автореферат диссертации по процессам и машинам агроинженерных систем, 05.20.03, диссертация на тему:Повышение эффективности производственных процессов заготовки грубых измельченных кормов

Ко ОЙ 2 4 НОЯ

На правах рукописи

ЖУКОВ Владимир Викторович

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ ЗАГОТОВКИ ГРУБЫХ ИЗМЕЛЬЧЕННЫХ КОРМОВ

Специальность 05.20.03 - эксплуатация, восстановление и ремонт

сельскохозяйственной техники

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

МОСКВА -1997

Работа выполнена в Московском государственном агроинженерном университет! им. В.П. Горячкина.

Научный руководитель - доктор технических наук,

профессор Скороходов А.Н.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Курчаткин В.В. кандидат технических наук, доцент Захарченко А.Н.

Ведущая организация - Всероссийский научно-исследовательски^ институт кормов имени В. Р. Вильямса

Защита состоится " г. в часов на заседании да

сертационного совета К 120.12.03 при Московском государственном агроинженерно университете им. В.П. Горячкина по адресу: 127550, г. Москва, ул. Тимирязевская, д.5 МГАУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного совета,

профессор /уу'...- В.И. Осипов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Грубые измельченные корма имеют важнейшее знание в рационе крупного рогатого скота (КРС). Пиковые нагрузки в использовании ма-риальных и людских ресурсов, из-за ограниченности сроков заготовки 10-12 днями, «водят к особенно большому влиянию уровня организации работ на эффективность юизводственных процессов заготовки грубых измельченных, кормов, включающую в бя, прежде всего, показатели качества, закладываемых на хранение кормов, эксплуа-ционные и энергетические затраты. Особое значение имеет данная проблема в усло-ях Центрального района (ЦР) Нечерноземной зоны Российской Федерации (РФ), отдающегося наибольшей концентрацией населения, большими объемами производства шока и мяса КРС и сложными погодными условиями в период заготовки кормов.

Исходя из сказанного, актуальной научной проблемой является повышение эф-.'кгивносги производственных процессов заготовки грубых измельченных кормов на нове современных методов математического моделирования и оптимизации.

Цепь работы - повышение эффективности процессов заготовки грубых измель-нных кормов на основе современных методов математического моделирования и он-мизации с учетом вероятностного характера изменения действующих факторов.

Объекты исследования: природно-хозяйственные условия и технологические юцессы заготовки грубых измельченных кормов в ЦР РФ; многолетние бобовые тра-1; косилки-плющилки, кормоуборочные комбайны, тракторные транспортные агрега-I, задействованные на заготовке кормов, средства их обслуживания и восстановления.

Методика исследований. Объекты исследования рассматривались с исполь-ванием теории больших систем, классического анализа, теории массового обслужива-и, теории вероятностей, теории надежности и других. Экспериментальные исследова-ш проводились в полевых условиях и на разработанной имитационной модели с при-:нением хронометража, экспертной оценки, теории вероятностей и математической атистики.

Научная новизна. На принципах многоуровневого системного подхода разра-нана аналитако-имитационная модель процессов заготовки грубых измельченных |рмов. Параметры модели выражены через вероятности состояний элементов системы, ■о позволяет более полно учесть совместный стохастический характер влияния всех

основных действующих факторов.

Практическая значимость. Разработанные модель и рекомендации позволя повысить эффективность производственных процессов заготовки грубых измельчени кормов за счет определения оптимальных сроков заготовки кормов, структуры и соста кормоуборочных комплексов, стратегии резервирования и ремонтно-технического с служившим, обеспечивающих выполнение суточного задания с требуемой вероятт стью.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и оде репы на научно-теоретических конференциях профессорско-преподавательского соста МГАУ им. В.П. Горячкина, в Университете Христиана Альбрехта (г. Киль, Германия) сельскохозяйственной школе Зильбербегр (Австрия) в 1995-1997 гг. Во время рабо' над диссертацией шел интенсивный обмен мнениями по сети INTERNET, а также о< ществлялся обмен материалами по теме исследования со специалистами в данной с ласти из Германии (дипломированным инженером Ф. Генрихсмейером), Австр (инженером А. Леодольтером).

