CC BY
11
2. Сугуров С.С. К методике исследования новых рабочих органов для уборки семенных посевов ячменя // Вестник сельскохозяйственной науки Казахстана. - 2008. - № 4. - С. 54-56.
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПОТЕРЕСНИЖЕНИЯ И ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА УБОРКИ ЯЧМЕНЯ
© Сугуров С.С.*
Казахский национальный аграрный университет, Республика Казахстан, г. Каскелен
Показана методика математического моделирования процесса поте-реснижения и показатели качества уборки ячменя с применением ме-телкораспределяющего устройства. Технология отличается высокой эффективностью уборки, заметно снижающих потребление горючего на тонну зерна, недомолот и травмирование зерна, улучшающих посевные качества семян.
Проведенные исследования работы комбайнов на уборке ячменя в условиях СПК «Жетысу» Алматинской области показали необходимость дальнейшей работы с целью усовершенствования рабочих органов зерноуборочного комбайна, обоснования режимов работы МСУ и оптимальных регулировок для снижения количественных и качественных потерь ячменя.
С целью сокращения потерь семян ячменя в КазНАУ разрабатывается технология уборки ячменя, обеспечивающее дообмолотное равномерное распределение метелок по ширине молотилки и предложена конструкция метелкораспределителя для оптимального распределение продуктивной части растений, поступающий на обмолот. При этом расширяется технологические возможности деления и распределения метелок биомассы по ширине наклонной камеры путем перераспределения ее от краев к середине, что способствует увеличению просеиваемости зерна через деку и уменьшению величины крутящего момента на валу барабана молотилки, которые положительно сказываются как на производительности, так и на качественных, энергетических и других показателях уборочной машины [1].
Уборка метельчатых культур с помощью предлагаемого метелкораспре-делителя имеет свои явные преимущества: возможность получения высококачественного посевного зерна непосредственно в поле, в том числе и в несеменоводческих хозсубьектах; введение V либо W-образного профиля гофр на днище и снабжении ее в зоне выбросной кромки с распределителями схо-
* Инженр НИИ АП и НТ.
да метелок стабилизирует подачу биомассы в молотильное устройство, обеспечивает эффект за счет повышения производительности труда; молотилка комбайна с метелкораспределяющим устройством имеет пропускную способность при уровне одинаковых общих потерь большую, чем молотилка комбайна без него и обеспечивает равномерности загрузки молотилки за счет эффекта дообмолотного деления и распределения узлов метелок растений на выгрузной кромке наклонной камеры и лучшего разравнивания биомассы; увеличение толщины слоя биомассы под плавающим транспортером метелкораспределителя комбайна (сечение - выпуклости, синусоида) приводит к увеличению момента на валу молотильного барабана. В изобретении толщина слоя биомассы из синусоиды преобразуется в равномерный поток (по ширине), обеспечивая условия тонкослойного обмолота, что способствует к уменьшению момента на валу молотильного барабана и снижению потребной мощности двигателя на обмолот; кроме того, повышение интенсивности сепарации за счет тонкослойного обмолота биомассы позволит уменьшить длину соломотряса, решетного стана, т.е. габариты комбайна и т.д.
Распределение метелок ячменя является сложным многоцелевым процессом, строгое математическое описание которого затруднено различными причинами, в том числе его случайным характером. Однако, как показал опыт научных разработок последних лет, его можно с достаточной точностью исследовать экспериментально-статистическими методами. Методы планирования многофакторных экспериментов, статистической обработки опытных данных, корреляционно-регрессионного анализа и поисковой оптимизации позволяют рассчитать адекватные математические модели и согласовать их с наблюдаемыми в экспериментах данными, а также проанализировать на этих моделях различные технологические условия и ситуации. Возможность экспериментирования на модели дает более глубокое понимание процесса и облегчает разработку распределяющего устройства для метелок ячменя.
В нашем исследовании требуется на основе экспериментальных данных построить адекватную (соответствующую действительности) модель процесса распределения метелок ячменя. При этом, прежде всего, необходимо дать некоторое представление о структуре этой модели. Поэтому основная задача состояла в том, чтобы выявить эффекты воздействия определенных параметров метелкораспределяющего устройства (вылета конусообразной кромки, количества конусообразных распределителей, скорости подачи биомассы ячменя и др.) на изучаемые зависимые переменные - критериальные показатели, в качестве которых приняты: степень равномерного распределения метелок ячменя, разрыв метелок ячменя и вымолот семян ячменя [2-9].
Механизм функционирования устройства, разравнивающего биомассу ячменя, достаточно сложен и неизвестен. Сложность процесса разравнивания метелок ячменя заключается в многообразии связей между переменны-
ми для его описания и их случайном характере. Поэтому в рамках данного исследования используем концепцию кибернетического «чёрного ящика» (рис. 1).
Возмущения
Вход X 11111 Выход У
Вылет кромки I, мм Длина метелок I, мм Кол-во распределителей п, шт. Подача биомассы ячменя ц, кг/пм -
Процесс распределения метелок ячменя
• Распределение метелок |_1, % - Разрыв метелок Л, % ► Вымолот семян v,%
Рис. 1. Схема процесса распределения метелок ячменя
Исследуемый процесс имеет некий «вход» для ввода информации о регулируемых параметрах метелкораспределяющего устройства и «выход», где фиксируются результаты распределения метелок ячменя и показатели качества обмолота семян ячменя. Состояние выходов У - критериев оптимизации предположительно зависит от состояния входов X: У = Л(Х). Однако вид функциональной зависимости результирующих показателей ц, X, V от входных переменных Ь, I, п, д в нашем случае неизвестен.
Регулируемые переменные Ь, I, п, д в плане эксперимента представляют собой показатели, характеризующие некоторые, наиболее важные условия протекания процесса распределения метелок ячменя, которые могут контролироваться и целенаправленно изменять ход процесса в том или ином нужном нам направлении. В качестве этих показателей, во многом определяющих вход процесса распределения биомассы ячменя, приняты следующие параметры:
Ь - вылет конусообразной кромки, мм;
I - длина метелок ячменя, мм;
п - количество конусообразных распределителей (кромок), шт.;
д - скорость подачи биомассы ячменя, кг/пм.
Перечисленные выше исследуемые параметры разравнивающего устройства и выбранные уровни их варьирования приведены в табл. 1.
Таблица 1
Регулируемые факторы и уровни их варьирования, установленные в экспериментах по разравниванию биомассы ячменя
Регулируемые параметры: кодированные (натуральные) Кодированные уровни
-1 0 +1
х1 - вылет конусообразной кромки (Ц мм) 50 70 90
х2 - длина метелок ячменя (1, мм) 50 80 110
х3 - количество конусообразных кромок (п, шт.) 4 6 8
х4 - скорость подачи биомассы ячменя (д, кг/пм) 2 4 6
Выходные параметры р, к и V, в качестве которых рассмотрены степень равномерности распределения, разрыв метелок и вымолот семян ячменя, характеризуют эффективность работы метелкораспределяющего устройства.
Группа неконтролируемых переменных £ является возмущающими случайными воздействиями на биомассу ячменя. Информация об их физической природе, интенсивности и характере изменения во времени отсутствует.
В условиях нашего экспериментального исследования требовалось извлечь максимальное количество объективной информации о влиянии изучаемых параметров на процесс распределения метелок ячменя с помощью наименьшего числа наблюдений.
Важной задачей распределения метелок ячменя является оптимизация параметров разравнивающего устройства (вылета конусообразной кромки Ь, длины метелок ячменя I, количества конусообразных распределителей п, скорости подачи биомассы ячменя д) с целью улучшения следующих выходных показателей процесса:
р - степени равномерного распределения метелок ячменя, %;
к - разрыва метелок ячменя, %;
V - вымолота семян ячменя, %, которые по терминологии, принятой в теории планирования экспериментов, являются функциями отклика на изменяющиеся входные параметры разравнивающего устройства.
По экспериментальным данным рассчитаны следующие уравнения:
Для степени распределения метелок ячменя д, %:
р = -75,243 + 2,7751 Ь - 0,0209 Ь2 + 0,0446 I - 0,0043 I2 + 12,5126 п - 1,6631 п2 + 4,5159 д - 1,4589 д2 + 0,0007 Ь1 + (1)
+ 0,0163 Ьп + 0,0257 Ьд + 0,0716 1п + 0,0463 1д + 0,3356 пд
Для разрыва метелок ячменя X, %:
к = + 0,762 - 0,375288 Ь + 0,003506 Ь2 + 0,001925 I + + 0,000706 I2 + + 3,795685 п - 0,191071 п2 + 3,703919 д -
- 0,220238 д2 - 0,000841 Ь1 - 0,009182 Ьп - 0,007723 Ьд - (2)
- 0,005565 1п - 0,00876 1д - 0,147024 пд
Для вымолота семян ячменя V, %:
V = + 8,493 - 0,487217 Ь + 0,004518 Ь2 - 0,00565 I + + 0,000841 I2 + 2,98063 п - 0,102381 п2 + 3,106895 д -
- 0,077381 д2 - 0,000888 Ь1 - 0,011868 Ьп - 0,010774 Ьд - (3)
- 0,006349 1п - 0,01187 1д - 0,163467 пд
Значения коэффициента множественной корреляции характеризуют степень совместного влияния исследуемых параметров Ь, I, п и д на показатели р, к, V. Они достаточно высоки, что свидетельствует об их тесной взаи-
мосвязи. Согласно коэффициента детерминации и критерия Фишера уравнения хорошо аппроксимируют экспериментальные данные. Сериальная корреляция в регрессионных остатках практически отсутствует, о чем свидетельствуют значения критерия Дарбина-Ватсона ё и коэффициента корреляция г. Все это показывает высокую, близкую к 90 %-ной, достоверность и адекватность рассчитанных регрессий процессу распределения метелок и уборки семян ячменя.
Таблица 2
Статистические оценки адекватности уравнений регрессии для показателей распределения метелок и качества уборки семян ячменя
Показатель процесса
М X V
Множественная корреляция Я 0,978 0,985 0,981
Коэффициент детерминации Я2 0,957 0,970 0,962
Нормированный R-квадрат 0,754 0,829 0,782
Стандартная ошибка 3,090 0,507 0,597
Число степеней свободы Л: к\, к2 14; 3 14; 3 14; 3
Критерий Фишера Р 4,720 6,883 5,363
Уровень р для Р 0,113 0,069 0,096
Критерий Дарбина-Ватсона ё 1,544 2,388 2,271
Сериальная корреляция г 0,194 -0,215 -0,152
Таблица 3
Координаты особых точек для откликов процесса распределения метелок и уборки семян ячменя
Отклик Координаты стационарных точек Значение отклика
Ь, мм 1, мм п, шт.
Степень распределения метелок ячменя % 73,178 88,528 6,463 4,340 78,508
Разрыв метелок ячменя X, % 75,042 86,892 5,507 3,527 3,748
Вымолот семян ячменя V, % 72,688 82,758 5,473 2,887 3,193
Все координаты особых точек откликов м, X, V (табл. 3) лежат в области эксперимента и незначительно отличаются между собой по величине. Определяя максимум степени распределения метелок ячменя ^ (%), получены следующие оптимальные параметры:
Ь = 73,2 мм; I = 88,5 мм; п = 6 шт. и д = 4,3 кг/пм,
при которых выходные показатели качества процесса принимают следующие значения: степень распределения метелок ячменя ^ = 78,2 %; разрыв метелок ячменя X = 3,5 % и вымолот семян ячменя V = 2,8 %.
Изолинии и кривые отклика степени распределения метелок р, % в зависимости от длины метелок I, мм и вылета конусообразной кромки Ь,мм показаны на рис. 2 и 3.
Рис. 2. Изолинии степени распределения метелок в зависимости от длины метелок I, мм и вылета конусообразной кромки Ь, мм.
Рис. 3. Кривые отклика степени распределения метелок в зависимости от длины метелок I, мм и вылета конусообразной кромки Ь, мм.
Технология отличается высокой эффективностью уборки, заметно снижающих потребление горючего на тонну зерна, недомолот и травмирование зерна, улучшающих посевные качества семян.
Список литературы:
1.Инновационный патент К2 по заявке №2010/0599/1. Метелкораспре-деляющее устройство для уборочных машин / Ж.С. Садыков, Т.И. Есполов, С.С. Сугуров и др. от 11.05.2010.
2. Чиченов Н.А. Автоматизация экспериментальных исследований. -М.: Машиностроение, 1980. - 284 с.
3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных: справочное издание / Под ред. С.А. Айвазяна. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 471 с.
4. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами / Пер. с англ. - М.: Мир, 1973. - 957 с.
5. Горский В.Г., Адлер Ю.П., Талалай A.M. Планирование промышленных экспериментов. - М.: Металлургия, 1978. - 112 с.
6. Мельников С.В. Планирование эксперимента в исследованиях сельскохозяйственных процессов. - Л.: Колос, 1980. - 168 с.
7. Налимов В.В., Чернова Н.А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1965. -340 с.
8. Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. -СПб.: BHV Санкт-Петербург, 1997. - 384 с.
9. Додж М., Кината К., Стинсон К. Эффективная работа с Excel 7.0 для Windows 95 / Пер. с англ. - СПб.: Питер, 1996. - 1040 с.
