автореферат диссертации по процессам и машинам агроинженерных систем, 05.20.01, диссертация на тему:Повышение эффективности производства кормов из трав в условиях Северо-Запада Российской Федерации путем моделирования процессов кормопроизводства и формировании оптимальных технологий

На правах рукописи

Тимофеев Евгений Всеволодов«1

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА КОРМОВ ИЗ ТРАВ В УСЛОВИЯХ СЕВЕРО-ЗАПАДА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПУТЕМ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ КОРМОПРОИЗВОДСТВА И ФОРМИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 05.20.01 - Технологии и средства механизации сельского хозяйства

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2010

004606502

Работа выполнена в Государственном научном учреждении СевероЗападный научно-исследовательский институт механизации и электрификации сельского хозяйства Российской академии сельскохозяйственных наук

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Валге Александр Мартынович

Официальные оппоненты: - доктор технических наук, профессор

Белов Валерий Васильевич

- кандидат технических наук, доцент Перекопский Александр Николаевич

Ведущая организация - Академия менеджмента и агробизнеса Нечерноземной зоны Российской Федерации

Защита состоится 24 июня 2010 года в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 006.054.01 при Государственном научном учреждении Северо-Западный научно-исследовательский институт механизации и электрификации сельского хозяйства Российской академии сельскохозяйственных наук по адресу: 196625, Санкт-Петербург, Тярлево, Фильтровское шоссе, 3, факс (812) 466-56-66, e-mail: nii@sp.ru

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии

Автореферат разослан « / чу »_

2010 г.

Учёный секретарь диссертационного совета

Черей Н.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследований. Животноводство является ведущей отраслью сельского хозяйства Ленинградской области и Северо- Запада России.

При производстве животноводческой продукции доля затрат на корма доходит до 70 %. Рентабельность животноводства во многом определяется уровнем продуктивности животных, который в свою очередь зависит от качества и количества кормов. Наиболее затратной частью кормопроизводства является уборка трав. Процесс заготовки кормов представляет собой сложную систему взаимодействия человека, как оператора машин, природы, технологий и техники. В свою очередь природные воздействия характеризуются биологической средой - растениями и микроорганизмами, погодными условиями и почвой. Большинство факторов, влияющих на процесс заготовки кормов, имеют вероятностный характер, что затрудняет планирование кормопроизводства и принятие управленческих решений.

В последние годы происходит интенсивное развитие инфокоммуника-ционных технологий, увеличивается емкость запоминающих устройств и быстродействие компьютеров, увеличивается быстродействие средств приема и передачи информации, разработаны новые технические средства для накопления, обработки, хранения и представления информации.

К сожалению эти достижения не в полной мере затронули сельскохозяйственное производство для решения его актуальных задач и, прежде всего, задач оптимизации производственных процессов, снижения затрат на производство, повышение его экологичное™, и эффективности использования производственных ресурсов. В этих условиях актуальной является проблема проведения исследований по разработке методов моделирования и оптимизации технологических процессов, проектирования адаптивных технологий кормопроизводства. Также должны быть разработаны задачи принятия управленческих решений, обеспечивающих получение высококачественных кормов с наименьшими издержками средств, энергии и труда для конкретных природно-климатических и экономических условий с учетом вероятностной оценки погодных условий.

Решение этих задач с использованием современных информационных методов, алгоритмов и технических средств позволяет проектировать технологии, адаптированные к конкретным условиям.

Цель исследований. Повышение эффективности производства кормов из трав в условиях Северо-Западного региона РФ и Ленинградской области путем компьютерного моделирования процессов кормопроизводства и формирования оптимальных технологий.

Объект и предмет исследований. Объектом исследования являются технологии и технологические процессы производства кормов из трав. Модели процессов кормопроизводства и методы компьютерного проектирования технологий.

Предметом исследования являются условия производства и процессы выполнения технологических работ уборки кормов, а так же модели процессов и методы компьютерного проектирования технологий в условиях Северо-Западного региона РФ.

Научная новизна работы заключается в разработке теоретических предпосылок оптимизации технологических процессов и операций производства кормов из трав на основе моделей производства, включающих в себя:

- результаты статистического анализа погодных условий в период заготовки кормов;

- метод и алгоритм определения надежности основных видов кормов из трав по погодным условиям;

- метод и алгоритм определения рациональной структуры кормов из трав в зависимости от погодных условий уборки;

- методика оценки эффективности основных технических средств кормопроизводства в зависимости от урожая травы и длины гона поля;

- метод, алгоритм и компьютерная программа проектирования технологий и формирования технологических комплексов, обеспечивающих повышение эффективности кормопроизводства.

Практическую значимость работы составляют:

- метод, алгоритм и компьютерная программа определения структуры кормов из трав в зависимости от погодных условий уборки;

- метод, алгоритм и компьютерная программа формирования технологий заготовки основных видов кормов из трав, адаптированных к конкретным производственным условиям.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены:

- на научных конференциях профессорско-преподавательского состава и аспирантов СПбГАУ, г. Санкт - Петербург - Пушкин в 2008, 2009,2010 годах;

- на 5-й и 6-й международной научно-практической конференции «Экология и сельскохозяйственная техника» в ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозака-демии, г. Санкт - Петербург - Павловск в 2007 и 2009 году.

- на 3-ей международной научной конференции «Автоматизация в промышленности», проходившей в рамках мультиконференции по информационным технологиям и управлению в промышленности приуроченной к 70-летию института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 5 июня 2009 года г. Москва;

- на 12-ой конференции молодых ученых «Навигация и управление движением» 16-19 марта 2010 года, г. Санкт-Петербург

Публикации. По материалам исследований опубликовано 9 печатных работ, подана заявка на регистрацию базы «Система технологий и технических средств для заготовки кормов их трав».

Основные положения, выносимые на защиту:

- результаты анализа погодных условий в период заготовки кормов из трав;

- теоретические основы и алгоритмы оценки надежности технологий заготовки кормов из трав;

- алгоритмические основы оценки эффективности использования основных технических средств кормопроизводства, в зависимости от условий производства;

- теоретические положения повышения надежности производства кормов ю трав в зависимости от погодных условий;

- теоретические положения по использованию системы управления базами данных (СУБД) для проектирования технологий кормопроизводства;

- компьютерные программы для определения структуры кормов и проектирования технологий кормопроизводства.

Структура и объём диссертационной работы. Диссертация изложена на 166 страницах основного текста, содержит 55 рисунков, 26 таблиц и 10 приложений. Список использованной литературы включает 134 наименования, в том числе 12 на иностранном языке. Работа состоит из введения, шести глав, общих выводов, списка литературы и приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и основные положения работы, выносимые на защиту.

В первой главе «Состояние вопроса и задачи исследований» выполнен анализ: состояния отрасли кормопроизводства в Ленинградской области; новых технологий и технических средств для заготовки кормов из трав. Рассмотрены научные направления по оптимизации технологий. Главной, наиболее существенной, особенностью функционирования технологий и технических средств заготовки кормов является зависимость их от погодных условий, из-за чего теряется значительная часть кормов.

Проблемы адаптивных систем ведения сельского хозяйства, технологий и технических средств рассмотрены в работах А.Н. Каштанова, В.И. Особова и других исследователей. Аналогичные работы ведутся за рубежом.

Большой вклад в исследование и разработку методов формирования системы машин, технологий и технологических комплексов внесли В.Г. Еникеев, Э.И. Липкович, Л.А. Сулима, M.11I. Ахмедов, И.М.Фомин,

A.M. Валге и другие исследователи. Повышению эффективности использования технологий и технических средств кормопроизводства посвящены работы

B. Г. Антипина, B.C. Сечкина, В.И. Особова, Р.Ш. Хабатова, В.Ф. Скробача, В.Д. Попова и других ученых. Теоретические методы проектирования технологий рассмотрены в работах В.Д. Попова.

Использованные ими модели и методы оптимизации ограничены структурой, количеством уравнений и числом переменных. При увеличении

количества конкурирующих технических средств и их показателей размерность задачи возрастает, и она должна быть переоформлена. Количественные изменения приводят к тому, что получается новая задача, которая должна быть заново проверена и отлажена.

С увеличением возможностей вычислительных средств, их доступности для специалистов хозяйств появилась необходимость в разработке новых систем, обладающих свойствами, соответствующим современным требованиям.

Основными из них являются:

- дружественный интерфейс, позволяющий работать с программой и данными в режиме диалога;

- гибкость в изменении структуры и размерности задачи в зависимости от используемых объемов исходных данных;

- разнообразность представления результатов расчетов в виде различных табличных и графических форм;

- получение разнообразной дополнительной информации, в результате решения оптимизационной задачи.

