CC BY
9
Научная статья УДК 621.822
doi: 10.24412/2078-1318-2022-2-175-183
ВЛИЯНИЕ НАДЕЖНОСТИ МАШИН НА РИСКИ ПОТЕРЬ КОРМОВ ПРИ ЗАГОТОВКЕ СИЛОСА ИЗ ТРАВ
Александр Петрович Картошкин1, Александр Мартынович Валге2, Ярослав Сергеевич Соловьев3
1Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, Петербургское шоссе, д. 2, Пушкин, Санкт-Петербург, 196601, Россия; akartoshkin@yandex.ru. http://orcid.org/0000-0003-3407-4844 2Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства -филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Фильтровское шоссе, д.3, Санкт- Петербург, 196625, Россия; valgeab@yandex.ru; http://orcid.org/0000-0001-7967-6449 3Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства -филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Фильтровское шоссе, д.3, Санкт- Петербург, 196625, Россия; solyar10@yandex.ru; http://orcid.org/0000-0002-2016-6214
Реферат. Силос из трав занимает до 70% в рационе кормления при ведении интенсивного животноводства. При выполнении заготовки силоса возникает риск потерь качества и объемов кормов, который связан с нарушениями агротехнических сроков. Надежность машин при этом является одним из важных элементов риска технологического процесса заготовки силоса. Определение риска включает в себя применение метода количественной оценки риска и выбор наиболее надежных машин. Для этих целей использовался метод цепей Маркова, для которого была составлена модель в виде поглощающей цепи. Для применения этого метода в качестве обобщенного показателя надежности системы принята вероятность выполнения поставленных задач сельскохозяйственной машиной в установленные сроки при соблюдении правил эксплуатации. Данный показатель был более подробно исследован в другой нашей работе. В настоящей статье были определены вероятности возникновения отказов системы в случае использования разных комплексов и дана сравнительная характеристика. Так, например, для технологического комплекса 1 вероятность выполнения задания сельскохозяйственной машиной Кввзсм составляет 0,72. В этом случае вероятность выполнения комплексом заготовки силоса без отказов составляет 51,2 %. Для технологического комплекса 2 вероятность выполнения задания сельскохозяйственной машиной Кввзсм составляет 0,88. В этом случае вероятность выполнения комплексом заготовки силоса без отказов составляет 68 % и является выше, чем у комплекса 1. Это говорит о том, что комплекс 2 выполнит технологический процесс заготовки силоса с меньшим риском на 16,8 %. С учетом стоимости 8-9 тыс. руб. при простое техники даже в 10 минут при заготовке силоса величина потенциальных потерь имеет существенное значение.
Ключевые слова: надежность машин, оценка рисков, цепи Маркова, заготовка кормов, силос из трав, технологический процесс
Цитирование. Картошкин А.П., Валге А.М., Соловьев Я.С. Влияние надежности машин на риски потерь кормов при заготовке силоса из трав // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. - 2022. - № 2 (67). - С. 175-183. doi: 10.24412/20781318-2022-175-183.
THE INFLUENCE OF MACHINE RELIABILITY ON THE RISKS OF FEED LOSSES WHEN HARVESTING GRASS SILAGE
Alexander P. Kartoshkin1, Alexander M. Valge2 , Yaroslav S. Solovev3
1St. Petersburg State Agrarian University, Peterburgskoye Shosse, 2, Pushkin, St. Petersburg, 196601, Russia; akartoshkin@yandex.ru; http://orcid.org/0000-0003-3407-4844 196601, Russian Federation, Saint-Petersburg, Pushkin, Peterburgskoye shosse, 2 2Institute of Agroengineering and Environmental Problems of Agricultural Production - branch of FSBI FNAC VIM, Filitrovskoe Highway, 3, St. Petersburg, 196625, Russia; valgeam@yandex.ru;
http://orcid.org/0000-0003-3407-4844 3Institute of Agroengineering and Environmental Problems of Agricultural Production - branch of FSBI FNAC VIM, Filitrovskoe Highway, 3, St. Petersburg, 196625, Russia; solyar10@yandex.ru;
http://orcid.org/0000-0003-3407-4844
Abstract. Grass silage takes up to 70% of the feeding ration in intensive animal husbandry. When performing silage harvesting, there is a risk of loss of feed quality and volume, which is associated with violations of agrotechnical deadlines. The reliability of machines, at the same time, is one of the important elements of the risk of the technological process of silage harvesting. Risk determination involves the application of a quantitative risk assessment method and the selection of the most reliable machines. For these purposes, the Markov chain method was used, for which a model in the form of an absorbing chain was compiled. To apply this method as a generalized indicator of the reliability of the system as a whole, the probability of completing the tasks set by an agricultural machine in a timely manner and in compliance with the rules of operation is accepted. Given indicator has been studied in more detail in our other work. In this article, the probabilities of system failures in the case of using different complexes were determined and a comparative characteristic was given. So, for example, for technological complex 1, the probability of completing the task by an agricultural machine of Kvvzsm is 0.72. In this case, the probability of the complex performing silage harvesting without failures is 51.2%. For technological complex 2, the probability of completing the task by an agricultural machine of the Kvvzsm is 0.88. In this case, the probability of the complex performing silage harvesting without failures is 68%. And it is higher than that of complex 1. This suggests that complex 2 will perform the technological process of silage harvesting with a lower risk of 16.8%. Taking into account the cost of 8-9 thousand rubles when the equipment is idle, even in 10 minutes when harvesting silage, the magnitude of potential losses is essential.
