Содержание к диссертации
Введение
Состояние вопроса и задачи исследования 8
1.1. Факторы, влияющие на эффективность функционирования зерноуборочного комплекса 8
1.1.1. Почвенно-климатические условия Кировской области 8
1.1.2. Организационно-технологические факторы 13
1.1.2.1. Начало уборочных работ 13
1.1.2.2. Календарная продолжительность уборки 18
1.1.2.3. Продолжительность уборочных работ в течение суток 22
1.1.3. Потери зерна при комбайновой уборке 23
1.1.3.1. Потери зерна за комбайном 23
1.1.3.2. Потери урожая при перестое растений на корню 29
1.2. Анализ технологических схем, используемых для комплектования зерноуборочного комплекса 30
1.3. Анализ темпов проведения уборочных работ 36
1.4. Анализ математических моделей оптимизации состава зерноуборочного комплекса 40
1.5. Цель и задачи исследования 43
Теоретические предпосылки повышения эф фективности использования зерноуборочного комплекса на основе энергосбережения и обеспечения качества работ 44
2.1. Особенности функционирования зерноуборочного комплекса 44
2.2. Погодные факторы для учёта в оптимизации состава зерноуборочного комплекса 46
2.3. Оптимизация состава и использования средств механизации на уборке зерновых культур по критериям энергосбережения 47
2.3.1. Определение начала работ, календарной продолжи тельности и требуемых ресурсов методом имитацион ного моделирования с "погружением" комплекса в условия типовых сезонов 50
2.3.2. Потери урожая в энергетическом эквиваленте 54
2.3.3. Техногенные составляющие энергозатрат на уборке урожая 58
Оперативное управление уборочными работами 63
Программа и методика экспериментальных исследований 66
Программа экспериментальных исследований 66
Объекты исследования 66
Методика выбора хозяйств для проведения исследований 67
Методика сбора данных о поступлении зернового вороха на комплекс зерноочистительно-сушильный 68
Методика полевых экспериментов 70
3.5.1. Приборы и устройства для контроля уборочного процесса 70
3.5.2. Тарировка приборов 72
3.5.3. Определение необходимого числа измерений эксплуатационно- технологических показателей 75
3.5.4. Методика хронометражных наблюдений 76
3.5.5. Методика определения потерь от самоосыпания 79
3.5.6. Методика проведения однофакторных экспериментов 79
3.5.7. Методика проведения многофакторного эксперимента по оптимизации параметров настройки комбайна 81
Методика проведения производственной проверки 83
Результаты полевых экспериментов 85
Результаты анализа динамики поступления зернового воро ха на комплекс зерноочистительно-сушильный 85
Результаты анализа влияния метеорологических факторов на процесс уборки урожая зерновых культур 88
Эксплуатационно-технологическая оценка использования зерноуборочных комбайнов 89
4.4. Оптимизация продолжительности уборки в течение суток в зависимости от погодных условий и места проведения работ 94
4.5. Оптимизация параметров настройки комбайна СК-5 "Нива" для различных погодных условий методом планирования эксперимента 98
4.5.1. Результаты исследований настройки комбайна методом однофакторных экспериментов 98
4.5.2. Оптимизация параметров настройки комбайна методом активно-пассивного эксперимента 104
Энергетическая эффективность и результаты производственной проверки использования зерноуборочных комбайнов 112
5.1. Оптимизация параметров настройки комбайна по энергетическим критериям 112
5.2. Потери урожая от перестоя растений на корню 118
5.3. Обоснование состава зерноуборочных комбайнов для различных агроэкологических условий 120
5.4. Результаты производственной проверки адаптации зерноуборочного комплекса в хозяйствах различных агроэколо-гически однотипных территорий 129
Экономическая эффективность комплектования и использования парка зерноуборочных комбайнов в различных агроэкологических условиях 133
Общие выводы 136
Литература 138
Приложения 154
- Факторы, влияющие на эффективность функционирования зерноуборочного комплекса
- Календарная продолжительность уборки
- Особенности функционирования зерноуборочного комплекса
- Определение начала работ, календарной продолжи тельности и требуемых ресурсов методом имитацион ного моделирования с "погружением" комплекса в условия типовых сезонов
Введение к работе
Приоритетным направлением в развитии агропромышленного комплекса было и остаётся надёжное обеспечение населения страны продовольствием и сельскохозяйственным сырьём. Решение этой задачи осуществляется в условиях формирования рыночных отношений и многоукладной агро-экономики.
