авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 |
-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФГБОУ ВПО «ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ

УНИВЕРСИТЕТ»

На правах рукописи

Кидяева Наталья Петровна

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

ЗЕРНОУБОРОЧНЫХ КОМБАЙНОВ ЗА СЧЕТ ОПТИМИЗАЦИИ

ЭНЕРГОЗАТРАТ В УСЛОВИЯХ АМУРСКОЙ ОБЛАСТИ

Специальность 05.20.01 – технологии и средства механизации сельского хозяйства Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель – доктор технических наук, профессор Щитов С.В.

Благовещенск – 2014 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ.............................................................................................................. Глава 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ................ 1.1 Естественно-производственные условия и уровень механизации уборочных работ........................................................................................................... 1.2 Анализ использования зерноуборочных комбайнов...................................... 1.3 Оптимизация использования техники в сельскохозяйственном производстве................................................................................................................. 1.4 Выводы и задачи исследований............................................................................. ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕРНОУБОРОЧНОЙ ТЕХНИКИ.............................................................................................................. 2.1 Оптимизация выбора комбайна по объему работ........................................... 2.2 Оптимизация выбора комбайна по расходу топлива..................................... 2.3 Оптимизация выбора зерноуборочных комбайнов по погодным условиям........................................................................................................................ 2.4. Оптимизация выбора комбайна по объему работ, по расходу топлива и погодным условиям................................................................................................... ГЛАВА 3. ПРОГРАММА И МЕТОДИКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ................................................................................................ 3.1 Задачи экспериментальных исследований......................

................................... 3.2 Общая методика экспериментальных исследований..................................... 3.3 Объекты и условия проведения экспериментальных исследований........ 3.4 Методика проведения сравнительных хозяйственных испытаний........... 3.5 Методика использования спутниковой системы позиционирования...... 3.6 Методика обработки экспериментальных данных.......................................... ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ И АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ НА УБОРКЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ........................................................................................................ 4.1 Результаты сравнительных хозяйственных испытаний................................ 4.2 Выбор комбайна по объему работ......................................................................... 4.3 Выбор комбайна по расходу топлива................................................................... 4.4 Выбор зерноуборочных комбайнов по погодным условиям....................... 4.5 Результаты экспериментальных исследований по распределению баланса времени смены............................................................................................ 4.6 Энергозатраты от потерь урожая......................................................................... 4.7 Коэффициенты эффективности............................................................................ ГЛАВА 5. ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ............ ИССЛЕДОВАНИЙ.............................................................................................. 5.1 Топливно-энергетическая оценка работы........................................................ зерноуборочных комбайнов......................................................................................... ВЫВОДЫ............................................................................................................. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ................................................................................... ПРИЛОЖЕНИЯ................................................................................................... ВВЕДЕНИЕ В последние годы в сельском хозяйстве наблюдается расширение объ емов производства. Так в Амурской области за последние 5 лет увеличение посевных площадей составило 37,9 %. Процесс уборки урожая является за вершающим этапом сельскохозяйственных работ. Особенности этого этапа заключаются в том, что он проходит в сложных естественно производственных условиях. Это объясняется тем, что в это время выпадает большое количество осадков, что затрудняет процесс уборки. Кроме того, на уборку отводится ограниченное время и если не выдержать сроки уборки, то возникают повышенные потери урожая. Вместе с тем в области происходит списание устаревшего парка комбайнов, а ему на смену приходит, хоть и в меньшем количестве, новое поколение комбайнов. Известно, что на рынке всегда пользуется спросом продукция, которая имеет более низкую цену. Пе ред производителями продукции всегда стоял и стоит вопрос, какой комбайн лучше всего использовать. Особенно этот вопрос стоит остро в настоящее время, так как имеется большой выбор уборочной техники, которая имеет различные технико-экономические показатели. Вопрос повышения эффек тивности использования уборочной техники широко рассмотрен в работах многих отечественных и зарубежных авторов [11, 62, 65, 66, 76, 106, 107, 110, 118]. В проведенных исследованиях за основу брали различные параметры:

пропускная способность, рабочая скорость, расход топлива и многие другие.

Наряду с этим очень важно найти комплексный (оптимальный) подход к выбору уборочной техники. Поставленную задачу можно решить с исполь зованием экономико-математических методов.

Для сельскохозяйственного производства использование данных мето дов широко рассматривается в работах [17, 58, 69, 76, 79, 93, 120, 122 и дру гих]. Вместе с тем остается неисследованным вопрос повышения эффектив ности использования уборочной техники в сложных естественно производственных условиях.

