CC BY
95
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства.
ВЫВОДЫ
1. Выполненные экспериментальные исследования МТА с использованием спутниковых навигационных систем показали возможность оперативного получения данных об их работе.
2. Существующая в настоящее время система приема, передачи и представления информации не обладает возможностью интегрированного представления информации и принятия на её основе оперативных управляющих решений.
3. Применительно к решению проблем сельскохозяйственного производства должны быть выполнены исследования по обоснованию видов получаемой информации о работе МТА, показателях технологического процесса, обработке и представлению информации пользователю, принятия решений в различных штатных и нештатных ситуациях.
4. Для использования современных систем спутникового мониторинга необходимо учитывать специфику сельскохозяйственного производства, что возможно лишь при разработке дополнительного программного обеспечения, датчиков и оборудования.
УДК 631.17:330.115
А.М. ВАЛГЕ, д-р техн. наук; Ю Г. АРТЕМЬЕВ;
Э.А. ПАПУШИН, канд. техн. наук
ВЫБОР РАЦИОНАЛЬНОГО СОСТАВА МАШИННОТРАКТОРНОГО ПАРКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СУБД
Представлена логическая структура базы данных и компьютерная программа поиска оптимального состава машинно-тракторного парка многоотраслевого предприятия. Также рассмотрены возможности поиска альтернативных вариантов решений задачи.
Ключевые слова: машинно-тракторный парк, СУБД, компьютерная программа
36
ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов.
ГНУ СЗНИИМЭСХРоссельхозакадемии. 2013. Вып. 84.
A.M. VALGE, DSc (Eng); YU.G. ARTEMJEV;
E.A. PAPUSHIN, Cand Sc (Eng)
HOW TO DETERMINE RATIONAL MACHINE AND TRACTOR FLEET COMPOSITION WITH DBMS
The logical structure of the database and the computer program to determine the optimal composition of machine-and-tractor fleet in an agricultural enterprise is presented. Search ability of candidate solutions is considered.
Key words: machine-and-tractor fleet, database, computer software
Производство сельскохозяйственной продукции в рыночных условиях происходит при конкуренции как отечественных, так и зарубежных производителей. От рациональности выбора технических средств производства во многом зависит ее эффективность. В условиях постоянного изменения спроса, а как следствие и цены реализации продукции, необходим непрерывный мониторинг производства. Корректировка видов и объемов производства приводит к необходимости перерасчёта рационального состава МТП для их выполнения.
В качестве математической модели для оптимизации состава МТП у большинства исследователей [1, 2] используется задача математического программирования, которая решается численным методом. С увеличением введенных в задачу технических средств резко возрастает размерность задачи и увеличивается сложность построения математической модели и решения её на компьютере, поэтому основной проблемой становится нахождение возможности снижения размерности задачи.
Использование современных систем программирования, таких, как реляционные системы управления базами данных (СУБД), связано с возможностями манипулировать практически неограниченным объемом данных, их сортировки. Преобразование и представление результатов в виде отчётов значительно упрощают процедуру поиска решений, удовлетворяющих заданным требованиям.
Ранее [3], на основе теории множеств был разработан алгоритм решения задачи выбора оптимального состава МТП.
В разработанном программном модуле использованы составляющие, предусмотренные системой Access: таблицы, запросы и формы. Основу программы составляет редактируемая база данных, кото-
37
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства.
рая включает в себя 11 взаимосвязанных таблиц. Таблицы с исходными данными при помощи запросов и взаимосвязанных полей образуют поисковое пространство, включающее множество конкурирующих агрегатов для выполнения заданных работ в каждом агросроке, ограниченном определенным количеством дней. Логическая схема данных со связями между таблицами представлена на рис. 1.
Рис. 1. Логическая схема базы данных для оптимизации состава МТП
В программе предусмотрено выполнение оптимизационных расчетов по следующим суммарным показателям затрат на выполнение годового объема работ:
- расхода топлива;
- трудозатрат;
- оплаты труда;
- суммарных затрат в денежном эквиваленте.
Вид показателя при проведении оптимизационных расчетов выбирается пользователем. Для сравнительного анализа вариантов состава МТП представляется целесообразным выполнение расчетов по
38
ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов.