Реализация результатов исследования. Полученные результаты иссле; ваний прошли производственную проверку и внедрены в АОЗТ «Истро-Сенежск ППО» Московской области в 1996 г.

Публикация результатов работы. Основные результаты теоретических экспериментальных исследований опубликованы в шести печатных работах.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из bi дения и четырех глав. Она содержит 144 страницы основного текста, 57 рисунков, таблиц, список литературы из 204 наименований и 5 приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе на основе анализа литературных источников обоснованы за; чи и разработана общая структурная схема исследования. Установлено, что разнооб{ зие природно-климатических условий заготовки кормов в ЦР обуславливает необхо^ мость их более полного учета при моделировании изучаемых процессов. Онределе целесообразность дополнительных исследований по обоснованию сроков заготовь обеспечивающих минимум потерь биологической питательности кормов.

На основании выполненного анализа по обоснованию структуры и состава кс

оуборочных комплексов, организационных форм использования техники, установле-о, что применение только классических методов оптимизации существенно снижает эстоверность получаемых рекомендаций из-за недостаточного учета влияния вероят-эстного характера действующих факторов; использование имитационных методов, в [рыве от аналитических, делает ¡фактически невозможной оптимизацию изучаемых роцессов из-за неопределенности требующихся для моделирования исходных данных, а основании вышеизложенного, сделан вывод о необходимости синтеза аналитических имитационных методов моделирования процессов заготовки кормов.

Особое значение при оптимизации исследуемых процессов имеет ремонтно-жническое обеспечение функционирования кормоуборочных комплексов, поскольку эостои атрегатов по техническим причинам достигают 20...40 %. Анализ работ показал, го в настоящее время не учитывается влияние параметров службы ТОР на вероятность лполнеяия суточного задания, показатели работы агрегатов, структуру и состав кормо-зорочных комплексов, загрузку постов ТОР, резервирование системы машин. Учтен тыт организации ремонттго-технического обеспечения на машинно-тракторной станции лауса У иди (Австрия). Выявлено, что при создании моделей безотказности кормоубо->чных агрегатов не учитывается время развития отказов и, соответственно, возмож-эсть их устранения за пределами времени смены, что снижает производите ггьность агатов. Определено, что специальным показателем надежности функционирования >рмоуборочных звеньев должна быть принята вероятность выполнения суточного за-шия. Установлено, что в имеющихся методиках расчета необходимого количества ре-:рвных элементов не учитывается влияние одних элементов на работоспособность дру-тх, что вносит существенную погрешность в расчеты.

Проведенный анализ позволил сформулировать основные задачи исследования: Разработать аналитико-имитационную модель производственного процесса заготовки грубых измельченных кормов, позволяющую оптимизировать параметры, обосновывать режимы и показатели использования взаимодействующих подсистем. Выявить общие закономерности влияния объемов и сроков проведения работ на технологическое, техническое и организационное обеспечение процесса заготовки кормов, обосновать суточный темп проведения работ в зависимости от допускаемых потерь биологической питательности.

Обосновать оптимальные параметры и режимы работы, структуру и состав кормо-

уборочных комплексов, обеспечивающих выполнение суточного объема работ. 4. Обосновать требования к надежности процесса заготовки кормов, оптимизирова стратегию, параметры, способы и методы ее обеспечения с заданной вероятностью. Во второй главе отражены результаты теоретических исследований по те. диссертации. Для решения соответствующих взаимосвязанных задач применен мни уровневый системный подход, структурная схема которого приведена на рис. 1.

