Statistical model for analysis of mass, power and traction characteristics of agricultural tractors

封面

如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: One of the challenges of modern agricultural industry is the integration of digital and robotic technologies, pursuing the reduction of the human factor in the production chain. Transition from manned agricultural transport and technological machines to autonomous ground mobile facilities (AGMF) is of particular interest. An agricultural tractor is a universal pull-push mobile system of the agricultural industry (ACI), so it can be used as an optimal platform for the design of the AGMF chassis. At the design stage of unmanned ground mobile systems, it is necessary to develop such a technical solution that allows the AGMF to function effectively without loss of mobility. The developed drawbar load has a significant impact on the mobility of the agricultural tractor on the ground. Therefore, in order to obtain an optimal technical solution, it is necessary to define the interrelation between the key characteristics of tractors, helping to select the primary parameters of the AGMF chassis.

AIM: Definition of interrelation between technical and design parameters of wheeled and tracked agricultural tractors as mathematical dependencies in order to select primary parameters of the AGMF.

METHODS: Building of the statistical model was based on compiling a sample of the existing models of agricultural tractors and determining the type of mathematical regularities between technical parameters as regression equations.

RESULTS: Regression equations defining the interrelation between tractor engine power, gross weight, specific engine power and specific ground pressure were obtained, and primary technical parameters of AGMF were selected.

CONCLUSION: The practical value of the study lies in the possibility of using the obtained parameters in the selection of primary parameters in the design, ensuring the competitiveness of the machine in a certain traction-power segment and compliance with agro-technological requirements.

作者简介

Sergey Zhukov

Nizhny Novgorod State Engineering and Economic University

编辑信件的主要联系方式.
Email: ser-9.02.94@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8090-5461
SPIN 代码: 6476-8929

Senior Lecturer of the Mathematics and Computer Engineering Department

俄罗斯联邦, Knyaginino

Vladimir Makarov

Nizhny Novgorod State Technical University named after R.E. Alekseeva; State University of Management

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

Dr. Sci. (Engineering), Professor of the Construction and Road Machines Department, Senior Researcher Associate of the Reverse Engineering Lab

俄罗斯联邦, Nizhniy Novgorod; Moscow

Vladimir Belyakov

Nizhny Novgorod State Technical University named after R.E. Alekseeva

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

Dr. Sci. (Engineering), professor, Professor of the Construction and Road Machines Department

俄罗斯联邦, Nizhniy Novgorod

Anton Klushkin

Nizhny Novgorod State Technical University named after R.E. Alekseeva

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

Assistant lecturer of the Construction and Road Machines Department

俄罗斯联邦, Nizhniy Novgorod

参考

  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

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Share of tractor fleet among all types of machines,%.

下载 (74KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Types of propulsion systems: а, wheeled propulsion system (source: https://dostavkatk.ru); b, tracked propulsion system (source: https://blagoveschensk.km124.ru); c, wheeled- tracked propulsion system (source: https://atgarant.ru/).

下载 (203KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Dependence of total tractor weight on the traction force on the drawbar load.

下载 (102KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Dependence of engine power on the total weight of the tractor.

下载 (96KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Dependence of specific engine power on total tractor weight.

下载 (99KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Dependence of specific ground pressure on the total tractor weight.

下载 (102KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


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».