CC BY
39
agricultural production]. Moscow: VIM. 1995: 95. (In Russian)
7 Berezhnov N.N., Syrbakov A.P. Otsenka tyagovo-energeticheskikh pokazatelei posevnogo pochvoobrabatyvayushchego mashinno-traktornogo agregata metodom kontrol'nogo dinametrirovaniya [Evaluation of traction and energy indicators of sowing and soil tilling machine-tractor unit by the method of control load indicator reading]. AgroEkoInfo. 2017. No. 2 (28). 17. (In Russian) https://elibrary.ru/item.aspid=29824357
8 Kalinin A.B., Ustroev A.A. Teoreticheskie predposylki i prakticheskie priemy
ratsional'noi sistemy obrabotki pochvy v tekhnologiyakh vozdelyvaniya
sel' skokhozyaistvennykh
kul'tur [Theoretical background and practices of rational soil tillage as a part of farm crops cultivation technologies]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2016. No. 90. 70-78. (In Russian)
9 Dzhabborov N.I., Sergeev A.V., Shamonin V.I., Semenova G.A. Sravnitel'naya energootsenka pochvoobrabatyvayushchikh rabochikh organov s ispol'zovaniem izmeritel'no-informatsionnogo kompleksa [Comparative energy assessment of tillage
working tools using the measuring and information system]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2018. No. 4(97).S. 41-49. DOI 10.24411/0131-5226-2018-10087
10 Valge A.M., Dzhabborov N.I., Eviev V.A. Osnovy statisticheskoj obrabotki ehksperimental'nyh dannyh pri provedenii issledovanij po mekhanizacii sel'skohozyajstvennogo proizvodstva s primerami na STATGRAPHICS i EXCEL [Fundamentals of statistical processing of experimental data for research in mechanisation of agricultural production with examples in STATGRAPHICS and EXCEL]. Saint Petersburg: IEEP Publ.; Elista: Kalmyk Univ. Publ., 2015: 140. (In Russian) https://elibrary.ru/item.asp?id=25350458
11 Dzhabborov N.I., Fed'kin D.S. Nauchnye printsipy povysheniya energoeffektivnosti tekhnologicheskikh protsessov obrabotki pochvy tekhnicheskimi sredstvami blochno-modul'noi struktury [Scientific principles of energy efficiency of technological processes of soil tillage by technical means of a modular structure]. Innovatsii v sel'skom khozyaistve. 2015. No. 3 (13). 58-61. (In Russian)
ru/download/elibrary 23833082
https://elibrary.
52107522.pdf
УДК 631.316.022:51-74 Б01 10.24411/0131-5226-2019-10186
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ТЯГОВОГО СОПРОТИВЛЕНИЯ ПОЧВООБРАБАТЫВАЮЩИХ РАБОЧИХ ОРГАНОВ
Н.И. Джабборов, д-р техн. наук; А.В. Сергеев, канд. техн. наук
Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) -филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт- Петербург, Россия
ISSN 0131-5226. Теоретический и научно-практический журнал. _ИАЭП. 19 Вып. 3(100)_
Математическое моделирование технологического приема поверхностной обработки почвы различными почвообрабатывающими рабочими органами с учетом вероятностно-статистических характеристик их энергетических параметров является актуальной задачей, так как позволяет разработать более совершенные энергоэффективные технические средства обработки почвы. Целью исследований была разработка математических моделей и оценка влияния скорости перемещения и глубины обработки почвы на вероятностно-статистические характеристики тягового сопротивления динамичных и нединамичных почвообрабатывающих рабочих органов. Объектами исследований являлись закономерности изменения среднего значения, среднеквадратического отклонения и коэффициента вариации тягового сопротивления динамичных и нединамичных почвообрабатывающих рабочих органов. Предметом исследований являлся технологический приём безотвальной поверхностной обработки почвы. При проведении исследований применялись методы математического моделирования, основанные на изучении физических закономерностей, протекающих в процессе обработки почвы динамичными и нединамичными почвообрабатывающими рабочими органами; экспериментальные исследования по сравнительной энергетической оценке почвообрабатывающих рабочих органов, анализ и обобщение опытных данных. Научную новизну работы составляют математические модели, описывающие функциональную зависимость среднего значения, среднеквадратического отклонения и коэффициента вариации тягового сопротивления динамичного и нединамичного почвообрабатывающих рабочих органов от глубины обработки почвы и скорости их перемещения. В статье также приведены графические зависимости (поверхности отклика) вероятностно-статистических характеристик тягового сопротивления динамичного и нединамичного почвообрабатывающих рабочих органов.
