Improving the Design of Combine Harvesters by Harmonizing Their Basic Technical Parameters

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The article presents the results of statistical analysis of basic technical parameters of modern combine harvesters, comprising a sample of 150 models. A new complex criterion for assessing the technical level of combine harvesters called the harmonization coefficient is proposed, which makes it possible to evaluate the perfection degree of combine harvester design and identify the ways to improve them.
Materials and Methods. There was applied statistical analysis identifying homogeneous statistical samples by harvester classes from 4 to 12 kg/sec.
Results. On the example of a sample of 16 different combine harvester models, the harmonization coefficients of combine harvester design were calculated. The applied statistical equations for calculating combine harvester parameters reflect global trends in the development of combine harvester design and were called theoretical parameters, then they were compared with the actual parameters of combine harvesters.
Discussion and Conclusion. A technique for digital assessment of the technical level of combine harvesters is proposed.  There was identified a group of combine harvesters with a very high harmonization coefficient 0.93‒0.94. We mean first of all German harvesters of Claas company (Medion 340, Dominator 150, Lexion 580), Russian harvester of Rostselmash company (TORUM 740) and American Massey Ferguson (MF 7278). There is a large group of combine harvesters, which have a harmonizationcoefficient of their design in terms of parameters below 0.9, therefore, they may be improved in accordance with global trends, for example, the 5270 C-AL combine harvester of the German company Fendt needs the increase in engine power from 180 HP to 252 HP, reducing the concave area from 1.3 to 0.81 m2, increasing the area of the straw separator from 5.7 to 7.2 m2 and reducing the area of the cleaning sieves from 6.0 to 5.4 m2.

Full Text

Введение

При массовом внедрении в сельскохозяйственное производство зерноуборочных комбайнов возникла необходимость в их классификации на определенные группы, классы, типы и т. п. Известны комбайны по назначению: зерноуборочные, кукурузоуборочные, кормоуборочные и т. п. По агрегатированию с энергоисточником они делятся на прицепные, самоходные, навесные и т. д. Применяемая классификация больше отражает назначение или принцип технологического процесса, чем технический уровень. Количественной оценки технического уровня долго не было. Предпринималась попытка использовать ширину захвата жатки в метрах, например комбайны С-4, С-4М, или длину молотильного барабана в мм: Дон-1200, Дон-1500, Енисей-900.

Современная классификация зерноуборочных комбайнов на классы основана на ряде научных исследований [1–4], которые за признак классификации комбайнов предложили принять пропускную способность комбайна – т. е. чистую производительность комбайна в кг зерна, обмолоченного в молотилке комбайна за 1 сек. при отношении массы зерна к массе соломы 1 : 1,5, потерях зерна не более 1,5 % и дроблении зерна не более 2 %. Это была первая научно обоснованная цифровая классификация зерноуборочных комбайнов.

Обзор литературы

Аналитический обзор проблематики показал, что проблемам выбора параметров комбайнов и их конструирования посвящено большое количество публикаций. Наиболее значимы для теории и практики комбайностроения были работы В. П. Горячкина1, М. А. Пустыгина2, В. Г. Антипина3, С. А. Алферова [1], Б. Г. Турбина [5], Э. И. Липковича [6],  Н. И. Кленина [7], А. И. Русанова [8; 9], В. В. Лемешко [10], А. Д. Логина [11], К. С. Орманджи [12], В. Червинки [13] и ряда других исследователей. Однако принцип гармонизации параметров комбайнов был предложен только в одной работе [14]. Предлагаемая статья является творческим развитием ранее выполненных работ в этом направлении. В иностранной литературе не было найдено ни одной научной публикации в открытых источниках, связанной с изучением данной проблематики или научного направления, которому посвящена статья.

Большая группа исследователей занималась поисками закономерности связи пропускной способности комбайнов и их конкретными параметрами [6–8; 1518] и, наоборот, определением пропускной способности комбайна по исходным параметрам молотилки [9–11]. Причем в основном ограничивались линейными размерами параметров. В связи с этим надо отдать должное заслуге американского ученого В. Червинки, который доказал, что самый высокий коэффициент корреляции с пропускной способностью комбайна (производительностью) имеют не линейные размеры рабочих органов молотилки, а проективные площади обмолота и сепарации [13]. В итоге удалось обосновать новый критерий технического уровня комбайнов (ik – параметрический индекс) и показать его влияние на пропускную способность комбайна [19–21].

