Научная статья на тему 'Модель для прогнозирования потерь сои за жаткой'

Модель для прогнозирования потерь сои за жаткой Текст научной статьи по специальности «Механика и машиностроение»

CC BY
77
19
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
зерноуборочный комбайн / уборка сои / потери за жаткой / combine harvester / soybean harvesting / header soy bean losses

Аннотация научной статьи по механике и машиностроению, автор научной работы — Лонцева Ирина Александровна, Соболева Наталья Владимировна

В условиях переувлажненных почв уборку рекомендуется выполнять гусеничными зерноуборочными комбайнами. Одной из наиболее востребованных моделей на сегодняшний день является зерноуборочный комбайн «Вектор 450». Он зарекомендовал себя у производителей АПК как надежный, а гусеничный ход, кроме высокой проходимости, обеспечивает плавное перемещение по поверхности поля. Наличие соевой жатки на уборке сои позволяет копировать рельеф и максимально срезать все растения. Определение показателей качества уборки сои – процесс чрезвычайно трудоёмкий и зависит от большого количества параметров (факторов). В статье предложена модель для определения потерь за жаткой, а также метод решения – с использованием набора независимых безразмерных групп. В результате анализа представленной модели проведены эксперименты, показывающие, что общее количество потерь зерна во время уборки с использованием соевой жатки, установленной на гусеничном зерноуборочном комбайне, составит 5,46 %. Такое количество потерь будет в том случае, если скорость уборки не будет превышать 7 км/ч, частота вращения мотовила составит 20 об/мин, а средняя высота среза растений – 5–7 см.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

A model for predicting header soy bean losses in a combine harvester

In conditions of waterlogged soils, it is recommended to harvest using caterpillar combine harvesters. One of the most popular models today is the «Vector 450» combine harvester. It has proven itself among agro-industrial complex manufacturers as reliable, and the caterpillar track, in addition to high cross-country ability, ensures smooth movement over the field surface. The presence of a soybean header during soybean harvesting allows copying the relief and cuts plants as low as possible. Determination of quality indicators of soybean harvesting is an extremely time-consuming process and depends on a large number of parameters (factors). The article proposes a model for computing the header losses as well as a solution method using a set of independent dimensionless groups. As a result of the analysis of the presented model, experiments were carried out, showing that the total amount of grain losses during harvesting using a soybean header installed on a caterpillar combine harvester would be 5.46 %. This amount of losses will occur if the harvesting speed does not exceed 7 km/h, the reel rotation speed is 20 rpm, and the average cutting height of plants is 5-7 cm.

Текст научной работы на тему «Модель для прогнозирования потерь сои за жаткой»

УДК 631.354.2(571.61)

DOI: 10.24412/1999-6837-2021-3-93-98

Модель для прогнозирования потерь сои за жаткой

Ирина Александровна Лонцева1, Наталья Владимировна Соболева2

12 Дальневосточный государственный аграрный университет, Амурская область, Благовещенск, Россия 1 largoil@mail.ru,2 soboleva.07@mail.ru

Аннотация. В условиях переувлажненных почв уборку рекомендуется выполнять гусеничными зерноуборочными комбайнами. Одной из наиболее востребованных моделей на сегодняшний день является зерноуборочный комбайн «Вектор 450». Он зарекомендовал себя у производителей АПК как надежный, а гусеничный ход, кроме высокой проходимости, обеспечивает плавное перемещение по поверхности поля. Наличие соевой жатки на уборке сои позволяет копировать рельеф и максимально срезать все растения. Определение показателей качества уборки сои - процесс чрезвычайно трудоёмкий и зависит от большого количества параметров (факторов). В статье предложена модель для определения потерь за жаткой, а также метод решения - с использованием набора независимых безразмерных групп. В результате анализа представленной модели проведены эксперименты, показывающие, что общее количество потерь зерна во время уборки с использованием соевой жатки, установленной на гусеничном зерноуборочном комбайне, составит 5,46 %. Такое количество потерь будет в том случае, если скорость уборки не будет превышать 7 км/ч, частота вращения мотовила составит 20 об/мин, а средняя высота среза растений - 5-7 см.

Ключевые слова: зерноуборочный комбайн, уборка сои, потери за жаткой

Для цитирования: Лонцева И. А., Соболева Н. В. Модель для прогнозирования потерь сои за жаткой // Дальневосточный аграрный вестник. 2021. Вып. 3 (59). С. 93-98.

A model for predicting header soy bean losses in a combine harvester Irina A. Lontseva1, Natalya V. Soboleva2

1,2 Far Eastern State Agrarian University, Amur region, Blagoveshchensk, Russia 1 largoil@mail.ru,2 soboleva.07@mail.ru

Abstract. In conditions of waterlogged soils, it is recommended to harvest using caterpillar combine harvesters. One of the most popular models today is the «Vector 450» combine harvester. It has proven itself among agro-industrial complex manufacturers as reliable, and the caterpillar track, in addition to high cross-country ability, ensures smooth movement over the field surface. The presence of a soybean header during soybean harvesting allows copying the relief and cuts plants as low as possible. Determination of quality indicators of soybean harvesting is an extremely time-consuming process and depends on a large number of parameters (factors). The article proposes a model for computing the header losses as well as a solution method using a set of independent dimensionless groups. As a result of the analysis of the presented model, experiments were carried out, showing that the total amount of grain losses during harvesting using a soybean header installed on a caterpillar combine harvester would be 5.46 %. This amount of losses will occur if the harvesting speed does not exceed 7 km/h, the reel rotation speed is 20 rpm, and the average cutting height of plants is 5-7 cm.

Keywords: combine harvester, soybean harvesting, header soy bean losses

For citation: Lontseva I. A., Soboleva N. V. A model for predicting header soy bean losses in a combine harvester. Dal'nevostochnyj agrarnyj vestnik = Far Eastern Agrarian Herald. 2021; 3 (59); 93-98.

Выращивание сои - основной вид деятельности предприятий АПК в Амурской области. Весь процесс от обработки почвы и до получения готовой продукции механизирован. Для уборки урожая применяют современные зерноуборочные комбайны, преимущественно отечественного производства или собранные на комбайновых заводах России [1, 5].

Зерноуборочный комбайн - универсальная машина, способная обмолачивать различные культуры (пшеницу, ячмень, овёс, сою, кукурузу и другие). Классификация зерноуборочных комбайнов многообразна, но функции, которые они выполняют на уборке сои, состоят в следующем: срезание стебля, обмолот, очистка, выгрузка.

Основным показателем качества уборки урожая является количество потерь зерна за рабочими органами машины. Потери зависят от большого числа факторов: квалификации механизатора, сорта растения, скорости движения, степени износа основных частей рабочих органов, выбора настроек и регулировок, погодных условий и многих других [2].

Использование специального адаптера в виде соевой жатки направлено на снижение потерь во время среза [3]. В то же время синхронизация скорости движения мотовила и поступательной скорости комбайна позволит меньше разрушать створки бобов и терять зерно. Установка зерноуборочных комбайнов на гусеничную ходовую часть позволяет работать на переувлажненных почвах, в то время, когда колёсная техника простаивает. Несмотря на это, собрать весь урожай с полей невозможно.

Зная, благодаря чему возникли потери, мы можем найти компромиссное решение, при котором уровень потерь и скорость уборки урожая будут оптимальными [4, 5].

В качестве зерноуборочного комбайна для проведения исследований принят зерноуборочный комбайн Вектор 450 на гусеничной ходовой части с соевой жаткой Float Stream 703. Исследования проводились при неблагоприятных условиях на уборке сои в Амурской области осенью 2020 года на участке площадью 200 га с биологической урожайностью 23,5 ц/га.