Для достижения поставленной цели должны быть решены следующие задачи:

1. Выполнить анализ природно-климатических условий Ленинградской области в период заготовки кормов. Разработать модель их влияния на качественные показатели кормов.

2. Разработать математические модели оценки надежности производства основных видов кормов из трав по погодным условиям.

3. Разработать алгоритм и компьютерную программу выбора структуры кормов в зависимости от погодных условий.

4. Разработать алгоритм для оценки эффективности использования основных технических средств кормопроизводства в зависимости от условий уборки.

5. Разработать общий метод и алгоритм проектирования технологий кормопроизводства с использованием СУБД.

6. Разработать компьютерную систему проектирования технологий кормопроизводства.

7. Выполнить вариантные расчеты технологий для основных видов кормов из трав. Произвести с использованием спутниковой системы GPS экспериментальную проверку результатов исследований в одном из хозяйств Ленинградской области.

Во второй главе «Формализация основных технологических процессов заготовки кормов из трав» рассмотрены методы формализации моделей и процессов заготовки кормов из трав. За основу исследования была взята четырехуровневая логическая модель кормопроизводства, что позволяет учесть основные особенности кормопроизводства, как для технологий и технических средств, так и качественных и количественных показателей получаемых кормов. Формирование моделей выполняется последовательно от более низкого уровня к более высокому уровню.

Выполнен анаши статистических данных пощцно-климатических условий Гатчинского района Ленинградской области в период заготовки кормов. Анализ суммарных осадков за летние месяцы на уровне доверительной вероятности 0,95 показал, что в июле выпадает больше осадков, чем в июне, а в августе больше чем в июле. Средние значения вероятностей благоприятных погодных условий этих же месяцев составляют: 0,5586, 0,5494, 0,5473. Для определения наиболее вероятного количества дней без осадков на основе биномиального распределения получено отношение:

Ст /л п-т

пР Ч

т+1 ли-т-1

Cm+i л

> р я

(т + \)д (п-т)р

О)

где т - число случаев появления события из и опытов; р - вероятность появления единичного случая; q - 1-р.

В результате выполненных преобразований получена формула для определения среднего количества дней без осадков:

т = р{п +1) (2)

Расчеты по формуле (2) показывают, что при длительности уборки 10 дней количество дней без осадков в среднем составит 5,5 дней, что недостаточно для получения качественного сена, но позволяет получить качественные корма других видов.

Для оценки надежности технологий производства кормов из трав на основе регулярной цепи Маркова были разработаны граф - схемы и математические модели технологий. На рис. 1 приведена граф-схема технологии заготовки сена, где цифрами 0-12 обозначены состояния очередной порции травы. После первого дня провяливания скошенная трава с вероятностью "р" переходит на второй день провяливания (состояние 3), после второго дня провяливания она с вероятностью "р" переходит на третий день провяливания (состояние 6), после третьего дня трава с вероятностью "р" будет подобрана и заложена на хранение в виде сена (поглощающее состояние 9). В случае выпадения осадков трава с вероятностью 1-р возвращается в состояние 1, и операция провяливания повторяется. При этом происходит потеря части питательных веществ.

Рис. 1. Граф-схема Марковской цепи состояний при выполнении операции провяливания травы на сено: 0 - трава после скашивания и одного дня провяливания; 1,2,3,4,5,6,7,8 - возможные состояния травы в процессе провяливания; 9,10,11 - поглощающие состояния травы, соответственно, без увлажнения, с одним и двумя увлажнения осадками; 12 - поглощающие состояния с тремя и более увлажнениями.

Цепь имеет четыре невозвратных состояния, попав в которые трава покидает операцию провяливания и оказывается в хранилище.

Граф - схема записывается в виде таблицы и, используя метод декомпозиции, представляется в виде совокупности матриц, из четырех составляющих (3), где О - матрицы вероятностей; Я - матрицы перехода; 0 - нулевой матрицы; Е - единичной матрицы.

0 1т 0 р 0 0 0 0 0 8 9 9 9

0 0 1-р 8 р 0 в с 0 в 9 8 8

0 в в 0 9 р 8 9 8 в 8 8 1-Р

0 1-Р 0 0 0 в р 8 0 8 9 9 8

0 0 1-р 0 р 0 в р 0 9 9 8 9

0 0 в 0 0 8 8 9 Р 8 9 8 1-Р

в 1-Р 0 0 0 0 0 9 8 Р 8 9 9

0 0 1-Р 0 р 8 в 8 В 8 Р 8 9

9 в а 0 в с 8 8 8 8 8 Р 1-Р

0 9 0 0 0 0 8 8 0 1 0 8 9

0 0 0 0 9 в в 8 0 8 1 8 9

0 8 0 в 0 0 8 8 8 в 9 1 9

0 0 0 0 в 8 8 9 8 8 9 в 1

Матрица (3) позволяет получить следующие показатели для стационарного состояния Марковской цепи:

число попаданий в каждое из состояний:

Ы = (Е-ОУ\ (4)

длительности пребывания порции травы в каждом из состояний: М = Ых 1,

(5)

вероятность перехода из промежуточных состояний в поглощающее:

(6)

Выражения (4), (5), (6) представляют собой матричные уравнения, для их решения в системе МаЮас! разработана программа. Такие же модели разработаны для технологий получения сенажа и силоса. Компьютерный анализ моделей по принципу «...что будет, если...» позволил проанализировать влияние различных вероятностей благоприятных погодных условий на показатели технологий.

Для условий Ленинградской области вероятности получения кормов из трав с различным количеством увлажнений представлена на рис. 2.

Рис. 2. Вероятности получения кормов из трав с различным количеством увлажнений для погодных условий Ленинградской области.

Бо ¡гыа—— пдшм!^ УююммЗдоа южвтЗэт

Учитывая, что при увлажнении травы, подвяленной до 60% теряется значительно меньше питательных веществ, чем при провяленной до 17 - 20%, можно считать, что в условиях Ленинградской области практически при любых погодных условиях до 80% силоса убирается с высоким качеством, в то же время в среднем получается только 17% высококачественного сена. Для получения качественного сена необходимо уменьшать время его провяливания и досушивать сено в хранилище. Выполненный анализ экспериментальных данных потерь питательный веществ в сене показал, что наибольшее влияние на потери питательных веществ оказывают количество дождей в период провяливания.

Большое влияние на качество кормов оказывают сроки и продолжительность уборки травы. Для оценки влияния сроков уборки на качество кормов был выполнен анализ зоотехнических данных по влиянию травы (клеве-ротимофеечная смесь) разного срока развития с 1 га на количество полученного молока. Данные аппроксимированы полиномом четвертого порядка с коэффициентом детерминации близким к единице.

Используя полученное уравнение можно определить количество продукции, полученной от использования кормов, убранных в любой период х, развития травы:

х-,

(7)

вхЛ --¡(ж* + Ьх3 + сх1 + с!х + е)ск ■

Х2 ~ Х1 х,

В действительности сроки начала и окончания уборки точно не известны и могут меняться по различным причинам. На основании соотношения (7) построена номограмма зависимости продуктивности животных от кормов, полученных в разные сроки начала и окончания уборки (рис. 3).

Наибольшую продуктивность обеспечивают корма, убранные в

; Г| ■

г п

•_

1« 1

шшяшл - - р Г" 23

143 — .

Я№§ —

В» и Г — -

41

1 1 I] ц

1 | г

ПТТ _ _ и —; _ _

Рис. 3. Влияние сроков уборки травы на надой молока - (по вертикали сроки начала уборки по дням вегетации, по горизонтали сроки окончания уборки)

период 61...73 дней вегетации, т.е. длительность уборки не должна превышать 12 дней.

На кормопроизводство в Ленинградской области большое влияние оказывают погодные условия по причине, которой теряется значительное количество кормов в основном сена.

Одним из способов снижения потерь является выбор такой структуры кормов, при которой в зависимости от погодных условий сено в зоотехнических пределах заменяется сенажом или силосом при сохранении в кормах заданного количества питательных веществ. В неблагоприятных погодных условиях стоимость сена возрастает. Для определения оптимальной структуры кормов в зависимости от погодных условий разработана оптимизационная задача в виде задачи линейного программирования.

Целевая функция должна обеспечить минимальную стоимость кормов:

£ С , • X , = min . (8)

1

где С, - стоимость i- го вида кормов; X,- масса кормов/-го вида.

" я и

При ограничениях: ^а, • X, = А ¡< Bj, ]Г X t > D j- соответ-

(=i /=i ственно по содержанию к.ед. в общем объеме кормов, на минимальное и максимальное количество кормов j - го вида.

