WWW.DISUS.RU

БЕСПЛАТНАЯ НАУЧНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 

Оптимизация ресурсосберегающих процессов на уборке, товарной обработке и реализации пасленовых овощей

На правах рукописи

ТИМОФЕЕВ Михаил Николаевич

ОПТИМИЗАЦИЯ РЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩИХ ПРОЦЕССОВ

НА УБОРКЕ, ТОВАРНОЙ ОБРАБОТКЕ И РЕАЛИЗАЦИИ

ПАСЛЕНОВЫХ ОВОЩЕЙ

Специальность: 05.20.01 – Технологии и средства механизации сельского

хозяйства

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Краснодар – 2008

Работа выполнена в ФГОУ ВПО «Кубанский государственный аграрный университет» (КубГАУ)

Научный консультант доктор технических наук, профессор

Трубилин Евгений Иванович

Официальные оппоненты - академик РАСХН, доктор технических наук, профессор Липкович Эдуард Иосифович
доктор сельскохозяйственных наук, профессор Цымбал Александр Андреевич
доктор технических наук, профессор Плешаков Вадим Николаевич
Ведущая организация - ГНУ "Всероссийский научно-исследовательский и проектно-технологический институт механизации и электрификации сельского хозяйства" (ВНИПТИМЭСХ), г. Зерноград

Защита состоится « 29 » октября 2008 г. в 10 00 часов на заседании диссертационного совета Д 220.038.08 при ФГОУ ВПО «Кубанский государственный аграрный университет» (КубГАУ) по адресу: 350044, г. Краснодар, ул. Калинина 13, корпус факультета электрификации, ауд. № 4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «Кубанский государственный аграрный университет».

Автореферат разослан «_____» ___________ 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук, профессор С.В. Оськин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Пасленовые овощи (сладкий перец, баклажаны и томаты) представляют высокую ценность в питании человека, т.к. содержат полезные для организма физиологически активные вещества. Однако их потребление далеко не отвечает требованиям научно обоснованных норм.

За последние годы на Кубани и в целом по стране значительно сократилось производство овощей из-за дефицита рабочих рук и высокой стоимости уборочной техники, несмотря на их огромное значение в питании. Производство овощей сейчас не превышает 70 % нормы потребления.

В нашей стране и за рубежом разработаны способы и средства механизации многоразовой уборки томатов, сладкого перца и баклажанов, внедрение которых обеспечивает повышение производительности труда в 8…9 раз по сравнению с ручной уборкой, увеличение урожайности плодов и снижение денежно-материальных средств в 3…4 раза. Разработаны также основы расчетов и проектирования планетарных плодоотделителей и машин для многоразовой уборки овощей с учетом особенностей сортов овощных культур и их морфологических особенностей.

Вместе с тем, в современных условиях разработанные машины не находят широкого применения в производстве, так как они рассчитаны на стабильные условия производства и слабо приспособлены к неустойчивым условиям функционирования машин в период нестабильных рыночных отношений в сельском хозяйстве. Применение только ручной уборки овощей отрицательно сказывается на показателях урожайности, рентабельности производства и не позволяет рационально вести их воспроизводство.

Широко применяемые в настоящее время технологии уборки – это ручной многоразовый сбор урожая по мере созревания плодов с затариванием их в ящики или контейнеры, а также частично механизированный сбор плодов с использованием транспортера ТПШ – 25 также с затариванием в контейнеры.

К причинам, сдерживающим широкое внедрение в производство машинных технологий уборки овощных культур, можно отнести отсутствие научно обоснованной концепции создания ресурсосберегающей, экологически безопасной технологии уборки и реализации пасленовых овощей на базе многовариантной машины, адаптированной к изменяющимся условиям эксплуатации с учетом многоразовой уборки, а также научно-методических основ повышения эффективности всех звеньев технологической цепи заготовки, хранения и реализации овощей путем моделирования и оптимизации всех производственных процессов, что представляет актуальную научную проблему, имеющую важное народнохозяйственное значение.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с госбюджетной тематикой ФГОУ ВПО "Кубанский государственный аграрный университет" на 2001…2005 и 2006…2010 гг. (ГР № 01200113467 и ГР № 01.2006.06833), в рамках которой автор являлся ее руководителем и ответственным исполнителем.

Цель работы – на основе многоуровневого системного подхода обосновать ресурсосберегающие параметры и режимы работы технических средств для уборки, транспортировки, приемки, товарной обработки и реализации в торговой сети пасленовых овощей.

Объект исследования – ресурсосберегающие процессы уборки, транспортировки, приема, сортировки, временного хранения и реализации овощей.

Предмет исследования – закономерности ресурсосберегающих процессов уборки, транспортировки, приема, сортировки, временного хранения и реализации плодов пасленовых овощей в зависимости от изменяющихся условий функционирования машин технологического комплекса.

Методы исследований. Теоретические исследования выполнены на основе многоуровневого системного подхода с использованием взаимосвязанных критериев ресурсосбережения при учете вероятностного характера действующих факторов и адаптации уборочных машин к изменяющимся условиям их функционирования.

Полевые исследования и производственная проверка перцеуборочной машины проводились в соответствии с действующими рекомендациями и утвержденными методиками.

Экологическая безопасность технологии обосновывалась методами геометрического программирования.

Обработка экспериментальных данных проводилась методами математической статистики и с использованием компьютерных программ.

Научную новизну представляют:

- концепция создания экологически безопасной, ресурсосберегающей технологии уборки пасленовых овощей;

- научные основы математического моделирования производственных процессов уборки пасленовых овощей, их транспортировки, приемки, товарной обработки и реализации;

- разработанная математическая модель оптимизации параметров и режимов работы перцеуборочной машины по критерию ресурсосбережения совокупных затрат энергии;

- зависимости основных показателей функционирования системы массового обслуживания (СМО) от условий работы уборочных и транспортных агрегатов на заготовке сладкого перца с учетом площади обслуживаемой плантации;

- оптимальный ресурсосберегающий режим работы всей системы заготовки и реализации урожая пасленовых овощей;

- оптимизация сроков уборки сладкого перца.

Новизна технических решений подтверждена патентом на изобретение и пятью свидетельствами Роспатента на компьютерные программы.

Практическую значимость имеют:

- экологически безопасная ресурсосберегающая машинная технология многоразовой уборки пасленовых овощей;

- оптимальные параметры и режим работы перцеуборочной машины, транспортного агрегата, пункта приемки, товарной обработки и реализации урожая, режим работы звена технического обслуживания и полевого ремонта;

- параметры уплотнения почвы уборочным агрегатом в зависимости от

способов движения и ширины его захвата;

- оптимальная продолжительность уборки сладкого перца и его сохранности.

Предложены на уровне изобретений два новых способа уборки пасленовых овощей с использованием складывающихся контейнеров и получением качественных семян и дополнительного гомогенного пищевого продукта.

Реализация результатов исследований. Материалы диссертации доложены и одобрены НТС департамента сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Краснодарского края и рекомендованы к внедрению в производство.

Министерством сельского хозяйства России утверждены исходные требования к многоразовой машинной технологии уборки сладкого перца и перцеуборочной машине, а результаты исследований рекомендованы к использованию в учебном процессе аграрных вузов страны.

Макетный образец перцеуборочной машины внедрен в СПК племзавод «Россия» Красноармейского района Краснодарского края.

Апробация работы. Основные положения диссертации доложены и одобрены на научно-практических конференциях КубГАУ, ВИМ, РосНИИТиМ, УГАУ в 2005…2007 гг., в Краснодарском НИИ овощного и картофельного хозяйства и перерабатывающей промышленности Краснодарского края.

Структура и объем диссертации. Диссертация изложена на 325 страницах компьютерного набора и состоит из введения, пяти разделов, общих выводов и предложений, списка использованных источников из 214 наименований, в том числе на иностранном языке – 21. В диссертации содержится 120 рисунков и 20 таблиц. Приложение включает 53 стр.

Публикации. Содержание диссертации опубликовано в 30 научных работах, в т.ч. в монографии объемом 178 стр. и рекомендациях производству на 27 стр., 15 работ опубликованы в ведущих журналах и изданиях, рекомендованных ВАК Минобразования и науки РФ.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Научная концепция создания ресурсосберегающей экономически и экологически эффективной технологии многоразовой уборки пасленовых овощей и их реализации.

2. Научно-методические основы многоуровневого системного подхода оптимизации сроков уборки, производственных процессов заготовки и реализации урожая пасленовых овощей с обеспечением технического сервиса.

3. Использование в качестве критерия оптимизации минимума затрат совокупной энергии на всех уровнях иерархической схемы производства и реализации овощей, структуры этих затрат и вариантов использования уборочной машины.

4. Закономерности изменения конструктивных, технологических и технико-экономических показателей перцеуборочной машины в зависимости от изменяющихся условий функционирования.