Рис. 1. Структурная схема задач оптимизации производственного процесса заготовки измельченных кормов

На первом уровне обосновываются агрогехнологические требования к процессу, ажнейшими та которых, являются оптимальные сроки начала (сут) и суточный темп 7суг (га/сут или т/сут) выполнения технологических операций. Критерием оптимизации вляегся обеспечение минимальных потерь биологической питательности жвивалентного сухого вещества) заготавливаемого корма <2:

^е Зз - площадь скашивания, га; У - суточный темп распространения наиболее благо-риятнош момента для: уборки, га/сут; А/ - эмпирический коэффициент; 1,,ц - рашшй рок наступления наиболее благоприятного момента, сут.

Оптимальный срок начала скашивания определяется из выражения:

Суточный темп скашивания 1Уск (га/сут) в зависимости от допускаемых биолога-еских потерь урожая /<// (долей единицы) рассчитывается по формуле:

где Ешх - сбор эквивалентного сухого вещества в наиболее благоприятный мо-[ент для скашивания, кг/га.

Агрогехнологические показатели являются основой при обосновании параметров фегатов, количественного и качественного состава кормоуборочных комплексов и оп-еделении требований к технологическому и техническому обеспечению их надежной аботы.

На втором уровне аналитическими методами решается группа оптимизационных здач по обоснованию структуры и состава кормоуборочного комплекса, обеспечиваю-Н1Х поэтапное решение проблемы выбора энергетических средств и обоснования пара-(етров агрегатов и режимов их работы для выполнения технологических операций.

На первом этапе второго уровня определяется оптимальная мощность Роюп (кВт) вигатсля агрегатов для всех технологических операций (по данным работ, выполнен-ых на кафедре ЭМТП МГАУ). В результате сравнения Ропт с номинальной мощностью '„ (кВт) двигателей существующих агрегатов устанавливается оптимальная структура ормоуборочного комплекса.

й = /{З3,)',/),, /,„.,, 1Ш, П'С1Т ) => тт,

(1)

(2)

(3)

На втором этапе второго уровня по минимуму удельных энергозатрат Ец, обосн вывается состав и определяются режимы работы кормоуборочных агрегатов.

На третьем этапе второго уровня исходя из условия: Шгв к Ж^ , рассчитывается суточная производительность технологического звена Щг и необход мое количество кормоуборочных агрегатов, обеспечивающих требуемый суточный те» РУсут проведения работ. Для определения числа транспортных средств использован м тод динамики средних. На рис. 2. приведен упрощенный размеченный граф состоят взаимодействия транспортных средств и комбайнового звена.

Лкоз—

ти(1)

П1к2(0

тю(1) -

¿КОЗ

&К50

ти. з(1)

I-^-КОЗ "I

1

Пк40

^К04'

тк5-2(0

— Ло! •

т„(0

тт

Л/2

то(0 -1—

т10(1)

т,й(0

т,з(0

Яоо-

¿445

¿434

тм(1)

Рис. 2. Упрощенны! размеченный граф состояний комбайно вого и транспортноп звеньев

Аку и А^г интенсивности переходов кор моуборочных комбат нов;

Л„у и Аф - интенсивнс сти переходов транс портных средств

Комбайновое звено

Звено транспортировки

На рисунке обозначено:

тьаО), ти(0: тк4(0 математические ожидания числа комбайнов, пребыван щих, соответственно, в состояниях поворота, технологического отказа, технологичесю го обслуживания, холостого переезда; - математическое ожидание общего чиш комбайнов, находящихся в состоянии технических отказов; тц.^), т^Н), ти.3(1) - а ответственно, в состояниях технических отказов первой, второй и третьей групп слоя ности; тки(1) - число комбайнов в состоянии основной работы;

т,;(1), т,2(1), т1}(1), ти(1), пг^(1), т1б(1) математические ожидания числа транспор' ных средств находяпщхся, соответственно, в состояниях движения с грузом, взвешив, ния, маневрирования, разгрузки, движения без груза, технических отказов; тю(1) - числ транспортных средств, находящихся во взаимодействии с кормоуборочными комбайн:

Система дифференциальных уравнений для транспортных средств имеет вид:

ми.

