харкІвсЬкий дЕРЖАВНИЙ технІчНИЙ унІверситет сІльсЬкого

ГОСПОДАРСТВА ІМЕНІ ПЕТРА ВАСИЛЕНКА

ПАСТУХОВ ВАЛЕРІЙ ІвАНОВИЧ

УДК 631.172

Обгрунтування оптимальних комплексів машин для механізації польових робіт

05.05.11 – машини і засоби механізації сільськогосподарського виробництва

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

доктора технічних наук

Харків - 2004

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Харківському національному технічному університеті сільського господарства імені Петра Василенка Міністерства аграрної політики України.

Науковий консультант: доктор технічних наук, професор Бойко Анатолій Іванович, Національний аграрний університет, завідувач кафедри

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, член-кореспондент УААН, професор Кушнарьов Артур Сергійович, Таврійська державна агротехнічна академія, завідувач кафедри „Теоретична механіка і ТММ”;

доктор технічних наук, професор Демидко М.О., Національний аграрний університет, професор кафедри.

доктор технічних наук, професор Мартиненко В.Я., Тернопольський державний технічний університет імені Івана Пулюя, завідувач кафедри менеджменту підприємницької діяльності

Провідна установа: Дніпропетровський державний аграрний університет, кафедри експлуатації машино-тракторного парку і надійності та ремонту машин, Міністерство аграрної політики, м. Луганськ.

Захист відбудеться 27.10. 2006р. о 10 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.832.01 в Харківському державному технічному університеті сільського господарства імені Петра Василенка за адресою: 61002, м.Харків, вул. Артема, 44.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Харківського державного технічного університету сільського господарства імені Петра Василенка за адресою: 61002, м. Харків, вул. Артема,44.

Автореферат розісланий 22.09. 2006 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради О.Д. Черенков

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Вступ. Сучасне сільське господарство і його основна галузь – рослинництво базуються на високому рівні механізації і індустріалізації. Виробництво рослинної продукції здійснюється із застосуванням високопродуктивної техніки разом з прогресивними технологіями. Переважна більшість сільгоспмашин працюють в агрегаті з потужними швидкісними тракторами, що забезпечує високу продуктивність техніки, короткі оптимальні строки виконання робіт. На сьогодні кожен 1% приросту виробництва сільгосппродукції потребує збільшення витрат енергії на 2–3%. Все це перетворює рослинництво в досить енергоємну галузь виробництва при високому техногенному тискові на довкілля, особливо на таку його складову, як ґрунт. Тому перед сільгоспвиробництвом постає завдання одержання високих врожаїв при якомога менших витратах ресурсів з врахуванням збереження довкілля. З інженерної точки зору цю проблему можна вирішити шляхом забезпечення рослинництва науково обґрунтованими комплексами машин з прогнозованим впливом на складові системи їх функціонування.

Актуальність теми. В сучасних ринкових умовах різнотипності господарств за формами власності, посівними площами та при наявності на ринку широкого спектру сільгосптехніки, з особливою актуальністю постає проблема оптимізації комплексів машин, їх оцінки при виборі, закупівлі та застосуванні у виробництві.

Вибір оптимальних комплексів машин залежить від критеріїв, які застосовуються при їх обгрунтуванні. В більшості випадків як критерії використовуються витрати ресурсів, які не повністю враховують якість виконання технологічних операцій, а також вплив машин на довкілля. Крім того, найбільш поширений на сьогоднішній день нормативний метод визначення показників виконання технологічних операцій не враховує конкретні умови роботи комплексів та їх технічні характеристики.

Існуючі дослідження не орієнтовані на визначення імовірносних характеристик критеріїв, через що залишається поза увагою важливий фактор – врахування статистики, яка є органічною складовою виконання технологічних процесів.

Дослідження, які спрямовані на подолання зазначених недоліків відносяться до важливих та актуальних напрямків та складають зміст теоретичних та експериментальних робіт, що виконані у дисертації.

Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Дисертація виконана відповідно до: Державної програми “Виробництво технологічних комплексів машин і обладнання для агропромислового комплексу у період 1998-2005 років”, розробленої відповідно до постанови Кабінету Міністрів від 01.12.1997 р. № 1341; “Комплексної програми розвитку сільського господарства Харківської області у 2001-2005 роках та на період до 2010 року”; Програми “Цукор” – передбачає збільшення виробництва цукру в Харківській області на період 1997–2005 рр.; науково-дослідних робіт за темами “Розробка і впровадження у виробництво машинно-технологічних систем для механізованого виробництва сільськогосподарської продукції на основі енергозберігаючих, екологічно-безпечних технологій і технічних засобів для різних форм господарювання”, державна реєстрація 0100U005610 (2001-2005 рр.), “Розробка і впровадження у виробництво енергозберігаючих, екологічнобезпечних технологічних систем в рослинництві”, державна реєстрація 0106U001213 (2006-2010 рр.).

Мета досліджень. Метою дисертаційної роботи є обґрунтування оптимальних комплексів машин для вирощування сільськогосподарських культур на основі математичного моделювання їх функціонування.

Завдання досліджень:

- проаналізувати сучасний стан ефективності використання технологічних комплексів машин у сільськогосподарському виробництві і виявити шляхи подальшого удосконалення вибору комплексів машин згідно до екологічних та агротехнічних критеріїв виконання технологічних процесів;

- запропонувати методику пошуку оптимальних варіантів комплексів машин для реалізації сучасних технологій сільськогосподарського виробництва у рослинництві;

- на основі експериментальних досліджень сформувати альтернативні комплекси та вихідні дані для математичного моделювання;

- обґрунтувати оптимальні комплекси машин з використанням нормативних характеристик і параметрів їх функціонування;

- виконати імітаційне моделювання функціонування машинних агрегатів по визначенню відповідних статистичних характеристик і прийняттю рішень стосовно оптимізації складу комплексів машин;

- оцінити результати реалізації виконаних досліджень у виробництві.

