Simulation of the process of shipping and stowing cabbage in containers with gentle machine-harvesting regime of cabbage


Cite item

Full Text

Abstract

During traditional machine cleaning cabbages are mechanically damaged to a considerable extent. In this regard, a new method of machine cleaning is proposed, which allows to significantly reduce their damageability. In it, unlike the traditional method, the heads are first shipped in a gentle manner to a flexible trough floor, mounted on a special S rack on the vehicle platform, and then manually transferred into containers. The intensity of the process of shifting cabbage heads from the decking to the containers increases with the increase in the number of attendants on the back __ of the accompanying vehicle. However, the number of them should be as small as possible in order to reduce the labor _j costs for this operation. In addition, the number of jobs on the body of the accompanying vehicle is limited by its size. < For these reasons, the purpose of the study is to justify the required number of personnel involved in rearranging the С cabbage heads from the flooring into containers. In support of the number of personnel, this process is considered as s a multi-channel queuing system with failures. As a result, the essence of the occurring phenomena is described and ^ it is established with a quantitative enough connection for the practical accuracy between the characteristics of the i_ cabbage flow coming from the elevator to the flooring and the number of maintenance personnel shifting them into □_ containers. Modeling of the process of shipment and packing of cabbage in containers with sparing mode of machine О harvesting of cabbage based on the theory of mass service is carried out. The presented methodology and results of , calculations can be taken as a basis for justifying the number of personnel in the proposed method of machine har- < vesting of cabbage.

About the authors

S. S Alatyrev

Chuvash State Agricultural Academy

Email: if7@academy21.ru
DSc in Engineering

I. S Kruchinkina

Chuvash State Agricultural Academy

Email: if7@academy21.ru
PhD in Engineering

A. S Alatyrev

Chuvash State Agricultural Academy

Email: if7@academy21.ru
PhD in Engineering

A. P Yurkin

Chuvash State Agricultural Academy

Email: if7@academy21.ru

References

  1. Алатырев С.С., Григорьев А.О., Алатырев А.С. Обоснование параметров устройства для отгрузки кочанов капусты в кузов транспортного средства // Тракторы и сельхозмашины. 2015. № 9. С. 11-14.
  2. Кручинкина И.С., Алатырев А.С. К вопросу снижения повреждаемости кочанов при машинной уборке капусты // Продовольственная безопасность и устойчивое развитие АПК: мат-лы Междунар. науч.-практ. конф. Чебоксары, 2015. С. 617-620.
  3. Алатырев С.С., Кручинкина И.С., Юркин А.П., Алатырев А.С. Новый способ уборки кочанной капусты // Тракторы и сельхозмашины. 2015. № 5. С. 18-20.
  4. Алатырев С.С., Кручинкина И.С., Юркин А.П., Алатырев А.С. Обоснование зоны отгрузки кочанов капусты на гибком настиле при машинной уборке // Вестник Крас ГАУ. 2017. № 6. С. 71-78.
  5. Алатырев С.С., Кручинкина И.С., Юркин А.П., Алатырев А.С. Обоснование конструкции и параметров приспособления капусты при машинной уборке // Тракторы и сельхозмашины. 2017. № 3. С. 41-44.
  6. Алатырев С.С., Алатырев А.С., Юркин А.П. К оценке экономической эффективности нового способа уборки кочанной капусты: матер. Всерос. науч.-практ. конф. «Современное состояние прикладной науки в области механики и энергетики», проводимой в рамках мероприятий, посвященных 85-летию Чувашской государственной сельскохозяйственной академии, 150-летию Русского технического общества и приуроченной к 70-летию со дня рождения доктора технических наук, профессора, заслуженного работника высшей школы Российской Федерации Акимова Александра Петровича. Чебоксары: ФГБОУ ВО Чувашская ГСХА. 2016. С. 31-38. 7. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Советское радио. 1972. 552 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2017 Alatyrev S.S., Kruchinkina I.S., Alatyrev A.S., Yurkin A.P.

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».