Условие нормировки:, где пг • общее количество транспортных

редств. Технологическое обслуживание комбайнов будет наилучшим, если количество ранспортных средств, взаимодействующих с ними, будет равным:

Для решения задач второго уровня создана программа для ПЭВМ Кормоуборочный агрегат», регистрационный номер в Российском агентстве по право-эй охране программ для ЭВМ, баз данных и топологий интегральных, микросхем 'осАПО) 970455.

На третьем уровне с помощью имитационных экспериментов осуществляется гатистическал оценка параметров кормоуборочного комплекса и эффективности проек-фуемого производственного процесса, обосновываются параметры системы техниче-вдго обеспечения.

На первом этапе третьего уровня исследуется влияние объема заготовки корма на :роятность выполнения суточного задания р и обосновывается необходимый резерв эойзводительности и времени из условия: p^fpj, где [р] - минимальная допускаемая гроятность выполнения суточного задания.

На втором этапе третьего уровня обосновываются параметры системы техниче-сого обеспечения: обосновываются требования к повышению безотказности кормоубо->чных машин с помощью организационных мероприятий, исходя из условия р =i> max; треде ля гагся параметры службы технического обслуживания и ремонта по критерию: > [р]. Вероятность безотказной работы ацетата определяется го следующего выра-ения:

mJO^mn(t)+mlil(i) + mtl(i) + ml4(t)+ml^i(i)+mll0a),

(6)

ы

- параметр потока постепенных отказов, ха-

рактеризующих естественное старение 1-го элемента; Ть а\ - параметры распределения Гаусса; Яеш=сош1 - параметр потока внезапных независимых отказов; Купр - коэффициент упреждения отказов, определяемый по результатам статистических наблюдений и экспертной оценки; ЯуГ2, - параметр штока начала развития ускоренных постепенных отказов; ш - число элементов.

Суммарный параметр потока отказов машины Л(1) (1/ч) определяется как:

Л(/)= Дж(г) + л£я <8)

т

где ЛЕС(г) - - параметр потока постепенных отказов, характеризующих естест-

1=1

«i

венное старение кормоуборочного агрегата, 1/ч; Лсн - - параметр потока внезап-

¡-1

пых независимых отказов кормоуборочного агрегата, 1/ч; Ли; = 2Л>» " параметр штока

начала развития ускоренных постепенных отказов, 1/ч.

Возможность упреждения отказов подтверждает необходимость предсезонной подготовки кормоуборочньтх агрегатов и организации устранения отказов за пределами времени смены. Поддержание высокого значения К>пр в период уборки позволяет существенно снизигь простои кормоуборочных агрегатов во время работы в поле.

Требуемое количество запасных элементов определяется из условия того, что вероятность простоя кормоуборочного комбайна р из-за доставки резервных элементов не выше допускаемой:

(9)

где [/)) - допускаемая минимальная вероятность простоя агрегатов из-за отсутствия запасных элементов;/!. = Л, + 2 Я, ; " интенсивность отказов элемента 1 бед

гл

учета влияния зависимых отказов; - коэффициент, характеризующий степень влияния отказа .¡-той детали на работоспособность ¿-й; Я, - параметр потока отказов детали j влияющей на работоспособность детали к- число элементов.

На четвертом уровне, на основании проведенных имитационных экспериментов,

проводится обобщенная прогнозируемая оценка эффективности функционирования

кормоуборочного комплекса по критерию минимума приведенных затрат на еддницу заготавливаемого корма:

л

+" НФ0Т, + с-лпгн + Сп:м +Е„ -KVi)^min (Ю)

с AED|+Ex1+EMi

и оцениваются удельные энергозатраты Е уд =2^--—-, (11)

"i

где Сип - основная и дополнительная заработная плата работников хозяйства, занятых на данной операции, руб/т; Н^ - налоги, выплачиваемые из фонда оплаты труда, руб/т, Сакли - амортизационные отчисления, затраты на ремонт, хранение и техническое обслуживание техники и других основных фондов задействованные на данной операции, руб/т; CrcMi - затраты на топливо и смазочные материалы на данной операции, руб/т; Ец - нормативный коэффициент эффективности капиталовложении; KV1 - удельные капиталовложения на i-той технологической операции по заготовке корма, руб/т; Eni - прямые затраты энергии, выраженные расходом топлива, МДж/ч; Еж - энергозатраты живого труда, МДж/ч; Ем - энергоемкость средств механизации, МДж/ч; Wj - часовая производительность соответствующего технологического звена, т/ч, п - число технологических операций.