5. Ресурсосберегающая, экологически безопасная технология многоразовой уборки пасленовых овощей (на примере сладкого перца) и параметры предлагаемой технологии.

6. Биоэнергетическая и экономическая эффективности предлагаемой технологии многоразовой уборки и реализации сладкого перца. Закономерности коэффициента биоэнергетической эффективности и совокупных затрат энергии от захвата уборочной машины.

Автор выражает искреннюю признательность и благодарность профессорам КубГАУ Е. И. Трубилину, В. А. Абликову, Р. А. Гиш и инженеру Костылеву С. И. за помощь в проведении отдельных совместных исследований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первом разделе диссертации «Состояние вопроса и задачи исследований» проведен анализ применяемых технологий уборки овощей и их теоретических основ.

Для обоснования технологии уборки, транспортировки, хранения и реализации продукции с использованием современных методов исследования наиболее применим многоуровневый системный подход, поскольку в общем комплексе указанных работ одновременно участвуют множество разнотипных уборочных, погрузочных, транспортных средств, а также средств для хранения, переработки и реализации урожая. Эффективное функционирование перечисленных технических средств невозможно без применения современных методов моделирования и оптимизации сложных производственных процессов с учетом критерия ресурсосбережения.

Актуальность рассматриваемой проблемы подчеркивает тот факт, что в настоящее время еще не разработан подобный многоуровневый подход для многоразовой уборки пасленовых овощей. Особенность последних в том, что они трудно поддаются механизированной уборке, сильно повреждаются, при уборке созревших плодов не допускается обрыв и повреждение недозрелых, уборочный процесс имеет жесткую связь с транспортировкой, временным хранением и переработкой продукции, а также ее реализацией на рынке.

Таким образом для решения задач, связанных с поставленной проблемой, необходимо усовершенствовать известный многоуровневый системный подход.

Дело в том, что половина и даже больше валового объема производства овощей производится сейчас частным сектором, имеющим небольшие поля и самые разные условия уборки. В этой связи уборочная машина должна быть адаптирована ко всем условиям уборки как в малых индивидуальных и фермерских хозяйствах, так и в крупных специализированных. Обосновать оптимальные варианты ресурсосберегающих технологий уборки пасленовых овощей является одной из задач работы.

Теоретические основы использования техники при поточном выполнении производственных процессов разработаны Бурьяновым А.И., Веденяпиным Г.В., Дидманидзе О.Н., Жалниным Э.В., Завалишиным Ф.С., Зангиевым А.А., Иофиновым С.А., Киртбая Ю.К., Краснощековым Н.В., Липковичем Э.И., Цымбалом А.А., Левшиным А.А., Рунчевым М.С., Скороходовым А.Н., Плешаковым В.Н., Табашниковым А.Т. и др. учеными. Ими на основе методов математического анализа и оптимизации рассмотрена высокопроизводительная взаимосвязанная работа большого количества разнотипных средств при изменяющихся условиях работы на уборке зерновых, чая, фруктов, кормовых и других культур. Однако пока еще не разработаны эффективные методы моделирования взаимосвязанных процессов механизированной заготовки и реализации пасленовых овощей с учетом природно-производственных условий Краснодарского края по критерию минимума затрат совокупной энергии.

С учетом изложенного и в соответствии с поставленной целью сформулированы следующие задачи исследований:

1. Разработать научную концепцию создания ресурсосберегающей экологически безопасной машинной технологии многоразовой уборки пасленовых овощей.

2. Разработать научные основы моделирования и оптимизации работы уборочных, транспортных средств на примере технологии уборки сладкого перца, его транспортировки, сортировки, хранения и реализации плодов.

3. С учетом вероятностного характера изменения внешних факторов и разработанных математических моделей обосновать оптимальные конструктивные и режимные параметры перцеуборочной машины, а также ресурсосберегающий режим работы всей системы сбора урожая, транспортировки, приема, сортировки, временного хранения и реализации в торговой сети.

4. С использованием в качестве критерия оптимизации минимума затрат совокупной энергии обосновать варианты использования уборочной машины (на примере сладкого перца), структуру совокупных затрат энергии и разработать новые способы уборки с учетом экологических и экономических требований.

5. Модернизировать конструкцию перцеуборочной машины с учетом оптимизации ее параметров и режимов работы.

6. Обосновать зависимости основных показателей функционирования системы массового обслуживания от условий работы уборочных и транспортных агрегатов в пределах производственной бригады или звена.

7. Обосновать оптимальную продолжительность уборки сладкого перца.

8. Обосновать оптимальный состав уборочно-транспортного звена в перцеуборочных машинах.

9. Обосновать закономерности коэффициента биоэнергетической эффективности технологии уборки сладкого перца и совокупных затрат энергии от ширины захвата перцеуборочной машины.

10. Провести производственную проверку разработанных технологических схем уборки и определить их биоэнергетическую и экономическую эффективность.

Во втором разделе диссертации «Теоретические основы повышения эффективности производственных процессов по уборке и реализации овощей» предложена научная концепция создания ресурсосберегающей экологически безопасной машинной технологии многоразовой уборки пасленовых овощей. Высокая окупаемость используемых ресурсов за счет новых машинных технологий с учетом экологических требований и повышения плодородия почвы является важной стратегической задачей. Применительно к машинной технологии уборки пасленовых овощей указанная проблема также имеет высокую актуальность с целью увеличения производства конкурентоспособной овощной продукции.

Проблема создания эффективной машинной технологии уборки овощей имеет свои особенности, указанные ранее. Затраты труда на уборку томатов, сладкого перца и баклажан составляют 80…90% от общих затрат на их производство. Нехватка рабочей силы для ручной уборки и высокая стоимость уборочной техники являются основными причинами сокращения валового производства овощей и снижения конкурентоспособности продукции.

В каждом блоке концептуальной схемы создания машинной технологии (рисунок 1) представлены ресурсосберегающие, адаптивные, экологические и экономические аспекты, выполнение которых позволит разработать эффективную технологию. Согласно предложенной схеме ресурсосбережение разработанной технологии будет обеспечено за счет новых рабочих органов технических средств, снижения потребности в рабочей силе, эксплуатационных затрат и потерь урожая, повышения надежности и производительности машин.

Одной из основных задач наших исследований является разработка эффективных методов моделирования взаимосвязанных процессов.

На базе принципов системного подхода нами разработана структурная схема иерархии решения проблемы уборки, транспортировки, приемки и товарной обработки урожая овощей, а также их реализации в торговой сети (рисунок 2) на примере сладкого перца.

На первом уровне иерархии необходимо выполнить обоснование оптимальных сроков созревания сладкого перца от начала созревания до технической спелости в зависимости от различных групп сортотипов и производственных условий, для которых принято обобщенное обозначение Фсозр. На этом уровне требуется выбрать такую фазу созревания плодов, при которой нарастание их массы будет максимальным (рисунок 3).

Второй уровень иерархии предусматривает обоснование общего оптимального числа перцеуборочных машин (NM), тракторов NTР производственной площади приемного цеха продукции FПP, их оптимальных параметров и режима работы. Критерий оптимизации на этом уровне должен обеспечить минимум затрат совокупной энергии (Эmin) на процессы уборки сладкого перца, транспортировки урожая на пункт временного хранения и товарной обработки. Технологический процесс уборки сладкого перца рассматривается как замкнутая система массового обслуживания с ожиданием.

Третий уровень исследования предусматривает оптимизацию режима
работы приемного пункта, куда доставляется перец транспортными
средствами. Основным критерием ресурсосбережения на этом уровне
служит минимум совокупных затрат энергии ЭПОМ на процессы приемки
товарной обработки и отправки урожая на реализацию с учетом площади
плантации. В качестве вспомогательных критериев оптимальности возможно использование минимума времени ожидания ТОЖ транспортных средств в

очереди для разгрузки урожая от комбайнов и для погрузки на реализацию после сортировки. В качестве основных результатов оптимизации на этом уровне являются режим работы приемного пункта Рпр opt по требуемой интенсивности обслуживания и потребное число мест машин nТТ opt для ожиданий прибывающих транспортных средств.

На четвертом уровне оптимизируется режим работы предприятий
торговли (торговых точек) по реализации урожая сладкого перца. В качестве
критерия оптимальности здесь принимается минимум суммы СРП затрат
торговых точек, связанных с их содержанием, а также с возможными
потерями в связи с ухудшением качества продаваемого товара из-за
длительного пребывания на хранении до реализации.

На пятом уровне предусматривается обоснование рационального режима работы системы технического обслуживания и устранения отказов средств механизации уборки, транспортировки и сортировки урожая. В данном случае предлагается обслуживание машин и агрегатов в масштабах одного хозяйства. От всех машин и агрегатов, участвующих в производственных процессах уборки и реализации сладкого перца, исходит пуассоновский поток требований на техническое обслуживание (ТО) и устранение отказов. Задача пятого уровня состоит в том, чтобы обосновать методами теории массового обслуживания рациональный режим работы соответствующих средств обслуживания.