Коэффициент детерминации для функциональных зависимостей среднего значения тягового сопротивления динамичного и нединамичного рабочих органов от глубины обработки почвы H и скорости перемещения V в виде уравнения регрессии колеблется в пределах 0,959 - 0,970. Коэффициент детерминации, для функциональных зависимостей среднеквадратического отклонения тягового сопротивления динамичного и нединамичного рабочих органов от глубины обработки почвы H и скорости перемещения V в виде уравнения регрессии, находился в пределах 0,784 -0,877. Коэффициент детерминации, для функциональных зависимостей коэффициента вариации тягового сопротивления динамичного и нединамичного рабочих органов от глубины обработки почвы H и скорости перемещения V в виде уравнения регрессии, находился в пределах 0,898 -0,937. Полученные значения коэффициента детерминации свидетельствуют о высокой точности подбора уравнений регрессии вероятностно-статистических характеристик тягового сопротивления исследованных рабочих органов.
Ключевые слова: обработка почвы, математическая модель, тяговое сопротивление, скорость, почвообрабатывающий рабочий орган, глубина обработки.
Для цитирования: Джабборов Н.И., Сергеев А.В. Математические модели вероятностных характеристик тягового сопротивления почвообрабатывающих рабочих органов // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2019. № 3(100). С 61-70
MATHEMATICAL MODELS OF PROBABILISTIC CHARACTERISTICS OF TRACTION RESISTANCE OF TILLAGE WORKING BODIES
N.I. Dzhabborov, DSc (Engineering); A.V. Sergeev, Cand. Sc. (Engineering)
Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia
Mathematical modeling of surface tillage by different working bodies with due account for the probabilistic and statistical characteristics of their energy parameters is an urgent task as it allows to design more advanced and energy-efficient tillage tools. The aim of research was to create the mathematical models and to estimate the effect of travelling speed and soil tilling depth on the probabilistic and statistical characteristics of the traction resistance of dynamic and typical (non-dynamic) tilling tools. The study objects were the regularities in variation of the average value, mean square deviation, and the coefficient of variation of the traction resistance of dynamic and typical (non-dynamic) tilling working bodies. The study subject was the practice of ploughless surface soil tillage. Mathematical modeling methods, based on the study of physical regularities occurring during the tillage process by dynamic and typical (non-dynamic) tilling working bodies, were applied. The energy consumption by tilling tools was estimated in the experimental study. Experimental data obtained were analysed and integrated. The scientific novelty of the work was manifested in created mathematical models, which described the functional dependence between the average value, mean square deviation, and the coefficient of variation of the traction resistance of dynamic and typical (non-dynamic) tilling tools and the tilling depth and travelling speed. The article presents graphical dependences (response surfaces) of probabilistic and statistical estimates of traction resistance of dynamic and standard (non-dynamic) tilling tools. The determination coefficient for the functional dependences of the average traction resistance of dynamic and non-dynamic working bodies on the tilling depth H and the travelling speed V in the form of a regression equation ranged from 0.959 to 0.970. The determination coefficient for the functional dependences of the mean square deviation of traction resistance of dynamic and non-dynamic working bodies on the tilling depth H and the travelling speed V in the form of a regression equation ranged from 0.784 - 0.877. The determination coefficient for the functional dependences of the coefficient of variation of traction resistance of dynamic and non-dynamic working bodies on the tilling depth H and the travelling speed V in the form of a regression equation ranged from 0.898 - 0.937. The established values of the determination coefficient indicate a high accuracy in the selection of regression equations of the probabilistic and statistical characteristics of traction resistance of the working bodies under consideration.