Основу технологий кормопроизводства составляют технические средства от показателей работы которых, зависят сроки уборки и стоимость получаемого корма. В диссертации выполнен анализ зависимости показателей работы основных кормоуборочных машин, от урожайности травы и длины гона поля. Для основных машин: кормоуборочных комбайнов, косилок, граблей и ворошилок получены зависимости сменной производительности и расхода топлива на 1 га от длины гона поля и урожая травы в виде степенных функций:

- для производительности: W = fl, •Ub' -/с' , (9)

- для расхода топлива: Т — аг- Ubl • , (10) где и - урожайность травы (т/га), и е 5,0 - 50,0; I - длина гона поля (м),

/ е (100,0—1000,0); ai, а2, bh Ьь clt с2 - эмпирические коэффициенты.

Преобразуя формулы (9) и (10) получены соотношения для определения сменной производительности (т/см) и удельного расхода топлива (л/т). Выполненные расчеты позволили получить характерные кривые влияния урожая травы и длины гона поля на сменную производительность и удельный расход топлива, которые в дальнейшем были использованы для корректировки показателей работы машин. Например, для кормоуборочного комбайна «Марал - 125» эти зависимости приведены на рис. 4.

Произвол ительность,т/см

Расход топлива, л/т

№

\ \ ) чС —Р"-*" 11 -л-£0.в—.

Урожайность травы, т/га Утжяйнп™. ТПЯВЫ т/гя

а) б)

Рис. 4. Влияние урожая травы и длины гона поля на сменную производительность (а) и удельный расход топлива (б) кормоуборочного комбайна «Марал-125». Полученные результаты показывают, что наибольшее влияние на показатели оказывает урожай травы. При этом удельный расход топлива изменяется более чем в два раза от 1,38 л/т при длине гона 100 м урожайности травы 5 т/га до 0,6 л/т при длине гона свыше 1 ООО м и урожайности травы 30,0 т/га Технологии кормопроизводства характеризуются сложными взаимодействиями пересекающихся множеств. Например, каждому виду корма соответствует множество технологий, множеству технологий соответствует множество выполняемых операций, последовательность выполнения которых соответствует физическим процессам изменения состояния травы. Каждая из операций характеризуется состоянием физических процессов в траве. Множество возможных вариантов физического состояния травы определяется пересечением множеств:

М=[ВКхТВ]ПТВ+[ТВхТО]ПТО+[ТОх^П Ф, (П)

где знак х обозначает произведение Эйлера для множеств; знак Г) обозначает пересечение соответствующих множеств; ВК - множество видов кормов; ТВ - количество технологических вариантов; ТО - множество операций в технологическом варианте; Ф - множество физических процессов в технологическом варианте.

Соотношение (11) описывает взаимодействие всех процессов кормопроизводства и позволяет сформировать основные блоки при формализации технологий. Для разработки системы проектирования технологий кормопроизводства использована множественно-логическая связь технологических вариантов, технических средств и операций. Эта связь описывается соотношением множеств:

(ТВ хТО)Г\ТО + (ТО хТС )Г\ТС = Nь, (12)

где ТС- множество технических средств, обеспечивающих выполнение множества операций; М, - количество возможных вариантов технологий.

Особенность технологий кормопроизводства состоит в том, что операции выполняются различными машинами, следовательно, множества обра-

зуемые этими машинами являются непересекающимися, поэтому поиск оптимального варианта можно рассматривать как поиск агрегатов с минимальными затратами по каждой из операций. Таким образом, процедуру поиска экстремума можно выполнить путем фильтрации данных на экстремум. Оптимальная технология представляет собой совокупность оптимальных агрегатов по каждой из операций:

Соотношение (13) дает квазиоптимальное решение, которое можно корректировать путем выбора других технических средств из представленного множества. Множественно-логическое описание совокупностей технологических вариантов, операций и технических средств подразумевает, что оно содержит конечное множество вариантов, среди которых, обязательно должны быть один или несколько, удовлетворяющих заданным технико-экономическим требованиям. Такой подход позволяет использовать возможности СУБД для отбора и фильтрации данных из некоторой совокупности для выбора оптимальных вариантов.

В третьей главе «Разработка алгоритмов оценки показателей технологий производства кормов из трав» разработаны алгоритмы по оценке показателей технологий и технических средств, производственных операций.

В процессе воздействия технологических операций на траву происходит изменение влажности, массы, размеров стеблей, плотности и формы растений. На каждой из операций происходит потеря массы травы и питательных веществ. Потери кормов при заготовке подразделяется на механические потери и потери питательных веществ. Механические потери связаны с физической потерей части урожая травы при выполнении технологических операций.

Для выполнения каждой из операций технологий кормопроизводства используются технические средства (машины), отличающиеся как принципом выполнения процесса, так и конструктивными особенностями машин, что сказывается на показателях выполнения операций, таких как энерго - и трудозатраты металлоемкость, потери растительного сырья и питательных веществ. Производительность машин зависит от многих факторов, основными из которых являются погодные условия, длина гона поля, сорт и урожай травы. Площадь уборки травы в зависимости от необходимого объема кормов определяется по формуле:

(13)

где Утр - урожай травы т/га; Кпс - коэффициент потерьпри уборке; Ск -

необходимое количество кормов, т; 1¥0 - влажность корма, %; 1¥Т - влажность травы, %;

При выполнении операций кормопроизводства часть машин работает по площадям, часть машин работает с массой травы, которая изменяется. Каждая из технологических операций может выполняться некоторым множеством конкурирующих машин. Для каждой из конкурирующих уборочных машин определяется объем выполненных работза период уборки.

где №'см- сменная производительность машины; К^г>6 - корректировочный коэффициент отражающий условия уборки (длина гона и урожай травы); К^у^ - коэффициент погодных условий в период уборки трав; Т у6 - планируемая длительность заготовки кормов из трав (дней).

По каждому виду конкурирующих машин определяется необходимое их количество:

где int - операция округления результата.

Аналогичные формулы получены для определения производительности и необходимого количества конкурирующих погрузочных и транспортных машин для заданных условий производства. Так как показатели работы машин оцениваются по различным формулам, изменяющимся в зависимости от вида машины, условий работы и других факторов, то для унификации алгоритма расчета введен нормированный показатель - коэффициент производительности (Кпроиз). Коэффициент производительности технических средств позволяет учитывать условия уборки: урожай травы, длину гона поля. Формула для расчета коэффициента производительности изменяется в зависимости от значения логической переменной, которая имеет различное значение в зависимости от вида травы, конструкции машины, вида операции и других показателей.

В соответствии с разработанным алгоритмом, для каждой из технологических операций из базы технических средств выбираются соответствующие технические средства и энергосредства. Для множества операций технологии образуется множество технических средств, из которого необходимо выбрать средства, обладающие экстремальными показателями, т.е. возникает оптимизационная задача. Одним из способов решения задачи является выбор технических средств с минимальными эксплуатационными затратами:

(15)

Z = C„ „ + С\ +С.

пр

доп пот.кор.

=> min,

(17)

где Спр = Сэн + Струд - прямые затраты, связанные с основными эксплута-ционными затратами (затраты труда, топлива); Сэи - стоимость затрат на энергию; Струд - стоимость трудовых затрат; Сдоп - дополнительные затраты связанные с эксплуатацией, содержанием, восстановлением технических средств; Спот кор - стоимость корма потерянного при уборке. Дополнительные затраты определяются суммой:

С^±СдГ 08)

где с +С 4 k +к +k +к \'> Сл. - отчисления на социальные

Ку <-<Л2 т jmcx \ crnp, т ла, лрто, т ) ' £*г

нужды в которые включаются выплаты на соцстрахование в государственный фонд занятости и фонд медицинского страхования от всех выплат в виде оплаты труда; CJma - балансовая стоимость j-ой машины; кстрг , крто^кхл -

нормативные коэффициенты отчислений, соответственно, на страхование техники, на реновацию машину, на ремонт и техническое обслуживание, на хранение машины, которые принимаются по действующим нормативам. Использование формулы (17) позволяет для каждой из операций выбрать технические средства с минимальными эксплуатационными затратами.

В четвертой главе «Разработка компьютерных программ проектирования технологий производства кормов из трав» на основании теоретических исследований представленных во второй главе и разработанных в третьей главе алгоритмов разработана программа для расчета структуры кормов, обеспечивающая в любых погодных условиях минимальную потерю кормов. Для реализации задачи было использовано приложение Excel 2003, на основе которой разработана программа «КормаЗ-2009». Выполненные расчеты показали, что использование программы позволяет рассчитывать рациональные структуры кормов.

Как показали исследования, с учетом особенностей технологий производства кормов из трав, представляется возможность решения задачи выбора оптимальной технологии на основе использования СУБД. Учитывая особенности предоставления и обработки информации, в СУБД для разработки программы проектирования технологий кормопроизводства, на рис. 5 представлена логическая последовательность предоставления и преобразования информации для получения конечного результата.

