Перспективы развития отечественных профессиональных бензопил Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

СИМВОЛ НАУКИ ISSN 2410-700X № 1/2020

2. Sander M. Bohte. Error-backpropagation in temporally encoded networks of spiking neurons. // Artificial Neural Network and Machine Learning - ICANN 2011. - pp. 60-68.

3. N. Caporale, Y. Dan. Spike timing-dependent plasticity: A Hebbian learning rule. // Annual Review of Neuroscience. - 2008. - pp. 25-46.

4. A. Delorme et al. SpikeNET: A simulator for modeling large networks of integrate and fire neurons. // Neurocomputing. - 1999. - v. 26. - pp. 989-996.

5. W. Gerstner, Werner M. Kistler. Spiking neuron models: Single neurons, populations, plasticity. // Cambridge University Press. - 2002. - 496 p.

6. R. Gütig, H. Sompolinsky. The tempotron: A neuron that learns spike timing-based decisions. // Nature Neuroscience. - 2006. - v. 9. - pp. 420-428.

7. A. Hodgkin, A. Huxley. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve. // J. Physiol. - 1952. - pp. 500-544.

8. E. Izhikevich. Simple model of spiking neurons. // Transactions of neural networks. - 2003. - v. 14. - pp. 1569-1572.

9. R. Jolivet, Timothy J., W. Gerstner. The Spike Response Model: A Framework to Predict Neuronal Spike Trains. // Artificial Neural Networks and Neural Information Processing. - 2003. - pp. 846-853.

10. N. Kasabov. NeuCube: A spiking neural network architecture for mapping, learning and understanding of spatio-temporal brain data. // Neural Networks. - 2014. - v. 52. - pp. 62-76.

11. F. Ponulak, A. Kasinski. Supervised learning in spiking neural networks with ReSuMe: Sequence learning, classification, and spike shifting. // Neural Computation. - 2009. - v. 22. - pp. 467-510.

12. J. Lee, T. Delbruck, M. Pfeiffer. Training deep spiking neural networks using backpropagation. // Frontiers in Neuroscience. - 2016.

13. W. Maass. Lower bounds for the computational power of networks of spiking neurons. // Neural Computation. - 1996. - v. 8. - pp. 1-40.

14. M. Pfeiffer, T. Pfeil. Deep learning with spiking neurons: Opportunities and challenges. // Frontiers in Neuroscience. - 2018.

15. J. Victor, K. Purpura. Metric-space analysis of spike trains: Theory, algorithms and application. // Network: Computation in Neural Systems. - 1997. - v. 8. - pp. 127-164.

16. T. Serre. Hierarchical models of the visual system. // Encyclopedia of Computation Neuroscience. - 2014.

© Ковалев Д.А., 2020

УДК 630

В.Н. Колосов

студент 4 курса МФ МГТУ им. Н.Э.Баумана, г. Мытищи

E-mail: voplk9630@yandex.ru А.А. Горских

студент 4 курса МФ МГТУ им. Н.Э.Баумана, г. Мытищи

E-mail: tim.dalton2012@yandex.ru М.В. Кирпиков

студент 4 курса МФ МГТУ им. Н.Э.Баумана, г. Мытищи

E-mail: hs1998v@mail.ru

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ БЕНЗОПИЛ

Аннотация

В статье рассмотрен вопрос о перспективах развития производства пил для лесной промышленности. Обозначены активные направления совершенствования и пути прогресса профессиональных бензопил.

СИМВОЛ НАУКИ ISSN 2410-700X № 1/2020

Ключевые слова:

Перспективы, профессиональные бензопилы, лесозаготовка

Если во времена существования советского Союза в лесопромышленной отрасли использовался в основном инструмент отечественного производства, то 90-е годы российские производители во многом потеряли рынок, что сказалось как на количественных показателях, так и на дальнейших разработках. Однако в последние годы ситуации начала меняться в лучшую сторону.

Современные особенности рынка профессиональных бензопил

К профессиональному классу относятся бензопилы, мощность двигателя которых не меньше 5,5-6 л.с.. Увеличенная длина шин и длительность беспрерывной эксплуатации позволяют использовать их в течение восьми и более часов и значительно увеличивать общую производительность, способствуя выполнению максимального количества работ за короткий срок.

После того как стала доступна импортная бензопильная техника, спрос на оборудование стал удовлетворяться за счет закупки зарубежного оборудования. Но, несмотря на явные достоинства таких механизмов, некоторые их особенности не подходили для российских условий. Этим начала пользоваться отечественные производители и предлагать агрегаты, не имеющие таких недостатков.

Некоторые зарубежные модели даже самых известных марок не подходят для использования в условиях сильных морозов, также импортные бензопилы не всегда могут справляться с нагрузкой при предельно низких температурах, которые характерны для многих мест осуществления лесозаготовок в России.

