CC BY
62
EJHOu = М cos(a - ф) = -Fu, где F - осевая сила, Н.
Для любой точки сечения уравнение напряжений (21) можно преобразовать в такой вид:
_ уМ cos<p + xMsincp J - J '
X у
Для определения угла а воспользуемся суммой моментов относительно оси, которая совпадает с плоскостью действия момента М (см. рис. 3):
^M=¡ap-dA = ¡^p-dA =
A A Y
= ^-J(ycosa+xsina)(ysincp+xcoscp)c//\ = 0,
А
где р* - плечо элементарной силы, Н.
(23) После элементарных преобразований, получим формулу для определения положения нулевой линии:
tga = Jxtg^p/Jy, (26)
Рассмотренный случай косого изгиба можно рас-
(24) пространить на пространственный изгиб, где углы ф и а будут переменными по длине, а момент инерции сечения будет меняться относительно нейтральной оси.
Очевидно, что первый и второй варианты подхода привели к одинаковому результату.
Выводы. В результате исследования получена математическая модель устойчивости опор рабочих
(25) органов сельскохозяйственных машин применительно к случаям их косого и пространственного изгибов, которая позволяет определять поведение опор при различных видах деформации.
Литература.
1. Мартьянов А.П., Яхин С.М., Мартьянов С.А. Теория и расчет конструкторской надежности сельскохозяйственной техники. - Казань: Казан. гос. ун-т, 2010. - 210 с.
2. Справочник конструктора сельскохозяйственных машин в 4 т. Т4. - М.: Машиностроение, 1969. - 536 с.
3. Решетов, Д. Н. Детали машин. - М.: Машиностроение, 1989. - 496 с.
4. Анурьев, В. И. Справочник конструктора машиностроителя: в 3 т. Т3. - М.: Машиностроение, 1992. - 720 с.
5. Биргер И.А., Шор В.Ф., Иосилевич Г.Б. Расчет на прочность деталей машин. - М.: Машиностроение, 1979. - 704 с.
6. Яхин С.М., Мартьянов А.П., Мартьянов С.А. О колебаниях и затратах энергии пружинных и сплошных балок//Международный технико-экономический журнал. - 2008. - № 3. - С. 76-79.
7. Мартьянов А.А., Мартьянов А.П., Яхин С.М. Практический расчет упругих элементов с большим шагом витков на прочность и жесткость при деформации сжатия//Вестник Казанского ГАУ. - 2010. - № 4 (18). - С. 117-119
8. МартьяновА.П., Матяшин Ю.И., ВалиевА.Р., Яхин С.М., МартьяновА.А. Общая классическая теория колебаний стержней и ее связь с колебаниями систем из упругих элементов//Вестник Казанского ГАУ. - 2011. - № 3 (21). - С. 90-94
MATHEMATICAL MODEL OF AGRICULTURAL MACHINERY TOOL BEARINGS STABILITY S.M. Yakhin
Summary. In this paper on the basis of differential equation of the deformed timber, resulting in the theory of simple bending, the deformations and tension types in pure skew bending are investigated. The equations of rods deformation with the terms of durability are obtained. We also received a differential equation for the curved axis of stability problems. The cases of a skew bending, which can be applied for the case of spatial curve, where the angles are variable in length, and the moment of inertia will vary with respect to the neutral axis. Keywords: simple bending, skew bending, strength condition, the spatial curve.
УДК 004.424.23
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОЦЕНКИ СЕЛЕКЦИОННОГО МАТЕРИАЛА ЯРОВОЙ ТРИТИКАЛЕ
И. Г. ГРЕБЕННИКОВА, зав. лабораторией СибФТИ Россельхозакадемии П.И. СТЁПОЧКИН, доктор сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник
СибНИИРС Россельхозакадемии А.Ф. АЛЕЙНИКОВ, доктор технических наук, зам. директора
СибФТИ Россельхозакадемии E-mail: [email protected]
Резюме. Представлены результаты разработки компьютерной программы, позволяющей вычислять коэффициент интегральной селекционной оценки форм тритикале в зависимости от долевых вкладов в него ряда ценных количественных признаков и алгоритм его расчета. По итогам тестирования программы на экспериментальных данных структурного анализа гибридов F4, полученных при скрещивании четырёх сортов ярового тритикале по полной диаллельной схеме, выявлены селекционно-ценные образцы.
Ключевые слова: тритикале, программное обеспечение, база данных, селекционная оценка.
К важным факторам оптимизации селекционного процесса при выведении сортов сельскохозяйственных растений, обладающих требуемым сочетанием необходимых признаков, относится совершенствование его методики и техники [1].
Тритикале - единственный вид злака, искусственно созданный человеком и нашедший широкое применение как пищевая, кормовая и техническая культура. Принципы селекции тритикале изучены меньше, чем исходных родительских родов пшеницы и ржи [2]. Однако традиционная селекция этой культуры требует больших временных и материальных затрат.
