Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Состояние вопроса и задачи исследований 7
1.1 Естественно-производственные условия и уровень механизации уборочных работ 7
1.2 Анализ использования зерноуборочных комбайнов 20
1.3 Оптимизация использования техники в сельскохозяйственном производстве 28
1.4 Выводы и задачи исследований 37
ГЛАВА 2. Теоретические основы повышения эффективности использования зерноуборочной техники 39
2.1 Оптимизация выбора комбайна по объему работ 45
2.2 Оптимизация выбора комбайна по расходу топлива 53
2.3 Оптимизация выбора зерноуборочных комбайнов по погодным условиям 56
2.4. Оптимизация выбора комбайна по объему работ, по расходу топлива и погодным условиям 60
ГЛАВА 3. Программа и методика экспериментальных исследований 68
3.1 Задачи экспериментальных исследований 68
3.2 Общая методика экспериментальных исследований 68
3.3 Объекты и условия проведения экспериментальных исследований 68
3.4 Методика проведения сравнительных хозяйственных испытаний 73
3.5 Методика использования спутниковой системы позиционирования 75
3.6 Методика обработки экспериментальных данных 82
ГЛАВА 4. Результаты и анализ экспериментальных исследований на уборке сельскохозяйственной продукции 85
4.1 Результаты сравнительных хозяйственных испытаний 85
4.2 Выбор комбайна по объему работ 91
4.3 Выбор комбайна по расходу топлива 92
4.4 Выбор зерноуборочных комбайнов по погодным условиям 94
4.5 Результаты экспериментальных исследований по распределению баланса времени смены 96
4.6 Энергозатраты от потерь урожая 101
4.7 Коэффициенты эффективности 104
ГЛАВА 5. Топливно-энергетическая эффективность 110
5.1 Топливно-энергетическая оценка работы 110
зерноуборочных комбайнов 110
Выводы 113
Список литературы 115
- Анализ использования зерноуборочных комбайнов
- Оптимизация выбора комбайна по расходу топлива
- Объекты и условия проведения экспериментальных исследований
- Результаты экспериментальных исследований по распределению баланса времени смены
Введение к работе
Актуальность проблемы. Оснащение технологии уборочных работ новыми средствами механизации ставит своей целью совершенствование и разработку способов и путей повышения эффективного их использования за счет полной реализации заложенных в них технико-технологических параметров. При этом возникает необходимость в теоретическом обосновании и последующем внедрении в производство научных приемов и методов по оптимизации использования зерноуборочных комбайнов на уборке. В Амурской области в настоящее время в технологии уборочных работ одновременно используются зерноуборочные комбайны, срок службы которых составляет более 10 лет и высокопроизводительные современные. Такое сочетание связано с тем, что ценовая политика не позволяет производителям сельскохозяйственной продукции произвести полную замену устаревшей техники на современную, более производительную. Вместе с тем сложные естественно-производственные условия диктуют совместное ее использование из-за ограниченных сроков проведения уборочных работ. В настоящее время зерноуборочный парк Амурской области пополняется новыми высокопроизводительными зерноуборочными комбайнами Амур-Лида, Acros 530, Acros 580, Вектор 410, Вектор 420, КЗС-812, КЗС-812С, КЗС-1218-40.
Все вышеперечисленные обстоятельства предъявляют большие требования к формированию и рациональному использованию зерноуборочных комбайнов в технологии уборочных работ.
Проведенные теоретические исследования показали, что на эффективность использования зерноуборочных комбайнов влияет множество факторов, и определить основополагающие можно путём применения экономико-математических методов. Одним из основных путей оптимального планирования является разработка экономико-математических моделей.
Диссертационная работа направлена на аналитические исследования вопросов повышения эффективности использования зерноуборочных комбайнов с использованием структурной экономико-математической модели.
Цель исследований – повышение эффективности использования зерноуборочных комбайнов за счет оптимизации энергозатрат.
