ОПТИМИЗАЦИЯ КОМПЛЕКСА МАШИН ДЛЯ ПРИГОТОВЛЕНИЯ БЕЛКОВОГО КОРМА Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

Вклад авторов: С.Н. Кокошин - 50 %; А.С. Кизуров - 50 %. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Contribution of the authors: S.N. Kokoshin - 50 %; A.S. Kizurov - 50 %. The authors declare no conflicts of interests.

Статья поступила в редакцию 29.03.2022; одобрена после рецензирования 18.04.2022; принята к публикации 11.05.2022.

The article was submitted 29.03.2021; approved after reviewing 18.04.2022; accepted for publication 11.05.2022.

-Ф-

Научная статья

УДК 631.171:636(075):658.012.011

Оптимизация комплекса машин для приготовления белкового корма

Игорь Евгеньевич Припоров, Валерий Викторович Цыбулевский

Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия

Аннотация. Для обеспечения перспективного развития отрасли животноводства обязательным условием является наличие хорошей кормовой базы. Главным поставщиком, обеспечивающим кормами отрасль животноводства, является растениеводство, особенно в небольших крестьянско-фермерских хозяйствах. Это объясняется тем, что на стоимость конечного продукта животноводства большое влияние оказывают затраты, связанные с кормлением. Особенно остро данный вопрос стоит в регионах, которые находятся далеко от основных производителей кормов. Для принятия правильного решения логично было предложить систему оценочных показателей каждой машины для производства кормов, но, к сожалению, ни одна из них не даёт такого результата, когда все без исключения оценочные показатели выбираемой машины имеют преимущества по сравнению с альтернативными. В.В. Цыбулевским и Г.Г. Масловым предложена методика, которая позволяет выбирать лучшие технические устройства из сравниваемых с использованием модернизированной функции Харрингтона. Она заключается в исключении экспертной оценки, так как является малоэффективной для обоснования шкал желательности и методических вопросов перевода значений оценочных показателей машин в безразмерные на шкалу y' Харрингтона, графического построения этого перевода до её расчёта. Результаты исследований, описанные в работе, позволяют осуществить выбор лучшего варианта технических устройств с помощью модернизированной функции Харрингтона для вторичной очистки семян подсолнечника и приготовления белкового корма по обобщённому критерию комплексной оценки j-х показателей, у которых предпочтение отдано воздушно-решётной зерноочистительной машине типа МВУ-1500* (Д- = 0,534); экструдеру типа КМЗ-2* (Д- = 0,635) и измельчителю типа CM-2500G* (Д = 0,685).

Ключевые слова: воздушно-решётная зерноочистительная машина, экструдер, измельчитель, модернизированная функция Харрингтона, комплексная оценка, обобщённый показатель, белковый корм.

Для цитирования: Припоров И.Е., Цыбулевский В.В. Оптимизация комплекса машин для приготовления белкового корма // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2022. № 3 (95). С. 140 - 145.

Original article

Optimization of the complex of machines for the preparation of protein feed

Igor E. Priporov, Valery V. Tsybulevsky

Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia

Abstract. To ensure the long-term development of the livestock industry, a prerequisite is the availability of a good feed base. The main supplier providing feed to the livestock industry is crop production, especially in small peasant farms. This is due to the fact that the cost of the final product of animal husbandry is greatly influenced by the costs associated with feeding. This issue is particularly acute in regions that are far from the main feed producers. To make the right decision, it was logical to propose a system of evaluation indicators for each machine for the production of feed, but, unfortunately, none of them gives such a result when, without exception, all the evaluation indicators of the selected machine have advantages over alternative ones. V.V. Tsybulevsky and G.G. Maslov proposed a technique that allows you to choose the best technical devices from those compared using the upgraded Harrington function, which consists in excluding expert evaluation, since it is ineffective for justifying the desirability scales and methodological issues of translating the values of the evaluation indicators of machines into dimensionless ones on the y' Harrington scale, graphical construction of this translation before its calculation. The research results described in the paper allow us to choose the best option of technical devices using the upgraded Harrington function for secondary cleaning of sunflower seeds and preparation of protein feed according to the generalized criterion of a comprehensive assessment of j-th indicators, in which preference is given to an air-sieve grain cleaning machine of the type MVU-1500* (Д- = 0.534); an extruder of the type KMZ-2* (Д- = 0.635) and a SM-2500G* type shredder (Д- = 0.685).

Keywords: air-sieve grain cleaning machine, extruder, shredder, upgraded Harrington function, generalized indicator of integrated assessment, protein feed.

For citation: Priporov I.E., Tsybulevsky V.V. Optimization of the complex of machines for the preparation of protein feed. Izvestia Orenburg State Agrarian University. 2022; 95(3): 140-145. (In Russ.).

При переводе животноводства на промышленную основу в России с каждым годом возрастает потребность в высококачественных комбикормах, которые во многом определяют экономику производства продукции. Однако при их изготовлении преимущественно используются дорогие импортные обогатительные добавки [1].

Для обеспечения перспективного развития отрасли животноводства обязательным условием является наличие хорошей кормовой базы, которая является гарантом получения необходимого объёма продукции животноводства. В регионах, которые находятся далеко от основных производителей кормов, вопрос создания и надёжности кормовой базы стоит особенно остро. Это связано с тем, что хозяйства, имеющие небольшое поголовье скота, не могут себе позволить приобретать такие корма, так как из-за удалённости расходы на их доставку в отдельных случаях могут увеличить первоначальную стоимость на 90 - 95 % [2].

Одним из главных показателей уровня развития технического прогресса во всех отраслях сельского хозяйства является уровень механизации и автоматизации выполнения процессов путём применения инновационной техники, которая способствует снижению трудоёмкости обслуживания животных и повышению эффективности [3 - 7].

Материал и методы. У специалистов возникает задача, которая заключается в выборе рационального комплекса воздушно-решётных зерноочистительных машин для вторичной очистки семян подсолнечника и машин для приготовления высококачественного белкового корма в виде жмыха подсолнечного. Для принятия правильного решения логично было предложить систему оценочных показателей каждой машины, но, к сожалению, ни одна из них не даёт такого результата, когда все без исключения оценочные показатели выбираемой машины имеют преимущества по сравнению с альтернативными: всегда одни из них лучше, другие хуже. В.В. Цыбулевский и Г.Г. Маслов предложили методику, которая позволяет выбирать лучшие технические устройства из сравниваемых с использованием модернизированной функции Харрингтона, заключающейся в исключении экспертной оценки, так как является малоэффективной для обоснования шкал желательности и методических вопросов перевода значений оценочных показателей машин в безразмерные на шкалу у' Харрингтона, графического построения

этого перевода до её расчёта. Расчёт последней и обобщённого показателя комплексной оценки вариантов выполнялся по известному методу [8].

Оценочным критерием лучшего варианта для принятия решения является обобщённый показатель комплексной оценки, который определяется как среднее геометрическое частных показателей п с учётом их весомости по выражению (1):

А^ГГС^тах, (1)

где Dj - обобщённый показатель комплексной оценки /-й машины;

djj - желательность каждого у-го оценочного показателя 7-й машины; ку - коэффициент весомости каждого у'-го оценочного показателя [8 - 11]. Результаты и обсуждение. Сравниваемые /-е технические устройства, в качестве которых выступают воздушно-решётная зерноочистительная машина и машины для приготовления высокобелкового корма, у-е оценочные показатели, их обобщённые показатели D¡ комплексной оценки приведены в таблице 1.

Последовательность графического построения шкал желательности и граничных значений оценочных показателей представлена на рисунках 1 - 3.

Анализ таблицы 1 показывает, что наибольшее значение обобщённого критерия комплексной оценки Dj по техническим устройствам для вторичной очистки семян подсолнечника и приготовления высокобелкового корма соответственно составили по маркам 0,582, 0,606 и 0,664, к которым относятся МВУ-1500*, КМЗ-2* и СМ-2500G*.

В результате проведённых исследований с использованием разработанной программы Mathcad были получены зависимости для перевода числовых значений всех у-х оценочных показателей с их единицами измерений в безразмерные на шкалу у' для каждого технического устройства.

1. Воздушно-решётных зерноочистительных машин:

- для цены У):

у'г = -0,000005я:1С + 9,635, (2)

где Х1С - любое натуральное значение величины массы по шкале т (рис. 1);

- для установленной мощности (у2):

у'2 = 0,0187х2„ + 1,352, (3)

где Х2м - любое натуральное значение величины установленной мощности по шкале N (рис. 1);

- для удельной металлоёмкости (уз'):

Уз = -0,254хзМ + 3,864, (4)

где Хзм - любое натуральное значение удельной металлоёмкости по шкале М (рис. 1);

- для удельной энергоёмкости (у4'):

У4 = -0,087х4Е + 3,531, (5)

где Х4£ - любое натуральное значение удельной энергоёмкости по шкале Е (рис. 1);

- для затрат труда (у 5'):

У5 = — 0,123х52 + 3,576, (6)

где Х52 - любое натуральное значение затрат труда по шкале Ъ (рис. 1). 2. Экструдера:

- для цены (у{):