В селекции тритикале подбор родительских форм ведётся на основе фенологических наблюдений и ре--------------------------------------------- 79
Таблица. Происхождение и характеристика сортов, включенных в эксперимент
Сорт
Тип
разви-
тия
К-3722
Gabo
К-3542 Сокол Киевский
Яро-
вой
Яро-
вой
Проис-
хождение
(страна,
регион)
Наиболее ценные признаки сорта
К-3644 Укро
К-3881 Dahbi 6/3/ Ardi 1/Topo 1419...
Сирс 57
Яро-
вой
Яро-
вой
Ози-
мый
Польша
Украина
Россия,
Воронеж
Мексика
Россия,
Новоси-
бирск
Хорошо выполненное зерно, низкостебель-ность, устойчивость к полеганию
Хорошо выполненное зерно, раннеспелость, высокая продуктивность растения, крупное зерно
Хорошо выполненное зерно, крупный колос Низкостебельность, устойчивость к полеганию, плотный колос
Низкостебельность, устойчивость к полеганию, безостость
зультатов структурного анализа растений. От интуиции и способности селекционера подобрать родительские пары для гибридизации, увидеть элитное растение -родоначальника будущего сорта, зависит успех в создании сорта [3]. Работа упрощается, когда отбор ведётся по одному основному лимитирующему признаку, например, из массива растений в гетерогенной популяции отбираются только самые устойчивые к определённому патогену. Но если проводить отбор по комплексу полезных признаков, то доминирующими в этом случае могут быть несколько из них, и какому отдать предпочтение зависит от интуиции ученого.
Поэтому применение компьютерных технологий, обеспечивающих информационное сопровождение селекционного процессаотлабораторныхисследований до полевого эксперимента, снижает вероятность просчётов, возникающих при интуитивном мышлении.
В СибФТИ Россельхозакадемии совместно с Сиб-НИИРС Россельхозакадемии разработана компьютерная программа, позволяющая вычислять коэффициент интегральной оценки коллекционных или селекционных образцов в зависимости от долевых вкладов ряда ценных признаков [4].
Цель наших исследований - определить возможность и целесообразность использования разработанных алгоритмов и созданного программного обеспечения в селекции тритикале.
Условия, материалы и методы. Тестирование компьютерной программы проводили на экспериментальных данных структурного анализа 208 гибридов Р4 урожая 2011 г., полученных в результате скрещиваний по полной диаллельной схеме (4x4) четырёх сортов яровой тритикале: Сокол Киевский (Украина), Укро (Россия),
Габо (Польша) и мексиканский коллекционный образец К-3881 Dahbi 6/3/АгсІІ 1/
Topo 1419..., а также этих сортов с озимой тритикале Сирс 57 селекции ГНУ СибНИИРС (см. табл.) [5].
Исходными данными для программы послужили результаты структурного анализа количественных признаков.
Накопленный в результате селекционной работы материал был обработан и систематизирован, рассмотрены биологические и морфологические характеристики, а также хозяйственные особенности культуры тритикале. Эти и другие атрибутивные данные определили те характеристики сортов и линий тритикале, которые нашли отражение в разработанной структуре базы данных (БД). Она ориентирована на общепринятую в ВИР описательную часть баз паспортных данных и содержит информацию об изученных образцах яровой тритикале по урожайности, качеству продукции, устойчивости к болезням, вредителям и другим неблагоприятным факторам — всего около 30 показателей. Натуру семян каждого растения определяли с помощью микропурки вместимостью 1 мл и методики, разработанной в СибНИИРС Россельхозакадемии. При ее определении использовали среднее значение по 5-и взвешиваниям.
Результаты и обсуждение. Исходной информацией для главного окна программы (рис. 1) служат данные о количественных признаках исследуемых образцов, формирующих поля базы данных, алгоритмы расчета полей и типы оценок, которые может изменять пользователь.
У большинства исследуемых количественных признаков (масса зерна, число зёрен в колосе, натура зерна и др.) ценность прямолинейно возрастает с увеличением значения показателя (рис. 2а). Однако некоторые признаки не имеют положительной линейной корреляции с их оценкой, то есть меньшему значению показателя не всегда соответствует более низкая оценка, а большему - лучшая. Вследствие этого при расчете интегральной оценки исследуемых образцов возникла необходимость в трансформации первичных данных из метрического в балловый вариант выражения количественного признака с использованием логических функций. Для этого было предложено 6 градаций каждого признака с оценкой от 0 до 5 баллов.
Так, при оценке высоты необходимо учитывать, что слишком короткие растения (карлики) низкопродуктивны, а слишком длинные - в большинстве случаев полегают. Поэтому для указанного признака разработан отдельный алгоритм балловой оценки (рис. 2б).
Рис. 1. Ввод исходных данных.