Основное преимущество предлагаемого подхода заключаются в его системности, при которой исследование производится по соответствующим взаимосвязанным уровням при синтезе аналитических и имитационных методов моделирования производственных процессов. Это позволяет во взаимосвязи обосновать влияние вероятностных факторов эксплуатации на эффективность функционирования всей системы.

В третьей главе представлена программа и методика проведения экспериментальных и статистических исследований, включавшие проведение экспериментов в реальных природно-хозяйственных условиях и на имитационной модели. Изменение кормовых качеств растений в период физиологического развития и после скашивания, а также закономерности сушки трав в прокосах устанавливались в результате полевых опытов; для определения составляющих баланса времени смены и показателей надежности работы кормоуборочных агрегатов были проведены необходимые хрономегражные наблюдения. С помощью метода экспертной оценки определялись элементы кормоуборочных агрегатов, ограничивающих их безотказность. Информация, необходимая для реализации аналигико-имитационной модели, была получена в результате обработки экспериментальных и статистических данных.

Имитационная модель производственного процесса заготовки кормов состоит из грех блоков: блока ввода исходных данных, блока расчета состояния системы и блока

вывода. Ввод данных организован в модели постранично с последующим сохранением данных в виде файла. Моделирование осуществляется дискретно, через определенный интервал времени - ДТ, отсчет которого ведется по предусмотренным в программе внутренним часам. Каждая машина получает свой порядковый номер 1 и индикатор ln_--.fi] пребывания в каждом из моделируемых состояний, равный единице, если машина находится в данном состоянии, и нулю - если нет. После начала смены начинается имитация рабочего дня каждого агрегата в составе кормоуборочного комплекса. Моделируются следующие состояния: ежесменное техническое обслуживание, движение к месту работы, непосредственно работа, повороты, переезды, устранение технологических и технических отказов, смена транспортного средства, ожидание устранения технических отказов и технологического обслуживания. Устранение технических отказов моделируется с учетом трех групп сложности последних. 1 группа - отказ устраняется непосредствешю механизатором; 2 группа - передвижной ремонтной мастерской; 3 группа - стационарным пунктом технического обслуживания и ремонта. После наступления события - отказ кормоуборочного агрегата - определяется его труппа сложности из условия:

м^-1- <ц>

где А), Л-. Лз - параметры потока соответственно отказов 1,2 и 3 -ей групп сложности.

Событие - переход кормоуборочного агрегата из состояния 1 в состояния ] на интервале ДТ - наступает, если число, сгенерированное датчиком случайных чисел, оказывается не меньше вероятности перехода из состояния 1 в состояние ^ Вероятности переходов из состояния в состояние на каждом интервале времени ДТ рассчитываются в соответствии с законами распределений. Если 1-я машина на интервале времени ДТ находится в состоянии основной работы, то рассчитываются производительность 'М'Щ за этот промежуток времени. Одновременно с расчетом производительности моделируется заполнение прицепа. Если прицеп полон - организуется смена транспортного средства. Когда суммарная производительность звена подбора превысит плановое задание - работа считается выполненной. В модели осуществляется переход к следующей реализации процесса.

Программа для ЭВМ «Имитационная модель процесса заготовки измельченных кормов» защищена свидетельством о регистрации в РосАПО № 970452.

Для отладки и верификации модели был разработан и встроен в программу специальный компьютерный хронометражный лист-файл, в котором фиксируются состояния всех технических средств через интервал времени AT. Число реализаций процесса п, обеспечивающее требуемую точность счета с доверительной вероятностью (3=4),95, равно 250. Предельная ошибка при этом не превышала 2.. .3 %.