__Начало

Ввод условий производства ♦

Формирование технологии из банка данных по операциям ♦

Выбор из базы технических средств, удовлетворяющих Еыбранным операциям и технологии

♦

Расчет объема работ по каждой операции ♦

Расчет производительности для кэкяого технического средсгеа в зависимости от условий работы

♦

Расчет необходимого количества технических срешвлая каждой операции

+

Расчет технико-экономических показателей для всех технических средств »

Выбор оптимальных технических средств из выделенного множества ♦

Расчет технико-экономических показателей для оптимальней технологии »

Формирование отчете» по оптимальной технологии, расчет суммарных показателей

♦

СТОП

Рис. 5. Схема алгоритма выбора оптимальной технологии кормопроизводства.

Исходные данные для проектирования размешаются в таблицах по смысловому принципу, например: «Сорта трав», «Трактора», «Сельскохозяйственные машины» «Энергоресурсы» и др., которая может дополняться, удаляться и редактироваться. В таблицах информация разделена по столбцам, которые имеют различную структуру для хранения, текстовой, цифровой, символьной информации. Таблицы в запросах объединяются по смысловому принципу и создают сложные структуры, объединяющие информацию из многих таблиц.

В зависимости от потребностей алгоритма на основании запросов формируются промежуточные таблицы, которые в свою очередь используются в запросах следующего уровня. Проектирование технологий начинается с выбора технологических операций. Далее из баз данных выбираются технические средства, способные выполнять данные операции. К технологическим машинам из базы тракторов выбираются энергосредства. По заданным объемам работы, и условиям работы определяется необходимое количество машин каждого вида, и рассчитываются все технико-экономические показатели. Программа работает в режиме диалога с пользователем.

Для всех видов кормов возможно проектирование технологий в автоматическом и ручном режимах. При автоматическом режиме программа для каждой из операций из базы технических средств выбирает все машищ>1, предназначенные для выполнения этой операции. При ручном режиме имеется возможность выбора рациональных технических средств в дополнение к существующему парку.

В пятой главе «Экспериментальная проверка фрагментов программы «Система технологий и технических средств для заготовки кормов из трав»

приведены результаты экспериментальных исследований. Экспериментальная проверка основных алгоритмов одна из главных задач по доказательству их работоспособности, она подразумевает проверку расчетных показателей технологии заготовки кормов из трав в конкретных хозяйственных условиях. Экспериментальная проверка была проведена в СПК «Шушары», где из ежи сборной и клевера заготавливали сено, сенаж, силос, силос из подвяленных трав. Хронометражные наблюдения уборочного комплекса были выполнены с конца июня до середины июля 2009 г. Последующая обработка полученных данных позволила уточнить расчетные показатели технологических операций.

В хозяйстве в среднем ежегодно заготавливают: 600 тонн сенажа, 2500 тонн силоса, 150 тонн сена. Проверка выполнялась на трех полях с конфигурацией 400*400м. На двух полях убирали ежу сборную (со средней урожайностью 23 т/га), на третьем поле убирали клевер 2-го года выращивания (со средней урожайностью 15 т/га) на силос прямым комбайнированием. Уборку выполняли кормоуборочным комбайном МАРАЛ-125. Транспортирование силосной массы выполнялось автомобилями: Камаз-55111 - 1 шт., грузоподъемность 8,0 т.; Камаз-53205 - 1 шт., грузоподъемность 11,0 т.; ЗиЛ -130-1 шт., грузоподъемность 6,0 т. Трамбовка силосной массы выполнялась тракторами ДТ-75 и К-701.

Для сбора информации о работе технологических и транспортных средств была использована спутниковая система позиционирования GPS совместно с карманным компьютером (КПК) ASUS My Pal А632, который устанавливает связь с четырьмя стационарными спутниками и точно фиксирует положение КПК на местности. КПК регистрирует в каждый момент времени свое местоположение, что позволяет получать следующие показатели работы машин: среднюю скорость движения; время движения от точки А до Б; расстояние передвижения; время и продолжительность остановки. В систему встроен одометр, который замеряет пройденный техникой путь за заданный интервал времени. Одометр включается только в том случае, когда автомобиль, трактор или комбайн движутся. При их остановке он останавливает отчет.

Для работы с системой GPS при проведении хронометражных наблюдений была разработана программа и методика проведения исследований. Для всех технических средств результаты экспериментальных исследований сравнивались с расчетными данными, полученными по программе, с использованием статистического метода оценки доверительного интервала математического ожидания:

^ - V< (X-V + -^}=_0,95 (19)

где У - расчетное значение показателя в моделировании; X - среднее значение показателя по экспериментальным данным; ах - среднеквадратическое отклонение экспериментальных данных; hp - табличное значение критерия Стьюдента для ¿-степеней свободы и заданного уровня вероятности Р.

Сравнительные результаты данных приведены в таблице.

Таблица

Сравнительный анализ расчетных и экспериментальных данных при работе __уборочного комплекса __

Наименование машины Наименование показателя Единицы измерения Расчетное значение показателя Среднее экспериментальное значение Допустимый интервал изменения

1 2 3 4 5 6

Комбайны: производительность

Марал-125 (Н-281С) -//- т/ч 22,5 25,0 20,5...31,0

Транспортные

средства:

-КамАЗ 55111 время загрузки ч 0,16 0,16 0,14..0,17

-КамАЗ 55102 -3ил-130 транспортных, средств ч ч 0,14 0,08 0,15 0,09 0,14..0,17 0,075..0,092

В шестой главе «Экономическая эффективность от применения выполненных разработок» приведены расчёты экономической эффективности от использования выполненных разработок.

Основной экономический эффект достигается:

1. При изменении структуры кормов при неблагоприятных погодных условиях сберегается до 37% к.е. урожая травы.

2. По данным расчета - при выборе рационального состава технических средств при производстве рулонного сена снижение затрат составляет 678,0 руб./т.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

1. На стоимость и качество кормов в Ленинфадской области и Северо-Западе России существенно влияют погодные условия в период уборки трав. Результаты статистического анализа погодных условий позволил установить, что средняя вероятность благоприятных погодных условий для июня и июля месяцев 0,552, а вероятность появления подряд трех и более дней без осадков на превышает 0,357, что затрудняет получение качественных кормов с длительным сроком провяливания.

2. На основе анализа данных установлено, что основные влияние на потери кормов оказывает частота увлажнения травы осадками. Для оценки влияния погодных условий на надежность технологий производства кормов из трав рекомендуется использовать математическую модель на основе цепей Маркова. Результаты исследований показали что, в Ленинградской области вероятность получить сено без воздействия осадков составляет 0,17, сенажа - 0,3, подвяленного силоса -0,55.

3. Для снижения потерь сена по погодным условиям разработаны метод, алгоритм и программа определения структуры кормов. Компьютерные исследования по методу «...что будет, если...» позволили оценить для различных условий уборки возможные структуры кормов с заданным содержанием питательных веществ, обеспечивающих снижение до 30 % потерь кормов по погодным условиям.

4., Анализ влияния условий уборки (длины гона поля и урожая травы) на показатели работы уборочных машин показал, что наибольшее влияние на производительность кормоуборочных машин и удельный расход топлива оказывает урожай травы и в меньшей степени длина гона поля. При уборке высоко урожайных трав (25,0 - 30,0 т/га) удельный расход топлива снижается на 50 - 70 % по сравнению с уборкой низкоурожайных трав (5,0 - 10,0 т/га). Перечисленные показатели рекомендуется учитывать при аналогичных исследованиях.

5. Для решения проблемы компьютерного проектирования технологий кормопроизводства на основе теории взаимосвязанных множеств разработаны метод и алгоритм, позволяющий из множества конкурирующих технических средств формировать рациональные (оптимальные) технические комплексы для конкретных условий уборки (объемы производства, природно-климатические и погодные условия).

6. Алгоритм компьютерного проектирования технологий кормопроизводства реализован на основе реляционной СУБД MS Access. Программный комплекс работает в режиме диалога с пользователем и позволяет для конкретных условий проектировать оптимальные (рациональные) технологические комплексы. Программа позволяет, как формировать новые технические комплексы, так и выбирать рациональные технические средства к существующим в хозяйстве кормо-уборочным машинам.

7. Основные теоретические разработки диссертации, алгоритмы и результаты расчетов были проверены в экспериментальных условиях при заготовке кормов в СПК «Шушары» в 2009 году. Для регистрации данных о работе технических средств (кормоуборочных комбайнов и транспортных средств) была использована спутниковая система GPS совместно с КПК. Экспериментальные данные сравнивались с компьютерными расчетами данной технологии. Расчетные и экспериментальные проверены на совместимость статистическими методами на уровне вероятности Р=0,95.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Тимофеев, Е.В. Компьютерное проектирование технологий производства кормов из трав [Текст] / A.M. Валге, Е.В. Тимофеев // Компьютерное проек-

тирование технологий производства кормов из трав:М.: Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. - 2009, № 5. - с. 7 -10.