Рис. 2. Форма задания алгоритма балловой оценки признака: а - натура зерна; б - вы-
сота растения.
За оптимальную с оценкой 5 баллов принята длина стебля 70...90 см. В обе стороны от этого значения она снижается. Основная часть изученных образцов по признаку «высота растения» получила оценки 3 и 4 балла.
При проведении оценки для каждого количественного признака выбирается один из ее способов: в зависимости от того, в какой интервал попадает значение признака («абсолютная») или отношение величины этого показателя к максимальному в испытаниях («относительная»).
Затем признаку присваивается коэффициент значимости, определяющий его долевой вклад в интегральную селекционную оценку образца (в сумме все доли должны составлять 1). В зависимости от приоритетности признака в модели сорта его можно изменять по усмотрению селекционера. К примеру, можно выбрать только высокопродуктивные образцы с высокой массой 1000 зёрен, поставив коэффициенты только на признаки «продуктивность растения» и «массу одного зерна» (0,75 и 0,25 соответственно), а остальным придать значение 0.
Расчёт интегральной селекционной оценки растения выполняется по формуле:
р
/'=1 / max
где С - интегральная селекционная оценка растения: Р-значение признакаобразца в баллах; Р - максимальное
’ тах
значение признака в баллах; К - коэффициент значимости.
Идеальным считается растение с селекционной ценностью, равной 1.
Из всех изученных образцов коллекции яровой тритикале у самого худшего (Сирс 57 х Габо) она была равна 0,23, а у самого лучшего (Укро х К-3881) - 0,85 (рис. 3). Перечень полей, включаемых в отчёт, определяется пользователем.
Разработанная программа предназначена для использования в селекции тритикале, однако, внеся небольшие изменения, её можно модифицировать для оценки селекционного и коллекционного материала пшеницы, ячменя, овса, как яровых, так и озимых форм.
Выводы. Разработанная база данных, содержащая информацию по биологическим, морфологическим характеристикам и хозяйственным особенностям культуры тритикале позволяет систематизировать и обрабатывать накопленный в результате селекционной ра-
боты материал. Применение компьютерной программы позволяет оптимизировать селекционный процесс при создании сортов, обладающих требуемым сочетанием хозяйственно важных признаков. При помощи предложенного программно-алгоритмического обеспечения интегральной оценки форм яровой тритикале можно выявлять селекционно-ценные образцы.
1 Номер) Название образ| Высота раст Масса зёрен гл.кол Масса 1000 зёр Натура зерн Ценность образца
1Є7 Укро “ К крупн 5 5 5 5 0,845
225 Укро “ Сокол 4 3 5 5 0,78Є
1S3 Укро“К 4 4 4 5 0,780
10Б Укро “ К 4 3 4 5 0,755
151 Габо к Укро 4 4 3 5 0,747
111 Сокол “ Г або 2 3 4 5 0,726
5Є Габо * К 5 3 3 5 0,714
1Є8 Укро “ К 4 3 4 5 0,703
2Є4 Сирс" Укро 5 5 5 0 0,701
5 Сирс “ Г або 1 0 0 0 0,234
Рис. 3. Интегральная оценка и наиболее значимые признаки лучших и худшего образцов коллекции.
Литература.
1. Гончаров П.Л. Оптимизация селекционного процесса //Докл. и сообщ. VIII генетико-селекцион. шк.: Повышение эффективности селекции и семеноводства сельскохозяйственных растений: - Новосибирск. - 2002. - С. 5-16.
2. Шулындин А.Ф. Тритикале - новая зерновая и кормовая культура. - Киев: Урожай, 1981. - 49 с.
3.3. Степочкин П.И. Формообразовательные процессы в популяциях тритикале. - Новосибирск: Изд-во ИПФ Агрос, 2008. - 164 с.
4. Гребенникова И.Г., Степочкин П.И., Алейников А.Ф. Компьютерная программа интегральной оценки образцов тритикале // Тенденции развития агрофизики в условиях изменяющегося климата: сб. тр. междунар. науч. конф. - АФИ. - Санкт-Петербург, 2012. - С. 58-61.
5. Grebennikova I.G., Aleynikov A.F., Stepochkin P.I. Diallel Analysis of the spike lets per spise in spring triticale // Bulgarian Journal of Agricultural Science. - 2011. - № 6. - P. 755-759.
COMPUTER TECHNOLOGIES OF THE VALUATION OF BREEDING FORMS OF SPRING TRITICALE I.G. Grebennikova, P.I. Stepochkin, A.F. Aleinikov
Summary. There was developed a computer program for calculating the integral breeding valuation coefficient of triticale varieties depending on the contribution of the portions of the valuable quantitative traits. There was developed a algorithms of calculating the integral valuation of studied samples. The program was tested on experimentally obtained spring triticale hybrids as a result of crossing between four spring triticale varieties according to a complete diallel scheme.
Key words: triticale, program application, data base, breeding valuation.
