Аналітичні моделі режимів технічного контролю зернозбиральних комбайнів

Автор(и)

  • D. Yu. Kalinichenko Національний університет біоресурсів і природокористування України image/svg+xml
  • I. L. Rogovskii Національний університет біоресурсів і природокористування України image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.31548/dopovidi2019.05.015

Ключові слова:

модель, стохастичність, адекватність, оптиміхація, режим, контроль, комбайн

Анотація

У залежності від постановки задачі оптимізації можливі різні варіанти її вирішення, в тому числі такі, що передбачають зміни не тільки параметрів технічного стану зернозбиральних комбайнів, але й структури самого режиму технічного контролю, в частині розробки і використання різних комбінаторних і комплексних моделей з різними видами технічного контролю; за фактичним технічним станом, що може бути пов’язано з необхідністю його безперервного або періодичного технічного контроля.

Поряд з критерієм граничного допустимої ймовірності відмови для визначення тривалості експлуатації комбайна між почерговими технічними контролями використовуються також економіко-математичні критерії. При цьому вимоги до технічної готовності комбайна виконують роль обмеження. Тоді задача керування технічною готовністю зернозбирального комбайна при експлуатації може бути формалізована за загальновідомим принципом, який представляє собою алгебраїчну суму добутку всіх можливих ймовірностей втрати працездатності і збитків від простоїв комбайна з цих подій. Доведено доцільність застосування методу визначення оптимальної періодичності технічного контроля зернозбиральних комбайнів при заданих параметрах інтенсивностей відмов, трудомісткістю технічного контроля і відношення затрат при відмові до затрат на технічний контроль дозволяє мінімізувати значення величини сукупної оптимізаційної функції забезпечення технічного готовності комбайна і забезпечить оптимальне керування цим процесом.

Посилання

Sergejeva N., Aboltins A., Strupule L., Aboltina B. (2018). Mathematical knowledge in elementary school and for future engineers. Proceedings of 17th International Scientific Conference "Engineering for rural development". Jelgava, Latvia, May 23-25, 2018, Latvia University of Agriculture. Faculty of Engineering. Vol. 17, 1166-1172.

Dubbini M., Pezzuolo A., De Giglio M., Gattelli M., Curzio L., Covi D., Yezekyan T., Marinello F. (2017). Last generation instrument for agriculture multispectral data collection. CIGR Journal, vol. 19, 158-163.

Yata V.K., Tiwari B.C., Ahmad, I. (2018). Nanoscience in food and agriculture: research, industries and patents. Environmental Chemistry Letters, vol. 16, 79-84.

https://doi.org/10.1007/s10311-017-0666-7

Masek J., Novak P., Jasinskas A. (2017). Evaluation of combine harvester operation costs in different working conditions. Proceedings of 16th International Scientific Conference "Engineering for rural development". Jelgava, Latvia, May 24-26, Latvia University of Agriculture. Faculty of Engineering. Vol. 16, 1180-1185.

Rogovskii I., Grubrin O. (2018). Accuracy of converting videoendoscopy combine harvester using generalized mathematical model. Scientific Herald of National University of Life and Environmental Science of Ukraine. Series: technique and energy of APK. Kyiv, Ukraine. vol. 298, 149-156. doi: 10.31548/me.2018.04.149-156.

Viba J., Lavendelis E. (2006). Algorithm of synthesis of strongly non-linear mechanical systems. In Industrial Engineering - Innovation as Competitive Edge for SME, 22 April 2006. Tallinn, Estonia, 95-98.

Luo A.C.J., Guo Y. (2013). Vibro-impact Dynamics. Berlin: Springer-Verlag. 213.

https://doi.org/10.1002/9781118402924

Astashev V., Krupenin V. (2017). Efficiency of vibration machines. Proceedings of 16th International Scientific Conference "Engineering for rural development". Jelgava, Latvia, May 24-26, Latvia University of Agriculture. Faculty of Engineering. Vol. 16, 108-113.

Zagurskiy О., Ohiienko M., Rogach S., Pokusa T., Titova L., Rogovskii I. (2018). Global supply chain in context of new model of economic growth. Conceptual bases and trends for development of social-economic processes. Monograph. Opole. Poland, 64-74.

Drga R., Janacova D., Charvatova H. (2016). Simulation of the PIR detector active function. Proceedings of 20th International conference on Circuits, Systems, Communications and Computers (CSCC 2016), July 14-17, 2016, E D P Sciences, 17 Ave Du Hoggar Parc D Activites Coutaboeuf Bp 112, F-91944 Cedex A, France, vol. 76, UNSP 04036.

https://doi.org/10.1051/matecconf/20167604036

Novotny J. (2016). Technical and natural sciences teaching at engineering faculty of FPTM UJEP. Proceedings of 15th International Scientific Conference "Engineering for rural development". Jelgava, Latvia, May 23-25, Latvia University of Agriculture. Faculty of Engineering. Vol. 15, 16-20.

Pinzi S., Cubero-Atienza A.J., Dorado M.P. (2016). Vibro-acoustic analysis procedures for the evaluation of the sound insulation characteristics of agricultural machinery. Journal of Sound and Vibration, vol. 266 (3), 407-441.

https://doi.org/10.1016/S0022-460X(03)00576-5

Завантаження

Опубліковано

2019-10-30

Номер

Розділ

Техніка і автоматика Agriculture 4.0