Объект исследования – технологический процесс работы зерноуборочных комбайнов при выполнении уборочных работ в условиях Амурской области.
Предмет исследований – закономерности влияния технических и технологических параметров на эффективность использования зерноуборочных комбайнов.
Методы исследований. Теоретические исследования по повышению эффективности использования зерноуборочных комбайнов в технологии уборочных работ проведены на основе структурной экономико-математической модели с использованием графического способа целочисленного программирования, транспортной задачи, теории статистических решений и метода анализа иерархий. Экспериментальные исследования проведены в реальных условиях эксплуатации на базе передовых хозяйств Амурской области. Полученные экспериментальные данные обработаны в соответствии с современными методами теории вероятностей, математической статистики и планирования экспериментальных исследований.
Научная новизна. Получена структурная экономико-математическая модель, позволяющая определить эффективность использования зерноуборочных комбайнов за счет оптимизации энергозатрат. Определены аналитические зависимости, позволяющие выявить влияние производительности, расхода топлива и погодных условий на распределение зерноуборочных комбайнов в технологии проведения уборочных работ.
Практическая ценность и реализация результатов исследований.
Использование структурной экономико-математической модели позволяет оптимизировать энергозатраты в технологии уборочных работ. Использование метода анализа иерархий дает возможность выбрать и оптимально распределить зерноуборочные комбайны в технологии уборочных работ по производительности, расходу топлива и погодным условиям.
Внедрение результатов исследования. Результаты исследований внедрены в ООО «Сервис Агро», КФХ «Ковалев С.В.», КФХ «Жуковин А.Т.», КФХ «Лейко В.А.» Благовещенского района, а также используются в учебном процессе на кафедрах высшей математики и транспортно-энергетических средств и механизации агропромышленного комплекса (ТЭС и МАПК) ФГБОУ ВПО «Дальневосточный государственный аграрный университет».
Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались, рассматривались и были одобрены на тематических научных конференциях ФГБОУ ВПО ДальГАУ (2011, 2012, 2013 гг.), «Молодежь XXI века: шаг в будущее» (2011 г.), на расширенном заседании кафедры ТЭС и МАПК ФГБОУ ВПО ДальГАУ (2013 г.), на Международной научно-практической конференции «Наука и образование: проблемы и тенденции развития» (2013 г.).
Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в сборниках научных трудов ФГБОУ ВПО ДальГАУ, депонированы в
Центре информации и технико-экономических исследований агропромышленного комплекса РАСХН ВНИИЭСХ, в журналах «Научное обозрение», «Техника и оборудование для села», «Вестник КрасГАУ», в сборнике по материалам Международной научно-практической конференции «Наука и образование: проблемы и тенденции развития» (г. Уфа), получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014611343 «Программа для определения производительности зерноуборочного комбайна».
Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, общих выводов, списка литературы и приложений. Работа изложена на 135 страницах, содержит 21 таблицу, 49 рисунков и 6 приложений. Список литературы содержит 144 наименования, из них 15 – на иностранном языке.
Анализ использования зерноуборочных комбайнов
Завершающим и особенно важным этапом в возделывании зерновых культур является уборка урожая. Неправильный выбор способа уборки, затягивание её сроков из-за недостатка уборочной техники или её плохой подготовки к использованию может привести к значительным материальным убыткам.
Теоретические основы совершенствования технологий уборки зерновых культур и используемых технических средств разрабатывали В.Е. Артемов [4], И.В. Бумбар [12], И.Ф. Василенко [14], И.В. Горбачев [28], В.П. Горячкин, А.М. Емельянов [36], Э.В. Жалнин [42], В.А. Желиговский [45], П.Г. Иванченко [54], Ф.М. Канарев [59], И.Н. Каплин [63], Г.В. Коренев [68], В.А. Кубышев [74], А.Н.Леженкин [78], М.Г. Пенкин [89], М.С. Рунчев [94], Д.В. Скрипкин [104], А.Р. Сухаева [108], В.К. Шевкун [121] и другие. Повышение эффективности уборки зерновых культур в своих работах рассматривали А.В. Борисова [11], А.В. Ковалева [65], М. М. Кузовников[76], Н.И. Стружкин [106, 107], А.И.Сухопаров [110] и другие.
