CC BY
35
УДК 631.17
ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ МАШИН УБОРОЧНО-ТРАНСПОРТНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ НЕВЕЙКИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ПРИЦЕПНЫХ КОМБАЙНОВ НА ПРЯМОМ КОМБАЙНИРОВАНИИ
UDC 631.17
THE MACHINES PARAMETER’S OPTIMIZATION OF THE HARVESTING COMPLEX FOR UNWINNOWED GRAIN WITH THE USE OF PULL-TYPE COMBINES FOR DIRECT HARVESTING
Палапин Алексей Витальевич к.т.н., доцент
ФГБОУВПО «Кубанский государственный аграрный университет», Россия
Предложена математическая модель оптимизации параметров машин уборочно-транспортного комплекса для «Невейки» с применением прицепных комбайнов на прямом комбайнировании
Ключевые слова: ОПТИМИЗАЦИЯ, ТРАКТОР, КОМБАЙН, МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ АГРЕГАТ, МОДЕЛЬ, ЭФФЕКТИВНОСТЬ, ЭНЕРГОЕМКОСТЬ
Palapin Aleksey Vitalyevich
Cand.Tech.Sci., associate professor
Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia
The mathematical model to optimize the parameters of harvesting machines and transport complex for unwinnowed grain using towed combines for direct harvesting is presented in the article
Keywords: OPTIMIZATION, TRACTOR, HARVESTER, MULTI UNIT, MODEL, EFFICIENCY, ENERGY INTENSITY
Предлагаемое совершенствование технологии уборки зерновых колосовых культур прицепными зерноуборочными комбайнами по методу сбора в бункер невеяного вороха и очисткой его на стационаре не является новым способом. Эта технология уже применяется, например, в Канаде [1] и обеспечивает высокую эффективность. Известны работы ВИМ, ВИСХОМ, ВНИПТИМЭСХ и др. [2, 3]. Предлагаемые нами отличия от известной техноло-гии заключаются в следующем: на базе прицепного комбайна с измельчителем создается комбинированный агрегат для уборки урожая с одновременным лущением стерни или посевом пожнивных культур [2]; ворох, выгружается из бункера в накопитель-перегрузчик, агрегатируемый с тракторами, и транспор-тируется на стационар, где проводится с помощью сепаратора разделение вороха на товарное зерно и мякину. Часть товарного зерна поступает в хранилище, а часть - на сортировку на семена, мякина пневмотранспортером складируется в курган и используется на корм для животных.
Для обоснования эффективности предлагаемой технологии разработана математическая модель для оптимизации параметров машин уборочно- транспортного комплекса (УТК), блок-схема алгоритма которой представлена на рисунке.
Принятые допущения в модели: все машинно-тракторные агрегаты (МТА), входящие в состав УТК, качественно выполняют агротребования; с целью повышения продолжительности уборки до 20 рабочих дней должно убираться не менее 4 сортов пшеницы с разными сроками созревания, при этом каждый сорт должен убираться не менее 4 сортов пшеницы с разными сроками созревания, при этом каждый сорт должен убираться не более, чем за пять дней, после которых сильно возрастают биологические и механические потери урожая; соблюдение поточности уборки и непрерывности процесса - объем намолоченного вороха за час, должен равняться транспортируемому на стационар; уборка зерновых колосовых культур с применением невейки не предусматривает в случае изменения погодных и др. условий в предложенной матмодели уборку по другой возможно более рациональной технологии с максимальным сохранением выращенного урожая, но обеспечивает прямое комбайнирование других сельскохозяйственных культур (зернобобовых, масличных).
В качестве критерия оптимизации (целевой функции) модели принят минимум совокупных затрат энергии на все технологические операции уборки урожая и основных послеуборочных работ (пожнивной посев, доработка зерна, складирование мякины). Критерий оптимизации можно представить так:
Ез = {Е'/Р++ЕТП+EМУПА+ ЕНП+ЕНП+Епосев+ ЕGm+ЕТЛ)® тіп
где ЕЗ - совокупные затраты энергии на реализацию технологии уборки зерновых, МДж/т;
Е/гр - затраты энергии на перекатывание многофункционального агрегата
(МУПА), МДж/т;
Еххагр - затраты энергии на холостой ход агрегата, МДж/т;
ЕТП - затраты энергии на технологический процесс работы агрегата, МДж/т;
Е'муПа - затраты энергии на изготовление, использование, техническое обслуживание и ремонт агрегата, МДж/т;
ЕНП - затраты энергии на изготовление, использование, техническое обслуживание и ремонт агрегата для транспортировки вороха на стационар, МДж/т;
Е'НП - затраты энергии на транспортировку вороха, МДж/т;
Епосев - затраты энергии на пожнивной сев сеялкой прямого посева в составе
МУПА, МДж/т;
Е- прямые затраты энергии на расходуемое топливо агрегатами, МДж/т; ЕТЛ - затраты энергии на работу стационарной технологической линии по доработке и разделению вороха, МДж/т.
В качестве ограничений, введенных в модель, приняты уборочные площади F, рабочая длина гона Lp, урожайность зерна и, ширины захвата жатки В, расстояние переездов £ машин, плотность вороха р, вместимость бункера Уб комбайна и накопителя-перегрузчика УНП, продолжительности уборки прд, отношение массы мякины к массе зерна 8м, буксование ходовых колес трактора 8, агрегатирующего комбайн (оператор 10),
рабочей скорости ир комбайна (оператор 4), тягового сопротивления сеялки Яс (оператор 29) и др.
В составе УТК нами рассмотрен прицепной зерноуборочный комбайн, работающий в режиме прямого комбайнирования, сбора невейки, измельчения и разбрасывания соломы в агрегате с зерновой сеялкой прямого посева. Такой агрегат отличается от технологии уборки зерна методом очеса на корню (МУПА-1).последнего будет ниже, чем с прямым комбайнированием. Все это учтено в математической модели (см. блок-схему алгоритма). Получены уточненные зависимости для комбайна в режиме прямого комбайнирования: рабочей скорости (оператор 4), комбайна Ок (оператор 23), потребная мощность двигателя NТр (оператор 30), агрегатирующего прицепной комбайн с сеялкой и расход топлива (операторы 40а и 40б), который возрастает при работе комбайна на 40 % по сравнению с очесом на корню [4, 5].
Рабочая скорость ир движения комбайна многофункционального уборочно-посевного агрегата будет определяться по уточненной формуле
^ _ 36 д • К п _ 22 ,79 • дК п _ 22 ,8 • д (2)
р 0,95 В • и В • и В • и ’ ()
где д - пропускная способность комбайна, кг/с;
КП - коэффициент снижения пропускной способности комбайна по сравнению с очесом на корню.
Масса комбайна в отличие от очесывающего варианта будет повышена за счет массы измельчителя соломы, который не используется при очесе. Тогда дополнительно к слагаемым оператора 23 необходимо добавить массу измельчителя:
Ок = 295-В + 700-д + 109-д = 295-В + 809-д. (3)
Соответственно повысятся затраты энергии на перекатывание комбайна Е/г (оператор 32), а также на изготовление Е'МУПА (оператор 35). Также существенно возрастут затраты энергии на расходуемое топливо http://ej.kubagro.ru/2012/09/pdf/07.pdf
комбайном (операторы 40а, 40б) и конечно общие совокупные затраты ЕЗ (оператор 42).
Изменится в варианте прямого комбайнирования с измельчением соломы потребная мощность двигателя трактора NТр (оператор 30) по сравнению с очесом на корню. По данным профессора Жалнина Э.В. [2] на измельчитель требуется 3,6 кВт/кгс-1. Тогда формула для расчета NТр примет вид:
ЫеТр = (^136,24 • д2 + 2,05 • 10-3 • в4 + 552,271п (д) • 0,95 + 0,00022 • вТр • ир •
• вТр • ир + 0,00022 • Ок ир + 0,278 • Яс ир + 3,6д) / 0,864, (4)
где 0Тр - масса трактора, агрегатирующего комбайн с прицепной сеялкой, кг.
Затраты совокупной энергии на выполнение стационарных работ (оператор 41) зависят от мощности электродвигателей разделительного сепаратора вороха, семеочистительных и сортировальных машин, площади посева F убираемых культур, урожайности и отношению массы мякины к массе зерна 8м. В технологическую линию стационара включен также пневмопровод для транспортировки мякины на расстояние до 70 м, который формирует ее в курган высотой 10 м, а также новая универсальная семеочистительная воздушно-решетная машина ВИМ-12/25 для предварительной, основной и окончательной очистки семян до норм, предусмотренных ГОСТом на семена. Установленная мощность двигателей на этой машине 18,5 кВт, масса 1060 кг, производительность на очистке семян - 12 т/ч, продовольственного зерна - 25.
1
к13
нет
гЦ“ = < 12 км/ч
В и
Уип — 2 V,-,
10,6
10,6 +
0,0003^1900В ■ Ьр + 29,8В2 + 0,02В - 0,002
2,34
Л
В ир и
V р
+ 0,061
+ 0,0003^1900В ■ Ьр + 29,8В2 + 0,02В - 0,002
1
/ С 2 2 , 9,1В + 4,3 1 + — — 1000■ьр иР + 0,0036Вир 4 р
V
Р
00 Wаrр= 0,095В-ир Т1Т2
9 №к= ^^агр ■ и
10 П к 18' ^Уагр'"рд
11 п'к = сеН(п 'к)< 1,3^ а п'к = сеН(п'к) >1,31
12 "к=1 12а пк=2
от 5
13
V — г' = 0,08++— ц 175 15
14
нет
К 1
15
""к = "к
,/ //
гц ■ П
п" =' гадм+„,„03^
Ж
V пк
■V
у и
16 П НП = се1(п' НП)<1,3
17 пнп = 1
(16а П нп = сег7(и'нп)>1,31
17а
пнп = 2
00 = 1 я П ( р л 0,001^ + 0,003 V к № п« -■V г НП
19
20
г = г — г
пр ц ц
ш =
ГГ НП
Унп г 0,001
о л № ^ и
21 Пнп =18■ ШНП ■ Прд
22
Пк • = Пнп • ^НП
23 Gк = 295 •В + 809 q
24 вТр = 1000 714,731 ■ 1п (д)+10,334 ■ д + 3,75
25 ^ = 0,19 1п УНП + 8,16 ^ нп = е
26 ^ НП = -111,5610 “9 -02НП +0,002СНП ^Тр = е
27 Gc = 96' •В
г
ц
28 Яс = 2,0914-!п(я) + 3,64#
(29 я < 46 ^ Да
30
ЫеТр - Ц136,24- д2 + 2,05• 10-3 • еч + 552271П (д) • 0,95+0,00022 ир(вТр + ОК) + 0,278Яе-и + 3,6д)/0,864
31 АТ Тр А1 -3,1-10-9(о р )2 + 0,002 • а ТНРП Я НП - 0,1 • е
32 О Тр + О к + О + • 0,5 • р • Vб Е агр Тр к с ? г б
г = 4080 (1 -8 / 100 )• В
33 Е агР — 10 ,58 • д “ ш к
34 ЕП - 48"7 •д + 1,26( "к + Пнп ) Ш к 1Шк Шнп )
35 17, 0,056 (О к + О с)+ 0,025 О Тр
Е — МУПА ТШ к
36 0,0253 • Ор + 0,33 ОНП Е —
НП ш п НП
37 3,34 -(вНП -0,001 + Т7' 5 Х Тр 5 внп - 0,001 + 0,5 Унп р - 0,001 ) ^
^НП 0,001 -р -шнп '' _ 25 + 0,001 - р-Унп /350 0,001 -р -Унп
38
К 4
К 4
нет
Е_ —
V
ир= > 5,0
39
ир= <5,0
]
К 4
да
нет
да
40а Ест = {[2,2(1+0,012^ •(ир-5)]+0Д12?Н2,7 40б ЕЄт=\(2,2+0,112?)42,7
41 ^ .о о. 0,051 0,025 - Я 261,3 0,34 ЕТЛ — 38,83 + + + + 8 600 0,6- Я-и 600- 8 -и м “ м
К 4
]
42
Е = (Еа;р + Е7 + Етп + ЕМупа + Енп + Е'нп + Е_ + Евт + ЕТЛ)
Проверка расчетов по исходным данным
нет
44
Вывод на печать и построение зависимостей: и, ір, в, ир, ^ , і?,
Р; Кв, Прд, 5, 5м, Унп , *1, Гг, ^ар, пк, п"нп, ^ип, Ск, Стр, Сип, ас , Яс, №Тр, МТрнп, Е]ар, Ех
XX ?
