Проведение многокритериальных оптимизационных расчетов для повышения эффективности парка мобильных энергетических средств

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В связи с тем, что разработка одной целевой функции по оценке каждой отдельной сельскохозяйственной машины, используемой в парке, представляется недостаточной для полноты оценки эффективности всего парка мобильных энергетических средств (МЭС). Для этого была применена многокритериальная постановка задачи с привлечением ранее разработанного аппаратно-программного комплекса MOVI 1.4 и разработкой компьютерных программ для проведения оптимизационных расчётов эффективности парка МЭС на примере конкретного хозяйства.

Целью работы является разработка программных средств для проведения многокритериальных оптимизационных расчетов с целью повышения эффективности парка МЭС в условиях цифровизации сельского хозяйства

Материалы и методы. В основе анализа лежит сбор научных публикаций, научных статей и других источников информации по разработке НИОКР по созданию интеллектуальных транспортно-технических средств и совершенствованию методического и программного обеспечения многокритериальных оптимизационных расчётов эффективности парка МЭС. Также использованы методы научного обобщения и статистической обработки имеющихся информационных и аналитических материалов по отечественным и зарубежным источникам

Результаты. Для расчета значений критериев качества парка МЭС, на языке программирования Паскаль была разработана подпрограмма-интерфейс для MOVI 1.4, адекватно реализующая вычисления по математическим моделям критериев в пробных точках. После ввода функциональных и критериальных ограничений, построены допустимое множество и множество Парето-оптимальных решений, а также построены графики корреляции между критериями качества. Научная новизна заключатся в разработке компьютерных программ для многокритериального обоснования эффективности парка МЭС.

Заключение. Практическая ценность заключается в разработанных математических и программных средствах, способных успешно применяться для многокритериальной оптимизации эффективности парка МЭС на примере конкретных сельскохозяйственных организаций, регионов или в масштабах страны в целом.

Об авторах

Валерия Александровна Зубина

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: lera_zubina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6657-1899
SPIN-код: 3410-5062

канд. техн. наук, старший научный сотрудник лаборатории системы мобильных энергетических средств

Россия, Москва

Теймур Захидович Годжаев

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Автор, ответственный за переписку.
Email: tgodzhaev95@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4496-0711
SPIN-код: 1892-8405

заведующий сектором «Моделирование и оптимизация МЭС»

Россия, Москва

Иван Сергеевич Малахов

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: malakhovivan2008@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8162-7718
SPIN-код: 7067-6972

младший научный сотрудник сектора «Моделирование и оптимизация МЭС»

Россия, Москва

Список литературы

  1. Годжаев З.А., Фараджев Ф.А., Матвеев Е.А., Надеждин В.С. Перспективные методы проектирования несущих систем автотранспортных средств с учетом многих критериев // Технология колесных и гусеничных машин. 2012. № 3. С. 18–24. EDN: PDVCLR
  2. Зубина В.А., Годжаев Т.З., Малахов И.С. Разработка оптимизационных математических моделей для принятия компромиссных решений по эффективности парка сельскохозяйственных мобильных энергетических средств // Тракторы и сельхозмашины. 2023. Т. 90, № 6. С. 523–529. doi: 10.17816/0321-4443-569403
  3. Жалнин Э.В., Зубина В.А. Обоснование типовых сельскохозяйственных территорий для разработки региональных систем машин // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022. Т. 16, № 2. С. 82–89. EDN: QXFXYQ doi: 10.22314/2073-7599-2022-16-2-82-89
  4. Зубина В.А. Обзор и анализ методов оптимизации и компьютерных программ для повышения эффективности МТП // Вестник аграрной науки Дона. 2018. Т. 1, № 41. С. 26–32. EDN: YWEECM
  5. Шевцов В.Г., Годжаев З.А., Лавров А.В., Зубина В.А. Методика определения оптимального состава тракторного парка в условиях нарушенного воспроизводства ресурсов // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2016. № 4. С. 9–14.
  6. Скороходов А.Н., Левшин А.Г. Производственная эксплуатация машинно-тракторного парка. М.: БИБКОМ, ТРАНСЛОГ, 2017.
  7. Костомахин М.Н. Оценка режимов работы сельскохозяйственной техники // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2020. Т. 14, № 4 C. 78–83. EDN: RQBZBU doi: 10.22314/2073-7599-2020-14-4-78-83
  8. Годжаев Т.З., Зубина В.А., Малахов И.С. Обоснование функциональных характеристик сельскохозяйственных мобильных энергосредств в многокритериальной постановке // Тракторы и сельхозмашины. 2022. Т. 89, № 6. C. 411–420. doi: 10.17816/0321-4443-121325
  9. Лавров А.В., Зубина В.А. Систематизация элементов автоматизации, применяемых в сельском хозяйстве // Аграрный научный журнал. 2021. № 4. С. 94–97. doi: 10.28983/asj.y2021i4pp94-97
  10. Зангиев А.А., Скороходов А.Н. Практикум по эксплуатации машинно-тракторного парка. М.: Лань, 2018.
  11. Зубина В.А., Годжаев Т.З. Сравнительный анализ методов решений оптимизационных задач для сельскохозяйственного машиностроения // Агроинженерия. 2023. Т. 25, № 1. С. 11–16. EDN: GNBTTT doi: 10.26897/2687-1149-2023-1-11-16
  12. Зубина В.А. Обоснование формирования гармоничного тракторного парка сельскохозяйственных организаций при минимизации потерь сельскохозяйственной продукции. дисс. … канд. техн. наук. Москва, 2020. EDN: AOUOOT
  13. Соболь И.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. Москва: Дрофа, 2006. EDN: QJQRCT
  14. Корнюшин Ю.П., Лавров А.В., Сидорова А.В. Моделирование случайных процессов, обусловленных профилем опорной поверхности транспортнотехнологических средств // Сельскохозяйственные машины и технологии 2023. Т. 17, № 3. С. 61–66. EDN: OYCEFL doi: 10.22314/2073-7599-2023-17-3-61-66
  15. Годжаев З.А., Лавров А.В., Шевцов В.Г., Зубина В.А. О методике оценки уровня локализации производства сельскохозяйственных тракторов // Тракторы и сельхозмашины. 2020. № 5. С. 18–24. EDN: JAZNGW doi: 10.31992/0321-4443-2020-5-18-24
  16. Шевцов В.Г., Лавров А.В., Зубина В.А., Гурылев Г.С. Принципиальные признаки суженного типа воспроизводства в сельском хозяйстве. В кн.: Научно-техническое обеспечение АПК Сибири. Материалы Международной научно-технической конференции. 2017. С. 235–241.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Постановка задачи многокритериальной оптимизации эффективности парка МЭС по выбранным математическим моделям.

Скачать (137KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Блок-схема алгоритма многокритериального обоснования эффективности парка МЭС.

Скачать (467KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Фрагмент исходной таблицы испытаний.

Скачать (1MB)
Метаданные
5. Рис. 4. Таблица значений критериев в допустимых точках (векторах).

Скачать (285KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Таблица значений Парето-оптимальных точек (векторов).

Скачать (253KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Корреляция между удельными капиталовложениями и суммарной производительностью всех тракторов в парке.

Скачать (266KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Корреляция между потерями сельскохозяйственной продукции и суммарными затратами эксплуатации трактора за единицу времени в год.

Скачать (245KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».