1
2
3
1
4
Рис. 6. Структура «сырого» и термообработанного чугунных лемехов (500-кратное увеличение):
1 — графит; 2 — феррит; 3 — перлит; 4 — мартенсит
соренных камнями почвах применение чугунных лемехов нецелесообразно.
Список литературы
1. Свидетельство на полезную модель РФ № 20215. Плужный лемех / Н.М. Соловьёв, Ю.М. Пруден-ко / Бюл. № 30, 27.10.2001.
2. Маяускас, И.С. Исследование распределения давления на поверхности лемеха при пахоте / И.С. Маяускас // Тракторы и сельхозмашины. — 1958. — № 11. — С. 86-87.
3. Износ деталей сельскохозяйственных машин / Под ред. М.М. Се-вернёва. — Л: Машгиз, 1972. — С. 129.
УДК 636.22/.28.084.522.001.57
А.И. Куценко, канд. экон. наук
Российский государственный аграрный университет —
Московская сельскохозяйственная академия имени К.А. Тимирязева
МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ПРИРОСТА ЖИВОЙ МАССЫ И ПРОДУКТИВНОСТИ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА
Современный уровень развития животноводства характеризуется широким применением компьютерных технологий, одним из основных направлений дальнейшего совершенствования которых является создание систем программирования продуктивности сельскохозяйственных животных [1-3]. Это обусловливает необходимость математического описания динамики живой массы, продуктивности, потребностей животных в питательных веществах и других параметров технологического процесса для обеспечения оперативного управления и эффективного функционирования крупных животноводческих комплексов.
При выращивании и откорме крупного рогатого скота (КРС) мясной продуктивности прирост живой массы животного, полученный в течение определенного периода (за сутки, декаду, месяц, год или технологический цикл в целом), характеризует конечную продукцию комплексов по производству говядины. Для графического представления кривой продуктивности при выращивании и откорме используется зависимость прироста живой массы животного во времени (в представленном исследовании посуточно).
На примере крупного рогатого скота в работе [3] была исследована возможность математического описания динамики живой массы животных р(0 с помощью решения уравнения Ферхюльста [4-6]
для ограниченного роста биологических популяций в виде логистической функции
А
р«)=^+«. <»
где t — продолжительность периода содержания животного с момента его отела или поступления на комплекс для выращивания и откорма, сут; А — асимптотическая постоянная, соответствующая биологическому пределу достижения в процессе своей жизни максимальной живой массы животными определенной породы, кг; a, Ь — параметры, отражающие скорость нарастания живой массы животного; c — параметр, определяемый с помощью начальной живой массы животного, кг.
При этом определение параметров логистической функции (1) проводилось на основе использования известных значений начальной p0 и максимальной pmax биологической живой массы различных пород животных (например, для бычков молочных и молочно-мясных пород это может составлять 600...700 кг, а для мясо-молочных и мясных пород животных — 800.900 кг и более), а также живой массы p(t) и продолжительности t', когда животные достигают максимальных уровней суточной продуктивности.
В данном исследовании рассматривается способ определения параметров логистической функции (1) и функции продуктивности ф(/) на основе использования основных свойств и характеристик последней.
45
Из уравнения (1) автором было получено выражение для описания функции продуктивности животных
йр аАеа1+ь
2 •
(2)
При
а
достигается максимальная скорость нарастания живой массы животного, что соответствует проявлению максимальной продуктивности или максимальному суточному приросту живой массы животного. Для доказательства этого следует учитывать, что а^ + Ь = 0, а < 0, откуда
, Л аАеа1 + ь аАе0 аА
)=-(1(^~(0)=-т= *~ (3)
При этом для любого t > 0 выполняется неравенство
аА аАеа1+ь
ф(0 > ф(t) или —— >--
4 (1 + еа1+ь )
Справедливость этого утверждения становится очевидной при выполнении преобразований и учете того, что (-аА) > 0:
аА аАеа+ь , Л(1 + е^+Ь ) - 4еа
^а1+Ь
4 (1 + еа1+Ь)2
= (-аА )-
4 (і + еа1+Ь)
= (-аА)
(і - еа1+Ь ) 4 (і + еа1+Ь )
> 0.
Необходимо отметить следующее важное свойство функции продуктивности (2): она симметрична относительно оси t = t', проходящей через максимальное ее значение ф(0 = фтах, т. е. ф(^ + А) = = ф(^ - А) при 0 < А < ^.