Key words: soil tillage, mathematical model, traction resistance, travelling speed, tilling working body, tillage depth.
For citation: Dzhabborov N.I., Sergeev A.V. Mathematical models of probabilistic characteristics of traction resistance of tillage working bodies. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstvaprodukcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2019. 3(100): 61- 70 (In Russian)
Введение
В технологии возделывания
сельскохозяйственных культур обработка почвы остается энергоемким процессом. Для повышения энергоэффективности процесса обработки почвы ученые проводят исследования по совершенствованию применяемых и разработки новых рабочих органов и машин. Например, для улучшения качества обработки почв, достижения более устойчивого хода культиватора, повышения эксплуатационной надежности щелевателя и беспрепятственного доступа оросительной
воды в нижележащие слои, доступные для корневой системы растений, с одновременным высевом семян и их прикатыванием предложена новая комбинированная лапа культиватора [1].
Для повышения эффективности обработки почвы предложен новый почвообрабатывающий агрегат [2], с применением пульсирующего сжатого воздуха. Данный почвообрабатывающий агрегат для обработки почвы пульсирующим сжатым воздухом, содержит несущую раму и установленные на ней рабочие органы с
воздушно-импульсным приводом, снабжен тремя секциями, жестко закрепленными на раме с возможностью демонтажа, первая и третья секции, из которых
складывающиеся[2].
С целью уменьшения затрат энергии при глубоком рыхлении почвы и улучшения качества обработки предложена новая конструкция рабочего органа, содержащая жесткую стойку с закрепленным на ней ножом и долото, снабженные вибратором, имеющим отверстие с прорезью, в котором закреплена втулка-амортизатор. Наличие вибратора обеспечивает уменьшение тягового сопротивления почвы и улучшение качества ее крошения [3].
На основе многолетних исследований авторами работы [4] определены основные принципы применения прогрессивных технологий и технических средств в сельскохозяйственном производстве,
способствующих повышению
эффективности в производственной деятельности хозяйств всех типов.
При использовании новых технологий и технических средств механизации процессов следует учитывать особенности не только отдельных полей, но и участков: почвенные разности, степень засоренности и зараженность вредителями, количество и вид удобрений, внесенных под предшествующие культуры. Для отдельных полей и участков могут потребоваться различные виды и составы удобрений, способы обработки [4].
Случайный характер нагрузки является одним из основных факторов ухудшения эксплуатационных показателей
почвообрабатывающих рабочих органов и машин [5, 6].
При воздействии случайных факторов на сельскохозяйственные агрегаты,
оптимизацию их параметров необходимо выполнить с учетом статистических характеристик этих факторов. Оптимальные параметры имеют существенную
зависимость от среднего значения, дисперсии, среднеквадратического
отклонения и меры их рассеяния [7].
В этой связи разработка математических моделей и оценка вероятностно-статистических характеристик тягового сопротивления почвообрабатывающих
рабочих органов для конкретных условий их работы является актуальной задачей. Материалы и методы
При проведении исследований применялись методы математического моделирования, основанные на изучении физических закономерностей, протекающих в процессе обработки почвы динамичными и нединамичными почвообрабатывающими рабочими органами; экспериментальные исследования по сравнительной
энергетической оценке
почвообрабатывающих рабочих органов, анализ и обобщение опытных данных.
Целью исследований была разработка математических моделей и оценка влияния скорости перемещения и глубины обработки почвы на вероятностно-статистические характеристики тягового сопротивления динамичных и нединамичных
почвообрабатывающих рабочих органов.
В процессе экспериментальных исследований использовали динамичные и нединамичные почвообрабатывающие
рабочие органы, сконструированные и созданные в 2018 году (рис. 1).
Рис. 1. Динамичный (слева) и нединамичный (справа) почвообрабатывающие рабочие органы
Экспериментальные исследования
проводились согласно ГОСТ Р 52777-2007.Техника сельскохозяйственная. Методы энергетической оценки. Стандартинформ. М:.,2008. План эксперимента был разработан в соответствии с методикой, изложенной в работе [8].
Энергетическая оценка
почвообрабатывающих рабочих органов проводилась с использованием
измерительно-информационного комплекса ИИК-ИАЭП [9], состоящего из навесной установки с тензометрическими тележками и измерительно-информационной системы ИП-264 РосНИИТиМ (рис. 2).
Экспериментальные исследования были проведены в следующих условиях:
- тип почвы - дерново-среднеподзолистый. Почва -
среднесуглинистая (легкосуглинистая) на мореном суглинке;
- рельеф, град - 1-2;
- гребнистость поверхности поля, см - 3-4;
- твердость почвы до обработки в слое 5-20 см - 1,40 МПа.
Экспериментальные исследования
работы почвообрабатывающих рабочих органов проводились при различных скоростях их перемещения и установочной глубине обработки почвы.
Экспериментальные данные
обрабатывались по методике, изложенной в работе [10].
Результаты и обсуждение
а). Математические ожидания. Полная и качественная реализация всех пунктов плана эксперимента позволила получить функциональную зависимость величины тягового сопротивления динамичного рабочего органа от глубины обработки почвы И и скорости перемещения рабочего органа Ур в виде уравнения регрессии:
Яа = 1,119 - 0,536Кр - 0,073ЬСМ + 0,082^р2 + 0,026^рЬсм + 0,0044Ь?М, (1) Для полученной модели (1) коэффициент детерминации составил й2 = 0,970, а стандартная ошибка -0,120072.
Геометрическое представление
полученной модели (1) в виде поверхности отклика представлено на рис.3
Ур, м/с
Рис. 3. Графическая зависимость тягового
сопротивления динамичного почвообрабатывающего рабочего органа от скорости его перемещения и глубины обработки
Рис. 2. Измерительный информационный комплекс ИИК-ИАЭП с трактором МТЗ-82 при проведении экспериментальных исследований
Графическая зависимость (рис. 3) позволяет наглядно оценить влияние скорости перемещения и глубины обработки почвы на тяговое сопротивление
динамичного почвообрабатывающего
рабочего органа.
Полученное уравнение (1) с высокой степенью достоверности описывает результаты эксперимента (коэффициент детерминации 0,97) и может использоваться в дальнейшем для решения различных задач, в том числе и оптимизационных.
Функциональную зависимость величины тягового сопротивления нединамичного рабочего органа от глубины обработки почвы И и скорости перемещения рабочего органа Ур в виде уравнения регрессии выглядит так:
Яа = 1,17005 - 0,563963Ур - 0,0795404ИСМ + 0,0866054Ур2 + 0,0288542УрИсм + 0,00504667Исм, (2)
Для полученной функциональной зависимости (2) коэффициент детерминации й2 = 0,959, при этом стандартная ошибка равна - 0,120072.
Поверхность отклика модели (2) представлена на рисунке 4.
Ур, м/с
Рис. 4. Графическая зависимость тягового
сопротивления нединамичного почвообрабатывающего рабочего органа от скорости его перемещения и глубины обработки
б). Среднеквадратические отклонения.
Функциональную зависимость величины среднего квадратического отклонения тягового сопротивления динамичного рабочего органа от глубины обработки почвы И и скорости перемещения рабочего органа Ур в виде уравнения регрессии выглядит так:
ак = 0,494299 - 0,326302Ур - 0,019186ЬСМ + 0,0652395Ур2 + 0,0070186Ур11см + 0,000413533И2м, (3)
Для полученной функциональной зависимости (3) коэффициент детерминации й2 = 0,874, при этом стандартная ошибка равна - 0,0285974. Поверхность отклика модели (3) представлена на рисунке 5.
Vp, м/с
Рис. 5. Графическая зависимость среднего
квадратического отклонения тягового сопротивления динамичного почвообрабатывающего рабочего органа от скорости его перемещения и глубины обработки
Функциональную зависимость величины среднего квадратического отклонения тягового сопротивления нединамичного рабочего органа от глубины обработки почвы И и скорости перемещения рабочего органа Ур в виде уравнения регрессии выглядит так: ак =
0,697696 - 0,580005Ур - 0,0042124311см + +0,1180331^2 + 0,0127175УрИсм - 0,000089И2м,
(4)
Для модели (4) значение коэффициента детерминации составил й2 = 0,877. При этом значение стандартной ошибки равнялось 0,0353255.
Графическая зависимость среднего квадратического отклонения тягового сопротивления нединамичного
почвообрабатывающего рабочего органа от скорости его перемещения и глубины обработки показана на рисунке 6.
Рис. 6. Графическая зависимость среднего квадратического отклонения тягового сопротивления нединамичного почвообрабатывающего рабочего органа от скорости его перемещения и глубины обработки
зависимость
в). Коэффициенты вариации.
Функциональную коэффициента вариации ур тягового сопротивления динамичного рабочего органа от глубины обработки почвы И и скорости перемещения рабочего органа Ур в виде уравнения регрессии выглядит так: ур = 0,461747 - 0,148677Ур - 0,00755118ИСМ + +0,0398241Ур2 - 0,00353929УрИсм -0,0000733333И2м,
Для полученной модели коэффициент детерминации равен 0,898. При этом стандартная ошибка была равна 0,0285974.
Поверхность отклика полученной модели (5) представлена на рисунке 7.
Рис. 7. Графическая зависимость коэффициента вариации тягового сопротивления динамичного
почвообрабатывающего рабочего органа от скорости его перемещения и глубины обработки
сопротивления нединамичного рабочего органа от глубины обработки почвы И и скорости перемещения рабочего органа Ур в виде уравнения регрессии выглядит так: ур = 0,866203 - 0,500696Ур - 0,0108643ИСМ + 0,106277Ур2 + 0,00695861УИСМ -0,00106667И2м, (6)
Для модели (6) коэффициент детерминации равен й2 = 0,937, а стандартная ошибка равна 0,0408882.
Поверхность отклика полученной модели (6) показана на рисунке 8.
(5) (5) Я2 =
Функциональную коэффициента вариации
зависимость тягового
Рис. 8. Графическая зависимость коэффициента вариации тягового сопротивления нединамичного почвообрабатывающего рабочего органа от скорости его перемещения и глубины обработки
Поверхности откликов (рисунки 5 - 8) имеют существенное различие при малых скоростях (менее 1,5 м/с) и большой глубине (более 11 см) обработки почвы.
Анализ экспериментальных данных и выявленных закономерностей изменения вероятностно-статистических характеристик тягового сопротивления
почвообрабатывающих рабочих органов свидетельствует о сильной корреляционной их связи с глубиной обработки почвы и скорости их перемещения. Так, коэффициент корреляции Я между средним значением йа тягового сопротивления динамичного и нединамичного почвообрабатывающих
рабочих органов, глубины обработки почвы И и скорости их перемещения Ур соответственно равнялся 0,985 и 0,979.
Отмечена зависимость
отклонения ап
сильная корреляционная среднего квадратического р тягового сопротивления динамичного и нединамичного
почвообрабатывающих рабочих органов, глубины обработки почвы И и скорости их перемещения Ур (0,935 и 0,936).
Для коэффициента вариации Ур тягового сопротивления динамичного и
нединамичного почвообрабатывающих
рабочих органов также отмечена высокая степень корреляции (соответственно 0,949 и 0,968) с глубиной обработки почвы И и скорости их перемещения Ур.
Судя по значениям коэффициента детерминации Я в 87,4 -97,0 % случаев изменения глубины обработки почвы И и скорости их перемещения Ур приводят к изменению вероятностно-статистических характеристик тягового сопротивления почвообрабатывающих рабочих органов. Остальные 0,3 - 12,6 % изменения вероятностно-статистических характеристик тягового сопротивления
почвообрабатывающих рабочих органов объясняются факторами, не учтенными в моделях (1) - (6). Выводы
Экспериментально выявлена сильная корреляционная зависимость между
вероятностно-статистическими характеристиками тягового сопротивления динамичных и нединамичных
почвообрабатывающих рабочих органов со скоростью их перемещения и глубины обработки почвы.
Полученные значения коэффициента детерминации свидетельствуют о высокой точности подбора уравнений регрессии вероятностно-статистических характеристик тягового сопротивления исследованных рабочих органов.
