ІНЖЕНЕРНИЙ МЕНЕДЖМЕНТ ВПЛИВУ ПОКАЗНИКІВ БЕЗВІДМОВНОСТІ І РЕМОНТОПРИДАТНОСТІ ЗЕРНОЗБИРАЛЬНОГО КОМБАЙНА НА ЕФЕКТИВНІСТЬ ЙОГО МАШИНОВИКОРИСТАННЯ
Анотація
В статті сформульовані методичні підходи інженерного менеджменту щодо підтримання працездатності зернозбиральних комбайнів, для яких протягом всього періоду експлуатації це пов’язане із ускладненням їх будови за рахунок використання автоматизованих і гідравлічних пристроїв, електроніки, збільшення продуктивності акцентує значимість відмови комбайна з технічних причин. За існуючого розвитку механізації сільськогосподарського виробництва, на авторський погляд, має базуватися на двох рівно важливих моментах, а саме зростанні об’ємів продукції агропромислового комплексу та раціональної зниженні її собівартості. Комплектування комбайнового парку господарств вітчизняними чи зарубіжними машинами має проводитися із врахуванням цих факторів, а також інших вимог сьогодення. Авторами розроблена методика оцінювання ефективності зернозбиральних комбайнів за двома критеріями надійності, а саме показниками безвідмовності і ремонтопридатності, за питомими сумарними затратами на гектар площі збирання врожаю зернових сільськогосподарських культур. При цьому процес машиновикористання зернозбирального комбайна розглядається у вигляді системи масового обслуговування, де у якості апарату розглядається саме збиральна машина, від якої поступає потік відмов, що змушують техніку простоювати. В статті отримано порівняльні залежності питомих сумарних затрат від зазначених показників надійності, що характеризуються наробітком на відмову, часом відновлення та інших показників, що впливають на їх ефективність: балансової вартості комбайна, терміну експлуатації, вартості реалізованої продукції, урожайності культури і тривалості жнив на прикладі зернозбирального комбайна Class Mega-370. Отримано залежність, яка показує, що жнива триватимуть 14 днів за допомогою 24 зернозбиральних комбайнів з простоями, що не перевищують 1,24 години, чи 25 зернозбиральними комбайнами з простоями 1,9 години. Отримані результати, як перспектива подальших досліджень, можуть бути використані аграрними господарствами при комплектуванні комбайнового машинного парку як вітчизняними так і імпортними моделями зернозбиральних комбайнів.
Посилання
2. Chen, Y., Mao, E., Li, W., & Chen, J. (2020). Design and experiment of a high-clearance self-propelled sprayer chassis. International Journal of Agricultural and Biological Engineering 13(2): 71–80.
3. Corinne, B., & José, R. (2017). Estimating the Hurst parameter. Statistical Inference for Stochastic Processes. Springer Verlag, 10(1): 49–73.
4. Erokhin, M., Pastukhov, A., & Kazantsev, S. (2019). Operability assessment of drive shafts of John Deere tractors in operational parameters. Engineering for rural development 18: 28–33.
5. Gurcanli, E., Bilir, S., & Sevim, M. (2015). Activity based risk assessment and safety cost estimation for residential building construction projects. Safety Science 80: 1–12.
6. Gyansah, L., & Ansah, A. (2020). Fatigue crack initiation analysis in 1060 steel. Research journal of applied sciences engineering and technology 4(2): 319–325.
7. Hrynkiv, A., Rogovskii, I., Aulin, V., Lysenko, S., Titova, L., Zagurskіy, O., & Kolosok, I. (2020). Development of a system for determining the informativeness of the diagnosing parameters of the cylinder-piston group of the diesel engines in operation. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 3 (5(105)): 19−29. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.206073
8. Khamidullina, E.A., Timofeeva, S.S., & Smirnov, G.I. (2017). Accidents in coal mining from perspective of risk theory. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 262: 012210.
9. Kuzmich, I.M., Rogovskii, I.L., Titova, L.L., & Nadtochiy, O.V. (2021). Research of passage capacity of combine harvesters depending on agrobiological state of bread mass. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 677: 052002. DOI: http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/677/5/052002
10. Kypris, O., Nlebedim, I., & Jiles, D. (2016). Measuring stress variation with depth using Barkhausen signal. Journal of Magnetism and Magnetic Materials – Science Direct 407: 377–395.