у[ = -0,000002х1С + 5,140, (7)

где Х1С - любое натуральное значение величины массы по шкале т (рис. 2);

- для установленной мощности (у 2):

у'2 = 0,068я:2ЛГ + 0,774, (8)

где Х2м - любое натуральное значение величины установленной мощности по шкале N (рис. 2);

- для удельной металлоёмкости (у3):

Уз = -2,016%зм + 6,766, (9)

где Хзм - любое натуральное значение удельной металлоёмкости по шкале М (рис. 2);

- для удельной энергоёмкости (У4'):

у^ = -0,016х4£ + 3,502, (10)

где Х4£ - любое натуральное значение удельной энергоёмкости по шкале Е (рис. 2);

- для затрат труда (у 5'):

у£ = -0,296*52 + 3,894, (11)

где Х5Ъ - любое натуральное значение затрат труда по шкале Ъ (рис. 2). 3. Измельчителя:

- для цены у):

у[ = -0,000007х1С + 3,558, (12) где Х1С - любое натуральное значение величины стоимости по шкале С (рис. 3);

- для установленной мощности (у2):

у'2 = 0,329х2ДГ + 1,034, (13)

где Х2^ - любое натуральное значение величины установленной мощности по шкале N (рис. 3);

- для удельной металлоёмкости (у3):

Уз = -12,506хзм + 3,675, (14) где Хзм - любое натуральное значение удельной металлоёмкости по шкале М (рис. 3);

- для удельной энергоёмкости (у 4'):

у4 = -0,286Х4Е + 3,774, (15)

где Х4Е - любое натуральное значение удельной энергоёмкости по шкале Е (рис. 3);

- для затрат труда (у 5'):

у'ъ = -1,492*52 + 4,509, (16)

где Х5Ъ - любое натуральное значение затрат труда по шкале Ъ (рис. 3).

1. Сравниваемые /-е машины, j-e оценочные показатели, их обобщённые критерии комплексной оценки

/-е модели Марка у-е оценочный показатель Обобщённый критерий комплексной оценки (О/)

цена, у (С), руб- установленная мощность, ]2 (Щ, кВт удельная металлоёмкость, Уз (М), кг/ч удельная энергоёмкость, у4 (Е), кВт-ч/т Затраты труда, (Я), чел.-ч/т

Воздушно-решётная зерноочистительная машина

1 МВУ-1500* 1316112 2,2 1,43 0,35 0,621 0,582

2 Delta 103 1495000 11,5 3,3 23 2,0 0,484

3 Дельта 101 1740000 1,47 6 14,7 10 0,330

4 Дельта 111 1595000 0,92 9,2 15,3 16,7 0,309

Экструдер

1 КМЗ-2* 975000 40 1,62 0,124 1,33 0,606

2 ПЭ-110 1620000 11 2,00 88,00 8,00 0,400

3 ПЭ-180 1339000 18,1 2,17 100,56 5,56 0,474

4 ПЭ-300У 2150000 30 2,25 93,75 3,13 0,423

5 ПЭ-370УШ 1927000 37,9 1,87 95,95 2,53 0,546

6 ЭК-300 1415000 38 2,40 116,92 3,08 0,515

7 ЭК-150 1300000 18,2 2,60 121,33 6,67 0,386

Измельчитель

1 SP-1000.65 119000 1,5 0,122 1,508 1,005 0,388

2 0С-1000 280000 1,49 0,120 1,496 1,004 0,313

3 ДР-15 120000 5,5 0,143 7,857 1,429 0,453

4 ДР-25 177000 7,5 0,140 7,500 1,000 0,427

5 СМ-2500G* 8016 2,5 0,014 0,96 0,676 0,664

6 ДРМ-15 74000 3 0,172 6 2,000 0,352

7 ДРМ-25 130000 5,49 0,106 5,53 1,008 0,530

Примечание: * модернизированная.

Рис. 1 - Шкала А желательности j-x оценочных показателей, безразмерная шкала у' и желательности d(yr) по функции Харрингтона для воздушно-решётных зерноочистительных машин

Рис. 2 - Шкала А желательности j-x оценочных показателей, безразмерная шкала у' и желательности d(yt) по функции Харрингтона для экструдера с получением жмыха подсолнечного

Рис. 3 - Шкала А желательности j-x оценочных показателей, безразмерная шкала у' и желательности d(yt) по функции Харрингтона для измельчителей с получением крупки жмыха подсолнечного

После перевода значений j-х оценочных показателей на безразмерную шкалу у' находят значение их желательности d по функции Харрингтона:

d(y') = ee(y'~2\ (17)

При этом все граничные значения j-х показателей определяются графическим построением прямых BC и B'C' (рис. 1 - 3), на которой точки В и B' соответствуют максимальной желательности (d = 0,8), а точки C и C - минимальной (d = 0,2). Все промежуточные значения j-х оценочных показателей, рассчитываемые по формулам (2 - 16) для каждого технического устройства, переводятся в безразмерные значения на шкале у'. Далее используются при расчёте функции желательности по формулам (5), (10), (15) и затем при расчёте обобщённого критерия Dj комплексной оценки по формулам (2), (7), (12) для цены и остальным.

