Conceptual frameworks for creating an automated potato harvester with a digital system for identifying soil lumps and separating them from commercial potato products

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

FSC VIM has developed the conceptual basis for creating an automated potato harvester with a digital system for identifying soil lumps and separating them from marketable products. Existing machines carry out the technological process in conditions of high soil moisture, which negatively affects the quality of harvesting as a result of a decrease in the completeness of separation. To determine the optimal values of the developed separating system and recommendations for subsequent changes in the design and technological parameters of the machines, a design diagram of an automated harvester is presented, a schematic diagram of modeling a system for identifying soil lumps in the Matlab/Simulink environment, data selection from field studies of the operation quality of the harvesting machine separating system, as well as the work of the neural network system and the neuron error surface for identifying soil lumps while moving along the separating surface are shown.

About the authors

A. S Dorokhov

FGBNU "Federal Scientific Agroengineering Center VIM"

A. V Sibirev

FGBNU "Federal Scientific Agroengineering Center VIM"

Email: sibirev2011@yandex.ru

M. A Mosyakov

FGBNU "Federal Scientific Agroengineering Center VIM"

N. V Sazonov

FGBNU "Federal Scientific Agroengineering Center VIM"

S. N Petukhov

FGBNU "Federal Scientific Agroengineering Center VIM"

M. M Godyaeva

FGBNU "Federal Scientific Agroengineering Center VIM"

D. N Kynev

FGBNU "Federal Scientific Agroengineering Center VIM"

O. S Chistyakova

FGBNU "Federal Scientific Agroengineering Center 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. 2009. № 12. С. 4. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=13022951.
  6. Патент № 2799653 Россия, МПК А01 D 17/22 Машина для уборки корнеплодов, картофеля и лука / А.С. Дорохов, А.В. Сибирёв, А.Г. Аксенов и др. № 2023101961, Заяв. 17.02.2023; Опубл. 07.07.2023, Бюл. № 19. https://www1.fips.ru/iiss/document.xhtml?faces-redirect=true&id=fe83b8b7880f1706dedbf75772fbb9ca
  7. 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.
  8. 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
  9. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU № 2023620546. Динамическое и статическое воздействие по разрушению комков почвы при уборке картофеля и корнеплодов / А.С. Дорохов, А.В. Сибирёв, А.Г. Аксенов и др. Опубл. 13.02.2023. 1 с. URL: https://www1.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet
  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. Dorokhov A.S., Sibirev A.V., Aksenov A.G. Dynamic systems modeling using artificial neural networks for agricultural machines // INMATEH - Agricultural Engineering. 2019. № 2. (58). С. 63-75. URL: http://www.inmateh.eu/INMATEH_2_2019/INMATEH-Agricultural_Engineering_58_2019.pdf
  12. Dorokhov A., Didmanidze O., Aksenov A. et al. The Results of Experimental Studies of the Physical and Mechanical Properties of an Elastic-Plastic Material for Tribological Properties during Separation. Agriculture. 2023. 13. 1735. https://doi.org/10.3390/ agriculture13091735

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».