На шестом уровне иерархии рассчитывают итоговые показатели по всем производственным процессам уборки, транспортировки, товарной обработки, временному хранению и реализации урожая сладкого перца, а также специализированного звена ТО и ремонта машин. При этом определяют совокупные энергозатраты, затраты труда, денежных средств и прибыль.

На заключительном седьмом уровне определяют коэффициент (Kб)
биоэнергетической эффективности всех процессов заготовки и реализации
сладкого перца.

В соответствии со структурной схемой иерархии решения проблемы заготовки и реализации овощей на первом уровне необходимо обосновать оптимальные сроки созревания сладкого перца от его начала до технологической

 Структурная схема иерархии решения задач. спелости в-1

Рисунок 2 – Структурная схема иерархии решения задач.

спелости в зависимости от различных групп сортотипов и производственных условий. На этом уровне требуется выбрать такую фазу созревания плодов, при которой нарастание их массы (q) будет максимальным (рисунок 3).

 Сроки созревания, дней Зависимость нарастания массы q-2

Сроки созревания, дней

Рисунок 3 – Зависимость нарастания массы q плодов сладкого перца

для различных групп сортотипов от сроков созревания (х).

Используя результаты исследований профессора КубГАУ Р.А. Гиш, мы получили зависимости нарастания массы плода q сладкого перца от сроков созревания для различных групп сортотипов (рисунок 3). Как следует из представленных на рисунке 3 зависимостей, максимальное нарастание массы плода имеет место на 65-й день, затем она снижается. Это и учитывалось при обосновании оптимальной продолжительности уборки перца.

Целевая функция разработанной математической модели оптимизации всех производственных процессов на уборке, транспортировке, товарной обработке и реализации овощей имеет вид:

, (1)

где: ЭПП – суммарные совокупные затраты энергии всех производственных процессов заготовки и реализации овощей, МДж; Э, Эпр, Эру, ЭТО – совокупные затраты энергии, соответственно, на процессы уборки и транспортировки урожая, приемки, товарной обработки и отправке его на реализацию, реализацию в торговых точках, на техническое обслуживание и устранение отказов техники и оборудования, МДж.

В свою очередь Э определяют по формуле:

, (2)

где: Эку, ЭТру, ЭПОМ – энергозатраты, соответственно, комбайновой уборки транспортировки урожая, товарной обработки овощей, МДж; F – уборочная площадь, га; U – урожайность овощей, т/га.

После преобразований с учетом полученных зависимостей Эку, ЭТру, ЭПОМ формула (2) примет вид:

,(3)

где: Эf, Эxx, ЭТП, Эок, – энергозатраты, соответственно, на перекатывание уборочного агрегата, на холостой ход, на технологический процесс, овеществленные затраты энергии на использование топлива, на производство и обслуживание машин, МДж; ЭТр, Эотр, – энергозатраты, соответственно, транспортного агрегата, на использование топлива, на производство и обслуживание транспортного агрегата, МДж; nк, nТр – потребное количество, соответственно, комбайнов и тракторов; fа – энергетический эквивалент, МДж/м2; FПОМ – площадь помещения для товарной обработки овощей, м2.

Производительность комбайна для обработки пасленовых овощей рассчитывается по известной формуле.

Коэффициент биоэнергетической эффективности Кб производственных процессов рассчитывали по формуле:

Кб = 0,9Эн/ЭПП max, (4)

где: Эн – накопленная энергия в убранном урожае овощей, МДж.

В третьем разделе «Программа и методика экспериментальных исследований» в соответствии с поставленными задачами программой предусматривалось: обобщение статистических данных по овощеводству в условиях Краснодарского края; определение основных факторов, характеризующих природно-производственные условия возделывания овощных культур; изучение основных биологических и технологических характеристик плантаций сладкого перца; проведение хронометрических наблюдений за работой уборочно-транспортных звеньев; эксплуатационно-технологическая оценка работы перцеуборочной машины; выполнение экспериментальных исследований по оценке масштабности и интенсивности уплотнения почвы ходовыми системами перцеуборочной машины с различной шириной ее захвата (экологической безопасности технологий); определение зависимости массы перцеуборочной машины от ее ширины захвата и времени выгрузки урожая из бункера от его вместимости; проведение хронометражных наблюдений за работой пункта приемки и товарной обработки сладкого перца, транспортировки его на пункты реализации и за работой торговых точек овощной продукцией; определение технико-экономических показателей работы технических средств для уборки, транспортировки, сортировки плодов перца, а также пунктов приемки и реализации урожая.

Машинная технология многоразовой уборки сладкого перца разработана и внедрена на базе СПК «Племзавод-колхоз «Россия» (СПК «Россия») Красноармейского района Краснодарского края.

Хозяйство СПК «Россия» располагает наличием плодородной пашни для возделывания овощных культур, в том числе и пасленовых. Общая площадь пашни, занятая под овощными культурами, составляет 50 га, в том числе под сладким перцем – 2 га. Наиболее распространены сорта сладкого перца – безрассадные: «Подарок Молдовы» и «Калифорнийское чудо».

Для проведения экспериментальных исследований технологии уборки использовалась 3-рядная перцеуборочная машина (рис.4).

Предусмотренные программой исследований все виды оценок машин и условий их работы производились в соответствии с действующими стандартами.

 Перцеуборочная машина: многовальцовый планетарный-9

Рисунок 4 – Перцеуборочная машина: многовальцовый планетарный плодоотделитель – 1; редуктор – 2; рама – 3; маслобак – 4; гидромотор – 5; транспортер – 6; поперечный транспортер – 7; наклонный транспортер – 8; рамка – 9; колесо – 10; бункер – 11; гидроцилиндр – 12; гидроцилиндр бункера – 13; площадка управления – 14; пульт управления – 15; штурвал управления – 16; приводной механизм – 17; трактор – 18; гидродвигатель – 19; ВОМ трактора – 20; рядок растения – 21; стеблеподъемник – 22; валец плодоотделителя – 23; планетарный редуктор – 24; рама – 25.

Биоэнергетическая и экономическая оценка технологий уборки выполнены по известным методикам. Обработка экспериментальных данных проводилась с использованием методов аппроксимации и математической статистики.

В четвертом разделе диссертации «Результаты теоретических и экспериментальных исследований» изложены закономерности процессов созревания, уборки и хранения овощей на примере сладкого перца, условий работы перцеуборочной машины; обоснована оптимальная потребность в уборочной технике по критерию совокупных затрат энергии, а также оптимальные режимы работы пунктов приемки, товарной обработки и реализации урожая.

С целью обоснования потребности в уборочной технике для многора­зовой уборки сладкого перца необходимо было изучить объемы производства овощей по зонам Краснодарского края в коллективных и частных (фермер­ских) хозяйствах, динамику нарастания массы сладкого перца, распределения урожайности по месяцам, зависимость массы сорванных плодов от их коли­чества на кусте, установить закон распределения продолжительности созре­вания плодов до технической спелости (период между смежными сборами), оптимальную продолжительность уборки, зависимость денежной выручки от реализации продукции с учетом ее количества и качества, а также сохранно­сти сладкого перца от продолжительности его хранения.

На рисунке 5 представлена динамика урожайности (U), посевных площадей (F) и валовых сборов овощей (Q) в коллективных хозяйствах Краснодарского края за последние годы.

Как следует из представленных данных, за последние 5 лет в коллективных хозяйствах края значительно сократились посевы и валовые сборы овощей, в том числе и пасленовых. За период 2002...2005 гг. эти объемы снизились в 2...5 раз по отдельным годам. Аналогичная ситуация имеет место и по урожайности. Увеличение названных показателей хотя бы до уровня 1990 года возможно только благодаря механизации уборочных работ за счет сокращения трудовых и денежных затрат.

На основании оптимизации уборочно-транспортного и заготовительного процесса сладкого перца по разработанной модели нами обоснованы оптимальные параметры перцеуборочной машины и режим ее работы. Для всего диапазона условий эксплуатации оптимальная ширина ВР захвата машины составила 2,1 м, вместимость бункера 3 м3, рабочая скорость агрегата 2,05 км/ч. Минимум критерия оптимизации - совокупные затраты энергии на процессы уборки, транспортировки, приемки и товарной обработки урожая - составил 940,5 МДж/т.

 Динамика урожайности, площадей и валовых сборов овощей по-10

Рисунок 5 – Динамика урожайности, площадей и валовых

сборов овощей по Краснодарскому краю.

На рис. 6 представлена зависимость критерия оптимизации Э от урожайности U сладкого перца и емкости Vб бункера уборочной машины. Как следует из представленной зависимости, оптимум всего процесса уборки урожая, транспортировки, приемки и его сортировки приходится на вместимость бункера машины 3 м3 и урожайность перца 10 т/га при Вр = 2,1 м. Существенно возрастает энергоемкость процессов при урожайности перца 12 т с 1 га. Если при вместимости бункера 3 м3 для оптимальной урожайности 10 т/га затраты энергии составляют 940,5 МДж/т, то при урожайности 12 т с 1 га они увеличились до 1104,9 или 1,2 раза, а при урожайности 8 т с 1 га - до 952,8 МДж/т. По сравнению с вместимостью бункера 2 м3, установленной на опытном образце перцеуборочной машины, энергоемкость с оптимальным бункером снижается в 1,1 раза при урожайности 8 т с 1 га и в 1,2 раза при урожайности 12 т с 1 га. Уборочная машина с оптимальной вместимостью бункера 3 м3 снижает энергозатраты по сравнению с бункером 5 м3 при урожайности 12 т с 1 га в 1,4 раза (рис. 6).

При вместимости бункера 1 м3 и урожайности 12 т с 1 га энергозатраты возрастают также в 1,2 раза по сравнению с оптимальной.

 Зависимость критерия Э оптимизации от урожайности U и-11

Рисунок 6 – Зависимость критерия Э оптимизации от урожайности U

и вместимости Vб бункера уборочной машины.

Таким образом, для машинной уборки сладкого перца минимум критерия оптимизации имеет место при ширине захвата машины 2,1 м, вместимости бункера – 3 м3, рабочей скорости движения агрегата 2,05 км/ч и урожайности перца 10 т с 1 га.

В соответствии с разработанной математической моделью по критерию минимум затрат совокупной энергии в теоретической части диссертации, определено оптимальное количество перцеуборочных машин и транспортных средств для перевозки урожая в зависимости от условий уборки (урожайность, уборочная площадь, длина гона, расстояние переездов, плотность вороха, ширина захвата машины, емкость бункера). Получены зависимости потребного количества технических средств и эксплуатационных показателей работы машин, критерия оптимизации и его составляющих от конструктивных, режимных параметров и условий эксплуатации, построены номограммы их взаимодействия и взаимосвязей с целью практического использования.

Главным эксплуатационным параметром в разработанной математической модели оптимизации уборочно-транспортного и заготовительного процесса овощных культур (на примере сладкого перца) являются производительность перцеуборочной машины и транспортного средства для перевозки урожая от машины на приемный пункт.

Расчет производительности машины () проводился по известной формуле, но основной отличительной особенностью в ней является полученная нами зависимость (5) коэффициента использования сменного времени от условий эксплуатации (длины гона L, урожайности U и плотности вороха ), конструктивных параметров перцеуборочной машины (ширины захвата Вр, емкости бункера Vр) и режима работы (р – рабочая скорость агрегата):

. (5)

Анализ перечисленных входных факторов модели и выходных откликов позволил получить объективную оценку технологических процессов механизированной многоразовой уборки сладкого перца и транспортировки урожая с поля на пункт приемки и товарной обработки.

На рисунках 7 и 8 представлены зависимости часовой производительности перцеуборочной машины и транспортного средства Wчтр.

 Зависимость от Vб и U. Зависимость Wч тр от Vб и-15

Рисунок 7 – Зависимость от Vб и U.

 Зависимость Wч тр от Vб и U. Перцеуборочная машина и-17

Рисунок 8 – Зависимость Wч тр от Vб и U.

Перцеуборочная машина и тракторный прицеп агрегатируется с трактором МТЗ–80.

На основании полученных результатов по моделированию уборочно-транспортного и заготовительного процесса для сладкого перца были разработаны номограммы для организации производственных процессов в зависимости от изменяющихся условий работы (размеров полей, урожайности, количества перцеуборочных машин, расстояний переездов, суточного темпа уборки, плотности вороха и др.). Используя разработанные алгоритмы и компьютерные программы, можно для любых условий работы обосновать оптимальный производственный процесс уборки для других овощных культур, а также получить зависимости требуемого количества транспортных средств от количества уборочных машин, затрат совокупной энергии от применяемого комплекса машин и условий уборки.

Полученные результаты оптимизации позволяют обосновать ресурсосберегающее направление повышения эффективности взаимосвязанной работы приемных пунктов и транспортных средств.

Для существующих приемных пунктов нами установлены плотность потока транспортных средств при уборке сладкого перца, количество мест m для ожидания, а также соотношения n и т, характеризующие величину потерь от простоев приемного пункта и транспортных средств. По оптимальному значению opt при (рисунок 9) с учетом плотности потока требований можно определить оптимальную интенсивность обслуживаний opt.

 Зависимость Сп, Рпо, nТо, Ротк, Тож от для-19

Рисунок 9 – Зависимость Сп, Рпо, nТо, Ротк, Тож от для приемного

пункта (m = 4; п = 0,65; т = 0,35).

При количестве мест для ожидания транспортных средств m = 4, плотности потока = 6, а также n = 0,65, т = 0,35 имеем opt = 0,40. При этом для работы приемного пункта в оптимальном режиме с наименьшими затратами необходима интенсивность обслуживания: 1/ч.

Следовательно, если на приемный пункт для овощей прибывает за 1 час 6 транспортных средств, то интенсивность обслуживания должна составлять 15 единиц в час. При этом вероятность простоя самого пункта составит Рпо = 0,6 при среднем количестве ожидающих очереди транспортных средств nТо = 0,25 и вероятности отказа Ротк = 0,6%. Среднее время ожидания каждого транспортного средства при этом составит Тож = 2,5 мин.

Также очень низкое значение имеет вероятность отказов Ротк. Примерно одно транспортное средство получит отказ за 27 часов из общего количества 6 транспортных средств, прибывающих на приемный пункт за это время. Требуемое значение оптимальной интенсивности обслуживания транспортных средств opt может быть достигнуто за счет повышения производительности или увеличения количества постов.

При проектировании новых приемных пунктов для овощных культур необходимо исходить из предполагаемой плотности потока транспортных средств, оптимального значения интенсивности обслуживания opt количества мест для ожидания транспортных средств mopt, а также из соответствующих показателей работы приемного пункта: Рпо opt, PТо opt, Pотк opt. Значения коэффициентов п и т определяются по предполагаемой стоимости приемного пункта и транспортных средств с учетом их годовой загрузки.

Для уборки овощных культур важно снижать вероятность отказа Ротк и простоя nо транспортных средств на пункте. По нашим расчетам вероятность отказа Ротк = 0,002 и nТо = 0,05 обеспечивается при m = 6. Такому количеству мест для ожидания транспортных средств соответствует opt = 0,4.

Если взять m = 1, то вероятность простоя приемного пункта Рпо= 0,66 увеличится на 10 % по сравнению с Ро opt при m = 4. При этом количество простаивающих транспортных средств nТО возрастет почти в два раза. Возрастет Ротк до 9 % и вероятность отказа в приеме транспортных средств. Сами же минимальные затраты в диапазоне m = 1…4 изменятся незначительно.

На основе сделанных рассуждений наиболее рациональным является оптимальное количество мест для ожидания транспортных средств в очереди mopt = 4 при opt = 0,4. По значению mopt = 4 рассчитывается потребная площадь для ожидания Fn.

Обоснован также эффективный режим работы сортировального пункта (рис. 10).

Продолжительность Тсд принимают в интервале 2…6 часов с целью охвата всего возможного на практике диапазона изменения времени сортирования.

На основании выполненных расчетов нами разработана специальная

номограмма для выбора эффективного режима работы сортировального пункта

 Номограмма обоснования эффективного режима-23

Рисунок 10 – Номограмма обоснования эффективного

режима работы сортировального пункта.

(рис.10). В верхней его половине для всего диапазона изменения = 0,2…0,8 находим среднее количество ожидающих в очереди требований nо, вероятность отказа Ротк в приеме транспортных средств с овощами на пункт сортирования, вероятность простоя сортировщиков Ро из-за отсутствия овощей.

Далее как показано на рисунке 10 стрелками, для определения допустимого значения Ротк 0,05 можно определить соответствующие значения

nо = 0,78, Ро = 0,38 и = 0,68. При этих значениях nо, и Ротк получим

.

Используя последнее полученное равенство () в нижней половине номограммы для значений Тс = 2, 4, 6 ч определены потребные значения интенсивности обслуживания или сортирования (1/ч) и соответствующей суммарной потребной производительности сортировального пункта.

На рисунке 10 показан ход решения для наиболее благоприятного допустимого значения общего времени ожидания и сортирования Тс = 4 ч.

Анализ нижней части номограммы позволяет сделать вывод, что уменьшение времени ожидания требований в очереди Тс к существенному росту потребности в сортировщиках. Если принять Тс = 2 ч, то получим Wс = nс Wс = 3980 кг/ч. Если принять предыдущее значение Wс = 220 кг/ч, то потребное количество сортировщиков составит nc = 18 чел, что приведет к росту затрат на сортирование овощей почти в 2 раза. Следовательно, чтобы снизить затраты, необходимо максимально возможно увеличить время сортирования овощей, снизив количество сортировщиков.