Для сельского хозяйства как в Кировской области, так и России в целом переход к новым организационно-экономическим формам хозяйствования был связан с резким падением уровня производства [81,108]. Так, ежегодный сбор зерна в России составляет 70... 100 млн.тонн при годовой потребности 120...150 млн.тонн [125]. Причём по потреблению продуктов питания Россия опустилась [107,158,179] на уровень развивающихся стран - 42 место в мире.
Эффективность получения сельскохозяйственной продукции по стране была и в настоящее время остается очень низкой. На единицу конечной продукции расходуется [76,107,158] в 5 раз больше энергии и в 4 раза больше металла, чем в США, а производительность труда работающих в 5 раз ниже. Затраты труда на производство 1 т зерна в России [77,107,158,181] составляют 9 чел.-ч, в США - 2,6 чел.-ч, а совокупные энергозатраты на 1 га сельхозугодий в конце XX века достигли 280 кг при 121 кг условного топлива в США.
Обеспечение устойчивого роста эффективности растениеводства неразрывно связано с энергонасыщенными технологиями. Но прирост производства сельскохозяйственной продукции на 1 % влечёт за собой увеличение расхода энергоресурсов на 2...3 % [79]. В связи с этим интенсификация технологических процессов во многих случаях вместо ожидаемого эффекта приводит к снижению энергоотдачи технологий и эффективности производства, нарушению экологического равновесия в агроэкосистемах. Такое развитие
событий требует создания новых концепций ведения сельского хозяйства на основе методологии адаптивной интенсификации.
Внедрение новых методов требуется для проектирования и использования зерноуборочного комплекса. В настоящее время процесс уборки зерновых культур неоправдано ориентируется на одну погодную ситуацию -среднемноголетнюю. Фактические погодные условия в период уборки зерновых культур отличаются от средних и определяют сроки, допустимые темпы работ, применимость технологий; потребность в комбайнах, механизаторах, топливе и смазочных материалах, запасных частях; регулировочные параметры комбайнов и режимы их работы; а так же экономическую эффективность использования техники.
Несоответствие состава и использования зерноуборочных комбайнов складывающимся погодным условиям приводит к снижению эффективности производственного процесса уборки зерновых культур. Одним из способов решения задачи является проектирование состава и использования зерноуборочных комбайнов на основе заблаговременного учёта складывающихся погодных условий, то есть выведением рабочего процесса на лучшие по условиям периоды времени. Внедрение данного метода требует разработки научно обоснованных, адекватных и удобных в применении заблаговременных оценок, характеризующих отличие фактических погодных условий в период уборки от средних многолетних.
В связи с этим работа, направленная на повышение эффективности зерноуборочного комплекса, имеет большое практическое значение.
Цель исследований - повышение эффективности функционирования зерноуборочного комплекса путём его адаптации к изменяющимся условиям среды и техногенным факторам.
На защиту выносятся следующие положения:
- алгоритм планирования уборочных работ при нестабильности технологического процесса от условий окружающей среды;
математическая модель механизированных технологических процессов уборки зерновых культур, адаптированных к местным условиям;
оптимальные режимы работы зерноуборочных комбайнов в зависимости от погодных факторов;
количественные и качественные составы зерноуборочных комплексов в зависимости от погодных факторов хозяйств, расположенных в различных агроэкологических условиях и назначения зернового материала;
результаты производственной проверки алгоритма функционирования зерноуборочного комплекса в условиях сельскохозяйственных предприятий Кировской области.
