Анализ результатов полевых исследований пружинно-волнового катка

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Поверхностная обработка почвы очень важна в сельском хозяйстве, поскольку, благодаря ей, повышается количество и качество урожая. Одним из видов поверхностной обработки почвы является прикатывание. Его осуществляют для улучшения контакта семян с почвой, а также для создания оптимальной пористости почвы, при которой поры содержат необходимое количество воды и воздуха для хорошего развития растения.

Целью работы — 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. Предложена новая конструкция пружинно-волнового катка, способного обеспечить прикатывание почвы с соблюдением агротехнических требований.

Результаты. В результате выполненных полевых исследований пружинно-волнового катка получено уравнение регрессии описывающее влияние всех независимых факторов процесса прикатывания на критерий оптимизации kпэ. Выполнена оценка адекватности математической модели по критерию Фишера, расчётное значение которого Fр составило 1,001 при табличном значении Fт = 2,46, что свидетельствует о её адекватности. Выполненный анализ отклонений результатов эксперимента от результатов, рассчитанных по полученному уравнению, показал, что во всех точки плана эксперимента полученные данные укладываются в доверительный интервал, что свидетельствует о высоком качестве проведения опытов.

Заключение. Максимальное значение коэффициента приближения к эталону kпэ при использовании пружинно-волнового катка составляет 0,81 при скорости движения v = 11 км/ч, суммарном усилии, создаваемом пружинами сжатия C = 1750 H и массе балласта m = 70 кг. Максимальное значение kпэ, достигаемое при работе серийно выпускаемого катка ККЗ-6 составляет 0,57, что на 42,1% значительно лучше, чем у предлагаемого пружинно-волнового катка.

Полный текст

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 kпэ [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 kпэ, 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).

v6=b0+b1v1+b2v2+b3v3+b12v1v2+b13v1v3+ b23v2v3+b11v1v1+b22v2v2+b33v3v3.          (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

kсэ=0,097385+0,100629v+0,000137С+0,002586m+0,000001vС0,000085vm0,000001Сm 0,004429v20,000001C20,000012m2.            (2)

Уравнение (2) в натуральных значениях факторов описывает влияние всех изменяемых конструктивно-режимных параметров на kпэ. 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:

K=0,8910670,000630X+0,028689Y+0,013208Z+0,002234XY0,017026XZ0,007437YZ0,070852X20,142070Y20,030655Z2,            (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 kпэ, которое составляет 0,81, что значительно выше, чем у серийно выпускаемого катка ККЗ-6 (kпэ = 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 составляет 1,001 при табличном значении Fт = 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 kпэ. Выявлено, что на качество обработки наибольшее влияние оказывает усилие, создаваемое пружинами сжатия одного уплотнителя, а наименьшее – скорость движения катка.

Также выявлено, что максимальное значение kпэ 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 kпэ, 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).

×

Об авторах

Вячеслав Евгеньевич Прошкин

Ульяновский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина

Автор, ответственный за переписку.
Email: veproshkin1993@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0307-3411
SPIN-код: 1501-8513

кандидат техн. наук, доцент кафедры «Агротехнологии, машины и безопасность жизнедеятельности»

Россия, 432017, Ульяновск, б-р Новый Венец, д. 1

Владимир Иванович Курдюмов

Ульяновский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина

Email: bgdie@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1603-1779
SPIN-код: 2823-4234

профессор, доктор техн. наук, заведующий кафедрой «Агротехнологии, машины и безопасность жизнедеятельности»

Россия, 432017, Ульяновск, б-р Новый Венец, д. 1

Евгений Николаевич Прошкин

Ульяновский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина

Email: mobilemach-dep@ugsha.ru
ORCID iD: 0009-0007-3900-1413
SPIN-код: 8680-5095

доцент, кандидат техн. наук, доцент кафедры «Эксплуатация мобильных машин и технологического оборудования»

Россия, 432017, Ульяновск, б-р Новый Венец, д. 1

Виктор Валерьевич Курушин

Ульяновский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина

Email: bgdie@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1355-5561
SPIN-код: 2333-8450

кандидат техн. наук, доцент кафедры «Агротехнологии, машины и безопасность жизнедеятельности»

Россия, 432017, Ульяновск, б-р Новый Венец, д. 1

Роман Владимирович Богатский

Ульяновский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина

Email: gerald7337@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0008-2170-3430

