CC BY
44
инженерия
X = 18R -126P +25P „,
0 л cl c2'
X = 18R - 25-
■опреде-
= V[0,427(1,67Pd -PJ]2 + [18R - 25(5Pd -PJ]2
(5Рс1 - РС2)
Полная реакция шарнира лится из выражения:
=^4+4 -
Полученная формула (7) равновесия самоустанавливающейся лапы показывает, что сопротивление почвы на второе крыло Рс2 может быть больше сопротивления почвы, приходящегося на первое крыло Рс1, но не более чем в 5 раз, так как в этом случае полная реакция шарнира R0 будет воспринимать преимущественно сопротивления реакций почвы Rл на носки лезвий долота крыльев. Следовательно, конструктивные параметры и амплитуда колебаний самоустанавливающейся лапы должны выбираться с условиями, обеспечивающих справедливость выражения формул (7).
Х0, У0 - реакции шарнира «0»; Р1, Р2, Рс1, Рс2 - усилия перемещения лап и силы сопротивления почвы их движению; R Rл2, Т1, Т2 - реакции давления почвы на носок лезвия лап и давления почвы на
стойки двуплечного рычага; Р Рл
N
1Ч2, F1, F2 - сопротивления лап, нормальные реакции и силы трения почвы; а, Ь, j, Q - соответственно, угол атаки левой и правой лапы, угол трения и угол отклонения реакции сопротивления лары от направления движения; I - длина лапы; s -ширина носка лапы; а, Ь - соответственно, плечо левой и правой стойки лап.
В Азербайджанском НИИ «Агромеханика» для поверхностной обработки почвы по авторскому свидетельству № 381312 [1] был разработан
рисунок 1
схема сил, действующих на самоустанавли-вающуюся плоскорежущую лапу в горизонтальной плоскости культиватор-плоскорез с самоустанавли-вающимися рабочим органом (рис. 2).
Определение качественных и энергетических показателей культиватора с самоустанавливающимися лапами проводилось в условиях смешанного яблоневого сада со схемой посадки 10 х 5 м.
Причем работа культиватора осуществлялась в сцепке с выравнивателем (рис. 3) в период летней культивации. По результатам исследований сделаны следующий выводы:
- степень крошения почвы само-уста н а в л и ва ющи м и ся л а п а ми культиватора-плоскореза - 66,2 %, уничтожение сорняков и самоочищение от забивания и залипания крыльев лап - 100 %, тяговое сопротивление - 7,9 кН и в сцепе с выравнивателем - 12,5 кН, соответственно, удельное сопротивление на метр ширины захвата - 3 и 4,16 кН;
- самоустанавливающаяся плоско-
ВіІстГ'І..,:.' г
рисунок 2
культиватор с самоустанавливающимся плоскорежущими лапами на базе универсальной почвообрабатывающий виноградниковой машины вут-2,5
рисунок 3 работа культиватора с самоустанавливающимися лапами и в сцепке с выравнивателем поверхности
режущая лапа рекомендуется к широкому использованию в конструкциях культиваторов для садов, виноградников и ягодников, а также для подготовки почвы под различные сельскохозяйственные культуры.
Литература
1. Агабейли Т. А., Гаджиев З. А., Алиев З. А. Самоустанавливающийся рабочий орган культиватора-плоскореза /
Тех. в с/х. 1972. № 10.
2. Горячкин В. П. Собрание сочинений в 3-х томах. Т. 2. 1968. 455 с.
3. Агабейли Т. А., Искендеров Э. Б. Инновационные технологии для горно-равнинного земледелия республики.
Баку : Элм, 2010. 184 с.
4. Агабейли Т. А., Алиев М. С., Халилов С. З. Приспособление ПРВМ-3 для обработки тяжелых почв // Садоводство, виноградарство и виноделие Молдавии. 1979. № 9. С. 55—56.
оценка гибкости организационнотехнологических комплексов промышленных предприятий
ю. в. пархоменко, аспирант, Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна
198328, Санкт-Петербург, ул. Рихарда Зорге, д. 7, кв. 224; e-mail: aarhipov@list.ru
Ключевые слова: организационно-технологические комплексы, ассортимент, классификация, разнообразие, переналадки, затраты, оценки гибкости, эффективность.
Keywords: organizational and technological complexes, range of products, classification, variety, readjustments, costs, flexibility estimation, efficiency.