ГНУ СЗНИИМЭСХРоссельхозакадемии. 2013. Вып. 84.
всем показателям, что позволит более обоснованно выбрать окончательный состав МТП.
Вся логика взаимосвязи таблиц данных, формулы расчётов и преобразований скрыты для конечного пользователя. При запуске базы данных открывается главное окно, представленное на рис. 2.
г
i=al Главная кнопочная форма _ и х
Рис. 2. Вид главного окна базы данных
Ввод и редактирование данных осуществляется с помощью специальных форм. Для заполнения исходных данных предусмотрены следующие формы: Агропериоды, Технологические процессы, Технологические операции, Трактора, Сельхозмашины. Для типового хозяйства Ленинградской области обычно в наличии имеется не более 8 марок тракторов и порядка 20-30 марок сельхозмашин. Для увеличения числа конкурирующих технических средств в базу данных вносятся дополнительные марки техники, которыми планируется доукомплектовать имеющийся в хозяйстве машинно-тракторный парк.
В зависимости от выбранного критерия оптимизации создается соответствующий отчёт, содержащий следующую информацию: количество и состав машинно-тракторного агрегата по каждой операции для всех агросроков с минимальными затратами, объем выполняемых работ, а также суммарные затраты по каждой операции, агросроку и для выполнения всех работ. Пример отчёта о распределении технических средств представлен на рис. 3.
о Ввод данных и редактирование таблиц [ | Вывод результатов расчетов
[ ] Выход из программы
39
о
Запрос2 Запрос Запрос(Топливо)
ArpoC^to КодТО ТехнвлОперацня OfiPii Наны шш Марка шш Марка СолАгр 'мРасхТоп ОбщРасхТсп
1 1 ПрСГруЗЕ10|ХаШ1ЕН 3000 Птрупнк Б -133(КГ) Нет 0,47 277,6 4442,0
1 2. Транаюр'шрскЕа •оргаянЕН 3000 Прицеп (afrassfEa) 2ГПС-12(КГ) John Deere 3430 1,19 267,7 107035
Итога дна гДгроСрсЕг = 1Q *зттиг«^ Sum 5455 151505
2 3 Претят EaofxasHEH 3000 Птрртчнк Аыкодср -343 (КГ) Нет 1Д1 209,6 2795,0
2 4 Внесение прггянл и 3000 йябрдеыватетьо^. уд. ПРГ-10(КГ) ШЗ-1221.2 1,67 15 L2 4029,4
2 5 Задана щганнли 120 Культиватор Ру&н 9400 MI3-1221.2 <К74 15 L2 397,9
2 6 Подкожно ИЖ»Г. Трав 1500 йзбринн.уд. МБУ-5 ШЗ-321 100,7 2496,9
2 7 rbfc^TfiMTTH^ g aflbf 350 Культиватор Ру&н 9600KAJJ iK John Deere 3430 2,19 3195 3963,6
2 S rioss нрднтт 350 Сеоювержоад СЗТ-3,6 ШЗ-321 3,46 92,5 3337,1
2 9 БсШШЕ2 120 Плуг (ога.зештла) ПКМП-4-4СР MI3-12212 0,95 164,5 1379,9
2 10 Купинвадш 120 Верт. Фрв Культиватор Raberwrk RKE-300 КПЗ-12212 0.70 1645 2730,1
2 11 Посадка тргофеля 120 Сажашса HASSIA KIS4B2S( КПЗ-321 133,3 2221,0
Итога дщ 'АгроСргж' = 2(9 Sum 1492,5 29901,0
3 12 Орттпитадтзрттъфдтгт 120 Пассивный трйэнеобртЕоадгеп RUMF1 STAD RSHB КПЗ-321 1ДЗ 34,4 1250,0
3 13 Хныгаагяобрабэпгизжвьи 350 Ощкгнветспь (уход) Харди -463(КГ) ЬПЗ-321 2,93 34,4 2374,9
3 14 Обр^отыргоф. Герб. 120 Опраагнаагель {уход) Харди -463(КГ) ЬПЗ-321 1Д5 34,4 336,4
3 13 Скак. Тр. Силос 1300 Коашв ошк MAC DCN М-100С 2 Нет 1,54 279,7 10360,4
3 16 Блллсв Травы 1300 ВллЕтватель Claas Liner -1550 <К ЬПЗ-321 2,63 92j 5955,7
3 17 Подорвет. Массы 12000,2 Подбор sen. Массы FCT-1050 КПЗ-1221.2 1,43 15 L2 5131,0
3 13 Трдд' Зел. Массы 12000,2 Транш Зел. Массы ПИМ -40 ЬПЗ-1221.2 3.33 15 L2 120765
3 19 Уитта mr а гг тратА яяг Tfaregj 12000,2 Укладка нтрамб. Зел. Maeai Подб. FU300HD John Deere 3430 W 293,6 11741,1
