Features of the spectra of loads on the units of mobile agricultural machines in the field when delay in external influences


Cite item

Full Text

Abstract

The problem of choosing the oscillatory parameters of mobile combine harvesters leads to the development of dynamic models that ensure the normal functioning of machines, as well as to consider these parameters in the probabilistic aspect and, consequently, to assess their dispersion. The main type of impact is the impact created by the unevenness of the path of the mobile machine and the change in the physical and mechanical characteristics of the soil. Such problems are solved with sufficient accuracy for practice in the linear formulation. In the article, external influences in multidimensional dynamic systems are presented in matrix form. Matrix of spectral densities when calculation of statistical characteristics in the presence of mutual relationships lead to the need to calculate the elements of both the main and secondary diagonals, which leads to the complication of calculations. Calculation of correlations between impacts determines the form of the matrix of spectral densities of external influences. When calculating statistical characteristics, relations taken into account lead to a complication of calculations. Therefore, it is advisable to bring the matrix of external influences to a diagonal form in order to obtain matrices of uncorrelated influences. The calculations of the spectral densities and vibrational intensities for mobile machines of the agroindustrial complex made it possible to establish that the same results are obtained only for vehicles with weak functional connections, when moving along a field micro profile creating an uncorrelated external influence. Recommendations on the practical use of calculation formulas are given.

About the authors

S. A Partko

Don State Technical University

PhD in Engineering

L. M Groshev

Don State Technical University

DSc in Engineering

A. N Sirotenko

Don State Technical University

PhD in Engineering

S. A Vojnash

Rubtsovsk Industrial Institute (Branch) of Polzunov Altai State Technical University

Email: parlana@rambler.ru

References

  1. Расчет случайных колебаний корпуса зерноуборочного комбайна класса «Дон» / Грошев Л.М., Партко С.А., Луконин А.Ю.: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012614015 - № 2012611617; заявл. 07.03.2012; зарег. 28.04.2012.
  2. Грошев Л.М., Партко С.А., Дьяченко А.Г. Повышение работоспособности бортового редуктора комбайна серии «Дон» // Состояние и перспективы развития сельскохозяйственного машиностроения: сб.ст. VII Междунар. науч.-практ. конференции, в рамках 17-й Междунар. агропром. выставки «Интерагромаш-2014». Ростов н/Д., 2014. С. 89-90.
  3. Партко С.А. Оптимизация колебательных параметров ходовой системы уборочного комбайна // Вестник Донского государственного технического университета. 2008. Т. 8. № 2 (37). С. 141-144.
  4. Грошев Л.М., Партко С.А., Сиротенко А.Н. Влияние продольно-угловых колебаний молотилки зерноуборочного комбайна на плавность хода жатки // Вестник Донского государственного технического университета. 2017. Т. 17. № 2 (89). С. 131-135.
  5. Партко С.А. Разработка методики повышения работоспособности ходовой системы зерноуборочного комбайна за счет улучшения ее динамических свойств: дис. ... канд., техн. наук: 05.02.13. - машины, агрегаты и процессы (по отраслям АПК); ДГТУ. Ростов н/Д, 2012. 155 с.
  6. Грошев Л.М., Партко С.А., Сиротенко А.Н. Применение методов математического моделирования при исследовании динамики корпусов мобильных сельскохозяйственных машин // Научное обозрение. 2016. № 23. С. 92-95.
  7. Грошев Л.М., Партко С.А Влияние вариации массово-геометрических и упруго-диссипативных характеристик мобильного агрегата на его динамическую нагруженность // Состояние и перспективы развития сельскохозяйственного машиностроения: сб.ст. X Междунар. юбилейной науч.-практ. конференции в рамках 20-й Междунар. агропром. выставки «Интерагромаш-2017». Ростов н/Д., 2017. С. 39-41.
  8. Камке Э. Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям. М.: Наука, 1971. 575 с.
  9. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. М.: Мир, 1973. 957 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2019 Partko S.A., Groshev L.M., Sirotenko A.N., Vojnash S.A.

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».