Об’єкт дослідження: процеси та засоби механізованого виробництва сільськогосподарських культур.

Предмет дослідження: обгрунтування оптимальних комплексів машин для виробництва сільськогосподарських культур.

Методи досліджень: статистичне імітаційне моделювання та методи прийняття експертних рішень про оптимальні комплекси машин в умовах невизначеності.

Наукова новизна одержаних результатів:

- запропонована нова сукупність критеріїв для всебічної оцінки ефективності функціонування комплексів машин: витрати ресурсів, реалізація біопотенціалу рослин, стан екосистеми;

- вперше запропоновано метод прийняття рішення про оптимальний комплекс машин в умовах невизначеності з врахуванням статистичної достатності реалізацій моделювання технологічного процесу;

- теоретичною основою прийняття рішення про оптимальний комплекс є згортка критеріїв у вигляді імовірності переваг певного комплексу;

- розроблено теоретичний метод отримання достатньої кількості статистично надійних показників порівняння комплексів на підставі результатів їх експериментальних випробувань та імітаційного моделювання;

- доведені залежності впливу дії машинних агрегатів на реалізацію біопотенціалу рослин та погіршення стану екосистеми;

- набула подальшого розвитку імітаційна математична модель функціонування машинних агрегатів при виконанні польових робіт в частині визначення фактичних витрат ресурсів та часу.

Практичне значення одержаних результатів. Методика і програмне забезпечення обгрунтування оптимальних комплексів машин були використані Національним науковим центром ІМЕСГ УААН при розробці “Системи машин та технологічних регламентів виробництва продукції рослинництва на 2006 – 2015 рр.” Відкритим акціонерним товариством УкрНДІСГОМ використані комп’ютерна програма та база даних при розробці нових і модернізації існуючих машин для вирощування та збирання врожаю цукрових буряків, кукурудзи та інших просапних культур.

Застосування методів обґрунтування вибору комплексів машин в господарствах, де проводилися виробничі дослідження дозволило зменшити питомі витати ресурсів по цукрових буряках більш як на 280 грн/га, що складає 24%, додатково отримати 7,6 ц/га соняшника, тобто збільшити його врожайність на 37%.

Результати досліджень по обґрунтуванню комплексів машин в рослинництві прийняті до впровадження Головним управлінням агропромислового розвитку Харківської обласної державної адміністрації для реалізації “Комплексної програми розвитку сільського господарства Харківської області у 2001–2005 роках та на період до 2010 року”. Очікуваний економічний ефект 20...25 млн. грн.

Прийняті до впровадження результати дисертаційної роботи Міністерством агропромислової політики України у вигляді рекомендацій: “Якість механізованих технологічних операцій і біопотенціал польових культур”, “Енергетична оцінка механізованих технологій рослинництва”, “Тріада критеріїв збереження для оцінки техніки і технології в рослинництві” - відповідно до рішень секції “Землеробство та виробництво продукції рослинництва” науково-технічної ради Мінагрополітики України: протоколи № 10 від 10.09.2002 р., № 9 від 10.06.2003 р., № 5 від 9.06.2004р.

Результати дисертаційної роботи з 2002 року використовуються в навчальному процесі Харківського національного технічного університету імені Петра Василенка, Дніпропетровського державного аграрного університету, Полтавської державної аграрної академії, Миколаївського державного аграрного університету в програмах дисциплін “Машиновикористання в землеробстві” та “Агрокваліметрія”.

Особистий внесок здобувача. У матеріалах теоретичних досліджень полягає в постановці задач, що розв’язувалися під час розробки математичної моделі, програмної її реалізації, виконанні обчислень та аналізі їх результатів. У матеріалах експериментальних досліджень – постановці задач, розробці основних положень методик досліджень, їх проведенні, обробці та аналізі їх результатів.

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертації доповідались на міжнародних науково-практичних конференціях: “Сільсько-господарські машини. Погляд у ХХІ сторіччя” (НАУ, Київ, 1998 р.); “Напрямки розвитку тракторобудування в Україні на 1999-2005 р.р. (ХДТУСГ, Харків, 1998); “Соціально-економічні проблеми сучасного села в умовах ринкових відносин” (ОДСГІ, Одеса, 1999 р.); “Стан та перспективи розвитку механізації сільського господарства на рубежі сторіч” (НАУ, Київ, 1999); “Інженерна освіта на межі століть: традиції, проблеми, перспективи” (ХПІ, Харків, 2000 р.); “Сучасні проблеми землеробської механіки” (НАУ, Київ, 2000 р.; МДАУ, Миколаїв, 2002 р.; ХДТУСГ, Харків, 2003 р.; ВДАУ, Вінниця, 2004); “Технічний прогрес в сільськогосподарському виробництві (ННЦ ІМЕСГ, Київ-Глеваха, 2001, 2002 р.); “Проблеми енергозабезпечення та енергозабезпечення в АПК України” (ХДТУСГ, Харків, 2002) “Механізація й енергетика сільського господарства “МОТROL-2003” (НАУ, Київ, 2003); “Науково-технічні засади розробки, випробування та прогнозування с.-г. техніки і технологій” (УкрЦВТ, Київ-Дослідницьке, 2005 р.).

