and Electronics in Agriculture. 2022; 201: 107293,
DOI: 10.2139/ssrn.4129954
3. Kumar R., Govil A., Daga P., Goel S., Dewangan S. Design of automatic seed sowing Machine for agriculture sector. Materials Today Proceedings. 2022; 63: 341-346.
DOI: 10.1016/j.matpr.2022.03.188
4. Liang Xiao-yan, Guo Feng, Feng Ye, Zhang Jia-lei, Yang Sha, Meng Jing-jing, LI Xin-guo, Wan Shu-bo. Single-seed sowing increased pod yield at a reduced seeding rate by improving root physiological state of Arachis hypogaea. Journal of Integrative Agriculture. 2020; 19(4): 1019-1032. https://doi.org/10.1016/S2095-3119(19)62712-7.
5. Shvarc A.A., Shvarc S.A., Polushin I.P., Filatov N.E., Kuznetsov N.S. Konstruktivnye osobennosti seyalok i poka-zateli ikh raboty (Construction features of seeders and indicators of their performance). Nauka v Tsentral'noy Rossii. 2021; 3(51):19-30. DOI: 10.35887/2305-2538-2021-3-19-30.
EDN: OLVDYN. (In Russ.)
6. Gabaev A.H. Vliyanie razlichnykh faktorov na normy vyseva katushechnym vysevayuschim apparatom (Influence of various factors on the seeding rate of the coil sowing machine). Izvestiya Orenburgskogo gosudarstven-nogo agrarnogo universiteta. 2022; 5(97): 118-121.
DOI 10.37670/2073-0853-2022-97-5-118-121. EDN WLZWPH. (In Russ.)
7. Kuvaitsev V.N., Laryushin N.P., Shukov A.V., Devlikamov R.R. Teoreticheskie issledovaniya tekhnolo-gicheskogo protsessa raboty katushechnogo vysevayusche-go apparata s uvelichennym ob"emom zhelobkov (Theoretical study of the technological progress of operation of reel sowing machine with increased size of filters). Niva Povolzh'ya. 2014; 2(31): 58-64. EDN SFBEAB. (In Russ.)
8. Laryushin N.P., Rodin A.S., Shukov A.V., Kiryukhi-na T.A. Konstruktsiya katushechnogo vysevayushchego apparata seyalki dlya vyseva zernovykh kul'tur (Construction of the fluted (-force) feed of the seeder for seeding grain crops). Niva Povolzh'ya. 2018; 4(49): 144-149. EDN: YSKCCT.
(In Russ.)
9. Myrzabek A.N. Obosnovanie parametrov katushechnogo vysevayuschego apparata s napravlyayuschim klapanom (Justification of parameters reel seeding unit with guided valve). Vestnik nauki. 2021; 4-3(36): 107-111.
EDN: GDBBHA. (In Russ.)
10. Pakhomov V.I., Kambulov S. I., Bozhko I. V., Par-khomenko G.G. Rezul'taty issledovaniy agrotekhnicheskikh pokazateley selektsionnoy seyalki "Demetra" (The results of studying indicators of the «Demetra» selection seeder). In-zhenernye tekhnologii i sistemy. 2022; 32-1: 90-109. DOI: 10.15507/2658-4123.032.202201.090-109. EDN: IUZAYX
(In Russ.)
11. Kolinko A., Kambulov S., Chervyakov I., Rudoy D., Olshevskaya A. Investigation of the uniformity of seed distribution during sowing of winter wheat. E3S Web of Conferences. XVI International Scientific and Practical Conference "State and Prospects for the Development of Agribusiness - INTERAGROMASH 2023". Rostov-on-Don, Russia, 2023, s. 01009. DOI: 10.1051/e3sconf/202341301009. EDN: WQOLSF.
12. Kalichkin V.K., Maksimovich K.Yu., Galimov R.R. Bayesian network for predicting the level of crops weediness with wild oat. Journal of Physics: Conference Series. Krasnoyarsk, 2020, p. 22097.
DOI: 10.1088/1742-6596/1679/2/022097. EDN: BPFKVV
13. Vomlel J., Kratochvil V., Kratochvil F. Structural learning of mixed noisy-OR Bayesian networks. International Journal of Approximate Reasoning. 2023; 161: 108990. https://doi.org/10.1016/jjjar.2023.108990.
14. Zolotin A.A., Levenec D.G., Mal'chevskaya E.A., Zotov M.A., Birillo A.I., Berezin A.I., Ivanova A.V., Tulup'ev A.L. Algoritmy obrabotki i vizualizatsii algebraicheskikh bayesov-skikh setey (Algorithms for processing and visualizing algebraic Bayesian networks). Obrazovatel'nye tekhnologii i ob-shchestvo. 2017; 20-1: 446-457. EDN XQZMXF. (In Russ.)
15. Zotov M.A., Tulup'ev A.L. Vtorichnaya struktura algebraicheskikh bayesovskikh setey: statisticheskaya otsenka slozhnosti pryamogo algoritma sinteza (Secondary structure of algebraic Bayesian networks: statistical estimation of the complexity of a direct synthesis algorithm). Mezhdunarodnaya konferentsiya po myagkim vychisleniyam i izmereniyam, Sankt-Peterburg. 2015; 2: 158-162.
EDN: VBLCIL. (In Russ.)
Информация об авторах
С.И. Камбулов - доктор технических наук, профессор, Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия; главный научный сотрудник, Аграрный научный центр «Донской», Ростовская область, г. Зерно-град, Россия; Тел.: +7 928 140 60 94. E-mail: [email protected].
Д.В. Рудой - кандидат технических наук, доцент, Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия; ведущий научный сотрудник, Аграрный научный центр «Донской», Ростовская область, г. Зерноград, Россия. E-mail: [email protected].
И.А. Хозяев - доктор технических наук, профессор, Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия. E-mail: [email protected].
О.А. Полушкин - доктор технических наук, профессор, Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия. E-mail: [email protected].
А.В. Ольшевская - кандидат технических наук, доцент Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия. E-mail: [email protected].
Т.А. Мальцева - кандидат технических наук, доцент Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия. E-mail: [email protected].
Татьяна Александровна Мальцева, [email protected]
Information about the authors
S.I. Kambulov - Doctor of Technical Sciences, Professor, Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russia; Chief Researcher, Agrarian Scientific Center "Donskoy", Rostov region, Zernograd, Russia; Phone: +7-928-140-60-94. E-mail: [email protected].
D.V. Rudoy - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russia; Leading Researcher, Agrarian Scientific Center "Donskoy", Rostov region, Zernograd, Russia. E-mail: [email protected].
I.A. Khozyaev - Doctor of Technical Sciences, Professor, Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russia. E-mail: [email protected].
O.A. Polushkin - Doctor of Technical Sciences, Professor, Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russia. E-mail: [email protected].
A.V. Olshevskaya - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russia. E-mail: [email protected].
T.A. Maltseva - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russia. E-mail: [email protected].
Tatyana Alexandrovna Maltseva, [email protected]
Вклад авторов. Все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Contribution of the authors. All authors made an equivalent contribution to the preparation of the article. The authors declare no conflict of interest.
Статья поступила в редакцию 28.09.23; одобрена после рецензирования 30.10.2023; принята к публикации 31.10.2023. The article was submitted 28.09.23; approved after reviewing 30.10.2023; accepted for publication 31.10.2023.
https://elibrary.ru/sloane