Цель исследований – повышение эффективности использования зер ноуборочных комбайнов за счет оптимизации энергозатрат.

Объект исследования – технологический процесс работы зерноубо рочных комбайнов при выполнении уборочных работ в условиях Амурской области.

Предмет исследований – закономерности влияния технических и тех нологических параметров на эффективность использования зерноуборочных комбайнов.

Методы исследований. Теоретические исследования по повышению эффективности использования зерноуборочных комбайнов в технологии уборочных работ проведены на основе структурной экономико математической модели с использованием графического способа целочис ленного программирования, транспортной задачи, теории статистических решений и метода анализа иерархий. Экспериментальные исследования про ведены в реальных условиях эксплуатации на базе передовых хозяйств Амурской области. Полученные экспериментальные данные обработаны в соответствии с современными методами теории вероятностей, математиче ской статистики и планирования экспериментальных исследований.

Научная новизна. Получена структурная экономико-математическая модель, позволяющая определить эффективность использования зерноубо рочных комбайнов за счет оптимизации энергозатрат. Определены аналити ческие зависимости, позволяющие определить влияние производительности, расхода топлива, погодных условий на распределение зерноуборочных ком байнов в технологии проведения уборочных работ.

Практическая ценность и реализация результатов исследований.

Использование структурной экономико-математической модели позволяет оптимизировать энергозатраты в технологии уборочных работ. Использова ние метода анализа иерархий дает возможность выбрать и оптимально рас пределить зерноуборочные комбайны в технологии уборочных работ по про изводительности, расходу топлива и погодным условиям.

Внедрение результатов исследования. Результаты исследований внедрены в ООО «Сервис Агро», КФХ «Ковалев С.В.», КФХ «Жуковин А.Т.», КФХ «Лейко В.А.» Благовещенского района, а также используются в учебном процессе на кафедрах «Высшая математика» и «Транспортно энергетические средства и механизация агропромышленного комплекса»

(ТЭС и МАПК) ФГБОУ ВПО «Дальневосточный государственный аграрный университет».

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладыва лись, рассматривались и были одобрены на тематических научных конфе ренциях ФГБОУ ВПО ДальГАУ (2011, 2012, 2013 гг.), «Молодежь XXI века:

шаг в будущее» (2011 г.), на расширенном заседании кафедры ТЭС и МАПК ФГБОУ ВПО ДальГАУ (2013г.), на Международной научно-практической конференции «Наука и образование: проблемы и тенденции развития»

(2013г.).

Публикации. Основные положения диссертационной работы опубли кованы в сборниках научных трудов ФГБОУ ВПО ДальГАУ, депонированы в Центре информации и технико-экономических исследований агропромыш ленного комплекса РАСХН ВНИИЭСХ, в журналах «Научное обозрение», «Техника и оборудование для села», вестник КрасГАУ, в сборнике по мате риалам Международной научно-практической конференции «Наука и обра зование: проблемы и тенденции развития» г. Уфа, получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014611343 «Про грамма для определения производительности зерноуборочного комбайна».

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, общих выводов, списка литературы и приложений.

Работа изложе на на 135 страницах, содержит 21 таблицу, 49 рисунков и 6 приложений.

Список литературы содержит 144 наименования, из них 15 – на иностранном языке.

Глава 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ 1.1 Естественно-производственные условия и уровень механизации уборочных работ Территория Российской Федерации в настоящее время разделена на во семь федеральных округов: Центральный, Северо-Западный, Южный, При волжский, Уральский, Сибирский, Северо-Кавказский, Дальневосточный.

Административно-территориальное деление осуществлялось с учётом специфики районов, природно-климатических, экономических, исторических и других условий.

Дальневосточный федеральный округ (ДФО) – один из самых больших регионов страны. Он протянулся с севера на юг, огромное расстояние омыва ется водами морей Тихого и Северного Ледовитого океанов. Большую часть территории занимают плоскогорья, нагорья и хребты, равнины составляют меньше четверти площади всего округа.

В ДФО входят: Республика Саха (Якутия), Приморский, Камчатский и Хабаровский края;

Магаданская, Сахалинская и Амурская области;

Чукот ский автономный округ и Еврейская автономная область.

Площадь Дальнего Востока России 6215,9 тыс. кв. км, что составляет 36,4% площади всей страны. Однако доля общей посевной площади в обще российском показателе незначительна – примерно 1/5.