Современная мировая комбайностроительная отрасль характеризуется производством большого количества различных моделей комбайнов и их модификаций. Это вызвано естественным большим спросом сельхозпроизводителей на разнообразную технику применительно к своим природно-агроклиматическим и агроландшафтным условиям производства сельхозпродукции. По проспектным данным разных фирм производителей комбайнов известно почти 150 наиболее распространенных моделей комбайнов. Все они отличаются габаритами, массой, мощностью двигателя, параметрами молотильно-сепарирующего устройства и т. д. На первый взгляд может показаться, что если комбайны все разные, то и нет никакой логической и математической связи между их параметрами.

Каждый конструктор на свое усмотрение и понимание выбирает параметры проектируемых комбайнов. Часто этот выбор является простым следованием традиционным особенностям той или иной фирмы. Единой методики выбора нужных параметров нет, несмотря на обилие частных уравнений. Первая попытка разработать такую методику была предпринята в работе В. Червинки [13].

Оказалось, что применив статистический анализ большой совокупности разных комбайнов, можно выявить достаточно однородную выборку машин с устойчивой регрессионной связью между параметрами, это характеризуется приемлемым значением коэффициента вариации этой выборки (менее 10–15 %). На этом основании мы предложили статистические зависимости между параметрами считать теоретическими, а отклонения фактических значений параметров от этих теоретических значений определяют степень гармонизации конкретной модели комбайна с общемировыми тенденциями. В итоге это даст возможности определить пути совершенствования создания комбайнов.

Материалы и методы

Методика исследований состоит в том, что за основу принята выборочная совокупность комбайнов из более 150 известных моделей и выполнена статистическая обработка фактических и расчетных параметров комбайнов с определением путей их совершенствования. Расчетные параметры названы теоретическими, так как они соответствуют общемировым тенденциям развития параметров комбайнов.

Фактические параметры серийных комбайнов нами представлены в виде генеральной статистической совокупности, но единую однородную выборку значений этих параметров привести невозможно. По каждому параметру выявлена отдельная последовательность, несопоставимая с последовательностью по другому параметру. Нет смысла также определять среднее значение по всей совокупности значений параметров более 150 моделей комбайнов. Совокупность их параметров не представляет собой единую однородную статистическую выборку. Выход был найден в том, что комбайны сравнивались не по отдельным параметрам, а по производительности в час чистого времени, т. е. по пропускной способности в кг/с, являющейся функцией базовых параметров любого комбайна: мощность двигателя и площади сепарации подбарабанья, соломотряса и очистки. 

Исследуемые комбайны по пропускной способности были выделены в три группы: до 4 кг/с, 49 кг/с и более 9 кг/с, включая классические и аксиально-роторные комбайны. На примере выборочных 16 из 150 моделей показана методика расчета теоретических параметров и предложены пути корректировки фактических (проспектных) параметров. В целом отмечено, что многие фирмы производят комбайны с достаточно высоким коэффициентом гармоничности параметров в пределах 0,9–0,94. По некоторым комбайнам других фирм проблема гармонизации параметров является актуальной, особенно при коэффициенте гармонизации менее 0,85. По каждой из 16 моделей комбайнов даны рекомендации по желательной корректировке фактических параметров. К примеру, в комбайне 5270С-AL фирмы Fendt (Германия) предлагается повысить мощность двигателя со 180 до 252 л. с., площадь соломотряса с 5,7 до 7,2 м2, а площадь развертки подбарабанья в размере 1,3 м2 является излишней, достаточно 0,81 м2. Площадь решет очистки уменьшить с 6,0 до 5,4 м². При этих изменениях пропускная способность остается на уровне 9 кг/с. В отечественном комбайне Вектор 410 площадь развертки подбарабанья является завышенной, а площадь соломотряса и решет очистки заниженной в сравнении с общемировыми тенденциями для такого класса комбайнов. Подобный анализ сделан и по другим комбайнам.

Результаты исследования

Предлагаемая методика поиска направлений совершенствования конструкции зерноуборочных комбайнов состоит из последовательности следующих информационно-расчетных операций.