2. Тимофеев, Е.В. Проектирование технологий сельскохозяйственного производства на основе использования СУБД [Текст] / А.М. Валге, Е.В. Тимофеев // Проектирование технологий сельскохозяйственного производства на основе использования СУБД: Известия Санкт- Петербургского Государственного аграрного университета - 2009, №13.-с. 210-213.

3. Тимофеев, Е.В. Надежность технологий производства кормов из трав в условиях Ленинградской области [Текст] / A.M. Валге, Е.В. Тимофеев // Надежность технологий производства кормов из трав в условиях Ленинградской области: Материалы 6 МНПК. «Экология и сельскохозяйственная техника». Том 2. СПб.: ГНУ СЗНИИМЭСХ. 2009 - с. 147-155.

4. Тимофеев, Е.В. Задачи принятия решений при производстве кормов из трав [Текст] / A.M. Валге, Е.В. Тимофеев // Задачи принятия решений при производстве кормов из трав: Материалы МК. Информационные технологии в эксплуатации МТП АПК.: СПб.: СПбГАУ. - 2009. - С. 45-47.

5. Тимофеев, Е.В. Оценка сроков уборки трав по эффективности кормов [Текст] / Е.В. Тимофеев // Оценка сроков уборки трав по эффективности кормов: Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства: Сб. науч. тр. - Вып. 80. - СПб.: ГНУ СЗНИИМЭСХ. 2008. - с. 111 - 118.

6. Тимофеев, Е.В. Анализ влияния условий уборки на эффективность кормо-уборочной техники (на примере кормоуборочного комбайна Марал-125) [Текст] / Е. В. Тимофеев // Анализ влияния условий уборки на эффективность кормоуборочной техники (на примере кормоуборочного комбайна Марал-125): Материалы научной конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов, СПб.: СПбГАУ. 2008 - с. 146 -149.

7. Тимофеев, Е.В. Проектирование на компьютере технологий заготовки кормов из трав [Текст] / А.М. Валге, Е.В. Тимофеев // Проектирование на компьютере технологий заготовки кормов из трав: Материалы научной конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов, СПб.: СПбГАУ. 2009 - с. 279 - 282.

8. Тимофеев, Е.В. Опыт применения глобальной системы позиционирования GPS для хронометража работы технических средств при заготовке кормов из трав [Текст] / А. М. Валге, Е. В. Тимофеев // Опыт применения глобальной системы позиционирования GPS для хронометража работы технических средств при заготовке кормов ю трав: Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства: Сб. науч. тр.-Вып. 81.- СПб.: ГНУСЗНИИМЭСХ. 2009. - с. 61 -66.

9. Тимофеев, Е.В. Зависимость затрат топлива на уборку трав от урожая травы [Текст] / Е. В. Тимофеев // Зависимость затрат топлива на уборку трав от урожая травы: Зооиндустрия №6, Спб. - 2009 - с. 19 - 23.

Подписано к печати 19 мая 2010 года Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная Объем 1,0 пл. Тираж 75 экз. Заказ № 114 Отпечатано в типографии ГНУ СЗНИИМЭСХ Санкт-Петербург-Павловск, пос. Тярлево, Фильтровское, 3

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ.

1.1. Общее состояние отрасли кормопроизводства на Северо-Западе России и в Ленинградской области.

1.2. Современное состояние технологий и технических средств кормопроизводства.

1.3. Обзор методов проектирования технологий производства кормов из трав

Переход страны на рыночные производственные отношения, планируемое вступление её в ВТО требуют приведения цен на сельскохозяйственную продукцию к международному уровню. Это диктуется борьбой производителей за рынки сбыта, сохранения и расширения объемов производства. Решение этой проблемы в основном зависит от производственных затрат, рациональности использования основных производственных ресурсов, своевременности и обоснованности принятия ключевых производственных решений на основе анализа состояния и прогноза развития рынка сельскохозяйственной продукции.

В настоящее время удельные затраты на производство сельскохозяйственной продукции в Северо - Западном регионе России в разы превышают затраты по сравнению с промышленно-развитыми странами по таким показателям, как трудо- и энерго- затраты. По данным [50] производительность труда в Канаде, при схожих природно-климатических условиях, в 7-8 раз выше по сравнению с Россией. В значительной мере это связано с нерациональностью использования производственных ресурсов, высокой энергоемкостью технологических процессов, нерациональным использованием технических средств в хозяйственных условиях.

Кормопроизводство и молочное животноводство являются важнейшими отраслями агропромышленного комплекса Ленинградской области и Северо-Запада России, темпы и научно-технический уровень которых во многом определяют эффективность функционирования сельского хозяйства и конкурентоспособность его продукции. Это наиболее энергоемкая и затратная отрасль растениеводства. В Северо-Западной зоне под кормовыми культурами занято до 90% площадей земель сельскохозяйственного назначения. Значимость кормопроизводства сводится не только к обеспечению животноводства кормами, но и к решению проблем по обеспечению населения отечественными продуктами питания, сохранению плодородия почвы, решению проблем занятости населения, охране окружающей среды.

Успех деятельности сельскохозяйственных организаций Ленинградской области и Северо- Запада во многом зависит от эффективности ведения главной отрасли - молочного животноводства. Основным путем повышения эффективности этой отрасли является достижение более высокого уровня продуктивности животных за счет более полного использования современных научных достижений при принятии решений в технологическом обеспечении производства при вероятностном изменении его условий, оптимальной комплектации производства техническими средствами и управления ими.

Совершенствование процессов заготовки кормов из трав является наиболее актуальной проблемой кормопроизводства.

Процесс заготовки кормов представляет собой сложную систему взаимодействия человека, как оператора машин, природы, технологий и техники. В свою очередь природные воздействия характеризуются биологической средой - растениями и микроорганизмами, погодными условиями и почвой. Большинство факторов, влияющих на процесс заготовки кормов, имеют вероятностный характер.

Научными учреждениями Северо-Запада разработано большое количество технологий и технологических приемов заготовки основных видов кормов из трав. Отечественной и зарубежной промышленностью выпускается множество технических средств, обеспечивающих практически полную механизацию всех технологических операций. Однако научное обоснование их использования, как правило, выполнено недостаточно полно, что сказывается на эффективности технологий при их использовании в конкретных производственных условиях, и это требует выполнения соответствующих научных исследований.

В последние годы происходит интенсивное развитие инфокоммуникационных технологий, увеличивается емкость запоминающих устройств и быстродействие компьютеров, увеличивается быстродействие средств приема и передачи информации, разработаны новые технические средства для накопления, обработки, хранения и представления информации.

К сожалению эти достижения не в полной мере затронули сельскохозяйственное производство для решения его актуальных задач и, прежде всего, задач снижения затрат на производимую продукцию, повышение экологичности производства и эффективности использования основных ресурсов. Это происходит по многим причинам, основными из которых являются следующие: отсутствие обоснованной и актуальной проблематизации сельскохозяйственного производства по вопросам управления обеспечением продовольствием населения страны. Это отдано на откуп соответствующим правительственным ведомствам и решаются эти вопросы не всегда в интересах страны и её населения;

- отсутствием доступных и отработанных математических и технико-экономических моделей технологий и технологических процессов сельскохозяйственного производства;

- отсутствием моделей принятия решений в конкурентных условиях рынка при обосновании объемов производства, управления технологическими процессами, обоснования количественного состава технических средств и оптимального их использования.

Вследствие этого отсутствует методическое и алгоритмическое обеспечение решения этих задач, нет и соответствующего программного обеспечения, пригодного к использованию на всех уровнях производства - от областных и районных управлений до конкретных специалистов, отвечающих за определенные участки производства.

Утвержденная постановлением № 446 от 14.07.2007 г. правительства России «Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции сырья и продовольствия на 2008 - 2012 годы» предусматривает «. создание систем государственного информационного обеспечения в сфере сельского хозяйства с охватом к 2012 году 95% субъектов Российской Федерации.». Конкретно для управления производством предусматривается «.использование средств системы информационного обеспечения при подготовке и принятии решений на всех уровнях управления в сфере сельского хозяйства .».

В сложившихся условиях, и в связи с постановлением правительства, подтверждается проблема проведения исследований по разработке методов проектирования адаптивных технологий в том числе и технологий кормопроизводства.

Должны быть так же разработаны задачи принятия управленческих решений, обеспечивающих получение высококачественных кормов с наименьшими издержками средств, энергии и труда для конкретных природно-климатических и экономических условий с учетом вероятностной оценки погодных условий.