Публікації. Основний зміст і результати дисертації опубліковані в 2 навчальних посібниках, 3 наукових рекомендаціях, 37 наукових статтях (26 - без співавторів), отримано 7 патентів України.

Структура й обсяг дисертації. Дисертація складається з вступу, шести розділів, загальних висновків, списку використаних джерел з 274 назв і 9 додатків. Основний зміст викладений на 296 сторінках, включає 28 таблиць, 81 рисунок.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми, викладено зв'язок роботи з науковими програмами, сформульовані мета, завдання та методи дослідження, наведено наукову новизну і практичне значення одержаних результатів.

У першому розділі “Стан питання та задачі досліджень” виконано аналіз стану питання, щодо проблеми обґрунтування вибору оптимальних комплексів машин (КМ) для виконання технологічних процесів виробництва сільськогосподарських культур.

Розв’язанням питань ефективного використання машинних агрегатів (МА) в рослинництві присвячені роботи П.М. Василенка, С.А. Іофінова, Ю.К. Кіртбая, Л.В. Погорілого, М.К. Лінника, М.О. Демидка, А.С. Кушнарьова, Ю.Ф. Скидана, В.Я. Мартиненка т. ін. Дослідження проблеми оптимізації комплексів машин при вирощуванні і збиранні сільськогосподарської продукції виконували Р.Ш. Хабатов, О.П. Тєрєхов, М.А. Босий, Е.А. Фінн, А.Л. Зангієв, М.К. Діденко, В.С. Крамаров, М.С. Рунчев, Е.М. Багір-Заде, Г.М. Данилова, В.І. Дубина, А.М. Криков, Ф.Ф. Мухамад’яров, Ю.Ф. Скидан, А.М. Валге, А.М. Скороходов, О.В. Сидорчук, І.І. Мельник. Завдяки роботам цих науковців рівень обґрунтованості прийняття рішень про оптимальний комплекс машин підвищився, але й на сьогоднішній день у вирішенні цієї проблеми існують нерозв’язані питання. До них належать удосконалення бази критеріїв математичного моделювання та статистичного характеру функціонування МА під час виконання технологічних процесів. Як свідчить огляд літературних джерел, врахування всіх обставин, що супроводжують виробництво сільськогосподарської продукції, є практично неможливим.

Ефективність застосування у рослинництві сільськогосподарської техніки визначається її можливістю реалізувати біологічний потенціал сортів сільськогосподарських культур при мінімальних витратах ресурсів та найменшому впливові на довкілля. Витрати ресурсів визначаються технологіями виробництва сільськогосподарських культур та експлуатаційними характеристиками машинних агрегатів.

Характеристикою технологічних процесів рослинництва в системі “машина-поле” є рівень реалізації біологічних можливостей сільськогосподарських культур, що визначається коефіцієнтом реалізації біологічного потенціалу (КРБП). Він дорівнює відношенню фактичної врожайності певної культури до її найвищої можливої врожайності.

Надмірне збільшення механічної, хімічної і взагалі енергетичної дії на ґрунт для реалізації біопотенціалу сільгоспкультур веде до негативного впливу на довкілля і, в першу чергу, до втрати родючості ґрунту.

Для математичного моделювання потрібні кількісні оцінки дії зазначених факторів. У агрономічній літературі звичайно наводяться якісні показники, тому до задач досліджень слід долучити отримання відповідних кількісних характеристик, для чого потрібні експериментальні дослідження. До їх складу входить визначення показників стану екосистеми, особливо для нових технологічних процесів, спеціально орієнтованих на зменшення негативної дії машин на довкілля.

Для розв’язання задачі вибору оптимального технологічного обладнання існують дві принципово відмінні концепції. Найбільш поширеною є така, коли використовуються нормативи для визначення показників технологічних процесів. Розповсюдженість цього підходу пояснюється порівняно простим способом обробки нормативних даних. Принциповим недоліком нормативного підходу є неможливість врахування конкретних обставин виконання технологічного процесу.

Зазначеного недоліку можна позбутися за допомогою застосування імітаційного моделювання, яке дозволяє визначити статистичні характеристики критеріїв ефективності технологічного процесу.

Результатом аналітичного огляду і аналізу наукових досліджень є формулювання подальших завдань досліджень.

У другому розділі “Основні положення оптимізації складу комплексів машин за критеріями витрат ресурсів, реалізації біопотенціалу рослин та стану довкілля” розглянуті основні положення оптимізації складу комплексів машин, виходячи з сукупності критеріїв виконання технологічних процесів виробництва сільськогосподарських культур. У загальному випадку вони зводяться до наступного.

Існуючі сільськогосподарські операції Оi (i=1,2,…,n) технологічних процесів Т (від підготовки ґрунту до збирання урожаю) можуть виконуватися одним з j заданих машинних агрегатів. У загальному випадку кількість альтернативних агрегатів є відмінною для тієї чи іншої операції, а саме для операції Оi нехай кількість альтернативних агрегатів дорівнює ni. Доцільність застосування того чи іншого агрегату характеризується кількома показниками (вектором), а саме: KБ – критерієм реалізації біопотенціалу рослин,
KЕ – критерієм енергоресурсів, KД – критерієм стану екосистеми (довкілля).

Вибір типу агрегату для виконання окремої операції є частковою стратегією, а перелік (комбінація) всіх часткових стратегій (по одній для кожної операції) – стратегією виконання технологічного процесу Т. Дискретна скінчена множина всіх таких припустимих стратегій С відкриває можливість постановки задачі пошуку такої стратегії Ск C (k=1,2,…,S) виконання технологічного процесу Т, яка задовольняла б обмеженням на вибір часткових стратегій та забезпечувала екстремальне значення одного або кількох критеріїв якості. Бажаними напрямками оптимізації критеріїв якості виконання технологічного процесу у даному випадку є максимізація КРБП, мінімізація втрат ресурсів та впливу на довкілля.

