CC BY
50
ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов. _ИАЭП. 2015. Вып. 87._
УДК 631.366
М.С. ГУЗАНОВ, канд. техн. наук; Н.В. РОМАНОВСКИЙ
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СРОКОВ ВЫБОРОЧНОЙ УБОРКИ РАННЕСПЕЛОЙ БЕЛОКОЧАННОЙ КАПУСТЫ
Определена закономерность роста массы кочанов капусты; разработаны вероятностная математическая модель выборочной уборки раннеспелой белокочанной капусты и метод определения сроков выборочной уборки.
Ключевые слова, раннеспелая белокочанная капуста, выборочная уборка, модель роста, сроки выборочной уборки.
M. S. GUZANOV, CandSc (Eng); N. V. ROMANOVSKY
THEORETICAL BACKGROUND FOR HIGHER EFFICIENCY OF SELECTIVE HARVESTING OF EARLY- MATURING WHITE CABBAGE
The growth pattern of cabbage heads mass was determined; a probabilistic mathematical model and the method to determine the time of selective harvesting of early-maturing white cabbage and was developed.
Key words: early-maturing white cabbage, selective harvesting, growth model, harvesting time
Технологический процесс выборочной уборки раннеспелой белокочанной капусты средствами частичной механизации неразрывно связан с технологическим процессом выращивания капусты. Аналитические исследования и формализация этих процессов осложняется тем, что состояние растений капусты, агрофона и окружающей среды изменяется в течение всего вегетационного периода. Неравномерность развития кочанов приводит к тому, что некоторое их количество созревает раньше остальных и требует уборки, так как задержка с уборкой приводит кочаны капусты к перерастанию, растрескиванию (агробраку) и как следствие к потерям потребительских свойств и потерям урожая. В хозяйствах практикуется выборочная уборка раннеспелой
94
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства_
белокочанной капусты, которая включает в себя сбор урожая капусты несколько раз на одном поле [1,2].
Для повышения эффективности процессов выборочной уборки раннеспелой белокочанной капусты и определения рациональных параметров средств частичной механизации [3,4] необходимо исследовать процесс уборки и разработать общую математическую модель выборочной уборки белокочанной капусты с учётом:
- объёмов полученной продукции при каждой уборке;
- зависимости разовой урожайности между уборками.
Анализ данных, полученных при исследовании массы кочанов раннеспелой белокочанной капусты, во время выборочной уборки в 2014-2015 годах показал, что накопление массы кочанов капусты в процессе вегетации происходит по линейной зависимости [5]. Так же по линейной зависимости изменяется средняя масса кочанов ранней белокочанной капусты (рисунок 1) [6].
В период роста раннеспелой белокочанной капусты, изменяется средняя масса кочанов (тср), и показатель разброса массы кочанов относительно среднеквадратичного значения, о. Изменение средней массы кочанов в течение уборочного периода происходит по уравнению прямой линии (рис. 1).
тс =с+Ь •* , (1)
где с, Ь - эмпирические коэффициенты; * - время роста, дней.
Из приведённых графиков, (рис. 1) видно, что при достижении частью кочанов товарной годности (свыше 0,4 кг), изменение среднеквадратичного отклонения (о), практически не происходит, но продолжается рост общей массы кочанов т (кривая роста колеблется относительно прямой линии).
1000
800
600
400
200
30
Номер опыта, дни
экспериментальные данные
-Линейная (1 делянка) -Линейная (2 делянка) -Линейная (3 делянка) -Линейная (4делянка) -Линейная (5 делянка)
у = 25,629х +99,545 R1 - 0,9603
у = 17.913Х+ 118.18 R2 = 0,9386
у = 18.185х+ 185,63
R2 = 0,9171 у = 27,245х + 382,97
R2 = 0,9272 у= 19,278х +305,45 R2 = 0,9788
л
>
аппроксимация опытных данных линейными уравнениями
J
Рис. 1. Изменение средней массы кочанов белокочанной капусты в зависимости
от дней роста на различных делянках.
Кочаны ранней белокочанной капусты являются биологическим объектом и составляют совокупность множества растений, представленных на конкретном поле. На рост растений действует множество случайных факторов, чем и вызывается неравномерность их развития. В любой временной момент роста кочанов капусты, всей совокупностью растений в поле, они имеют разную массу, изменение которой, как правило, подчиняется нормальному закону распределения:
f (x) = (a/^)-1exp(-^^)
2a
где /(х) - плотность нормального закона распределения;
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства_
х - случайная величина; т - среднее значение случайной величины; и - среднеквадратическое отклонение случайной величины.
Нормальное распределение является объективной реальностью и моделью большинства природных объектов и обладает определёнными свойствами.
Площадь, ограниченная осью абсцисс и кривой нормального закона распределения равняется единице [7].
На площадь, ограниченную значениями -и,+и попадает 68,3% значений случайных величин, из некоторой выборки ж ;
- ограниченную значениями — 2и;+2и попадает 95,4%;
- ограниченную значениями — 3и;+3и попадает 99,7% [7].
Для практических расчётов можно ограничиться интервалом ± 2и, так как по сравнению с интервалом ± 3и, погрешность составляет 2,1%.
Выборочную уборку ранней белокочанной капусты начинают, когда масса отдельных кочанов достигает значения тв. Уборке
подлежат кочаны, находящиеся в интервале Л, т.е. нижний интервал массы кочана тн, будет равен:
тн = тв — Л . (3)
Учитывая, что используется интервал 2и, верхний уровень массы кочанов тв, подлежащих уборке, определяем по формуле:
тв = тср С) + 2и
(4) .
Нижний уровень массы кочанов раннеспелой белокочанной капусты, подлежащих уборке, определяем по формуле:
тн = тср (*) + 2ц — Л (5)
В процессе уборки из общего количества растений в поле удаляется созревшая часть кочанов капусты.
Оставшееся количество кочанов, которое продолжает расти, имеет усечённый нормальный закон распределения. По достижению нижней границей массы значения верхней (тн ^ тв), назначается вторая уборка урожая, и так далее - до уборки всех кочанов в поле. Количество кочанов, пригодных к уборке, определяется:
=■р, (6) где Жга - количество растущих растений капусты на одном гектаре;
Р - вероятность созревания кочанов капусты в пределах тв, тв. Вероятность Р, определяется интегральной зависимостью:
(1 - т(' »V
. (7)
P = (ал/2ж)-1 Г exp("
«т..
2а
Масса убранного урожая ранней белокочанной капусты Оур (кг), определяем по формуле:
Gyp = Ny6
тв + тн
2 . (8) В общем виде вероятностная модель выборочной уборки раннеспелой белокочанной капусты представлена на рис.2, где в координатах времени и массы представлена динамика роста кочанов до массы, пригодной к уборке.
масса кочаноб, гпк
А 1. mö . ^
2, тн ¿с L £ Ö \ £
кочана
Оч
а I
бремя
cr;
Ё§ LjÖODKU, t
Ц
Рис. 2. Динамика роста кочанов до массы пригодной к уборке:
1 - линия верхней массы кочанов;
2 - линия нижней массы кочанов;
3 - средняя масса кочанов.
В верхней части графика проведены горизонтальные линии 1 и 2 (тв и тн), соответствующие формированию значений верхней и нижней масс убираемых кочанов. Линия 3 соответствует уравнению изменения средней массы кочанов капусты. На линии 3 построены плотности вероятностей нормального закона распределения для различных сроков выборочной уборки.
Изменения верхней границы массы кочанов определяется по уравнению:
т
G
= (а + 2а) + b • t
(9)
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства_
Заменяя в уравнении (7) та на верхний уровень массы кочанов капусты, пригодных к реализации, тв, можно ориентировочно
определить время роста кочанов до первой уборки:
_те - (а + 2а)
м —
ь . (10)
Средний интервал времени между последующими уборками,
достигших реализационной массы кочанов, определяется
соотношением:
1 тв - тн А/ — в н
' ь . (11) Разработанная вероятностная модель выборочной уборки раннеспелой белокочанной капусты была использована в хозяйствах Ленинградской области ЗАО «Победа» и ЗАО «Племхоз имени Тельмана» при уборке урожая 2014 года. Результаты экспериментальной проверки подтвердили возможность использования разработанной модели в хозяйствах при планировании сроков и объёмов уборки.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Романовский, Н.В. Технологии уборки белокочанной капусты / Н.В. Романовский, М.С. Гузанов // Агроинформ: Казахстан. 2013. №1-2. С. 16-17.
2. Романовский Н.В. Обоснование применения выборочной уборки капусты. / Н.В. Романовский, М.С. Гузанов, А.Н. Перекопский // Научное обеспечение развития АПК в условиях реформирования: сборник научных трудов. СПб.: СПбГАУ, 2012. С. 278 - 281.
3. Попов, А.А. Технологии и технические средства производства столовой моркови и свеклы на Северо-Западе Российской федерации / А.А. Попов, А.М. Валге. СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2007. 220 с.
4. Гузанов, М. С. Разработка агрегата для выборочной уборки ранней капусты / М.С. Гузанов, Н.В. Романовский // Развитие АПК в свете инновационных идей молодых учёных: сборник научных трудов СПб.: СПбГАУ, 2012. С. 214-216.
5. Романовский, Н.В. Исследование уборочного процесса ранней капусты. / Н.В. Романовский, М.С. Гузанов // Сборник ВИМ «Система технологий и машин для инновационного развития АПК России». 2013. - ч.1. С. 255-258.
6. Валге, А.М. Использование систем EXСEL и MATHCAD при проведении исследований по механизации сельскохозяйственного производства (Методическое пособие) / А.М. Валге. СПб: ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии, 2013. 200 с.
7. Вентцель, Е.С. Исследование операций / Е.С. Вентцель. М.: «Советское радио», 1972. 552 с.
УДК 631.366
Н.В. РОМАНОВСКИЙ; М.А. СИНЯКОВ
ВЫБОР ТЕХНИЧЕСКОГО СРЕДСТВА ДЛЯ ВЫБОРОЧНОЙ УБОРКИ ОВОЩЕЙ
Рассмотрены варианты конструктивного исполнения технических средств для выборочной уборки ранних овощей. Предложен способ определения минимальной урожайности разового сбора овощей, при котором эффективно применение технических средств, в зависимости от цены реализации продукции. Сделан выбор технического средства из банка данных для конкретной овощной культуры.
Ключевые слова, ранние овощи, выборочная уборка, техническое средство для уборки.
N.V. ROMANOVSKY; M.A.SINIAKOV
CHOISE OF EQUIPMENT FOR SELECTIVE VEGETABLES HARVESTING
Structural variations of equipment for selective harvest ing of rathe-ripe vegetables are considered. A method for determining the minimum yield of a onetime picking of vegetables with the efficient use of special equipment depending on the selling price of vegetable produce is offered. The attributes of relevant equipment to be chosen from the data bank for a specific vegetable crop are defined.
Key words: rathe-ripes, selective harvesting, harvesting equipment.