Аппроксимация эмпирических зависимостей проводилась по методу наименьших квадратов. Статистические гипотезы о законе распределения изучаемых случайных величин проверялись по критериям х2 н Смирнова-Колмогорова.

В четвертой главе представлены основные результаты экспериментальных имитациошшх и производственных исследований. Экспериментально, с учетом многолетних наблюдений ВНИИ кормов им. В.Р. Вильяме а, определена динамика кормовых качеств многолетних бобовых трав в период фенологического развития и во время провяливания. Установлено, что изменение сбора эквивалентного сухого вещества с 1 га в зависимости от длительности биологического развития хорошо апроксимируется полиномом второго порядка. Исследовано влияние важнейших факторов на биологические потери урожая. Определено, что рекомендуемым сроком начала скашивания многолетних бобовых является фаза бутонизации. Для оперативного определения сроков начала и суточного темпа проведения работ на заготовке измельченных кормов в диссертации разработана номограмма.

В результате обработки экспериментальных и статистических данных, были определены параметры и законы распределений основных составляющих баланса времени смены и показателей надежности кормоуборочных агрегатов. Исследования показали, что эмпирические полигоны частот хорошо аппроксимируются экспоненциальным законом распределения. Полученные данные явились исходной информацией для выполнения оптимизационных расчетов и проведения имитационных экспериментов.

Первоначально выбираются оптимальные энергетические средства для каждой технологической операции. Соответствующие рекомендации приведены в диссертации в виде таблицы.

Для оперативного определения оптимальных режимов работы и состава звена скашивания разработана номограмма (рис. 3). Порядок пользования номограммой показан стрелками. Рекомендации для звеньев подбора с измельчением (в виде номограммы) и транспортировки (в виде таблицы) приводятся в диссертации.

Чистая лооизводительность

Woch м^Ус Эксплуатационная производительность 1

15.4

О 0.8 1.6 2.4 3.2 W, га/ча<

1020-140--'60 /Wck= 80га/сут

1... / v -------------------;---------

.1 ! / / / S / ' \

Режим работы и, т/га Пск'(

Рис. 3. Номограмма для определения скорости движения, чистой и эксплуатационной производительности косилок-плющилок и их необходимого количества

Важнейшей характеристикой эффективности процесса заготовки кормов является вероятность р выполнения суточного задания технологическими звеньями. Исследовано изменение вероятности выполнения задания звеньями скашивания и подбора в зависимости от выполняемого объема работ. Кривая, полученная для звена подбора, приведена на рис. 4. Вероятность выполнения суточного задания звеном подбора с увеличением

Р

0,8

0,6

0,4

0,2 0

Рис. 4. Изменение вероятности выполнения задания звеном подбора в зависимости от суточного объема работ

100 200 300 400 500 Wn, т/суг суточного темпа - со 100 до 600 т/сут падает с 0,8В...0,90 до 0,02...0,1. Это указывает на

необходимость уточнения состава звеньев кормоуборочных комплексов.

Установлено, что минимальная допускаемая вероятность выполнения суточного

задания должна быть равной - 0,9, резерв времени при этом 2 - 2,5 ч.

Вероятность выполнения задания звеном подбора существенно зависит от двух

основных факторов: резерва производительности самого звена и количества транспортных средств, обслуживающих комбайновое звено. На рис.5 представлены кумулятивные функции распределения времени выполнения суточного задания комбайнами на подборе в зависимости от количества транспортных средств. Из рис. 5 видно, что при р(0

Рис. 5. Кумулятивная кривая времени выполнения суточного задания звеном подбора (в составе звена подбора четыре КСК-100А): кривые 1...6 соответствуют 9...14 транспортным средствам Т-150К -!- ПИМ-40

400 500 600 700 800 Т, мин увеличении числа транспортных средств, вероятность выполнения задания увеличивается, достигая предела при определенном их количестве. Повышение р происходит за счет сокращения простоев комбайнов в ожидании транспортных средств.