Обоснованию прогрессивных технологий (прямое и раздельное комбайнирование, копенная, поточная, валковая технологии и новые индустриально-поточные технологии уборки с обработкой на стационаре) с учетом зональных условий уборки посвящены работы Э.В. Жалнина [42]. В основу методики расчета комплектования уборочно-транспортного комплекса (УТК) им были положены номограммы, позволяющие ориентировочно рассчитать экономический эффект от применения комбайновых агрегатов при различных режимах работы.
Индустриальные технологии уборки зерновых культур с обработкой урожая на стационарах и стационарно-передвежных пунктах на примере Казахстана показаны в работе М.Г. Пенкина [89].
Технологии уборки методом очеса зерновой части на корню с последующей доработкой на стационаре и методике расчета энергетических показателей уборочных агрегатов, которая показала, что исследуемая технология обладает рядом преимуществ, главное из которых – снижение энергозатрат на уборочный процесс посвящены работы А.Н.Леженкина [78].
Изучая проблему проектирования технологий уборки и послеуборочной обработки зерна, Н.И. Стружкин [106,107] уделяет внимание вопросу повышения эффективности использования зерноуборочных комбайнов. Разработанная им экономико-математическая модель для определения оптимальных технологических и технических параметров машин подтверждается оптимизационными расчетами подсистем процесса в производственной системе поле – комбайн – транспорт – зерноток.
Общая стратегия организации уборки зерновых культур должна быть направлена на обеспечение максимально возможного сбора выращенного урожая с наиболее высоким качеством зерна и при минимально допустимых затратах труда и средств. Для этого необходимо соблюсти агротехнические сроки уборки, определить способы уборки полей, выбрать и подготовить оптимальное количество техники уборочного парка, провести подготовку полей.
При выборе способов уборки учитывают, прежде всего, почвенно-климатические условия зоны, в которой расположено хозяйство, состояние растения и оснащенность хозяйства уборочной техникой.
Вопросам исследования уборочного процесса в зоне Дальнего Востока посвящен ряд научных работ [5,6,7,12,62,66,84]. Исследования технологий уборки зерновых культур и выбора наиболее оптимальных, в условиях Амурской области, проводили В.И. Безруков [7], А.Г. Баштавой [5,6]. С точки зрения последнего, наиболее приемлемым в силу природно-климатических, производственных условий является рулонная уборка.
Исследования Н.М. Канделя [62] направлены на повышение эффективности работы зерноуборочного комбайна на гусеничном ходу в условиях зоны Дальнего Востока за счёт создания методики расчета процесса взаимодействия с почвой гусеничного движителя.
Повышению эффективности использования комбайнов в зоне Дальнего Востока за счёт рационального сочетания колёсных и гусеничных машин (на примере Амурской области) посвящены работы Л.В. Козловой [66].
В результате проведенных в работе исследований [22] режимно-конструктивных параметров работы режущего аппарата, шнека жатки зерноуборочного комбайна «JOHN DEERE 1048» для снижения потерь разработано экспериментально-теоретическое обоснование метода снижения потерь семян сои за жаткой зерноуборочного комбайна за счёт оптимизации кинематических параметров рабочих органов жатки, что позволило предложить оптимальные режимно-конструктивные параметры рабочих органов жатки комбайна (режущий аппарат и шнек) «JOHN DEERE 1048» на уборке сои в условиях Амурской области.
Использование систем точного позиционирования приводит к повышению эффективности работы зерноуборочных комбайнов на уборке зерновых и сои в условиях Амурской области за счет снижения непроизводительных переездов зерноуборочных комбайнов [80].
Оптимизация выбора комбайна по расходу топлива
Таким образом, необходимо найти минимальное значение линейной функции (2.25) при выполнении условий (2.26) - (2.30). Так как количество зерноуборочных комбайнов может принимать только целое значение, то составленная математическая модель (2.25) - (2.30) формулирует задачу целочисленного программирования. В случае, когда число неизвестных равно двум, решение данной задачи можно найти, используя геометрическую интерпретацию, построив многоугольник решений задачи (рисунок 2.2).
Графический способ целочисленного программирования для определения минимального (максимального) значения
Координаты всех точек построенного многоугольника решений ABCDE удовлетворяют системе линейных неравенств (2.26) - (2.29). В то же время условию (2.30) удовлетворяют не все точки области допустимых решений. Заменим многоугольник ABCDE многоугольником ABCFGHKLMN, включающим все допустимые точки с целочисленными координатами, при этом координаты каждой из вершин являются целыми числами. Построим вектор b = (c1;c2) и прямую с1х1 + с2х2 = const, проходящую через многоугольник решений ABCFGHKLMN.
Перемещаем построенную прямую в направлении противоположном вектору Ъ , пока она не пройдет через последнюю точку области допустимых решений, координатами которой являются целые числа. Координаты этой точки и определяют оптимальный план, а значение целевой функции в ней является минимальным. В данном случае минимальное значение целевой функции достигается в точке F.
В случае, когда число переменных больше трёх наиболее распространенными методами являются симплексный метод или решение двойственной задачи.
Симплексный метод заключается в том, что, начиная с исходного опорного решения, осуществляется последовательное целенаправленное перемещение по улучшенным опорным решениям к оптимальному. При этом значение целевой функции изменяется до тех пор, пока не будет получено оптимальное решение.
Для применения симплексного метода следует записать задачу в канонической форме; для этого, если система ограничений содержит неравенства, то её необходимо привести к системе равенств с помощью введения дополнительных переменных: если знак неравенства « », то переменная вводится со знаком «-», а если « », то со знаком «+».
Для проверки решения на оптимальность рассматривается последняя f строка. Если коэффициенты, стоящие в этой строке неотрицательны, то полученное решение оптимально. Если в последней строке есть хотя бы один отрицательный коэффициент, а в соответствующем этому коэффициенту столбце нет ни одного положительного элемента, то целевая функция f не ограничена на области допустимых решений. Если хотя бы один из коэффициентов, стоящих при свободных в последней строке отрицательный и в соответствующем ему столбце есть хотя бы один положительный элемент, то полученное решение может быть улучшено. Для этого среди элементов последней строки выбирается максимальный по абсолютной величине отрицательный элемент. Столбец, в котором стоит этот элемент, называется разрешающим. Далее находят отношение значений базисных переменных на соответствующие элементы разрешающего столбца.
За разрешающую строку принимают ту, которой соответствует минимальное значение отношения. Элемент, находящийся на пересечении разрешающей строки и столбца называется разрешающим элементом.
Переходим в симплексной таблице ко 2-му шагу. Переписываем разрешающую строку, разделив её на разрешающий элемент. Заполняем базисные столбцы. Остальные коэффициенты таблицы находим по правилу «прямоугольника», сущность которого состоит в следующем: выбираем из старого плана четыре числа, которые расположены в вершинах прямоугольника и всегда включают разрешающий элемент аpq (рисунок 2.3).
Объекты и условия проведения экспериментальных исследований
Для проверки возможности использования теории статистических решений в оптимизации выбора зерноуборочной техники воспользуемся данными, которые были получены в результате проведенных экспериментальных исследований. Дан типоразмерный ряд зерноуборочных комбайнов А1, А2, …, А7. Возможны два состояния погоды В1 - без осадков, В2 - переменная облачность, временами дождь, причем в момент принятия решения нет возможности определить ожидаемое состояние погоды. Если будет хорошая погода, а комбайнов будет выделено мало, то предприятие понесет убытки в связи недобранным урожаем и с последующим осыпанием зерна. Если же будет выделено дополнительное число комбайнов, превышающее необходимое, а погода окажется дождливой, то возникнут потери на ГСМ и другие затраты. Требуется найти оптимальное решение.
