Modeling and optimization of the consumer properties of mobile energy units in the agricultural industry

Cover Page

Cite item

Abstract

BACKGROUND: This paper contains examples of the implementation of multi-criteria optimization in the justification of consumer properties of mobile energy units. The criteria include five main functional and operational indicators: productivity rate, energy rate by the relative reduction of total specific costs of mobile energy units, total costs of maintenance and repair, pressure on the soil and energy efficiency. The use of multi-criteria optimization can have a wide range of applications: in the design, development and operation of mobile energy units.

AIM: Modeling and optimization of consumer properties of mobile energy units of the agricultural industry using the example of a mobile energy unit of the drawbar category 1.4.

METHODS: Collection and analysis of scientific publications, scientific papers, and other sources of information on formation of the R&D for creation of intelligent transport and technical means, on key indicators of consumer properties of agricultural mobile energy units, as well as on improvement of methodological and software support for multi-criteria optimization calculations of efficiency of mobile energy units. In solving the task, methods of scientific generalization and statistical processing of available information and analytical materials from domestic and foreign sources were used.

RESULTS: As a result of the performed calculations, the following result points were selected by a decision-maker as the most preferable among the obtained Pareto points for the drawbar category 1.4 tractor:

  1. Plowing — the productivity rate of 1.17 ha/h; the soil pressure of 145 kPa; the total costs of 149.2 thousand rubles; the energy rate of 35.0%, the energy efficiency of 19.7 kW∙ha/h.
  2. Sowing — the productivity rate of 2.87 ha/h; the soil pressure of 149.3 kPa; the total costs of 178.39 thousand rubles; the energy rate of 35.3%, the energy efficiency of 24.17 kW∙ha/h.
  3. Chemization — the productivity rate of 3.541 ha/h; the soil pressure of 177.513 kPa; the total costs of 124.408 thousand rubles; the energy rate of 22.8%, the energy efficiency of 32.10 kW∙ha/h.

CONCLUSION: The analysis of the classification of functional operational and economic indicators of mobile energy units (consumer properties), as well as their expert assessment, helped to identify five main quality criteria: soil pressure (qкₘₐₓ), productivity rate (W), total repair and maintenance costs (Зp), energy rate by the relative reduction of total specific fuel and energy costs of mobile energy units, (Эw) , energy efficiency Ec, for the modeling and optimization of which the software package for solving the multi-criteria optimization problems, allowing solving problems with more than 50 variable parameters and 20 quality criteria, was developed. For a full disclosure of the optimal consumer operational properties of mobile energy units of the drawbar category 1.4 and the three most important operations (plowing, sowing, chemization), were selected.

About the authors

Teymur Z. Godzhaev

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Author for correspondence.
Email: tgodzhaev95@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4496-0711
SPIN-code: 1892-8405
Scopus Author ID: 57216628693

Head of the Modeling and Optimization of MEUs Sector

Russian Federation, 5, 1st Institutsky dr, Moscow, 109428

Valeria A. Zubina

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: lera_zubina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6657-1899
SPIN-code: 3410-5062
Scopus Author ID: 57201638381

Cand. Sci. (Engineering), Senior Researcher of the Laboratory of Moving Energy Units

Russian Federation, 5, 1st Institutsky dr, Moscow, 109428

References

  1. Godzhaev TZ. Justification of the efficiency of modern agricultural mobile energy vehicles using multi-criteria optimization methods [dissertation] Moscow; 2024 (In Russ.)
  2. Zubina VA, Godzhaev TZ, Malakhov IS. Carrying out multi-criteria optimization calculations to increase the efficiency of the fleet of mobile energy vehicles. Tractors and agricultural machinery. 2024;91.(2):217–227. (In Russ.) doi: 10.17816/0321-4443-629124 EDN: SXTDCZ
  3. The system of machines and technologies for the comprehensive mechanization and automation of agricultural production for the period up to 2020,Plant Growing. Moscow; 2012;1. (In Russ.)
  4. Statnikov RB, Astashov VK, Matusov IB, et al. MOVI 1.4 software package. User’s Manual. Moscow; 2009. (In Russ.)
  5. Godzhaev TZ, Zubina VA, Malakhov IS. Justification of the functional characteristics of agricultural mobile energy vehicles in a multi-criteria formulation // Tractors and agricultural machinery. 2022;89(6):411–420. (In Russ.) doi: 10.17816/0321-4443-121325 EDN: XTFDEB
  6. Zubina VA, Godzhaev TZ, Malakhov IS. Development of optimization mathematical models for making compromise decisions on the efficiency of the agricultural machinery fleet. Tractors and agricultural machinery. 2023;90(6):523–529. (In Russ.) doi: 10.17816/0321-4443-569403 EDN: KZHOIX
  7. Sobol IM, Statnikov RB. Selection of optimal parameters in problems with many. Moscow: Nauka; 1981. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Classification of properties that are quality criteria of a mobile energy unit.

Download (436KB)
3. Fig. 2. The block diagram of the multi-criteria optimization of the properties of a mobile energy unit.

Download (343KB)
4. Fig. 3. Selection of the set of acceptable solutions.

Download (150KB)

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».