При выполнении технологического процесса уборки благодаря наличию гусеничного хода зерноуборочный комбайн Вектор-450 плавно перемещается по полю, а жатка хорошо копирует рельеф поля. Для определения оптимальных настроек жатки использовали изменяемые и постоянные параметры (табл.1), которые определяли согласно ГОСТ 28301-2007 «Комбайны зерноуборочные. Методы испытаний» [7]. Изменяемые параметры: частота (скорость) вращения мотовила, скорость движения зерноуборочного комбайна, высота установки режущего бруса; постоянные параметры: ширина захвата жатки, скорость ножа режущего аппарата.

Исследования проводили на сое сорта Лазурная, влажность зерна - 11,2%.

После проведения экспериментальных исследований предложена модель для определения потерь за жаткой:

/Чтп, т3, ум, ус, Т7К, НС,В) = 0 (1)

где т - масса общих потерь зерна; т - масса собранного зерна (бункерная урожайность); Ум - скорость вращения мотовила; Ус - скорость резания сегментно-пальцевым механизмом; Ук - скорость движения зерноуборочного комбайна; Ис - высота установки режущего бруса;

В - ширина захвата жатки.

Практически все исследуемые параметры жатки являются значимыми, что приводит к сложности при выполнении расчётов и анализа. Определение вида этой зависимости требует большого количества экспериментов. Предлагаем сгруппировать параметры таким образом, чтобы получить наборы независимых безразмерных групп, воспользовавшись методом вычисления - теоремой Букингема Обозначая безразмерные переменные буквами я, получим результат в общем виде:

П1 = Р(п2,Л3, ...,7Г;) (2)

Таблица 1

Характеристики зерноуборочного комбайна и соевой жатки

Показатель Значение

Зерноуборочный комбайн Вектор-450

Тип молотильного аппарата 1 барабанный

Вместимость бункера, л 6 ООО

Мощность двигателя, кВт/л.с. 188/255

Соевая жатка Float Stream 703

Габаритные размеры жатки, мм - длина - ширина - высота 2 370 7 500 1 680

Конструкционная ширина захвата, м 7

Режущий аппарат, тип Сегментно-пальцевый со стальными штампосварными сдвоенными пальцами. Гибкий, шарнирно подвешенный относительно рамы

Высота среза, мм 30-140

Частота вращения шнека, об/мин 160, 180, 200

Мотовило, тип Лопастной, эксцентриковый с пластиковыми пальцами

Частота вращения мотовила, об/мин 14-55

Рабочая скорость, км/ч не более 7

Прежде всего необходимо установить, сколько безразмерных комплексов получается из уравнения (1), то есть значение /. Это значение определяется соотношением:

где п - число переменных;

г - максимальное число переменных, из которых нельзя образовать безразмерную комбинацию.

В нашем случае уравнение (1) включает 7 переменных и 3 параметра жатки. Тогда количество безразмерных параметров я, построенных из переменных, составит 7-3=4 (я, я я3, я4):

Пг = Ч (5)

= 7> О)

Среди приведенных выше параметров я, я1 - зависимый параметр, а я я3, я4 - независимые. Подставив в выражение (2) параметры р, из выражений (4)-(7), получим:

Первоначально получим все функциональные соотношения с по для этого проинтегрируем обе части уравнения (9):

/па = + + л

(Ю)

Еще одним принципом группировки параметров стал выбор созависимых переменных, в основу которого было положено уравнение прямой с угловым коэффициентом вида у=кх+Ъ.

В нашем случае каждая из интегрируемых функций в уравнении (10) содержит свои константы (от Ъ; до Ъ ) и уравнение прямой:

/п йх = кх + Ь, (П)

(12)

ЕЦъчх =ь\1:+ь2, (13)

= /з6С + (14)

В ходе исследования константы не были определены до тех пор, пока не было найдено каждое функциональное соотношение. Значение каждой константы Ъ различно для разных значений других функциональных групп.

Приравнивая левые и правые части, получим:

Для выполнения графического анализа проведены экспериментальные ис-

следования, при этом выбранные параметры находились в определенных границах (табл. 2).

Детальный анализ выражения (8) показывает, что п2 и п3 являются функциями скорости вращения мотовила, и их влияние можно легко оценить, если один параметр оставлять неизменным, а другой изменять (рис. 1, рис. 2).

На рисунке 1 показана линейная зависимость для определения результирующего уравнения:

= 1,8774 ГМД

(18)

Рисунок 2 построен для анализа значений и получения зависимости:

/;;р2 = 0,9212 /;;/2 (19)

В случае с нахождением ж4 постоянным параметром выступает ширина захвата жатки, а меняется лишь высота среза растений.

Анализ рисунка 3 позволяет получить следующее уравнение:

/>3 = 2,6568/;с/з

1(20)

Полученные зависимости (18), (19) и (20) подставим в уравнение (10), которое примет вид:

Диапазон основных параметров для графического анализа

Таблица 2

Обозначение Параметр Диапазон значений

V /V м с Отношение скорости вращения мотовила к скорости режущего аппарата 0,018-0,021

V /V М К Отношение скорости вращения мотовила к скорости зерноуборочного комбайна 1,380-1,650

И/В с Отношение высоты режущего бруса к ширине захвата жатки 0,007-0,010

V = 1,Ш7 й;=о.а771 0.1Й в П.12.

• 0,1 О.СЗ а,05 J в Не 1

4 □,02 л

-о,а -0,35 -□,53 -0 Ь1 -о,за А -□,55 -о^д

Рисунок 1 — Зависимость между /""/ц и

3,15

3,1 * = 0,9212х +2,3565 И' = 0.7Ш ш

...... ■

Jv¥i 2,95 • .........

2,8 С

0,Й5 ОД 0,1$ 0,2 Сй 0.5

Рисунок 2 - Зависимость между /г н ^

у-;,е56Як* 2,0369

0,9 О,А

аз 0,2 од

-0,65

-ОА

-0,45

Рисунок 3 - Зависимость между /3 Р3

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

-0,4

В результате анализа уравнения (21) получено значение для я1 как соотношение тз и науровне 5,46.

В результате анализа модели проведены эксперименты, показывающие, что общее количество потерь зерна во время уборки с использованием соевой жатки, установленной на гусеничном зерноуборочном комбайне, составило 5,46 %. Полученные значения потерь за жаткой и молотильно-сепарирующим

устройством менее 6 % считаются удовлетворительными [6], несмотря на то, что уборка проходила при неблагоприятных условиях с соблюдением рабочей скорости не более 7 км/ч, частоте вращения мотовила 20 об/мин, и средней высоте среза растений 5-7 см. Результаты могут быть иными, если их проводить в других условиях, на сортах сои с иными качественными показателями (сорт, влажность, урожайность идр.).

Список литературы

1. Бумбар, И. В. Состояние и пути повышения эффективности уборки сои в сельскохозяйственных зонах Амурской области / И. В. Бумбар, И. В. Лазарев, И. А. Лонцева, А. Н. Петренко // Аграрные проблемы научного обеспечения Дальнего Востока: сб. науч. тр. по матер, науч.- практ. конф., посвященной 45-летию создания Всероссийского НИИ сои: в 2-х томах. - Благовещенск: Всероссийский научно-исследовательский институт сои, 2013. - С. 89-93.

2. Канделя, М. В. Комбайн зерноуборочный роторный на гусеничном ходу / М. В. Канделя, Н. М. Канделя, В. Л. Земляк, И. В. Бумбар // Дальневосточный аграрный вестник. - 2019. - № 4. - С. 117-124.

3. Лонцева, И. А. Агротехническая оценка работы зерноуборочных комбайнов на уборке сои / И. А. Лонцева, М. И. Вязьмин // Дальневосточный аграрный вестник. - 2008. -№1 (5). - С. 77-79.

4. Лонцева, И. А. Выбор оптимальной скорости движения зерноуборочных комбайнов / И. А. Лонцева // Новые задачи технических наук и пути их решения: сб. статей междунар. науч.-практ. конф. - 2015. - С. 151-153.