Полученные результаты теоретических и экспериментальных исследований приняты к внедрению в сельскохозяйственных предприятиях Кировской области: КДХ "Гигант" Малмыжского района, СХА "Родина" Немского района.
Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях НИИСХ Северо-Востока (2000 г.); Вятской государственной сельскохозяйственной академии (2000 - 2003 гг.); Нижегородской государственной сельскохозяйственной академии (2004 г.).
Основное содержание диссертационной работы изложено в 8 научных публикациях.
Факторы, влияющие на эффективность функционирования зерноуборочного комплекса
Кировская область [1] расположена в Северо-Восточной части европейской территории России между 563 и 644 северной широты и 412 и 536 восточной долготы. Климат умеренно-континентальный. Положение области в восточной половине Русской равнины [2,10,135] обусловливает господство над ней континентального воздуха умеренных широт, для которых свойственна чаще всего погода антициклонального типа (умеренно теплая летом и морозная зимой).
Отличительной особенностью большинства районов Кировской области является достаточная или избыточная обеспеченность сельскохозяйственных культур влагой и умеренная или недостаточная обеспеченность теплом. Однако, несмотря на общую среднюю обеспеченность влагой [3,154] в отдельные годы или отрезки вегетационного периода, влаги может быть недостаточно на фоне повышенных температур воздуха или избыточно при недостатке тепла, что отрицательно сказывается на сельскохозяйственном производстве. Больше всего осадков выпадает [11] на западных склонах Вятских увалов в районах крупных лесных массивов. Из общего количества осадков более 75...80% приходится (табл. 1.1) на теплый период года [47,107,166]. Величина их выпадения последовательно уменьшается в направлении с севера на юг, обусловливая существенные различия в обеспеченности растений влагой и режимах увлажнения почв.
Большая протяженность области с севера на юг создает значительные различия в тепловом режиме (табл. 1.2) между северными и южными районами. В юго-восточных районах [11] по сравнению с северными продолжительность периода со среднесуточной температурой выше 10 С больше на 35 дней. Общая сумма среднесуточных температур воздуха выше 5 С составляет 2400 в южных районах и 1900 в северных. Основными наиболее распространенными типами почв области [И] являются подзолистые зоны хвойных лесов в северных районах и дерново-подзолистые смешанных лесов в центральных и юго-западных районах. Подзолистые почвы занимают [166] около 35% территории области. Дерново-подзолистые почвы [166] распространены на 45% территории.
В районах Вятского увала на базе карбонатных серых глин, известняков и песчаников сформировались дерново-подзолистые глинистые и суглинистые почвы с содержанием гумуса от 3 до 5%. Площадь дерново-карбонатных и пойменных почв занимает около 6% территории. Несмотря на большую пестроту почвенного покрова
Кировской области и разнообразное проявление климатических факторов, на ее территории (рис. 1.1) выделено [1,4,11,107] три агроклиматических зоны и шесть [166] агропочвенных подзон. Краткая характеристика агроклиматических зон: - северная - расположена в средней тайге. Продолжительность периода с температурой выше +10 С в среднем равна НО... 115 дням. Сумма температур за период со среднесуточным значением выше +10
С находится в пределах 1500... 1700. Агроклиматической особенностью является небольшая продолжительность безморозного периода (в среднем 100 дней), короткое лето. Зона лежит в полосе избыточного увлажнения в течение всего вегетационного периода.