,, лч аАеа(1 '+А)+ь
ф( + А) = —
(і
+е
а^'+А)+Ь
)
аАеа1'+ЬеаА
аАе
аА
(і + еа1'+ЬеаА) (і + еаА)
,, 4, аАеа(і '"А)+Ь
ф( - А) = -
2 •
(і + еа(1 '"А)+Ь )
аАе:
аґ+Ье - аА
аАе
-аА
(і
. лаҐ+Ь -аА
+ е е аА
лаА
) (і + е-аА)
аА
еаА аАе:
аА
і+
^аА
еаА + і
^аА
(і + еаА)
Из условия (3) следует, что - аА = 4фтах. Это позволяет представить функцию продуктивности (2) в более удобной форме без использования параметра А:
Отсюда
ф()= 4Фтахе*+Ь .
(і + е^Ь )
Ф0 = Ф(0) =
(4)
(5)
(1 + еЬ )
Обозначая х= еь, условие (5) можно записать в виде квадратного уравнения:
4Фшах „
Фо
или х -
4Фп
\
тах - 2
0
х + і = 0.
(6)
Решением полученного квадратного уравнения (11) являются корни
хі,2 =
2Фт
Ф0
- і
± 2.
Фт
Ф0
Фт
Ф0
-1
(7)
При этом следует иметь в виду, что корни квадратного уравнения х1 2 должны быть положительными, остальные отбрасываются, так как х = еь > 0. Также нельзя принимать во внимание и те решения, которые при их последующем использовании противоречат здравому смыслу. Отсюда, подставляя значения ф0, фтах, ^ и вычисляя х12, получим
Ь = ВД, а = - Ь, А = - 4фт і' а
(8)
Таблица 1
Исходные данные и параметры функции продуктивности ф(г), кг/сут, и логистической функциир(1), кг
А 600 700 800 900
Фшах1 1,256 1,563 1,880 2,207
Фшах2 1,077 1,339 1,612 1,892
фшах3 0,942 1,171 1,410 1,656
фшах4 0,837 1,041 1,254 1,472
Ф01 0,348 0,376 0,399 0,419
ф02 0,299 0,322 0,342 0,360
ф03 0,261 0,282 0,299 0,315
ф04 0,232 0,251 0,266 0,280
Ь 2,512 2,678 2,820 2,944
а1 -0,00837 -0,00893 -0,00940 -0,00981
а2 -0,00718 -0,00765 -0,00806 -0,00841
а3 -0,00628 -0,00669 -0,00705 -0,00736
а4 -0,00558 -0,00595 -0,00627 -0,00654
с 0 0 0 0
2
В табл. 1 представлены исходные данные, на основании которых рассчитаны параметры функции продуктивности (2), (4) и логистической
функции (1). Параметры фmax1, Фmax2, фг^ Фmax4,
ф01, ф02, ф03, ф04, а также а1, а2, а3, а4 соответствуют максимальным уровням суточной продуктивности
при Ґ = 300, 350, 400, 450 сут. Это предусматривает достижение максимальных уровней суточной продуктивности через 10.15 мес выращивания и откорма молодняка крупного рогатого скота.
Табл. 1 является альтернативой табл. 1, приведенной в работе [3]. Обе таблицы взаимно до-
ф(0,
ф(0,
ф(0,
ф(0,
Блок графиков динамики живой массы (слева), кг, и продуктивности, кг/сут, при выращивании и откорме КРС (справа) ------------------------------------------- Вестник ФГОУ ВПО МГАУ № 1'2011 ----------------------------------- 47
полняют и дублируют друг друга, хотя расчетные параметры для них получены двумя различными способами: первые — исходя из свойств и характеристик функции продуктивности ф(0, вторые — исходя из свойств и характеристик функции динамики живой массы животных р(^.
В блоке графиков на рисунке представлены попарно различные варианты изменения во времени (сутки) живой массы и продуктивности крупного рогатого скота при выращивании и откорме (с начальной живой массы р0 = 45 кг) по данным табл. 1. При этом первая пара графиков (табл. 1, строки 1, 10, 13; по горизонтали) соответствуют условиям максимальной биологической живой массы животных р^ = 600,
700, 800, 900 кг и достижения максимальной суточной продуктивности при ^ = 400 сут.
Вторая пара графиков (табл. 1, столбец 4 по вертикали) отражает возможности доведения животных до Р^ = 800 кг при различной скорости роста живой массы крупного рогатого скота, когда максимальная суточная продуктивность проявляется при V = 300, 350, 400, 450 сут.