  1. Составление общей картотеки по комбайнам с указанием страны-производителя, фирмы, марки базовых моделей и их модификаций. Модификации нужны для общей оценки производственной мощности фирмы-изготовителя и ее конкурентоспособности на мировом рынке комбайнов.
  2. Составление параметрической картотеки по комбайнам с указанием по каждой базовой модели фактической мощности двигателя Ne, площади подбарабанья Fп, соломотряса Fс, и площади решет Fр. Указанные в проспектах значения некоторых параметров желательно уточнить у фирмы-производителя, так как отмечены случаи неточных данных в проспектах.
  3. Расчет параметрического индекса для каждого комбайна по формулам:

для комбайна с классической (барабанной) схемой молотилки:

 

ik=14Ne32+Fï0,26+Fc1,5+Fp0,8 ;      (1)

 

для комбайна с аксиально-роторной схемой молотилки:

 

ik=Ne126+0,5FПС+Fp ,       (2)

 

где ik – параметрический индекс для каждого комбайна; Fпс  площадь развертки подбарабанья ротора, включая молотильную и сепарирующую секции.

 

  1. Определение расчетной пропускной способности комбайна по формуле:

 

qk=1,83ik0,83 ,               (3)

 

где qk  расчетная пропускная способность комбайна кг/с.

 

  1. По расчетной пропускной способности (3) с использованием фактических значений параметров (1) определяем теоретические (статистические) параметры комбайнов, отражающие мировые тенденции в развитии базовых комбайнов с ошибкой не более 10 %.

 

5.1. Мощность двигателя, л. с.

при qk ˂ 1,5 кг/с    Neт = 36 × qk,                (4)

       qk до 9,0 кг/с   Neт = 28,4 × qk,             (5)

       qk > 9,0 кг/с      Neт = 42,2 × qk  97.    (6)

 

5.2.          Площадь развертки подбарабанья, м²

 

 FПТ=FRα180B=0,07qk+0,19 

              (бильный барабан),           (7)

 

FПТ=0,24qk+0,37

   (аксиально-роторный барабан),  (8)

 

где R – радиус барабана, м; α – угол обхвата подбарабанья, º; B – длина барабана, м.

 

5.3. Площадь соломотряса, м²

   FСТ=0,72 qk+0,78    (9)

 

5.4. Площадь решет очистки, м²

   FРТ=0,58qk+0,2    (10)

 

  1. Расчет соотношения фактических параметров и теоретических (статических)

 

     i= фiTi .                    (11)

 

  1. Расчет коэффициента гармоничности комбайнов по базовым параметрам Ne, Fп, Fc, Fp.

 

    KГАР=1 1ni=1n1фiTi2 ,     (12)

 

где n – общее количество базовых параметров; Пфi и Птi – соответственно фактическое значение параметров по проспектам фирм-изготовителей и теоретическое по формулам (1)–(10).

  1. Выбор моделей комбайнов с минимальным значением коэффициента гармоничности Kгар(менее 0,9).
  2. Из группы комбайнов с Kгар˂ 0,9 составляется картотека соотношений параметров (11).
  3. Производится анализ соотношений (11) и определяются направления совершенствования базовых параметров.

При Пi > 1 фактические параметры завышены по сравнению с теоретическими в соответствии с общемировым трендом, а при Пi  ˂ 1 – занижена, что в любом случае является основанием для совершенствования молотильно-сепарирующих органов комбайна.

Последовательность расчетных операций (1)–(10) в итоге ее реализации доказывает: принятая за основу научная гипотеза, что чем ближе фактические параметры комбайна к статистическим в однородной выборке, тем выше степень гармоничности параметров комбайна и тем совершенней его конструкция, получила подтверждение.

Нарушение этого требования приводит к непропорциональным параметрам комбайна между собой, а в итоге к нарушению ритма технологического процесса обмолота и сепарации, повышению нереализуемости мощности двигателя, увеличению массы комбайна и его стоимости. То есть площади подбарабанья, молотильного барабана, а отсюда и диаметр барабана, длина и угол обхвата, должны соответствовать площади соломотряса и очистительных решет, а мощность двигателя должна быть достаточной для обмолота и сепарации на этой площади, а также для передвижения комбайна. Например, непропорциональность увеличения площади подбарабанья приводит к повышенному перебиванию незерновой части урожая, что затрудняет нормальное выполнение процесса сепарации зерна на остальных рабочих органах комбайна.