При рассмотрении проблем организации производства используется понятие гибкости производственной или технологической системы. В отечественной литературе это понятие стало применяться в 80-х гг. прошлого века в связи с поиском путей радикального повышения эффективности производства. В тот период проводились исследования и разработки,
направленные на интенсификацию и автоматизацию производственных процессов с использованием станков с числовым программным управлением, автоматических линий, робототехнических комплексов [1]. Подобные технико-технологические системы позволяли быстро, путем смены управляющих программ и технологической оснастки, переходить на выпуск новой продукции, то есть обладали
свойством гибкости в отношении номенклатуры выпускаемой продукции. Утвердился термин гибкие автоматизированные производства (ГАП), понятие гибкости был распространено на более широкий класс производственных систем -организационно-технологических. Гибкость таких систем обеспечивалась не только быстрой переналадкой оборудования, но и возможностью рациональной
л
Инженерия Д7
подготовки и оперативной реорганизации производственного процесса, например, унификацией узлов, изменением порядка запуска и маршрутов движения полуфабрикатов, расстановкой рабочих, рациональной организацией работ по переналадке системы.
В условиях рынка гибкость производства предопределяет такие эффекты, как освоение новых рынков сбыта, привлечение новых групп потребителей, более полное удовлетворение их потребностей. Все эти связанные между собой эффекты, как правило, перекрывают эффект простого увеличения выпуска за счет сокращения непроизводительных потерь рабочего времени. Таким образом, свойство гибкости выступает как фактор роста эффективности производства. Для количественного анализа действия этого фактора необходимо иметь оценочные показатели, характеризующие уровень гибкости рассматриваемой системы. С использованием таких показателей может быть построено описание зависимостей положительных эффектов и затрат от уровня гибкости. В данной статье предлагается вариант конструктивного подхода к построению количественных оценок гибкости производственных систем.
Правомерно предполагать, что даже при высокой степени универсальности организационно-технологических комплексов (О-ТК) всегда имеют место условия, ограничивающие номенклатуру обрабатываемых изделий (продуктовое поле). Как правило, продуктовое поле определенным образом структурировано, то есть разбито на классы по некоторому набору признаков. Структуры могут быть представлены различными классификациями, например, иерархической. В любом случае количество видов продуктов, каждый из которых определяется набором сочетаний значений признаков, может рассматриваться как фактор структурной сложности продуктового поля. Другим фактором выступают объемные характеристики конкретных продуктов, заданные в относительной форме, например, в виде оценок доли выпуска каждого продукта в общем объеме производства. Структурный и объемный факторы вместе формируют характеристику продуктового поля, которую можно назвать его разнообразием. Показателем, оценивающим эту характеристику, может быть формальный аналог известного показателя энтропии сложной системы, пришедшего из физики в теорию информации и общую теорию систем [2]. Формула расчета энтропии системы, которая может находиться в одном из п состояний с вероятностью р., имеет вид [2]:
П
Н=--£ р. IП р. (1)
1=1
Отметим, что при сохранении формальной структуры выражения для расчета энтропии (1) параметр р. не обязательно трактовать как вероятность .-го
состояния системы. Достаточно для этого параметра обеспечить выполнение формальных свойств вероятности, а именно р.<1 и X Р|=1. Конечно, факт такой замены должен быть учтен при интерпретации модели.
В данной работе показатели, сходные с показателем энтропии, используются для оценки разнообразия двух одинаково структурированных множеств: множества элементов, выступающих в роли потенциальных объектов каких-либо действий (описания, обработки, производства), и множества элементов, которые в силу свойств производственной системы реально могут быть объектами соответствующих действий. Соотношение оценок разнообразия двух указанных множеств рассматривается как одна из составляющих оценки гибкости производственной системы.
Процедуры расчета характеристик разнообразия ассортимента, структурированного с помощью иерархической классификации, подробно рассмотрены в работе [3]. Отдельные элементы в классификации названы таксонами. В данной классификации таксоны размещены на нескольких уровнях и связаны отношением включения: таксон нижнего уровня входит в состав некоторого таксона вышележащего уровня. Таксон самого верхнего (нулевого) уровня идентифицирует рассматриваемое продуктовое поле. Таким образом, классификация может быть представлена в виде графа типа «дерево» с начальной вершиной на нулевом уровне и множеством «висячих» вершин на нижнем уровне, соответствующих отдельным продуктам с набором конкретных значений всех признаков, учитываемых данной классификацией (рис.1). Для оценки разнообразия такой древовидной структуры введены понятия цепочки таксонов (путь из начальной вершины в одну из конечных), структурного и объемного весов отдельных таксонов и цепочек таксонов. Методика, использующая введенные понятия и изложенная в работе [3], позволяет рассчитать абсолютные оценки разнообразия для всего продуктового поля (Н0 ) и для любого его к-го фрагмента (Нк). Относительная оценка разнообразия фрагмента продуктового поля определяется как отношение гк=Нк /Н0. При достаточно большом значении Н0 значение гк может служить мерой целесообразности оценки и обеспечения гибкости О-ТК.
Пусть для примера исходное «продуктовое поле» описывается классификацией, граф которой представлен на рисунке 2. Предположим, что три производственные системы (например, три предприятия, технологических участка или сборочных линии) по своим характеристикам (наличию оборудования, необходимой инфраструктуры, квалифицированных кадров) имеют следующие возможности.
Первая система может обрабаты-
зоне ее возможной активности расположены также таксоны а., а_, а., а значит,
4 5’ 6’ 1
и а9, а10. Оценку разнообразия для этой подсистемы определяем по выражению R1 = H(a1)+H(aз)=1,13.Вторая система может обрабатывать таксоны а5, а10, а8. Для этой системы оценка разнообразия равна R2=H(a5) + H(a10)+H(a8) = 0,53. Третья производственная система может обрабатывать весь предусмотренный классификацией ассортимент, и ее оценка разнообразия принимается равной структурному весу таксона а0. Эта оценка равна R3= H(a1)+H(a2)+H(a3)=1,59.
Полученные «абсолютные» оценки позволяют заключить, что третья система больше других имеет основание называться гибкой: для нее показатель энтропии выше, чем у первой и второй систем. В свою очередь первая система характеризуется большим разнообразием цепочек покрываемых таксонов, чем вторая. Более информативными представляются относительные оценки, нормированные к величине разнообразия (энтропии) Н0 исходного множества. Для рассматриваемого примера в результате расчетов получим r1 = R1/H0=0,71, r2=R2/H0=0,33, ^/Н0=1.
Перейдем к оценке второго фактора гибкости О-ТК - ресурсоемкости процесса смены ассортимента. Важным является вопрос, зависят ли затраты ресурсов на переналадки от вида сменяющих друг друга позиций ассортимента. Если такая зависимость имеет место, то модели и методы поиска оптимальной очередности выпуска продукции различных видов существенно влияют на потери ресурсов на переналадки и, кроме того, требуют разработки более сложных алгоритмов [4]. Если же потери не зависят от очередности обработки системой различных позиций ассортимента или признается возможным пользоваться усредненными данными о потерях, то задача упрощается. В предельно простом случае для оценки относительных потерь на переналадки можно использовать коэффициент использования режимного времени:
К= (Т -- Т )/ Т , (2)
' реж пер/ реж7 ' у
где:
Треж - режимный фонд времени производственной системы в плановом периоде,
Тпер - среднее время на переналадки в плановом периоде.
Важно отметить, что если потери времени, по техническим и организационным причинам не связанные с переналадками, велики, то сама задача обеспечения и, соответственно, оценки уровня гибкости теряет смысл. В частности, нельзя ожидать заметного эффекта от инвестиций в обеспечение гибкости при низком коэффициенте сменности работы системы. Время на переналадки также должно быть обосновано. Правильнее говорить о (средней) длительности одной процедуры переналадки системы при
вать таксоны аг а3. Это означает, что в
инженерия
нормативном (расчетном) количестве переналадок в плановом периоде. Структура формулы (2) в любом случае сохранится, и показатель К может быть использован в качестве оценки использования возможностей О-ТК с учетом потерь времени на смену ассортимента в плановом периоде.