Обеспеченность теплом [3,99,147] соответствует возделыванию скороспелых яровых зерновых культур. - центральная - расположена преимущественно в южной тайге. Продолжительность периода с температурой выше +10 С в пределах 115... 120 дней, безморозный период в среднем длится 110 дней. Сумма температур, превышающая среднесуточное значение +10 С, находится на уровне 1700... 1900. Зона умеренно влажная со сложно расчлененным рельефом, создающим неравномерность увлажнения. Температурный режим [3,99] благоприятен для возделывания озимой ржи, среднеспелых и ранних сортов яровых культур, льна, картофеля, овощей, сеяных трав и других
Календарная продолжительность уборки
Для определения продолжительности уборки зерновых культур существует много методов . В большинстве из них она устанавливается по минимуму суммарных потерь, зависит от складывающихся погодных условий года, особенностей убираемой культуры, наличия уборочной техники и эффективности ее использования. Наиболее используемым является метод [136,161] определения продолжительности работ в соответствии с технологическими картами. Количество рабочих дней выполнения различных видов механизированных работ устанавливается на основании рекомендуемых нормативов для зоны и уточняется в хозяйстве с учетом конкретных особенностей. В работах Нижегородских ученых [87,117] отмечается, что среднемно-голетние значения коэффициента использования календарного времени по метеорологическим условиям, предлагаемые ВИМом и другими исследователями, недостаточно эффективны. Поэтому для выработки тактических ре 19 шений при проектировании использования МТП в реальных условиях эксплуатации, основываясь на возможности прогнозирования температурных условий и существовании тесной корреляции их с другими погодными факторами, определена дифференциация коэффициентов Км{, в соответствии с температурными условиями годов-аналогов Таким образом, продолжительность полевых работ записывается следующим выражением [17]: IWijk кем/к К kjujk Хук где Qjk - объём работ BJ- период, на к- культуре, га; Wijk — нормативная часовая производительность агрегата в /- звене в j- период, на к- культуре, га/ч; kcMjk — коэффициент сменности ву- период, на к- культуре; кг— коэффициент готовности техники; kMjk — коэффициент использования календарного времени по метеорологическим условиям в у- период, на к- культуре; Xyk - количество агрегатов в /- звене BJ- период, на к- культуре. Продолжительность выполнения технологической операции также определяется исходя из необходимости получения наибольшего урожая [171].
Для зерновых культур время, когда потери не возрастают с увеличением сроков проведения работ, ограничено несколькими днями. Поэтому, чтобы их не допустить, надо стремиться сократить это время. Однако выполнение операции в сжатые сроки, не допуская потерь, может потребовать привлечения огромного количества техники, что приведет к колоссальным материальным затратам и неэффективному использованию машинно-тракторного парка. При двух противоречивых тенденциях автор [171] делает вывод: следует выбрать такую продолжительность выполнения операции, чтобы суммарные потери были наименьшими. Решение этой задачи он предлагает представить в графическом виде (рис. 1.4), где по оси ординат откладываются затраты в денежном выражении, а по оси абсцисс количество уборочных дней. Складывая ординаты кривых затрат от перестоя и увеличения уборочных средств, получают суммарную зависимость потерь, минимум которых определяет точку, около которой можно назначить зону оптимальной продолжительности вьшолнения технологической операции. До Да Дэ Д Рис. 1.4. Схема определения продолжительности вьшолнения технологической операции Во Всероссийском научно-исследовательском технологическом институте ремонта и эксплуатации машинно-тракторного парка (ГОСНИТРЇ) [142] получено выражение себестоимости часа работы зерноуборочного агрегата (1.6). Кх{-А + Знр+Зн) С, =W(33 +3 +Зп +Зтор ±3К)+-+ - "-, (1.6) где W— производительность машинно-тракторного агрегата, га/ч; 33, Зщм - соответственно зарплата с начислениями, затраты на топливо и смазочные материалы, руб/га; Зп — затраты на переезд машинно-тракторного агрегата до хозяйства, руб/га; Зтор - отчисления на техническое обслуживание и ремонт, руб/га; Зк — стоимостная характеристика качества работ, руб/га; Ki — доля годового времени работы (годовой наработки) на проведение /-работы; А, К— амортизационные отчисления и годовая кредитная (лизинговая) ставка, руб/год; 3„р , Зн — накладные расходы и налоги, входящие в себестоимость руб/год; Тк — продолжительность /-работы ч/год. Потери, связанные с отклонением от установленного агросрока [142], выражают зависимостью: C2=0,005L[yPWcijkkL2(\ + D)[TK -{Тка -Тна)], (1.7) где Ц— средняя закупочная цена сельскохозяйственной культуры, руб/т; У-потенциальная урожайность, когда сроки возделывания и уборки выполняются, т/га; Р — рентабельность работы; ki.2 — доля потерь сельскохозяйственной культуры за одни сутки при работе до (kj) и после (к2) агросрока; ТКФ Тна — начало и конец агросрока;
Особенности функционирования зерноуборочного комплекса
Проведённый анализ состояния вопроса показал, что наибольшее распространение при определении резервов эффективного функционирования сельскохозяйственного производства нашли методы системных исследований, предусматривающие выделение в качестве объекта изучения некоторой совокупности взаимосвязанных элементов, объединённых в единую структуру для достижения конкретной поставленной цели. Таким объектом в своих исследованиях мы выбрали процесс уборки зерновых культур.
