Analysis of the results of field testing of the spring-wave roller

Vyacheslav E. Proshkin; Прошкин Вячеслав Евгеньевич; Vladimir I. Kurdyumov; Курдюмов Владимир Иванович; Evgeny N. Proshkin; Прошкин Евгений Николаевич; Viktor V. Kurushin; Курушин Виктор Валерьевич; Roman V. Bogatsky; Богатский Роман Владимирович

doi:10.17816/0321-4443-567933

Analysis of the results of field testing of the spring-wave roller

Authors: Proshkin V.E.¹, Kurdyumov V.I.¹, Proshkin E.N.¹, Kurushin V.V.¹, Bogatsky R.V.¹
Affiliations:
1. Ulyanovsk State Agrarian University
Issue: Vol 90, No 5 (2023)
Pages: 405-412
Section: New machines and equipment
URL: https://journals.eco-vector.com/0321-4443/article/view/567933
DOI: https://doi.org/10.17816/0321-4443-567933
ID: 567933

Cite item

Full Text

Open Access
Restricted Access

Access granted
Restricted Access

Subscription or Fee Access

Abstract
Full Text
About the authors
References
Supplementary files
Statistics

Abstract

BACKGROUND: Surface tillage is very important in agriculture, because it helps to increase the quantity and quality of the yield. One of the types of surface tillage is packing. It is carried out in order to improve the contact of seeds with the soil, as well as to create optimal soil porosity, in which the pores contain the necessary amount of water and air for good plant development.

AIMS: Improvement the quality of surface tillage based on the development of a highly efficient spring-wave roller, which ensures meeting the agricultural requirements, reducing operating costs and increasing crop yields.

METHODS: The new design of the spring-wave roller capable of packing the soil in compliance with the agrotechnical requirements has been proposed.

RESULTS: As a result of the conducted field studies of the spring-wave roller, a regression equation describing the influence of all independent factors of the packing process on the optimization criterion KPI was obtained. The adequacy of the mathematical model was evaluated according to the Fisher criterion, the calculated value of which was 1.001 with a tabular value of F_t = 2.46, which indicates its adequacy. The analysis of the deviations of the experimental results from the results obtained by calculating the resulting equation showed that at all points of the experimental plan, the data obtained fit into the confidence interval, which indicates the high quality of the experiments.

CONCLUSIONS: The maximum value of the coefficient of approximation to the KPI standard when using the spring-wave roller is 0.81 at the motion velocity v = 11 km/ h, the total force generated by compression springs C = 1750 N and the weight of the ballast m = 70 kg. The maximum KPI value achieved during operation of the commercially produced KKZ-6 roller is 0.57, which is 42.1% better than the proposed spring-wave roller has.

Keywords

packing, density, soil, wave relief, structural composition, roller, research, results

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время сельскохозяйственные предприятия стремятся выбирать системы обработки почвы с минимальным набором операций с целью сокращения затрат. В связи с этим, зачастую, недостаточное внимание уделяется прикатыванию почвы, которое хотя и является энергетически малозатратной операцией, но оказывает колоссальный эффект на развитие семян корневой системы растений. При этом основными обеспечиваемыми при прикатывании факторами, влияющими на урожайность, являются обеспечиваемые плотность и структурность почвы [1–5].

Необходимо отметить, что многие современные катки не позволяют обеспечить качественную обработку почвы с позиции соответствия плотности и структурного состава почвы агротехническим требованиям, что снижает урожайность сельскохозяйственных культур. Это можно объяснить, как нестандартными условиями их применения, так и неприспособленностью конструкций под различные физико-механические свойства почвы, порой изменяющиеся даже в пределах одного поля. Современные конструкции катков имеют высокую металлоёмкость, сложны в обслуживании и ремонте, что приводит к повышению стоимости их эксплуатации и большим затратам на техническое обслуживание и ремонт [6–9].

Целью работы является повышение качества поверхностной обработки почвы на основе разработки высокоэффективного пружинно-волнового катка, обеспечивающего выполнение агротребований, снижение эксплуатационных затрат и повышение урожайности сельскохозяйственных культур.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Для выполнения основных агротехнических требований авторским коллективом разработан принципиально новый пружинно-волновой каток (рис. 1), главной конструктивной особенностью которого является наличие подпружиненных уплотняющих элементов, установленных параллельно образующей катка.

Рис. 1. Пружинно-волновой каток: 1 — пластины образующей цилиндра; 2 — ребра; 3 — вертикальные диски; 4 — шпильки; 5 — уплотнители; 6 — пружины; 7 — отверстия.

Fig. 1. The spring-wave roller: 1 — sheets of a cylinder generatrix; 2 — edges; 3 — vertical disks; 4 — double-end bolts; 5 — sealers; 6 — springs; 7 — holes.