Ест, ЕтЛ, Ез
ЕТП; Е'мУПА, ЕНП, Е'иП, Еnосев;
остановка
Рисунок - Блок-схема алгоритма
При разработке математической модели нашей задачи широко использовали метод аппроксимации [6]. Эта группа аппроксимационных задач объединена методами получения математических моделей объектов исследования по экспериментальным данным в виде различных функциональных зависимостей-полиномов, степенных и логарифмических функций и др. основным математическим аппаратом определения моделей является метод наименьших квадратов. Наибольшее распространение получили полиномы (обыкновенные, или ортогональные, Чебышева и Логгера). С помощью полученной математической модели
описывается поведение объекта в области экспериментальных данных. Для решения аппроксимацион-ных задач широко используются идеи и методы прикладной теории случайных функций [7-9].
В третьем арифметическом операторе (рисунок) нашей оптимизационной задачи использована степенная функция для расчета ширины В захвата уборочного агрегата:
о 0,928- 1п а
В - е , (5)
где В - ширина захвата агрегата, м;
д - пропускная способность молотилки комбайна, кг/с.
Аналогично методом аппроксимации получены также зависимости веса трактора ОТр, агрегатирующего комбайн с сеялкой прямого посева (оператор 24):
ОТр - 1000 • д/14,731- 1п (д) +10,33 • д + 3,75 , (6)
веса накопителя-перегрузчика ОНП (оператор 25) и трактора, который его агрегатирует ОНПТр(оператор 26).
О — 0,19 1п • УНП + 8,16
О нп — е , (7)
О НП — е -111,56 • 10-9 - О2П + 0,002ОНП
О тр — е , (8)
где УНП - вместимость кузова накопителя-перегрузчика зернового вороха,
Предложенная математическая модель позволяет обосновать оптимальные параметры машин УТК для перспективной технологии уборки с применением прицепного многофункционального уборочного агрегата.
Список литературы
1. Гейдебрехт И.П. Канадская технология уборки сельскохозяйственных культур/Техника и оборудование для села, № 4, 2006.
2. Жалнин Э.В., Савченко А.Н. Технологии уборки зерновых комбайновыми агрегатами. - М.: Россельхозиздат, 1985.
3. Лаврухин А.А. Технология и комплекс машин для уборки зерновых колосовых культур с обработкой невеяного вороха на стационаре/Автореф. дисс. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук. - Краснодар, 1985.
4. Леженкин А. Уборка зерновых методом очесывания/ Сельский механизатор, 11, 2004.
5. Агросоюз Славянка, жатка двухбарабанная очесывающего типа/ Рекламный проспект, 2011.
6. Доспехов Б.А. Методика полевого жита. - М., 1979.
7. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей. (Применение методов корреляции и регрессионных анализов к обработке результатов эксперимента). - М.: «Металлургия», 1968.
8. Вознесенский В.А. Статистические решения в с технологических задачах. -Кишинев: «Карте молдовеняскэ», 1969.
9. Хан Г, Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. - Пер. с англ. Е.Г. Коваленко. Под ред. В. Налимова. - М.: «Мир», 1969.