студент инженерного факультета

Россия, 432017, Ульяновск, б-р Новый Венец, д. 1

Список литературы

  1. Кленин Н.И., Сакун В.А. Сельскохозяйственные и мелиоративные машины. М.: Колос, 1994.
  2. Раднаев Д.Н., Сергеев Ю.А., Абидуев А.А., и др. Влияние конструкции шпоры катка для сплошного прикатывания на рыхление и уплотнение почвы // Дальневосточный аграрный вестник. 2022. Т. 16, № 4. С. 114–121. doi: 10.22450/199996837_2022_4_114
  3. Семенихина Ю.А. Исследование вязкоупругого состояния почвы по воздействием активной поверхности почвообрабатывающего катка // Тракторы и сельхозмашины. 2017. Т. 84, № 7. C. 32–36. doi: 10.17816/0321-4443-66333
  4. Кузьминых А.Н. Система предпосевной обработки почвы и урожайность ярового ячменя // Вестник Марийского государственного университета. Серия: Сельскохозяйственные науки. Экономические науки. 2020. Т. 6, № 1. С. 32–39. doi: 10.30914/2411-9687-2020-6-1-32-38
  5. Синеоков Г.Н. Проектирование почвообрабатывающих машин. М.: Машиностроение, 1965.
  6. Ефимов А.Г., Калюжный В.Г. Механические приёмы ухода за посевами // Соя: биология и технология возделывания: под ред. В.Ф. Баранова, В. М. Лукомца. Краснодар: Советская Кубань, 2005.
  7. Сурин Р.О., Соколов М.С., Щитов С.В., и др. Применение комбинированного сельскохозяйственного агрегата на щелевании и прикатывании в условиях Амурской области // JARITS. 2023. № 35. С. 88–92. doi: 10.26160/2474-5901-2023-35-88-92
  8. Камбулов С.И., Пархоменко Г.Г., Семенихина Ю.А., и др. Использование мульчирующих катков в конструкции комбинированных почвообрабатывающих агрегатов // Таврический вестник аграрной науки. 2020. № 3 (23). С. 113–121. doi: 10.33952/2542-0720-2020-3-23-113-121
  9. Петровец В.Р., Гайдуков В.А. Влияние прикатывающих катков сошников на плотность почвы семенного ложа // Конструирование, использование и надежность машин сельскохозяйственного назначения. 2022. № 1 (21). С. 5–9.
  10. Kurdyumov V.I., Proshkin V.E., Kurushin V.V., et al. Field studies of the wave roller // E3S Web Conf. 2023. Vol. 392. P. 02030. doi: 10.1051/e3sconf/202339202030
  11. Курдюмов В.И., Прошкин В.Е., Прошкин Е.Н., и др. К определению силы воздействия виброкатка на почву // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2022. № 2 (58). С. 13–17. doi: 10.18286/1816-4501-2022-2-13-17
  12. REFERENCES
  13. Klenin NI, Sakun VA. Agricultural and reclamation machines. Moscow: Kolos; 1994. (in Russ).
  14. Radnaev DN, Sergeev YuA, Abiduev AA, et al. Influence of the design of the roller spur for continuous compaction on loosening and compaction of soil. Dalnevostochnyy agrarnyy vestnik. 2022;16(4):114–121. (in Russ). doi: 10.22450/199996837_2022_4_114
  15. Semenikhina YA. Investigation of viscoelastic state of soil under the influence of active surface of the tillage roller. Tractors and Agricultural Machinery. 2017;84(7):32–36. (in Russ). doi: 10.17816/0321-4443-66333
  16. Kuzminykh AN. Pre-sowing soil tillage system and spring barley yield. Vestnik Mariyskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Selskokhozyaystvennye nauki. Ekonomicheskie nauki. 2020;6(1):32–39. (in Russ). doi: 10.30914/2411-9687-2020-6-1-32-38
  17. Sineokov GN. Design of tillage machines. Moscow: Mashinostroenie; 1965. (in Russ).
  18. Efimov AG, Kalyuzhny VG. Mechanical techniques for caring for crops. In: Soybean: biology and cultivation technology: eds. VF Baranov, VM Lukomets. Krasnodar: Sovetskaya Kuban; 2005. (in Russ).
  19. Surin RO, Sokolov MS, Shchitov SV, et al. Application of a combined agricultural machine for slotting and rolling in the conditions of the Amur region. JARITS. 2023;35:88–92. (in Russ). doi: 10.26160/2474-5901-2023-35-88-92
  20. Kambulov SI, Parkhomenko GG, Semenikhina YuA, et al. The use of mulching rollers in the design of combined tillage units. Tavricheskiy vestnik agrarnoy nauki. 2020;3(23):113–121. (in Russ). doi: 10.33952/2542-0720-2020-3-23-113-121
  21. Petrovets VR, Gaidukov VA. The influence of press rollers of coulters on the density of the soil of the seed bed. Konstruirovanie, ispolzovanie i nadezhnost mashin selskokhozyaystvennogo naznacheniya. 2022;1(21):5–9. (in Russ).
  22. Kurdyumov VI, Proshkin VE, Kurushin VV, et al. Field studies of the wave roller. E3S Web Conf. 2023;392:02030. doi: 10.1051/e3sconf/202339202030
  23. Kurdyumov VI, Proshkin VE, Proshkin EN, et al. To determine the force of impact of a vibrating roller on the soil. Vestnik Ulyanovskoy gosudarstvennoy selskokhozyaystvennoy akademii. 2022;2(58):13–17. (in Russ). doi: 10.18286/1816-4501-2022-2-13-17

Дополнительные файлы

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

Скачать (357KB)
3. Рис. 2. Нелинейное оценивание влияния исследуемых независимых факторов процесса прикатывания на критерий оптимизации.

Скачать (223KB)
4. Рис. 3. Использование модуля нелинейного оценивания.

Скачать (57KB)
5. Рис. 4. Окно с основной расчётной формулой и формулой потерь.

Скачать (275KB)
6. Рис. 5. Оценка влияния принятых переменных на основную модель.

Скачать (126KB)
7. Рис. 6. Расчёт коэффициентов модели.

Скачать (121KB)
8. Рис. 7. Выбор зависимых и независимых переменных.

Скачать (76KB)
9. Рис. 8. Результаты анализа множественной регрессии.

Скачать (104KB)
10. Рис. 9. Нормальный вероятностный график остатков.

Скачать (135KB)

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

 СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: ПИ № ФС 77 - 81900 выдано 05.10.2021.


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах