Improvement of the design of the feed mixer and analysis of its performance

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: It has been proven by science and practice that feeding animals with complete feed mixtures can increase the productivity of feed. The preparation of loose feed mixtures has become most widespread. The analytical review of scientific and research works in the field of machinery and technology for the preparation of complete feed mixtures showed the advantage of using batch feed mixers. This is related to the fact that due to the circulation of feed components in a mixer, high quality of feed mixtures is achieved. At the same time, the issue of research and selection of reasonable parameters for improved ideological options in the direction of reducing energy and resource costs remains relevant.

AIMS: Improvement of the design of a vertical batch mixer, elimination of cases of delay in unloading the finished mixture, which negatively affects productivity and the energy, labor and material costs associated with it.

METHODS: The object of the research is the technology and design of a batch feed mixer. The cyclic and hourly average productivity of the mixer is studied. Mathematical expressions that describe the dependence of the loading and unloading duration on the mixer tankage are given. The influence of the mixer tankage on the mixer performance, expressed with a special coefficient, is analyzed. The coefficient range, which positively affects the performance of the facility, has been determined.

RESULTS: It has been established that with the constructive and technological improvement of mixers and ensuring the proper operation, the tankage does not serve as the main factor for productivity increase.

CONCLUSIONS: The maximum productivity of the vertical batch mixer is mainly ensured with the number of cycles of the auger and with the periodic forced supply of the mixture, whereas the quality of mixing depends on the angle of the vane opener.

About the authors

Emil Fikrat ogly Agaev

Azerbaijan Scientific Research Institute “Agro Mechanics”

Author for correspondence.
Email: a_emil114@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0314-538X

dissertation student

Russian Federation, Ganja

Bayram Muhammad oglu Bagirov

Azerbaijan Technological University

Email: bayram-bagirov@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-3636-4602

Dr. Sci. (Tech.), Professor of the Department of Automation and Information Technologies

Russian Federation, Ganja

References

  1. Ryadchikov VG. Fundamentals of nutrition and feeding of farm animals (educational and practical manual). Krasnodar: Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin; 2012. 328 р. (In Russ).
  2. Storozhuk TA. Optimization of the feed mixing process. Polythematic online scientific journal of Kuban State Agrarian University. 2019. Р. 31–39. (In Russ). doi: 10.21515/1990-4665-148-003
  3. Vysochkina LI, Danilov MV, Maliev VH, et al. Operation of the machine and tractor fleet. Textbook (laboratory workshop). Stavropol; 2013. 74 p. (In Russ).
  4. Isakov RM, Khasanov KK. Modern ideas about promising mixers of compound feed components. In: Technical sciences: theory and practice: materials of the III International Scientific Conference, April 2016. Chita: Molodoi uchenyi; 2016. Р. 124–129. (In Russ).
  5. Korchak SN, Guzeev VI, Butorin GI, et al. Dimensional-precision design of technological processing processes based on the calculation of technological dimensional circuits. Study guide. 2nd revised and updated. Chelyabinsk: South Ural State University; 2006. 101 p. (In Russ).
  6. Zhuravlev SYu. Methodology for calculating the energy efficiency of using modular machine-tractor units. Vestnik Krasnodarskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2013;(8):142–151. (In Russ).
  7. Kulikov GM, Kosenkova IV, Nakhman AD. Probability theory and mathematical statistics: A collection of problems. Tambov: Tambov State Technical University; 2010. 79 p. (In Russ).
  8. Zavrazhnov AI, Vedishchev SM, Glazkov YuE, et al. Operation of the machine and tractor fleet: A textbook. Tambov: Tambov State Technical University; 2019. 224 p. (In Russ).
  9. Degtyarev GP. Innovative technologies and machines for harvesting and distributing feed in animal husbandry. Moscow: Russian State Agrarian University – K.A. Timiryazev Agricultural Academy; 2016. 180 p. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. The auger feed mixer: 1 – a cylindro-conical tank; 2 – a vertical auger; 3 – an auger cover; 4 – drivetrain; 5 – a spreader; 6 – a receiver; 7 – a horizontal auger-transporter; 8 – a vane opener; 9 – a drivetrain of the horizontal auger; 10 – an output window; 11 – a clockwork.

Download (68KB)

Copyright (c) 2022 Agaev E.F., Bagirov B.M.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».