Технологический процесс уборки зерновых - это сложная система взаимосвязи различных факторов, благодаря которым получают урожай сельскохозяйственных культур. Для формализации системы производства представим её в виде блок-схемы (рис. 2.1). Из которой выделим следующее входные параметры:
Х(хь х2, х3, ..., Xj) - почвенно-погодные факторы (условия в различных АОТ, в которых происходит технологический процесс, год аналог, уборочный месяц, продолжительность уборки, долгота дня, количество осадков и Y(yi, уг, Уз, , У}) - биологические факторы (культура, сорт, урожайность, засорённость поля, влажность зерна и соломы и пр.);
Z(zj, z2, z3,..., z„) - техногенные факторы (марочный состав комбайнов, их количество пк, коэффициент готовности техники кг, количество машин требуемое для транспортировки зернового материала с поля птр, надежность машин, правильность регулировки комбайнов, пропускная способность КЗС и так далее, так же к этому фактору отнесём организационные мероприятия). Выходные характеристики U(uj, щ, из, ..., 1) - представляют собой объём выполненных работ, а так же показатели комплексной оценки функционирования системы.
Обобщённая блок-схема функционирования системы уборки зерновых культур Описанная блок-схема служит базой для исследования процесса функционирования зерноуборочного комплекса. Соотношение между входными и выходными параметрами могут быть найдены как на основе теоретических, так и экспериментальных исследований. При постановке задачи о сборе полной информации за отведенное на принятие решения время даже при наличии ЭВМ, не всегда возможно обработать накопленную информацию, тем бол, что возможность сбора полного набора данных весьма проблематична. С целью упрощения модели целесообразно отказаться от детального учета некоторой информации непервостепенной важности или рациональным образом обобщить её, сохранив при этом соответствие между формальной и со держательнои постановками задачи. Поэтому мы рассмотрим только часть факторов, на наш взгляд наиболее влияющих на процесс уборки урожая.
Повышение эффективности использования зерноуборочных машин требует учета метеорологических факторов, что объясняется сильной зависимостью интенсивности развития сельскохозяйственных культур от погодных условий — в основном света, тепла и влаги [153].
Оценка погодных условий есть отражение взаимодействия погодных факторов с сельскохозяйственными объектами. В основу методов такой оценки положен принцип сопряженности наблюдений [153]. Его суть состоит в одновременном наблюдении за состоянием погодных условий и посевов сельскохозяйственных культур и совместном объяснении результатов наблюдений.
Жизненный цикл растений состоит из нескольких фенологических фаз развития. Для различных культур они могут отличатся друг от друга, однако в своем разнообразии все культуры в жизненном цикле имеют четыре характерных периода: довсходовый, вегетативного роста, репродуктивного роста, старения рис. 2.2.
Эти периоды характеризуются различной интенсивностью накопления массы сухого вещества, а, следовательно, и различной потребностью в питании, свете, тепле и влаге.
