The properties of machine-tractor unit (MTU) regarding soil preparation with bed ridging

封面

如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: One of the main criteria for assessment of work performance is productivity. It depends on a number of indicators: towing resistance, optimal use of energy, used technical equipment, the adaptability of the equipment to the operation conditions, etc. Experimental studies are required in order to establish the patterns of influence of these indicators on work efficiency.

AIMS: Carrying out theoretical calculations and practical observations on the process of bed ridging for potatoes, assessment of the unit assembly for the technological process performing and the using of the unit.

METHODS: Field tests of a machine-tractor unit with subsequent result processing using the Microsoft Office applications.

RESULTS: Recommendations are given for practical use in the unit formation depending on velocity and operation width of the unit for various values of specific resistance.

CONCLUSIONS: The practical value of the study lies in the opportunity of using the proposed patterns for optimization the machine-tractor unit assembly according to operation conditions, selection of power unit, development of combined machines and units.

作者简介

Boris Ochotnikov

Ural State Agrarian University

Email: bochotnikov@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-8261-8359
SPIN 代码: 2568-4811

Professor, Dr. Sci. (Tech.), Professor of the Metal Technology and Machine Repair Department

俄罗斯联邦, Yekaterinburg

Vasily Egorov

Ural State Agrarian University

编辑信件的主要联系方式.
Email: evn-star@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0008-9586-128X
SPIN 代码: 2099-3830

Associate Professor of the Metal Technology and Machine Repair Department

俄罗斯联邦, Yekaterinburg

Yury Stroganov

Ural Federal University named after the first president of Russia B.N. Yeltsin

Email: yurij.stroganov@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-4203-6748
SPIN 代码: 8709-8981

Associate Professor, Cand. Sci. (Tech.), Head of the Automotive and Tractor Fields educational programs

俄罗斯联邦, Yekaterinburg

参考

  1. GOST 24058-80. Methods of operational and technological evaluation of machine complexes at the testing stage. (in Russ). Available from: https://docs.cntd.ru/document/1200010764
  2. Okhotnikov BL. Povyshenie effektivnosti mekhanizirovannykh protsessov proizvodstva kartofelya v zone Urala putem sovershenstvovaniya tekhnicheskikh sredstv dlya resursoem-kikh tekhnologicheskikh operatsiy. [dissertation] Chelyabinsk; 2009. (in Russ).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. The operating width of the MTU depending on motion velocity (according to gears of the MTZ-80 tractor).

下载 (145KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Productivity of the MTU according to gears of the MTZ-80 tractor.

下载 (114KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2023

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


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».