Возможны два состояния погоды В1 - хорошая погода, В2 - переменная облачность, временами дождь, причем в момент принятия решения нет возможности определить ожидаемое состояние погоды.
Задача сводится к математической модели, которая задана матрицей эффективности размером 7х2. Применяя графическую интерпретацию метода решения матрицы эффективности получим, что минимум достигается в точке N(x0;y0), которая является пересечением прямых (рисунок 4.8) (a 1): y = 4,95 + 0,07x и (a6): y = 5,78 -1,46x . Следовательно, x0 =0,6; V = 4,99. Оптимальными решениями ЛПР является использование комбайнов A1 и А6. Их частоты соответственно равны р1 = 0,95; р6 = 0,05. В соответствии с полученными результатами при самых неблагоприятных условиях средняя производительность составит 4,99 га/час. В связи с предположением, что 0,6% агротехнического срока уборки будут дождливыми и только лишь 0,4 % без осадков, выгоднее в этот период использовать на 0,95% комбайны типа A 1 и на 0,05% комбайны типа А6.
В качестве оптимального решения A1 выступает в фундаментальном критерии - критерии Вальда и критерии Гурвица с коэффициентом оптимальности не более 0,4.
Однако выбор зерноуборочных комбайнов для уборки полей не всегда связан с одними лишь погодными условиями. Большое значение имеет и состояние почвы в сочетании с погодой. Поэтому, расширив состояния «природы»: B1 - без осадков, влажность почвы оптимальная; B2 - без осадков, переувлажнённая почва; В 3 " временами дождь, влажность почвы оптимальная; В4 - временами дождь, переувлажнённая почва, получим матрицу эффективности размерностью 7x4. Решение поставленной задачи осуществлялось на основе двойственной задачи. В соответствии с полученными результатами средняя производитель ность составит L = = =— = 4,55. При поставленных условиях B 1,…,B4 оп min ї 1 тимальным решением является использование зерноуборочных комбайнов А, А5 и А6. Оптимальность использования А1 и А5 подтверждается критериями Лапласа (НО), Вальде (ММ), Гурвица (П-О), Сэвиджа. Были получены различные варианты решений. В качестве оптимального решения А1 выступает в фундаментальном критерии - критерии Вальде и критерии Гурвица с коэффициентом оптимальности не более 0,4.
Основными показателями эксплуатационно-технологической оценки являются производительность за 1 ч основного, сменного и эксплуатационного времени; удельный расход топлива, число обслуживающего персонала; коэффициенты, характеризующие затраты времени: рабочих ходов, техноло 97 гического обслуживания, использования сменного и эксплуатационного времени.
В основу первых двух положены такие конструктивно технологические параметры как ширина захвата агрегата, рабочая скорость, но немаловажную роль играет баланс времени смены.
Время всего наблюдения составляют эксплуатационное время работы зерноуборочных комбайнов и время простоев по организационным, метеорологическим и прочим причинам. В свою очередь эксплуатационное время включает в себя сменное время работы.
Исследования по распределению баланса времени смены помогут выявить пути улучшения плана использования зерноуборочных комбайнов за счет ликвидации простоев, уменьшения затрат времени на холостые переезды и сокращение перерывов организационно-технического характера.
Результаты экспериментальных исследований по распределению баланса времени смены
В результате исследований в период уборки зерновых культур и сои проведена топливно-энергетическая оценка зерноуборочных комбайнов, работающих на полях области. Используемая методика разработана Всероссийским научно-исследовательским институтом механизации сельского хозяйства.
В основу методики положен показатель энергетической эффективности, который учитывает все затраты энергии, необходимой для получения единицы продукции [81]. При обосновании эффективности применения уборочных агрегатов энергетическая оценка дает возможность провести сравнительный анализ, результаты которого приведены в таблице 5.1.