Посевные площади ДФО, пригодные для выращивания сельскохозяй ственных культур, распределены неравномерно (рисунок 1.1).

Амурская область располагает огромными земельными ресурсами, по площади пашни она является крупнейшим регионом в ДФО. Общая земель ная площадь составляет 363,7 тыс. км2. Протяжённость Амурской области, в меридиональном направлении 760 км и широтном - 700 км [101, 102].

Дальневосточный Федеральный Округ Республика Саха ЕАО (Якутия) 7% 2% Приморский край 22% Хабаровский край Амурская область 4% 65% Рисунок 1.1 – Удельный вес посевных площадей по регионам ДФО на 2012 год Рельеф Амурской области – горно-равнинный, горы занимают 57,5%, равнины – 42,5% территории. «Рельеф области представляет сочетание об ширных равнин и хребтов различной высоты. Наибольшую площадь из рав нинных участков Амурской области занимает Зейско - Буреинская равнина.

Восточная и северо-восточная части ее имеют увалистый характер с абсо лютными высотами 280-340 м. Юго-западная часть равнины представляет ряд ступеней-террас Амура: низкопойменную и три надпойменных. Вторая надпойменная терраса высотой 60 м занимает почти всю основную площадь равнины. Эта равнина сформировалась в обширной тектонической депрес сии, заполненной континентальными отложениями. Это наиболее заселенная и освоенная часть области. Между реками Амуром и Зеей расположено сла боволнистое Амуро - Зейское плато с высотами от 200 до 500 м. На северо западе высоты достигают 600 м. На севере области в долине р. Зеи между хребтами Становым, Джугдыр и Тукурингра - Джагды находится Верхнее Зейская равнина, представляющая собой межгорную впадину, покрытую мощной толщей верхнетретичных отложений» [1].

Рельеф области имеет благоприятные условия для развития сельскохо зяйственной деятельности – особенно Зейско - Буреинская равнина и Амуро Зейское плато.

Территория области располагается в зоне перехода от континента к океану. Ведущим фактором, определяющим своеобразие этой зоны, считает ся климат, в частности, перераспределение влаги и тепла под влиянием мо рей и океана.

Климат южной части Дальнего Востока формируется под влиянием общей циркуляции атмосферы, континентального полярного, морского полярного, континентального тропического и морского тропического воздуха. Их взаимодействие в различное время года формирует особенности климата этой территории, который определяется как муссонный по характеру формирования и континентальный по температурным условиям [26].

Зимой с северо-западного направления на территорию области поступает континентальный холодный полярный воздух. В этот период преобладают сухие ветра и низкие температуры. Весной и в начале лета из северного Китая сюда вторгаются массы континентального сухого и горячего воздуха, вызывая засуху в южной части Зейско - Буреинской равнины. Летом с востока к юго-востоку перемещается влажный морской полярный и теплый морской тропический воздух с дальневосточных морей и Тихого океана. При их соприкосновении образуется полярный фронт, формируются циклоны.

Обильные осадки этих циклонов вызывают переувлажнение почвы [26].

По данным метеостанции города Благовещенска, средняя температура самого холодного месяца - января – составляет 24,30 С, а средняя температура самого тёплого месяца – июля - 26 0 С. Вегетационный период продолжается в среднем от 123 до 152 дней со средней температурой 14,50 С, а безморозный - в среднем 127 дней. Последний заморозок весной обычно происходит между 18 мая и 10 июня, а первые осенние заморозки наступают в интервале с 15 по 23 сентября. В период с июня по сентябрь выпадает до 350 мм, что составляет примерно 70% от годового количества осадков. Однако в период уборки зерновых культур, с середины июля по середину августа, выпадает более 300мм осадков, что составляет около 60% годовой нормы.

Неоднородность физико-географических и климатических условий области оказывают огромное влияние на формирование почвенного покрова равнин. Пахотные земли в Амурской области в основном представлены лугово-чернозёмовидными (622,7 тыс. га. – 35,8%), луговыми глееватыми и глеевыми (511,2 тыс. га – 29,2%), бурыми лесными (360 тыс. га – 20,7%), пойменными (аллювиальными) (161,3 тыс. га – 9,2%) почвами [85].

Остальные пахотные земли обладают невысоким эффективным плодородием с крайне неустойчивым водно-воздушным режимом. По механическому составу 65% пашни относится к тяжелым суглинкам и глинам.