Поиск подобных непропорциональностей составляет основную задачу гармонизации параметров комбайнов в направлении их совершенствования в соответствии с общемировыми тенденциями.

Следует заметить, что формулы (1)–(10) не могут быть абсолютно стабильными по времени. Сейчас они отражают тот большой статистический материал, который был накоплен на наших машиноиспытательных станциях, и более адекватны базовым моделям современных комбайнов. С течением времени по мере комплексного совершенствования комбайнов и технологических схем обмолота и сепарации они, конечно, могут измениться, но идея гармонизации по их параметрам все равно останется актуальной. В частности, приведенные здесь зависимости несколько уточнены в сравнении с теми, которые приведены в публикации [14]. Вполне возможно, что появятся адекватные уравнения по зависимостям массы комбайна, вместимости бункера, универсальности применения, надежности и т. п. в функции пропускной способности комбайна. Например, для аксиально-роторных комбайнов получены уравнения после статистической обработки, но с намного меньшей выборкой по сравнению с выборками по классическим комбайнам. Несомненно, этот недостаток в будущем будет устранен, так как аксиально-роторные комбайны находят все большее применение. К тому же в перспективе возможно увеличение производства комбайнов с комбинированными молотилками: бильное молотильное устройство и аксиально-роторные соломосепараторы и т. п.

Приведем примеры конкретной реализации предложенной методики поиска путей совершенствования комбайнов.

В таблице представлена выборка из 150 моделей в составе 16 моделей комбайнов с разным значением коэффициентов гармоничности Kгар. Результаты расчетных данных по таблице дают возможность сделать ряд важных рекомендаций по совершенствованию комбайнов. Как видно, Kгар у представленных комбайнов находится в интервале от 0,70 до 0,94.

 

 

Таблица Фактические (проспектные) и расчетные параметры зерноуборочных комбайнов
(статистическая однородная выборка из 150 моделей комбайнов)


Table Actual (prospective) and estimated parameters
of combine harvesters (statistical homogeneous sample of 150 combine harvester models)

№ п/п

Модель комбайна, фирма, страна / Combine model, company, country

Технологические параметры комбайнов / Technological parameters of combine harvesters

Варианты / Variants

Мощность двигателя / Engine power

Ne, л.с.

Площадь подбарабанья / Square drumming

Fп, м2

Площадь соломотряса / Square the straw separator

Fс, м2

Площадь решет очистки / Square cleaning sieve

Fp, м2

Параметрический индекс / Parametric index ik

Пропускная способность / Bandwidth

qk, кг/с

Коэффициент гармоничности / Harmonization Coefficient

Kгар

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

Medion 340

Claas

(Германия / Germany)

Факт / Fact

333

0,70

7,00

5,10

5,76

9,70

0,93

Расчетная / Estimated

312

0,87

7,76

5,80

6,10

10,30

Соотношение / Ratio

1,07

0,80

0,90

0,88

0,90

0,90

2

Dominator 150 Claas (Германия / Germany)

Факт / Fact

141

0,40

4,20

3,00

3,00

4,70

0,94

Расчетная / Estimated

133

0,52

4,20

2,93

3,00

4,70

Соотношение / Ratio

1,06

0,77

1,00

1,02

1,00

1,00

3

Lexion 580

Claas

(Германия / Germany)

Факт / Fact

430

0,90

7,40

5,80

6,70

11,50

0,93

Расчетная / Estimated

388

1,00

9,00

6,90

7,30

12,60

Соотношение / Ratio

1,10

0,90

0,82

0,84

0,92

0,91

4

5270 С / 5270

C-AL

Fendt (Германия / Germany)

Факт / Fact

180

1,30

5,70

6,00

5,30

8,90

0,76

Расчетная / Estimated

252

0,81

7,20

5,40

5,40

9,00

Соотношение / Ratio

0,71

1,60

0,79

1,11

0,98

0,99

5

ТС-54

New-Holland

(США / USA)

Факт / Fact

170

0,70

4,00

3,30

3,60

5,70

0,86

Расчетная / Estimated

162

0,60

4,90

3,50

3,60

5,70

Соотношение / Ratio

1,05

1,17

0,82

0,94

1,00

1,00

6

СК-5 МЭ-1

«Нива-Эффект»