Еще один фактор, влияющий на повышение популярности российского ручного лесопильного оборудование - ухудшение качества импортных аналогов. Перенос производственных мощностей таких известных брендов как Makita, ECHO, Husqvama и других производителей в страны Юго-Востока снизил уровень подготовки рабочих кадров, что, соответственно, привело к ухудшению общего качества механизмов и понижению их отказоустойчивости. Эти факторы подтверждаются как отзывами лесозаготовительных предприятий, так и статистикой обращений в сервисные ремонтные центры.

Достоинства отечественных бензопил

До 1991-го года отечественное производство лесозаготовительной техники было достаточно развитым. В последующие годы прекратилось проектирование новых моделей и внедрение инновационных технологий - российские производства держались на заработанной ранее популярности.

Последние годы можно назвать началом возрождения производства отечественной техники для лесозаготовителей. Несмотря на то, что пока еще большая часть рынка занята импортным оборудованием, российские заводы начинают не только отвоевывать позиции на внутреннем рынке, но реализовывают собственную продукцию в ближайшем зарубежье (хотя такого объема лесозаготовок как в России там нет).

Такие заводы как «Энергомаш» и «Интерскол», группа компаний «Новые технологии» начали работать в плотном сотрудничестве в зарубежными предприятиями (Энергомаш входит в немецкий холдинг «Штурм») и использовать последние технологические разработки. К плюсам такой техники, которые позволяют рассчитывать на рост отечественного производства и дальнейшие перспективы развития:

• возможность работы в любых погодных условиях;

• неприхотливость к качеству смазочных материалов и топлива;

• простоте ухода;

• широкой сети сервисных центров;

• доступной стоимости российских бензопил и запчастей.

Для того чтобы это продвижение не прекращалось, потребуется улучшить надежность и эффективности техники, применение качественного российского сырья, успешное освоение качественных металлообрабатывающих технологий и плановый подход к выводу производства на новые уровни.

Список использованной литературы: 1. Елисейкин М.М. Моторные пилы производства Завода им. Дзержинского. Происхождение, развитие,

-( ^^ )-

СИМВОЛ НАУКИ ISSN 2410-700X № 1/2020

использование в лесной промышленности СССР (рус.) //- Пермь: ПНИПУ, 2018. - № 1. - С. 214-227; 2. Шегельман И. Р. Лесная промышленность и лесное хозяйство. 4-е изд. Петрозаводск, 2008.

© Колосов В Н., Горских А.А., Кирпиков М.В., 2020

УДК 630

В.Н. Колосов

студент 4 курса МФ МГТУ им. Н.Э.Баумана

г. Мытищи

E-mail: voplk9630@yandex.ru А.А. Горских студент 4 курса МФ МГТУ им. Н.Э.Баумана

г. Мытищи E-mail: tim.dalton2012@yandex.ru М.В. Кирпиков студент 4 курса МФ МГТУ им. Н.Э.Баумана

г. Мытищи E-mail: hs1998v@mail.ru

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ЛЕСОСЕЧНЫХ РАБОТ

Аннотация

В статье рассмотрен вопрос о совершенствовании технологического процесса лесосечных работ для лесной промышленности. Обозначены активные направления совершенствования и пути прогресса лесосечных работ.

Ключевые слова:

Технологический процесс, лесосечные работы, лесозаготовка

Лес играет очень важную роль в жизни человека: производство кислорода, выполняет ряд немаловажных функций по охране почвы и водоемов, а также служит основным источником древесины.

Спрос на деревянную продукцию в последнее время резко упал, что привело к большому кризису в лесозаготавливающей промышленности. Так же износ старого оборудования и нехватка рабочей силы тоже способствуют развитию кризиса, а покупка новой техники слишком дорого обходится предпринимателю, даже если производительность повысится.

Однако технологический процесс не стоит на месте и постоянно совершенствуется. Климатические условия разной местности бывают довольно суровы, вследствие чего просто необходима специальная техника. Это помогло заменить больше половины ручного труда машинным и увеличить производительность в разы, но полностью искоренить ручную работу пока не удаётся.

Существует несколько технологий рубки и обработки древесины:

1. Механизированная технология - производится вручную профессиональными бензомоторными пилами и специальными валочными приспособлениями. Основным требованием при выполнении является умение повалить дерево в заранее определённую сторону.

2. Хлыстовая технология - автоматизированный процесс, выполняемый специальной техникой. Сначала происходит спиливание и снятие дерева с корня, далее обработка его от сучьев и вершины, а после транспортировка. Хлыстовая технология появилась ещё в СССР, однако до сих пор является наиболее эффективным методом обработки и сохранении древесины. В настоящее время технологии этого метода поражают - на обработку одного дерева уходит всего 5-6 минут, но в перспективе сокращение этого