На обширной территории второй надпойменной террасы Зейско Буреинской равнины под луговой растительностью сформировались лугово чернозёмовидные почвы. Они формируются на бурых глинах речного и озерного происхождения, под луговой и лугово-болотной травянистой растительностью. Гумусовый слой достигает глубины 70 – 80 см. Эти почвы обладают высоким потенциальным плодородием, но имеют и неблагоприятные агропроизводственные свойства. Из-за тяжелого механического состава в период муссонных дождей и сильного переувлажнения производительность почв снижается, затрудняется обработка полей и уборка урожая. Но в целом почвенно-климатические условия юга области и особенно Зейско-Буреинской равнины позволяют возделывать пшеницу, сою и другие сельскохозяйственные культуры [116].

Под лугово-болотной растительностью, в условиях периодического избыточного увлажнения формируются луговые почвы. Выделяют луговые глееватые и луговые глеевые почвы. Луговые почвы характеризуются невысоким потенциальным плодородием. Мощность гумусового слоя в целинном состоянии составляет 8 -10 см. При распашке он увеличивается до 18 – 20 см. Луговые почвы из-за тяжёлого гранулометрического состава слабо дренированы, следствием чего является переувлажнение. Эти почвы обычно используются под пашню только после проведения мелиоративных мероприятий.

Бурые лесные почвы сформировались под травянистыми дубовыми и дубово-черноберёзовыми лесами, также под хвойно-широколиственными лесами. Почвообразующими породами для них послужили древние озерно речные песчано-галечные отложения, четвертичные пески и супеси.

Бурые лесные почвы под естественной растительностью имеют маломощный гумусово-аккумулятивный горизонт. При формировании пахотного слоя в него вовлекается верхняя часть иллювиального горизонта с доведением его мощности до 14-20 см. Окраска пахотного слоя серо-бурая.

Содержание гумуса в пахотном слое чаще всего низкое или очень низкое (1,5-4%) [51].

По уровню плодородия эти почвы существенно уступают другим видам почв области. Запасы гумуса, азота и фосфора в них гораздо ниже, чем в лугово-чернозёмовидных почвах. Для бурых лесных почв характерно интенсивное внутрипочвенное выветривание, сопровождающееся оглиниванием почвенной толщи.

Пойменные (аллювиальные) почвы распространены в долинах Амура, Зеи и их многочисленных притоков. Эти почвы формируются на рыхлых современных аллювиальных отложениях.

Пойменные (аллювиальные) почвы подразделяются на следующие типы: аллювиальные дерновые, аллювиальные луговые, аллювиальные болотные. Практическое значение для сельского хозяйства имеют аллювиальные дерновые и аллювиальные луговые. Пойменные почвы очень разнообразны по мощности гумусового горизонта, строению профиля и агрохимическим показателям. Содержание гумуса колеблется от 3 до 6% в гумусовом горизонте и резко уменьшается при переходе к следующему горизонту. По запасам гумуса, азота и фосфора пойменные почвы уступают только лугово-чернозёмовидным и стоят несколько выше луговых почв и бурых лесных почв [26,85].

Агрохимические и водно-физические свойства аллювиальных дерновых и аллювиальных луговых почв варьирует в широких пределах в зависимости от гранулометрического состава, дренированности, режима рек и так далее. Пахотный слой повсеместно доведён до 20 см.

Аллювиальные дерновые почвы обладают благоприятными водно физическими и воздушными свойствами. Они хорошо прогреваются и быстро оттаивают. Аллювиальные луговые же почвы имеют неблагоприятный водный и воздушный режимы. Переувлажнение происходит не только и не столько от паводковых вод – сколько от атмосферных, грунтовых и делювиально-натечных вод водосборов.

Переувлажнение значительной площади пойменных земель отрицательно влияет на плодородие аллювиальных почв и затрудняет их использование под пашней и кормовыми угодьями.

Основные земледельческие районы расположены преимущественно в южной части Амуро-Зейского плато и в особенности в средней и южной частях Зейско-Буреинской равнины.

Амурская область поделена на пять агроклиматических зон [111]: юж ная, центральная, северная, северная таёжная и горно-таёжная. Основная часть сельхозугодий располагается в южной и центральной зонах – 83,6% всех посевных площадей области, северная зона - 14,2%, последние две зоны имеют посевную площадь менее чем 10 тыс. га (рисунок 1.2).

Сельское хозяйство Амурской области представлено производством сельскохозяйственных культур: яровые, зерновые, соя, кукуруза на силос и зерно, однолетние и многолетние травы, картофель, бахчевые, овощные, плодовые культуры, а так же продукцией животноводства.