Благодаря суммарному усилию, создаваемого несколькими пружинами, установленными на одном уплотнителе, в зоне контакта уплотнителя с почвой создаётся переменная по величине плавно увеличивающаяся сила, за счет которой поверхность почвы уплотняется до требуемого агротехнического интервала с формированием на ней волнового рельефа. Применение волнового рельефа перспективно в зонах рискованного земледелия на озимых и яровых культурах, поскольку сформированные на поверхности почвы волны обеспечивают более качественный прогрев почвы, а также накопление во впадинах влаги, что спасает растения от гибели, а также способствует ускоренному росту и развитию семян.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

При полевых исследованиях пружинно-волнового катка для совместной оценки влияния независимых факторов процесса на качество прикатывания почвы использовали коэффициент приближения к эталону k_пэ [10]. Для этого в экспериментальных исследованиях при различных сочетаниях независимых факторов (таблица 1) определяли такие характеристики почвы, как плотность и ее структурный состав [11].

Таблица 1. Варьирование конструктивно-режимных параметров процесса прикатывания почвы в натуральных и кодированных значениях

Table 1. Ranges of design and mode parameters of soil packing in natural and encoded values

Параметры	Значения параметров: натуральные / кодированные
Скорость движения пружинно-волнового катка v, км/ч	7 / -1	12 / 0	15 / +1
Усилие сжатия пружин, установленных на уплотнителях C, Н	0 / -1	1684 / 0	3368 / +1
Масса балласта m, кг	0 / -1	50 / 0	100 / +1

Для того, чтобы обосновать влияние исследуемых независимых факторов на принятый критерий оптимизации k_пэ, необходимо получить соответствующую математическую модель, которая наглядно может показать их влияние на формируемую при прикатывании плотность почвы и её агрегатный состав. Для этого была использована программа STATISTICA 10, в частности, её функция «нелинейное оценивание» (рис. 2).

Рис. 2. Нелинейное оценивание влияния исследуемых независимых факторов процесса прикатывания на критерий оптимизации.

Fig. 2. Nonlinear assessment of influence of the studied independent factors of packing on the optimization criterion.

Вкладка нелинейное оценивание позволяет найти уравнения регрессии разных видов, для получения наиболее подходящего, из которых нами использована вкладка модуля нелинейного оценивания «Регрессия пользователя – произвольная функция потерь» (рис. 3).

Рис. 3. Использование модуля нелинейного оценивания.

Fig. 3. Use of the nonlinear assessment module.

После нажатия кнопки OK, самостоятельно вводим оцениваемую функцию, представленную формулой (1). Функцию потерь оставляем ту, которую предлагает программа (рис. 4). После этого появляется окно, представленное на рис. 5. Далее нужно ещё раз нажать кнопку OK для появления окна с таблицей, в которой представлены значения необходимых нам коэффициентов заданной ранее формы уравнения (рис. 6).

$v 6 = b 0 + b 1 \cdot v 1 + b 2 \cdot v 2 + b 3 \cdot v 3 + b 12 \cdot v 1 \cdot v 2 + b 13 \cdot v 1 \cdot v 3 + b 23 \cdot v 2 \cdot v 3 + b 11 \cdot v 1 \cdot v 1 + b 22 \cdot v 2 \cdot v 2 + b 33 \cdot v 3 \cdot v 3$ . (1)

Рис. 4. Окно с основной расчётной формулой и формулой потерь.

Fig. 4. A window with the main function and the function of losses.

Рис. 5. Оценка влияния принятых переменных на основную модель.

Fig. 5. Assessment of influence of the chosen variables on the main model.

Рис. 6. Расчёт коэффициентов модели.

Fig. 6. Calculation of model coefficients.

После внесения расчётных данных в формулу 1, получим необходимое общее уравнение регрессии

$\begin{array}{l} k_{сэ} = 0,097385 + 0,100629 v + 0,000137 С + 0,002586 m + 0,000001 v С - \\ - 0,000085 v m - 0,000001 С m - 0,004429 v^{2} - 0,000001 C^{2} - 0,000012 m^{2} . \end{array}$ (2)

Уравнение (2) в натуральных значениях факторов описывает влияние всех изменяемых конструктивно-режимных параметров на k_пэ. Однако, оно не даёт возможности оценить степень влияния каждого отдельного фактора на критерий оптимизации вследствие большой разницы их натуральных значений. Такая возможность может быть реализована после представления уравнения (2) в кодированных значениях факторов:

$\begin{array}{l} K = 0,891067 - 0,000630 X + 0,028689 Y + 0,013208 Z + 0,002234 X Y - \\ - 0,017026 X Z - 0,007437 Y Z - 0,070852 X^{2} - 0,142070 Y^{2} - 0,030655 Z^{2}, \end{array}$ (3)

где: K — коэффициент приближения к эталону; X — скорость движения пружинно-волнового катка; Y — суммарное усилие, создаваемое пружинами сжатия одного уплотнителя пружинно-волнового катка; Z — масса балласта.