Третья пара графиков (табл. 1, строки 1, 10, сверху вниз по диагонали от а1 до а4 в строках 11-14) соответствует относительно равномерному росту живой массы животных до 500 кг при условиях достижения максимальной суточной продуктивности при t' = 300, 350,
400, 450 сут.
Четвертая пара графиков также показывает относительно равномерный рост живой массы животных до 600 кг при начальной суточной продуктивности ф0 = 0,4 кг/сут и максимальной суточной продуктивности ф^ = 1,5 кг/сут при V = 300, 350,
400, 450 сут.
При описании спектра возможных вариантов формирования динамики продуктивности для их привязки к определенным производственным условиям и разработки программ кормления на комплексах по выращиванию и откорму молодняка крупного рогатого скота с помощью формул (7), (8) рассчитаны параметры функции продуктивности (2), (4) и логистической функции (1) при следующих условиях:
1) максимальная суточная продуктивность достигается при V = 300, 350, 400, 450 сут и составляет фщшс = 900, 1000, 1100, 1200, 1300, 1400 и 1500 г/сут;
2) начальная продуктивность молодняка при t = 0 составляет ф0 = 300, 400, 500, 600 и 700 г/сут.
Таким образом, были рассчитаны 4 • 35 = 140 вариантов формирования динамики продуктивности молодняка крупного рогатого скота и логистической функции, параметры которых приведены в табл. 2.
Проведенное исследование показывает, что использование решения уравнения Ферхюльста предоставляет большие возможности для матема-
Таблица 2
Параметры функций продуктивности и логистической при г' = 300, 350, 400, 450 сут
Ф0 фтах ь «1 «2 «3 «4
300 900 2,292 -0,00764 -0,00655 -0,00573 -0,00509
400 900 1,925 -0,00642 -0,0055 -0,00481 -0,00428
500 900 1,609 -0,00536 -0,0046 -0,00402 -0,00358
600 900 1,317 -0,00439 -0,00376 -0,00329 -0,00293
700 900 1,024 -0,00341 -0,00292 -0,00256 -0,00227
300 1000 2,420 -0,00807 -0,00691 -0,00605 -0,00538
400 1000 2,063 -0,00688 -0,0059 -0,00516 -0,00459
500 1000 1,763 -0,00588 -0,00504 -0,00441 -0,00392
600 1000 1,491 -0,00497 -0,00426 -0,00373 -0,00331
700 1000 1,230 -0,0041 -0,00351 -0,00308 -0,00273
300 1100 2,533 -0,00844 -0,00724 -0,00633 -0,00563
400 1100 2,185 -0,00728 -0,00624 -0,00546 -0,00485
500 1100 1,895 -0,00632 -0,00541 -0,00474 -0,00421
600 1100 1,637 -0,00546 -0,00468 -0,00409 -0,00364
700 1100 1,396 -0,00465 -0,00399 -0,00349 -0,0031
300 1200 2,634 -0,00878 -0,00753 -0,00658 -0,00585
400 1200 2,292 -0,00764 -0,00655 -0,00573 -0,00509
500 1200 2,010 -0,0067 -0,00574 -0,00503 -0,00447
600 1200 1,763 -0,00588 -0,00504 -0,00441 -0,00392
700 1200 1,535 -0,00512 -0,00439 -0,00384 -0,00341
300 1300 2,726 -0,00909 -0,00779 -0,00681 -0,00606
400 1300 2,390 -0,00797 -0,00683 -0,00597 -0,00531
500 1300 2,114 -0,00705 -0,00604 -0,00528 -0,0047
600 1300 1,874 -0,00625 -0,00535 -0,00468 -0,00416
700 1300 1,656 -0,00552 -0,00473 -0,00414 -0,00368
300 1400 2,810 -0,00937 -0,00803 -0,00702 -0,00624
400 1400 2,478 -0,00826 -0,00708 -0,00619 -0,00551
500 1400 2,207 -0,00736 -0,00631 -0,00552 -0,0049
600 1400 1,973 -0,00658 -0,00564 -0,00493 -0,00439
700 1400 1,763 -0,00588 -0,00504 -0,00441 -0,00392
300 1500 2,887 -0,00962 -0,00825 -0,00722 -0,00642
400 1500 2,559 -0,00853 -0,00731 -0,0064 -0,00569
500 1500 2,292 -0,00764 -0,00655 -0,00573 -0,00509
600 1500 2,063 -0,00688 -0,0059 -0,00516 -0,00459
700 1500 1,859 -0,0062 -0,00531 -0,00465 -0,00413
тического описания динамики живой массы и продуктивности сельскохозяйственных животных. Это является основой теории и методологии разработки и применения на комплексах систем программирования продуктивности сельскохозяйственных животных, создание которых позволит осуществлять целенаправленное управление процессом роста, развития и формирования организма животных для реализации имеющегося генетического потенциала и гарантированного получения в заданные сроки запланированных объемов продукции требуемого качества с наибольшей экономической эффективностью.