При обосновании количества и режима работы торговых точек в качестве единичного требования удобно принять массу фруктов , равной 1 т, а продолжительность рабочего дня торгового предприятия Тртт = 8 ч.

Транспортировка овощей на рынок производится крытой оборудованной машиной ГАЗ-53 грузоподъемностью 4 т. Тогда плотность вероятностного потока требований будет иметь следующий вид:

.

Количество мест для ожидания в очереди можно принять m = 4 для размещения 4000 кг овощей (четырех требований). Граница эффективной работы системы массового обслуживания обеспечивается при условии Ротк 5 %. В наших расчетах она не превышает 1,25 % (рисунок 11 и таблица 1) при m = 4.

Основной задачей при работе предприятий по реализации овощей является установление рациональных соотношений между плотностью потока требований и интенсивностью их обслуживания, при которых Рпо, Ротк, , nз, и Тож не выходят за пределы допустимых значений.

Анализ зависимостей Ротк, nз от (рисунок 11) позволяет сделать вывод, что условию Ротк 5 % при m = 4 соответствует много сочетаний, числа занятых постов или торговых точек nз в диапазоне n = 1…4, количества требований , ожидающих в очереди, вероятностей Ро одновременного простоя всех постов или торговых точек, а также коэффициента простоя постов Кп.

 Зависимости Ротк, nз, Ро и.. Таким образом, самый-30

Рисунок 11 – Зависимости Ротк, nз, Ро и..

Таким образом, самый выгодный режим работы торговых точек обеспечивается при n = 3, = 1,5, nз = 2, Кп = 0,5, = 0,19, Рпо= 21 % и Ротк = 0,74 %, а Тож = 0,13 ч или 7,8 мин.

На рисунке 11 представлено множество сочетаний , числа занятых постов или торговых точек.

Указанные сочетания и других показателей работы системы массового обслуживания при Ротк от 0,2 до 9,3 %, m = 4 и n = 1…4 приведены в таблице 1.

Таблица 1 – Основные сочетания показателей предприятий торговли овощей

при m = 4

Показатель работы СМО Диапазон количества торговых точек (n)
n=1 n=2 n=3 n=4
0,5 1,0 1,5 2,0
0,49 0,993 1,5 1,93
Кп 0,88 0,75 0,64 0,55
0,40 0,18 0,19 0,14
Рро, % 60,0 37,0 23,4 14,3
Ротк, % 0,2 1,5 4,9 9,3
Тож 0,65 0,18 0,13 0,07

Анализ данных таблицы 1 позволяет сделать вывод, что наиболее эффективным вариантом работы предприятий торговли овощами является вариант с n = 3, то есть при количестве торговых точек, равным 3 и = 1,5.

Второй вариант при n = 2 менее эффективен, так как в этом случае существенно меньше количество занятых мест nз, выше вероятность одновременного простоя всех постов или торговых точек из-за отсутствия овощей.

Четвертый вариант при n = 4 также нецелесообразен в связи с тем, что здесь выше вероятность отказов Ротк = 9,3 % вместо 4,9 в третьем варианте.

Первый вариант также должен быть отвергнут, поскольку он имеет самую высокую вероятность простоя торговых точек из-за отсутствия овощей, количество требований, ожидающих в очереди, () и количество занятых постов nз.

Из формулы следует, что nтд =2. Если n = 3, = 1,5 (таблица 1), тогда nтд = 2 1,5 = 3. Таким образом, при плотности поступления овощей из сельхозпредприятия на торговые точки =1,5 среднее количество прибывающих на реализацию овощей, транспортных средств nтд с их массой по 3,0 т груза

составит 3 единицы в день.

Требуемая интенсивность обслуживания по реализации овощей на одной торговой точке должна составить , т.е. 1 тонна в день.

При продолжительности рабочего дня на торговой точке 8 ч за 1 ч торговли необходимо реализовать 125 кг овощей.

Полученные результаты расчетов подтверждают справедливость теоретических предпосылок, полученных в разделе 2 диссертации и позволяют выбрать оптимальный режим работы сельхозпредприятия на реализации овощей.

Количество торговых точек n для реализации овощей сокращает время ожидания, ускоряет процесс реализации, но на их содержание требуются дополнительные затраты.Нами обосновано взаимосвязанное функционирование транспортных средств и торговых точек, рассмотренное как разновидность разомкнутой СМО с отказами при ограниченном времени ожидания. В качестве критерия оптимальности принять минимум суммы затрат на содержание торговых точек для реализации овощей за сутки.

В качестве примера на рисунке 12 приведены результаты вычислений по критерию для случая, когда на одну торговую точку за сутки поступает одно требование (1000 кг овощей). При этом в зависимости от значений 1 = 0,1; 2 = 0,2; 3 = 0,3; 4 = 0,4 получены соответственно оптимальные значения потребного количества торговых точек n.

Здесь i – соотношение, равное ,

где ЦТ – расходы на содержание овощной торговой точки за сутки; Цо – реализационная цена овощей; Qо – количество доставленных овощей для реализации за сутки.

Из полученных данных следует, что чем больше Т и соответствующая доля затрат, приходящаяся на каждую торговую точку от общей стоимости поступающих на реализацию овощей, тем меньше оптимальное количество торговых точек (при минимальном значении ). При всех значениях и Т следует принять n = 1.

Помимо реализации овощей через торговые точки возможна также переработка их в централизованных (районных) перерабатывающих цехах.

Для обоснования координат оптимального размещения централизованного цеха переработки овощей в районе нами разработана специальная методика.

 Зависимости относительных затрат от количества торговых-41

Рисунок 12 – Зависимости относительных затрат

от количества торговых точек n и.

Полученные результаты исследования позволили обосновать также рациональный режим работы звена ТО и устранения отказов.

Плотность потока отказов обслуживаемых агрегатов на уборке овощей (1/ч) и интенсивность их устранения зависят от множества факторов. Соответственно и соотношение также сильно варьирует в зависимости от складывающихся в хозяйстве условий (урожайности, расстояния переездов, состояния дорог, ремонтной базы и пр.) Разным является и количество обслуживаемых агрегатов. В этой связи решение рассматриваемой задачи должно учитывать весь возможный диапазон изменения и n – количества обслуживаемых агрегатов.

Анализ различных исследований по проблеме оптимизации звена ТО и устранения отказов позволил установить, что для получения приемлемого значения коэффициента простоя обслуживаемых агрегатов (Кп 10 %) соотношение должно удовлетворять условию 0,6, n 6, а вероятность простоя самого звена ТО и устранения отказов . Принимаем также допущение, что вероятность безотказной работы каждого типа агрегатов, используемых на уборке овощей, равна вероятности простоя самого звена ТО и устранения отказов .

На основании статистических данных и оптимизационных расчетов уборочно-транспортного звена (УТЗ) в составе овощной бригады сельхозпредприятия используется не более 6 уборочных агрегатов. Соответственно для n примем ряд изменения n = 2…6.

Нашими расчетами установлены рациональные взаимосвязанные значения числа уборочных агрегатов n, вероятностей их безотказной работы, Ро (вероятность простоя звена ТО) и – соотношения (рисунок 13).

Задаваясь желаемым значением вероятности безотказной работы уборочных агрегатов с учетом их технического состояния и условий уборки, легко определяется как соотношение между средней продолжительностью одного обслуживания и средним значением времени между отказами, полученными нами на основании хронометражных данных.

Соотношение изменяется как за счет увеличения числа обслуживающего технического персонала, так и за счет интенсивности обслуживания (производительности труда).

Штриховыми линиями на рисунке 13 для желаемой вероятности безотказной работы уборочных агрегатов =90 % показано, когда на ТО и устранении отказов простаивает не более 10 уборочных агрегатов. Среднее количество простаивающих уборочных агрегатов при этом составит nо = 0,06 при n = 2; nо = 0,03 при n = 6, то есть в пределах допустимого. Коэффициент простоя уборочных агрегатов для указанного примера соответственно составил Кп2 = 3 % и Кп6 = 5 %, что ниже 10 %. Таким образом, на основе предложенных зависимостей (рисунок 13) можно выбрать желаемый режим работы звена ТО и устранения отказов с учетом конкретных условий.

 Зависимости вероятностей безотказной работы уборочных -51

Рисунок 13 – Зависимости вероятностей безотказной работы уборочных

агрегатов от их количества и от соотношения.

По такой же схеме проведен анализ обслуживания транспортных средств. Основное отрицательное влияние на технологический процесс уборки овощей оказывают внезапные отказы. Звену ТО необходимо обеспечить возможно меньшее значение коэффициента простоев Кп транспортных агрегатов ( 10 %), при этом вероятность простоев самого звена Ро также не должна быть слишком высокой.