Вывод. В результате исследований по выбору лучшего варианта технических средств для вторичной очистки семян подсолнечника и приготовления высокобелкового корма по обобщённому критерию комплексной оценки j-х показателей предпочтение отдано воздушно-решётной зерноочистительной машине типа МВУ-1500* (Dj = 0,582); экструдеру типа КМЗ-2* (D;- = 0,606) и измельчителю типа CM-2500G*(Dj = 0,664).

Список источников

1. Использование обобщённой функции желательности Харрингтона при оценке качества кормовых добавок / В.И. Доровских, Р.К. Милушев, Г.М. Шулаев и др. // Наука в Центральной России. 2020. № 3 (45). С. 79 - 85.

2. Школьников П.Н., Щитов С.В. Совершенствование процесса приготовления корма на фермах с малым поголовьем животных // Евразийское Научное Объединение. 2020. № 12-2 (70). С. 140 - 142.

3. Priporov I.E. Modernization of the CM-2500G grinder for the sunflower cake preparation // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Сер. «International Scientific and Practical Conference «Improving Energy Efficiency, Environmental Safety and Sustainable Development in Agriculture», EESTE 2021». 2022. P. 012028.

4. Priporov I.E., Shepelev A.B. Digital technologies in quality determination of sunflower seeds // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Сер. «International Conference on Agricultural Engineering and Green Infrastructure Solutions, AEGIS 2021». 2021. С. 012083.

5. Припоров И.Е. Модернизированная технология получения белкового корма в виде жмыха подсолнечного // Техника и технологии в животноводстве. 2021. № 4 (44). С. 63 - 68.

6. Морозов Н.М. Эффективность использования ресурсов в животноводстве // Научно-технический прогресс в сельскохозяйственном производстве: матер. междунар. науч.-технич. конф. В 3-х т. Минск, 2012. С. 34 - 42.

7. Припоров И.Е. Цифровые технологии в приготовлении кормов // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2021. № 1 (87). С. 145 - 148.

8. Tsybulevsky V.V., Maslov G.G. Decision theory for choosing the best machine from alternative options // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall. Krasnoyarsk, Russian Federation. 2021. Р. 32097.

9. Harrington E. The desirability function industrial quality control. 1965. 21(10).

10. Tsybulevsky V.V., Maslov G.G. Decision theory for choosing the best machine from alternative options // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall. Krasnoyarsk, Russian Federation, 2021. P. 32097.

11. Tsybulevsky V.V., Maslov G.G., Ushakov D.A. Effective option of sugar beet harvesting technology // European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS. Krasnoyarsk, Russia, 2021. P. 1904 - 1911.

References

1. The use of the generalized Harrington desirability function in assessing the quality of feed additives / V.I. Dorovskikh, R.K. Milushev, G.M. Shulaev et al. Nauka v tsentralnaya Rossiya. 2020; 45(3): 79-85.

2. Shkolnikov P.N., Shchitov S.V. Improving the process of preparing feed on farms with a small number of animals. Eurasian Scientific Association. 2020; 70(12-2): 140-142.

3. Priporov I.E. Modernization of the CM-2500G grinder for the sunflower cake preparation // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Сер. «International Scientific and Practical Conference «Improving Energy Efficiency, Environmental Safety and Sustainable Development in Agriculture», EESTE 2021». 2022. P. 012028.

4. Priporov I.E., Shepelev A.B. Digital technologies in quality determination of sunflower seeds // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Сер. «International Conference on Agricultural Engineering and Green Infrastructure Solutions, AEGIS 2021». 2021. С. 012083.

5. Priporov I.E. Modernized technology of obtaining protein feed in the form of sunflower cake. Equipment and technologies in animal husbandry. 2021; 44(4): 63-68.

6. Morozov N.M. Efficiency of resource use in animal husbandry // Scientific and technical progress in agricultural production: mater. international scientific and technical conf. In 3 volumes. Minsk, 2012. P. 34-42.

7. Priporov I.E. Digital technologies in feed preparation. Izvestia Orenburg State Agrarian University. 2021; 87(1): 145-148.