Оценка влияния различных факторов на продолжительность периодов жизненного цикла растений, и, соответственно, на производство механизированных работ может быть произведена с помощью корреляционного анализа. При этом определяется оптимальное с точки зрения точности и практичности, простоты в использовании количество учитываемых относительно независимых природных факторов [91]. продолжительность жизненного цикла
При проектировании использования зерноуборочной техники возникает задача выбора погодных факторов для достоверного и заблаговременного определения окончания периода репродуктивного роста (начала периода старения) и окончания периода старения, то есть соответственно восковой и полной спелости зерновых культур. Это связано с тем, что данные точки являются соответственно сроками начала скашивания в валки и начала подбора и обмолота валков при раздельной уборке (или началом уборки при прямом комбайнировании).
В соответствии с [14] нами принято - проектирование начала уборочных работ проводить по температурному фактору (теплообеспеченности), а оперативное планирование целесообразнее осуществлять по дефициту влажности воздуха (дефициту насыщения воздуха влагой). Технологические процессы уборки урожая зерновых характеризуются с одной стороны растянутостью во времени из-за значительных несоответствий сроков начала уборки различных культур, с другой стороны - значительными колебаниями напряженности выполняемых работ, обусловленными природно-климатическими особенностями сезона. В таких условиях определение оптимального состава техники в механизированных формированиях, задействованных в уборке зерновых культур, является одним из необходимых требований эффективного использования машинно-тракторного парка в сельскохозяйственном предприятии.
Известно, что оптимизация состава техники, проведенная на основании заблаговременной информации об объеме и сроках работ, выполняемых на протяжении всего производственного периода уборки зерновых культур, не удовлетворяет требованиям оперативного управления. Поэтому с целью повышения эффективности использования технических средств, при проведении уборочных работ, нами был разработан (Рис. 2.3) алгоритм планирования работ. Он состоит из 2 частей:
Сроки начала уборки устанавливаются с учётом погодных условий, а на основании минимума энергозатрат, определяется продолжительность, темп работ и количество требуемой техники [112]. Исследуется ресурсообес-печенность хозяйства, если их достаточно, осуществляется переход на второй этап планирования. При недостаточном количестве ресурсов определяется потребность в дополнительной технике. Устанавливается её наличие, при достаточных резервах выполняется переход ко второй части, если условие не выполняется, то увеличиваем продолжительность уборочных работ, тем самым, снижая их темп. При таком решении будут возникать дополнительные энергозатраты от потерь при перестое растений на корню. Таким образом, можно определить эффективность проведения работ с учётом дополнительных затрат. Если процесс рентабельный - переходим ко второй части, то есть убираем часть урожая менее энергоёмким способом на силос или зерносен-наж.
Определение начала работ, календарной продолжи тельности и требуемых ресурсов методом имитацион ного моделирования с "погружением" комплекса в условия типовых сезонов
Анализ природно-климатических факторов показал, Кировская область имеет значительные отличия от условий других регионов. Благодаря континентальному её расположению и большей широтной протяженности с севера на юг она подразделяется на три климатические зоны, температурные режимы которых значительно различаются. Поэтому в них коэффициент подобия годов аналогов так же будет различным. Зная сумму активных температур, мы определим данный коэффициент. Используя как аналог формулу (1.3) можно определить начало работ: где КПкп - коэффициент подобия к -го года аналога в п -ой агроклиматической зоне. Продолжительность и темп уборочных работ, а также оптимальный состав уборочно-транспортного комплекса определим с помощью имитационного моделирования. Его достоинствами являются: возможность описания поведения компонентов сложной системы на высоком уровне детализации, отсутствие ограничений на характер зависимостей между параметрами имитационной модели и состоянием внешней среды сложной системы, возможность исследования динамики взаимодействия компонентов во времени и пространстве параметров системы.