Для механизированной уборки пасленовых овощей в зависимости от площади плантаций количество занятых на перевозке урожая транспортных средств в каждом хозяйстве не превышает 6, т.е. n 6, а соотношение варьирует в диапазоне 0,1…0,6. С учетом этих допущений и следует исходить при выборе рационального режима работы специализированного звена ТО для транспортных средств.

На рисунке 14 наглядно представлены взаимосвязи между, Кп и Ро.

В верхней части номограммы получены зависимости вероятности простоя специализированного звена Ро от при различных значениях числа транспортных средств n.

Рисунок 14 – Номограмма для обоснования режима

работы звена ТО и устранения отказов.

Нижняя часть номограммы отражает зависимости коэффициента простоя Кп от в ожидании устранения отказа для всего интервала изменения числа n транспортных средств (n 6).

Таким образом, задаваясь согласно номограмме (см. рисунок 14) допустимым значением коэффициента простоя Кп транспортных средств, можно определять в зависимости от их количества n требуемое соотношение . Так, например, если принять Кп = 10 %, то для трех транспортных средств (n = 3), как показано на рисунке стрелками, получим рациональный режим работы звена ТО, обеспечивающий соотношение = 0,3. Вероятность простоя самого звена при этом составит = 38 %.

Полученные значения Кп = 10 % и Ро = 38 % вполне приемлемы для любого овощного хозяйства. Попытка снизить величину Кп ведет к значительному росту вероятности простоя специализированного звена. Так, если снизить Кп до 5 % при том же n = 3, вероятность простоя Ро звена возрастает до 53 %, т.е. на 15 %, что недопустимо.

Полученная номограмма применима и для любых технических средств на уборке овощей, в том числе и для линий по товарной обработке типа ЛТО-3 А.

Нами определены также значения времени простоя каждой машины в очереди . Для уборочных машин оно находится в интервале 0,2... 1,0 ч, для тракторов = 0,08...0,6 ч, для транспортных прицепов = 0,05...0,1 ч.

Совокупные затраты энергии и коэффициент биоэнергетической эффективности производственных процессов заготовки и реализации пасленовых овощей.

Как представлено в теоретических предпосылках раздела 2 диссертации, решение о выборе оптимальной стратегии заготовки и реализации овощей необходимо принимать по максимальному значению коэффициента биоэнергетической эффективности Кб для сравниваемых вариантов. Величина этого коэффициента определяется как отношение накопленной энергии в убранном урожае к суммарным совокупным затратам энергии всех производственных процессов на уборке, транспортировке, приемке, товарной обработке и реализации овощей. Эти суммарные совокупные ЭПП рассчитываются на шестом уровне иерархии.

Таким образом, с помощью предлагаемого подхода решается проблема обоснования сложных производственных процессов уборки и реализации овощей по единому критерию оптимизации- коэффициенту биоэнергетической эффективности. Варианты сравниваемых технологий по критерию Кб принимались нами для специфических природно-производственных условий овощеводства в Краснодарском крае (тип почв, урожай, размеры плантаций, орошение и др.)

Рассмотрим на примере четырех вариантов сочетания производственных процессов уборки и реализации выбор оптимального по критерию ресурсосбережения.

Сравниваемые варианты технологий (таблица 2) отличаются составом технологического комплекса машин и урожайностью овощей. Состав комплекса машин включает перцеубороные машины различной ширины захвата - от 0,7 до 2,1 м (оптимальный вариант МПБ-3), транспортные агрегаты для перевозки урожая (МТЗ-80+2ПТС-4), пункт приемки, сортировки и упаковки овощей, звено технического обслуживания и устранения неисправностей, торговые точки для реализации урожая (ГАЗ-53А). Первый и второй варианты технологий отличаются уровнем урожайности овощей (10 и 12 т с 1 га).

Коэффициент биоэнергетической эффективности Кб рассчитываем по известной формуле как отношение величины энергии, накопленной в самом растении, к величине энергии, затраченной на уборку, транспортировку, приемку, сортировку, упаковку и реализацию урожая на торговых точках.

Анализ данных, приведенных в таблице 2, позволяет установить, что совокупные затраты энергии ГДж/га возрастают с увеличением урожайности сладкого перца и уменьшением ширины захвата машины для многоразовой его уборки. Так, для трехрядной МПБ-3 удельные затраты совокупной энергии

составляют 10,4 ГДж/га при урожайности 10 т/га и уже 12,5 ГДж/га при урожайности 12 т/га. Значение коэффициента биоэнергетической эффективности для этих вариантов одинаково Кб = 1,13. Объясняется это тем, что величина энергии, накопленной в урожае сладкого перца (Эу = 11,7 ГДж/га) при урожайности 10 т/га меньше, чем при урожайности 12 т/га (Эу =14,1 ГДж/га), но с увеличением убираемого урожая растут затраты энергии на уборку, транспортировку и другие производственные процессы. Поэтому увеличение накопленной энергии на 17 % при росте урожайности с 10 до 12 т/га не компенсирует рост затрат совокупной энергии на уборку и реализацию урожая, величина которых увеличивается с 10,4 до 12,5 МДж/га, т.е. тоже на 17 %.

Таблица 2 – Совокупные затраты энергии и критерий оптимизации Кб

по вариантам технологий заготовки и реализации сладкого перца

Вариант технологии Совокупные затраты энергии, ГДж/га Коэффициент биоэнергетической эффективности Кб Кб в % к варианту 4 с МПБ-1
1–Уборка МПБ-3+2ПТС4+ приемный пункт+ГАЗ+53А+ 3ТО (урожайность 10т/га) 10,4 1,13 154,8
2–Уборка МПБ-3+2ПТС4+ приемныйпункт+ГАЗ-53А +3ТО(урожайность 12 т/га) 12,5 1,13 154,8
3–Уборка МПБ-2+2ПТС4+ приемный пункт+ГАЗ-53А +3ТО (урожайность 10 т/га) 14,01 0,84 115,1
4–Уборка МПБ-1+2ПТС4+ приемныйпункт+ГАЗ-53А+ 3ТО (урожайность 10 т/га) 16,0 0,73 100,0

Увеличение совокупных затрат энергии на уборку и реализацию урожая при меньшей ширине захвата уборочной машины объясняется снижением ее производительности и пропорциональным ростом затрат энергии на производство и обслуживание этих машин, тракторов и прицепов с целью уборки урожая в оптимальные сроки, а также овеществленных затрат энергии на технику и топливо. В этой связи по третьему варианту с МПБ-2 совокупные затраты энергии на уборку и реализацию сладкого перца составили 14,01 ГДж/кг, а по четвертому с МПБ-1 – еще выше – 16. Соответственно снизился и критерий оптимизации Кб и составил 0,84 - для МПБ-2 и 0,73 - для МПБ-1.

Если принять уровень Кб малопроизводительного варианта уборки с МПБ-1 за 100 %, то для МПБ-2 он возрастает на 15,1 %, а для МПБ-3 – более чем в 1,5 раза, т.е. на 54,8 %. Это еще раз подчеркивает оптимальное значение ширины захвата перцеуборочной машины Вр = 2,1 м.

Интерес также представляет закономерность изменения коэффициента биоэнергетической эффективности Кб многоразовой машинной технологии уборки сладкого перца и величина совокупных затрат энергии ЭПП от ширины захвата перцеуборочной машины Вр (рисунок 15).

Анализ полученных на рисунке 15 зависимостей позволяет сделать

следующие выводы. Зависимость Кб и величины затрат совокупной энергии ЕПП от Вр перцеуборочной машины не линейная с явно выраженным экстремумом при величине затрат ЕПП =10,4 ГДж/га и ширине захвата Вр = 2,1 м.

Рисунок – 15 Зависимость Кб и ЕПП от Вр.

Максимальное значение критерия оптимизации производственных процессов заготовки и реализации сладкого перца Кб имеет место при ширине захвата уборочной машины Вр = 2,1 м и уровне затрат совокупной энергии
ЕПП = 10,4 ГДж/га. Все другие значения Вр и ЕПП снижают энергетическую эффективность.

Зависимости коэффициента биоэнергетической эффективности Кб и затрат совокупной энергии Е от изменения конструктивной ширины захвата уборочной машины Вр определяется по выражениям, представленным на рисунке 15.

В таблице 3 приведена структура совокупных затрат энергии на уборке и реализации сладкого перца. Эти данные свидетельствуют о значительной доле затрат энергии в общем объеме, приходящихся на уборку и транспортировку урожая. Они составляют 74 %. Второе место (16,35 %) занимают затраты энергии пункта приемки и товарной обработки плодов сладкого перца. Почти в два раза по сравнению с последним составляют совокупные затраты энергии на реализацию урожая (8,69 %) и около 1 % - затраты энергии на звено ТО и устранения отказов.