Список литературы
1. Гатаулин, А.М. Программирование продуктивности сельскохозяйственных животных / А.М. Гатаулин, А.И. Куценко // Тр. Междунар. науч. конф. 12-15 дека-
бря 2006 г. Доклады TCXA. Вып. 279, ч. 2. — М.: MСXA, 2007. — С. З2—З6.
2. Куценко, A.^ Aвтоматизация формирования продуктивности на комплексах по откорму крупного рогатого скота I A.^ Куценко II Вестник ФГОУ ВПО М^У. Aгроинженерия. — 2008. — № 2 (27). — С. 78—80.
3. Куценко, A.^ Моделирование роста живой массы крупного рогатого скота I A.^ Куценко II Тр. 1З-й Междунар. науч.-практ. конф. — Подольск: ВНИИМЖ. Т. 21. Ч. 2. — 2010. — С. 140—149.
4. Плохинский, НА. Биометрия. — 2-е изд. I НА. Плохинский. — М.: МГУ, 1970. — С. 268—269.
5. Verhulst, P. F., (18З8). Notice sur la loi que la population poursuit dans son accroissement. Correspondance matMmatique et physique 10:11З—121.
6. Verhulst, P. F., Recherches MaMmatiques sur La Loi D’Accroissement de la Population, Nouveaux Mйmoires de l’Acadйmie Royale des Sciences et Belles-Lettres de Bruxelles, 18, Art. 1, 1—45, 1845 (Mathematical Researches into the Law of Population Growth Increase).
УДК 331.45 Т.В. Панова
Брянская государственная сельскохозяйственная академия
УЛУЧШЕНИЕ МИКРОКЛИМАТИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ ЖИВОТНОВОДЧЕСКИХ ФЕРМ И КОМПЛЕКСОВ
Заболеваемость работников АПК в 71,2.81,5 % случаев формируется ограниченной группой болезней органов дыхания (38,6 %), сердечно-сосудистой системы (7 %), опорно-двигательного аппарата (14,3 %), кожи и подкожной клетчатки (3,8 %), специфических женских видов патологии (7,5 %).
В отрасли животноводства в сравнении со средними значениями по АПК возрастает количество заболеваний органов дыхания (40 %), болезней кожи и подкожной клетчатки (4,6 %), почти втрое специфических женских патологий (18,5 %), снижается частота сердечнососудистых заболеваний (4,6 %) и болезней опорно-двигательного аппарата (13,7 %).
Наибольшая длительность нетрудоспособности выявлена при болезнях органов дыхания (23,1 %), опорно-двигательного аппарата (14,8 %), сердечно-сосудистой системы (8,9 %) и женских патологий (8,5 %).
Увеличение длительности заболеваний можно объяснить тяжелыми условиями труда, низкой механизацией трудоемких процессов, большим удельным весом ручных операций, неблагоприятными метеоусловиями (микроклиматом), значительным количеством химических веществ в зоне дыхания работников (дезинфицирующие и моющие средства, аммиак, сероводород и другие газы, выделяющиеся при разложении органики).
В ходе исследовательской работы проводился приборный анализ условий труда животноводческих и вспомогательных помещений ферм и комплексов УОХ «Кокино», ОАО «Агрофирма “Культура”». Кроме того, изучались процесс заготовки силоса и его качественные характеристики в целях использования его тепла самосогревания.
На современных животноводческих фермах и комплексах несмотря на внедрение новых технологических процессов труд рабочих тем не менее востребован. Новые помещения, современное оборудование и прогрессивные технологии, к сожалению, не исключают действие на рабочих вредных и опасных факторов производственной среды. Вредные производственные факторы — это факторы, воздействие которых на работающего может вызвать производственно обусловленные заболевания, профессиональные заболевания, временное или стойкое снижение работоспособности. Опасные производственные факторы — это факторы среды или трудового процесса, которые могут быть причиной острого заболевания, отравления, травмы или смерти [1].
Одним из вредных производственных факторов является дискомфортный микроклимат. Микроклимат оказывает существенное влияние на протекание внутренних процессов в организ-
49