автореферат диссертации по процессам и машинам агроинженерных систем, 05.20.01, диссертация на тему:Статистическая оптимизация основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов с учетом зональных условий

pre од

2 2 ДЕК 7000 '

На правах рукописи УДК 629.76.019

ЦАРЕВ ЮРИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ОСНОВНЫХ КОНСТРУКЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ ЗЕРНОУБОРОЧНЫХ КОМБАЙНОВ С УЧЕТОМ ЗОНАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ

Специальность 05.20.01 - Механизация сельскохозяйственного

производства

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Ростов-на-Дону 2000

Работа выполнена в Донском государственном техническом университете

Научный консультант: доктор технических наук, профессор

ПОЛУШКИН O.A.

Официальные оппоненты: Академик РАСХН, доктор технических наук,

профессор

ЛИГПСОВИЧ Э.И. доктор технических наук, профессор

РАДИН В.В. доктор технических наук, профессор

КАСЬЯНОВ В.Е.

Ведущее предприятие: НПО «ВИСХОМ (г. Москва)

Защита диссертации состоится " 2000 г. _часов

на заседании диссертационного Совета Д.063.27.02 в Донском государственном техническом университете: 344010, г.Ростов-на-Дону, пл. Гагарина,1, ДГТУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ДГТУ.

ÚL/ , /7

Автореферат разослан " ^ " О^г^^/^ 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного Совета доктор технических наук, профессор

А.Д. ЧИСТЯКОВ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Производство зерновой продукции в России находится на новом этапе своего развития, поскольку оно все больше становится частью мирового экономического рынка. Тенденция к многоукладное™ в стране, внедрение рыночного механизма регулирования потребностей и возможностей производителей и потребителей, требует в этих условиях изыскания новых подходов к созданию качественной и эффективной зерноуборочной техники, как средства производства зерновой продукции, способной успешно конкурировать на мировом рынке и находить спрос на внутреннем.

Одним из главных средств производства зерновой продукции являются зерноуборочные комбайны. Однако если раньше централизованно обеспечивался массовый выпуск базовых однотипных зерноуборочных комбайнов с малым учетом зональных условий и требований непосредственно самих потребителей комбайнов, то теперь, с выходом страны на мировой рынок, появлением зарубежных конкурентов и потенциальных потребителей с разным уровнем товарной и финансовой состоятельности, а также широким спектром зональных условий эксплуатации, потребовалась корректировка ранее принятой технической политики.

Анализ состояния комбайновой уборки зерновых культур в стране указывает на ее невысокое качество и эффективность. За последние годы выпуск зерноуборочных комбайнов сократился в десятки раз, а имеющийся комбайновый парк в отдельных областях России просто не способен обеспечить уборку зерновых в агротехнические сроки, что приводит к недобору до 20-30 % выращенного урожая и снижению его качества. В целом, современное состояние отечественного комбайностроения не решает проблему технического обеспечения высокорентабельного производства зерна с минимальными потерями малой номенклатурой зерноуборочных комбайнов на огромной территории с разными климатическими зонами.

В результате этих и ряда других причин только прямые потери на уборке зерна в России достигают десятки млн. т, а затраты труда на единицу продукции постоянно увеличиваются и более чем в 4 раза превышают средний уровень, достигнутый в развитых странах Европы и Америки.

Вхождение российских производителей зерноуборочных комбайнов в мировую систему рыночного производства зерноуборочной техники требует скрупулезного учета новых условий по номенклатуре, универсальности, приспособленности к различным условиям работы, качеству и эффективности, проявляемых в различных зональных условиях эксплуатации.

В связи с этим актуальное значение приобретает научная проблема обеспечения достоверности учета полного комплекса зональных (региональных) условий эксплуатации на проектной стадии создания зерноуборочных комбайнов с целью повышения их качества и эффективности.

Решение проблемы совершенствования зерноуборочных комбайнов в настоящее время зависит даже не столько от отсутствия принципиально

новых конструкционных решений, сколько от недостаточного учета в конструкциях комбайнов многообразия основных факторов зональных условий, таких как: убираемая зерновая культура, вид уборки, урожайность, полег-лость, влажность зерна, влажность соломы, соотношение зерна к соломе, засоренность, масса 1 ООО зерен, влажность почвы, твердость почвы, ширина валка, высота растений, толщина валка, уклон поля и др.

Цель исследования. Разработка научных основ статистической оптимизации основных конструкционных параметров вновь разрабатываемых и модернизируемых зерноуборочных комбайнов, позволяющих учитывать зональные условия эксплуатации, обеспечивая максимальные агротехнологические показатели качества и эффективности. Задачи исследования:

• создание баз данных по результатам приемочных и периодических испытаний зерноуборочных комбайнов как в России, так и за рубежом;

• проведение статистического анализа многомерного пространства состояний и определение границ существования параметров модели зерноуборочных комбайнов при постановке задач анализа и синтеза по зонам, культурам и видам работ;

• разработка методологии статистического анализа влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели качества и эффективности зерноуборочных комбайнов;

• создание информационного поля по зонам, культурам и видам работ за счет снижения размерности пространства условий и режимов работы зерноуборочных комбайнов;

• разработка методологии синтеза и прогнозирования основных конструкционных параметров для вновь разрабатываемых и модернизируемых зерноуборочных комбайнов с учетом зональных условий;

• разработка методики зональной оптимизации основных конструкционных параметров сельскохозяйственных машин.

Объект исследования. Основными объектами исследования являются модели зерноуборочных комбайнов с тангенциальным молотильно-сепариру-ющм устройством, которые выражены через многомерное пространство состояний экспериментальных данных по зонам, культурам и видам работ. Научная новизна:

• Разработана общая модель функционирования зерноуборочного комбайна, одновременно учитывающая не отдельные, а полное множество зональных условий эксплуатации.

• Разработана оригинальная методология создания и обработки баз данных по результатам приемочных и периодических испытаний зерноуборочных комбайнов, основанная на объединении агротехнических и эксплуатационно-технологических оценок.

• Впервые поставлены и решены задачи обоснования границ области существования условий и режимов работы комбайнов рассматриваемого типа и выявлены объективные ограничения на показатели их качества.

• Построена математическая модель статистического учета влияния условий и режимов работы на агротехнические показатели качества и эффективность комбайна, позволяющая ставить и решать ряд прикладных задач проектирования, производства и эксплуатации комбайнов на общей научной основе. Построены математические модели-эталоны зерноуборочных комбайнов по классам, зонам, культурам и видам работ. Подтверждена возможность объединения результатов испытаний одной модели комбайна на разных МИС, расположенных в одной зоне.

• Предложена новая научная методология создания информационного поля по зонам, культурам и видам работ комбайновой уборки зерновых, основанная на использовании специально разработанного алгоритма снижения размерности пространства состояний модели комбайна, базирующегося на теории анализа главных компонент.

• Впервые сформулированы научные принципы постановки задачи синтеза конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов с учётом зональных условий и предложена оригинальная методология их реализации, формализованная для использования ЭВМ.

• Обобщением полученных научных результатов создана новая методология оптимизации конструкционных параметров любых машин сельскохозяйственного назначения с учётом зональных условий их использования. Практическая ценность работы заключается в создании формализованной

для ЭВМ методики зональной оптимизации на этапе проектирования основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов, гарантирующей повышение их качества и эффективности при модернизации и разработке новых сельскохозяйственных машин.

Создана база данных для учебного и методического использования, в которую вошли, начиная с 1980 г., почти все известные официальные результаты испытаний зерноуборочных комбайнов как в России, так и за ее пределами.

Разработанные математические модели зерноуборочных комбайнов позволяют на проектной стадии оценивать приспособленность создаваемых машин к определённым условиям эксплуатации.

Построенные математические модели-эталоны позволяют производить оценку качества и эффективности новых и модернизированных зерноуборочных комбайнов без наличия физической модели-эталона.

Разработанный математический аппарат анализа влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели может быть использован для настройки зерноуборочных комбайнов с помощью ЭВМ.

Представленная в работе методология синтеза позволяет модернизировать и создать новые зерноуборочные комбайны под заданные условия эксплуатации, чем обеспечивается конкурентоспособность отечественных комбайнов на внутреннем и внешних рынках.

Использование полученных научных результатов позволяет выявлять наиболее подходящие к заданным зональным условиям существующие модели зерноуборочных комбайнов.

Результаты работы реализованы: при выполнении хоздоговорных работ для НПО ВИСХОМ, в «Автоматизированной системе обработки результатов испытаний зерноуборочных комбайнов» для ГСКБ ОАО «Ростсельмаш», в стандарте предприятия «Система качества комбайнов семейства «Дон» на базе MC ИСО серии 9000».

Проведены расчеты и получены оптимальные значения основных конструкционных параметров новых моделей зерноуборочных комбайнов, которые использованы в разработках ОАО «Ростсельмаш».

Апробация работы. Основные положения и результаты докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях и научных советах в ДГТУ, РГАСХМ, ВНИПТИМЭСХ, ВИМ, НПО ВИСХОМ, ГСКБ ОАО «Ростсельмаш»:

• на научно-технической конференции в ВНИПТИМЭСХ по итогам 1996 г., г. Зерноград, 22 мая 1997 г.;

• на международной научно-технической конференции «Проблемы совершенствования зерноуборочной техники: конструирование, организация производства, эксплуатация и ремонт», г. Ростов-на-Дону, 21 апреля 1999 г.

Публикация результатов. Содержание диссертации опубликовано в 22 печатных работах, из которых 8 в центральной печати.

Объем и структура работы. Диссертация содержит 305 страниц машинописного текста, 33 рисунка, 22 таблицы и список использованной литературы (123 наименования), а также отдельное Приложение, которое содержит 250 страниц с 320 таблицами.

Работа состоит из введения, 7-и глав и заключения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулирована научная проблема и изложены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе «Анализ состояния проблемы, цель и задачи исследования» анализируется обзор работ и вклад Е. С. Босого, В. П. Горячкина, И.А. Долгова, Э.В. Жалнина, Э. И. Липковича, O.A. Пенязева, Л.В. Погорелого, М. А. Пустыгина, А. И. Русанова, А. Т. Табашникова, М.М. Фирсова и др., в решение проблемы совершенствования вновь разрабатываемых'и модернизируемых зерноуборочных комбайнов на основе оптимизации основных конструкционных параметров.

Установлены сложные функциональные связи агротехнологических показателей с зональными условиями эксплуатации, основными конструкционными и регулировочными параметрами комбайна. Эти связи до настоящего времени полностью теоретически не описаны, да и не могли быть описаны, так как не было возможности в недалеком прошлом формировать обширные базы данных по результатам испытаний, относительно слабыми были программные продукты по обработке статистической информации. Поэтому при разработке зерноуборочных комбайнов и выборе основных конструкци-

онных параметров до сих пор пользуются ограниченными аналитическими зависимостями, где фигурирует пропускная способность или производительность без учета конкретных зональных условий. Это позволяет только ориентировочно рассчитывать основные конструкционные параметры, что не обеспечивает гарантированные агротехнологические показатели зерноуборочных комбайнов в той или иной сельскохозяйственной зоне. При этом неудовлетворительная эффективность комбайнов в зональном аспекте проявляется в несоответствии между данными, получаемыми на машиноиспытательных станциях и научно - исследовательских организациях, и показателями, которые проявляются при эксплуатации в широких хозяйственных условиях.

Этот факт еще более усугубляться тем, что в условиях рынка очень часто приходится менять внешние условия и требования к создаваемым сельскохозяйственным машинам. Все это требует от разработчика умения оперативно перестраивать свою работу на основе хорошо отработанной методики, способной быстро и эффективно проводить модернизацию и разработку новых комбайнов.

В условиях неполной информации решения задачи оптимизации, к которой относится задача оптимизации основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов, обычно находятся с помощью экспериментально-статистических методов. Для этого сначала обосновываются методы оценки агротехнологических показателей качества и эффективности. В современном понимании обоснование и совершенствование методов оценки агротехнологических показателей зерноуборочных комбайнов относится к фундаментальной научной проблеме статистического анализа и синтеза, основу которых составляют методы теории эксперимента, случайных процессов, статистических решений, регрессионного анализа, корреляционного анализа, дисперсионного анализа, факторного анализа и др.

Применительно к условиям сельхозмашиностроения задача анализа как комплексная проблема наиболее четко, в свое время, формулировалась: И.И. Артоболевским, П.М. Василенко, Ю.К. Киртбая, В.В. Кацыгиным, JI.B. Погорелым, B.C. Сергеевым и т.д. Предложенные ими методы статистического анализа, направленные на совершенствование зерноуборочных комбайнов в зональном аспекте, основываются на изучении статистической информации о свойствах сельскохозяйственных машин в различных условиях работы. Эти методы могут использоваться при: первичном статистическом анализе экспериментальных данных; интерпретации результатов испытаний; формализации процесса функционирования объектов испытаний (построении математических моделей); построении обобщенных критериев и формализации принятия решений по результатам испытаний; анализе влияния условий, режимов работы и особенностей конструкции испытываемых зерноуборочных комбайнов на показатели качества; определении оптимальных режимов и условий работы.

Существующие методы синтеза (оптимизации) используются для проектирования систем, которые выполняют поставленные задачи при за-

данном качестве и эффективности и удовлетворяют наложенным на них ограничениям с учетом зональных условий. Они используются для оценки оптимальных режимов и условий работы существующих комбайнов, оптимизации отдельных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов, а также для сравнения параметров испытуемых образцов с лучшими зарубежными аналогами.

Исходя из анализа состояния проблемы и существующих методов решения отдельных ее аспектов в работе поставлены цель и задачи исследования.

Во второй главе «Стратегия учета зональных факторов при оптимизации основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов» рассматривается модель функционирования зерноуборочного комбайна, которая действует в условиях постоянно изменяющихся внешних воздействий, обусловленных многочисленными и разнообразными возмущающими факторами, соответствующими определенным зональным условиям эксплуатации. Такими факторами являются: неровности поля, влажность и твердость почвы, вид убираемой культуры и ее урожайность, полеглость растений, влажность зерна и соломы, засоренность поля, вид и наличие удобрений и др. Эти факторы определяют процесс функционирования зерноуборочных комбайнов, формируя из себя многомерное случайное пространство состояний.

В этих условиях модель функционирования зерноуборочных комбайнов можно рассматривать как реакцию на входные внешние факторы и управляющие воздействия (рис. 1),

Г

их° Зерноуборочный комбайн

х0> Хр

I иХр

Ъ - зональные условия эксплуатации; У - выходные агротехнологические показатели; Х0 - основные конструкционные параметры; Х„ - параметры настройки;

и иХр - управляющие воздействия со стороны разработчика и механизатора.

Рис. 1. Модель функционирования зерноуборочного комбайна

где: Х0 = [Х|,..., х„ ..., хь], г= 1,Ь - (1)

вектор основных конструкционных параметров, контролируемый и управляемый иХо разработчиком в процессе проектирования. Под основными кон-

струкционными параметрами, определяющими ту или иную модель зерноуборочного комбайна, понимаются: ширина молотилки, длина молотильного барабана, диаметр молотильного барабана, площадь решет очистки, площадь соломотряса, длина клавиш соломотряса, мощность двигателя и т.д., принадлежащие некоторому множеству возможных значений Х0 с в,, которые определяет разработчик зерноуборочных комбайнов;

Хр = [х,............хч], 1 = 1,я- (2)

вектор регулируемых конструкционных параметров или режимов работы, контролируемый разработчиком и управляемый комбайнером иХр. Под параметрами режимов работы, диапазон которых Хр с вг устанавливает разработчик, понимается: частота вращения молотильного барабана, регулировка высоты среза, частота вращения мотовила, величина зазора на входе и выходе из молотильного барабана, ширина захвата жатки, скорость движения комбайна и т.д.;

.....2р], ] = 1,р- (3)

вектор входных параметров зональных (региональных) условий работы или условий эксплуатации, контролируемых комбайнером и учитываемый разработчиком, соответствующий определенной климатической зоне 2 с 03. Под зональными условиями (агрофоном) понимаются: урожайность зерна, полеглость зерновых, влажность зерна и соломы, засоренность поля, соотношение зерна к соломе и т.д.; _

У=[уи...,у1,...,ул], 1=\А - (4)

вектор выходных агротехнологических показателей, контролируемый комбайнером и разработчиком, определяющий качество и эффективность зерноуборочных комбайнов У с 04. Компоненты этого вектора для комбайна: производительность и пропускная способность, потери и дробление зерна, сорная примесь, надежность и т.д., на которые накладываются ограничения У > V в виде критериев V в соответствии с требованиями ТЗ, ТУ или НТД.

На основе принятых допущений о том, что: случайные неконтролируемые помехи от внешних воздействий с математическим ожиданием, равным «О», суммируются с некоторой регулярной (неслучайной) зависимостью; модели комбайна в зоне стационарны при осредненных числовых параметрах; исходные данные, используемые при построении моделей, достоверны, модель функционирования зерноуборочных комбайнов может быть описана как:

М [У] = Р(Х0, Хр, 2) ;

Х0 с С, , Хр с С2, Ъ с С3, У с С4.

