Метод прогнозирования технического облика зерно- и кормоуборочных комбайнов новых поколений с обоснованием структуры их виброзащитной системы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Работа посвящена разработке метода прогнозирования технического прогресса самоходных зерно- и кормоуборочных комбайнов и обоснованию систем для их реализации. Обоснована необходимость совершенствования существующих и разработки новых методов прогнозирования свойств машин с учетом сложившихся особенностей функционирования предприятий агропромышленного комплекса. Предложена новая методика синтеза технического облика изделий с возможностью выделения номенклатуры определяющих параметров на основе фактического изменения их значений, ранжирования показателей с выделением наиболее важных из них для каждой категории хозяйствующих субъектов, прогнозирования методами нечеткой логики, а также обоснования требуемых систем машин новых поколений с помощью методов объектно-ориентированного проектирования. Приведено описание каждого из этапов процесса прогнозирования. На основе серийно производимых в России зерно- и кормоуборочных комбайнов проведен анализ их конструктивной эволюции с выделением устойчивых и наследуемых критериев развития. Показан сравнительный анализ фактического изменения определяющих параметров для машин текущего и предыдущего поколений. Приведены методика и результаты прогнозирования выделенных определяющих параметров. Показано, что прогнозируемый уровень свойств формирует разнонаправленные требования, которые с точки зрения реализации на основе существующих подходов конструирования противоречивы, а с учетом имеющихся проблем динамики движения и вибрационной нагруженности рабочего места операторов машин текущего поколения – недостижимы. С помощью методов объектно-ориентированного анализа составлена объектно-целевая диаграмма классов возможных вариантов построения виброзащитной системы машин нового поколения. Определены отношения наследования, установившие иерархическую декомпозицию целей. На основе проведенного анализа показано, что управление выделенными вибрационными процессами комбайнов без существенных изменений их конструкции и компоновки целесообразнее вести посредством систем динамической стабилизации корпуса и виброизоляции рабочего места оператора.

Об авторах

Павел Владимирович Сиротин

Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им. М.И. Платова

Автор, ответственный за переписку.
Email: spv_61@mail.ru
http://mf.npi-tu.ru/aittk/

к.т.н.