Таблица 3 – Структура совокупных затрат энергии на уборке, сортировке и

реализации овощей (при оптимальном варианте технологии)

Составляющие затрат энергии Величина затрат, ГДж/га % к итогу
Уборочно-транспортное звено 7,7 74,0
Пункт приемки и товарной обработки урожая 1,7 16,35
Реализация урожая 0,897 8,69
Звено ТО и устранения отказов машин 0,1 0,96
Итого: 10,4 100

С учетом данных таблицы 3 можно сделать вывод, что для дальнейшего снижения совокупных затрат энергии на заготовку и реализацию овощей, а также для повышения коэффициента Кб необходимо повышать производительность техники для уборки и транспортировки овощных культур и их урожайность.

Результаты экономической эффективности оптимизированных в 5-ом разделе первого и второго вариантов технологии уборки сладкого перца по сравнению с третьим и четвертым приведены в таблице 4.

Экономический эффект от практического внедрения результатов исследований на уборке и реализации овощных культур достигается за счет оптимизации производственных процессов уборочно-транспортного звена пункта приемки, сортировки и упаковки урожая, а также рациональных режимов функционирования торговых точек реализации овощей. В основе экономической эффективности наших разработок, лежит новая техника (МПБ-3) с оптимальными параметрами, оптимизация производственных процессов заготовки и реализации овощей по единому критерию оптимизации – коэффициенту биоэнергетической эффективности Кб. Все это обеспечивает повышение производительности труда технических средств и обслуживающего персонала, снижение трудовых и материальных затрат, экономию ресурсов. Применение в технологии новых сортотипов овощей, обоснование оптимальных сроков уборки также влияют на рост эффективности производства.

Анализ данных таблицы 4 позволяет сделать вывод об оптимальном
варианте технологии уборки сладкого перца - это 1-й, т. к. он имеет наименьшие затраты и максимальную прибыль (569,9 руб./т). Первый вариант
технологии обеспечивает также высокие коэффициенты внутрисистемной и коммерческой эффективности.

Таблица 4 – Технико-экономические показатели по вариантам технологий

уборки и реализации сладкого перца (руб./т)

Показатель Вариант технологии
1 2 3 4
Эксплуатационные затраты, руб./т 630,1 639,8 819,5 936,5
Капиталовложения, руб./т 1141,6 1141,6 1474,4 2003,8
Приведенные затраты, руб./т 801,7 952,8 1060,2 1237,0
Реализационная цена, руб./т 1200 1200 1200 1200
Прибыль, руб./т 569,9 560,2 380,5 263,5

Чистый дисконтированный доход (595,4 тыс.руб.) для первого варианта по сравнению с третьим определен для убираемой площади 58,8 га за три уборки сладкого перца, т.е. на площади плантации 19,6 га. Дисконтированный срок окупаемости инвестиций составил один год, что значительно меньше срока службы предлагаемой перцеуборочной машины МПБ-3. Это еще раз подчеркивает эффективность и актуальность предлагаемой разработки.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Разработана научная концепция и решена актуальная проблема создания на основе многоуровневого системного подхода эффективной технологии и технических средств для уборки пасленовых овощей применительно к различным условиям функционирования уборочных машин. В разработанной концепции обоснования технологии учтены ресурсосбережение, адаптация к условиям функционирования, экологическая безопасность и экономические аспекты, выполнение которых способствует решению проблемы.

  1. Дальнейшее развитие общих методов моделирования и оптимизации производственных процессов в сельском хозяйстве нашло отражение в разработанной семиуровневой структурной схеме решения задач оптимизации процессов сбора, транспортировки, приема, товарной обработки и реализации пасленовых овощей, что позволило обосновать оптимальный вариант их заготовки и реализации, а также оптимальный режим работы всей системы с использованием на заключительном уровне критерия биоэнергетической эффективности всех производственных процессов.
  2. Пуассоновские потоки требований на обслуживание транспортных средств на пунктах приемки, товарной обработки и реализации урожая, а также для специализированного звена технического обслуживания и устранения неисправностей рассмотрены с позиций системы массового обслуживания для обоснования рационального режима работы, включая время и вероятность простоя, коэффициент простоя, количество машин и агрегатов, ожидающих в очереди. Полученные параметры с использованием вероятностного метода моделирования производственных процессов позволили разработать комплексный подход к повышению надежности звеньев системы заготовки и реализации урожая пасленовых овощей на примере сладкого перца.
  1. На основании разработанных математических моделей обоснованы
    оптимальные конструктивные и режимные параметры всех машин и агрегатов УТЗ, а использование теории массового обслуживания с вероятностным (пуассоновским) потоком требований на обслуживание объектов - оптимальный режим работы всей послеуборочной системы приема, сортировки, упаковки и реализации урожая овощей.
  2. Максимальное значение коэффициента биоэнергетической эффективности Кб = 1,13 оптимального варианта технологии заготовки и реализации пасленовых овощей обеспечивается при ширине захвата перцеуборочной машины Вр =2,1 м, емкости ее бункера для сбора овощей Vб = 3 м3, рабочей скорости движения агрегата р = 2,05 км/ч с трактором МТЗ-80, его производительности WK = 0,285 га/ч (2,85 т/ч при U = 10 т/га) и производительности транспортного средства (МТЗ-80+2ПТС-4) 1,9 т/ч. Оптимальный состав уборочно-транспортного звена: 4 уборочных машины МПБ-3, шесть транспортных агрегатов при расстоянии перевозок 4 км, урожайности 10 т/га и длине гона 1000 м. Получены достоверные зависимости Кб от Вр перцеуборочной машины и совокупных затрат энергии ЕпПП от Вр. Обоснована оптимальная продолжительность уборки сладкого перца – 10 дней.

6. Взаимосвязанное функционирование пункта приемки и транспортных средств рассмотрено как одноканальная разомкнутая система массового обслуживания с ожиданием, в которой возможно образование очереди. В качестве критерия оптимизации режима работы приемного пункта и его параметров принят минимум суммы потерь от простоев во взаимном ожидании приемного пункта и транспортных средств. Оптимальное количество мест для ожидания в очереди m = 4 транспортных средств, опт = 0,4, опт = 15 1/ч, вероятность простоя самого пункта приемки 0,6 при среднем количестве и вероятности отказа Ротк = 0,6 %. Среднее время ожидания каждого транспортного средства Тож = 2,5 мин, минимальная сумма потерь от простоев во взаимном ожидании приемного пункта и транспортных средств Сп = 0,48 руб./ч, ППП = 21,4 руб./ч, a Fп = 50 м2.

7. Научно обоснованный режим работы сортировального пункта как
разомкнутой системы массового обслуживания с ограниченным количеством мест в очереди эффективно функционирует при допустимом значении вероятности простоя сортировщиков Ро = 0,38, допустимом значении вероятности отказа Ротк < 0,05, отношении плотности потока требований X к интенсивности обслуживания х, равном 0,68 и количестве требований, ожидающих в очереди, nо = 0,78.

По разработанной нами номограмме легко обосновать эффективный режим работы сортировального пункта, увязывающий его производительность Wc,,, nо, Ро, Тс и Ротк.

8. Оптимальный режим работы торговых точек при реализации урожая пасленовых овощей при их количестве n = 3 и = 1,5 характеризуется количеством занятых постов n3 = 2, коэффициентом их простоя Кп = 0,5, количеством требований, ожидающих в очереди = 0,19, вероятность простоя всех торговых точек РПо = 23 %, Ротк = 4,9 %, Тож = 0,13 ч или 7,8 мин.

Установлена зависимость величины относительных затрат ро на реализацию овощей от количества торговых точек n и - соотношения расходов на содержание одной торговой точки для овощей за сутки к количеству доставляемых овощей, умноженному на цену их реализации: ро = Ротк + n min. Анализ полученной зависимости ро позволил считать оптимальным n = 1 при ро, равном минимальному значению.

9. С учетом пуассоновских потоков требований для специализированного звена ТО и полевого ремонта обоснованы с позиций замкнутой СМО с ожиданием рациональный режим работы, включая время простоя каждой уборочной машины в очереди = 0,2-1 ч, Кп = 3-5 %, вероятность безотказной работы(= 90 %) и простоя самого специализирован-ного звена (40 %), количество машин и агрегатов, ожидающих в очереди.

Согласно построенной номограмме, увязывающей параметры, Кп, и n, задаваясь значением Кп < 10 %, можно определить для заданного количества машин n требуемое = 0,1-0,6, вероятность простоя самого звена 40 %, время простоя каждой машины в очереди (для тракторов - 0,08-0,6 ч, для комбайнов - 0,2-1,0 ч, для транспортных средств - 0,05-0,1 ч).