8. Tsybulevsky V.V., Maslov G.G. Decision theory for choosing the best machine from alternative options // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall. Krasnoyarsk, Russian Federation, 2021. Р. 32097.

9. Harrington E. The desirability function industrial quality control. 1965. 21 (10).

10. Tsybulevsky V.V., Maslov G.G. Decision theory for choosing the best machine from alternative options // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall. Krasnoyarsk, Russian Federation, 2021. P. 32097.

11. Tsybulevsky V.V., Maslov G.G., Ushakov D.A. Effective option of sugar beet harvesting technology // European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS. Krasnoyarsk, Russia, 2021. P. 1904-1911.

Игорь Евгеньевич Припоров, кандидат технических наук, доцент, [email protected], https://orcid.org/0000-0002-8201-2819.

Валерий Викторович Цыбулевский, кандидат технических наук, доцент, [email protected], https://orcid.org/0000-0001-9082-7199

Igor E. Priporov, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, [email protected], https://orcid. org/0000-0002-8201-2819.

Valery V. Tsybulevsky, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, [email protected], https://orcid.org/0000-0001-9082-7199

Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Contribution of the authors: the authors contributed equally to this article. The authors declare no conflicts of interests.

Статья поступила в редакцию 05.05.2022; одобрена после рецензирования 20.05.2022; принята к публикации 20.05.2022.

The article was submitted 05.005.2021; approved after reviewing 20.05.2022; accepted for publication 20.05.2022. -♦-

Научная статья

УДК 631.361

doi: 10.37670/2073-0853-2022-95-3-145-150

Принципы совершенствования технологии уборки зерновых колосовых культур методом очёса

Геннадий Георгиевич Маслов, Сергей Константинович Папуша,

Елена Михайловна Юдина, Людмила Витальевна Еранова

Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия

Аннотация. В статье предложено системное рассмотрение процесса уборки зерновых колосовых культур комбайновым очёсом, когда очёсывающая жатка и очистка вороха выполняются одним уборочным агрегатом на базе самоходного полноприводного зерноуборочного комбайна с модернизированной конструктивно-технологической схемой. Она отличается от обычных серийных комбайнов, не обеспечивающих качество уборки урожая по агротехническим требованиям. Агрегатирование высокопроизводительных очёсывающих жаток серийными зерноуборочными комбайнами не даёт эффекта от технологии комбайнового очёса из-за высоких показателей дробления зерна, прямых потерь за комбайном, высокого микроповреждения зерновок. С использованием системного подхода предложены конструктивно-технологические аспекты комбайнового очёса зерновых колосовых культур, что позволит устранить недостатки применяемого комбайнового очёса, сохранить высокие достижения этой технологии для повышения производительности труда и экономии дизельного топлива. В предлагаемых авторами принципах совершенствования технологии уборки зерновых колосовых культур методом очёса на корню приведены требования к её подсистемам с указанием главных параметров очёсывающей жатки и агрегатирующего её комбайна для очистки невеяного вороха. Предлагаемый подход позволит ускорить внедрение технологии очёса зерновых колосовых на корню при значительном росте производительности уборочных агрегатов и экономии топлива в 1,45 - 1,50 раза.

Ключевые слова: комбайн, очёс, очёсывающий барабан, очистка вороха, уборочный агрегат, урожай, затраты, потери зерна.

Для цитирования: Принципы совершенствования технологии уборки зерновых колосовых культур методом очёса / Г.Г. Маслов, С.К. Папуша, Е.М. Юдина и др. // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2022. № 3 (95). С. 145 - 150. https://doi.org/10.37670/2073-0853-2022-95-3-145-150.

Original article

Principles of improving the technology of harvesting cereal crops by the tow method

Gennady G. Maslov, Sergey K. Papusha, Elena М. Yudina, Ludmila V. Eranova

Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia

Abstract. The article proposes a systematic consideration of the process of harvesting cereal crops with a combine tow, when the stripping header and cleaning the heap are performed by one harvesting unit based on a self-propelled all-wheel drive combine harvester with a modernized design and technological scheme that differs from conventional serial combines that do not provide the quality of harvesting according to agrotechnical requirements. The aggregation of high-performance stripping headers with serial grain harvesters does not give the effect of combine stripping technology due to high grain crushing rates, direct losses behind the combine, and high microdamage of grains. Using a systematic approach, constructive and technological aspects of the combine tow of cereal crops are proposed, which will eliminate the shortcomings of the used combine tow, maintain the high achievements of this technology to increase labor productivity and save diesel fuel. In the principles proposed by the authors for improving the technology of harvesting cereal crops by the method of