Решение этой задачи с использованием современных информационных методов, алгоритмов и технических средств позволяет проектировать технологии, адаптированные к конкретным условиям, а также обеспечивать специалистов оперативной информацией для принятия управленческих решений при изменении условий в ходе реализации технологий.

Тема данной диссертации утверждена Ученым советом СЗ НИИМЭСХ и соответствует тематическим планам института.

На защиту выносятся следующие научные и практические положения:

• результаты анализа погодных условий в период заготовки кормов из трав;

• теоретические основы и алгоритмы оценки надежности технологий заготовки кормов из трав;

• алгоритмические основы оценки эффективности использования основных технических средств кормопроизводства в зависимости от условий производства;

• теоретические положения повышения надежности производства кормов из трав в зависимости от погодных условий;

• теоретические положения по использованию СУБД для проектирования технологий кормопроизводства;

• компьютерные программы для определения структуры кормов и проектирования технологий кормопроизводства.

Материалы диссертации доложены и обсуждены:

• на научной конференции профессорско-преподавательского состава и аспирантов СПбГАУ, г. Санкт-Петербург — Пушкин в 2008, 2009 годах;

• на 3-ей международной научной конференции «Автоматизация в промышленности», проходившей в рамках мультиконференции по информационным технологиям и управлению в промышленности приуроченной к 70-летию института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 5 июня 2009 года г. Москва;

• на 6-ой Международной научно-практической конференции «Экология и сельскохозяйственная техника» 13-14 мая 2009 года г. Санкт-Петербург;

• на 12 конференции молодых ученых «Навигация и управление движением» 16-19 марта 2010 года, г. Санкт-Петербург

По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ. Диссертация состоит из введения, шести глав, общих выводов, списка использованной литературы из 134 наименования (в том числе 12 на иностранном языке) и 10 приложений. Она включает 55 рисунков, 26 таблиц, 166 страниц основного текста.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

1. На стоимость и качество кормов в Ленинградской области и Северо

Западе России существенно влияют погодные условия в период уборки трав. Выполненный статистический анализ погодных условий позволил установить, что средняя вероятность благоприятных погодных условий для июня и июля месяцев 0,552, а вероятность появления подряд трех и более дней без осадков на превышает 0,357, что затрудняет получение качественных кормов с длительным сроком провяливания.

2. На основе анализа данных установлено, что основные влияние на потери кормов частота увлажнения травы осадками. Для оценки влияния погодных условий на надежность технологий производства кормов из трав на основе цепей Маркова разработаны математические модели. Решение уравнений показало, в Ленинградской области вероятность получить сено без воздействия осадков составляет 0,17, сенажа - 0,3, подвяленного силоса - 0,55. Вероятности получения некачественных кормов для этих же кормов составляют 0,55, 0,52, 0,1.

3. Для снижения потерь сена по погодным условиям разработаны метод, алгоритм и программа определения структуры кормов. Компьютерные расчеты по методу «.что будет, если.» позволил оценить для различных условий уборки возможные структуры кормов с заданным содержанием питательных веществ, обеспечивающих снижение до 30 % потерь кормов по погодным условиям.

4. Анализ влияния условий уборки (длины гона поля и урожая травы) на показатели работы уборочных машин показал, что наибольшее влияние на производительность кормоуборочных машин и удельный расход топлива оказывает урожай травы и в меньшей степени длина гона поля. При уборке высоко урожайных трав (25,0 — 30,0 т/га) удельный расход топлива снижается на 50 - 70 % по сравнению с уборкой низкоурожайных трав (5,0 - 10,0 т/га). Это необходимо учитывать при компьютерном формировании технологий.

5. Для решения проблемы компьютерного проектирования технологий кормопроизводства на основе теории взаимосвязанных множеств разработаны метод и алгоритм, позволяющий из множества конкурирующих технических средств формировать рациональные (оптимальные) технические комплексы для конкретных условий уборки (объемы производства, природно-климатические и погодные условия).

6. Алгоритм компьютерного проектирования технологий кормопроизводства реализован на основе реляционной СУБД MS Access. Программный комплекс работает в режиме диалога с пользователем и позволяет для конкретных условий проектировать оптимальные (рациональные) технологические комплексы. Программа позволяет, как формировать новые технические комплексы, так и выбирать рациональные технические средства к существующим в хозяйстве кормоуборочным машинам.

7. Основные теоретические разработки диссертации, алгоритмы и результаты расчетов были проверены в экспериментальных условиях при заготовке кормов в СПК «Шушары» в 2009 году. Для регистрации данных о работе технических средств (кормоуборочных комбайнов и транспортных средств) была использована спутниковая система GPS совместно с КПК. Экспериментальные данные сравнивались с компьютерными расчетами данной технологии. Расчетные и экспериментальные проверены на совместимость статистическими методами на уровне вероятности Р=0,95.

1. Агропромышленный комплекс России в 2006 году. М.:2007.

2. Агропромышленный комплекс России в 2007 году. — М.:2008.

3. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. — М.: Наука, гл. ред. физ. мат. литер-ры, 1990. 240с.

4. Андреев Н.Г. Полеводство и луговое кормопроизводство. М.: 1986. — 196 с.

5. Ахмедов М.Ш. Интенсивные энергосберегающие способы заготовки сена в условиях Северо-Запада РФ. СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2001. - 144с.

6. Бальчюнас Т.Э. Совершенствование технологии и технических средств полевого провяливания трав. Дисс. на соискание уч. степени канд. техн. наук. Раудондварис, 1991. - 155с.

7. Браславец М.Е. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства. М.: Экономика, 1971. -358 с.

8. Баутин В.М., Буклагин Д.С., Стружкин Н.И., Кухмазов К.З. Механизация и электрификация сельского хозяйства. -М.: Информагротех, 1996. 560с.

9. Башина О.Э., Спирин А.А. и др. Общая теория статистики. М.: «Финансы и статистика», 1999. - 440с.

10. Благовещенский Г.В. Сено, сенаж, травяная резка. М.: «Колос», 1980.

11. Бондарев В.А., Соколков В.М., Шариков Н.Д. Современные способы и технологии обезвоживания трав в полевых условиях на сено и сенаж. Сб. науч. тр. — Том 4. — М.: ВИМ, 2001 г.-С. 103-108.

12. Борисенко Е.Ф., Денисевич J1.A. Заготовка сена по прогрессивным технологиям. Минск: Урожай, 1991 - 64с.

13. Валге A.M. Обработка экспериментальных данных и моделирование динамических систем при проведении исследований по механизации сельскохозяйственного производства. Спб.: СЗНИИМЭСХ, 2002. - 174с.

14. Валге A.M. Повышение эффективности работы сельскохозяйственной техники путем моделирования процессов на стадии исследования и разработки технологий и машин. Дисс. на соискание уч. степени докт. техн. наук. Спб.: СПбГАУ, 2000. - 300с.

15. Валге A.M., Тимофеев Е.В. Надежность технологий производства кормов из трав в условиях Ленинградской области.: Материалы 6 МНПК. Экология и сельскохозяйственная техника. Т.2. Санкт-Петербург-Павловск. 2009-с. 147-155.

16. Валге A.M., Тимофеев Е.В. Задачи принятия решений при производстве кормов из трав.: Материалы МК. Информационные технологии в эксплуатации МТП АПК.: Санкт-Петербург-Пушкин. 2009.

17. Валге A.M., Тимофеев Е.В. Проектирование на компьютере технологий заготовки кормов из трав.: Материалы научной конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов, СПБГАУ.: Санкт-Петербург-Павловск, 2009 с. 279 - 282.

18. Валге A.M., Тимофеев Е.В. Проектирование технологий сельскохозяйственного производства на основе использования СУБД.: Материалы 5 МНПК. Экология и сельскохозяйственная техника. Т.З. Санкт-Петербург-Павловск. 2007 с. 203-210

19. Валге A.M., Тимофеев Е.В. Компьютерное проектирование технологий производства кормов из трав.: Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 2009, № 5. - с. 7 — 10.

20. Валге A.M., Тимофеев Е.В. Проектирование технологий сельскохозяйственного производства на основе использования СУБД.: Известия Санкт-Петербургского Государственного аграрного университета — 2009, № 13.-с. 210-213.

21. Валге A.M., Добринов А.В. Влияние условий работы кормозаготовительной техники на качество кормов из трав.: Материалы научно — практической конференции. Спб - Петрозаводск, 2002. — С. 61 — 62.

22. Валге A.M., Добринов А.В. Состояние и основные научные проблемы создания адаптивных машинных технологий производства кормов из трав в Северо-Западном регионе России.: Материалы научной сессии НМЦ РАСХН Спб.: НМЦ РАСХН, 2002. - С. 61-62.