  1. В структуре совокупных затрат энергии на уборку и реализацию сладкого перца 74 % затрат идут на уборку и транспортировку урожая, 16,4 % - приходится на пункт приема и товарной обработки, 8,7 % - на реализацию и около 1 % - на звено ТО и устранения отказов техники.
  2. Для различных условий функционирования уборочной машины необходимо предусматривать модульное построение быстросменных плодоотделяющих и транспортирующих рабочих органов с одного до трех рядков. Модернизированная конструкция перцеуборочной машины, с учетом оптимизации ее параметров, должна иметь возможность адаптации к различным условиям функционирования.
  3. Экологическая безопасность машинной технологии уборки пасленовых овощей доказана снижением интенсивности и масштабности уплотнения почвы уборочной машиной. При использовании МПБ-3 интенсивность уплотнения почвы не превышает 1,3 г/см3, так же как и МПБ-2, а масштабность составляет 0,36, что в 1,5 раза меньше сравниваемой машины.
  4. В соответствии с производственной проверкой и расчетами экономической эффективности многоразовой технологии уборки сладкого перца машиной МПБ-3 с учетом оптимизации производственных процессов по сравнению с базовой МПБ-2 величина годового чистого дисконтированного дохода составила 595,4 тыс. рублей без учета прибавки урожая на уборочной площади 19,6 га, а срок окупаемости инвестиций - в пределах одного сезона.

Список работ, опубликованных по теме диссертации

1. Тимофеев М.Н. Техническое и технологическое обеспечение производственных процессов заготовки и реализации пасленовых овощей (Монография). – Краснодар: КубГАУ, 2007. – 180 с., ил.

2. Тимофеев М.Н Машина МПБ-2 убирает перец /Е.И. Трубилин, М.Н. Тимофеев, С.И. Костылев // Сельский механизатор. – 2006, № 3. – с. 16-17.

3. Тимофеев М.Н. Ресурсосберегающая экологически безопасная технология уборки зерновых колосовых методом очеса /Г.Г. Маслов, Е.И. Трубилин, В.В. Абаев, А.Н. Медовник, М.Н. Тимофеев, Л.Ф. Мечкало// Техника и оборудование для села – 2006, № 4. – с. 31-32.

4. Тимофеев М.Н.Совокупные затраты энергии как критерий оптимизации уборочно-транспортного и заготовительного процессов/ М.Н. Тимофеев// Механизация и электрификация сельского хозяйства.– 2006, № 6. – с. 17-18.

5. Тимофеев М. Н. Многоуровневый системный подход к обоснованию

производственных процессов уборки и реализации овощей / М.Н. Тимофеев //Техника в сельском хозяйстве. – 2006, № 5. – с. 16-18.

6. Оптимизация уборочно-транспортного и заготовительного процесса овощных культур при машинной уборке: программа / Г.Г. Маслов, М.Н. Тимофеев, В.В. Цыбулевский.– Свид. № 2006611630.– М.: Роспатент, 2006.– 7 с.

7. Тимофеев М.Н. Оптимизация уборочно-транспортного звена на уборке сладкого перца / М.Н. Тимофеев, С.И. Костылев// Научный электронный журнал Кубанского гоагроуниверситета № 20 (04).– Краснодар, 2006. – С. 5.

8. Тимофеев М.Н. Обоснование оптимальной для многоразовой машинной уборки фазы созревания сладкого перца/ М.Н. Тимофеев// Тр. КГАУ, Вып. 3. – Краснодар, 2006. – с. 259-262.

9. Тимофеев М.Н. Оптимизация режима работы специализированного звена технического обслуживания на заготовке сладкого перца /М.Н. Тимофеев, С.И. Костылев//Сб. науч. тр. КГАУ, Вып. 3. – Краснодар, 2006. – с. 277-252

10. Тимофеев М.Н. Оптимизация координат размещения в районе централизованного цеха переработки продукции растениеводства/Д.Г. Маслов, М.Н. Тимофеев.//Сб. науч. тр. ВИМ по материалам XIV научно-практической конф. – М., 2006.

11. Тимофеев М.Н. Оптимизация размещения централизованного пункта переработки сельскохозяйственной продукции для региона / Д.Г. Маслов, М.Н. Тимофеев, В.В. Цыбулевский// Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006613496. – Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 9 октября 2006 г.

12. Тимофеев М.Н. Закон распределения вариационного ряда продолжительности созревания плодов овощных культур при машинной уборке: программа /Г.Г.Маслов, М.Н.Тимофеев, В.В.Цыбулевский//Свид. № 2006612722 - М.: Роспатент, 2006 г.

13. Обоснование оптимальных параметров при работе машинно-транспортных агрегатов чередованием в свал вразвал: программа /Е.И. Трубилин, С.И. Костылев, В.В. Цыбулевский, М.Н. Тимофеев// Свид. №2006611908. – - М.: Роспатент, 2006 г.

14. Тимофеев М.Н. Обоснование оптимальных параметров при работе машинно-тракторных агрегатов перекрытием: программа / Е.И. Трубилин, С.И. Костылев, В.В.Цыбулевский, М.Н.Тимофеев//Свид. № 2006612755. – - М.: Роспатент, 2006 г.

15. Тимофеев М.Н. Механизация уборки сладкого перца / Е.И. Трубилин, М.Н. Тимофеев, С.И. Костылев // Материалы международной науково-практичной конференциi «Передовi науковi разработкi – 2006», том 9. – Днiпропетровськ: Науке i освiта, 2006. – с. 44 – 47.

16. Тимофеев М.Н. Машинная технология многоразовой уборки сладкого перца / Е.И. Трубилин, М.Н. Тимофеев, С.И. Костылев// Материалы международной научно-практической конференции "Молодежь и наука 21

века". Ч. 1., 21-23 марта 2006 г. – Ульяновск, 2006. – с. 221-224.

17. Тимофеев М.Н. Машинная технология многоразовой уборки сладкого перца (рекомендации) /М.Н. Тимофеев, Е.И. Трубилин, В.А. Абликов//. – Краснодар: КубГАУ, 2007. – 27 с.

18. Тимофеев М.Н. Теоретические основы повышения эффективности производственных процессов по уборке и реализации овощей/ М.Н. Тимофеев// Тр. КГАУ, Вып. 2(6). – Краснодар, 2007. – с. 185-190.

19.  Тимофеев М.Н. Обоснование рационального режима работы специализированного звена технического обслуживания и устранения отказов техники на заготовке сладкого перца. Депонировано № 40/19609. Рукопись аннотирована в 41 выпуске электронного издания БД «Агрос» № 0220510769 в НТЦ «Информрегистр» за 2007 г.

20. Тимофеев М.Н. Вероятностный подход к расчету уборочно-транспортного звена на уборке сладкого перца. Депонировано № 40/19608. Рукопись аннотирована в 41 выпуске электронного издания БД «Агрос» № 0220510769 в НТЦ «Информрегистр» за 2007 г.

21.Тимофеев М.Н. Ресурсосберегающая экологически безопасная машинная технология многоразовой уборки пасленовых овощей / М.Н. Тимофеев//Механизация и электрификация сельского хозяйства.–2007, № 8.– с. 6 -7.

22. Тимофеев М.Н. Производительность транспортных средств на перевозке сладкого перца / М.Н. Тимофеев //Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 2007, № 8. – с. 6.

23. Тимофеев М.Н. Экономическая эффективность производственных процессов заготовки и реализации сладкого перца/ М.Н. Тимофеев// Тр. КГАУ, Вып. 3(7). – Краснодар, 2007. – с. 53- 56.

24. Тимофеев М.Н. Оптимизация режима работы пункта приемки и товарной обработки сладкого перца/ М.Н. Тимофеев// Тр. КГАУ, Вып. 3(7). – Краснодар, 2007. – с. 169-173.

25. Тимофеев М.Н. Синтез показателей эффективности производственных процессов уборки и реализации урожая сладкого перца/ М.Н. Тимофеев// Тр. КГАУ, Вып. 4(8). – Краснодар, 2007. – с. 62-63.

26. Тимофеев М.Н. К определению экономической эффективности производства и реализации пасленовых овощей/ М.Н. Тимофеев// Тр. КГАУ, Вып. 4(8). – Краснодар, 2007. – с. 45-46.

27. Тимофеев М.Н. Производительность перцеуборочной машины в зави-симости от условий уборки/М.Н.Тимофеев//Техника в сел.хоз-ве № 6, 2007.- с. 23-25.

28. Тимофеев М.Н. Организация уборочно-транспортного и заготовительного процесса пасленовых овощей/ М.Н. Тимофеев// Тр. КГАУ, Вып. 2(11). – Краснодар, 2008. – с. 253-255.

29. Тимофеев М.Н. Механизировать заготовку и реализацию овощной продукции/М.Н.Тимофеев// Экономика сельского хозяйства № 5, 2008.- с.56-60.

30. Тимофеев М.Н. Исследование машинной уборки сладкого перца М.Н. Тимофеев//Механизация и электрификация сельского хозяйства.– 2008, № 5.– с. 48.



 



<
 
2013 www.disus.ru - «Бесплатная научная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.