Таким чином, найбільш загальна математична формалізація поставленої задачі зводиться до пошуку:

, (1)

де N – загальний критерій якості виконання технологічного процесу Т;

Сk (k=1,2,…,S) – стратегії виконання технологічного процесу;

С – дискретна скінчена множина стратегій, яка складається з S елементів.

Для побудови математичної моделі задачі (1) призначення МА на виконання польових робіт на кожній операції введемо змінну , яка приймає значення 1, якщо на операції з номером i буде задіяний агрегат з номером j (j=1,2,…,ni ; i=1,2,…,n). Тоді конкретизація задачі (1) приймає такий вигляд:

(2)

де  – вектор змінних, які відшукуються;

– критерії ефек-тив--ності виконання технологічного процесу відповідно: витрати ресур-сів, реалізація біопотенціалу рослин та стан довкілля.

Екстремальне значення функції мети N у виразі (2) знаходиться з врахуванням наступної сукупності обмежень: призначення тільки одного агрегату для виконання однієї операції; призначення кількох агрегатів для виконання всіх n технологічних операцій; дискретності змінних ( або 1 (j=1,2,…,ni ; i=1,2,…,n)).

На підставі дослідження формування множин стратегій виконання технологічного процесу та їх особливостей розглядається 9 методів реалізації задачі (2), що мають найбільш практичне значення.

Перші три: оптимізація за одним з трьох критеріїв, коли два інші не враховуються. Математичні моделі цих задач зводяться до пошуку:

- мінімізації витрат ресурсів

; (3)

- мінімізації впливу на довкілля

; (4)

- максимізації реалізації біопотенціалу рослин

. (5)

Методи : при врахуванні обмежень двох критеріїв та пошуку екстремуму третього – математичні моделі будуть мати наступний вигляд:

- мінімізація витрат ресурсів при функції мети (3) та обмеженнях:

, (6)

; (7)

- максимізація реалізації біопотенціалу рослин при функції мети (5) та обмеженнях:

, (8)

; (9)

- мінімізація впливу на довкілля при функції мети (4) та обмеженнях:

, (10)

, (11)

де D – добуток;

Д*, Д** – граничні значення критерію впливу на довкілля;

Б*, Б** – граничні значення критерію біопотенціалу рослин;

Е*, Е** – граничні значення критерію витрат ресурсів.

Сьомий метод: обмежуються всі три критерії, математична модель в цьому випадку являє собою систему обмежень:

, (12)

, (13)

, (14)

При цьому у моделях (3-14) беруться до уваги ті значення критеріїв,,, для яких відповідний коефіцієнт .

Розв’язання системи обмежень (12-14) дозволяє одержати припустиму область значень критеріїв, які відшукуються і полягає у послідовному переборі різних їх комбінацій. У подальшому експерт має змогу прийняття раціонального рішення у межах цієї області з врахуванням і інших факторів.

Під час прийняття рішення про оптимальний комплекс доцільно здійснювати ранжування критеріїв шляхом введення вагових коефіцієнтів V1,2,3, відповідно для реалізації біопотенціалу рослин КБ, витрат ресурсів КЕ та стану довкілля КД. Ранжування виконується із застосуванням формалізованих способів, наприклад, визначення “відстані до мети” – восьмий метод; або із застосуванням експертного методу, коли ранжування виконує особа, що приймає рішення – дев’ятий метод.

Для цього здійснюється згортання (узагальнення) критеріїв до одного критерію (адитивна та мультиплікативна форма узагальненого критерію для кожного варіанту виконання технологічної операції.

Розглянемо два випадки оптимізації вибору варіанту комплексів машин для виконання певної технологічної операції. Перший випадок, коли загальна функція мети залежить від трьох критеріїв і другий випадок, коли здійснюється згортання трьох критеріїв до одного.

У першому випадку функція мети Р1 характеризує загальну ефективність виконання польових робіт і залежить від критеріїв kБij, kEij, kДij:

Р1 = Р1 (kБij, kEij ,kДij). (15)

При цьому ставиться за мету одержання екстремуму функції:

(16)

та відповідного значення

. (17)

Маючи оптимізоване значення кортежу критеріїв , знаходиться відповідний кортеж комплексу машин (зворотнє відображення (рис. 1)).

Другий випадок пов’язаний зі згортанням критеріїв і тоді загальна функція мети Р2 (див. рис.1), яка характеризує ефективність виконання польових робіт, залежить лише від одного параметру kБEДij:

Р2 = Р2 (kБEДij). (18)

При цьому ставиться за мету одержання

(19)

та відповідного значення . (20)

Отримавши оптимізоване значення , визначають відповідний склад комплексу машин (зворотнє відображення (рис. 1)).

Рис. . Схема процесу пошуку стратегій прийняття рішень з врахуванням критеріїв реалізації біопотенціалу рослин, витрат ресурсів та стану довкілля

У технологічному процесі враховуються не всі можливі комбінації стратегій його виконання, а тільки припустимі, через те, що багато з зазначених комбінацій не становлять практичної значності. Визначення припустимих комбінацій стратегій, тобто варіантів МА в такій ситуації здійснюється виключно експертним способом. Для пошуку оптимального комплексу враховується також множина реалізацій технологічного процесу (табл. 1).