23. Валге A.M., Попов В.Д. Динамика сушки травы в полевых условиях. Технология и технические средства механизированного производства продукции растениеводства в Нечерноземной зоне России.: Сб.научных трудов.- Вып.65. СПб.: НИПТИМЭСХ НЗ РФ, 1995.- С. 43-49.

24. Валге A.M., Фрыгин JI.B. Анализ эффективности использования транспортных средств при заготовке кормов из подвяленных трав.: Сб. науч. тр. ф-та мех. с. х-ва ВГМХА им. Верещагина, Вып. 1. - Вологда-Молочное, 2001.-С. 48-53.

25. Валтер Я. Стохастические модели в экономике.: М. Статистика, 1976. — 231 с.

26. Вентцель Е.С. Теория вероятностей.: М. Наука, 1969. 5766 с.

27. Девяткин А.И. Рациональное использование кормов. — М.: «Росагропромиздат», 1990.-255 с.

28. Корма растительного происхождения (ГОСТ 23637-79, ГОСТ23638-79, ГОСт 4808-75). М.-2009 г.

29. Добринов А.В. Анализ основных технологий заготовки сена в условиях Северо-Западной зоны и Ленинградской области.: Сб. науч. тр. Вып. 73. -Спб.: СЗНИИМЭСХ,2002. - С. 153-156.

30. Евтюшенков Н.Е. Транспортные средства для перевозки грубых кормов.: Тракторы и сельскохозяйственные машины. 2000, № 11. — С. 12-13.

31. Ершова И.Г. Повышение эффективности заготовки сена в условиях Северо-Запада путем проектирования адаптивных технологий и комплексов технических средств. Дисс. на соискание уч.степени канд.техн. наук.- СПб.: СЗНИИМЭСХ, 1999. 150 с.

32. Еникеев В.Г. Критерии и методы оценки технической оснащенности растениеводства и качества работы агрегатов с учетом вероятностной природы условий их функционирования. Дисс. на соискание уч. степени докт. техн. наук. Л.: ЛСХИ, 1983.-421 с.

33. Еникеев В.Г. Формализация процедур оценки качества технической оснащенности сельскохозяйственного производства. Труды ЛСХИ. Л., 1980. - Т.397. - с.34.36.

34. Завалишин Ф.С., Мацнев М.Г. Методы исследований по механизации сельскохозяйственного производства. — М.: Колос, 1982. — 232 с.

35. Заготовка и хранение сена и сенажа в условиях Нечерноземной Зоны РСФСР и Прибалтики.: Рекомендации. Л.: НИПТИМЭСХ НЗ, 1977. - 42 с.

36. Зафрен С.Я. Технология приготовления кормов. ~М.: Колос, 1977, 240с.

37. Зенченко Ю.И. Имитационная модель заготовки люцернового сена.: Вестник сельскохозяйственной науки. — Алма-Ата, 1971, №9. С. 95-102.

38. Зубрилин А.А. Научные основы консервирования зеленых кормов. М.: ОГИЗ СельхозГИЗ, 1946.-368 с.

39. Ивашев-Мусатов О.С. Теория вероятностей и математическая статистика.: М. Наука, 1979. — 255 с.

40. Ильин И.В. Стратегия машиностроения для животноводства и кормопроизводства.: Тракторы и сельхозмашины. — 2000, № 7.

41. Информация о состоянии Агропромышленного и рыбохозяйственного комплекса Ленинградской области в 2006 году.: Санкт-Пе тербург. 2007

42. Информация о состоянии Агропромышленного и рыбохозяйственного комплекса Ленинградской области в 2007 году.: Санкт-Пе тербург. 2008

43. Информация о состоянии Агропромышленного и рыбохозяйственного комплекса Ленинградской области в 2008 году.: Санкт-Пе тербург. 2009

44. Иофинов С.А., Шкрабак B.C. Агроинженерия и проблемы земледелия. — Л.: СПбГАУ, 1996.-89 с.

45. Каджюлис Л.Ю. Выращивание многолетних трав на корм. Л,: Колос, 1977.

46. Каштанов А.Н. и др. Основы ландшафтного экологического земледелия. М.: Колос, 1994. - 127 с.

47. Коноплев Е.Г., Черноклинов Н.А. Заготовка кормов в промышленном скотоводстве.-М.: «Россельхозиздат», 1973.

48. Концепция развития АПК России. М.: ВИМ, 2002.

49. Кормановский Л.П., Марченко О.С., Бондарев В. А. Результаты исследований эффективности ресурсосберегающих технологий заготовки измельченных кормов высокого качества.: Тракторы и сельхозмашины. -2001, №8.

50. Кузьмин В.Н. и др Нормативно-справочные материалы по планированию механизированных работ в сельскохозяйственном производстве: Сборник. — М.: ФГНУ «Росинформагротех»,2008. — 316 с.

51. Лебедев А.Н. и др. Вероятностные методы в инженерных задачах. Справочник.: Спб., Энергоиздат. Санкт-Петербургское отделение, 2000. -333 с.

52. Летунов И.И., Сечкин B.C. Экономика и организация кормовой базы в Нечерноземной зоне РСФСР. Л.: Колос, 1983. - 232 с.

53. Лисовский И.В. Комплексная механизация заготовки кормов. Л.: Лениздат, 1980. 224 с.

54. Логистика: Учебное пособие/ Под редакцией Аникина Б.А. М.: ИНФРА-М, 1999.-327 с.

55. Ломакин B.C. Исследование процесса досушивания травяной массы в малогабаритных тюках с целью его интенсификации в условиях Северо

56. Запада. Дисс. на соискание уч. степени канд. техн. наук. Л.: Пушкин, НИПТИМЭСХ НЗ РФ, 1975. С. 17-20.

57. Лыков А.В. Теория сушки. М.: «Энергия», 1968.

58. Любарский В.М., Петрушевичюс В.И. и др. Активное вентилирование сельскохозяйственных продуктов. -М.: «Колос», 1972.

59. Маренич Ю.Я. Исследование уборочно-транспортного процесса на уборке силосных культур. Автореф. дисс. на соискание уч. степени канд. техн. наук. Л.: Пушкин, 1978. - 19 с.

60. Методика определения экономической эффективности технологий и сельскохозяйственной техники. -М.: ВНИИЭСХ, 1998.

61. Методические рекомендации по оценке топливо- энергетических затрат на выполнение механизированных процессов в растениеводстве. МСХ., ВИМ.,М. 1989-420 стр.

62. Механизированная заготовка прессованного в короткомерные тюки сена. Рекомендации. — М.: Россельхозиздат, 1984.

63. Михеева В.Д., Харитонова И.А. Microsoft Access 2003. Спб.: БХВ-Петербург, 2004 1072 е.: ил.

64. Нэш М.Дж. Консервирование и хранение сельскохозяйственных продуктов: Справочная книга. Пер. с англ. М.: Колос, 1981. - 311 с.

65. Обобщенный протокол результатов испытаний приобретенной в 2006 году новой сель сельскохозяйственной техники и внедряемой в производстве хозяйствами Ленинградской области в 2008 году. Калитино.: ФГУ

66. Северо-Западная Государственная зональная машиноиспытательная станция». 2009.

67. Палецков Е.Н. Новый критерий эффективности кормопроизводства. :Механизация и электрификация с/х 1988. №10.

68. Пилючина В.В., Белянов А.В. Применение солнечной энергии для досушивания сена .'Механизация и электрификация социалистического сельского хозяйства. 1982. -N11.

69. Пипа В.А. Технология и комплексы машин для уборки трав в переменных условиях внешней среды. Автореф. дисс. на соискание уч. степени техн. техн. наук. Зерноград, 1990. - 18 с.

70. Пиуновский И.И. Проблемы повышения качества кормов при заготовке их на сено и сенаж.: Сб. науч. тр. Т. 4. -М.: ВИМ, 2001 г. - С. 97-103.

71. Пиуновский И.И., Романович В.В. Досушивание сена активным вентелированием. -М.: «Ураджай», 1979. 64 с.

72. Пиуновский И.И., Шупилов А.А. Моделирование технологических процессов заготовки кормов из трав. Сб. науч. тр. М.: ВИМ, 2000 г. — С. 165-166.

73. Повышение качества и эффективности использования кормов. Сборн. инф. Госагропром СССР.: Сост. Смурыгин М.А. -М.: Колос, 1983.

74. Поединок В.Е. Комплексная механизация заготовки кормов. М.: «Агропромиздат», 1986. -224 с.

75. Попов В.Д., Валге A.M. Моделирование и оптимизация процессов и технологий заготовки кормов из трав в условиях Северо-Запада России.: Спб., СЗНИИМЭСХ, 2005. 176 с.