11. Nadtochiy, O. & Titova, L. (2018). Simulation of agricultural processes. TEKA 18(2): 39-49.
12. Najafi, P., Asoodar, M., Marzban, A., & Hormozi, M. (2015). Reliability analysis of agricultural machinery: A case study of sugarcane chopper harvester. AgricEngInt: CIGR Journal March 17(1)1: 158–165.
13. Nazarenko, I., Dedov, O., Bernyk, I., Rogovskii, I., Bondarenko, A., Zapryvoda, A., & Titova, L. (2020). Study of stability of modes and parameters of motion of vibrating machines for technological purpose. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 6 (7(108)): 71−79. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.217747
14. Nazarenko, I., Mishchuk, Y., Mishchuk, D., Ruchynskyi, M., Rogovskii, I., Mikhailova, L., Titova, L., Berezovyi, M., & Shatrov, R. (2021). Determiantion of energy characteristics of material destruction in the crushing chamber of the vibration crusher. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 4(7(112)): 41–49. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.239292
15. Nykyforchyn, H., Lunarska, E., & Tsyrulnyk, O. (2019). Environmentally assisted “in-bulk” steel degradation of long term service gas trunkline. Engineering Failure Analysis 17: 624–632.
16. Pisarenko, G., Voinalovych, O., Rogovskii, I., & Motrich, M. (2019). Probability of boundary exhaustion of resources as factor of operational safety for agricultural aggregates. Engineering for rural development 18: 291–298.
17. Rejovitzky, E., & Altus, E. (2013). On single damage variable models for fatigue. International Journal of Damage Mechanics 22(2) 2: 268–284.
18. Rogovskii, I. 2020. Algorithmicly determine the frequency of recovery of agricultural machinery according to degree of resource's costs. Machinery & Energetics. Journal of Rural Production Research 11(1): 155–162.
19. Rogovskii, I., Titova, L., Novitskii, A., & Rebenko, V. (2019). Research of vibroacoustic diagnostics of fuel system of engines of combine harvesters. Engineering for rural development 18: 291–298.
20. Rogovskii, I.L., Titova, L.L., Voinash, S.A., Troyanovskaya, I.P., & Sokolova, V.A. (2021). Change of technical condition and productivity of grain harvesters depending on term of operation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 720: 012110. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/720/1/012110
21. Rogovskii, I.L., Titova, L.L., Gumenyuk Yu.O., & Nadtochiy O.V. (2021). Technological effectiveness of formation of planting furrow by working body of passive type of orchard planting machine. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 839: 052055. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/839/5/052055.
22. Sánchez-Hermosilla, J., Rincón, V., & Páez, F. (2011). Field evaluation of a self-propelled sprayer and effects of the application rate on spray deposition and losses to the ground. Pest Management Science 67(8): 942–947.
23. Shih-Heng, T., Ming-Hsiang, S., & Wen-Pei, S. (2018). Development of digital image correlation method to analyse crack variations of masonry wall. Sadhana 6: 767–779.
24. Tyutrin, S. (2019). Improving reliability of parts of mounted mower according to monitoring results by fatigue gauges from tin foil. Engineering for rural development 18: 22–27.
25. Voinalovych, O., Hnatiuk, O., Rogovskii, I., & Pokutnii, O. (2019). Probability of traumatic situations in mechanized processes in agriculture using mathematical apparatus of Markov chain method. Engineering for rural development 18: 563–569.
26. Xi, L., & Songlin, Z. (2019). Changes in mechanical properties of vehicle components after strengthening under low-amplitude loads below the fatigue limit. Fatigue and Fracture of Engineering Materials and Structures 32(10): 847–855.
27. Yezekyan, T., Marinello, F., Armentano, G., Trestini, S. & Sartori, L. (2020). Modelling of harvesting machines’ technical parameters and prices. Agriculture 10(6): 194–204.
28. Zou, F., Kang, J., Xiao, M., & Ji, G. (2017). Hydrostatic driving system for self-propelled sprayer. Engineering Journal 26(3): 12–18.
29. Zubko, V., Sirenko, V., Kuzina, T., Koszel, M., & Shchur, T. (2022). Modelling wheat grain flow during sowing based on the model of grain with shifted center of gravity. Agricultural Engineeringthis link is disabled 26(1): 25–37.
ISSN 
ISSN 
