1D моделирование механизма поворота адаптера зерноуборочного комбайна в поперечной плоскости

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. При работе кормоуборочных и зерноуборочных комбайнов для выполнения технологического процесса с минимальными потерями важным условием является способность поддержания заданной высоты среза адаптером. В системах копирования поверхности поля используются системы продольного и поперечного копирования. Несогласованная работа этих механизмов может приводить к снижению качества уборки технологического продукта и повышенным потерям по высоте среза. Поэтому исследование работы и подбор оптимальных параметров механизмов как продольного, так и поперечного копирования является важной задачей для формирования алгоритмов их совместной работы. Характеристике работы механизмов поперечного копирования, как правило, не уделяется внимания.

Цель исследований — разработка математической модели механизма поворота адаптера в поперечной плоскости зерноуборочного комбайна для исследования его работоспособности, быстродействия и определения оптимальных параметров его компонентов.

Материалы и методы. В качестве инструмента для настоящего исследования авторами использована платформа для мультифизического моделирования Simcenter Amesim, которая зарекомендовала себя в качестве платформы для многодисциплинарного моделирования мехатронных систем.

Результаты. Создана модель механизма поворота адаптера зерноуборочного комбайна в поперечной плоскости, определены и проанализированы кинематические и силовые характеристики механизма, один из вариантов которого представлен в публикации. Анализ характеристик позволил оценить быстродействие механизма поворота адаптера, а также длину волны неровностей поверхности поля в поперечной плоскости, при которой обеспечивается удовлетворительная работоспособность.

Заключение. Разработанная математическая модель механизма поворота адаптера зерноуборочного комбайна в поперечной плоскости позволяет обеспечить оптимальные параметры компонентов системы, проводить широкий круг исследований работоспособности как системы в целом, так и отдельных ее компонентов. Представленный подход может использоваться для исследования других механизмов копирования поверхности поля, в том числе в составе системы автоматического копирования поверхности поля адаптером зерноуборочного комбайна.

Об авторах

Дмитрий Викторович Джасов

Гомсельмаш

Автор, ответственный за переписку.
Email: dmitrok1@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-7135-5624
SPIN-код: 8840-4570

аспирант, ведущий инженер-конструктор — руководитель сектора конструкторско-исследовательского отдела «Динамика, прочность, аналитическая надежность» Научно-технического центра комбайностроения

Белоруссия, Гомель

Александр Алексеевич Калиновский

Гомсельмаш

Email: kiodpan@gomselmash.by
ORCID iD: 0009-0003-7090-1744
SPIN-код: 2101-0000

магистр техн. наук, ведущий инженер-конструктор конструкторско-исследовательского отдела «Динамика, прочность, аналитическая надежность» Научно-технического центра комбайностроения

Белоруссия, Гомель

Список литературы

  1. Джасов Д.В. Обзор механизмов копирования уборочных машин. В кн.: Инновационные технологии в агропромышленном комплексе — сегодня и завтра: Сборник научных статей 6-й международной научно-практической конференции. Гомель: Научно-технический центр комбайностроения ОАО «Гомсельмаш», 2022. С.152–157.
  2. Шантыко А.С., Конявский А.Д., Джасов Д.В., Чупрынин Ю.В. Функциональная математическая модель механизма поперечного уравновешивания травяной жатки. В кн.: Механизация и электрификация сельского хозяйства: межведомственный тематический сборник / Национальная академия наук Беларуси, Республиканское унитарное предприятие «Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по механизации сельского хозяйства». Минск: Беларуская навука, 2020. Вып. 53. С. 161–165
  3. Гимадиев А.Г., Грешняков П.И., Синяков А.Ф. LMS Imagine.Lab AMESim как эффективное средство моделирования динамических процессов в мехатронных системах. Самара: СамНЦ РАН, 2014.
  4. Баханович А.Г., Михальцевич Н.Р. Моделирование процесса торможения двухколесного транспортного средства // Новости науки и технологий. 2015. № 2 (33). С.36–40
  5. Kliauzovich S. Analysis of control systems for vehicle hybrid powertrains // Transport. 2007. Vol. 22, N 2. P. 105–110. doi: 10.3846/16484142.2007.9638107
  6. Ghazaly N.M., Moaaz A.O. Hydro-Pneumatic Passive Suspension System Performance Analysis using AMEsim Software // Int. J. Vehicle Structures & Systems, 2020. Vol. 12, N 1. P. 9–12. doi: 10.4273/ijvss.12.1.02
  7. Siddique Md. A.A., Kim W.S., Beak S.Y., et al. Simulation of hydraulic system of the rice transplanter with AMESim software. In: Conference: American Society of Agricultural and Biological Engineers. Detroit: ASME, 2018. doi: 10.13031/aim.201800981
  8. Суханова А. Стать провайдером всеобъемлющих решений для системно-ориентированной разработки продуктов — вот истинная цель покупки LMS компанией Siemens // CAD/CAM/CAE Observer. 2015. № 8(100). Дата обращения: 24.11.2023. Режим доступа: http://www.cadcamcae.lv/N100/06-14.pdf
  9. Siemens PLM Software. Управляй переменами. Применение LMS Imagine.Lab Amesim в компании Renault // CAD/CAM/CAE Observer. 2016. № 2(102). Дата обращения: 24.11.2023. Режим доступа: http://www.cadcamcae.lv/N102/34-36.pdf
  10. Попов В.Б. Математическое моделирование механизма вывешивания косилки-плющилки прицепной КПП-4.2 // Вестник ГГТУ им. П.О. Сухого. 2001. № 3–4. С. 17–22.
  11. Попов В.Б. Формирование функциональной математической модели механизма вывешивания адаптера кормоуборочного комбайна «Полесье-3000» // Вестник ГГТУ П.О. Сухого. 2010. № 4. С. 37–44.
  12. Джасов Д.В. Обзор и классификация систем копирования поверхности поля в конструкциях уборочных сельскохозяйственных машин // Механика машин, механизмов и материалов. 2023. №4 (65). С.5–15.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема механизма копирования адаптера в поперечной плоскости: 1 — адаптер; 2 — датчик положения; 3 — паз; 4 — гидроцилиндр; 5 — рамка; 6 — центр масс адаптера.

Скачать (71KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Схема компонентов механизма поворота адаптера в поперечной плоскости в Amesim: 1 — механическая часть, 2 — гидравлическая часть, 3 — система управления.

Скачать (338KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Результаты моделирования: 1, 2 — ход левого и правого гидроцилиндров, 3 — угол поворота адаптера.

Скачать (193KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Изменение угловой скорости поворота адаптера.

Скачать (217KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Изменение давления в штоковых (a) и поршневых (b) полостях гидроцилиндров: 1 — левый ГЦ; 2 — правый ГЦ.

Скачать (244KB)
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».