Method for determining probabilistic estimates of the specific fuel consumption of a gas turbine engine as a part of arable unit



如何引用文章

全文:

详细

The article describes the method for determining the probabilistic estimates of the specific fuel consumption of a gas turbine engine as a part of arable unit. When justifying mathematical models for determining probabilistic estimates of the specific fuel consumption of the gas turbine engine, the method of the random argument function of professor L. Ageev was implemented. To improve the accuracy of calculations in determining the probabilistic estimates of the specific fuel consumption of a gas turbine engine correction factors (or functions) and formulas for their determination are proposed. The mathematical expectation of the specific fuel consumption, the inverse of the normally distributed argument, in this case the effective power of the gas turbine engine is not equal to the reciprocal of the mathematical expectation of the argument. This inequality varies depending on the coefficient of variation of effective power, which should also be taken into account when determining the dispersion and the standard deviation of the specific fuel consumption of the gas turbine engine. Experimental studies of arable unit consisting of a gas turbine tractor (GTT) with GTD-350T gas turbine engine and a mounted plow with variable width PNI-8 / 9-40, to verify the reliability of mathematical models of probabilistic estimates of the specific fuel consumption of the gas turbine engine, were conducted in the fields of training and experimental household of the Saint-Petersburg State Agrarian University. The proposed method allows to determine the average and optimal values of the mathematical expectation, variance, standard deviation and coefficient of variation of the effective specific fuel consumption of the gas turbine engine in the composition of various agricultural units.

作者简介

V. Shkrabak

Saint-Petersburg State Agrarian University

Email: v.shkrabak@mail.ru
Dr.Eng.

N. Dzhabborov

Federal State Budget Scientific Institution “Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production - IEEP”

Dr.Eng.

参考

  1. Агеев Л.Е., Шкрабак В.С., Моргулис-Якушев В.Ю. Сверхмощные тракторы сельскохозяйственного назначения. Л.: Агропромиздат, 1986. 415 с.
  2. Шкрабак В.С., Джабборов Н.И. Эффективность применения газотурбинных двигателей на тракторах сельскохозяйственного назначения // Тракторы и сельхозмашины. 2015. № 10. С. 46-48.
  3. Шкрабак В.С., Джабборов Н.И., Шкрабак Р.В., Федькин Д.С. Сравнительная оценка энергетической эффективности пахотных агрегатов на базе тракторов с дизельным и газотурбинным двигателями // Тракторы и сельхозмашины. 2016. № 2. С. 44-46.
  4. Шкрабак В.С., Джабборов Н.И., Федькин Д.С., Шкрабак Р.В. Влияние случайной нагрузки на эффективную мощность газотурбинного и дизельного двигателей в составе почвообрабатывающих агрегатов // Тракторы и сельхозмашины. 2016. № 6. С. 17-21.
  5. Агеев Л.Е. Основы расчета оптимальных и допускаемых режимов работы машинно-тракторных агрегатов. Л.: Колос, 1978. 296 с.
  6. Шкрабак В.С. Эксплуатационно-эргономические свойства мобильных агрегатов с газотурбинным двигателем (теория, практика, конструкция). Часть 1 «Теория». С-П. СПбГАУ. 1998. 506 с.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Shkrabak V.S., Dzhabborov N.I., 2017

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».