Таблиця 1

Матриця критеріїв множини реалізацій технологічного процесу

У третьому розділі “Дослідження критеріїв і технологічних умов функціонування комплексів машин при виконанні польових робіт” запропоновані принципи створення бази вихідних даних варіантів комплексів для здійснення математичного моделювання. При цьому використано аналіз існуючих літературних та інших джерел інформації, а також результати власних досліджень з метою отримання додаткових даних, і інформація, що пов’язана з поліпшенням експлуатаційних показників існуючих машин. Ці роботи виконані у базових господарствах на протязі багатьох років, які мали різні форми власності і відповідно різні фінансові можливості. Враховувалася також відмінність погодно-ґрунтових умов Харківської, Сумської та Полтавської областей.

Технологічні процеси виробництва сільськогосподарських культур складаються з великої кількості операцій, які можна об’єднати у групи з назвами основних для кожної групи. На прикладі виробництва цукрових буряків виділено п’ять груп (табл. ). Перші дві – це внесення добрив та обробіток ґрунту, третя – сівба, четверта – догляд за рослинами (до неї належать розпушення міжрядь, боротьба з бур’янами та формування заданої густоти насаджень), п’ята – збирання врожаю.

Кожна з технологій виробництва має свої переваги і недоліки. Тому база даних формується як масив показників для подальшого моделювання з обґрунтуванням оптимальних рішень.

Таблиця 2

Склад комплексів машин для різних технологій виробництва
цукрових буряків

Технологічні операції | Технології виробництва цукрових буряків

українська інтенсивна технологія | енергозберігаюча технологія | високоефек-тивна енерго-зберігаюча

ко-лійна
технологія | ґрунтозахисна біологічна еколого-безпечна технологія

Склад комплексу машин

комплекс 1 | комплекс 2 | комплекс 3 | комплекс 4 | комплекс 5 | комплекс 6

Основний обробіток ґрунту | Т-150 +

ПНЯ-4-40 | John Deere 8100 + John Deere 975 | ХТЗ-200 +

ППО-6-40 | John Deere 8100 + John Deere 975 | ХТЗ-200 +

ППО-6-40 | ХТЗ-200 +

БДТ-10

Внесення органічних добрив | Т-150К +

ПРТ-10 | John Deere 7810 + ПРТ-10 | ХТЗ-17021 +

ПРТ-10 | John Deere 7810 + ПРТ-10 | ХТЗ-17021 +
ПРТ-10 | ХТЗ-17021 +
МТО-12

Сівба | Т-70С +

ССТ-12Б | John Deere 8100 + John Deere 1700 | ХТЗ-16031 +

ССТ-18 | John Deere 8100 + ССТ-18 | ХТЗ-16031 +

ССТ-18М | ХТЗ-16031 +
ССТ-18

Догляд за рослинами | Т-70С +

УСМК-5,4Б | John Deere 8100 + КОЗР-8,1 | ХТЗ-16031 +

КОЗР8,1 | John Deere 7810 + КОЗР-8,1 | ХТЗ-16031 +
КУН-8,1 | ХТЗ-16031 + КОЗР-8,1

Збирання

врожаю | РКС-6 | Motro Lektra V2 | КС-6Б
“Збруч” | John Deere 8100 + МКП-6 | КС-6Б | КС-6Б

На рівні певних критеріїв впливають вихідні значення груп факторів. Питомі витрати ресурсів суттєво залежать від вартості технологічного обладнання, тобто тракторів та сільсько-господарських машин. Вона пов’язана з потужністю двигуна, паливною економічністю, масою машини та її продуктивністю. На останню характеристику має значний вплив надійність машин, одним з найважливіших показників якої є середній час роботи між відмовами, а також час відновлення їх працездатності. Остання характеристика може включати час очікування запчастин, особливо для дорогого імпортного обладнання. Питомі витрати, необхідні для виконання технологічного процесу, суттєво залежать від вдалого вибору обладнання, зокрема доцільного вибору робочих органів агрегатованих засобів, виду рушія.

КРБП культури залежить від якості, терміну виконання окремих операцій та якості технологічних матеріалів, що застосовуються. Найважливішими при виконанні технологічних операцій є фактори: при обробітку ґрунту: це нерівномірність глибини; нерівномірність розподілення добрив при їх внесенні; польова схожість насіння та нерівномірність його розміщення по глибині при сівбі; густота насадження рослин при догляді за ними та глибина ходу викопувальних робочих органів при збиранні врожаю.

Основний вплив на екологічний стан поля мають такі характеристики: щільність ґрунту, процентна кількість ерозивно-небезпечних часток, відхилення від заданої норми внесення добрив та оптимального співвідношення їх діючих речовин. Інтегральною характеристикою стану ґрунту є енергетичне навантаження на грунт.

Всі зазначені характеристики використовувалися у вихідних даних для математичного моделювання.

У четвертому розділі “Застосування нормативного методу” представлені результати досліджень по визначенню показників функціонування комплексів МА з застосуванням нормативного методу, як найбільш простого і доступного для реалізації. За цим методом відповідно до групи господарства або поля встановлені середні норми виробітку заданого складу МА упродовж стандартної зміни, середні витрати палива на одиницю площі обробленого поля та інші характеристики.

Можливості нормативного методу розглянуті для вибору оптимального комплексу з шести альтернативних варіантів, що застосовуються для виробництва цукрових буряків.

Для зазначеного набору альтернативних комплексів визначається кращий комплекс машин по кожному з таких критеріїв: питомі витрати ресурсів у грошовому та енергетичному еквівалентах, питомий час виконання технологічного процесу, а також критерій, що відповідає методу “відстані до мети“ (рис. 2).

Рішення про оптимальний варіант комплексу при використанні нормативного методу з підрахунком техніко-економічних показників у грошовому еквіваленті можна прийняти в залежності від обставин, якими керується експерт. Можна віддати перевагу комплексу 1, якщо вирішальним для цього є досягнення мінімуму грошових витрат, або прийняти рішення на користь комплексу 2, якщо головним є досягнення мінімальних значень питомої витрати часу. Можна також прийняти компромісне рішення, коли оптимальним вважається комплекс, що являє собою бажану комбінацію з машин обох зазначених чи інших комплексів.

Більшу стабільність оцінки в ринкових умовах мають показники у енергетичному еквіваленті. Дослідження технологічного процесу здійснюється за допомогою енергетичних вартостей роботи одиниці маси енергозасобу; одиниці маси енергоносія та норми його витрат на одиницю обробленої площі; енергетичних вартостей одиниці маси технологічних матеріалів, норми їх внесення та коефіцієнтів ефективності дії цих матеріалів.

а)

б) в)

Рис. . Характеристики критеріїв ефективності альтернативних комплексів, визначених за допомогою нормативного методу:

а – техніко-економічні показники; б – енергетичний еквівалент; в – критерій “відстані до мети”; – повні приведені витрати, – приведені витрати без технологічних матеріалів

Сумарна питома енергетична вартість виконання робіт (див. рис. ) є практично однаковою для всіх альтернативних комплексів, тобто вибір кращого з альтернативних комплексів на основі використання нормативних енергетичних показників майже неможливий внаслідок того, що цей метод виявився нечутливим до особливостей розглянутих комплексів.

При обчисленні методом “відстані до мети” враховуються чотири критерії: приведені витрати ресурсів, енергетична вартість, питома витрата палива і повний час виконання операції. Такий підхід виявив кращим перший комплекс. Цей результат є аналогічним до оцінки приведених витрат. Для обох випадків кращим є варіант 1, тобто комплекс, що складається на сьогодні з малопродуктивних, але недорогих машин. Остаточний висновок, який може бути зроблений в результаті застосування експертного методу для оцінки результатів грошових показників альтернативних комплексів, полягав у врахуванні суперечності між питомими витратами та часом виконання технологічного процесу. Врахування цієї суперечності, як видно з результатів застосування методу “відстані до мети”, не призводить до позитивного результату. Виправити цю ситуацію тільки при застосуванні формалізації методом “відстані до мети” можливо при ранжуванні критеріїв з застосуванням експертного методу.

Можливості нормативного методу пошуку оптимальних рішень комплектування комплексів машин є обмеженими через невисоку точність кінцевих результатів. Нові можливості в розширенні області задач, що розв’язуються, відкриваються при моделюванні реальних умов функціонування машинних агрегатів за допомогою ЕОМ.

У п’ятому розділі “Математичне моделювання функціонування сільськогосподарських машинних агрегатів” проведено імітаційне статистичне моделювання функціонування сільськогосподарських агрегатів та отримані їх характеристики.

Задачею математичного моделювання є встановлення оптимального комплексу машин на основі кількісних оцінок за трьома найважливішими критеріями. Такими критеріями є: питома витрата ресурсів, що необхідна для виконання технологічного процесу; КРБП, досягнутий при виконанні технологічного процесу та коефіцієнт погіршення екологічного стану поля після виконання технологічного процесу. Рішення про доцільний варіант комплексу приймається на основі кількісних оцінок критеріїв.

Імітаційна модель створена на базі математичних залежностей, що описують функціонування машинних агрегатів при виконанні технологічних операцій. Імітаційне статистичне моделювання функціонування сільськогосподарських агрегатів, узагальнена схема якого приведена на рис.3, виконується за допомогою розробленого пакету програм.

Пакет програм являє собою самодостатнє прикладне програмне забезпечення для створення вихідних даних, здійснення моделювання та аналізу отриманих результатів. В пакеті інтегровані такі компоненти:

- графічний редактор рельєфу та щільності ґрунту, який дозволяє переглядати, створювати, редагувати, зберігати та експортувати дані стосовно рельєфу та щільності ґрунту;

- консоль даних для створення, редагування і перегляду розрахункових пакетів та їх елементів, організації баз даних та їх елементів; керування чергою процесів моделювання та їх станом; вибір варіантів та розрахованих даних для перегляду або аналізу;

- графічні засоби перегляду карти з нанесеними подіями та ділянками з детальною інформацією по окремій події або ділянці;

- графічні засоби для перегляду статистичних даних.

Функціональність програми забезпечується бібліотеками, які виконують:

- моделювання руху відповідно до рельєфу та навантаження для отримання характеристик щодо режимів роботи двигуна, витрати палива, швидкості руху, чистого часу роботи і т.ін.;

- моделювання подій, що можуть виникати під час роботи; отримання часових характеристик щодо поломок, завантажувально-розвантажувальних робіт, технічного налагодження і т.ін.;

- розрахунок економічних показників – вартості комплексів, вартості ремонту, заробітної платні, вартості технологічних матеріалів, собівартості виконання технологічної операції і т.ін.;

- моделювання показників реалізації біопотенціалу;

- моделювання показників стану екосистеми;

- нормування та згортку критеріїв;

- генерування випадкових чисел за різноманітними параметрами і законами їх розподілу.

Зазначені компоненти та бібліотеки розроблені за допомогою сучасних засобів RAD на мовах С++ та Object Pascal.

Вихідні дані та результати обчислень за допомогою пакету програм використовуються для прийняття рішень про оптимальний комплекс на основі формалізованих або експертних методів.