Два фактора, принятые в качестве определяющих при оценке гибкости производственной системы, отражаются в значениях показателей, соответственно, г и К. Эти показатели положительны, имеют относительную форму, и при приближении каждого из них к единице степень гибкости системы увеличивается. Полученные значения удобно представить на плоскости, отложив их по осям координат. В этой плоскости предварительно может быть выделена «область гибкости». Для этого экспертным путем следует ввести граничные значения показателей гт|п и Кт|п. Область гибкости, очевидно, задается условиями: г > гт|п и К > Кт|п (рис. 3). Производственная система считается
рисунок 1
гибкой, если при достаточно высокой оценке разнообразия продуктового поля и надлежащем уровне организации производственных процессов характеристики г и К системы находятся в области гибкости. Область гибкости может быть тем или иным способом «районирована», например, разделена на подобласти малой, средней и высокой степени гибкости (рис. 3). Подход к построению интегральной оценки гибкости, примеры расчетов показателей и процедуры выбора наиболее эффективных структур О-ТК представлены в работе [5].
М -область малой гибкости;
С - область средней гибкости; В - область высокой гибкости;
рисунок 3
Литература
1. Гибкое автоматизированное производство / Под ред. С. А. Майорова и Г. В. Орловского. Л. : Машиностроение, 1983. 376 с.
2. Эшби У. Росс. Введение в кибернетику / Пер с англ. М. : ИЛ, 1959. 432 с.
3. Архипов А. В., Пархоменко Ю. В. Факторы и критерии гибкости производственных систем // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. Серия 3. Экономические, гуманитарные и общественные науки.
2010. № 2. С. 8—15.
4. Танаев В. С., Шкурба В. В. Введение в теорию расписаний. М. : Наука, 1975. 256 с.
5. Архипов А. В., Мишенин О. А., Пархоменко Ю. В. Гибкие организационно-технологические комплексы в швейном производстве // Известия ВУЗОВ. Технология легкой промышленности. 2010. № 2. С. 3—8.
СПОСОБ ОЧИСТКИ ВОДОЕМОВ ОТ СИНЕ-ЗЕЛЕНых ВОДОРОСЛЕй с последующим их ПРИМЕНЕНИЕМ ПРИ производстве говядины
н. в. Тихонова, кандидат технических наук, доцент, Уральская ГАВМ
457100, Челябинская обл., г. Троицк, ул. Красногвардейская, д. 25; тел. 8(35163) 2-32-21; e-mail: tihonov75@ bk.ru
Ключевые слова: способ очистки водоемов, водоросли, химический состав, бычки, прирост живой массы. Keywords: a way of clearing of reservoirs, seaweed, a chemical compound, bull-calves, a gain of live weight.
В летнее время большой проблемой для водоемов любого государства являются сине-зеленые водоросли, приносящие значительный вред как пресной, так и соленой воде, уничтожая обитателей водоемов. Сине-зеленые водоросли в значительной степени отличаются от всех остальных водорослей тем, что по своему строению они фактически являются бактериальными организмами, у которых нет настоящей цитоплазмы и оболочка ядра является одновременно оболочкой клетки. Сине-зеленые водоросли очень древние и наиболее распространенные, они обитают повсюду: в соленой и пресной воде и даже в почве, т. е. там, где есть влага. Но для того чтобы им активно развиваться, нужны три главных условия:
наличие питательных веществ (азота и фосфора), теплая вода (> 20°С) и отсутствие турбулентности (смешивания воды при течении) - именно эти условия возникают летом практически повсюду. При благоприятных условиях сине-зеленые водоросли делятся по 2-3 раза в сутки и за 3-4 дня увеличение этой биомассы происходит в 10-12 раз, что может заполнить любой водоем в течение короткого времени [1].
По биологиче ским показателям сине-зеленые водоросли, в частности, хлореллу, можно отнести к числу ценных видов растительного сырья. В них содержится до 35-40 % белка, в состав которого входит 16 аминокислот (в т. ч. 8 незаменимых), до 20 % углеводов, до
3 % хлорофилла, до 14 % каротина, 0,8 % фосфора (для сравнения: в бобовых содержится не более 0,4-0,5 %). Также они богаты различными витаминами и микроэлементами (например, содержание кобальта в них в 50 раз выше, чем в других растениях). Из тонны сухих водорослей можно получить до 500 кг концентрата, либо значительное количество отдельных, незаменимых для животных аминокислот, что является одним из путей решения продовольственной проблемы [2].
Цель исследования - разработка способа по очистке водоемов от синезеленых водорослей с последующим применением хлореллы при производстве говядины.