Основными землепользователями как в России, так и области являются сельскохозяйственные организации различных форм собственности;

крестьянские (фермерские) хозяйства;

хозяйства населения.

тыс. га 592, 398, 300 108, 200 7,8 южная центральная северная северная горно таёжная таёжная Рисунок 1.2 – Распределение посевных площадей Амурской области по зонам Распределение посевных площадей по категориям хозяйств в 2012 году показано на рисунке 1.3.

хозяйства крестьянские населения (фермерские) 2% хозяйства 31% сельскохозяйстве нные предприятия 67% Рисунок 1.3 – Посевные площади по категориям хозяйств в 2012 году Под зерновыми культурами и соей в Амурской области в 2011 – гг. было занято 85% всех посевных площадей (рисунок 1.4) [3]. С 2008 по 2012 г отмечается ежегодное увеличение посевов сои на 20% за счёт уменьшения зерновых культур на 10 – 15 %, кормовых культур на 9% и картофеля на 1%.

100% 80% 60% 40% 20% 0% 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 картофель и овощебахчевые культуры кормовые культуры соя зерновые культуры Рисунок 1.4 – Распределение посевной площади под различные сельскохозяйственные культуры в % Динамика изменения посевных площадей показана на рисунке 1.5.

посевная площадь, тыс. га 1995 2000 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Рисунок 1.5 – Посевные площади сельскохозяйственных культур С 1995 г по 2004 г посевные площади сократились почти на 50%. Но после периода рыночных преобразований, в Амурской области с 2004 года по 2012 год начинается планомерное увеличение этих площадей, ежегодно на -10% (рис 1.5) [3].

Одним из определяющих факторов сельскохозяйственного производства является его техническая оснащенность, которая в свою очередь зависит от финансового состояния предприятий производящих зерновые культуры.

Динамика изменения посевных площадей и уборочной техники, за последние 14 лет, наглядно представлена на графике (рисунок 1.6).

Ежегодное сокращение количества зерноуборочных комбайнов на 6 – 9% по причине износа нашло отражение в уменьшении посевных площадей на 7 10%.

1082, 655, 1001, 855,4 1001, 633,3 535,1 576,4 626,5 662, 228,5 726 761,5 790, 3913 227, 2000 2422 2338 2327 2317 2232 2006 2004 1989 2128 2134 1995 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 общая посевная площадь, тыс. га количество зерноуборочных комбайнов, шт Рисунок 1.6 – Наличие посевных площадей и зерноуборочных комбайнов в Амурской области К 2007 году по сравнению с 1995 годом количество зерноуборочных комбайнов в сельскохозяйственных организациях сократилось на 59,6% или в 2,5 раза [3]. В этот период обновление техники идет более медленно, чем её списание, сохраняется тенденция выбытия по причине износа и недостатка средств для приобретения новой (рисунок 1.7) [3].

Исходя из состава парка зерноуборочных комбайнов и имеющихся по севных площадей по зонам на один комбайн приходится 454,5 га по цен тральной зоне, 303 га – по южной и 142,9 га – по северной.

350 254 количество, шт 211 205 200 159 114 68 100 58 44 55 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 поступление, шт выбытие, шт Рисунок 1.7 – Динамика поступления и выбытия зерноуборочных комбайнов с 2000 по 2012 годы С 2008 года по постановлению Правительства Российской Федерации [92] в целях осуществления мероприятий по модернизации и обновлению машинно-тракторного парка сельскохозяйственной техники предоставляются субсидии бюджетам субъектов Российской Федерации на возмещение части затрат на уплату процентов по инвестиционным кредитам. На основании этого ежегодно (2010-2013гг.) количество приобретаемых зерноуборочных комбайнов увеличивалось. В 2010г впервые за весь исследуемый период число поступивших превысило число списанных на 120%. Однако в 2011 и 2012 гг. количество приобретённых зерноуборочных комбайнов превысило число списанных всего на 3% и 7%, соответственно. Таким образом, в течение последних трех лет парк зерноуборочных комбайнов обновился на 17,5%.

Проект государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013 – 2020 годы также предусматривает предоставление субсидий бюджетам субъектов Российской Федерации на возмещение части затрат на приобретение сельскохозяйственной техники [29].

Структуру комбайнового парка области в 2013г оду на 81% составляют зерноуборочные комбайны отечественного производства (рисунок1.8). За 2011-2012 годы модельный ряд парка обновился на 17,5 % из них: 15 % зерноуборочных комбайнов КЗС – 1218 – 40, КЗС – 812 С, КