Математические модщли прогнозирования влажности и засоренности пшеницы Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

¡1—1,07 . 0,49 '

[-39 ,

Гаг-1

Ь1 В КОДИ-ПО вели-ствующих Ьтих фак-

^о, что на юсти пи-нвижения Основания [личением_ ¿нации V, по.-отно-эбразом, |!иможно е и в ши-водитель-фициенты располо-|1_Т. е. по факторов / ее уве-еньшения). у илияния естеЯстоит ко по третного па-18 задан-

^водитель-^нкера Хг, зарабана

ржно дать П на полого шага <сть пита-плотность барабана,

гблица 2

уменьшается их захватывающая способность. Поэтому, на наш взгляд, иглы в осевом направлении следует располагать с минимальным для исследуемого диапазона шагом, несмотря на то, что при этом несколько снизится стабильность дозирования. И наоборот, окружное расположение игл (параметр А’е) следует выполнить с максимальным значением шага, так как этот параметр незначительно влияет на производительность, а стабильность дозирования при этом повышается.

Если рассмотреть полученные результаты с точки зрения потери резаного табака при

воздействии игольчатого барабана, то можно отметить следующее. Потери резаного табака (рис. 3) по пыли АП и мелочи АМ существенно снижаются при выдвижении игл Х\ над плоскостью основания бункера, а также с увеличением окружного шага Х4. Это, очевидно, связано с уменьшением количества воздействий на единицу массы дозируемого материала со стороны игл барабана. Повышение влажности Х[ также способствует уменьшению потерь табака при дозировании.

Значительное возрастание потерь табачного сырья связано с увеличением осевого шага игл Х$, а также давления на основание Х2. Это вызвано, очевидно, увеличением напряжений в месте контакта волокнистого материала и боковой поверхности игл, а также сил трения между табаком и основанием бункера. Поэтому осевой шаг, как отмечено,должен быть уменьшен. Давление резаного табака на основание бункера также может быть снижено за счет уменьшения высоты загружаемого слоя или (для больших емкостей) путем введения дополнительных устройств, снижающих уровень этого давления.

выводы

1. Разработанная конструкция питателя совмещает функции хранения,кондиционирования и дозированного питания резаным табаком сигаретных и папиросных машин.

2. Полученные математические модели удельной производительности д, коэффициента вариации V производительности, количества выделяемой при дозировании пыли АП и мелочи АМ позволяют выбрать режимы работы питателя и дать рекомендации для разработки конструкции его рабочих органов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Положительное решение ВНИИГПЭ от 4.01.89 г. по заявке № 4459849/30—13 от 12.07.88 г. Накопитель-дозатор резаного табака/В. П. Бородянский, И. И. Ляхов, В. И. Ломакин, Ю. И. Сенцов.

2. Львовский Е. Н. Статистические методы построения эмпирических формул.— М.: Высшая школа, 1982.— 224 с.

^Кафедра технологического оборудования

г_[пищевых производств

Поступила 13.11.89

ДЯ

’ 664.7:656.011.4

0,44

58 ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАКРЕПЛЕНИЯ ЗЕРНОВЫХ ХОЗЯЙСТВ

о°!и ЗА ХЛЕБОПРИЕМНЫМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ

В, 60'

А. Д. САПАРБАЕВ, А. И. ИЗТАЕВ

0 54

Алма-Атинский филиал Джамбулского технологического института легкой и пищевой промышленности

^ Организация своевременного вывоза сельско- уборки и заготовки сельскохозяйственной про-

124 хозяйственной продукции в места ее длитель- дукции во многом зависит от четкой работы

о’о1 ного хранения, переработки и потребления— транспорта. Снижение транспортных расходов

важная народнохозяйственная задача. Успех на доставку зерна, сохранение его качества

за счет ускорения транспортировки достигается путем оптимального закрепления зерновых хозяйств за хлебоприемными предприятиями ХПГ1.

В нашей работе поставлена задача — оптимизация транспортировки зерна в Целиноградской области с учетом сроков уборки, суточных и сезонных объемов сдачи-приемки зерна [1]. На основании этого можно определить основные параметры объема заготовок и формирование оптимальных потоков перевозки зерна транспортными средствами. К ним относятся: выявление возможной величины

объема заготовок и удельного веса зерновых культур, а также установление числа формируемых партий зерна в зависимости от структуры и объемов заготовок.

Математическая модель оптимального за-

крепления зерновых хозяйств за ХПП в разрезе оперативного планирования сформулирована как многоиндексная производственно-транс-портная задача линейного программирования большой размерности [2, 3].

Необходимо отыскать в области допусти-

мых значений такие решения, при которых минимизируются работы, выполняемые транспортными средствами по перевозке зерновых культур от поставщиков к потребителям,

т П /. т

2 21 21 2 Die xijit (l)

i=i /=i /=i /=i

при ограничениях:

на объем выращиваемых зерновых культур

21 Хци > Qijt, i — Tjn; /=Тл; t—\,T, (2) /= i

на потребность каждого ХПП

m

2 хци < Pijt, 1=1,L; / = Т7й; t—\,T, (3) |‘= 1

на вместимость ХПП

* m п т

а/^ 2 2 2 Хци, l=\,L, (4)

¿=1 /=1 /=i

на технические возможности ХПП

ш

2 иц/Хци < UjitPijt, / = Т7Г; / = "U; /=1,7’,

I = I

(5)

при естественном требовании неотрицательности переменных

Хци ^ 0, /=1,т; j=\,n; /=1,L; /=1,7’, (6)

где i — индекс зернового хозяйства; /—

jиндекс вида зерновых культур; I — индекс ХПП; / — индекс подпериода; Du — расстояние между зерновыми хозяйствами и ХПП\ Qm — объем зерновых культур в хозяйствах; Рщ — потребность ХПП\ а;—минимальный объем продукции, необходимый для бесперебойной работы ХПП; ищ — удельный вес культуры

в хозяйствах; uijt — удельный вес культуры

на предприятиях; хци — количество поставляемых зерновых культур.

В более общем случае модель (1) — (6) следует дополнить неравенствами типа (4), учитывающими зерносушильные мощности ХПП. Однако математическое содержание модели от этого не изменится.

При решении задачи (1) — (6) обычными методами линейного программирования возникают значительные трудности, связанные с большой размерностью задачи и ограниченностью быстродействующей памяти ЭВМ [3, 4].

Специфика системы ограничений (1) — (6) позволяет использовать метод агрегирования: заменяется процесс решения исходной задачи решением ряда задач значительно меньшей размерности с соответствующей увязкой получаемых решений.

Информационное обеспечение задачи основано на данных о наименованиях зерновых хозяйств и ХПП рассматриваемой области, сведениях о вместимости и пропускной способности ХПП, расстояниях перевозки от колхозов и совхозов до ХПП, сведениях о планируемых поставках зерна из зерновых хозяйств, о наличии разгрузочных механизмов на ХПП и др.

Задача реализована на ПЭВМ типа IBM PC ХТ/АТ с помощью пакета прикладных программ линейного программирования применительно к АСУ (ППП ЛП АСУ) [5], являющихся аналогами зарубежных коммерческих систем MPSX/360. Предназначенные для проведения расчетов по линейным моделям различного содержания размерности и структуры, а также процедуры позволяют: корректировать задачу на файле; запоминать полученное решение и восстанавливать в качестве базиса при возобновлении расчетов; сокращать размерность исходной задачи; прерывать решение по времени и по количеству операций и др.

В соответствии с этим программное обеспечение осуществляет:

табличный ввод информации; контроль и коррекцию исходной информации; . расчет оптимального закрепления; анализ и коррекцию полученных результатов; выдачу выходных форм документов. Экспериментальные расчеты состоят из трех этапов: 1) подготовка исходной информации для решения конкретного варианта задачи, 2) решение задачи, 3) выдача результатов решения в удобной для пользователя форме.

На первом этапе для представления исходной информации в современных пакетах решения оптимизационных задач математического программирования принят MPS-формат представления данных. Нами разработан комплекс программ, осуществляющий перевод данных в MPS-формат и позволяющий представлять входные данные в виде таблиц, быстро и эффективно корректировать вводимую информацию.

На втором этапе для установления оптимального варианта закрепления зерновых хозяйств за ХПП решались следующие задачи:

(6) СЛЄ-

І), учи-

к хпп.

модели

|ЫЧНЫМИ

к возни-нные с іаничен-

У1 [3, 4]. 1) —(6) ования: задачи иеньшей )й полупи осно-.ерновых (области,

іой спо-рзки от х о пла->вых хо-анизмов

\ типа приклад-крования

1,.У) 151,

коммер-(шченные моделям и струк-коррек-І^ать по-ъ в ка-

расчетов;

задачи; по коли-

І0Є обес-

группирование зерновых хозяйств по ХПП с учетом существующего перечня на основании договоров контрактации;

группирование зерновых хозяйств по ХПП с учетом наименьшего расстояния подвоза зерна в пределах области;

группирование зерновых хозяйств по ХПП с учетом наименьшего расстояния подвоза зерна в пределах района.

Расчет проводился в разрезе 106 зерновых хозяйств и 37 ХПП, где мощности ХПП соответствуют объему производимого зерна. Минимальные эксплуатационные расходы получаются на основе уменьшения расстояния подвоза зерна автотранспортом из зерновых хозяйств на ХПП.

В этой связи, чтобы оценить схему привязки исследуемых вариантов, составлена сопоставительная таблица показателей производства зерна, расстояний подвоза зерна и количества хозяйств ХПП данной области.

Проведенный анализ решения показал, что наиболее оптимальным считается второй вариант, т. е. закрепление зерновых хозяйств за ХПП с учетом наименьшего расстояния подвоза зерна в пределах области.

В результате работы хозяйств, ХПП и автомобильного транспорта в соответствии с оптимальной схемой закрепления хозяйств за ХПП среднее расстояние подвоза зерна на предприятия сократилось против существующего на 13,1 км, т. е. сократилась стоимость перевозки 1 т зерна на 0,54 руб. в целом по области. От оптимизации закрепления зерновых хозяйств за ХПП общая экономическая эффективность составила (расчетно) 126630 тыс. руб.

На третьем этапе на основании полученного решения и первичной информации с помощью ППП «Генератор отчетов» вычисляем

интересующие нас технико-экономические показатели в форме отчетов и выводим их на печать. Простой язык диалога с ЭВМ позволяет выполнить расчеты непосредственно с рабочего места специалиста объединения хлебопродуктов.

ВЫВОДЫ

1. При наименьшем расстоянии подвоза зерна создается экономическая предпосылка по уменьшению расходов на заготовку зерна в агропромышленном комплексе.

2. Проведенный анализ экономической эффективности выполненных расчетов показывает высокую эффективность применения оптимизационных методов и моделей для решения задачи закрепления зерновых хозяйств за хлебоприемными предприятиями на территории рассматриваемой области.

ЛИТЕРАТУРА

1. Управление перевозками и заготовками продуктов растениеводства/В. Н. Волков, А. А. Кокушин, В. Ф. Та-наныкин.— М.: Колос. 1982.—223 с.

2. Кочу р а С. Н., Черняховская П. М. Эко-номико-математическая модель закрепления поставщиков за перерабатывающими предприятиями в процессе уборки урожая различных сельскохозяйственных культур//Математические методы и информационные технологии обработки социально-экономических систем.— Киев: Йн-т кибернетики им. В. М. Глушкова АН УССР, 1989.— С. 38—42.

3. Экономико-математическое моделирование деятельности флота и портов/В. С. Михалевич, А. А. Бакаев, В. С. Петухов и др.— М.: Транспорт, 1986.—287 с.

4. Му рта ф Б. Современное линейное программирование.— М.: Мир, 1984.—224 с.

5. Пакет прикладных программ «Линейное программирование в АСУ».— Калинин: НПО «Центрпрограмм-систем», 1981.—206 с.

Кафедра высшей математики Кафедра технологии хранения и переработки зерна

Поступила 15.11.91

юрмации; /

ультатов;

т из трех юрмации задачи, [татов реформе, кя исход-кетах ре-ггематиче-|5-формат тан комп-перевод цш пред-щ, быстро имую ин-

1ия оптизерновых ае задачи:

664.724.001.573

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЩПИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЛАЖНОСТИ И ЗАСОРЕННОСТИ ПШЕНИЦЫ

А. И. ИЗТАЕВ, А. Д. САПАРБАЕВ

Алма-Атинский филиал Джамбулского технологического института легкой и пищевой промышленности

Влажность и засоренность определяют характер и последовательность обработки партии зерна в потоке на технологических линиях хлебоприемных предприятий. Эти показатели непосредственно влияют на ведение организации очистки и сушки зерна и в зависимости - от их взаимного сочетания.

Кратность объема очистки и сушки зерна во многом зависит от степени влажности и засоренности пшеницы, которая прямо отражается на количестве и производительности технологического и транспортного оборудования

20 Заказ 052

зерновых токов и хлебоприемных предприятий. В этой связи динамическое прогнозирование степени влажности и засоренности пшеницы в периоды возделывания и уборки урожая позволяет правильно устанавливать в первую очередь количество и производительность зерносушильного и зерноочистительного оборудования, необходимого для обработки в потоке свежеубранного зерна.

Для правильной организации послеуборочной обработки зерна на зерновых токах и хлебоприемных предприятиях особый интерес