Keywords: machine reliability, risk assessment, Markov chains, forage harvesting, grass silage, technological process
Citation. Kartoshkin, A.P., Valge, A.M. and Soloviev, Ya.S. (2022), "The influence of machine reliability on the risks of feed losses when harvesting grass silage", Izvestiya of Saint-Petersburg State Agrarian University, voi. 67, no.2, pp., 175-183, (In Russ.), doi: 10.24412/2078-1318-2022-2175-183.
Введение. При выполнении заготовки силоса возникает риск потерь качества и объемов кормов, который связан с нарушениями агротехнических сроков. Надежность машин, входящих в состав технологического варианта для выполнения отдельных операций, является одним из важных элементов риска технологического процесса заготовки силоса.
Силос, приготовленный в плохих условиях, может получиться с низким содержанием сухого вещества (СВ), низкой усвояемостью (энергетической ценностью), низким содержанием сырого протеина, высоким уровнем аммиака и высокой кислотностью. Эти характеристики силоса приведут к низкому потреблению сухого вещества и плохой продуктивности животных [1]. Например, при первом укосе на кормовых угодьях с каждым днем задержки начала уборки происходят следующие изменения. Урожайность на один га составит: + 3 см роста, + 300 г органической массы на 1 м2, + 15 ц зеленой массы, + 3-5 ц СВ,
+ 2-3 ГДж чистой энергии (ЧЭ). Кормовая ценность на один кг сухого вещества будет: + 4,5 г сырой клетчатки, + 3,5 г целлюлозы, + 0,9 г лигнина, минус 0,1 МДж ЧЭ, минус 6 г сырого протеина, минус 3 г сырой золы [2, 3]. В этом случае продуктивность на одну голову коровы составит: минус 300 г СВ, минус 2 МДж ЧЭ, минус 0,6 кг молока в день, минус 180 кг молока в год, + 0,5 цента затрат на 1 кг молока [2, 3]. Урожайность во втором укосе сильно зависит от сроков заготовки в первом. Чем позднее убирали, тем слабее отрастание и ниже урожай.
Для снижения фактора риска потерь кормов по причине нарушения агротехнических сроков необходимо подобрать такой состав машин, который наиболее эффективно и с наименьшим количеством простоев из-за возникновения технических отказов или технологических нарушений выполнит заданный технологический процесс заготовки силоса.
Цель исследования - оценка влияния надежности машин на риски потерь кормов при заготовке силоса из трав.
Материалы, методы и объекты исследований. Определение риска включает в себя применение метода количественной оценки риска и выбор наиболее надежных машин. Вопросы обеспечения надежности технологического процесса широко рассматривались в период 60-80 гг. прошлого столетия. Исследования, посвященные сохранению надежности технологического процесса, были отражены в работах ученых Лурье А.Б., Агеева Л.Е. и др. Отличительной особенностью являлась типизация машин. Это позволяло набрать достаточный объем статистической информации о надежности. В настоящее время для выполнения отдельных технологических операций используются единичные образцы машин, что в свою очередь затрудняет исследование надежности по статистическим данным наработки такого же образца в тех же условиях. В связи с этим для оценки рисков потерь кормов использована модель в виде поглощающей цепи Маркова. Более подробно работа данного метода описана в статье [4].
В качестве примера рассмотрен кормоуборочный комплекс для технологического процесса заготовки силоса. Граф-схема модели приведена на рисунке 1, где цифрами 0 - 16 обозначены состояния технологического процесса заготовки силоса.
Рисунок 1. Цепь Маркова состояний системы заготовки силоса в зависимости от надежности применяемых машин Figure 1. Markov chain of states of the silo harvesting system depending on the reliability of the machines used
Цепь имеет пять невозвратных (поглощающих) состояний. Поглощающее состояние 12 означает, что система заготовки силоса заканчивает выполнение технологического процесса без технических отказов и (или) нарушений технологического процесса. Поглощающие состояния 13, 14, 15 и 16 характеризуют вероятность возникновения технических отказов и (или) нарушений технологического процесса (рисков) и тем самым могут оказывать влияние на качество и объем заготавливаемых кормов в течение агротехнического срока (3-4 дней).
Вероятность того, что машина (кормоуборочный комбайн, транспортное средство или трамбовщик) окажется в работоспособном состоянии в произвольный момент времени (кроме планируемых периодов, в течение которых применение машины по назначению не предусматривается), определяется коэффициентом готовности.
Период времени, при котором машина находится в технически исправном состоянии, но не способна выполнять технологический процесс с заданными параметрами, считается нарушением технологического процесса и оценивается соответствующим коэффициентом (в соответствии с СТО АИСТ 002-2010 «Эксплуатационно-технологическая оценка сельскохозяйственной техники. Термины и определения»). Примером такого состояния может быть забивание травой измельчающего аппарата комбайна, когда необходимо вмешательство оператора для устранения такого нарушения. Коэффициент готовности и коэффициент надежности технологического процесса являются комплексными показателями надежности.
В качестве обобщенного показателя надежности системы принимают вероятность выполнения поставленных задач сельскохозяйственной машиной в установленные сроки при соблюдении правил эксплуатации. Более подробно мы рассмотрели подход к его определению в работе [5].
Формула для расчета вероятности выполнения задания сельскохозяйственной машиной имеет следующий вид:
где Кввз — вероятность выполнения задания сельскохозяйственной машиной; Т41 — время на устранение /-го нарушения технологического процесса, ч; Т42 — время устранения i-го технического отказа сельскохозяйственной машины, ч; Ti — время работы машины, ч.
Из формулы (1) следует, что значение вероятности выполнения задания сельскохозяйственной машиной должно быть [5]:
- ниже значения коэффициента готовности в случае, когда за время работы машины происходили и технические отказы, и нарушения технологического процесса;
- равно значению коэффициента готовности, когда нарушений технологического процесса за время работы не отмечалось.
В соответствии с методом исследования Марковских цепей представим рисунок 1 в виде таблицы 1, используя метод декомпозиции. Для вычислений отобразим эту таблицу в виде совокупности матриц (Q, R, 0, E). Она называется фундаментальной и состоит из четырех составляющих: Q - матрицы вероятностей; R - матрицы перехода; 0 - нулевой матрицы; Е -единичной матрицы.
Такая запись приводит матрицу к уравнению Колмогорова-Чепмена, решение которого позволяет получить ряд показателей для стационарного состояния Марковской цепи:
- число попаданий в каждое из состояний, N;
- математическое ожидание длительности пребывания в каждом из состояний для системы заготовки силоса, M;
- вероятность перехода из промежуточных состояний в поглощающее состояние, B.
Расчеты представляют значительные трудности, так как необходимо обращать матрицу
большой размерности. Поэтому расчеты осуществлялись на ПК в компьютерной системе Math
(1)
Cad.
Таблица 1. Вероятности состояний системы заготовки силоса при возникновении отказов машин и нарушений технологического процесса Table 1. Probabilities of states of the silo harvesting system in the event of machine failures
and process disruptions
Состояние выполнения технологического процесса заготовки кормов из трав по причинам отказов машин
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Состояние выполнения технологического процесса заготовки кормов из трав по причинам отказов машин 0 1-Р Р
1 1-Р Р
2 1-Р Р
3 Р 1-Р
4 1-Р Р
5 1-Р Р
6 1-Р Р
7 Р 1-Р
8 1-Р Р
9 1-Р Р
10 1-Р Р
11 Р 1-Р
12 1
13 1
14 1
15 1
16 1
-Bfi
Результаты исследований. В качестве данных для оценки рисков потерь качества и количества кормов при выполнении заготовки силоса использовали результаты испытаний машин в ФГБУ «Северо-Западная МИС» за 2014-2019 год [6, 7, 8, 9]. Данные по некоторым машинам с учетом обобщенного показателя надежности (вероятности выполнения задания сельскохозяйственной машиной) представлены в таблице 2.
Таблица 2. Данные по надежности машин и рассчитанные по ним значения вероятности выполнения задания сельскохозяйственными машинами Table 2. Data on the reliability of machines and the calculated values of the probability of completing the task by agricultural machines
Марка машины
ак
н о
аар
X
* н
В «
0
1
н о о
ч
о
и
*
и
н о о
щ
о
а
а а
р
1-4
к
Н О
S 3
н о
аар
X
«
и
н о о
н
«
о н о
L-
Ё
(D
и я и
-е -е
m
а
S о н О
о а о и
Ь о
Я <ц
<D V
s Ь
В R
S 8
о § я
о *
Рй Н
Косилка дисковая ELHO Arrow NM 9000 Delta Roller в комбинации с косилкой дисковой ELHO Arrow 3200F Roller
111
I
II
13,9
0,91
1,00
Окончание таблицы 2.
Косилка дисковая Taarup 5090 ВХ в комбинации с косилкой дисковой Taarup 3632 FT 130 2 II 14,4 0,92 1,00 0,92
Косилка навесная дисковая KDD 941 Perfect Cut в комбинации с косилкой дисковой KDF-300 Perfect Cut 193 12 II 16,1 0,95 1,00 0,95
Грабли-валкователь HIBISCUS 655SD CLASSIC 80 5 II 16 0,92 1,00 0,92
Грабли-ворошилки роторные ГВР-6Р 93 6 II 15,5 0,90 1,00 0,90
Комбайн кормоуборочный самоходный КСК 600 318 2 II 159 0,98 1,00 0,98
Комбайн кормоуборочный самоходный К-Г-6 284 2 II 142,2 0,97 0,88 0,87
Комбайн прицепной кормоуборочный FCT 1460 MD 145 7 II 20,7 0,96 1,00 0,96
Полуприцеп самосвальный ПС-15БМ
* Значения основаны на данных отчетов Северо-Западной машиноиспытательной станции за период 2014-2019 гг.
На примере косилки-триплекс дисковой ELHO Arrow NM 9000 Delta Roller в комбинации с косилкой ELHO Arrow 3200F Roller, как наименее надежной из представленных в таблице 2, по программе была рассчитана матрица В со значением вероятности выполнения задания сельскохозяйственной машиной Кввзсм. Матрица приведена на рисунке 2.
0 1 2 3 4
0 0.7787 0.1869 0.0299 0.004 0.0005
1 0 0.7787 0.1869 0.0299 0.0045
2 0 0 0.7787 0.1869 0.0344
3 0 0 0 0.7787 0.2213
4 0.8464 0.1354 0.0163 0.0017 0.0002
5 0 0.8464 0.1354 0.0163 0.0019
6 0 0 0.8464 0.1354 0.0182
7 0 0 0 0.8464 0.1536
8 0.92 0.0736 0.0059 0.0005 0
9 0 0.92 0.0736 0.0059 0.0005
10 0 0 0.92 0.0736 0.0064
11 0 0 0 0.92 0.08
Рисунок 2. Результаты расчета вероятностей перехода в поглощающее состояние системы заготовки кормов из трав при надежности косилки p = 0,91 Figure 2. The results of calculating the probabilities of transition to the absorbing state of the grass forage harvesting system with the reliability of the mower p = 0.91
При таком значении Кввзсм в течение выполнения операции скашивания вероятность того, что отказов не возникнет и машина будет в работоспособном состоянии, составляет 77,8 %. Возникновение одного отказа машины вероятно на 18,7 %, 2 отказов - на 3 %, 3 отказов и более практически не возникнет.
Значение рисков для других машин, входящих в технологический комплекс для заготовки силоса, были определены таким же образом (по такой же процедуре). В качестве примера приведем два варианта технологических комплексов для заготовки силоса (таблица 3).
Таблица 3. Варианты технологических комплексов для заготовки силоса Table 3. Variants of technological complexes for silage harvesting
Наименование Наименование Кввз Наименование Кввз
операции машины машины
Технологический Технологический
комплекс 1 комплекс 2
Скашивание ELHO Arrow NM 9000 Delta Roller в комбинации с косилкой дисковой ELHO Arrow 3200F Roller 0,91 Косилка-плющилка ротационная трехсекционная навесная КПР-9 0,99
Валкование Грабли-ворошилки роторные ГВР-6 0,94 Грабли-валкователь HIBISCUS 655SD ^ASSrc 0,92
Подбор с Комбайн кормоуборочный 0,87 Комбайн кормоуборочный 0,99
измельчением и полуприцепной К-Г-6 КСК-600
погрузкой
Транспортировка к Полуприцеп самосвальный 1,00 Полуприцеп самосвальный 1,00
хранилищу ПС-15БМ ПС-15БМ
Трамбование John Deere 7830 0,98 Трактор «Кировец» К-701 0,98
Итоговое 0,72 0,88
значение для
всего комплекса
Для технологического комплекса 1 вероятность выполнения задания сельскохозяйственной машиной Кввзсм составляет 0,72. Тогда вероятность рисков при заготовке имеет следующее распределение: что отказов не возникнет и машины будут находиться в работоспособном состоянии, составляет 51,2 %, что возникнет один отказ машины - 30,7 %, что возникнет 2 отказа - 12,3 %, 3 отказа и более - 5,8 %.
Для технологического комплекса 2 вероятность выполнения задания сельскохозяйственной машиной Кввзсм составляет 0,88. Тогда вероятность рисков при заготовке силоса имеет следующее распределение: что отказов не возникнет и машины будут находиться в работоспособном состоянии, составляет 68 %, что возникнет один отказ машины - 24 %, возникнет 2 отказа - 5 %, 3 отказа и более практически не может возникнуть - 0,1 %.
Выводы. Если принять за 1,0 вероятность выполнения технологического процесса заготовки силоса в течение 4 дней без прерывания процесса по причине технических отказов и нарушений технологического процесса, то объем заготовленного корма в хранилище траншейного типа составит 2500 т стоимостью 2,5 тыс. руб./т (на ноябрь 2021 года). В таком случае потенциально общая стоимость заложенного силоса составит 5 млн. руб. С учетом объема траншеи и сроков необходимо закладывать порядка 50-55 т/ч. Из этих требований следует, что задержка в выполнении технологического процесса даже на 10 минут (по причинам технических отказов или нарушений технологического процесса) потенциально может составлять 8-9 тыс. руб.
Данный подход позволит на этапе проектирования более эффективно подобрать комплекс машин для выполнения технологического процесса заготовки силоса. Сведения о надежности позволят сформировать номенклатуру запасных частей. В приведенной статье оба комплекса примерно сопоставимы по производительности. В сезон за два укоса хозяйства заготавливают порядка 15-20 тыс. тонн силоса. Это означает, что комплекс машин с учетом длительности смены в 10-12 часов должен наработать до 400 часов (20 тыс. т силоса - это 8
траншей по 2,5 тыс. т, при этом на каждую траншею должно уйти не более 3-4 дней). Тогда суммарное время неработоспособного состояния для комплекса 1 составит 112 ч по техническим отказам или нарушениям технологического процесса. Для комплекса 2 время не работоспособного состояния составляет 48 ч, что в 2,3 раза меньше, чем у комплекса 1.
Силос будет заготовлен в срок с вероятностью 51,2 % в случае использования технологического комплекса 1 и с вероятностью 68 % с использованием технологического комплекса 2.
Список источников литературы
1. By Sinead Devaney, Teagasc Adviser, Galway/Clare Regional Unit. "Silage Analysis - Why it's important and what it all means", available at: https://www.teagasc.ie/publications/2017/silage-analysis (дата обращения 10.11.2021).
2. Повторение пройденного: распространённые ошибки при заготовке грубых кормов [Электронный ресурс] - URL: https://pandia.ru/text/78/570/23313.php (дата обращения: 12.11.2021).
3. Заготовка силоса [Электронный ресурс] - URL: https://agrovesti.net/lib/tech/fodder-production-tech/zagotovka-silosa.html (дата обращения: 21.01.2022).
4. Попов В.Д., Картошкин А.П., Соловьев Я.С. Оценка рисков технологического процесса заготовки кормов из трав по показателю надежности машин // Известия Международной академии аграрного образования. - 2020. - № 49 (6). - С. 50-56.
5. Соловьев Я.С. Моделирование условий определения коэффициента вероятности выполнения задания сельскохозяйственной машиной при испытаниях // Известия Международной академии аграрного образования. - 2020. - № 41-2. - 2018. - С. 65-70.
6. Научный отчёт // Журнал «Вестник испытаний Северо-запада. 2016 год» ФГБУ «СЗМИС». -Калитино, 2017. - 62 с.
7. Научный отчёт // Журнал «Вестник испытаний Северо-запада. 2017 год» ФГБУ «СЗМИС». -Калитино, 2018. - 66 с.
8. Научный отчёт // Журнал «Вестник испытаний Северо-запада. 2018 год» ФГБУ «СЗМИС». -Калитино, 2019. - 75 с.
9. Научный отчёт // Журнал «Вестник испытаний Северо-запада. 2019 год» ФГБУ «СЗМИС». -Калитино, 2020. - 73 с.
10. Хабардин В.Н. Условия и затраты труда при техническом обслуживании машин на местах их использования // Дальневосточный аграрный вестник. - 2020. - № 2(54). - С. 80-84.
References
1. By Sinead Devaney and Teagasc Adviser, Galway/Clare Regional Unit. "Silage Analysis - Why it's important and what it all means", available at: https://www.teagasc.ie/publications/2017/silage-analysis (Accessed 10 December 2021).
2. Repetition of the past: common mistakes in the preparation of coarse feed, available at: https://pandia.ru/text/78/570/23313.php (Accessed 12 November 2021).
3. Silage harvesting, available at: https://agrovesti.net/lib/tech/fodder-production-tech/zagotovka-silosa.html (Accessed 21 November 2022).
4. Popov, V.D., Kartoshkin, A.P., Solovev, Ya.S. (2020), "Risk assessment of the technological process of harvesting grass forage by the reliability of machines", Izvestiya mezhdunarodnoj akademii agrarnogo obrazovaniya, no. 49, pp. 50-56.
5. Solovev, Ya.S. (2018), "Modeling of the conditions for determining the probability coefficient of task completion by an agricultural machine during tests" Izvestiya Mezhdunarodnoj akademii agrarnogo obrazovaniya, no. 41, pp. 65-70.
6. Vestnik ispy'tanij Severo-zapada 2016 god. (2017), FGBU «SZMIS», Kalitino, Russia, 62 p.
7. Vestnik ispy'tanij Severo-zapada 2017 god. (2018), FGBU «SZMIS», Kalitino, Russia, 66 p.
8. Vestnik ispy'tanij Severo-zapada 2018 god. (2019), FGBU «SZMIS», Kalitino, Russia, 75 p.
9. Vestnik ispy'tanij Severo-zapada 2019 god. (2020), FGBU «SZMIS», Kalitino, Russia, 73 p.
10. Xabardin, V.N. (2020), "Conditions and labor costs during the maintenance of machines at the places of their use" Nauchno-prakticheskij zhurnal «DaTnevostochnyj agrarnyj vestnik», Blagoveshhensk: Izd-vo Dal GAU, no. 54, pp. 80-84.
Сведения об авторах
Картошкин Александр Петрович - доктор технических наук, профессор, профессор кафедры автомобили, тракторы и технический сервис машин, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный аграрный университет», spin-код: 1245-0618.
Валге Александр Мартынович - доктор технических наук, профессор, ведущий специалист, Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства -филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ», spin-код: 284559.
Соловьев Ярослав Сергеевич - научный сотрудник, Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства - филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ», spin-код: 6076-8405.
Information about the authors
Alexander P. Kartoshkin - Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of "Cars, tractors and technical Service", Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "St. Petersburg State Agrarian University", RSCI spin-code: 1245-0618.
Alexander M. Valge - Doctor of Technical Sciences, Professor, leading specialist, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production - branch of Federal State Budgetary Scientific Institution "Federal Scientific Agroengineering Center VIM", RSCI spin-code: 284559;
Yaroslav S. Solovev - research associate, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production - branch of Federal State Budgetary Scientific Institution "Federal Scientific Agroengineering Center VIM", RSCI spin-code: 6076-8405.
Авторский вклад. Все авторы настоящего исследования принимали непосредственное участие в планировании, выполнении и анализе данного исследования. Все авторы настоящей статьи ознакомились и одобрили представленный окончательный вариант. Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Author's contribution. All authors of this research paper have directly participated in the planning, execution, or analysis of this study. All authors of this paper have read and approved the final version submitted.
Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
Статья поступила в редакцию 01.04.2022 г.; одобрена после рецензирования 02.06.2022 г.; принята к публикации 10.06.2022 г.
The article was submitted 01.04.2022; approved after reviewing 02.06.2022; accepted after publication 10.06.2022.
