ІНЖЕНЕРНИЙ МЕНЕДЖМЕНТ АЛГОРИТМІЧНОСТІ ФОРМУВАННЯ КОМБАЙНОВОГО ЗБИРАННЯ ЗЕРНОВОГО ЗБІЖЖЯ
Анотація
В статті сформульовані методичні підходи інженерного менеджменту щодо алгоритмічності формування комбайнового збирання зернового збіжжя. Для розрахунку структури парку комбайнів конкретних господарств, а не всього регіону нами було запропоновано такі методичні положення: оцінювалася загальна ефективність комбайнового парку загалом за збиральний сезон, а чи не оскільки раніше було прийнято оцінювати роботу одного комбайна, та був узагальнювали його оцінку весь парк комбайнів. Для великотоварного виробництва зерна з високим темпом збиральних робіт це неприйнятно, оскільки у збиранні можуть брати участь комбайни різного класу, з різним річним завантаженням та узагальнення роботи одного комбайна на весь парк дає помилковий результат; враховували не загальну динаміку втрат зерна від самоосипання, а конкретно щодо кожного сорту зернових з урахуванням динаміки врожайності зерна на залишковій площі після кожного дня збирання; валовий збір зерна в господарстві оцінювали не за середньою врожайністю наприкінці збирання, а як сукупність приватних валових зборів зерна за кожний календарний день збирання протягом усього збирального періоду, який залежить від темпів збирання та щодобових втрат зерна; введено нове поняття – коефіцієнт корисної дії комбайнового парку, причому двох типів. Авторами розроблена модель формування загального валового збору зерна в аналітичному вигляді прийнято такі припущення та обмеження: продуктивність комбайна визначалася з урахуванням коефіцієнта використання експлуатаційного часу роботи комбайна протягом доби, тобто з урахуванням простоїв з технологічних, організаційних та технічних причин, що відповідає реальній ситуації; динаміка зниження врожайності зерна від самоосипання прийнята для кожної культури та сорту індивідуально за даними експериментальних досліджень; залишкова врожайність визначається після кожної доби роботи комбайнів на залишковій збиральній площі; темп самоосипання зерна у перший та останній день збирання (темп втрат) приймається виходячи із співвідношення часу роботи комбайнів у цей день та тривалості роботи протягом доби; механічні втрати зерна комбайнами приймаються нормативними, тобто не більше ніж 2% від обмолоченого зерна або за контрольними обмолотами; час роботи комбайнів протягом доби протягом усього терміну збирання прийнято однаковим (можливий виняток для останнього дня збирання). 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. Ding, Y., Wang, X., Peng, J., & Xia, Z. (2020). Visual navigation system for wheel-type grain combine harvester. Smart Agriculture 2: 89−102.
3. Dong, H., Chen, C., Wang, W., Peng, S., Hang, J., Cui, K., & Nie, L. (2017). The growth and yield of a wet-seeded rice-ratoon rice system in central China. Field Crops Research. 208: 55−59.
4. Fu, J., Zhang, G., Xie, G., Wang, Y., Gao, Y., & Zhou, Y. (2020). Development of double-channel feeding harvester for ratoon rice. CSAE 36: 11−20.
5. 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.
6. 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
7. Lopes, G.T., Magalhães, P.S.G., & Nóbrega, E.G.O. (2002). Ae-automation and engineering technologies: Optimal header height control system for combine harvesters. Biosystem Engineering 81: 261−272.
8. Nadtochiy, O. & Titova, L. (2018). Simulation of agricultural processes. TEKA 18(2): 39−49.
9. 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.
10. 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
11. 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
12. 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.
13. 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.
14. 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.
15. Rogovskii, I.L., Titova, L.L., Gumenyuk, Yu.O., & Nadtochiy, O.V. (2021a). 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
16. Rogovskii, I.L., Titova, L.L., Voinash, S.A., Troyanovskaya, I.P., & Sokolova, V.A. (2021b). 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
17. 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.
18. Wang, Z., Che, D., Bai, X., & Hu, H. (2018). Improvement and experiment of cleaning loss rate monitoring device for corn combine harvester. CSAM 49: 100−108.
19. Yezekyan, T., Marinello, F., Armentano, G., Trestini, S. & Sartori, L. (2020). Modelling of harvesting machines’ technical parameters and prices. Agriculture 10(6): 194−204.
20. 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 
