Статистическая модель расчёта массовых, мощностных и тяговых характеристик сельскохозяйственных тракторов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Одной из задач современной агропромышленной отрасли является интегрирование цифровых и роботизированных технологий, преследующей снижение человеческого фактора в цепочке производства продукции. Особый интерес представляет переход с пилотируемых сельскохозяйственных транспортно-технологических машин на автономные наземные мобильные комплексы (АНМК). Сельскохозяйственный трактор является универсальной тягово-толкательной мобильной системой агропромышленного комплекса (АПК), поэтому его можно использовать в качестве оптимальной платформы для проектирования шасси АМНК. На этапе проектирования беспилотных наземных мобильных систем необходимо разработать такое конструктивно-техническое решение, которое позволяет эффективно функционировать АМНК без потери подвижности [4]. Развиваемое тяговое усилие на крюке трактора оказывает значительное влияние на подвижность сельскохозяйственного трактора на местности. Следовательно, для получения оптимального конструктивно-технического решения необходимо установить взаимосвязь между ключевыми характеристиками тракторов, которые позволят подобрать первичные параметры шасси АМНК.

Целью работы является установление взаимосвязи между техническими и конструкционными параметрами сельскохозяйственных тракторов на колёсном и гусеничном движителях, выраженными в форме математических зависимостей, для выбора первичных параметров АНМК.

Методы. Построение статистической модели базировалось на составлении выборки существующих моделей сельскохозяйственных тракторов и определении вида математических закономерностей между техническими параметрами в форме регрессионных уравнений.

Результаты. Получены регрессионные уравнения, устанавливающие взаимосвязь между мощностью двигателя трактора, полной массы, удельной мощностью двигателя и удельным давлением на грунт, и подобраны первичные технические параметры АНМК.

Заключение. Практическая ценность исследования заключается в возможности использования полученных закономерностей при подборе первичных параметров при проектировании, обеспечивающих конкурентоспособность машины в определенном тягово-мощностном сегменте и соблюдение агротехнологических требований.

Об авторах

Сергей Сергеевич Жуков

Нижегородский государственный инженерно-экономический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ser-9.02.94@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8090-5461
SPIN-код: 6476-8929

старший преподаватель кафедры «Математика и вычислительная техника»

Россия, Княгинино

Владимир Сергеевич Макаров

Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева; Государственный университет управления

Email: makvl2010@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4423-5042
SPIN-код: 9834-6239

д-р техн. наук; профессор кафедры «Строительные и дорожные машины», старший научный сотрудник Лаборатории реверсивного инжиниринга

Россия, Нижний Новгород; Москва

Владимир Викторович Беляков

Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева

Email: belyakov@nntu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0203-9403
SPIN-код: 3944-4416

д-р техн. наук, профессор, профессор кафедры «Строительные и дорожные машины»

Россия, Нижний Новгород

Антон Алексеевич Клюшкин

Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева

Email: aak-nntu@ya.ru
ORCID iD: 0009-0009-3141-6029
SPIN-код: 2266-8679

ассистент кафедры «Строительные и дорожные машины»

Россия, Нижний Новгород

Список литературы

  1. State Standard 27021-86 Agricultural and forestry tractors. Towing classes. Moscow: Ministry of Tractor and Agricultural Engineering of the USSR; 1987. (In Russ.)
  2. Zhukov SS, Belyakov VV, Makarov VS. Interaction of the propulsion unit of robotic agricultural machines with the roadbed. Transport systems. 2018(3(9)):25–33. (In Russ.) doi: 10.46960/62045_2018_3_25 EDN: MBOYEM
  3. Beresnev PO, Filatov VI, Eremin AA, et al. Statistical model of choice the geometrical parameters, mass of inertia, capacity and velocity characteristics of track transport technological machines. Proceedings of NSTU n.a. R.E. Alekseev. 2016(1(12)):109–164. (In Russ.) EDN: VZDVAJ
  4. Belyakov VV, Belyaev AM, Bushueva ME, et al. The concept of mobility of ground transport and technological machines. Proceedings of NSTU n.a. R.E. Alekseev. 2013;3(100):145–175. (In Russ.) EDN: REANDH.
  5. Özbayer MM, Güner M. Comparison of Performance Characteristics of Agricultural Tractors. Journal of Agricultural Faculty of Gaziosmanpaşa University. 2022;39(1):6–18. doi: 10.55507/gopzfd.1115003
  6. Alhassan E, Olaoye J, Lukman A, et al. Statistical modelling of a tractor tractive performance during ploughing operation on a tropical Alfisol. Open Agriculture. 2024;9(1). doi: 10.1515/opag-2022-0282 EDN: KCIMJX
  7. Kim WS, Kim YJ, Baek SY, et al. Traction performance evaluation of a 78-kW-class agricultural tractor using cone index map in a Korean paddy field. J. Terramechanics. 2020;91:285–296. doi: 10.1016/j.jterra.2020.08.005 EDN: DYQIOI
  8. Bekker MG. Theory of Land Locomotion: The Mechanics of Vehicle Mobility. Michigan: University of Michigan Press; 1956. doi: 10.3998/mpub.9690401
  9. Wong JY. Terramechanics and Off-Road Vehicle Engineering. Elsevier; 2010. doi: 10.1016/C2009-0-00403-6 EDN: YEWVEY

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Доля тракторного парка среди всех видов машин, %.

Скачать (74KB)
3. Рис. 2. Виды движителей: а — колёсный движитель (источник: https://dostavkatk.ru); b — гусеничный движитель (источник: https://blagoveschensk.km124.ru); c — колёсно-гусеничный движитель (источник: https://atgarant.ru/).

Скачать (203KB)
4. Рис. 3. Зависимость полной массы трактора от тягового усилия на крюке.

Скачать (102KB)
5. Рис. 4. Зависимость мощности двигателя от полной массы трактора.

Скачать (96KB)
6. Рис. 5. Зависимость удельной мощности двигателя от полной массы трактора.

Скачать (99KB)
7. Рис. 6. Зависимость удельного давления на грунт от полной массы трактора.

Скачать (102KB)

© Эко-Вектор, 2025

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».