В общем виде она представляет систему уравнений из математических ожиданий. При этом полный состав конструкционных параметров, зональных условий и агротехнологических показателей качества зерноуборочных комбайнов устанавливается и определяется нормативно-технической документацией (табл. 1).

В условиях существования проблемы дальнейшего совершенствования зерноуборочных комбайнов с учетом зональных условий эксплуатации, об-

Таблица 1

Кодирование основных параметров и показателей зерноуборочных комбайнов

Код (VAR л) Наименование параметра, показателя

1 г

Параметры зональных условий эксплуатации (работы) 2:

VARI VAR2 VAR3 VAR4 VAR5 VAR 6 VAR7 VAR30 VAR31 VAR34 VAR37 VAR38 VAR40 Урожайность зерна, ц/га Полеглость культуры, % Влажность зерна, 'А Влажность соломы, % Соотношение зерна к соломе Засоренность культуры, */• Масса 1000 зерен, г Влажность почвы, % Твердость почвы, Мпа Ширина валка, м Высота растений, м Толщина валка, см Уклон поля, град.

Основные показатели качества и эффективности У0:

VAR9 VARIO VAR11 VAR13 VAR14 VARI 9 VAR20 Производительность комбайна (по зерну) за час основного времени, т/ч Производительность комбайна (по зерну) за час сменного времени, т/ч Производительность комбайна (по зерну) за час эксплуатационного времени, т/ч Коэффициент использования рабочего времени смены Коэффициент испопьзования эксплуатационного времени Удельный расход топлива, кг/т Удельный расход топлива, кг/га

Показатели качества выполнения технологического процесса Уи:

VAR 8 VAR12 VAR15 VAR16 VAR17 VAR18 VAR27 VAR28 VAR3S Пропускная способность (всей массы) молотилки, кг/с Коэффициент надежности технологического процесса Потери за комбайном, % Потери за молотилкой, */• Дробление зерна, % Сорная примесь, % Подача на соломотряс, кг/с Подача на очистку, кг/с Потери за адаптером, %

Параметры настройки (режимы работы) Хр:

VAR21 VAR22 VAR23 VAR24 VAR25 VAR26 VAR29 VAR33 VAR35 Частота вращения молотильного барабана, с" Зазор на входе в молотильный агрегат, мм Зазор на выходе из молотильного агрегата, мм Величина открытия жалюзи верхнего решета, мм Величина открытия жалюзи нижнего решета, ми Скорость движения агрегата, км/ч Частота вращения вала вентилятора, с"1 Ширина захвата адаптера, м Высота среза, см

Основные конструкционные параметры Х<>:

VAR51 VAR52 VAR53 VAR54 VAR55 VARS6 VAR57 VAR61 VAR62 VAR63 VAR64 Длина молотильного барабана, мм Площадь подбарабанья, кв.м Площадь решет, кв. м Объем бункера, куб. м Мощность двигателя, квт Масса с жаткой, кг Масса без жатки, кг Площадь сепарации, кв. м Диаметр молотильного барабана, мм Длина клавиш соломотряса, м Угол обхвата деки, град.

Вспомогательные параметры:

VAR50 VAREO VAR65 Номер протокола испытания Марка комбайна Страна разработчик

щая задача оптимизации основных конструкционных параметров по модели (5) формулируется как многокритериальная задача математического программирования: найти: Хп*,

из условия: тах(гшп): М[У0] = Р„(Х0, Хр, X), (6)

при ограничениях:

М[УИ] = Рц(Х0, Хр, У2; "I Х0сС,, ХрСвг, Ъс. С3, Усвд, | ()

где Р„(Х„, Хр, Т) - многокритериальный показатель качества и эффективности;

Р„(Х0, Хр, Т) - функция ограничений на показатели качества выполнения технологического процесса;

У2 - вектор ограничений на показатели качества выполнения технологического процесса;

С = {С|иС2иСз1Ю4} - пространство состояний зоны, определяемое областью существования групп факторов и отвечающее критерию пригодности.

Общее решение задачи (6), (7) представляется как оптимизация основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов в рамках пространства состояний в, в котором могут быть достигнуты требуемые или оптимальные значения основных критериев качества и эффективности. Решение сопряжено с большими трудностями как по количеству неизвестных, так и по количеству ограничений. Поэтому, с точки зрения реализации метода решения такой задачи, представляется выгодным сведение ее в общем виде к решению нескольких задач меньшего объема. Одним из способов такого преобразования являются методы декомпозиции и снижения размерности, когда основная задача делится на блоки, а в ее решении используются модели, позволяющие снижать количество независимых переменных. Реализация такой стратегии позволяет сформировать:

Блок 1. Задача анализа влияния зональных условий эксплуатации и режимов работы на агротехнологические показатели качества и эффективности по моделям зерноуборочных комбайнов, культурам и видам работ: М[У1/Х0] = Р00(ХрД)ёУ1; ] М[У„/Х0] = Рн0(Хр\ . (8)

Х0 =соп51, Хр с С2', Ъ с вз', У с С*',] где - вектор ограничений на показатели эффективности;

С= {Сз'иОз'иОд'} - пространство состояний зоны, соответствующее определенной модели зерноуборочного комбайна.

Блок 2. Задача синтеза основных (базовых) конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов по зонам, культурам и видам работ, объединяющая в одной зоне все модели (8). При этом условия эксплуатации и режимы работы каким-то образом учтены в агротехнологических показателях качества и эффективности:

Поостоанство состояний зоны

с

Уев*

База данных

Информационное пноле

результатов экспериментов

и

В°1

ХоСС,

Х-сСЬ

гсвз'

Зерноуборочный комбайн

X.

ХрсСЬ'

4 к : и*»

"Внутреннее" управление

тах(тш): Р., (X«) . ^

У.

"Внешнее" управление

Ус С.,'

Рис. 2. Блок-схема управления процессом зонального совершенствования зерноуборочных комбайнов

и

М[\УХР, г] = Р0р(Х0) ^ I

М[Ун/Хр,2] = Р„р(Х0)£У2; Г (9)

Х„ с: в,, Хр с^гс вз, Усб4. ) Это позволяет оптимизировать основные конструкционные параметры: найти: Х0 *,

при условии: тах(тт): М[Уо/Хр, 2\ = Рор(Х0), (10) и ограничениях:

М[У„/ХР, Т\ = Р„р(Х0) ^ У2; \ пп

Х0сС,,ХрсС2>2саз,Ус04> | ии

где пространство состояний каждой из моделей зерноуборочных комбайнов Сс в принадлежит пространству состояний всех моделей, испытанных в этой зоне.

Такое представление общей задачи (6), (7) требует решения долнитель-ной проблемы, связанной с объединением статистической информации по разным моделям. Поэтому возникает еще одна задача связи, решение которой должно снизить размерность пространства состояний групп факторов каждой из моделей (8) зерноуборочных комбайнов, чтобы объединить все параметры и показатели в модели (9). Это приводит к необходимости использовать такое понятие как "информационное поле", в котором должно концентрироваться пространство состояний зоны каждой из моделей зерноуборочных комбайнов. Предполагается, что база данных результатов экспериментов образуется за счет постоянно пополняющегося пространства состояний, в котором отражается вся статистическая информация обо всех испытаниях зерноуборочных комбайнов в зоне. База данных должна обеспечить формирование границ областей и групп факторов, а информационное поле - способствовать ограничению круга существования групп факторов и упрощению их анализа.

Таким образом, кроме "внутреннего" управления процессом функционирования комбайна в зоне, выделяется еще и "внешнее" управление процессом разработки зерноуборочных комбайнов, направленное на их совершенствование и связанное со сбором статистической информации, а также снижением ее размерноёсти (рис. 2).

В третьей главе «Статистический анализ результатов испытаний зерноуборочных комбайнов по зонам, культурам и видам работ» проводится анализ баз данных, который всецело основывается на экспериментальных значениях и результатах испытаний зерноуборочных комбайнов, поэтому он автоматически учитывает климатические зоны, культуры и виды работ.

Для оценки коэффициентов связи, аппроксимируемых функцией откликов в (8), (9), необходимо располагать статистическим материалом, характеризующим состояние системы в процессе функционирования. Для этого, с организационно-технической стороны, используются результаты приемочных испытаний образцов зерноуборочных комбайнов, подготавливаемых к серийному производству, и контрольные или периодические испытания, используемые при серийном производстве зерноуборочных комбай-

нов. Приемочные и контрольные испытания являются наиболее информативными, так как объект испытания практически сформирован и может считаться представителем генеральной совокупности.

По результатам приемочных и контрольных испытаний определяются агротехнические и эксплуатационно-технологические оценки параметров и показателей, из которых формируется база данных по предложенной в работе схеме. На машиноиспытательных станциях (МИС) и научно-исследовательских организациях (НИО), по результатам официальных приемочных и контрольных испытаний зерноуборочных комбайнов в протоколы и отчеты заносятся средние значения основных параметров и показателей зерноуборочных комбайнов, а также параметры условий испытаний. Перед внесением в протоколы или отчеты этих данных они подвергаются первичному статистическому анализу. Взятые из протоколов и отчетов основные параметры и показатели образуют пространство состояний. В работе они преобразуются и кодируются, проверяются на однородность и располагаются в базах данных (БД) по моделям зерноуборочных комбайнов, зонам, культурам и видам работ. При этом множество параметров и показателей в БД разделяются на параметры зональных условий работы (эксплуатации), агротехнологические показатели качества и эффективности, параметры режимов работы и основные конструкционные параметры.

Формализация решения этой задачи основывается на адаптации пакета прикладных программ средней мощности БТАТСЯАРНЮЗ (Бв), который интегрирует широкий набор статистических процедур и функций, и нацелен на использование как в промышленных целях, так и в научных исследованиях.

Сами базы данных по моделям зерноуборочных комбайнов, зонам, зерновым культурам и видам работ формируются начиная с 1980 г. в виде файлов *.*.азГ в Бв, которые частично импортированы в виде файлов или *.*.с1ос. При этом важным условием решения задачи по оценке влияния зональных условий на показатели качества и эффективности зерноуборочных комбайнов является наличие достоверной информации об условиях испытаний в данном районе или зоне, таких как: вид убираемой культуры, урожайность, полеглость, засоренность, влажность зерна и соломы, модель комбайна и др., которую обеспечивают МИС и НИО.

Полученные в базе данные для зерновых культур в России, выявили следующие условия уборки: низкая (13 - 18 ц/га) урожайность; высокая (25 -30%) влажность почвы и растений во многих зонах; большой диапазон (0,5 -8,5) изменения коэффициента соломистости (отношения массы зерновой части к общей массе срезаемых растений); большая (0,4 - 1,5 м) высота стеблестоя; значительные колебания (32 - 43 г.) массы 1000 зерен; высокая (30-50 %) полеглость в большинстве зон.

Результатом статистического анализа стала разработка границ области существования параметров и режимов работы зерноуборочных комбайнов по зонам, культурам и видам работ, необходимая для решения задач оптимизации. Фрагмент формирования границ для 6-ой зоны представлен в табл. 2.

Таблица 2

Фрагмент формирования области границ входных параметров зерноуборочных комбайнов, полученный на прямом комбайимровании пшеницы в КубНИИТиМ (6 зона)

сл

Статистики УАЮ УАЯ2 УАЮ УАЯ4 УАЯ5 УАИб УАЯ7 УАЯ2б УАЯЗО УА1Ш УАЯЗЗ УАЮ7

Среднее 44.8 8.5 13.7 12.7 0.68 3.3 42.4 5.1 16.8 1.0 7.0 18 0.89

Минимальн ое значение 27 0 7.9 4.9 0.36 0 26 1.2 7.5 0.3 5.5 12 0.74

Максималь ное значение 78.2 22.9 40 66 1.1 20 48.2 9.1 33 22 9.1 40 1.3

Ннжняя граница 50% инт. 36.3 2.8. 12.3 12.7 0.67 0 38.2 4 9.6 0.3 6 15 0.89

Верхняя граница 50% ин. 55.2 18.4 15 30 0.67 5.5- 48.2 6 21.8 1 8 25 0.94

В четвертой главе «Методология статистического анализа влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели зерноуборочных комбайнов», на основе сформированной базы данных строятся математические модели зерноуборочных комбайнов по зонам, культурам и видам работ. Такие модели являются регрессионными, поскольку они определяют изменения в "среднем" (в пределах области экспериментальных данных) выходных параметров при фиксированных значениях условий и режимов работы.

В общей постановке задача построения регрессионной модели процесса функционирования зерноуборочных комбайнов для первого блока (8) может быть сведена к определению вектора условного математического ожидания M[F„(XP, Z)], относительно фиксированных уровней входного вектора параметров условий испытаний Z и вектора режимов работы Хр. Мерой рассеивания экспериментальных данных относительно условного математического ожидания служит условная дисперсия D[Fn(Xp, Z)], выходного случайного параметра относительно фиксированных значений входных параметров.

Под математической моделью системы, полученной по результатам многофакторного эксперимента, понимается аналитическая зависимость вида: _ _ _

у = f(X|,..., Х|,..., Xq, Z|,..., Zj,..., Zp), 1 = l,q, j = l,p, i=l,d, (12) представляющая собой выражение, связывающее с определенной точностью величину выходного параметра с уровнями факторов.

Построение регрессионной модели зерноуборочных комбайнов сводится к определению оценок m(yi / Х|, Zj) условных математических ожиданий некоторых функций (12), т.е., _ _ _

m(yj/xi, Zj)=M[F0(x,,..., xq ,zi,..., zp)], i=l,d, 1 = l,q, j = l,p, (13)

где X|, Zj - фиксированные уровни составляющих (факторов) векторов Хр и Z.

Если функция (12), например, линейная, то выражение (13) приводится к уравнению линейной регрессии:

ш(у / хь Zj) = ai0 + I а;у (хи ,гц ), (14)

i

где хп, Zy - средние значения входных факторов; аю , а,и - постоянные коэффициенты. В общем виде математическая модель влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели для конкретной модели зерноуборочного комбайна (Х0 = const) может быть представлена:

M[Y/X0] = F0(XP, Z); 1 Хр с G2\ Z cG3\ Y с G4'. J 1 '

При этом уравнения регрессии не должны восприниматься как статические модели исследуемого зерноуборочного комбайна, поскольку выражают связь его параметров с представительной оценкой показателей качества и эффективности, которые характеризуют функционирование комбайна в динамике и только в частном случае могут представлять собой установившиеся средние значения процесса.

Допущения принимаемые при построении уравнений:

• результаты измерения Y, Хр и Z - независимые нормально распределенные величины с однородной дисперсией (это дает возможность в качестве моделей использовать линейные зависимости);

• независимые переменные Хр и Z измеряются с пренебрежимо малой ошибкой по сравнению с ошибкой в определении Y.

При анализе влияния внешних условий работы на агротехнологические показатели зачастую нет достаточной информации о порядке независимых переменных хг , 1=1,q и z¡ , j = 1 ,р, по их важности для предсказания y¡, i = l,d. Кроме того, количество независимых переменных (q + р) дает очень большое 2 4 + р - 1 число регрессионных уравнений по у,. С целью снижения количества уравнений, при построении регрессионной математической модели зерноуборочных комбайнов адаптируется процедура пошагового выбора факторов для множественной регрессии. Эта процедура особенно полезна при построении модели, если имеется большое число возможно независимых переменных и нельзя точно определить необходимость учета каждой из них.

Последовательность адаптации SG и получение регрессионной математической модели зерноуборочных комбайнов для стационарного процесса реализуется на примере обработки результатов испытаний комбайна СК-5А на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТиМ по 6-ой сельскохозяйственной зоне. Основой для получения этой модели является база данных, которая, находясь в блоке SG «Управление данными» процедуры «Экранный каталог данных» в виде файла СК5А311 l.asf, является исходной. Процедура получения регрессионной модели СК-5А, например, VAR9 по VARI - VAR37 начинается после переноса имен полей "Экранного каталога данных" в блок SG «Регрессионный анализ» процедуры «Пошаговый выбор переменной». Реализация модели осуществляется после выбора на панели управления соответствующего поля процедуры прямого или обратного метода выбора на "ввод-вывод" значимых независимых переменных VARI -VAR37, установки уровня достоверности, например, в 95% и значения критерия Фишера (F - отношения) равного, например, 1. Процедура "Пошагового выбора переменной" в ручном или автоматическом режиме выбирает итоговую модель, основанную на заданных критериях, и выводит на экран статистику - пошаговую регрессию для этой модели, которая в аналитическом виде (14) для производительности VAR9 запишется как:

VAR9 = 0,23335*VAR1 - 0,22335*VAR3 + 0,13039*VAR4 --0,21028*VAR7 + 1,21813*VAR26, R2 = 98,78, где R" = D[F0(XP,Z)]/Dy - дисперсионная оценка (коэффициент детерминации);

D[F0(XP, Z)] - условная дисперсия, которая характеризует рассеивание реализаций относительно функции регрессии;

Dy - дисперсия выходного показателя.

Эта модель представляет множественную регрессию фрагмента модели СК-5А на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТиМ с коэффициентом детерминации (R-квадрат = 98,78 %), который указывает, что 98,78 %

дисперсии производительности - VAR9 объективно объясняется линейной комбинацией пяти переменных из всех, включенных в модель. Модель связывает производительность - VAR9 комбайна СК-5А с четырьмя значимыми факторами условий работы: урожайностью -VARI, влажностью зерна -VAR3, влажность соломы - VAR4, массой 1000 зерен - VAR7, и параметром настройки - рабочей скоростью - VAR26.

Связь остальных выходных показателей, определяющих качество технологического процесса, таких как: потеря зерна за комбайном -VARI 5, потеря зерна за молотилкой - VARI 6, дробление зерна - VARI 7, сорная примесь зерна - VARI 8 и т.д., с входными параметрами Хр, Z, вычисляется аналогично и приводится ниже.

Окончательно математическая модель СК-5А на прямом комбайнирова-нии пшеницы в КУБНИИТиМ в кодах (см. табл. 1) имеет вид: VAR9 = 0,23335*VAR1-0,22335*VAR3+0,13039*VAR4- А

-0,21028* VAR7+1,21813 * VAR26, R2 = 98,78;

VAR15=0,05379*VAR4-0)0138*VAR7+0,30587*VAR26, R2 = 90,63; VARI 6= 0,01353*VAR4+0,24538*VAR26, R2 = 85,12;

VAR17=-0,17798*VAR1+0,93047*VAR3-0,22267*VAR26, R2 = 85,93; VARI8= 0,58271*VAR1+1,1049 *VAR3-0,28525*VAR4- V (16)

-0,80048*VAR7, R2 = 94,60;

VAR19=0,61932*VAR26, R2 = 90,22;

VAR27—0,12708*VAR3+0,10322*VAR4+0,40286* VAR26, R2 = 97,56; VAR28= 0,0466 * VARI -0,20666* VAR3+0,06887* VAR4, R2 = 97,20; VAR36= 0,04613* VAR1+0,04424* VAR3-0,00505* VAR4-

-0,05258*VAR7, R2 = 95,45.

Модель (16) получена для областей, ограничивающих внешние условия Z <z G3' и режимы работы Хр с G2':

У

VAR30=7,5 - 22 %; VAR31=0,58-1,2 МПа; VAR37=0,74-1,07 м; VAR29 =9,2-11,7 с'1; VAR33 =3,7-04,8 м; VAR35 =13,0-23 см;

VAR21=16,6-18,0 с1; VAR22= 18,0-22,0 мм; VAR23=4,0 - 6,0 мм; VAR24=12,0-14,0 мм; VAR25=8,0-10,0 мм; VAR26=1,90-7,6 км/ч;

VARI =36,3-55,2 ц/га; VAR2=0-18,4%; VAR3 =7,9-13,0 %; VAR4 =6,2-24,0 %; VAR5 =0,67-1,1; VAR6 =0 - 5,5 %; VAR7 =37,0-48,2 г.

Выбор модели (16) проведен с доверительной вероятностью 0,95 и показателем функции F = 1, для всех зависимых переменных, при довольно высокой вариабельности, на уровне R-квадрат = 85 - 98%, которая объясняет существенное влияние введенных в модель переменных (факторов). Математическая модель достаточной точности позволяет решить количественную задачу об условиях, при которых возможно получение оптимальной величины выходного параметра системы.

Таким образом, из всех учтенных переменных наиболее значимыми для СК-5А в 6-ой зоне на прямом комбайнировании пшеницы являются - 5 (VARI, VAR3, VAR4, VAR7, VAR26).

Обоснованность использования аппарата множественной регрессии для СК-5А в 6-ой зоне на прямом комбайнировании пшеницы иллюстрируется Бй на рис. 3-6.

Проверка адекватности математических моделей влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели зерноуборочных комбайнов реальному процессу функционирования проводится различными способами: проверкой гипотезы о равенстве средних значений откликов модели и процесса, проверкой гипотезы о значимости различий оценок дисперсий, проверкой отклонений откликов модели и реального процесса и др. Если воспользоваться способом, который заключается в проверке отклонений откликов модели от результатов эксперимента на величину не более заданной, выраженной в процентах:

5У; = шах {(|у* -у>|)/пи* 100%}<[5у|], (17)

где у 1, у ¡* - значения агротехнологических показателей модели и реального процесса функционирования зерноуборочных комбайнов;

ш | *- математическое ожидание агротехнологических показателей реального процесса (табл. 3, или как среднее арифметическое соотвествующего показателя);

[5У| ] = 10 - 15 % - допустимый уровень отклонений, который принят в сельхозмашиностроении,

то значения отклонений откликов агротехнологических показателей от реальных процессов функционирования в процентах могут быть представлены табл. 4, из которой следует, что отклонения откликов показателей производительности зерноуборочных комбайнов в среднем не превышают 10 %, а показатели, определяющие качество технологического процесса, в целом соответствуют допустимому уровню приемочного контроля, и находятся в 15% отклонении от реальных значений, что в целом соответствует допустимому уровню [5^].

Регрессионные математические модели зерноуборочных комбайнов достаточно адекватно описывают в различных климатических зонах процессы функционирования комбайнов, поэтому через эти математические модели можно убедиться, а действительно ли есть отличия в зональных условиях.

В выборочной теории принадлежность выборки данной совокупности исследуется за счет применения так называемой "нулевой" гипотезы. Для этого выдвигается утверждение о том, что между выборочной статистикой и соответствующим параметром совокупности нет значимой разности, т.е. она равна "О", а любая наблюдаемая разность объясняется только случаем. При этом если и имеется наблюдаемая разность, то предполагается, что она представляет собой только ошибку выборки. Если "нулевая" гипотеза отвергается, это означает, что разность между двумя значениями не случайна (т.е. она значима) и не обусловлена выборочной ошибкой.

Принципы моделирования статистических выборок при оценке «О» гипотезы заключается в том, что в зональные математические модели зерноуборочных комбайнов подставляются одинаковые значения для общих зо-

1\;, Рис.3. Рвгрессив прои5ЬоЗмчельнос.ги по урохлйногти

56 Ч/га

11.8

12.1

12.С

/3

РисА Регрессий првтьодительносги по Ьаажности соломь!

4.6 2,6 в.* -14

-зл

1 ' ' / • 1 У

1 1 ^

1 1/ 1 I

1 1

1 • У' ( * / , , 1

1,9

2.9

3.9

5,9

с ... . ^ 4,9 5,9 6.9 км/ч _ 1,9 2,9 3.9 4,9 5.9 6,9 км/ч

гис.э. Речрессия произЬодительноети по скорости ЭЬиженИЯ Рис.6. Резрегси« потерь зернл за молотилкой ог скорости

ЭЬиженир

Таблица 3

Ограничения в процентах на показатели качества (критерии качества) выполнения технологического процесса зерноуборочным»» комбайнами

Культура, вид уборки VAR15 VARI 6 VARI 7 VARI 8 VAR36

Зерновые колосовые 2-3 1.5 2 2 0.5-1.5

Рис 3 2 4 5 1

Крупяные:

прямое комбайнирование 4 2.5 2 2 1.5

подбор 3 1.5 2 2 1.5

Кукуруза 4 2 3 2 2

Подсолнечник 3.5 1.5 3 5 2

Таблица 4

Отклонения откликов агротехнологнческнх показателей моделей комбайнов от реальных процессов функционирования в процентах

row VAR9 VARIS VARI6 VARI7 VARI8 VAR19 VAR36 Номер протокола

Результаты испытаний на прямом комбайнировании пшеницы на ЦМ11С

12 2,2 16,6 31-57-84 СК-5М

16 8,9 8,8 4,0 31-46-86 СК-5М

9 9,5 34.2 13,3 7,1 31-57-84 Дон-1200

67 0.6 100 76,0 23,5 31-46-86 Дон-1500

73 13.5 37,3 2.5 21.3 31-46-86 Дон-1500

74 4.6 85.3 25.0 24.0 31-46-86 Дон-1500

Результаты испытаний на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТиМ

2 6,6 9,0 8,0 32,2 8,0 Отчет-84 СК-5М

4 5,0 17,0 20,0 7,5 14,0 8,0 13-83-82 Дон-1200

51 1,3 7,1 16,5 4,0 0,7 13-88-84 Дон-1200

13 32,8 5,3 13,0 9,5 13-88-84 Дон-1500

48 7,0 14,3 6,7 2,0 46,3 3,9 13-111-90 Дон-1500А

14 17,8 8,3 0,7 53,0 3,0 8,3 з,з 07-34-97 Дон-1500Б

Результаты испытаний на прямом комбайнировании пшеницы на Алтайской МПС

4 7,0 9,0 8,0 5,7 6,5 0,6 16,7 01-58-90 Дон-1500А

7 17,9 0,7 22,0 10,5 16,0 12,8 5,3 01-21-92 Дон-1500А

7 0,0 71,0 0 0 3,0 0,0 01-29-97 Дон-1500Б

m¡ 9.0 18.5 24.5 18.5 13.3 6.7 9.9 6.7-24.5 (9,8)

8™ 8.6 22.0 30.0 20.4 12.6 4.2 8.8 4.2-30.0(15.5)

нальных условий (факторов) и средние значения для индивидуальных зональных условий работы комбайнов.

Рассматривая совместно результаты моделирования на математической модели зерноуборочного комбайна СК-5А на прямом комбайнировании пшеницы на ЦМИС:

УА119=0,23751*УА111 - 0,19272*УАК2 - 0,23191*УАЮ + 0,12241*УАЯ4 -

-0,18752*УА116+1,12743*УА1126, и математической модели зерноуборочного комбайна СК-5А на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТиМ:

УА119 = 0,23335*УАШ-0,22335*УАНЗ + 0,13039*УА114 - 0,21028*УА117 + 1,21813*УАК26,

в разных зонах (табл.5), однопараметрический анализ в Бв позволяет оценить среднее и вариацию двух парных выборок УАЯ9 для ЦМИС и КУБ-НИИТиМ, если парные выборки рассчитываются для одинаковых условий. При этом 95% доверительные интервалы для среднего и вариации вычисляются с использованием х_и квадрат распределения в предположении, что данные взяты из нормального распределения.

Результаты сравнения приведены в табл. 6. Поскольку "О" не попадает в 95% доверительный интервал (-0.363963,-0.208037), то делается вывод, что два средних для парных данных не принадлежат одной генеральной совокупности. Из этого следует, что первоначально принятая "нулевая" гипотеза о равенстве условий испытаний зерноуборочных комбайнов СК-5А на разных МИС, должна быть отвергнута. Это значит, что условия испытаний на ЦМИС и КубНИИТиМ для зерноуборочных комбайнов СК-5А существенно отличаются и результаты испытаний не принадлежат одной генеральной совокупности.

Исследования проведенные на многих МИС, показали, что зональные условия различаются, причем настроечные параметры не обеспечивают стабильность номинальных значений производительности зерноуборочных комбайнов. Поэтому следует считать, что параметры настройки комбайнов одной модели обеспечивают стабильность протекания технологических процессов зерноуборочных комбайнов внутри зоны, не обеспечивая при этом корректировку номинала производитетельности, согласно требованиям ТУ. Все это подтверждает правильность дальнейшего исследования по оптимизации основных конструкционных параметров с учетом зональных и региональных условий с целью повышения эффективности агротехнологи-ческих показателей.

Анализ влияния условий работы на модель зерноуборочного комбайна СК-5М, полученной на прямом комбайнировании пшеницы в 6-ой зоне на КубНИИТиМ из (15):

УАЯ9 =0,09408*УАШ - 0,04587*УАЯ4 + 1,06611*УА1126 > 7; V АИ. 16=0,03 533 *УА111 < 1,5;

УАШ7=0,09558*УА111-0,09818*УАКЗ - 0,12289*УАЯ26 <2; УАШ8=0,12426*УА111- 0,04462*УА114 - 0,54043*УА1126 < 2; УАЮ6=0,03278*УАШ- 0,10641*УАКЗ + 0,0219* УАЯ4 < 1,5,

. Таблица 5

Формирование статистической выборки критерия эффективности (УАЯ9) по условиям и режимам работы для зерноуборочных комбайнов СК-5А на ЦМИС и КУбНИИТнМ

Row VARI VAR2 VAR3 VAR4 VAR6 VAR7 VAR26 VARÍ

IIMIIC k>(ini ПТиМ

1 30 40 12 15 5 42 3 0.91 1.09

2 30 40 15 18 5 42 4 1.71 2.03

3 30 40 12 18 5 42 5 3.54 3.93

4 30 40 15 15 5 42 6 3.6 4.08

5 35 40 12 15 5 42 3 2.1 2.27

6 35 40 15 18 5 42 4 2.9 4.22

7 35 40 15 18 5 42 5 4.02 4.22

8 40 40 12 15 5 42 6 6.67 7.09

9 40 40 15 15 5 42 3 2.59 2.67

10 40 40 12 18 4 42 4 4.78 5.04

Таблица 6

Условие отклонения «О» гипотезы

(Однопараметрический анализ)_

Статистическая модель: количество Среднее Дисперсия Среднее квадратическое Медиана

Доверительный интервал среднего: Модель 1

Доверительный интервал дисперсии: Модель 1

Тест на гипотезу «О»: Среднее = О В сравнении с альтернативой: ЬШ альфа = 0.05

CK5A.zmis-CK5A.kub 10 -0.286 0.0118711 0.108955 -0.28

95 %

-0.363963 -0.208037 9D.F. -

0 %

Вычисл.статистика = -8.30081 Симв.уровня = 1.64622Е-5 не принимается «0». ч-

с учетом ограничений на условия и режимы работы: УАШ=28,2-55,2 ц/га; УА1Ш=17,5-19,3 с"1; УАК26=1,3-6,0 км/ч; УАЯ2= 0,9-18,4 %; УАЯ22=20,0-22,0 мм; УАЯ29=10,8-11,4 с*1; УАЮ=11,6-35,1 %; УА1123=4,0-6,0 мм; УАЮЗ= 3.8-4.7 м; УАЯ4= 8,5-66,0 %; УАЮ0= 8,0-31,0 %; УАЮ 5=10,0-28,0 см; УА115=0,67-0,91; УАЯЗ 1=0.32-1,1 МПа; УАИ24=12.0-18.0 мм; УАЯ6= 0 - 5,5 %; УАЛ37=0,70-1,02 м; УАЯ25= 9.0-10.0 мм, УАК7=38,2-48,2 г;

где V = [7; 1,5; 2; 2; 1,5], соответствует требованиям ТУ на зерноуборочные комбайны, позволяет варьируя скоростью (УАЛ26=1,3-6 км/ч), оценивать предпочтительные условия эксплуатации СК-5М, например, по урожайности зерна, которые находятся в пределах 15-42 ц/га (при условии выполнения требований ТУ по качеству и эффективности, когда средние значения влажности зерна и соломы находятся на уровне - 15 %).

Предпочтительные условия работы по урожайности на прямом комбай-нировании пшеницы в 6 - ой зоне (КубНИИТиМ) по модели зерноуборочного комбайна Дон-1500А находятся уже в области свыше 35 ц/га, при изменении скорости в пределах 2,5 - 6,3 км/ч.

При использовании ЭВМ для настойки зерноуборочных комбайнов на оптимальные режимы работы можно воспользоваться моделью (8), из которой формируется задача оптимального программирования для каждой модели в отдельности по зонам, культурам и видам работ как многокритериальная задача:

найти: оптимальные X р*, (18)

из условия: тах(тт): М[Уо/Хо] = ?„>( Хр, 2), (19)

при ограничениях:

Чтобы получить максимальную производительность, например, для конкретной модели зерноуборочного комбайна СК-5М на прямом комбайниро-вании пшеницы в КубНИИТиМ необходимо:

выбрать оптимальную скорость движения VAR26* зерноуборочного комбайна СК-5М, из условия

max:VAR9=0,09408*VARl- 0,04587*VAR4 + 1,06611 *VAR26, (21)

при ограничениях на техпроцесс: VARI 6=0,03533*VAR1 < 1,5;

VARI 7=0,09558*VARI - 0,09818*VAR3 - 0,12289*VAR26 < 2; VAR18=0,12426*VARI-0,04462*VAR4-0,54043*VAR26< 2; f (22) VAR36=0,03278*VAR1 - 0,10641*VAR3 + 0,0219* VAR4 <1,5, J причем уже не в границах пространства состояний одной модели (G'): VARI =28,2-55,2 ц/га; VAR21=17,5-19,3 с1; VAR26=1,3-6,0 км/ч; VAR2= 0,9-18,4%; VAR22=20,0-22,0 мм; VAR29=10,8-11,4 с1; VAR3=11,6-35,1 %; VAR23= 4,0-6,0 мм; VAR33= 3.8-4.7 м; VAR4= 8,5-66,0 %; VAR30= 8,0-31,0 % ; VAR35= 10,0-28,0 см;

(20)

УА115=0,67-0,91 ; УА1131=0.32-1,1 МПа; УА1*24=12.0-18.0 мм; УАИ6= 0 - 5,5 %; УАЛ37=0,70-1,02 м; УАЯ25= 9.0-10.0 мм, УА117=38,2-48,2 г; .

а в границах 50 % доверительных интервалов всей зоны (в) (табл. 2).

Для работы процедуры симплекс-метода (СМ) в Бв, после приведения математической модели к каноническому виду, в ЭВМ формулируется симплекс-таблица (табл. 7),

Таблица 7

Симплекс-таблица в Бв для комбайна СК-5М «Нива»

X, Х2 Х3 Х4

э

0.09408 36.3 ( 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1

0.00000 55.2 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -1

-0.04587 12.3 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1

1.06611 15.0 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 -1

12.7 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 1

30.0 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 -1

4.0 Ц 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 1

6.0 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 -1

3.0 0.04862 0.0000 0.0000 0.0000 -1

1.5 0.03533 0.0000 0.0000 0.0000

2.0 0.09558 -0.09818 0.0000 0.12289 -1

2.0 0.12426 0.0000 -0.04462 0.54043 -1

1.5 10.03278 -0.10641 0.0219 0.0000 -1

в которой:

Х| = [0,09408; 0;-0,04587; 1,06611] - вектор-столбец коэффициентов целевой функции (21);

Х2 = [36,3; 55,2; 12,3; 15,0; 12,7; 30; 4; 6; 3; 1,5; 2; 2;1,5] - вектор-столбец правых частей ограничений, который вводится в ЭВМ комбайнером или оператором исходя из условий агрофона и ограничений на качество техпроцесса. Это могут быть нижние и верхние границы 50% доверительных интервалов соответствующей зоны (см. табл. 2 или табл. 3), в соответствии с убираемой культурой и видом работ;

Х3 =

1.0000 0.0000 0.0000 0.0000

1.0000 0.0000 0.0000 0.0000

0.0000 1.0000 0.0000 0.0000

0.0000 1.0000 0.0000 0.0000

0.0000 0.0000 1.0000 0.0000

0.0000 0.0000 1.0000 0.0000

0.0000 0.0000 0.0000 1.0000

0.0000 0.0000 0.0000 1.0000

0.04862 0.0000 0.0000 0.0000

0.03533 0.0000 0.0000 0.0000

0.09558 -0.09818 0.0000 -0.12289

0.12426 0.0000 - 0.04462 - 0.54043

0.03278 -0.10641 0.0219 0.0000

- матрица

Таблица 8

LP Solution - Simplex Method (Панель задачи ЛП для решения симплекс-методом)

Obj. fen. coefficients: СК5М311С.Х1 (Вектор коэффициентов целевой функции-вводится оператором с моделью)

Right-hand side: СК5МЗ11 С.Х2 (Вектор правых частей - набирается оператором)

- Модель (21)

Constraints: CK5M311C.X3 (Коэффициенты ограничений -вводится оператором с моделью)

Constraint codes: СК5М311С.Х4 (Строка знаков ограничений -вводится оператором с моделью)

>

Модель (22)

Таблица 9

Результаты решения задачи настройки комбайна СК-5М на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТиМ

Final solution reached after 11 pivots.

Maximum value of objective fonction VAR9 = 9.80845 т/ч

variable value

VAR1 42.4568356

VÂR3 13.4516637

VAR4 12.7000000

VAR26 6.0000000 км/ч

slack value

S 2 12.7431644

S 4 1.5483363

S 6 17.3000000

S 8 .0000000

S 9 .9357487

S 10 .0000000

S 11 .0000000

S 12 .5335676

S 13 1.2615265

surplus value

S 1 6.15683555

S3 1.15166370

S 5 .00000000

S 7 2.00000000

constraint shadow price

Расчетноё значение производительности

Вывод на дисплее ЭВМ

Рекомендуемая скорость движения комбайна

Параметры агрофона (вводит оператор)

Урожайность, и/га 36,3- 55Д

Полеглость, % 0,9- 18,4

Влажность зерна,V» 12,3 15

Влажность соломы, % 12,7- 30

Соотношение зерна к соломе 0,67- -0,91

Засоренность, •/• 0- 5,5

Масса 1000 зерен, г 38,2- 48,2

Влажность почвы, % 8- 31

Твердость почвы, Мпа 0,3- 1.1

Ширина валка, м -

Высота растений, м 0,7- 1,02

Толщина валка, см -

Уклон поля, град

Параметры настройки тота вращения мол. бараб., с117,5-19,3 эр на входе в мол. барабан, мм 20-22 >р на выходе ш мол. барабана, мм 4-6

I откр. жалюзи верхи, решета, мм I. откр. жалюзи ннжн. решета, мм 9-10 фость движения агрегата, км/ч 6 ло оборотов вентилятора, с ' 10,8 - 11,4 гота среза, см 12 -18

|рина захвата жатки, м 3,8 - 4,7

Показатели работы

Производительность, т/ч 9,8

Удельный расход топлива,кг/т 1,77

Удельный расход топлива^сг/га 6,79 Пропускная способность, кг/с

Потерн за комбайном, % 2,04 < 3

Потерн за молотилкой, % 1,4 < 1.5

Дробление зерна, % 2,0 < 2

Сорная примесь, % 1,4 < 2

Потери за адаптером, % 0,27 < 1.5

Математическая модель зерноуборочного комбайна СК-5М «Нива» на прямом комбаннировании пшеницы в 6-ой климатической зоне (вводит оператор)

Рис. 7. Фрагмент использования ЭВМ при настройке зерноуборочных комбайнов

коэффициентов ограничений (22) размерности d х (q+p).

Х4= [1;-1;1;-1,1;-1;1;-1;-1;-1;-1;-1;-1; ] - вектор-столбец знаков ограничений: «1» соответствует ">", «-1» - "<", «О» - "=";

Все операции по решению задачи ЛП в ЭВМ осуществляются в автоматическом режиме на векторах и матрицах Х|, X¡, Х3, Х4.

Вид передачи информации в SG для решения задачи симплекс-методом представлен табл. 8, а общие принципы использования ЭВМ при настройке зерноуборочного комбайна СК-5М на оптимальный режим работы представлены в табл.9 и на рис. 7.

Анализ показывает, что современный уровень развития вычислительной техники, информационных технологий вместе с обширным статистическим материалом, накопленным в НИО и МИС по результатам испытаний и экспериментальных исследований, позволяет строить и использовать в сравнительных испытаниях математические модели-эталоны вместо физических моделей-эталонов зерноуборочных комбайнов.

Если использовать, например, для 6-ой зоны в качестве модели-эталона комбайна третьего класса зерноуборочный комбайн СК-5А, то на прямом комбайнировании его математическая модель-эталон будет выглядеть: VAR9 = 0,23335* VARI-0,22335* VAR3+0,13039* VAR4-0,21028* VAR7+

+ 1,21813*VAR26; VARI5= 0,05379*VAR4-0,0138 *VAR7+0,30587*VAR26; VARI 6= 0,01353* VAR4+0,24538* VAR26; VARI 7=-0,17798* VARI+0,93047* VAR3-0,22267* VAR26; VARI 8= 0,58271*VAR1+1,1049 *VAR3-0,28525*VAR4-0,80048*VAR7; VARI 9= 0,61932*VAR26;

VAR27=-0,12708* VAR3+0,10322* VAR4+0,40286* VAR26; VAR28= 0,0466 *VARl-0,20666* VAR3+0,06887*VAR4; VAR36= 0,04613* VAR1+0,04424* VAR3-0,00505* VAR4-0,05258* VAR7, для условий (см. табл. 2), которые распространяются на всю 6-ю зону.

Сравнивая теперь результаты агрооценки или эксплуатационно-технологической оценки вновь разрабатываемых или модернизируемых зерноуборочных комбайнов третьего класса с математической моделью-эталоном, после подстановки в нее условий и режимов работы, например, зерноуборочных комбайнов СК-5М:

row VARI VAR3 VAR4 VAR7 VAR9 VARI 6 VARI 7 VARI 8 VAR26 VAR36 VAR50 15 32.9 12.7 - 30.9 38.8 3.90 5.59 2.1 2.8 2.2 0.92 13-53-86 отклик32.9 12.7 30.9 38.8 3.39 0.96 5.5 6.0 2.2 0.12, можно убедиться, что модернизация зерноуборочных комбайнов СК-5А проведена не однозначно, так как производительность зерноуборочных комбайнов СК-5М в среднем выросла с 3.39 до 3.9, т.е. на 13 %, однако потери за молотилкой для зерноуборочных комбайнов СК-5М на переувлажненной соломе (VAR4=30,9 %) составили 5.59 %, при снижении дробления и сорной примеси.

В пятой главе «Методика построения информационного поля по результатам испытаний зерноуборочных комбайнов» рассматривается проблема

многомерного статистического анализа, главной в которой является задача снижения размерности исследуемого признакового пространства, выбор модели и метода ее решения.

Важное место в снижении размерности многомерного статистического пространства принадлежит методам главных компонент, факторному анализу, экстремальной группировки и др.

Решение проблемы совершенствования зерноуборочных комбайнов в зональном аспекте связанно с обоснованием основных конструкционных параметров Х„ и представляет собой выявление статистической связи от воздействия значительного числа внутренних Хр и внешних Ъ факторов на аг-ротехнологические показатели и переноса части информации на агротехно-логические показатели в модели (8), путем решения задачи оптимизации условий и режймов работы в виде (18)-(20): найти: Хр*, Ъ",

из условия: шах(шш): М[Уо/Х0] = Р00(Хр, Ъ)\ при ограничениях: ^ (23)

М[Ун/Х0] = Рно(Хр,2)£У2;

Хо=СОП51, Хр С С2', г С вз', У с С4', с последующим переходом к модели

М[У0УХр,2] = Р0р(Х0); 1

М[Ун'/Хр,г] = Рнр(Х0); \ (24)

ХоС 01, Хрс 02, Ъ с Оз, У с04,] в задаче оптимизации основных конструкционных параметров (10),(11).

Формально задача перехода с наименьшими потерями в информативности к новому набору признаков У,=[У0,,Ун'] при оптимизации основных конструкционных параметров заключается в определении такого набора признаков У, найденного в классе в4 допустимых преобразований исходных переменных хь ..., х<,, г,,..., ц, что ЦР0(Хр, Ъ)] = шах{1а[Р0(Хр, г)]}.

Если в качестве класса допустимых преобразований в4 определяются линейные комбинации, то решение вопроса снижения размерности приводит к методу главных компонент. Если поведение каждого из них статистически зависит от одного и того же набора общих, но скрытых факторов, то тогда это модель факторного анализа, которая объясняет структуру связей между исходными показателями Хр, Ъ. Сам процесс решения задач снижения размерности представляется рис. 8, который можно комментировать следующим образом: этап 1 - постановка задачи; этап 2 - сбор статистической информации; этап 3 - построение математической модели; этап 4 -формирование задачи; этап 5 - вычислительные операции (моделирование); этап 6 - анализ и интерпретация результатов.

До появления и развития достаточно мощной электронно-вычислительной базы главные проблемы снижения размерности сводились к полноте, тщательности отбора и теоретическому анализу статистической информации. В условиях развитой электронно-вычислительной базы и программного обеспечения на первый план уже выходят проблемы классифика-

Этап 1

Этап 6

Рис. 8. Схема поэтапного решения задач снижения размерности

Т

Хр'

Рис. 9. Графическая интерпретация перехода к главным компонентам при снижении размерности

р

ции многомерных наблюдений за результатами испытаний зерноуборочных комбайнов в зонах по культурам и видам работ.

Снижение размерности при обосновании основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов в зональном аспекте в общем виде заключается в переходе от большого числа исходных переменных в модели (23), к ограниченному числу новых переменных на втором этапе в модели

М[У7ХР, Z] = FP(X0) £ V; \ ,cG,>XpcG2>ZcG31Y,cG<,J У '

Х0

с минимальными потерями информации. Переход к "главным компонентам выходной информации осуществляется по аналогии с переходом к новой системе отсчета путем ортогональной ориентации в информационном поле главных осей Y' гиперплоскости, относительно статистически значимых параметров Хр', Z1, (рис. 9).

Основная задача математического моделирования при снижении размерности признакового пространства процесса функционирования сложной сельскохозяйственной машины заключается в установлении закономерностей его протекания во всей области возможных условий эксплуатации при различных режимах работы.

Принцип моделирования условий и режимов работы зерноуборочных комбайнов СК-5М на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТиМ и сжатие статистической информации, рассматривается на модели: VAR9 = 0,09408*VAR1 -0,04587*VAR4 +1,06611*VAR26;

VARI 5=0,04862* VARI; VAR16=0,03533*VAR1;

VARI 7=0,09558*VAR1 -0,09818*VAR3 -0,12289* VAR26;

VARI8=0,12426*VAR1 -0,04462*VAR4 -0,54043*VAR26;

VAR36=0,03278*VARI -0,10641*VAR3 +0,0219* VAR4; VARI 9=0,23628*VAR3 +0,02287* VAR4 -0,26459*VAR26;

VAR20=0,19482*VAR1 +0,9289 *VAR3 -2,24419*VAR26;

VAR27=-0,2373*VARI +0,90664*VAR3 -0,1104 *VAR4 +0,33330*VAR26; VAR28=0,0212 *VAR2 +0,67767*VAR26,

с учетом 50 % доверительных интервалов на условия и режимы работы, общих для зоны:

VARI =36,3-55,2 ц/га; VAR21=17,5-19,3 с1; VAR26=4,0-6,0 км/ч; VAR2= 2,8-18,4%; VAR22=20,0-22,0 мм; VAR29=10,8-11,4 с1; VAR3=12,3-15,0 %; VAR23= 4,0-6,0 мм; VAR33= 5,5 м; VAR4=12,7-30,0 %; VAR30= 9,6-21,8 %; VAR35=15,0-25,0 см; VAR5=0,67-0,68; VAR31= 0,3-1,0 МПа; VAR37=0,89-0,94 м; VAR6= 0 - 5,5 %; VAR7=38,2-48,2 г.

Если подставить теперь фиксированные значения реализаций условий и режимов работы зерноуборочных комбайнов по средним значениям, нижним и верхним квартилям (см. табл. 2) в математическую модель зерноуборочных комбайнов СК-5М, то можно получать новые статистические значения агротехнологических показателей, содержащие сведения о воздействиях режимов и условий работы на зерноуборочные комбайны (табл. 10).

Таблица 10

Фрагмент сжатия статистической информации и переход к новой системе отсчета

Фиксированные параметры услсгаш работы (Е)

Агроютшюпмеские покявпгаш (V) дям зерноуборочного комбайна СК-5М

Фиксированные параметры услсвнни режимов работы QC^E) 4-1

VARI VAR2 VAR3 VAR4 VAR5 VAR6 VAR7

VAR9VAR15 VAR16 VARI 7 VAR18 VAR19 VAR20 VAR36

VAR26 VAR30 VAR31 VAR33 VAR35 VAR37

42.5 - 13.5 12.7 - - -

36.3 2,8 12.3 12.7 0,67 0 38,2

44.8 8,5 13.7 22.7 0,68 3,3 42,4

55.2 18,4 15.0 30.0 0,68 5,5 48,2

9.81 2.04 1.48 7.10 1.76 1.28 8.61 2.18 1.58 9.96 2.68 1.95

2.0 1.41 1.77 6.79 0.27

1.77 1.78 2.14 9.52 0.16

2.31 1.80 2.41 10.1 0.29

2.81 1.94 2.64 10.69 0.28

6.0

4.0

5.1 6.0

9,6 16,8 21,8

0,3 1 1

_ _ _

5,5 15 0,89

5,5 18 0,89

5,5 25 0,94

л о

Таблица 11

Фрагмент построения информационного поля для звездного композиционного плана

Агротехнологическне показатели (Y') зерноуборочного комбайна СК-5М Основные конструкцнонные параметры СК-5М (Х„)

VAR9 VARIS VAR16 VARI7 VARI8 VAR19 VAR20 VAR36 УА1*51 УАЯ52 УАЮЗ УАЛ54 УАЯ55 УАЯ56 УАЯ61 УАЛ62 УАЯбЗ УАИ64

9.81 2.04 1.48 2.0 1.41 1.77 6.79 0.27 7.10 1.76 1.28 1.77 1.78 2.14 9.52 0.16 8.61 2.18 1.58 2.31 1.80 2.41 10.10 0.29 9.96 2.68 1.95 2.81 1.94 2.64 10.69 0.28 1200 0.94 2.35 3.0 103 8100 4.34 600 3.64 146 1200 0.94 2.35 3.0 103 8100 4.34 600 3.64 146 1200 0.94 2.35 3.0 103 8100 4.34 600 3.64 146 1200 0.94 2.35 3.0 103 8100 4.34 600 3.64 146

Результаты свидетельствуют, что зерноуборочные комбайны СК-5М в условиях 6-ой зоны могут показывать при правильной настройке комбайна довольно устойчивую производительность зерна (VAR9) на уровне 7-9 т/ч при стабильном протекании технологического процесса, который характеризуется: потерями зерна за комбайном (VARI 5) 1.7 - 3 %, потерями зерна за молотилкой (VAR16) 1.3 - 2 %, дроблением зерна (VAR17) 1.7 - 3 %, сорной примесью (VARI 8) 1.4 - 2 %, потерями зерна за жаткой (VAR36) 0.2 -0.3 %.

Принцип построения информационного поля для звездного композиционного плана представляется в табл. 11 (для случая, рассмотренного в табл.10) по результатам снижения размерности на множестве статистически обследованных зерноуборочных комбайнов СК-5М на прямом комбай-нировании пшеницы в КубНИИТиМ.

Шестая глава «Методология синтеза основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов по зонам, культурам и видам работ» основывается на использовании сформированного информационного поля аг-ротехнологических показателях качества и эффективности, в которых учтены воздействия от условий эксплуатации и режимы работы. Принцип построения математической модели (25) аналогичен общей постановке, рассмотренной в четвертой главе (12)-(14).

Последовательность адаптации SG и получение регрессионной математической модели зерноуборочных комбайнов для стационарного процесса реализуется на примере анализа результатов испытаний комбайнов классической схемы на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТиМ по 6-ой сельскохозяйственной зоне. В аналитическом виде для производительности VAR9 (Y0) модель запишется как

VAR9 = 17,8061*VAR52 + 2,07474*VAR54 - 0,00181*VAR56, R2 =93,13, что представляет множественную регрессию фрагмента модели зерноуборочных комбайнов на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТиМ с коэффициентом детерминации R-квадрат = 93,13 %, который указывает, что 93,13 % дисперсии производительности - VAR9 объективно объясняется линейной комбинацией трех переменных из 8, включенных в модель. Модель связывает производительность - VAR9 комбайнов с тремя значимыми конструкционными параметрами: диаметром молотильного барабана -VAR52, объемом бункера - VAR54, массой комбайна - VAR56.

Окончательно математическая модель зерноуборочных комбайнов на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТиМ, в кодах, имеет вид: VAR9= 17,8061 *VAR52+2,07474* VAR54-0.00181 * VAR5 6, R2 = 93,13; VAR15=0,00366* VAR51 -0,73701 * VAR61+0,30077* VAR63,R2 = 91,38; VAR16=0,00445*VAR51+2,95002*VAR52-,87105*VAR53+ 0,49250*VAR54-0,02812*VAR55-0,93611*VAR63, R2 = 90,18;

VARI 7=0,00368* VAR51 -1,38387* VAR52-0,27295 * VAR54-0,33803*VAR61+1,66266*VAR63, R2=82,27;

VAR18=-0,00453*VAR51+1,75887*VAR53-1,20217*VAR54-0,05770*VAR55+0,00079*VAR56+1,64168* VAR63, R2 = 83,31;

VARI 9= 0,63183*VAR61, R2 = 87,11;

VAR36=0,26074*VAR52-0,00976*VAR55+0,00005*VAR56+ 0,15550*VAR6l, R2 = 85,31.

Модель (26) получена в 50 % доверительных интервалах внешних условий Z'cr G3 и режимов работы Хр'с G2, а также значимых конструкционных параметров Хо с G| :

VARI = 36,3-55,2 ц/га; VAR21 =11,7-18,3 с _1; VAR26= 4,0-6,0 км/ч; VAR2= 2,8-18,4%; VAR22 =16,0-45,0 мм; VAR30= 9,6-21,8%; VAR3 = 12,3-15,0%; VAR23 = 4-6 мм; VAR31= 0,3-1,0 Мпа; VAR4= 12,7-30,0%; VAR24=13-15 мм; VAR37=0,74-0,94 м; VAR5 = 0,67; VAR25=06- 14 мм; VAR29=10,5-13,3 с"1;

VAR7 = 38,2-48,2 г; VAR33= 6,0- 8,0 м;

VAR51=1200-1500мм; VAR53=3,00-4,56 кв.м; VAR55=118-206 квт; VAR52=0,92-1,40 кв.м; VAR54=4,0- 6,0 куб.м; VAR56=11000-14000 кг;

Задача синтеза основных (базовых) конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов (10),(11) при условии, что условия Z и режимы работы Хр учтены в агротехнологических показателях качества и эффективности, основывается на использовании математической модели (24). Например, для модели зерноуборочных комбайнов на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТиМ (26), задача записывается:

Hara:VAR51 *, V AR52 *, V AR53 *, V AR5 4 *, V AR5 5 * ,VAR56* ,VAR61 *,VAR63 *, из условия:

max:VAR9=17,8061 *VAR52+2,07474*VAR54-0,00181 *VAR56, при ограничениях:

VARI 5= 0,00366*VAR51-0,73701 *VAR61+0,30077*VAR63<3,0; VARI 6=0,00445 *VAR51+2,95002* VAR52-0,87105 * VAR53 +0,49250*VAR54-0,02812*VAR55 -0,93611*VAR63 < 1,5; VARI 7=0,00368*VAR51-l,38387*VAR52-0,27295*VAR54--1,33803*VAR61+ 1,66266* VAR63 < 2,0;

VARI 8=-0,004531* VAR51+1,75887* VAR53-1,20217*VAR54--0,05770*VAR55+0,00079*VAR56+1,64168*VAR63 < 2,0; VAR36=0,26074*VAR52-0,00976*VAR55+0,00005*VAR56+ 0,15550*VAR61 <1,5;

VARl=36,3-55,2 ц/га; VAR21=11,7-18,3 c4; VAR26=4,0-6,0 км/ч; VAR2= 2,8-18,4%; VAR22=16,0-45,0 мм; VAR30=9,6-21,8%; VAR3=12,3-15,0 %; VAR23= 4 - 6 мм; VAR31=0,3-1,0 МПа; VAR4=12,7-30,0 %; VAR24=13 - 15 мм; VAR37=0,74-0,94 м; VAR5=0,67; VAR25= 6 - 14 мм; VAR29=10,5-13,3 с1;

VAR7=38,2-48,2 r; VAR33= 6,0- 8,0 м,

где V2 = [3, 1,5, 2, 2, 1,5] - вектор ограничений на качество выполнения технологического процесса при уборке зерновых колосовых.

Рассматривая возможность модернизации зерноуборочных комбайнов на примере модели СК-5М (26), для условий прямого комбайнирования пшеницы применительно к 6-ой климатической зоне, результаты решения задачи представленные в табл. 12, свидетельствуют о том, что если у зерноуборочного комбайна СК-5М немного увеличить площадь решет и соломотря-

Таблица 12

Результаты решения задачи модернизации СК-5М на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТнМ в 6-ой зоне

Final solution reached after 42 pivots. Maximum value of objective function =-0.1 (VAR16)

variable value CK-5M I Направление модернизации:

VAR51 1200.00000 1200 -

VAR52 0.92000 0.92 -

VAR53 3.00000 2.35 1) увеличить площадь решет

VAR54 3.00000 3.00 -

VAR55 123.04567 107 2) увеличить мощность двигателя

VAR56 8060.00000 8060 -

VAR61 4.70000 4.36 3) увеличить площадь соломотряса

VAR63 3.58753 3.60 -

slack value

S 4 .0000000

S 6 1.0000000

S 8 26.9543339

S 11 .0000000

S 13 .4124683

S 15 .9929251

S 17 1.4000000

Показатели VAR9 VAR16 VAR15 VAR17 VAR18 VAR19 VAR36

По СК-5М 8.02 1.1 2.27 2.50 1.19 2.75 0.28

Модернизация 8.02 0.1 2.00 2.00 1.41 2.97 0.17

Заданные по ТУ 7.40 1.5 3.00 2.00 2.00 1.50

Таблица 13

Результаты решения задачи оптимизации зерноуборочных комбайнов на прямом комбайнировании пшеницы в КубНИИТиМ

Final solution reached after 39 pivots.

Maximum value of objective function =-0.1 (VAR16)

variable value Модернизация CK-5M

VAR51 1200.00000 1200.00 1200

VAR52 0.92000 0.92 0.92

VAR53 3.50201 3.00 2.35

VAR54 5.33414 3.00 3.00

VAR55 118.00000 123.04 107

VAR56 9000.00000 8060.00 8060

VAR61 6.47872 4.70 4.36

VAR63 4.50000 3.58 3.60

slack value

S 2 300.00000

S 4 .48000

S 6 1.05799

S 8 .66586

S10 88.00000

S 12 4000.00000

S 14 .02128

S 16 .00000

S 18 2.02942

Показатели VAR9 VAR16 VAR15 VAR17 VAR18 VAR19 VAR36

По CK-5M 8.02 1.1 2.27 2.50 1.19 2.75 0.28

Модернизация 8.02 0.1 2.00 2.00 1.41 2.97 0.17

Оптимальный 11.15 0.1 0.97 0.50 2.00 4.10 0.55

Заданные по ТУ 7.40 1.5 3.00 2.00 2.00 1.50

са, а также мощность двигателя, то зерноуборочный комбайн может существенно снизить потери и дробление.

Задача создания нового зерноуборочного комбайна в условиях 6-ой зоны для прямого комбайнирования пшеницы, представленная в табл. 13, свидетельствует, что перспективные направления развития зерноуборочных комбайнов для 6-ой зоны в районе КубНИИТиМ - это: повышение площади решет, объема зернового бункера, площади соломотряса, при незначительном повышении мощности двигателя и массы комбайна.

Седьмая глава «Методика зональной оптимизации основных кострукци-онных параметров сельскохозяйственных машин» строится на представленной выше методологии статистической оптимизации основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов, как одних из основных представителей сельскохозяйственных машин (СХМ).

СХМ работают в условиях изменяющихся внешних воздействий, обусловленных многочисленными и разнообразными факторами среды. Такими факторами являются: неровности поверхности поля, физико-механические свойства почвы и растений, свойства перерабатываемых и транспортируемых материалов (зерна, соломы, удобрений и т.д.). Поэтому функционирование СХМ можно рассматривать как реакцию на входные внешние возмущения и управляющие воздействия. При этом наиболее подходящей расчетной схемой любого СХМ независимо от ее назначения можно считать схему, основанную на принципе «вход-выход» (см. рис. 1). В качестве входных переменных принимаются все внешние возмущения (условия работы или эксплуатации) и управляющие воздействия (со стороны механизатора или управляющего устройства), а выходные переменные - совокупность параметров, которые определяют качество работы СХМ, энергетические и технико-экономические показатели. Наиболее существенными особенностями моделей СХМ является то, что они относятся к многомерным системам, а их выходные векторы, определяющие условия функционирования, относятся к категории случайных в вероятностно-статистическом смысле, так как их показатели качества и эффективности могут быть установлены лишь в результате опыта.

Потребность сельского хозяйства в улучшении показателей качества и эффективности СХМ остается постоянной. Одним из путей решения этой проблемы является создание и совершенствование зональных и региональных СХМ. Создание и совершенствование СХМ в зональном аспекте может быть представлено, как оптимизация основных конструкционных параметров для вновь разрабатываемых и модернизируемых машин по выходным показателям качества и эффективности в условиях зональных ограничений, путем решения:

• задачи (8) анализа на множестве пространства состояний внешних условий параметров настройки и параметров эксплуатации по результатам функционирования регрессионной модели СХМ;

• задачи снижения размерности признакового пространства при переходе к информационному полю через показатели качества и эффективности

СХМ, содержащие сведения о воздействиях режимов и условий работы, и основные конструкционные параметры СХМ; • задачи (9)-(11) синтеза основных конструкционных параметров по информационному полю, направленной на модернизацию или создание новых СХМ при условии учета режимов и условий работы в показателях качества и эффективности условной регрессионной модели. Методика статистической оптимизации конструкционных параметров СХМ, основанная на методологии системного анализа и синтеза (рис. 10), требует проведения определенных работ, которые в свою очередь, позволяют решить прикладные задачи (рис. 11).

На машиноиспытательных станциях и в научно-исследовательских организациях испытания проводятся согласно разработанным планам; экспериментальные данные, получаемые в результате испытаний, проходят первичный статистический анализ. Информация в закодированном и систематизированном виде формируется, фиксируется и хранится в ПЭВМ как база данных.

Схема анализа влияния условий и режимов работы на выходные показатели приводится на рис. 12. Чтобы быть уверенным, что полученные математические модели СХМ достоверно отражают реальный процесс функционирования, должна проводиться оценка их адекватности. Это необходимо делать, если есть возможность определить значения выходного параметры системы. При этом, в прикладных исследованиях, можно говорить лишь о частичной адекватности модели, т.е. о такой согласованности ее с поведением реального объекта, которая может быть подтверждена в узком диапазоне изменения параметров условий и режимов работы.

Если отклонения откликов превышают допустимые значения, то следует снизить точность оценки до 20-25 % или увеличить объем выборки, в противном случае следует считать, что модель неадекватно описывает процесс фунционирования и для решения вопроса оптимизации основных конструкционных параметров СХМ следует искать другие методики.

При адекватности построенных математических моделей в различных климатических зонах необходимо, используя эти модели, убедиться, что действительно есть влияние зональных условий на качество и эффективность работы СХМ. В выборочной теории принадлежность выборки данной совокупности исследуется с применением "нулевой" гипотезы.

Одной из задач, связанных с решением проблемы повышения достоверности статистической оценки результатов испытаний новых и модернизируемых машин на ранних этапах создания, является разработка математических моделей-эталонов и сравнение с ними новых и модернизируемых машин.

Описание математических моделей-эталонов СХМ по классам, зонам, культурам и видам уборки, может осуществляться в виде (5) или (8).

Принцип получения математических моделей-эталонов для СХМ аналогичен получению математической модели зерноуборочного комбайна (см. глава 4).

Рир. 10. Методология статистической оптимизации зонального совершенствования основных конструкционных параметров сельскохозяйственных машин

Рис. 11. Основные задачи, решаемые в процессе оптимизации основных конструкционных параметров СХМ

Рис. 12. Схема анализа влияния условий и режимов работы на показатели качества и эффективности СХМ

Основные конструкционные параметры X«

Рис. 13. Основные этапы построения информационного поля

Рис. 14. Схема синтеза основных конструкционных параметров СХМ

Анализ влияния условий и режимов работы на показатели качества и эффективности СХМ осуществляется с использованием модели (15) или расширенной модели (8), которая при решении задач обоснования условий и режимов работы СХМ, представляется в виде оптимизационной задачи (10),(11).

Решение проблемы совершенствования СХМ в зональном аспекте, связанное с обоснованием основных конструкционных параметров Х0, на первом этапе представляет собой выявление и изучение статистической связи от воздействия значительного числа внутренних Хр и внешних Ъ факторов на показатели качества и эффективности У в моделях процесса функционирования (8), (15).

Задачи снижения размерности и перехода с наименьшими потерями в информативности к новому набору признаков решаются на втором этапе (рис. 13). Построение математических моделей, связывающих основные конструкционные параметры с показателями качества и эффективности, основывается на множественной регрессии по ортогональному информационному полю и сводится к определению математического ожидания выходного вектора У- [У0',УН'] относительно фиксированного уровня основных конструкционных параметров Хо. Принцип формализации математической модели и ее синтез представлен на рис. 14.

В общей постановке задача синтеза основных конструкционных параметров СХМ при модернизации с учетом зональных условий сводится к определению того или иного параметра (или параметров) оптимизации, который необходимо изменить в конструкции СХМ (10),(11).

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Статистический анализ ретроспективных данных агротехнических и экс-плуатационно-технологаческих оценок приемочных и периодических испытаний зерноуборочных комбайнов позволил сформировать базу данных по характеристикам климатических зон, культур и видам работ основных зернопроизводящих регионов России, ближнего зарубежья, Западной Европы и Канады. На основе проведенной типизации по классам комбайнов определены возможные направления совершенствования зерноуборочных комбайнов путем оптимизации их основных конструкционных параметров.

2. Разработанная методология статистического анализа влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели качества и эффективности зерноуборочных комбайнов определила научно обоснованный порядок построения математической модели процесса комбайновой уборки и поставила задачи их статистического анализа.

3. Обоснована возможность построения математических моделей процесса функционирования зерноуборочных комбайнов, позволяющих определять вектор условного математического ожидания агротехнологических показателей при фиксированных уровнях входного вектора параметров условий испытаний (эксплуатации) и вектора режимов работы (параметров

настройки зерноуборочных комбайнов). Подтверждена адекватность таких моделей в оценке влияния условий и режимов работы на агротехно-логические показатели зерноуборочных комбайнов и достоверность описания ими реальных процессов функционирования зерноуборочных комбайнов.

4. Установлена значимость влияния зональных (региональных) условий на стабильность номинальных значений производительности зерноуборочных комбайнов, регламентируемых требованиями технических заданий и технических условий.

5. Адаптированные к анализу влияния условий и режимов работы на агро-технологические показатели зерноуборочных комбайнов программные продукты регрессионно-дисперсионного анализа и симплекс-метода позволили решить задачу строительства математических моделей-эталонов на отдельные типы зерноуборочных комбайнов по зонам, культурам и видам работ, что создает практическую возможность оперативно оценивать эффективность новых и модернизируемых комбайнов по результатам их испытаний в различных условиях (по зонам, культурам и видам работ).

6. Специально разработанное и формализованное для ЭВМ математическое обеспечение создало возможность использования построенных математических моделей комбайновой уборки для анализа всей совокупности конструкций отечественных зерноуборочных комбайнов с вариацией зональных условий.

7. Разработанная методология статистического моделирования процессов комбайновой уборки, хорошо согласующаяся с реальной картиной процесса функционирования зерноуборочных комбайнов, подтвердила объективный характер агротехнических и эксплуатационно-технологических оценок, получаемых на МИС и НИО.

8. Установлена адекватность отечественных зерноуборочных комбайнов российским условиям эксплуатации по ряду регионов. Анализ моделей зерноуборочных комбайнов показывает, что, при урожайности свыше 25 ц/га в ряде зон России зерноуборочный комбайн Дон-1500 не уступает зарубежным комбайнам как по производительности, так и по качеству выполнения технологического процесса.

9. Постановкой и решением проблем многомерного статистического анализа пространства состояний от внутренних и внешних факторов в многофакторной модели влияния условий и режимов работы комбайна установлена возможность снижения размерности исследуемого признакового пространства, выбора адекватной модели и метода моделирования. Снижение размерности при обосновании основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов в зональном аспекте в общем виде определено как переход от большого числа исходных переменных условий и режимов работы к ограниченному числу новых переменных -агротехнологических показателей. При этом новые признаки могут вы-

бираться как линейные комбинации исходных признаков, исходя из их простоты и отработанности.

Ш.Разработанная методика построения информационного поля по результатам испытаний зерноуборочных комбайнов по зонам, культурам и видам работ, обладая общностью, характеризуется переходом к главным агротехнологическим показателям путем ортогональной ориентации главных осей гиперпространства агротехнологических показателей относительно наиболее значимых параметров условий и режимов работы. Это позволило дать представление информационного поля, как отражае-ние процесса фукционирования комбайна, в виде матрицы значений агротехнологических показателей, которой соответствует вектор основных конструкционных параметров для каждой реализации модели комбайна.

11 .Постановкой и формулированием задачи оптимизации основных параметров зерноуборочных комбайнов по климатическим зонам, культурам и видам работ обоснованы критерии эффективности и выявлены ограничения на показатели качества выполнения технологического процесса. Это послужило основой поиска на ЭВМ оптимальных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов, которые в характерных областях условий работы, с учетом 50 % доверительных интервалов на условия и режимы работы, могут дать устойчивые агротехно-логические показатели работы.

12.Созданием методологических основ постановки и решения задачи модернизации и разработки новых комбайнов в зональном аспекте осуществлен сравнительный анализ основных конструкционных параметров новых и модернизируемых комбайнов с существующими.

13.Разработанные научные положения методики статистичеческой оптимизации основных конструкционных параметров сельхозмашин по зонам, культурам и видам работ и программные средства их реализации позволяют решать важную народно-хозяйственную проблему разработки новых и модернизации старых сельхозмашин любого назначения, полученных на примере разработки зерноуборочных комбайнов «Дон» с шириной молотилки 1070 мм, 1200 мм («Дон-091»), 1340 мм, 1500 мм («Дон-141), 1600 мм (Дон-1610).

14.Использование результатов исследований в ГСКБ ОАО «Ростсель-маш» путем разработки и внедрения «СТП. Система качества комбайнов семейства «Дон» на базе МС И СО серии 9000. Сборник 3. Проектирование. Часть IV. Разработка конструкторских документов и постановка изделий на производство», позволило сформировать технические требования к ТЗ на проектирование новых конструкций зерноуборочных комбайнов с учетом зон их использования, видов работ убираемых культур.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

1. Царев Ю.А. Возможный подход к оптимизации комплексной программы экспериментальной отработки СТС. -Ростов-на-Дону: Деп. в ЦИВТИ МО, Р11509, 5/162,№23420, 1982.-16с.

2. Царев Ю.А. Терминальный метод декомпозиционной оптимизации СТС/Тезисы докл. НТК, 1982.С.82.

3. Царев Ю.А. Алгоритм построения и выбора видов испытаний при опытной отработке СТС/Тезисы докл. 69 НТК, ВА им. Дзержинского.-М, 1983,с.63.

4. Царев Ю.А. Математическая модель опытной отработки СТС. -Ростов-на-Дону: Деп. в ЦИВТИ МО, серия А, №594,1986.-8с.

5. Царев Ю.А. О создании автоматизированной системы управления опытной (экспериментальной) отработкой СТС/Тезисы докл. НТК, 1986,с.34-35.

6. Царев Ю.А. Об одном способе управления опытной отработкой СТС. -Ростов-на-Дону: Деп. в ЦИВТИ МО, сер. А, №593,1986.-12с.

7. Метод комплексного планирования процесса опытной отработки технических систем однократного использования по исходным данным ТЗ/ C.B. Бородин, H.H. Перминов, Ю.А. Царев/В сб.:РКТ, сер.1, вып.1, 1987, с.103-119.

8. Математическая модель сложной технической системы. Отчет о НИР 2АН №08630 Р, исх. 02198 от 11.12.87.

9. Методика планирования испытаний СТС. Отчет о НИР 2АН №08605 Р, исх. 02161 от 5.12.88.

Ю.Царев Ю.А., Бычков В.Н. Задание точностной оценки показателей надежности машин/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1991, № 3.

11 .Царев Ю.А. Непараметрический подход к объединению результатов разнородных испытаний сложной технической системы/ Надежность и контроль качества,-1991, № 7.

12.Царев Ю.А. Оптимальное планирование и управление процессом испытаний зерноуборочных комбайнов. Кандидатская диссертация, 1991.-175 с.

1 З.Царев Ю. А., Шевченко M. Н. Автоматизированная система анализа результатов испытаний зерноуборочных комбайнов/Тракторы и сельскохозяйственные машины. -1992, № 3.

14.СТП ОАО «Ростсельмаш». Система качества комбайнов семейства «Дон» на базе MC ИСО серии 9000. Сборник 3. Проектирование. Часть IV. Разработка конструкторских документов и постановка изделий на производство. - Ростов-на-Дону, 1992.

15.Царев Ю.А. Использование 111111 "Диана" для анализа результатов испытаний сельхозмашин/Тракторы и сельскохозяйственные машины,-1992, № 8-9.

16.Царев Ю.А., Шевцова A.B. Комплексная оценка качества зерноуборочных комбайнов по результатам испытаний/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1993, № 12 .-с.31-32.

17,Отчет о НИР. Исследование влияния зональных условий эксплуатации на агротехнологические показатели зерноуборочных комбайнов. ОАО "Ростсельмаш". -Ростов-на-Дону, 1996.

18.Методология статистической оптимизации основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов. НТК, ВНИПТИМЭСХ, 1997.

19.Царев Ю.А. Использование математических моделей-эталонов при оценке агротехнологической эффективности новых и модернизируемых комбайнов/ Машиностроение: интеграция отраслевой и вузовской науки. Материалы XII научно-технической конференции 22- 22 апреля 1998 г. с. 38.

20.Царев Ю.А. Оценка агротехнологической эффективности новых и модернизируемых зерноуборочных комбайнов/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1999, № 2 .-с.26-28.

21.Царев Ю.А., Полушкин О.А. Об учете зональных условий при совершенствовании зерноуборочных комбайнов. Сборник трудов «Международная НТК «Проблемы совершенствования зерноуборочной техники» 21-23 апреля 1999», РГАСХМ.-Ростов-на-Дону, 1999.

22.Методология зональной (региональной) концепции совершенствования зерноуборочных комбайнов/ Тракторы и сельскохозяйственные машины,-2000, № 1 .-с.5-7.

Подписано к печати 04.06.00 г. Формат 60x84/16 Бумага офсетная. Объем 3,0 усл.пл. Заказ № 28. Тираж 100.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИС-СЛЕОВАНИЯ.

2. СТРАТЕГИЯ УЧЕТА ЗОНАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ ОСНОВНЫХ КОНСТРУКЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ

ЗЕРНОУБОРОЧНЫХ КОМБАЙНОВ.

2.1. Модель функционирования зерноуборочного комбайна.

2.2. Обоснование состава основных параметров и показателей качества зерноуборочных комбайнов. ^

2.3. Обоснование критериев оптимизации и стратегические задачи исследования.

3. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ ЗЕРНОУБОРОЧНЫХ КОМБАЙНОВ ПО ЗОНАМ, КУЛЬТУРАМ И ВИДАМ РАБОТ.

3.1. Первичный статистический анализ и формирование базы дан ных.

3.2. Статистический анализ условий и режимов испытаний.

3.3. Выводы по разделу.

4. МЕТОДОЛОГИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ВЛИЯНИЯ УСЛОВИЙ И РЕЖИМОВ РАБОТЫ НА АГРОТЕХНОЛОГИЧЕ-СКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЗЕРНОУБОРОЧНЫХ КОМБАЙНОВ.

4.1. Математическая модель влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели.

4.2. Проверка адекватности математических моделей влияния условий и режимов работы реальным процессам функционирования.

4.3. Проверка значимости отличий зональных условий работы.

- 3

4.4. Задачи анализа влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели.

4.4.1. Общие принципы формирования задач.

4.4.2. Задачи анализа влияния условий работы на агротехнологи-ческие показатели.

4.4.3. Задачи влияния режимов работы на агротехнологические показатели.

4.4.4. Оценка эффективности вновь разрабатываемых и модернизируемых моделей комбайнов.

4.4.5. Принципы учета общего влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели.

4.4.6. Результаты решения задачи общего влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели.

4.5. Выводы по разделу.

5. МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОЛЯ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ИСПЫТАНИЙ ЗЕРНОУБОРОЧНЫХ КОМБАЙНОВ.

5.1. Проблемы многомерного статистического анализа.

5.2. Математическое моделирование условий и режимов работы при снижении размерности статистической информации.

5.3. Принципы формирования информационного поля.

5.4. Выводы по разделу.

6. МЕТОДОЛОГИЯ СИНТЕЗА ОСНОВНЫХ КОНСТРУКЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ ЗЕРНОУБОРОЧНЫХ КОМБАЙНОВ ПО ЗОНАМ, КУЛЬТУРАМ И ВИДАМ РАБОТ.

6.1. Математическая модель влияния основных конструкционных параметров на агротехнологические показатели.

6.2. Проверка соответствия математических моделей основных конструкционных параметров зональным условиям.

6.3. Задачи оптимизации основных конструкционных параметров.

6.3.1. Общие принципы формирования задач.

6.3.2. Общие принципы решения задач.

6.3.3. Задачи оптимизации основных конструкционных параметров при модернизации комбайнов.

6.3.4. Задача оптимизации основных конструкционных параметров при разработке новых комбайнов.

6.4. Выводы по разделу.

7. МЕТОДИКА ЗОНАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ОСНОВНЫХ

КОНСТРУКЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ МАШИН.

7.1. Общие положения.

7.2. Формирование баз данных.

7.3. Формализация математических моделей по условиям и режимам работы.

7.3.1. Разработка зональных математических моделей.

7.3.2. Оценка адекватности зональных математических моделей.

7.3.3. Оценка значимости зональных условий эксплуатации.

7.3.4. Разработка математических моделей-эталонов.

7.4. Задачи анализа зональных математических моделей по условиям и режимам работы.

7.4.1. Постановка задач.

7.4.2. Обоснование оптимальных условий и режимов работы.

7.4.3. Оценка качества и эффективности сельхозмашин.

7.5. Задачи снижения размерности информационного пространства и построение информационного поля.

7.6. Формализация математических моделей по основным конструкционным параметрам.

7.6.1. Разработка математических моделей по основным конструкционным параметрам.

7.6.2. Оценка соответствия математической модели основных конструкционных параметров зональным условиям.

7.7. Задача синтеза основных конструкционных параметров по зонам, культурам и видам работ.

7.7.1. Постановка задач.

7.7.2. Задачи синтеза основных конструкционных параметров при модернизации сельхозмашин.

7.7.3. Задачи синтеза основных конструкционных параметров при разработке новых сельхозмашин.

7.8. Использование задач анализа и синтеза в концепции регионального развития сельхозмашин.

7.9. Выводы по разделу.

Мировой экономический рынок зерновой сельскохозяйственной продукции характеризуется большим количеством неоднородных по размерам и зонам земельных угодий, разнообразными формами организации труда, владения и пользования зерноуборочной техникой, разными видами уборки и убираемой культурой.

Производство зерновой продукции в России находится на новом этапе своего развития, потому что все больше становится частью мирового экономического рынка. Тенденция к многоукладности в стране, внедрение рыночного механизма регулирования потребностей и возможностей производителей и потребителей, требует в этих условиях изыскания новых подходов к созданию качественной и эффективной зерноуборочной техники, как средства производства зерновой продукции, способной успешно конкурировать на мировом рынке и находить спрос на внутреннем.

Одним из главных средств производства зерновой продукции являются зерноуборочные комбайны. Однако, если раньше централизованно обеспечивался массовый выпуск базовых однотипных зерноуборочных комбайнов с малым учетом зональных условий и требований непосредственно самих потребителей комбайнов, то теперь, с выходом страны на мировой рынок, появлением зарубежных конкурентов и потенциальных потребителей с разным уровнем товарной и финансовой состоятельности, а также широким спектром зональных условий эксплуатации, потребовалась корректировка ранее принятой технической политики [24].

Вхождение российских производителей зерноуборочных комбайнов в мировую систему рыночного производства зерноуборочной техники требует скрупулезного учета новых условий по номенклатуре, универсальности, приспособленности к различным условиям работы, качеству и эффективности, особенно к показателям стоимости и производительности, а

- 7 также более высоким темпам разработки и постановки комбайнов на производство [31,52,54].

Между тем, современный анализ состояния комбайновой уборки зерновых культур в стране указывает на ее невысокое качество и эффективность. Заметна хроническая заторможенность в решении многих принципиальных вопросов, направленных на повышение эффективности убо-рочно-транспортных операций. Отечественные зерноуборочные комбайны проигрывают зарубежным комбайнам по качеству и технической надежности. Кроме того, за последние годы выпуск зерноуборочных комбайнов сократился в десятки раз, а имеющийся комбайновый парк в отдельных областях России просто не способен обеспечить уборку зерновых в агротехнические сроки, что приводит к недобору до 20-30 % выращенного урожая и снижению его качества. В целом, современное состояние отечественного комбайностроения уже не решает проблему технического обеспечения высокорентабельного производства зерна с минимальными потерями малой номенклатурой зерноуборочных комбайнов на огромной территории с разными климатическими зонами.

Причинами такого положения являются: затянувшийся экономический и финансовый кризис в стране; нарушение экономических законов управления и недостаточное материально-техническое обеспечение производства; недооценка в техническом аспекте огромной территории России и разнообразия почвенно-климатических условий, требующих зональных и региональных комбайнов [102]; недостаточное использование научного и конструкторского потенциала при разработке и модернизации зерноуборочных комбайнов и др. В результате этих и ряда других причин только прямые потери на уборке зерна в России достигают 12-15 млн. т, а затраты труда на единицу продукции постоянно увеличиваются и более чем в 4 раза превышают средний уровень, достигнутый в развитых странах Европы и Америки [23].

- А "

Для повышения качества и эффективности зерноуборочной техники Министерством сельского хозяйства и продовольствия, Комитетом по машиностроению и Российской академией сельскохозяйственных наук предложена новая "Концепция развития механизации уборки зерновых культур в стране на период до 2005 года", которая при разработке и модернизации зерноуборочных комбайнов предусматривает выполнение ряда принципиальных положений, среди которых [47]:

• расширение диапазона типажа зерноуборочных комбайнов по производительности, параметрам, зонам применения и типоразмерным рядам;

• количественная и качественная оценка и учет зональных почвенно-климатических условий уборки;

• разработка и внедрение научнообоснованных зональных технологий производства зерна и др.

По дальнейшему совершенствованию зерноуборочных комбайнов в концепции предлагается развивать три направления:

1) совершенствование структуры (типажа) комбайнового парка с целью обеспечения максимальной адаптации его к требованиям потребителя;

2) повышение технического уровня зерноуборочных комбайнов с целью доведения показателей качества до уровня лучших зарубежных образцов;

3) изыскание принципиально новых конструктивно-технологических и компоновочных решений.

Первое направление - является одним из главных и нацелено на обоснование перспективного парка комбайнов. Оно предполагает исходить из учета множества переменных, отражающих совокупность зональных (агротехнических), технологических, технических, социальных и др. групп факторов. Это приводит к необходимости рассчитывать эффективность зерноуборочных комбайнов и, прежде всего, эксплуатационную

- 9 . производительность, с учетом множества элементов групп факторов, важное место среди которых занимают зональные условия эксплуатации, основными из которых являются: виды зерновых культур, способы уборки, урожайность, полеглость, влажность зерна, влажность соломы, соотношение зерна к соломе, засоренность, масса 1000 зерен, влажность почвы, твердость почвы, ширина валка, высота растений, толщина валка, уклон поля и др., исключая тем самым изоляцию комбайна от зональных условий уборки в том или ином регионе.

В настоящее время отсутствуют четкие границы оптимального использования тех или иных моделей комбайнов по зонам, культурам и видам работ. В стране нет зонального и регионального типажа зерноуборочных комбайнов [24, 102]. Применяемая зерноуборочная техника не всегда соответствует условиям уборки зерна в разных почвенно-климатических зонах страны. Методики агротехнической и эксплуатационно-технологической оценок новых и модернизируемых комбайнов недостаточно совершенны и не в полной мере раскрывают достоверность оценки показателей их использования с учетом климатических зон, убираемых культур и видов уборки, что не позволяет в полной мере обеспечить разработчику достоверный расчет оптимальных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов по критериям максимума качества и эффективности агротехнических и эксплуатационно-технологических показателей. Все это приводит к тому, что эксплуатационно-технологические показатели зерноуборочных комбайнов, получаемые в условиях эксплуатации из-за не учета зональных условий, зачастую не соответствуют техническим условиям по производительности и качеству выполнения технологического процесса. Большую сложность представляет и настройка зерноуборочных комбайнов в разных регионах из-за различия зональных условий эксплуатации на оптимальные режимы работы для получения необходимых показателей качества и эффективности.

- 40

Второе направление определяется степенью соответствия параметров комбайна требованиям технического задания, а также отечественным и международным стандартам. Считается, что для повышения показателей качества комбайны должны разрабатываться с соблюдением принципа гармоничности по параметрам. В соответствии с этим принципом основные конструкционные параметры, например, для зерноуборочных комбайнов с классическим молотильно-сепарирующим устройством, такие как: длина молотильного барабана, площадь подбарабанья, площадь решет, объем бункера, мощность двигателя, масса комбайна, площадь сепарации, длина клавиш соломотряса, угол обхвата деки, диаметр молотильного барабана - должны быть пропорциональны пропускной способности (производительности).

Однако сейчас нельзя утверждать, что на коэффициент гармоничности конструкции зерноуборочных комбайнов не будет влиять расширяющийся рынок с большим разнообразием зональных условий эксплуатации комбайнов и часто меняющимися требованиями потребителей, которые требуют от разработчика непрерывного принятия множества взаимосогласованных решений, касающихся качества и эффективности комбайнов и, вытекающей из этого, корректировки основных конструкционных параметров.

Третье направление исходит из того, что традиционные технологические и конструктивно-компоновочные схемы процессов обмолота и сепарации зерноуборочных комбайнов во многом исчерпали свои ресурсы в рамках решения проблемы: максимум производительности - минимум ма-териалоэнергоемкости, и требуется разработка новых типов комбайнов.

Считалось, что на рубеже 80-х годов в развитии зерноуборочных комбайнов с классической схемой молотильно - сепарирующего устройства был достигнут определенный предел по пропускной способности, производительности, качеству обмолота и потерям зерна [26, 68, 72]. Полагали, что основные конструкционные параметры этих комбайнов дос

- и тигли своих предельных размеров по длине и диаметру молотильного барабана, длине соломотряса, площади решет, массе, габаритам и т.д. Поэтому, с целью повышения показателей качества зерноуборочных комбайнов, большее внимание стали уделять созданию новых рабочих органов и моделей комбайнов.

Однако, не оспаривая это направление, предварительные исследования [62], полученные на основе обработки за многие годы статистических данных результатов агротехнических и эксплуатационно-технологических оценок зерноуборочных комбайнов, взятых из протоколов и отчетов машиноиспытательных станций и научно-исследовательских организаций, свидетельствуют, что учет в конструкции комбайнов зональных условий эксплуатации, позволяет выявить дополнительные возможности повышения их качества и эффективности. Поэтому не следует считать, что, например, классические конструктивно-компоновочные схемы зерноуборочных комбайнов безнадежно устарели и исчерпали свои ресурсы [49]. Очередь теперь стоит за их приспособлением к зональным условиям.

Таким образом, анализ направлений совершенствования зерноуборочных комбайнов по основным принципиальным положениям Концепции и педварительные исследования свидетельствуют, что одной из важных, но так до конца и не решенных научных задач остается проблема учета влияния разнообразных зональных и региональных условий эксплуатации в конструкции комбайнов, причем теперь уже не только в условиях Российского, но и мирового рынка, на котором с успехом действуют зарубежные производители зерноуборочных комбайнов.

В связи с этим актуальное значение приобретает научная проблема обеспечения достоверности учета полного комплекса зональных (региональных) условий эксплуатации на проектной стадии создания зерноуборочных комбайнов.

В общем виде решение проблемы совершенствования зерноуборочных комбайнов в зональном аспекте представляется как оптимизация, с

- № учетом влияния особенностей зональных условий эксплуатации, основных (базовых) конструкционных параметров, являющихся для разработчика управляющими факторами, способными обеспечивать максимальные аг-ротехнологические показатели для модернизируемых и вновь разрабатываемых комбайнов. Под агротехнологическими показателями зерноуборочных комбайнов в работе понимаются показатели качества и эффективности, общие для агротехнических и эксплуатационно-технологических оценок, такие как [46, 85-87]: пропускная способность (всей массы) молотилки, производительность комбайна (по зерну) за час основного времени, производительность комбайна (по зерну) за час сменного времени, производительность комбайна (по зерну) за час эксплуатационного времени, коэффициент надежности технологического процесса, коэффициент использования рабочего времени смены, коэффициент использования эксплуатационного времени, потери за комбайном, потери за молотилкой, дробление зерна, сорная примесь, удельный расход топлива, подача на соломотряс, подача на очистку, потери за адаптером.

Техника решения подобных проблем представляет собой оптимизацию сложной системы, функционирование которой обусловлено взаимодействием чрезвычайно большого количества элементов зональных, регулировочных и конструкционных групп факторов зерноуборочных комбайнов. Количественно или функционально выразить каждый из них, а также полностью описать их аналитически до настоящего времени не представлялось возможным ввиду многообразия групп факторов и сложности их физической природы. Считается, что большинство существующих методов мало пригодны для синтеза такой системы и могут быть весьма эффективны только на стадии ее анализа и оценки. Поэтому, при совершенствовании комбайнов в зональном аспекте, следует сначала ориентироваться на методы анализа опытных значений и результаты экспериментальных оценок. Для этого при разработке методик моделирования процесса функционирования зерноуборочных комбайнов должны исследоваться воз

Л Л

- 15 можности статистических методов анализа значимости влияния зональных параметров на показатели качества и эффективности зерноуборочных комбайнов как наиболее объективные, а уже потом, по результатам моделирования, решаться задачи синтеза, направленные на оптимизацию основных конструкционных параметров, обеспечивающих в зональном аспекте достоверность требуемых показателей качества и эффективности.

Следует отметить, что такой подход дал толчок быстрому развитию качественного машиностроения в индустриально развитых странах и отечественной оборонной промышленности, когда совершенствование методов прикладной статистики, во многом основанное на идеях классификации, снижения размерности и робастности (устойчивости к мешающим внешним воздействиям), позволило выделять подмножества факторов, способных управлять номиналом значений показателей качества и их устойчивостью в условиях внешних возмущений [2,3,5,17].

Решению проблемы совершенствования зерноуборочных комбайнов в зональном аспекте способствовал обширный объем статистической информации по результатам многолетних испытаний и экспериментальных исследований отечественных и зарубежных образцов комбайнов как в России, так и за ее пределами, накопленный в "Головном специализированном конструкторском бюро (ГСКБ) по комплексам зерноуборочных машин" ОАО "Ростсельмаш", одной из ведущих организаций в комбайностроении. Можно считать, что современный уровень развития вычислительной техники, информационных технологий, вместе с обширным статистическим материалом по результатам испытаний и экспериментальных исследований зерноуборочных комбайнов, полученным при разработке и модернизации комбайнов, позволил приступить к разработке методологии оптимизации основных конструкционных параметров, обеспечивая тем самым максимальные значения агротехнологических показателей для различных зерносеющих зон.

- 14

В работе не ставится задача расчета парка комбайнов. Считается, что техническая надежность комбайнов должна обеспечиваться качеством проектирования и технологией. Кроме того, в связи с инфляционными процессами и экономическим кризисом в стране, в работе старались не затрагиваться вопросы себестоимости и цены комбайнов.

Представленные в диссертации исследования связаны с решением в общем-то известной для комбайностроения актуальной проблемы по дальнейшему совершенствованию зерноуборочных комбайнов, причем не только за счет подтверждения основных показателей требованиям технических заданий, (ТЗ) и технических условий (ТУ), но и оптимизации основных конструкционных параметров при составлении ТЗ (ТУ), а также сопутствующих ей проблем, таких как: проведение сравнительных испытаний зерноуборочных комбайнов, выбор направления их модернизации, использования ЭВМ при настройке комбайнов, прогнозирование основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов и др., на новом научно-методическом уровне, который способствовал бы быстрой разработке и модернизации зерноуборочных комбайнов, с охватом, при необходимости, зарубежных зерносеющих зон, основных зерновых культур и видов уборки, путем обеспечения теоретической и методической основы, базирующейся на использовании современных методов прикладной статистики, при исследовании экспериментальных результатов функционирования комбайнов на множестве внешних условий работы, с введением понятия "информационного поля", как концентрированного "пространства состояний" [6], которое в сжатом виде позволяет учитывать динамику зональных условий, и предусматривает не только учет статистических данных, но и постоянное пополнение баз данных результатами лабораторно-полевых, государственных приемочных и периодических испытаний зерноуборочных комбайнов, из агротехнических и эксплуатационно-технологических оценок, получаемых на машиноиспыта

- 15 тельных станциях и в научно-исследовательских организациях как в России, так и за рубежом.

Работа выполнялась в ДГТУ совместно с ОАО "Ростсельмаш" на основании Приказа Министра тракторного и сельскохозяйственного машиностроения СССР № 12 от 21 января 1986г., распоряжений Совета Министров СССР № 873р от 30 апреля 1986г. и N 1324р от 30 июня 1988г., в свете "Концепции развития механизации уборки зерновых культур в стране на период до 2005 года", разработанной в 1994 г. Минсельхозпродом РФ, Комитетом РФ по машиностроению и Российской академией сельскохозяйственных наук, по гранту 97-40-7.0-1 Минобразования РФ, направленных на дальнейшее развитие работ по повышению качества и эффективности /сельскохозяйственных машин.

По теме диссертации опубликовано 24 работы, из них шесть работ в центральной печати.

Материалы диссертации докладывались на научно-технических конференциях ГСКБ ОАО "Ростсельмаш", ВНИПТИМЭСХа, ДГТУ, РГАСХМ и ВИСХОМа.

- м

- 292 -ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе разработки методологии учета аддитивного воздействия зональных условий при статистической оптимизаций основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов, получены следующие научные й практические результаты:

1.Статистический анализ ретроспективных данных агротехнических и эксплуатационно-технологических оценок приемочных и периодических испытаний отечественных и зарубежных зерноуборочных комбайнов позволил сформировать базу данных, состоящую из 5 групп и 50 факторов, по моделям комбайнов, культурам и видам работ, основных зерносеющих зон России, ближнего зарубежья, Западной Европы и Канады. На основе проведенной типизации базы данных, по классам комбайнов с III по VI, определены возможные направления совершенствования основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов.

2.Разработанная методология множественного статистического анализа влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели качества и эффективности отечественных и зарубежных зерноуборочных комбайнов определила научно обоснованный порядок построения математической модели процесса функционирования комбайнов.

3.Обоснована возможность построения регрессионных математических моделей процесса функционирования зерноуборочных комбайнов, позволяющих определять вектор условного математического ожидания агро-технологических показателей при фиксированных уровнях входного вектора параметров условий испытаний и вектора режимов работы. Подтверждена адекватность таких моделей при оценке влияния условий и режимов работы на агротехнологические показатели зерноуборочных комбайнов и достоверность описания ими реальных процессов функционирования.

- 293

4.Установлена в 50 % доверительном интервале значимость влияния зональных условий на стабильность номинальных значений производительности зерноуборочных комбайнов, регламентируемых требованиями технических заданий и технических условий.

5.Адаптированные к анализу влияния условий и режимов работы на агро-технологические показатели зерноуборочных комбайнов программные продукты с методами регрессионно-дисперсионного анализа и линейного программирования позволили решить задачу строительства математических моделей-эталонов с 1П-го по У1-й классы зерноуборочных комбайнов по зонам, культурам и видам работ, что создает практическую возможность оперативно оценивать эффективность новых и модернизируемых комбайнов в различных зонах.

6.Специально разработанное и формализованное для ЭВМ математическое обеспечение позволило использовать построенные математические модели функционирования для анализа всей совокупности конструкций отечественных и зарубежных зерноуборочных комбайнов при вариации зональных условий.

7.Разработанная методология статистического моделирования процессов функционирования, подтвердила объективный характер агротехнических и эксплуатационно-технологических оценок, получаемых на МИС и НИО.

8.Установлена адекватность отечественных зерноуборочных комбайнов российским условиям эксплуатации по ряду регионов. Анализ моделей зерноуборочных комбайнов показывает, что, при урожайности свыше 25 ц/га в 6-ой зоне России зерноуборочные комбайны Дон-1500 не уступают зарубежными моделям, как по производительности, так и по качеству выполнения технологического процесса.

9.Постановкой и решением проблем многомерного статистического анализа пространства состояний от внутренних и внешних факторов в многофакторной модели установлена возможность снижения размерности ис

- 294 следуемого признакового пространства с 31 до 8 факторов. Снижение размерности при обосновании основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов в зональном аспекте в общем виде определено как переход от большого числа исходных переменных условий и режимов работы к ограниченному числу новых переменных в виде агротехнологиче-ских показателей. При этом новые признаки могут выбираться как линейные комбинации исходных признаков, исходя из их простоты и достоверности.

Ю.Разработанная методика построения информационного поля по результатам испытаний зерноуборочных комбайнов по зонам, культурам и видам работ, обладая общностью, характеризуется перехрдом к главным агротехнологическим показателям путем ортогональной ориентации главных осей гиперпространства агротехнологических показателей относительно наиболее значимых параметров условий и режимов работы. Это позволило дать представление информационного поля, как отражаение процесса фукционирования комбайна, в виде матрицы значений агротехнологических показателей, которой соответствует вектор основных конструкционных параметров для каждой реализации модели комбайна.

11.Постановкой и формулированием задачи оптимизации основных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов по моделям комбайнов, климатическим зонам, культурам и видам работ обоснованы критерии эффективности и выявлены ограничения на показатели качества выполнения технологического процесса. Это послужило основой поиска на ЭВМ оптимальных конструкционных параметров зерноуборочных комбайнов, которые в характерных областях условий работы, с учетом 50 % доверительных интервалов на области существования условий и режимов работы, могут давать устойчивые и высокие агротехнологические показатели.

12.Созданием методологических основ постановки и решения задачи модернизации и разработки новых комбайнов с учетом зональных условий

- 295 осуществлен сравнительный анализ основных конструкционных параметров новых и модернизируемых комбайнов с существующими, который позволяет выявлять основные направления совершенствования комбайнов.

13.Разработанные научные положения и программные средства методологии оптимизации параметров зерноуборочных комбайнов реализованы в методике статистичеческой оптимизации основных конструкционных параметров сельхозмашин по зонам, культурам и видам работ.

14.Использование результатов исследований реализованы в ОАО «Рост-сельмаш» в «СТП. Система качества комбайнов семейства «Дон» на базе МС ИСО серии 9000. Сборник 3. Проектирование. Часть IV. Разработка конструкторских документов и постановка изделий на производство», и при разработке и модернизации комбайнов семейства «Дон» (с шириной молотилки 1070 мм, 1200 мм («Дон-091»), 1340 мм, 1500 мм («Дон-141»), 1500 мм («Дон-1610») и 1600 мм).

- 296

1. Адлер Ю. П., Маркова Е. В., Грановский Ю. В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.-.Наука, 1976.

2. Адлер Ю.П. Статистический контроль условие совершенствования качества продукции: О методах Г. Тагути и их применении /Автомобильная промышленность США.-1987, N 11.-С.38.

3. Адлер Ю.П. Практика применения методов Тагути в индустриально развитых странах/Стандарты и качество.-1990, N 9.- 4. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: подход с использованием ЭВМ/Пер. с англ.-М. :Мир, 1982.-488с.

4. Бобрышев Д.Н., Русинов Ф.М. Управление научно-техническими разработками в машиностроении. М. -.Машиностроение, 1976.

5. Брандин В.Н. Общие вопросы теории систем и теории измерений. Методические рекомендации. МО, 1976.

6. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.-324с.

7. Бутко А.И. Анализ методов испытаний сельскохозяйственной техники/Обзорная инф. ЦНИИТЭИ В/О Союзсельхозтехника, 1976.

8. Вальд Д. Последовательный анализ. М.:Физматгиз, 1960.

9. Ю.Гольтяпин В.Я. Современные самоходные зерноуборочные комбайны/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1997, N 3.

10. И.ГОСТ 15467-79. Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения. М. .-Госкомстат СССР, 1979.

11. ГОСТ 16504-81. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения. М. -.Госкомстат СССР, 1981.

12. ГОСТ 24055-88. Техника сельскохозяйственная. Методы эксплуатационно-технической оценки. Общие положения. М.:Госкомстат СССР, 1988.

13. ГОСТ 24057-88. Техника сельскохозяйственная. Методы эксплуацион-но-технической оценки машинных комплексов, специализированных и универсальных машин на этапе испытания. М.Госкомстат СССР, 1988.- 297

14. ГОСТ 26684-85. Комбайны зерноуборочные. Общие технические требования. М. Госкомстат СССР, 1985.

15. ГОСТ 28301-89. Комбайны зерноуборочные. Методы испытаний. -М. ¡Госкомстат СССР, 1989.

16. Джинчарадзе А.К., Саокян Г.Ю., Шишкин В.Г. Статистические методы повышения качества при рыночных отношениях / Надежность и контроль качества.- 1992, N 4.

17. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных. М.: Мир, 1980.

18. Дмитриев A.M. и др. Об обработке результатов опытов с целью получения аналитической зависимости потерь зерна молотилкой зерноуборочного комбайна от подачи хлебной массы В кн.: Механизация и электрификация сельского хозяйства. Минск, 1973, вып. 14.

19. Жалнин Э.В. К расчету параметров зерноуборочных комбайнов/ Тракторы и сельскохозмашины.-1977, N11.

20. Жалнин Э.В. Перспективные принципы совершенствования зерноуборочных комбайнов/Тракторы и сельскохозмашины.-1986,N 9.

21. Жалнин Э.В., Мнацаканов A.C. Структура комбайнового парка для уборки зерновых культур/Сборник научных трудов. Интенсификация процессов уборки зерновых культур.-М.: ВИМ, том ИЗ, 1987.

22. Жалнин Э.В. Развитие комплексной механизации уборки зерновых культур в Росеии/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1994, N 9,10.

23. Жалнин Э.В., Романов А.Н. Направление и перспективы возрождения комбайностроения в России /Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1997, N 10.-c.5-8.

24. Жиглей B.C. Основы теории планирования многофакторных испытаний. -Л.:ВИКИ им. Можайского, 1982.-108с.26.3ерноуборочные комбайны/Г.Ф. Серый, Н.И. Косилов, Ю.Н. Ярмашев, А.И. Русанов.-М.:Агропромиздат, 1986.-248 с.- 29g

25. Иберла К. Факторный анализ/Пер. с нем. В.М. Ивановой. М.: Статистика, 1980.-398 с.

26. Испытания сельскохозяйственной техники / Кардашевский C.B., Погорелый Л.В., ФудиманГ. М. и др.-М.: Машиностроение, 1979.-288с.

27. Исследование операций: В 2-х томах. Пер. с англ./Под ред. Дж. Моудера, С. Элмаграби.-М.: Мир, 1981. Т. 1,2.

28. Кардашевский C.B. Принципы разработки и внедрения системы управления качеством продукции в отрасли /Тракторы и сельхозмашины.- 1972,N12.

29. Кардашевский C.B. Пути ускорения создания и внедрения новой сельскохозяйственной техники/В кн. Пути ускорения и внедрения новой техники. -М.:ВИСХОМ, 1977.

30. Кардашевский C.B. Испытания в системе управления качеством машин/Механизация и электрификация сельского хозяйства.-1977, N11.

31. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Наука. Физ.-мат., 1986.-288.

32. Киртбая Ю.К., Погорелый Л.В., Максимчук В.П. Вероятностно статистические предпосылки моделирования производственных процессов. -Вестник сельскохозяйственной науки. -1970, N 10.

33. Клецкин М.И., Русанов А.И. Состояние и тенденции развития зерноуборочных комбайнов/Тракторы и сельхозмашины. -1978,N 11.

34. Клецкин М.И., Русанов А.И., Зерноуборочные комбайны одиннадцатой пятилетки/Тракторы и сельскохозмашины.-1982, N 2.

35. Колокт Э. Проверка значимости.-М.: Статистика, 1978.

36. Клочков A.B. Зерноуборочные комбайны: Возможности энергоресурсосбережения/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1995,N6.

37. Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика, 1978.-560с.- 299

38. Комбайны самоходные зерноуборочные "Нива". Технические условия ТУ 23.2.927-73. .

39. Комбайны самоходные зерноуборочные РСМ-8Б "Дон-1200Б". Технические условия ТУ 23.2.1817-86.

40. Комбайны самоходные зерноуборочные РСМ-10Б "Дон-1500Б". Технические условия ТУ 23.2.1818-86.

41. Комбайны самоходные зерноуборочные РСМ- "Дон-091". Проект технического задания.ТУ .

42. Комбайны самоходные зерноуборочные РСМ- "Дон-1610". Проект технического задания. ТУ

43. Конструирование сельскохозяйственных машин /Пер. с нем. В.И. Пальяно-ва, под ред. H.H. Колчина. М.:Агропромиздат, 1986.-255с.

44. Концепция развития механизации уборки зерновых культур на период до 2005 г./Под общим рук. Н.В. Краснощекова и В.М. Кряжкова.-М.: ВИМ, 1994.-70 с.

45. Косачев Г.Г. Экономическая оценка сельскохозяйственной техники.-М.гКолос, 1978.

46. Кряжков В. М., Жалнин Э.В. Тенденции внедрения зарубежной техники в АПК/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1997, N 10.

47. Ксеневич И.П. Новая техника: проблемы создания и производства/ Тракторы и сельхозмашины, 1982, N13.

48. Кукта Г.М. Испытания сельскохозяйственных машин. -М.: Машиностроение, 1964.

49. Куликов К.С. Внедрению системы качества нет альтернатив/ Автомобильная промышленность 1992, N6.-c.l-3.

50. Кульбак С. Теория информации и статистика.-М.:Наука, 1967.-252с.

51. Лапидус В.А., Терехова Т.В. Немного о проблемах и "болезнях" наших предприятий в области управления качеством /Стандарты и качество.-1991, N 12,- 1992, N1.- зоо

52. Мельников С. В., Алешкин В. Р., Рощин П. М. Планирование эксперимента в исследовании сельскохозяйственных процессов. -М.: Колос, 1972.

53. Метод комплексного планирования процессом опытной отработки технических систем однократного использования по исходным данным ТЗ/ C.B. Бородин, H.H. Перминов, Ю.А. Царев/В сб.:РКТ, сер.1, вып.1, 1987, с.103-119.

54. Митков А., Кардашевский С. В. Статистические методы в сельскохозяйственном машиностроении.-М. Машиностроение, 1978.

55. Моделирование сельскохозяйственных аппаратов и их систем управле-ния/А.Б. Лурье, И.С. Нагорский, В.Г. Озеров и др.-Л.:Колос, 1972.-312с.

56. Молчанов A.A. Моделирование и проектирование сложных систем.-К.гВыща шк.,1988.-359с.

57. Новое в методах испытаний сельскохозяйственной техники М.: ЦНИИ-ТЭИ, вып. 1-10, 1963-1974.

58. Отчет о НИР. Исследование влияния зональных условий эксплуатации на агротехнологические показатели зерноуборочных комбайнов. ОАО "Рост-сельмаш". -Ростов-на-Дону, 1996.

59. Охотников Г.Н. Математическая статистика, Выпуск 1, текст лекций. -М.:ВА им.Ф.Э. Дзержинского, 1979.-270с.

60. Парницкий Г. Основы статистической информатики/Пер.с венг. Ю.А. Данилова.-М.:Финансы и статистика, 1981.-199с.

61. Пенязев О.А.,Матвеенко H.A. Анализ и оценка технико-экономической эффективности конструкции сельскохозяйственных машин.-Ростов-на-Дону.:РИСХМ,1977.- 301

62. Пенязев O.A. Проектирование зерноуборочных машин.-Ростов-на-Дону.:РИСХМ,1984.

63. Пенязев О. А., Русанов А.И. Тенденции интенсификации основных параметров зерноуборочных комбайнов/Тракторы и сельскохозяйственные ма-шины.-1985, N 6.

64. Песков Ю.А., Мещеряков И. К., Погорелый JI.B., Коваль С.Н. Перспективы развития и оптимизации базовых параметров зерноуборочных комбайнов /Тракторы и сельхозмашины.-1987, N 3.

65. Погорелый JI.B. Интегральный принцип оптимизации и прогнозирования параметров сельскохозяйственных машин и агрегатов/Вестник сельскохозяйственной науки. -1976, N 3.

66. Погорелый Л.В., Брей В.В. Методы прогнозирования эффективности сельскохозяйственной техники на стадии испытаний/Обзорная инф. ЦНИИТЭИ В/О Союзсельхозтехника, 1976.

67. Погорелый JI.B., Брей В.В. Применение методов системного анализа при испытании сельскохозяйственной техники/Обзорная инф. ЦНИИТЭИ В/О Союзсельхозтехника, 1976.

68. Погорелый Л.В., Коваль С.Н. Тенденции развития зерноуборочных комбайнов/Механизация и электрификация сельского хозяйства.-1980, N 8.

69. Погорелый Л.В. Инженерные методы испытаний сельскохозяйственных машин.-Киев:Техника, 1981.

70. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных: Справ, изд. / Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д.-М.:Финансы и статистика, 1983.-472с.

71. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ, изд./ Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д.-М.: Финансы и статистика, 1985.-488с.

72. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерностей: Справ. изд./Айвазян С.А. и др.-М.:Финансы и статистика, 1989.-607с.

73. Прогноз развития производства зерноуборочных комбайнов /Сельскохозяйственная экспресс-информация.-М.:ВНИИТИ, 1980, N 4.- Ъ(П

74. Протоколы приемочных и периодических испытаний зерноуборочных комбайнов "Дон-1500" с 1983 1997гг.

75. Протоколы приемочных и периодических испытаний зерноуборочных комбайнов "Дон-1200" с 1983 1997гг.

76. Протоколы приемочных и периодических испытаний зерноуборочных комбайнов "Дон-2600" с 1983 1997гг.

77. Протоколы периодических испытаний зарубежных зерноуборочных комбайнов с 1983 1997гг.

78. Протоколы приемочных и периодических испытаний зерноуборочных комбайнов "Кедр" и "Енисей" с 1983 1992гг.

79. Протоколы приемочных и периодических испытаний зерноуборочных комбайнов СК-5 "Нива" с 1983 1997гг.

80. Пустыгин М.А. Пути повышения и расчет пропускной способности зерноуборочных комбайнов/Тракторы и сельхозмашины.-1978,Ш1.

81. Р 23.2/7.1-89. Машины и оборудование сельскохозяйственные. Номенклатура показателей качества.-М.Минсельхоз,1989.

82. РД 10.1.1-92. Испытания сельскохозяйственной техники. Основные положения. Номенклатура показателей.-М.:Минсельхоз,1992.

83. РД 10.8.1-89. Испытания сельскохозяйственной техники. Машины зерноуборочные. Программы и методы испытаний.-М.:Минсельхоз, 1989.

84. Результаты опытной проверки пакета прикладных программ "САПР молотилки". -Зерноград. ВНИПТИМЭСХ, 1992.

85. Российский статистический ежегодник. Стат. сб./Госкомстат России.-М.: Логос, 1996.-1202 с.

86. Русанов А.И., Основные направления повышения пропускной способности зерноуборочных комбайнов / Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1981, N4.

87. Русанов А.И., Журавлева Г.М. Состояние и тенденции развития зерноуборочных комбайнов/Тракторы и сельскохозмашины.-1986, N 11.- ЪйЪ

88. Русанов А.И. Расчет пропускной способности и производительности зерноуборочных комбайнов/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1988, N2.

89. Русанов А.И. Основные тенденции и проблемы развития зерноуборочных комбайнов/Тракторы и сельскохозмашины. -1988, N 8.

90. САПР молотилки. Инструкция пользователя. -Зерноград, ВНИПТИ-МЭСХ, 1990 -63с.

91. Сельское хозяйство СССР: Статистический сборник / Госкомстат СССР.-М.: Финансы и статистика,1988.-535с.

92. СССР в цифрах в 1990 году: Краткий статистический сборник / Госкомстат СССР.-М.: Финансы и статистика, 1991.-320с.

93. Сильвестров Д.С. Программное обеспечение прикладной статистики.-М.:Финансы и статистика, 1988.-240с.

94. Система машин для комплексной механизации сельскохозяйственного производства на 1976-1980 годы, часть 1. Растениводство. -М.:ЦНИИТЭИ, 1976.-591с.

95. СТ СЭВ 6542-88. Комбайны зерноуборочные. Методы испытаний.-М. :Минсельхоз, 1988.

96. СТП ОАО «Ростсельмаш». Система качества комбайнов семейства «Дон» на базе МС ИСО серии 9000. Сборник 3. Проектирование. Часть IV. Разработка конструкторских документов и постановка изделий на производство. -Ростов-на-Дону, 1992.

97. Табашников А.Т. Повышение производительности зерноуборочного комбайна/Механизация и электрификация сельского хозяйства.-1983, N 9.

98. Фирсов М.М., Эйдис А.Л., Шпилько А.В. Пути развития федерального и регионального сельхозмашиностроения/ Тракторы и сельскохозяйственные машины,-1998, N И, с.9-12.

99. Царев Ю.А. Возможный подход к оптимизации комплексной программы экспериментальной отработки СТС. -Ростов-на-Дону: Деп. в ЦИВТИ МО, Р11509, 5/162,N23420, 1982.-16с.- 304

100. Царев Ю.А. Терминальный метод декомпозиционной оптимизации СТС/Тезисы докл. НТК, 1982.С.82.

101. Царев Ю.А. Алгоритм построения и выбора видов испытаний при опытной отработке СТС/Тезисы докл. 69 НТК, ВА им. Дзержинского.-М, 1983, с.63.

102. Царев Ю.А. Математическая модель опытной отработки СТС. -Ростов-на-Дону:Деп. в ЦИВТИ МО, серия А,N594, 1986.-8с.

103. Царев Ю.А. О создании автоматизированной системы управления опытной (экспериментальной) отработкой СТС/Тезисы докл. НТК, 1986,с.34-35.

104. Царев Ю.А. Об одном способе управления опытной отработкой СТС.-Ростов-на-Дону: Деп.в ЦИВТИ МО, сер. А, 1986.-12с.

105. Царев Ю.А., Бычков В.Н. Задание точностной оценки показателей надежности машин/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1991, N 3.

106. Царев Ю.А. Непараметрический подход к объединению результатов разнородных испытаний сложной технической системы/ Надежность и контроль качества.-1991, N 7.

107. Царев Ю.А. Оптимальное планирование и управление процессом испытаний зерноуборочных комбайнов. Кандидатская дисертация, 1991.-175 с.

108. Царев Ю. А., Шевченко М. Н. Автоматизированная система анализа результатов испытаний зерноуборочных комбайнов/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1992, N 3.

109. ИЗ. Царев Ю.А. Использование 111111 "Диана" для анализа результатов испытаний сельхозмашин/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1992, N 8-9.

110. Царев Ю.А. Оценка агротехнологической эффективности новых и модернизируемых зерноуборочных комбайнов/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1999, № 2 .-с.26-28.

111. Чистяков А.Д. Модели прогнозирования развития средств механизации /Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1999, № 1.-C.27-31.

112. Шеповалов В.Д. Автоматизация уборочных процессов.-М,1978.

113. Элементы теории испытаний и контроля технических систем/Под ред. P.M. Юсупова. Л. Энергия, 1978.-192 с.

114. Экономика России в 1997 году. "Российская газета", 24 января 1998 г.

115. Berga№ Hal. Exte№dig the reach of the quality improveme№t paradigm. 2 "Quality Progress". -1990. -23, № 5.- P.51-52.

116. Gubsch. M.: Zu einigen Aspelcten in der Mahdreseherentwiklung. Dt. Agrartechnik, 22, 1972,H.3.

117. STATISTICAL GRAPHICS SYSTEM by STATISTICAL GRAPHICS CORPORATION. User's guide. ( Пакет прикладных программ-STATGRAPHICS (SG), версии 2.6, номер 1157855, 1989.).

118. Царев Ю.А., Шевцова А.В. Комплексная оценка качества зерноуборочных комбайнов по результатам испытаний/Тракторы и сельскохозяйственные машины.-1993, № 12 .-с.31-32.

119. Царев Ю.А. Методология зональной (региональной) концепции совершенствования зерноуборочных комбайнов /Тракторы и сельскохозяйственные машины.-2000, № 1 .-с.5-7.1. СПРАВКА

120. Долевое участие зав» сектором Царева Ю.А* в работах составило:

121. В разработке автоматизированной системы анализа надежности комбайнов семейства "Дон" 50%.

122. Работа направлена на повышение надежности комбайнов "Дон".

123. В разработке программы оптимального планирования объемов испытаний комбайнов семейства "Дон" 50%.

124. Работа направлена на повышение точности и достоверности оценки надежности, обоснование оптимальных объемов испытаний, снижение затрат, связанных с разработкой и созданием комбайнов семейства "Дон".

125. Справка дана для представления в специализированный .совет д. 065 ,$7*02 при ШСХМ по присуждению ученой степени кандидата технических наук.1. И.К .Мещеряков

126. НАЧАЛЬНИК ГСКБ ПО КОМПЛЕКСАМ1. МЕЩЕРЯКОВ 1991 г1. АКТ

127. Экономический эффект от использования программы будет определен по завершению программы испытаний комбайнов "Дон-150Щ

128. Заведующий отделом САПР И.ВЛономаренко1. Зав, сектором Ю.А.Царев

129. Инженер-программист / ' О.Е.Ткаченкоз о в 1. АКТвнедрения результатов НИР