Полученные модели (1) - (6) с высокой степенью надежности описывают результаты эксперимента (коэффициент детерминации 0,874 - 0,970) и могут быть использованы для решения оптимизационных задач с применением метода анализа сечения полученных поверхностей отклика.
Анализ полученных математических моделей показал, что применение динамичных почвообрабатывающих рабочих органов по сравнению с нединамичными обеспечивает снижение вероятностных оценок тягового сопротивления: среднего значения в среднем на 10 %, среднего квадратического отклонения на 25-44 % и коэффициента вариации на 21-42 %.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИМ СПИСОК
1. Измайлов А.Ю., Лобачевский ЯП., Алахая Б.Х. Комбинированная лапа культиватора. Патент на изобретение RUS 2637651 01.08.2016. https://elibrary.ru/download/elibrary 38274061
29080178.pdf
2. Измайлов А.Ю., Лобачевский ЯП., Старовойтов С.И., Ахалая Б.Х., Ценч Ю.С., Коротченя В.М. Устройство для обработки почвы пульсирующим сжатым воздухом. Патент на полезную модель RUS 189159 05.03.2019.
https://elibrary.ru/download/elibrary_38147481 15656258.PDF
3. Ларионов М.А., Педай Н.П., Поляков
A.Г., Игошин Н.Н., Сизов О.А., Лобачевский ЯП., Заикин В.А. Рабочий орган почвообрабатывающей машины. Патент на полезную модель RUS 78626 24.07.2007. https://elibrary.ru/download/elibrary 38443196
64392983.pdf
4. Бейлис В.М., Ценч Ю.С., Коротченя
B.М., Старовойтов С.И., Кынев Н.Г., Тенденции развития прогрессивных
машинных технологий и техники в сельскохозяйственном производстве Вестник ВИЭСХ. 2018. № 4 (33). С. 150-156. https://elibrary.ru/download/elibrary 36746119
76238992.pdf
5. Агеев Л.Е. Основы расчета оптимальных и допускаемых режимов работы машинно-тракторных агрегатов. Л.: Колос, Ленинградское отделение, 1978. 296 с.
6. Джабборов Н.И., Добринов А.В., Эвиев В.А., Федькин Д.С. Основы повышения энергоэффективности технологических процессов и технических средств обработки почвы. - СПб-Элиста, Изд-во Калм. ун-та, 2016. - 168 с. https://elibrary.ru/item.asp?id=26122501
7. Валге А.М. Оптимизация моделей сельскохозяйственных агрегатов при случайных возмущениях. Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2006 № 78. С. 69-75. https://elibrary.ru/download/elibrary_22562915
44873025.pdf 11.
8. Мельников С. В., Алешкин В. Р., Рощин П. М. Планирование эксперимента в исследованиях сельскохозяйственных процессов. Л.: Колос: Ленингр. отд-ние, 1980. 168 с.
9. Джабборов Н.И., Сергеев А.В., Шамонин В.И., Семенова Г.А. Сравнительная энергооценка почвообрабатывающих рабочих органов с использованием измерительно-информационного комплекса // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. № 4(97). С. 41-49. DOI 10.24411/0131-5226-2018-10087
10. Валге А.М., Джабборов Н.И., Эвиев В.А. Основы статистической обработки экспериментальных данных при проведении исследований по механизации сельскохозяйственного производства с примерами на STATGRAPHICS и EXCEL (под ред. А.М. Валге). Санкт-Петербург: изд-во ИАЭП; Элиста: изд-во КалмГУ, 2015.140 с. https://elibrary.ru/item.asp?id=25350458
REFERENCES
1. Izmailov A.Yu., Lobachevskii Ya.P., Alakhaya B.Kh. Kombinirovannaya lapa kul'tivatora [Combined cultivator tine]. Invention patent RUS 2637651. 2016. (In Russian)
https://elibrary.ru/download/elibrary 38274061 29080178.pdf
2. Izmailov A.Yu., Lobachevskii Ya.P., Starovoitov S.I., Akhalaya B.Kh., Tsench Yu.S., Korotchenya V.M. Ustroistvo dlya obrabotki pochvy pul'siruyushchim szhatym vozdukhom [Device for soil tillage with pulsed compressed air]. Useful model patent RUS189159. 2019. (In Russian)
