Научная электронная библиотека

Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания

Методы повышения эффективности механизированных производственных процессов по условиям их функционирования в растениеводстве: Учебное пособие

Арютов Б. А., Важенин А. Н., Пасин А. В.,

5.4. Алгоритм параметрической оптимизации механизированных производственных процессов по условиям их функционирования в растениеводстве и его реализация

Исследование условий функционирования производственных процессов в растениеводстве позволило разработать алгоритм оптимизации их технико-технологических параметров, который может быть представлен структурной схемой рисунка 5.5. Реализации каждого блока структурной схемы подробно рассмотрены выше.

Связующим параметром адаптации производственного процесса к функции роста растения является коэффициент естественных биологических потерь урожая, а к прогнозируемому синоптиками изменению погодных условий - коэффициент погодности.

Метод оптимизации производственных процессов в растениеводстве при различных условиях их функционирования удобно пояснить примером расчета зерно-посевного технологического процесса. Рассмотрим типичное для природно-производственных условий Нижегородской области хозяйство. Погодные условия примем наиболее вероятные.

Исходные данные

• нормативная часовая производительность с поправкой на влажность почвы модели , , - ;
• удельные эксплуатационные затраты модели , , - ;
• стоимость зерна - ;

Рисунок 5.5 - Структурная схема алгоритма оптимизации производственных
процессов в растениеводстве при различных условиях их функционирования

• планируемая урожайность - ;
• объем работ - ;
• дата возобновления вегетации озимых - 12 апреля;
• прогнозная на вегетативный период температура воздуха - 9 ⁰С;
• количество осадков - 1 мм;
• длительность светового дня в начале довсходового периода - 13,97 ч;
• запас продуктивной влаги в метровом слое почвы на начало довсходового периода - 283 мм.

Расчет

Рассчитаем число дней от 12 апреля до даты начала посевных работ. Согласно табл. 3.1 по теории подобия

.

Таким образом дата начала работ - 22 апреля.

При определении коэффициентов погодности в складывающихся погодных условиях при различных коэффициентах сменности удобно табличные функции [237 и др.] аппроксимировать параболой третьего порядка. Получаются зависимости близкие к функциональным (рисунок 5.6).

Рисунок 5.6 - Зависимости коэффициентов погодности при посеве от средней суточной температуры воздуха при различных коэффициентах сменности:
R²- корреляционное отношение

Рассчитаем календарную продолжительность работ. Согласно табл. 3.5 по теории подобия

,

где у - продолжительность периода «посев - всходы», сутки.

.

Потребность в технике при различных коэффициентах сменности

.

Уточнение календарных продолжительностей при различных коэффициентах сменности проведем по формуле:

.

Модель :

;

;

;

.

Модель :

;

;

;

.

Дифференциальные затраты при различных коэффициентах сменности, включающие естественные биологические потери урожая и эксплуатационные затраты:

.

Модель : .

Модель : .

Расчеты показывают, что модель  эффективнее модели  (4558 < 5809). На стадии эскизного проектирования модели были признаны равнозначными. Аналогичный результат наблюдается при коэффициентах сменности 1; 1,4; 2 в реальных погодно-производственных ситуациях (глубина погружения - 20 лет) (рисунок 5.7) и при изменении объема работ от 1 до 4000 га. Поэтому модель  исключаем из дальнейшего исследования.

Уменьшим календарную продолжительность посева до 4 суток.

;

;

;

.

;

;

;

.

.

Уменьшим календарную продолжительность посева до 3 суток.

;

;

;

.

Рисунок 5.7 - Эффективность (стоимость 20 ц зерна минус удельные эксплуатационные затраты и стоимость естественных биологических потерь урожая с 1 га) исследуемых моделей в реальных погодно-производственных условиях их функционирования

;

;

;

.

.

Таким образом принимаем календарную продолжительность посева - 4 суток при трехсменной работе.

Требуется:

тракторов: Т-150 - 12;

МТЗ-82 - 8;

сцепок:   СП-11 - 12;

сельскохозяйственных машин: МВУ-5 - 4;

КШУ-12 - 4;

ВИП-5,6 - 8;

3ККШ-6 - 8;

СЗА-3,6 - 12.

Определение постоянного состава техники в производственном подразделении возможно методами статистических игр, где стратегию природы определяют условия функционирования производственных процессов в растениеводстве (главным образом погодно-климатические).

Предлагаемый метод, реализованный различными алгоритмами, может использоваться также при синтезе производственных процессов, исследовании технологических комплексов, машинно-тракторных агрегатов и др. При этом учесть вероятностный характер условий работы машин позволяет имитационное моделирование. Разработке моделирующего алгоритма предшествуют этапы содержательного описания процесса составления формализованной схемы.