Имитационное моделирование отличается от обычных эксплуатационных методов тем, что испытаниям подвергается не сам объект, а его имитационная модель, реализованная на ЭВМ. При использовании метода имитационного моделирования в диалоговом режиме "проектировщик — ЭВМ" и в автоматическом с элементами мо 51 делирующих комплексов на ЭВМ возлагается функция моделирования для каждого из заданных типов погодных условий функционирования производственного подразделения и выдачи результатов расчета. ЭВМ анализирует полученные в автоматическом режиме условия функционирования производственного подразделения, выбирает очередные варианты в границах характеристик типовых погодных условий и принимает решение. Многократное повторение эксперимента по каждому варианту исходных типов погодных условий проводится в соответствии с блок-схемой (рис. 2.3).
В разработанной нами математической модели критерием оценки эффективности процесса служит разность между энергетической ценностью урожая и суммой энергозатрат на возделывание и уборку с учётом потерь урожая в энергетическом эквиваленте [112]: lelAteT JeJAteT zeZ уш jeJAteT Jlsl ZS4+EEE E"Jj max, iel AteT iel jeJAteT J При условиях: - суточная производительность комбайнов не должна превышать суточную производительность КЗС (включая бункера активного вентилирования и другие объекты предназначенные для хранения зерна до его основной об работки): Пзс Комв - общая производительность комбайнов не должна превышать производи тельность транспортных средств: W W ,т mp — rr комб объёмы механизированных работ должны быть выполнены: GAt QAt(AteT) энергозатраты на возделывание (до уборочных работ) принимаем постоянными: E e03d=const неотрицательность и целочисленность переменных. В модели приняты следующие обозначения: j — виды агрегатов; і — виды убираемых культур; At - продолжительность выполнения механизированных работ, диктуемая складывающимся условиям сезона, дни; z - виды операций; п /д/ количество машин j -ой марки при выполнении работ в At -ый период; NjAt - число рабочих, участвующих в выполнении работ на у -ых марках машин в At -ый период; Е?м — энергетическая ценность урожая / -ой культуры на корню в At -ый период сезона, МДж/га; EjAtz энергозатраты наг-ую операцию выполняемую./ -ым агрегатом в At - ый период сезона, МДж/га; Ejlt - энергозатраты живого труда на у -ом агрегате в Аґ -ый период сезона, МДж/га; !д — биологические потери урожая в энергетическом эквиваленте / -ой культуры на корню в Af -ый период сезона, МДж/га; Еш -прямые потери урожая в энергетическом эквиваленте / -ой культуры нау -ом агрегате в At -ый период сезона, МДж/га; WK3C — суточная производительность КЗС, т/сут; WOM6 — суточная производительность комбайнов,т/сут; W — общая производительность транспорта, задействованного на уборке, т/ч; WOM6 — общая производительность комбайнов, т/ч; Qht объём механизированных работ, выполненный за период At, га; 0 - фактический темп выполнения механизированных работ, га/сут; J— множество агрегатов; Т— множество периодов выполнения механизированных работ; / — множество культур;
Используя данную модель, можно оптимизировать уборочный процесс. Более точно определить оптимальное по энергозатратам время продолжительности уборки, а так же требуемые ресурсы для её выполнения. Кроме того она позволяет создавать резерв, требующийся для решения вопросов при оперативном планировании, посредством которого будет осуществлятся регулирование темпа работ с ограничением по пропускной способности приё-мочно-перерабатывающих пунктов зернового вороха. Эту модель можно представить в графическом виде рис. 2.4.
Данная схема демонстрирует оптимизацию процесса уборочных работ. На первом этапе следует определить оптимальное время проведения уборки, и вместе с тем количество требуемых ресурсов, а затем, приравнивая выражение (2.2) к нулю, увеличивая сроки, получим снижение требуемой техники. Тем самым разность между количеством ресурсов при проведении работ в оптимальные и искусственно увеличенные сроки будет составлять резерв, требующийся хозяйству для полной уборки зерновых культур.