Применение нагруженного резервирования позволяет существенно повысить вероятность выполнения суточного задания и приводит к более устойчивой работе звена, что проявляется также в уменьшении выборочного средаеквадратяческого отклонения выборочной средней времени выполнения суточного задания.

Установлено, что при увеличении суточных объемов работ повышается производительность агрегатов, снижаются коэффициенты простоя комбайнов из-за устранения технических отказов и ожидания транспортных средств, возрастают значения коэффициентов загрузки стационарных и мобильных постов ТОР.

Особое внимание необходимо уделять мероприятиям, повышающим безотказность кормоуборочной техники. Вероятность выполнения суточного задания р звеном подбора в зависимости от средней наработки на отказ кормоуборочных комбайнов изменяется по экспоненте (рис. 6). При недостаточном количестве транспортных средств

P(t) ■ ),85

Рис. 6. Изменение вероятности выполнения суточного задания в зависимости от средней наработки на отказ кормоуборочных комбайнов: 1-3 КСК-ЮОА н 10 Т-150К + ПИМ-40, 2-3 КСК-ЮОА и 11 Т-150К + ПИМ-40

0 400 800 1200 1400 Т, мин (кривая 1), предельное значение р меньше, из-за больших простоев комбайнов в ожнда-

пии технологического обслуживания. Очевидно, оптимизацию состава транспортного звена, необходимо проводить совместного с применением мероприятий по повышению безотказности комбайнов. Повысить безотказность агрегатов можно улучшением качества предсезонной подготовки и оптимизацией диагностирования и упреждения отказов в период заготовки кормов. Вероятность выполнения задания звеньями скашивания и подбора уменьшается с удаленностью пункта ТОР. Установлено, что при L< 7 км р не опускается ниже 0,9, т.е. с учетом средних условий ЦР, целесообразно во многих случаях организовать устранение технических отказов второй группы сложности стационарно, использовав резервирование времени.

Определены элементы, ограничивающие безотказность кормоуборочного комбайна КСК-100А и косилок-плющилок КПС-5Б и Д-101 "Дмитровец", а также их средние наработки до отказа и время устранения. С помощью разработанной программы RESERVE рассчитано необходимое количество резервных элементов комбайна КСК-100А и периодичность их пополнения. Из рис. 7 видно, что с увеличением периодичности пополнения запаса, требуемое разовое количество резервных элементов N растет по параболе и тем быстрее, чем меньше ft.

Рис. 7. Изменение необходимого разового количества запасных элементов при различной периодичности пополнения запаса Т и допускаемой вероятности простоя (3 из-за отсутствия запасного элемента (Р = 0,1; 0,2; 0,3)

20 40 60 80 100 120 140 Т, ч

Измельченные грубые корма закладываются и хранятся, как правило, в траншеях или башнях. Отсутствие доступа кислорода воздуха для предотвращения процесса окисления является одним из важнейших условий эффективного хранения кормов. Автором предложен способ контроля состояния консервированного корма, и устройство для его осуществления, новизна которых защищена положительным решением о выдаче патента на изобретение по заявке № 96117598/13 от 30 08.1996 г.

Исследование показало, что минимум приведенных и энергетических затрат достигается при применении хормоуборочных комплексов на базе комбайнов К-Г-б «Полесье».

Основу экономической эффективности результатов исследования составляет раз-

ность между затратами в условиях рядовой эксплуатации кормоуборочных комплексов и затратами при их работе в рекомендуемом оптимальном режиме.

Экономия приведенных затрат составляет 27282 руб/т, энергозатрат - 111,4 МДж/т. Производительность агрегатов при этом повышается в среднем на 18-20 %.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

1. Разработана аналитико-имитационная модель, позволяющая решить актуальную прикладную задачу повышения эффективности производственных процессов заготовки грубых измельченных кормов. С помощью модели по экономическим, энергетическим и техническим критериям осуществляется обоснование суточного темпа и сроков проведения операций скашивания и подбора, параметров кормоуборочных агрегатов, структуры и состава кормоуборочных комплексов и показателей их использования, способа организации работ и резервирования, стратегии, параметров и способа организации ремонтно-техтшческих воздействий, обеспечивающих требуемую вероятность выполнения суточного задания.