Ростсельмаш (Россия / Russia)

Факт / Fact

145

0,92

4,34

2,42

3,36

5,30

0,83

Расчетная / Estimated

150

0,56

4,60

3,27

3,36

5,30

Соотношение / Ratio

0,97

1,64

0,94

0,74

1,00

1,00

7

NOVA-340

Ростсельмаш (Россия / Russia)

Факт / Fact

180

0,93

4,34

3,59

4,00

6,50

0,87

Расчетная / Estimated

184,6

0,64

5,46

3,97

4,05

6,60

Соотношение / Ratio

0,97

1,45

0,79

0,90

0,99

0,98

8

Вектор 410

Ростсельмаш

(Россия / Russia)

Факт / Fact

210

1,10

5,00

3,60

4,47

7,40

0,85

Расчетная / Estimated

210,2

0,71

6,10

4,50

4,56

7,50

Соотношение / Ratio

1,00

1,55

0,82

0,80

0,98

0,98

9

Дон-1500Б

Ростсельмаш

(Россия / Russia)

Факт / Fact

235

1,36

6,15

4,74

5,44

9,10

0,82

 

Расчетная / Estimated

258

0,83

7,30

5,50

5,52

9,30

Соотношение / Ratio

0,91

1,64

0,84

0,86

0,98

0,98

10

ACROS 530

Ростсельмаш

(Россия / Russia)

Факт / Fact

250

1,38

6,15

4,74

5,57

9,36

 

 

Расчетная / Estimated

266

0,84

7,52

5,63

5,67

9,55

Соотношение / Ratio

0,94

1,64

0,82

0,84

0,98

0,98

11

ACROS 595

Ростсельмаш

(Россия / Russia)

Факт / Fact

325

1,38

6,30

5,20

6,25

10,60

0,86

Расчетная / Estimated

350

0,93

8,40

6,30

6,70

11,40

Соотношение / Ratio

0,93

1,48

0,75

0,83

0,93

0,93

12

TORUM 740

Ростсельмаш (Россия / Russia)

Факт / Fact

400

3,10

5,20

7,32

12,60

0,94

Расчетная / Estimated

416

3,40

6,50

7,67

13,20

Соотношение / Ratio

0,96

0,91

0,80

0,95

0,95

13

Sampo Rosenlew SR2010 (Финляндия / Finland)

Факт / Fact

83,0

0,30

1,40

0,70

1,39

1,71

0,82

Расчетная / Estimated

54,7

0,31

2,05

1,20

1,44

1,80

Соотношение / Ratio

1,51

0,97

0,68

0,58

0,96

0,95

14

CS 660

New-Holland

(США / USA)

Факт / Fact

282

1,00

4,20

5,20

5,20

8,80

0,88

Расчетная / Estimated

274

0,81

7,10

5,30

5,50

9,30

Соотношение/ Ratio 

1,03

1,23

0,60

0,98

0,95

0,95

15

MF 7278

«Cerea»

(США / USA)

Факт / Fact

388

0,90

8,80

5,30

6,70

11,40

0,94

Расчетная / Estimated

384

0,99

9,00

6,60

7,20

12,30

Соотношение / Ratio

1,01

0,91

0,98

0,80

0,93

0,93

16

296 LCS

Lаverda

(Италия / Italy)

Факт / Fact

235

1,00

5,40

4,50

4,90

8,10

0,90

Расчетная / Estimated

230

0,76

6,60

4,90

5,00

8,20

Соотношение / Ratio

1,02

1,30

0,80

0,90

0,98

0,98

 

 

 

Первое – выявлена группа комбайнов с очень высоким коэффициентом гармоничности − 0,93–0,94. Это прежде всего немецкие машины фирмы Claas (Medion 340, Dominator 150, Lexion 580). Российский комбайн компании «Ростсельмаш» (TORUM 740) и американские Massey Ferguson (MF 7278).

Второе – выделяется большая группа комбайнов, которые имеют коэффициент гармоничности их конструкции по параметрам ниже 0,9, следовательно, у них есть резервы для совершенствования в соответствии с общемировыми тенденциями.