5. Лонцева, И. А. Пути повышения эксплуатационной производительности зерноуборочных комбайнов / И. А. Лонцева // Дальневосточный аграрный вестник. - 2017. - №4 (44). - С. 175-181.

6. Практикум по технологии производства продукции растениеводства : учебник / В. А. Шевченко, И. П. Фирсов, А. М. Соловьев, И. Н. Гаспарян. — Санкт-Петербург : Лань, 2021. - 400 с.

7. ГОСТ 28301-2007. Комбайны зерноуборочные. Методы испытаний. - Москва : Стандартинформ, 2010.-40 с.

References

1. Bumbar, I. V., Lazarev, I. V., Lonceva, I. A., Petrenko, A. N. Sostojanie i puti povyshenija jeffektivnosti uborki soi v sel'skohozjajstvennyh zonah Amurskoj oblasti (State and ways to improve the efficiency of soybean harvesting in agricultural zones of the Amur region), Agrarnye problemy nauchnogo obespechenija Dal'nego Vostoka: cb. nauch. tr. po mater, nauch. - prakt. konf., posvjashhjonnoj 45-letiju sozdanija Vserossijskogo N11 soi, v 2-h tomah, Blagoveshhensk, Vserossijskij nauchno-issledovatel'skij institut soi, 2013, PP. 89-93.

2. Kandelja, M. V., Kandelja, N. M., Zemljak, V. L., Bumbar, I. V. Kombajn zernouborochnyj rotornyj na gusenichnom hodu (Rotary combine harvester on caterpillar), Dal'nevostochnyj agrarnyj vestnik, 2019, No 4, PP. 117-124.

3. Lonceva, I. A., Vjaz'min, M. I. Agrotehnicheskaja ocenka raboty zernouborochnyhkombajnov na uborke soi (Agrotechnical assessment of the work of grain harvesters in the harvesting of soybeans), Dal'nevostochnyj agrarnyj vestnik, 2008, No 1 (5), PP. 77-79.

4. Lonceva, I. A. Vybor optimal'noj skorosti dvizhenija zernouborochnyh kombajnov (Choice of optimal speed of grain harvesters), Novye zadachi tehnicheskih nauk i puti ih reshenija: cb. statej mezhdunar. nauch.-prakt. konf., otv. red. Sukiasjan Asatur Al'bertovich, 2015,PP. 151-153.

5. Lonceva, I. A. Puti povyshenijajekspluatacionnoj proizvoditel'nosti zernouborochnyh kombajnov (Ways of increasing the operational productivity of grain harvesters), Dal'nevostochnyj agrarnyj vestnik, 2017, No 4 (44), PP. 175-181.

6. Praktikum po tehnologii proizvodstva produkcii rastenievodstva: uchebnik (Workshop on the technology of crop production: a textbook), V. A. Shevchenko, I. P. Firsov, A. M. Solov'ev, I. N. Gasparjan, St. Petersburg: Lan', 2021,400 p.

7. GOST 28301-2007. Kombajny zernouborochnye. Metody ispytanij. Moscow, Standartinform, 2010, 40 p. © Лонцева И. А., Соболева H. В., 2021

Статья поступила в редакцию 05.07.2021; одобрена после рецензирования 27.07.2021; принята к публикации 26.08.2021.

The article was submitted 05.07.2021; approved after reviewing 27.07.2021; accepted for publication 26.08.2021.

Информация об авторах

Лонцева ИринаАлександровна, кандидат технических наук, доцент,

Дальневосточный государственный аграрныйуниверситет, e-mail: largoil@mail.ru;

СоболеваНатальяВладимировна, старший преподавателъ,Далъневосточный

государственный аграрныйуниверситет, e-mail: soboleva.07@mail.ru.

Information about the authors

Irina A. Lontseva, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Far Eastern State

Agrarian University, e-mail: largoil@mail.ru;

Natalya V. Soboleva, Senior Lecturer, Far Eastern State Agrarian University, e-mail:

soboleva.07@mail.ru.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.