2. Для проведения ориентировочных оперативных расчетов результаты исследований представлены в виде номограмм, позволяющих определять:

- оптимальный суточный темп скашивания и подбора в зависимости от допускаемых биологических потерь (1...5 %), площади заготовки (50... 1000 га) и урожайности (5...30 т/га);

- оптимальные режимы работы и потребность в косилках-плющилках в диапазоне изменения урожайности 5...30 т/га и суточного темпа скашивания 5...80 га/сут;

- оптимальные режимы работы и потребность в кормоуборочных комбайнах на подборе валков в диапазоне изменения плотности валка 1...7 кг/м и суточного темпа подбора 50... 1200 т/сут.

3. Получены оценки оптимального количества транспортных средств в зависимости от производительности кормоуборочного комбайна (5...25 т/ч), числа комбайнов на поле (1...5 ед.), расстояния перевозки (1...7 км) и объема прицепа (12,5...60 м3). Для удобства использования результатов исследования и проведения ориентировочных расчетов они систематизированы в виде таблицы.

4. В результате проведенной экспертной оценки выявлены основные элементы комбайна КСК-ЮОА, ограничивающие его безотказность, и с помощью модели определена потребность в резервных элементах на установленный агросрок в зависимости от ве-

роятности простоя комбайна из-за отсутствия запасных элементов.

5. Допускаемые биологические потери питательности достигаются при вероятности выполнения суточного задания кормоуборочными звеньями равной не менее 0,9 и резерве времени не более 2...2,5 часа. Применение стратегии упреждения отказов позволяет увеличить вероятность выполнения задания на 15-20 %.

6. Для средних условий и объемов заготовки сенажа в ЦР Нечерноземной зоны РФ минимальные приведенные и энергетические затраты будут при использовании кормо-уборочных комбайнов К-Г-6 «Полесье» и транспортных средств Т-150К + ПИМ-40 (3 комбайна и 10 транспортных средств).

7. Практическое применение результатов исследования обеспечивает экономию приведенных затрат 27282 руб/т, энергозатрат - 111,4 МДж/т. Производительность агрегатов при этом повышается в среднем на 18-20 %. Расчетный экономический эффект от внедрения разработанных рекомендаций при организации производственного процесса заготовки сенажа в АОЗТ «Истро-Сенежское» составил 555 млн. руб (в ценах на 01 декабря 1996 года).

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Жуков В В., Скороходов А.Н. Имитационное моделирование кормоуборочного комплекса. // Сб. научных трудов. - М.: МГАУ, 1996-1997. - с. 72-80

2. Жуков В.В., Скороходов А.Н. К методике определения суточного темпа проведения работ и потребного количества техники на заготовке кормов. // Сб. научных трудов. -М.: МГАУ, 1996-1997. - с. 62-72

3. Жуков В.В., Скороходов А.Н. Программа для ПЭВМ "Имитационная модель процесса заготовки измельченных кормов". // Регистрационный номер в РосАПО 970452.

4. Жуков В.В., Скороходов А.Н. Программа для ПЭВМ "Кормоуборочный агрегат". // Регистрационный номер в РосАПО 970455.

5. Жуков В.В., Скороходов А.Н. Стохастическая модель безотказности кормоубороч-ных машин // Сб. научных трудов. - М.: МГАУ, 1996-1997. - с. 55-62

6. Положительное решение о выдаче патента на изобретение от 29.03.97 г. по заявке 9611758/13 (023821) от 30.08.96 г. "Способ контроля состояния сельскохозяйственных и пищевых веществ или лекарственных препаратов и устройство для его осуществления". (Мамедов Т.Р., Жуков В.В. и др.)