Комбайн 5270 C-AL немецкой фирмы Fendt нуждается в увеличении мощности двигателя со 180 до 252 л. с., снижения площади подбарабанья с 1,3 до 0,81 м2, увеличении площади соломосепаратора с 5,7 до 7,2 м2 и уменьшении площади решет очистки с 6,0 до 5,4 м2. При этом пропускная способность комбайна останется на уровне 9,1 кг/с.

У отечественного комбайна СК-5 «Нива-Эффект» была завышена площадь подбарабанья и занижена площадь решет очистки. Примерно такая же ситуация с комбайном Вектор 410, Дон-1500Б и ACROS 595. Отметим, что данные марки комбайнов еще эксплуатируются на сельхозпредприятиях страны.

В комбайне Sampo Rosenlew SR2010 (Финляндия) установленный двигатель мощностью 83 л. с. полностью не реализует свою мощность и также нуждается в увеличении площади соломосепарации и решет очистки. В комбайне CS 660 New-Holland (США) мощности двигателя достаточно для реализации фактической производительности, но для повышения устойчивости технологического процесса необходимо увеличение площади соломосепаратора при уменьшении площади подбарабанья с 1,0 до 0,81 м2. Примерно такая же ситуация с комбайнами LCS 296 итальянской фирмы Lаverda.

По приведенной методике расчета можно пересчитать параметры всех остальных комбайнов из имеющихся 150 моделей. Подобный анализ технического уровня зерноуборочных комбайнов по другим известным методикам сделать невозможно.

Обсуждение и заключение

  1. Предложена методика цифровой оценки технического уровня зерноуборочных комбайнов, основанная на трех расчетных критериях: параметрическом индексе, регрессионных зависимостях между параметрами комбайна, отражающих общемировые тенденции их развития и коэффициенте гармоничности конструкции комбайна по параметрам молотильно-сепарирующего устройства.
  2. Выявлена группа комбайнов с очень высоким коэффициентом гармоничности 0,93–0,94. Это прежде всего немецкие комбайны фирмы Claas (Medion 340, Доминатор 150, Lexion 580), российский комбайн компании «Ростсельмаш» (TORUM 740) и американский Massey Ferguson (MF 7278). Выделяется большая группа комбайнов, которые имеют коэффициент гармоничности их конструкции по параметрам ниже 0,9, следовательно, у них есть резервы для совершенствования в соответствии с общемировыми тенденциями, к примеру комбайн 5270 C-AL немецкой фирмы Fendt нуждается в увеличении мощности двигателя со 180 до 252 л. с., снижения площади подбарабанья с 1,3 до 0,81 м2, увеличении площади соломосепаратора с 5,7 до 7,2 м2 и уменьшении площади решет очистки с 6,0 до 5,4 м2, при этом пропускная способность комбайна останется на уровне 9,1 кг/с.
  3. На основе предложенной методики даны рекомендации по совершенствованию ряда наиболее известных комбайнов отечественного и зарубежного производства с учетом общемировых тенденций их развития. Разработанную методику можно также использовать при проектировании новых комбайнов.

 

 

1           Горячкин В. П. Земледельческая механика. Полн. собр. соч. в 7 т. М. : Сельхозгиз, 19371949 гг

2           Пустыгин М. А. Теория и технологический расчет молотильных устройств. Сельхозгиз, 1948

3           Антипин В. Г. Определение пропускной способности зерноуборочных комбайнов // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 1963. № 1

 

×

About the authors

Mikhail E. Chaplygin

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Author for correspondence.
Email: misha2728@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0031-6868
ResearcherId: AAZ-6056-2020
https://elibrary.ru/author_profile.asp?authorid=668532

Cand.Sci. (Engr.), Senior Researcher, Head of the Laboratory of Technology
and Machines for Sowing and Harvesting Grain and Seed

Russian Federation, 5, 1st Institutskiy Proyezd, Moscow 109428

Eduard V. Zhalnin

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: zhalnin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5467-0654
ResearcherId: AAG-1285-2021

Dr.Sci. (Engr.), Professor, Head of the Technology and Equipment Department
for Grain, Grain Legumes and Oilseeds

