Mathematical model of indicators determination of quality root crops harvesting and potato energy saving technology in high humidity soil condition

Cover Page

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Existing machines for harvesting root crops and potato tubers perform the technological process in conditions of high soil moisture, which negatively affects to the quality of harvesting as a result of a decrease in the completeness of separation of marketable products. To increase the separating capacity of slotted devices for cleaning root crops, it is proposed to improve the method of heating the separating surface with hot exhaust gas from the power plant of a harvesting machine or drive. The FSC VIM has developed a separating system for harvesting root crops and potatoes at high humidity using the heat of the exhaust gases of the power plant. In order to determine the optimal values of the developed separating system, as well as recommendations for subsequent changes in the design and technological parameters of harvesting machines, a mathematical model has been developed for calculating the quality of harvesting root crops and potatoes using energy-saving technology in conditions of high soil moisture. The values of finding the completeness of separation by expression are presented, depending on the heap mass of the root crops and potatoes coming from the digging to the separating working bodies, as well as the coefficient K_С of the change in the structural moisture of the soil.

About the authors

A. S Dorokhov

FSAC VIM

A. V Sibirev

FSAC VIM

Email: sibirev2011@yandex.ru

A. G Aksenov

FSAC VIM

M. A Mosyakov

FSAC VIM

N. V Sazonov

FSAC VIM

References

  1. Бышов Н.В., Сорокин А.А., Успенский И.А. и др. Принципы и методы расчета и проектирования рабочих органов картофелеуборочных машин: Учеб. пособие. Рязань: Изд-во РГСХА, 2005. 282 с. URL: https://search.rsl.ru/ru/record/01002859051
  2. Дорохов А.С. Аксенов А.Г., Сибирёв А.В. и др. Теоретические предпосылки повышения сепарирующей системы машины для уборки корнеплодов тепловой энергией системы отработавших газов. Вестник Казанского ГАУ. 2021. № 1 (61). С. 71 - 77. URL: http://www.vestnik-kazgau.com/stranitsi/vestnik-kazanskogo-gau-1-60-2021_ru
  3. Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П., Дорохов А.С. и др. Современные технологии и техника для сельского хозяйства - тенденции выставки Аgritechnika 2019 // Тракторы и сельхозмашины. 2020. № 6. С. 28-40. URL: https://journals.eco-vector.com/0321-4443/article/view/66556
  4. Камалетдинов Р.Р. Объектно-ориентированное имитационное моделирование в среде теории информации (информационное моделирование) // Известия Международной академии аграрного образования. 2012. Т. 1. № 14. С. 186 - 194. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=17693760.
  5. Костенко М.Ю., Костенко Н.А. Вероятностная оценка сепарирующей способности элеватора картофелеуборочной машины // Механизация и электрификация сельского хозяйства. № 12. 2009. С. 4. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=13022951.
  6. Краснощеков Н.В. Агроинженерная стратегия: от механизации сельского хозяйства к его интеллектуализации // Тракторы и сельхозмашины. 2010. № 8. С. 5-7. URL: http://elibrary.ru/item. asp?id=17692608.
  7. Патент РФ № 2754037 Россия, МПК А01 D33/08. Сепарирующая система с тепловой энергией очистки / А.С. Дорохов, А.В. Сибирёв. А.Г. Аксенов, М.А. и др. - № 2021101220; Заяв. 21.01.2021; Опубл. 25.08.2021, Бюл. № 24.
  8. Протасов А.А. Функциональной подход к созданию лукоуборочной машины // Вестник Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Московский государственный агроинженерный университет им. В.П. Горячкина. 2011. № 2 (47). С. 37-43. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/funktsionalnoy-podhod-k-sozdaniyu-lukouborochnoy-mashiny.
  9. Рейнгарт Э.С., Сорокин А.А, Пономарев А.Г. Унифицированные картофелеуборочные машины нового поколения // Тракторы и сельскохозяйственные машины. 2006. № 10. С. 3 - 5. URL: http://www.avtomash.ru/gur/2006/200610.htm
  10. Сорокин А.А. Теория и расчет картофелеуборочных машин (монография). М.: ВИМ. 2006. 159 с. URL: http://vniiesh.ru/results/katalog/2342/16135.html
  11. Янгазов Р.У. Повышение качества очистки корнеплодов сахарной свеклы разработкой и обоснованием конструктивных и режимных параметров транспортирующе-очистительного устройства комбайна: спец. 05.20.01: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Пенза: Пензенская ГСХА, 2011. 139 с.
  12. Dorokhov A.S., Sibirev A.V., Aksenov A.G. Dynamic systems modeling using artificial neural networks for agricultural machines // Agricultural Engineering. 2019. № 2. (58). С. 63 - 75. URL: http://www.inmateh.eu/INMATEH_2_2019/INMATEH-Agricultural_Engineering_58_2019.pdf
  13. Hevko R.B., Tkachenko I.G., Synii S.V. Development of design and investigation of operation processes of small-sclale root crop and potato harvesters // Agricultural Engineering. 2016. Vol. 49. № 2. pp. 53 - 60. URL: http://www.inmateh.eu/INMATEH_3_2016/50-11-Abstract.pdf.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

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».