Выполнив исследование полученное уравнение регрессии в кодированных значениях факторов, можно заключить, что наибольшее влияние на качество прикатывания почвы пружинно-волновым катком оказывает усилие сжатия пружин Y, а наименьшее влияние оказывает скорость движения Х.

После анализа всех полученных при экспериментальных исследованиях пружинно-волнового катка данных определено максимальное значение k_пэ, которое составляет 0,81, что значительно выше, чем у серийно выпускаемого катка ККЗ-6 (k_пэ = 0,57), исследования которого проводили одновременно на контрольном участке поля.

Возможности программы STATISTICA 10 позволяют выполнить анализ полученного уравнения с помощью модуля «Анализ множественной регрессии». Для этого необходимо выбрать соответствующую вкладку и указать, какие из рассматриваемых переменных являются зависимыми, а какие – независимыми (рис. 7).

Рис. 7. Выбор зависимых и независимых переменных.

Fig. 7. Selecting dependent and independent variables.

После нажатия кнопки ОК появляется окно с результатами анализа регрессии (рис. 8).

Рис. 8. Результаты анализа множественной регрессии.

Fig. 8. Results of analysis of multiple regression.

Проанализировав полученные в окне результаты, можно отметить, что расчётное значение критерия Фишера Fр составляет 1,001 при табличном значении F_т = 2,46. Следовательно, полученное уравнение регрессии адекватно описывает процесс прикатывания почвы пружинно-волновым катком. Полученное расчётное значение критерия Стьюдента tопр = 17,712 оказалось в 8,6 раз больше табличного значения (tтаб = 2,06), что свидетельствует о точности вычисления корреляционного отношения.

Анализ отклонений (остатков) также играет важную роль в анализе регрессий. Они позволяют оценить разность между наблюдаемыми значениями зависимой переменной и теми её значениями, которые предсказываются регрессионной моделью. Такой анализ можно выполнить с помощью функции Анализ остатков программы STATISTICA 10. Для этого в подмодуле анализа остатков необходимо нажать кнопку Нормальный график остатков, в результате чего получим соответствующий график (рис. 9).

Рис. 9. Нормальный вероятностный график остатков.

Fig. 9. Normal probability graph of residuals.

Из представленного выше графика, видно, что все точки остатков находятся практически на одной линии, следовательно, можно сделать вывод об адекватности полученного уравнения регрессии.

ВЫВОДЫ

Анализ результатов экспериментальных исследований позволил получить уравнение регрессии, которое адекватно описывает степень влияния независимых факторов на коэффициент приближения к эталону k_пэ. Выявлено, что на качество обработки наибольшее влияние оказывает усилие, создаваемое пружинами сжатия одного уплотнителя, а наименьшее – скорость движения катка.

Также выявлено, что максимальное значение k_пэ при использовании предлагаемого пружинно-волнового катка составляет 0,81. Такое качество прикатывания достигается при скорости движения катка v = 11 км/ч, суммарном усилии, создаваемом пружинами сжатия одного уплотнителя C = 1750 H и массе балласта m = 70 кг. Максимальный k_пэ, достигаемый при работе серийно выпускаемого катка ККЗ-6, составляет 0,57, что на 42,1% хуже, чем у предлагаемого катка.

Дополнительно

Вклад авторов. Прошкин В.Е., Прошкин Е.Н., Курушин В.В. ― поиск публикаций по теме статьи, написание текста рукописи; Курдюмов В.И.― редактирование текста рукописи; Богатский Р.В.― создание изображений; Курдюмов В.И.― экспертная оценка, утверждение финальной версии. Авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов.

Источники финансирования. Работа выполняется в рамках гранта Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских учёных — кандидатов наук МК-5360.2022.4.

Additional information

Authors’ contribution. V.E. Proshkin, E.N. Proshkin, V.V. Kurushin ― search for publications on the topic of the article, writing the text of the manuscript; V.I. Kurdyumov ― editing the text of the manuscript; R.V. Bogatsky ― creating images; V.I. Kurdyumov ― expert opinion, approval of the final version. The authors attest that they meet the ICMJE international criteria for authorship (all authors made substantial contributions to the conceptualization, research, and preparation of the article, and read and approved the final version before publication).

Competing of interests. The authors declare the absence of obvious and potential conflicts of interest.

Funding source. This work was supported with the Russian Federation Presidential grant for state support of young scientists — candidates of sciences (No. МК-5360.2022.4).