https://elibrary.ru/download/elibrary 38147481 15656258.PDF
3. Larionov M.A., Pedai N.P., Polyakov A.G., Igoshin N.N., Sizov O.A., Lobachevskii Ya.P., Zaikin V.A. Rabochii organ pochvoobrabatyvayushchei mashiny [A working body of a soil tillage machine]. Useful model patent RUS78626. 2007. (In Russian) https://elibrary.ru/download/elibrary 38443196
64392983.pdf
4. Beilis V.M.,Tsench Yu.S., Korotchenya V.M., Starovoitov S.I., Kynev N.G., Tendentsii razvitiya progressivnykh mashinnykh tekhnologii i tekhniki v sel'skokhozyaistvennom proizvodstve [Trends in the development of advanced machine technologies and techniques in agricultural production]. Vestnik VIESKh. 2018. No. 4 (33). 150-156. (In Russian)
https://elibrary.ru/download/elibrary 36746119 76238992.pdf
5. Ageev L.E. Osnovy rascheta optimal'nykh i dopuskaemykh rezhimov raboty mashinno-traktornykh agregatov [Basics for calculating the optimal and allowable operation modes of machine-tractor units]. Leningrad: Kolos, Leningradskoe otdelenie, 1978: 296. (In Russian)
6. Dzhabborov N.I., Dobrinov A.V., Eviev V.A., Fed'kin D.S. Osnovy povysheniya energoeffektivnosti tekhnologicheskikh protsessov i tekhnicheskikh sredstv obrabotki pochvy [Basis for improving the energy efficiency of technological processes, machines and equipment for soil tillage]. Saint Petersburg-Elista, Kalmyk Univ. Publ., 2016: 168. (In Russian) https://elibrary.ru/item.asp?id=26122501
7. Valge A.M. Optimizatsiya modelei sel'skokhozyaistvennykh agregatov pri sluchainykh vozmushcheniyakh [Optimization of models of agricultural units under the random disturbances]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2006. No. 78. 69-75. (In Russian) https://elibrary.ru/download/elibrary 22562915
44873025.pdf
8. Melnikov S. V., Aleshkin V. R., Roshchin P. M. Planirovanie eksperimenta v
issledovaniyakh sel'skokhozyaistvennykh
protsessov [Designing of an experiment in investigations of agricultural processes]. Leningrad: Kolos, Leningradskoe otdelenie. 1980. 168. (In Russian)
9. Dzhabborov N.I., Sergeev A.V., Shamonin V.I., Semenova G.A. Sravnitel'naya energootsenka pochvoobrabatyvayushchikh rabochikh organov s ispol'zovaniem izmeritel'no-informatsionnogo kompleksa [Comparative energy assessment of tillage working tools using the measuring and information system]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2018. No. 4(97).S. 41-49. DOI 10.24411/0131-5226-2018-10087
10. Valge A.M., Dzhabborov N.I., Eviev V.A. Osnovy statisticheskoj obrabotki ehksperimental'nyh dannyh pri provedenii issledovanij po mekhanizacii sel'skohozyajstvennogo proizvodstva s primerami na STATGRAPHICS i EXCEL [Fundamentals of statistical processing of experimental data for research in mechanisation of agricultural production with examples in STATGRAPHICS and EXCEL]. Saint Petersburg: IEEP Publ.; Elista: Kalmyk Univ. Publ., 2015: 140. (In Russian) https://elibrary.ru/item.asp?id=25350458
УДК 631.147; 633.491 Б01 10.24411/0131-5226-2019-10187
ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОДУКТИВНОСТИ КАРТОФЕЛЯ, ВОЗДЕЛЫВАЕМОГО ПО БИОЛОГИЗИРОВАННОЙ ТЕХНОЛОГИИ
B.Б. Минин1, канд. с.-х. наук; ДА. Максимов1, канд. техн. наук;
2 1
C.П. Мельников , канд. с.-х. наук ; Г.А. Логинов
1 Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) -филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
