Evaluation of the combine harvester’s thresher efficiency by grain losses at operating conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The throughput capacity of the combine harvester’s thresher qk is determined with permissible grain losses of 1.5% of its total amount collected in the combine bunker. The range of grain mass supply, for example, from a minimum of 0.5–1.0 kg/s to qk is called the operating characteristic of the thresher (OCT) of a grain harvester. The actual grain loss in the considered supply range is less than 1.5%, but their overall value is unknown. Nevertheless, this is the most important indicator of the combine harvester’s efficiency, since these losses are summed up (for example, at the level of 1–1.2%) and can reach a significant value. Therefore, the assessment of the combine harvester only in terms of throughput is insufficient for efficiency evaluation, since the combine harvester operates at the throughput level rarely, and in the OCT mode, grain losses are summed up every second.

AIM: Development of the criterion for evaluation of operation efficiency of a combine harvester’s thresher by grain losses at operating modes.

METHODS: In the paper, the new method for evaluation of the efficiency of a combine harvester is proposed. Statistical dependences of grain losses change depending on change of grain mass supply to the combine harvester are used. The throughput capacity of the combine harvester’s thresher in kg/s is determined with grain losses behind the thresher at the level of 1.5%.

RESULTS: Numerous laboratory-field tests have revealed a close correlation between the four threshing parameters (engine power and separation area of the concave, straw walker and cleaning, and the dynamics of grain loss growth depending on the grain mass supply with great reliability in the range of the OCT feeds is approximated by a logistic dependence. For practical calculations, the software has been developed. This makes it possible to compare harvesters of different designs with each other faster.

CONCLUSION: For the first time, to evaluate the efficiency of the combine harvester’s thresher, a new criterion named as “average integral operational losses of grain behind the thresher in the operating range of grain mass supply” is introduced. An increase in grain losses behind the thresher was detected with an increase in the throughput of the combine harvester. The optimal harvesting area, during harvesting of which the growth of grain losses per unit of grain mass supply is compensated during the operating mode of highly-productive combine harvesters, is determined. The optimal harvesting area depends largely on the throughput capacity of the combine harvester and the harvesting conditions according to the state of the soil fertility and the zonal sequence coefficient, that is the degree of adaptability of the combine harvesters to the zonal features of the soil fertility and the applied methods of machine use. When calculating the economic efficiency of combines, it is advisable to consider the average integral operational losses of grain for alternative versions of combine harvesters and, on this basis, give them a more comprehensive evaluation. The use of the logistic function of grain losses from the grain mass supply to a combine harvester and, on its basis, the introduction of the criterion of average integral operational losses of grain behind the combine harvester’s thresher represents scientific and practical novelty.

About the authors

Mikhail E. Chaplygin

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Author for correspondence.
Email: misha2728@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0031-6868
SPIN-code: 2268-6927
Scopus Author ID: 57211741695
ResearcherId: AAZ-6056-2020

Cand. Sci. (Engineering), Head of the Technologies and Machines for Sowing and Harvesting Grain and Seeds in Selection and Seed Production Laboratory

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

Eduard V. Zhalnin

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: zhalnin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5467-0654
SPIN-code: 8523-0919
ResearcherId: AAG-1285-2021

Dr. Sci. (Engineering), Professor, Chief Researcher of the Technologies and Machines for Sowing and Harvesting Grain and Seeds in Selection and Seed Production Laboratory

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

Nikolay V. Aldoshin

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: naldoshin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0446-1096
SPIN-code: 6032-9021
Scopus Author ID: 5719413129
ResearcherId: AAD-6548-2022

Dr. Sci. (Engineering), Professor, Chief Researcher of the Tillage and Reclamation Machines Laboratory

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

References

  1. GOST 10 8. 1-99. Tests of agricultural machinery. Grain harvesting machines. Methods for assessing functional indicators. Moscow: Standartinform; 2002. (In Russ.)
  2. Zhalnin EV. Axiomatization of agricultural mechanics: (Beginning provisions). Moscow: FGBNU FSAC VIM; 2002. (In Russ.)
  3. Necklace VN, Nikitin VV. Prospects for improving the design of the combine harvester. Moscow: Rusines; 2024. (In Russ.)
  4. Zhalnin EV. Losses of grain behind the thresher of the combine as a function of feeding. Mechanization and electrification of socialist agriculture. 1976;8:6–8. (In Russ.)
  5. Lipovsky M.I. Efficiency of using a threshing apparatus with tooth scourges in new generation combines. In: Materials of the NPK dedicated to the 100th anniversary of the birth of V.G. Anipin. St. Petersburg; 2007:78–86. (In Russ.)
  6. Aldoshin NV. Modeling the quality of mechanized work. In: Goryachkin readings. Collection of reports of the 1st International Scientific and Practical Conference. Moscow: Triada; 2013:6–13. (In Russ.)
  7. Aldoshin NV, Zolotov AA, Tsygutkin AS, Lylin NA. Harvesting binary crops of grain crops. Bulletin of FSEI HPE Moscow State Agroengineering University named after V.P. Goryachkin. 2016;3(73):11–17. (In Russ.)
  8. Aldoshin NV. Comparative assessment of combines for harvesting white lupine. Rural machine operator. 2015;11:10–13. (In Russ.)
  9. Nikitin VV, Vorflusev PS. Ways to improve the design of the combine harvester. In: Modern trends in the development of agrarian science: Collection of scientific works of the II International Scientific and Practical Conference, Bryansk, December 07–08, 2023. Bryansk: Bryansk State Agrarian University; 2023:129–134. (In Russ.)
  10. Zhalnin EV, Chaplygin ME. Improving the design of combine harvesters by harmonizing their basic technical parameters. Engineering technologies and systems. 2023;33(3):403–416. (In Russ.) doi: 10.15507/2658-4123.033.202303.403-416

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Graph of changes in grain losses of the Yenisei KZS-954 combine harvester in % depending on the grain mass supply, kg/s.

Download (204KB)
3. Fig. 2. Graph of changes in grain losses of the Yenisei KZS-960 combine harvester in % depending on the grain mass supply, kg/s.

Download (228KB)
4. Fig. 3. Graph of changes in grain losses of the Don-500 combine harvester in % depending on the grain mass supply, kg/s.

Download (258KB)

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».