Альтернативні комплекси формуються експертно, так само як і набір методів пошуку оптимального комплексу. Для визначення критеріїв задається певна кількість реалізацій технологічного процесу, вихідні дані для якого формуються генераторами псевдовипадкових чисел, що розподілені по заданих законах розподілення ймовірностей (нормальний, експоненціальний та Вейбула) з заданими значеннями середнього значення та стандарту (середнього квадратичного відхилення).

Реалізацією вважається технологічний процес, що складається з заданої кількості технологічних операцій. Результатом моделювання є масиви значень критеріїв, закони розподілення їх ймовірностей та числові статистичні характеристики (середні значення, стандарти), а також імовірності переваг певного комплексу.

Імітаційне моделювання доцільно проводити на полі площею 100 га. Характеристики виконання кожної технологічної операції обчислюються на елементарних ділянках поля, ширина яких дорівнює ширині захвату агрегату, а довжина дорівнює 100 м. Для цього поле розбивається на відповідну кількість ділянок, для кожної з яких задається кут нахилу поверхні до горизонту та коефіцієнт питомого опору в напрямку дії сили тяги. Ці характеристики подаються у вигляді відповідних карт поля та подій під час роботи агрегату.

Рис.3. Схема послідовності моделювання функціонування машинних агрегатів та прийняття рішення про доцільний варіант комплексу

Питомими витратами ресурсів вважаються: паливо; технологічні матеріали; кошти, які потрібні для придбання обладнання (тракторів та агрегатованих засобів), а також для ремонту під час виконання технологічних операцій. Для підрахунку витрат палива визначаються характеристики потужності двигуна, швидкість руху трактора та буксування.

Питомі витрати на технологічні матеріали враховують вартість насіння, добрив та засобів хімічного захисту рослин, а також норми їх внесення. Витрати коштів на заробітну платню персоналу залежать відповідно від кількості працівників, сумарного часу, що витрачається на ці операції та погодинної оплати. При усуненні технічних несправностей враховуються випадки, коли вони ліквідуються на полі силами механізаторів або з залученням ремонтних підрозділів.

КРБП виконаної технологічної операції може бути визначений за допомогою запропонованого адитивного показника, що враховує вагомість двох груп факторів:

, (21)

де  – вагомість впливу груп факторів;

– коефіцієнти зниження реалізації біопотенціалу для кожної групи факторів.

Перша група факторів залежить від якості виконання технологічної операції та відхилення терміну виконання технологічної операції від заданого оптимального значення. Другою групою факторів є якісні показники технологічного матеріалу. Вони враховуються через коефіцієнт їх зниження відносно найвищого значення.

Перший компонент КРБП (К 1) передається через рівняння регресії від двох факторів х1 , х2. Принципово кількість факторів цієї залежності може бути якою завгодно, але збільшення їх кількості ускладнює призначення вагомості кожного. Для двох факторів створене геометричне представлення коефіцієнту К 1 (рис. ).

Після генерування випадкових пар значень х1, х2, і підставлення їх до відповідної регресійної залежності обчислюється значення К 1.

На рис.4 показані лінії рівнів цієї поверхні, що відповідають осередненим даним. При заданні довірчих імовірностей отримуються відповідні довірчі інтервали коефіцієнта К 1. Розглянуте стосується виконання окремої технологічної операції технологічного процесу, КРБП якого являє собою їх добуток.

Рис. . Залежність коефіцієнту реалізації біопотенціалу від факторів якості та терміну виконання технологічної операції

Вплив МА на грунт визначається за допомогою функції погіршення стану екосистеми ( ), яка приймається у вигляді кусково-неперервних функцій, що складаються з ділянок, на яких мають місце ділянки констант, лінійних та параболічних залежностей (рис. 5,6).

Імовірносні характеристики погіршення стану екосистеми встановлюються за заданими рівнями факторів. При цьому задається вид закону розподілення певного фактору, його числові характеристики – середнє значення () та середнєквадратичне відхилення (). Для кожної реалізації генерується відповідне випадкове значення.

Після виконання всіх реалізацій технологічного процесу утворюється статистичний матеріал для визначення імовірносних характерис-тик стану екосистеми при порівнянні різних технологій з відповідними набора-ми засобів механізації.

Рис. . Функції погіршення стану екосистеми в залежності від об’ємних та розмірних характеристик грунту:

1 – щільність грунту гр, т/м3;

2 – склад фракції структурного грунту з розмірами часток S=0,25-10,0 мм;

3 – склад фракції структурного грунту з розмірами часток менше S=0,25 мм;

4 – вилучення грунту під час збирання врожаю твгрн, %

Рис. . Функції погіршення стану екосистеми в залежності від характеристик хімічного складу ґрунту та витраченої енергії:

1 – сумарне енергетичне навантаження на грунт Sенг, ГДж/га;

2 – відхилення від бажаного співвідношення діючих речовин Sмд, %;

3 – нерівномірність внесення добрив, rд, %;

4 – відхилення від норми внесення добрив, rвнд, %

Стан екосистеми для технологічного процесу може бути оцінений кількісно за допомогою адитивного показника:

, (22)

де  – відносна вагомість характеристик відповідно: щільності, коефіцієнту структурності грунту, коефіцієнту вилучення грунту з поля при збиранні; вагомість, пов’язана з вмістом поживних речовин для розвитку рослин; вагомість сумарного енергетичного навантаження; – 

кількість характеристик, що враховуються; – 

кількість операцій, при яких має місце зміна певної характеристики; – 

значення функції погіршення стану екосистеми.

У шостому розділі “Результати моделювання та їх аналіз” наведено аналіз результатів математичного моделювання, яким передбачено розв’язання питань формування комплексів машин. Перед моделюванням формуються необхідні вихідні дані математичної моделі. Дослідження виконано на прикладі виробництва цукрових буряків.

Результати моделювання з застосуванням зазначених вище 9 методів для нормованих та інверсованих характеристик представлені в табл. 3.

Вони свідчать про можливість отримання несуперечливих результатів при застосуванні формалізованих критеріїв та методів прийняття рішення про оптимальний варіант комплексу тільки у випадку суттєвих відмінностей між значеннями критеріїв.

У даному прикладі таким є критерій питомих витрат ресурсів. Згідно до результатів імітаційного моделювання з використанням різноманітних методів прийняття рішень з позицій отримання мінімуму питомих витрат ресурсів (методи 1, 4) оптимальними є комплекс 1 та комплекс машин 5 для реалізації колійної технології.

Оптимізація вибору доцільного комплексу для інших методів оцінки за допомогою застосування суто формальних критеріїв та методів прийняття рішень є малоефективною через незначну відмінність у результатах зазначених критеріїв порівнюваних комплексів або неможливість логічного обґрунтування отриманих результатів.

Продуктивним доповненням застосуванню методів, що використовують формалізовані підходи, є експертні оцінки, при яких можна досліджувати результати при незначних відмінностях у величинах порівнюваних критеріїв та їх вагомості.

Встановлено, що середні сумарні питомі витрати найбільші для закордонного комплексу 2 (рис.7), найменші – для вітчизняних комплексів (1 та ). Зауважимо, що відмінність питомих витрат для комплексів 3 та 5 пов’язана з вартістю вітчизняних збиральних машин. Комплекс 3 має у своєму складі новий збиральний комбайн “Збруч”. Комплекс 5 складається з машин для роздільного збирання.

Таблиця 3

Результати оцінки комплексів для виробництва цукрових буряків при застосуванні формалізованих критеріїв

Аналіз складових питомих витрат показує, що найбільша їх частка для всіх комплексів – йде на придбання обладнання (див. рис. ), суттєва відмінність цієї характеристики для закордонного обладнання.

Рис. . Середні сумарні питомі витрати під час виконання технологічного процесу різними комплексами при середньому часі між відмовами тракторів
John Deere 1000 год. та середньому часі очікування запчастин 25 год.:
– комплекс 1; – комплекс 2; – комплекс 3; – комплекс 4; – комплекс 5; – комплекс 6

Для визначення імовірності переваг певного комплексу було виконане парне порівняння питомих витрат при різних комбінаціях номерів комплексів (рис. ). Характер відмінностей при порівнянні результатів обчислень показників питомих витрат аналогічний до тих, що має місце при порівнянні середніх значень, але результати порівнянь при використанні імовірносних характеристик є набагато виразнішими. Наприклад, при порівнянні комплексів 3 та 4 по середніх значеннях витрат (див. рис. ) зі значеннями по імовірносних характеристиках (див. рис. ), різниця між показниками у першому випадку становить 20%, а в другому – в п’ять разів.

Повнішу картину результатів ефективності комплексів можна отримати після долучення даних про час виконання окремих технологічних операцій та сумарний час виконання технологічного процесу, який визначався за допомогою математичного моделювання. При цьому враховувалася зміна часу, який витрачається на очікування запчастин.

Рис. . Імовірність переваг для різних комбінацій пар комплексів по сумарних питомих витратах при значеннях середнього часу між відмовами тракторів John Deere 1000 год. (середній час очікування запасних частин 25 год.)

Найбільший середній час виконання технологічного процесу відповідає комплексові 1 (450 год.), що пояснюється низькою надійністю та меншою шириною захвату машин. Найменший час витрачають комплекси 5 та 2 (близько 350 год.) що складаються з сучасних машин вітчизняного виробництва.

Застосування високопродуктивних машин, що випускаються фірмами високорозвинених країн, супроводжується проблемою своєчасного постачання запчастин. Середній час між відмовами техніки для цього обладнання суттєво перевищує відповідний час для вітчизняної техніки (у 7-10 разів). Але ця позитивна обставина може бути знівельована тим, що час очікування постачання запчастин в практиці застосування імпортного обладнання може бути досить великим. З застосуванням математичного моделювання досліджена зміна середнього часу виконання технологічного процесу в залежності від гіпотетичної зміни часу очікування запчастин для ремонту комплексів 2 та 4. Результати досліджень свідчать про те, що при збільшенні часу очікування запчастин, ефект застосування дорогої техніки зводиться до рівня техніки комплексу .

Попарне порівняння сучасного вітчизняного комплексу 3 з застарілим комплексом 1 та комплексами на базі закордонної техніки 2, 4 свідчать про перевагу комплексу 3 для всіх варіантів.

При збиранні врожаю у вітчизняному комплексі 3 застосовується збиральна машина з дисковими активними викопувальними робочими органами, які дозволяють працювати при швидкостях до 10 км/год. та при стані ґрунту, коли твердість його перевищує 4,0 МПа. У комплексах 2 та 4 застосовуються збиральні машини, що працюють при швидкостях біля 6,0 км/год. та майже непрацездатні при твердості ґрунту, що перевищує 4,0 МПа.

Застосування імовірностного підходу відкриває можливість виявити цю різницю набагато виразніше, ніж за середніми значеннями часу виконання технологічного процесу.

Одним з головних показників роботи МА є якість виконання технологічних операцій, для деяких з них вона залежить також від якості технологічних матеріалів. Але дія цих факторів є неоднозначною і суттєво залежить від їх статистичних характеристик.

Так для технологічної операції сівби найсуттєвішим виявився фактор якості технологічного матеріалу тобто якості насіння. Коефіцієнт