Итога дна 'АгроСри:' = 3(3 чдттнгдн) Sum 122 ЦЗ 49275,3
4 20 Сенн . Тр Cso 200 Kearns ттрцтт KPH -2>1А -0,1 ЬПЗ-321 1,18 92,5 1312,7
4 21 Воряп sue травы 400 Борополт Claas Liner -1550(КГ ЬПЗ-321 1,00 92,5 1341,6
4 22 Преесвашв рглтевгв 200 Преее-птцборцнЕ БепыерРП - 202(КТ ЬПЗ-321 161 9^5 2935Д
Рис. 3. Фрагмент распечатки массива распределения технических средств по операциям по критерию минимума удельного расхода топлива на выполнение объема работ
1
St
1
О
съ
а
St
st
о
Й
0
1
о
О/
cj
съ
а
^3
0
1
St
St
растениеводства и животноводства.
ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов.
ГНУ СЗНИИМЭСХРоссельхозакадемии. 2013. Вып. 84.
Выполненное ранее исследование показало, что целевая функция не имеет резкого экстремума, поэтому большое практическое значение имеет поиск существующих альтернативных вариантов состава МТП с небольшим увеличением значения целевой функции вблизи экстремума. Пример поиска альтернативных вариантов решения по критерию минимум суммарных затрат на оплату труда представлен на рис. 4.
Рис. 4. Пример поиска альтернативных вариантов решения задачи
Как видно из графика (см. рис. 4) оптимальным решением по критерию оплаты труда является использование следующих 4 марок тракторов: К-701, МТЗ-1221.2, МТЗ-82.1, John Deere 6920. При использовании на одну марку меньше незначительно увеличивается значение целевой функции при снижении количества технических средств, что имеет практический интерес при конечном формировании состава МТП.
ВЫВОДЫ
1. Рассмотрена программа оптимизации машинно-тракторного парка с использованием СУБД, которая в отличие от методов линейного программирования позволяет работать с практически неограни-
41
Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства.
ченным объемом исходных данных и требует минимальных временных затрат на формирование поискового пространства.
2. При окончательном выборе состава МТП большую практическую значимость представляет поиск альтернативных вариантов решения, которые соответствуют или находятся вблизи экстремума целевой функции, что позволяет снизить количество используемых технических средств.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
3. Браславец М.Е. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства / М.Е. Браславец. - М.: Экономика, 1971. - 358 с.
4. Баширов Р.М. Оптимизация состава машинно-тракторного парка и распределения агрегатов по видам работ / Р.М. Баширов. -Уфа: БГАУ, 2000. - 113 с.
5. Артемьев Ю.Г. Алгоритмические основы выбора состава машинно-тракторного парка на основе теории множеств // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства: сб. науч. тр. / ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии. - СПб., 2012. - Вып. 83. - С. 60-69. -ISSN 0131-5226.
УДК 631.366
О.В. БЕЛОВ
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ВНЕСЕНИЯ ОРГАНИЧЕСКИХ УДОБРЕНИЙ ПРИ ВЫРАЩИВАНИИ КАПУСТЫ БЕЛОКОЧАННОЙ
Определены отношения технологических объектов в технологическом процессе «внесение органических удобрений» для выращивания капусты белокочанной. Описано математическое моделирование этого технологического процесса с помощью теории множеств и математической логики.
Ключевые слова: технологический процесс, технологические объекты, математическая логика, теория множеств
42