76. Попов В.Д. Методы проектирования и критерии оценки адаптивных технологий заготовки кормов из трав, повышающие эффективность технологий. Дисс. на соискание уч.степени докт.техн. наук.- СПб.: СЗНИИМЭСХ, 1998.- 212 с.

77. Попов В.Д. Обоснование рациональной технологии и системы машин для заготовки кормов из трав в условиях Северо-Запада. Дисс. на соискание уч. степени канд. техн. наук. Л.: НИПТИМЭСХ НЗ, 1978. - 212 с.

78. Попов В.Д. Проектирование адаптивных технологий заготовки кормов из трав. Спб.: НИПТИМЭСХ НЗ РФ, 1998. - 110 с.

79. Попов В.Д., Валге A.M., Добринов А.В. Задачи принятия решений при адаптации технологий кормопроизводства в условиях Северо-Запада России. Сб. науч. тр.-Т. 142,4 1.-М.: ВИМ, 2002.-С. 48-56.

80. Рао С.Р. Линейные статистические методы и их применение/ Пер. с англ. -М.: Наука, 1968. 548 с.

81. Раскин Л.Г. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального управления. М.: Сов. радио, 1976. - 344 с.

82. Региональная целевая комплексная программа интенсивного кормопроизводства «Корма» Лен. Обл. на 2000-2005 гг. СЗНИИМЭСХ, СПб.2000.-134 с.

83. Ризкин И.Х. Машинный анализ и проектирование технических систем. М.: Наука, 1985. - 160 с.

84. Романов О.К.Оптимальные решения.- М.: Статистика, 1976.-96 с.

85. Романович В.В. Обоснование параметров хранилищ и средств механизации для досушивания измельченного сено вентилированием. Автореф. дисс. на соискание уч. степени техн. техн. наук. Минск, 1984. — 16 с.

86. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев :Вопросы анализа и процедуры применения решений.: Сб. переводов. М.: Мир, 1976. - С.80.108.

87. Румшинский Л.З. Математическая обработка результатов эксперимента. Справочное руководство.: М. Наука, 1971. -192 с.

88. Сакун В.А. Сушка и активное вентилирование зерна и зеленых кормов. -М.: «Колос», 1974. 216 с.

89. Сборник нормативных материалов на работы, выполняемые машинно-технологическими станциями (МТС). М.: ФГНУ «Росинформагротех»,2001.-188 с.

90. Сечкин B.C. Прогрессивные технологии и комплексы машин для заготовки и хранения кормов из трав в условиях Нечерноземной зоны РСФСР. Дисс. на соискание уч. степени докт. техн. наук. Л.: 1979. - 460 с.

91. Сечкин B.C., Сулима Л.А. и др. Заготовка и приготовление кормов в Нечерноземье. Справочник. Л.: Агропрромиздат. 1988. - 480 с.

92. Сечкин B.C., Сулима Л.А. Комплексная механизация производства кормов. Л.: Агропромиздат, 1975.

93. Симарев Ю.А.Организация использования кормозаготовительной техники в новых хозяйственных формированиях.: Механизация и электрификация сельского хозяйства. 1995, № 2-3. — С. 10-14.

94. Сирвидис И.Ю. Технологии и средства механизации заготовки травяных кормов. Автореф. дисс. на соискание уч. степени докт. техн. наук. -Елгава, 1991.-36 с.

95. Система ведения сельского хозяйства Северо-западной зоны РСФСР. -Л.: Колос, 1968.-592 с.

96. Смурыгин М.А., Лесницкий В.Р., Сердечный А.Н. Прогрессивные технологии приготовления сена. -М.: «Агропроиздат», 1986. 142 с.

97. Соловьева Н.Ф. Особенности конструкций зарубежных пресс-подборщиков.: Тракторы и сельхозмашины. 2002, № 2.

98. СоюзАгромаш Производство и рынок сельскохозяйственной техники в Российской Федерации.: Ежемесячный информационный бюллетень №7. -2006.

99. Сулима Л.А. научно-технический прогресс в кормопроизводстве. Л.: Общество «Знание», 1988. - 32 с.

100. Табак Д., Куо Б. Оптимальное управление и математическое программирование. — М.: Наука, 1975. -280 с.

101. Таха X. Введение в исследование операций. Ч. 2. — М.; «Мир», 1985. -496 с.

102. Тахова Э.Г. Имитационное моделирование в системном анализе кормопроизводства. Автореф. дисс. на соискание уч. степени канд. эконом, наук.-Л.: 1991.- 16 с.

103. Технологическое и техническое обеспечение молочного скотоводства. Сосотояние, стратегия развития: Рекомендации.: Под ред Лачуги Ю.Ф. ФГНУ «Росинформагротех», 2008. 228 с.

104. Технология приготовления рассыпного измельченного сена с досушкой активным вентилированием. Рекомендации. М.: ВО «Агропромиздат», 1988.22 с.

105. Тийгимяэ А.Я., Хуссар В.П. Механизация сеноуборочных работ. — Л.: «Колос», Лен. отд-ние, 1976. 103 с.

106. Типовые нормы выработки и расхода топлива на механизированные полевые работы в сельском хозяйстве. Том 2. М., ВО Агропромиздат, 1990.- с.32.73.

107. Типовые нормы выработки и расхода топлива на сельскохозяйственные механизированные работы. Ч. 2. -М.: Информагробизнес, 2001.

108. Титов B.C. Справочник для работников кормопроизводства. Л.: Россельхозиздат, 1985.-е. 160.

109. Урожай Информационный бюллетень по зарубежной сельскохозяйственной технике и технологиям — 2008 г. 152 с.

110. Урубков В.И. Механизация заготовки сенажа. М.: Россельхозиздат, 1981, 62 с.

111. Фрыгин JI.B. Повышение эффективности заготовки кормов из подвяленных трав путем формирования адаптивных технологий и комплексов технических средств. Дисс. на соискание уч. степени канд. техн. наук. Спб.: СЗНИИМЭСХ,2001. - 172 с.

112. Хабатов, Р. Ш. Техническое обслуживание и ремонт машинно-тракторного парка. Киев : Урожай, 1987. - 244 с. : ил. - Библиогр.: с. 243.

113. Шпилько А.В. Технология и машины для заготовки грубых кормов в прямоугольных тюках. М.: ИНФРА - М, 1998. - 268 с.

114. Черноиванов В.И., Северный А.Э., Халфин М.А., Халфин С.М., Орсик JI.C., Сидыганов Ю.Н. Ресурсосбережение при технической эксплуатации сельскохозяйственной техники. М.: ФГНУ «Росинформагротех». - 4.1. -2001.-360 с.

115. Экономическая оценка использования кормоуборочных комбайнов.: Рекомендации. М.: ВНИЭСХ, 1999. - 35 с.

116. Ясенецкий В.А. Машины для заготовки стебельчатых кормов. М.: Россельхозиздат, 1987. -72 с.122. "Agricultural engineering." in The McGraw-Hill Encyclopedia of Science and Technology. 9th ed. McGraw Hill: New York. 2002.p.212-213.

117. Brown, R.H. (ed). CRC handbook of engineering in agriculture. Boca Raton, FL.: CRC Press 1988.

118. Field, H. L., Solie, J. В., & Roth, L. O. Introduction to agricultural engineering technology: a problem solving approach. 2007. New York: Springer.

119. Frick R. Mahen mit Aufbereiter. : Schweizer Landtechnik. 1999. № 3.-S 1415.

120. Hills, David. "Agricultural engineering." in The Engineering Handbook (2nd ed). CRC Press. 2004. pp. 190-1-190

121. Kutschenreiter W. Futterbergung-Technic und Markt mit vielen Optionen. : Schweizer Landtechnik. -1998. № 3.-S 20-23.

122. Oliver, David W.; Timothy P. Kelliher, James G. Keegan, Jr. Engineering Complex Systems with Models and Objects. McGraw-Hill. 1997. pp. 85-94.

123. Pollinger A. Ladewagen oder Feld hacksler ? Was ist die beste Technic fur die Grassilageernte? : DLZ Agrarmag. Agrobonus.- 1999.- Jg.50. № 4 (Beil). S. 2030.

124. Savoe P., Poberge M., Lajoie I., Tremblay D., Lemay S. P. Intensive forage conditioning applied to a self-propelled mower. : Appl. Engg in Agr. -1999. Vol. 15. № 2-P107.

125. Harms H.H. Crop collection. Yearbook agricultural engineering, № 5, 1992. p. 114-120.

126. Theoretical Production Ecology, college notes, Wageningen Agricultural University, 1990

127. Wieneke F. Mowing and treating of hay. agricultural engineering, № 5, 1992. p. 111-114.