Russian Federation, 5, 1st Institutskiy Proyezd, Moscow 109428

References

  1. Alferov S.A., Braginets V.S. [Threshing and Separation of Grain in Threshing Devices as a Single Probabilistic Process]. Traktory i selkhozmashiny. 1972;(4):23‒26. (In Russ.)
  2. Antipin V.G. [Grain Harvester Throughput Capacity]. Mekhanizatsiya i elektrifikatsiya selskogo khozyaystva. 1973;(1):9‒11. (In Russ.)
  3. Pustygin M.A. [Development of Combine Harvesters and Straw Harvesting Facilities]. Traktoryi selkhozmashiny. 1965;(8):17‒20. (In Russ.)
  4. Zhalnin E.V. [Methodological and Technological Solutions to the Problem of Complex Mechanization of Grain Crops Harvesting in Conditions of Intensive Grain Production]. Dr.Sci. Thesis. Moscow;1987. (In Russ.)
  5. [Agricultural Machinery: Theory, Design and Calculation]. Ed. by B.G. Turbin. Moscow; Leningrad:Mashgiz.; 1963. (In Russ.)
  6. Lipkovich E.I. Threshing and Separation Processes in Threshing Devices of Combine Harvesters (Manual for Designers of Combine Harvesters). Zernograd: VNIPTIMESKh; 1973. (In Russ.)
  7. Klenin N.I. [Research on Threshing and Grain Separation]. Abstract of Dr.Sci. Thesis. Moscow;1977. (In Russ.)
  8. Rusanov A.I. [Calculation of Throughput Capacity of Combine Harvesters]. Mekhanizatsiya i elektrifikatsiya selskogo khozyaystva. 1976;(12). (In Russ.)
  9. Rusanov A.I. [Calculation of Throughput and Productivity of Combine Harvesters]. Traktoryi selkhozmashiny. 1988;(12):20‒23. (In Russ.)
  10. Lemeshko V.V. [Generalized MSU Indicator]. Mekhanizatsiya i elektrifikatsiya selskogo khozyaystva.1973;(2):49–50. (In Russ.)
  11. Login A.D. [Determination of MSU Throughput Capacity of New Combine Harvesters Using Similarity Theory Methods]. Trudy Novosibirskogo SKhI. 1972;60. (In Russ.)
  12. Ormandzhi K.S. [Development Trend in the Combine Industry]. Mekhanizatsiya i elektrifikatsiya selskogo khozyaystva. 1971;(2). (In Russ.)
  13. Cervinka V. Application of Regression Analysis Methods for Forecasting Trends in the Combine Industry. Trans. ASAE. 1974;17(2). (In Russ.)
  14. Zhalnin E.V. [Calculation of the Main Parameters of Combine Harvesters Using the Principle of Harmony of Their Design]. Moscow: VIM; 2011. (In Russ.)
  15. Pustygin M.A. [Laws of Grain Separation in Threshing and Separating Devices]. Trudy VISKhOM.1977;(88). (In Russ.)
  16. Baev V.V. [Justification of Grain Harvester Thresher Parameters by Simulation Modeling Method].Abstract of Cand. Sci. Thesis. Krasnodar; 1986. (In Russ.)
  17. Pleshakov V.N. [Justification of Technical Level and Directions of Agricultural Machinery Development].Abstract of Dr.Sci. Thesis. Krasnodar: KubGAU; 2001. (In Russ.)
  18. Struzhkin N.I., Zhalnin E.V., Goltyapin V.Ye. [Dynamics of Mathematical Models for Calculating Parameters of Combine Harvesters]. Tekhnika v selskom khozyaystve. 2005;(6). (In Russ.)
  19. Zhalnin E.V. [Calculation of the Main Parameters of Combine Harvesters]. Moscow: VIM; 2001.(In Russ.)
  20. Semenov V.A., Semenova Ye.I. [Improving the Design of Combine Harvesters]. In: Sbornik trudov po materialam mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. Moscow; 2017. p. 280‒284.(In Russ.)
  21. Lipskaya V.K. [Methodical Recommendations on the Selection of Direct Analogs of Agricultural Machines on the Example of Combine Harvesters] In: Problemy ekonomiki: sbornik nauchnykh trudov.Gorki; 2021;(1):95‒109. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Чаплыгин М.E., Жалнин Э.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Founded in 1990
Certificate of registration PI № FS77-74640 of December 24 2018.

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».