Россия, Новочеркасск

Список литературы

  1. Об утверждении Стратегии развития сельскохозяйственного машиностроения России на период до 2030 года: распоряжение Правительства РФ от 07.07.2017 № 1455-р.
  2. Сиротин П.В., Лебединский И.Ю., Кравченко В.В. Анализ виброакустической нагруженности рабочего места операторов зерноуборочных комбайнов // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2018. № 1 (53). С. 113−121.
  3. Сиротин П.В., Сапегин А.Г., Зленко С.В. Экспериментальная оценка плавности хода самоходного кормоуборочного комбайна // Труды НАМИ. 2017. № 4 (271). С. 67−74.
  4. Sirotin P.V., Sapegin A.G., Zlenko S.V. Experimental studies of ride quality of self-propelled combine harvester // XIV International Scientific-Technical Conference “Dynamic of Technical Systems” (DTS-2018). September 12–14, 2018. Rostov-on-Don, Russian Federation: MATEC Web of Conferences Volume 226 (2018), 2018.
  5. Половинкин А.И. Теории проектирования новой техники: закономерности техники и их применение. М.: Информэлектро. 1991. 101 с.
  6. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 278 с.
  7. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Горячая линия – Телеком, 2007. 288 с.
  8. Конышева Л.К. Основы теории нечетких множеств: учебное пособие. СПб.: Питер, 2011. 192 с.
  9. Жилейкин М.М., Калимулин М.Р., Мирошниченко А.В. Прогнозирование значений определяющих показателей при формировании технического облика особо легких высокоподвижных колесных транспортных средств // Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. 2012. № 10 (10). С. 24.
  10. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на C++ / пер. с англ. под ред. И. Романовского и Ф. Андреева. 2-е изд. М.: Binom; СПб.: Нев. диалект, 1998. 558 с.
  11. Максимов В.П., Ушаков А.Е. Концептуальное конструирование орудий для основной обработки склоновых земель // Вестник аграрной науки Дона. Зерноград. № 1 (49). 2020. С. 53−59.
  12. Калимулин М.Р. Метод формирования технического облика особо легких высокоподвижных колесных транспортных средств для горных условий эксплуатации: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.05.03. Москва, 2013. 16 с.
  13. Плиев И.А. Автомобили многоцелевого назначения. Формирование технического облика АМН в составе семейств: монография. М.: МГИУ, 2011. 262 с.
  14. Шаткус Д.И. Справочник по комбайнам Нива и Колос. М., Колос, 1976. 208 с.
  15. Протокол испытаний № 14−41−2017 (2060022) комбайна зерноуборочного самоходного S300 «NOVA» в комплекте с адаптерами / Федеральное государственное бюджетное учреждение «Центрально-Черноземная государственная зональная машиноиспытательная станция». 2017. 5 с.
  16. Комбайны зерноуборочные самоходные «Дон-1500Б» и «Дон-1200Б»: инструкция по эксплуатации и техническому обслуживанию / учебный центр АО «Ростсельмаш». 468 с.
  17. Протокол испытаний № 07−41−2017 (5060322) комбайна зерноуборочного РСМ-161 / Федеральное государственное бюджетное учреждение «Кубанская государственная зональная машиноиспытательная станция». 5 с.
  18. Отчет № 11−23−14 (4060252) от 18 ноября 2014 г. по результатам базовых испытаний сельскохозяйственной машины комбайна зерноуборочного РСМ-181 «TORUM-760» / ФГБОУ Сев.-Кав. гос. зональная МИС. Зерноград. 2014. 24 с.
  19. Отчет о выполнении информационной услуги по результатам испытаний комбайна кормоуборочного самоходного РСМ-100 «ДОН-680М» в комплекте с адаптерами (на основании протокола № 11−15−16, шифр 1130082 от 14 ноября 2016 г.). Зерноград. 2016. 20 с.
  20. Федеральное государственное бюджетное учреждение «Центрально-Черноземная государственная зональная машиноиспытательная станция». URL: http://chmis.ru/ispytaniya/94-2018/261-kul-tivator-navesnoj-dlya-vysokostebelnykh-kultur-krnv-5-6-50 (дата обращения 12.12.2019).
  21. Комбайн кормоуборочный самоходный РСМ-1401: инструкция по эксплуатации и техническому обслуживанию. Выпуск 5. Изд. Ростсельмаш, 2010. 65 с.
  22. Сиротин П.В., Дробязко Н.С., Жилейкин М.М. Программа прогнозирования уровней определяющих параметров технических объектов новых поколений (DSJ): свидетельство о гос. рег. программы ЭВМ № 2021613297; № 2021612389; заявл. 25.02.2021; опубл. 04.03.2021 г.
  23. Максимов В.П. Концептуальная методология построения технологий и агрегатов мелиоративной обработки солонцовых почв с улучшенными показателями качества технологических процессов: автореф. дис. ... докт. техн. наук: 05.20.01 / Азово-Черноморс. гос. агроинженер. акад. Зерноград, 2006. 45 с.
  24. Челомей В.М. Вибрация в технике // Справочник. В 6 т. / ред. совет: В.Н. Челомей (пред.). М.: Машиностроение, 1981. Т. 6. Защита от вибрации и ударов / под ред. К.В. Фролова. 1981, 456 с.
  25. Волкова В.Н., Денисов А.А. Теория систем и системный анализ: учебник для академического бакалавриата. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Юрайт, 2014. 616 с.
  26. Корчагин П.В., Корчагина Е.А., Чакурин И.А. Снижение динамических воздействий на оператора автогрейдера в транспортном режиме: монография. Омск: СибАДИ, 2009. 195 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Произведенные в России ЗУК: а – «Колхоз»; б – «Сталинец 6»; в – СК 3; г – СК 5; д – «ДОН 1500»; в – РСМ 161

Скачать (219KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Произведенные в России КУК: а – СК 2,6; б – КСГ 2,6; в – КСГ 3,2; г – КСК 100; д – РСМ 1401; е – РСМ 2650

Скачать (196KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Функции принадлежности входных переменной Х1 (а), Х2 (б) и выходной определяющего параметра «производительность» ЗУКбп еременной Y (в)

Скачать (84KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Уровни определяющих параметров ЗУКбп (а), ЗУКпп (б), КУКбп (в), КУКпп (г): 1 – соотношение предыдущего поколения к текущему; 2 – текущего поколение; 3 – соотношение нового поколения к текущему

Скачать (164KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Объектно-целевая диаграмма классов ЗУК и КУК на основе UML-анализа

Скачать (544KB)
Метаданные

© Сиротин П.В., 2021

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».