Исходные данные для расчета взяты из хронометражных наблюдений. Прямые затраты энергии рассчитываются по формуле [81] Епр=Gm-(am+fm), (5.1) где Gm - расход топлива, л / га; аm - теплосодержание топлива, МДж/кг; fm -коэффициент, учитывающий дополнительные затраты энергии на производство топлива, МДж/кг.
Энергетические затраты живого труда определяются по формуле [81] где nч - число комбайнеров, чел; aж - энергетический эквивалент живого труда, МДж/кг ; Wсм - производительность зерноуборочного комбайна, га/ч . Энергоемкость зерноуборочного комбайна в расчете на 1 час работы [81] где Mm - масса энергетического средства, кг; Сmp - энергетический эквивалент энергетического средства, МДж/кг; Кр, Кк, Кm - отчисления на реновацию, капитальный и текущий ремонт зерноуборочного комбайна, %; Тн - годовая загрузка зерноуборочного комбайна, ч. Совокупные или полные энергозатраты
Топливно-энергетическая оценка использования зерноуборочных комбайнов на уборке зерновых культур, МДж/га
Марка зерноуборочного комбайна прямые энерго- удельная затраты затраты энергоем-энергии живого кость в МДж/га труда расчете на МДж/га1 га работы комбайна МДж/га энерго-затраты от потери урожая МДж/г полные энергозатраты МДж/гаа Кэф увеличение затрат, руб.
На основании проведенных расчетов можно сделать вывод, что наименьшие энергозатраты на уборке зерновых культур имеет зерноуборочный комбайн КЗС – 812 – 830,24МДж/га, на уборке сои – Claas Mega 350 – 510,9МДж/га. Наиболее высокие энергозатраты показали зерноуборочные комбайны: на уборке зерновых культур КЗС – 812С –
В результате теоретических и экспериментальных исследований, изложенных в диссертации в научном плане, решена важная хозяйственная задача - повышение эффективности использования зерноуборочных комбайнов в технологии уборочных работ в Амурской области за счет оптимизации энергозатрат. На основании научно-исследовательских работ сформулированы следующие основные выводы:
1. Получена структурная экономико-математическая модель, позволяющая оценить эффективность использования различных зерноуборочных комбайнов в технологии уборочных работ за счет оптимизации энергозатрат.
2. В результате теоретических исследований была получена блок-схема определения эффективности использования зерноуборочной техники, позволяющая решить следующие задачи: - подбор оптимального зерноуборочного комбайна по производительности и расходу топлива с использованием графического метода целочисленного программирования и открытой транспортной задачи; - оптимизация выбора зерноуборочного комбайна в зависимости от погодных условий с использованием теории статистических решений; - выбор зерноуборочного комбайна с наименьшими энергозатратами с использованием метода анализа иерархий.
В результате экспериментальных исследований выявлено, что выбор зерноуборочных комбайнов определяется коэффициентом эффективности, который зависит от производительности, расхода топлива и погодных условий. Установлено, что на уборке зерновых культур коэффициент эффективности находится в пределах 0,68… 1,00. Наибольший коэффициент эффективности Кэф = 1 на уборке зерновых культур имеет КЗС-812, наименьший - Кэф = 0,68 КЗС-812С. На уборке сои коэффициенты эффективности зерноуборочных комбайнов составили 0,61… 1,00. Наибольший коэффициент эффективности Кэф = 1 на уборке сои у комбайна Claas Mega 350. Наименьший коэффициент
Топливно-энергетический анализ показал, что на уборке зерновых культур наименьшие энергозатраты на 1 га имеет КЗС-812 - 830,24 МДж/га, на уборке сои Сlaas Mega 350 - 510,9 МДж/га; наибольшие - КЗС-812С - 1214,63 МДж/га и КЗС-812С - 832,2МДж/га, соответственно.
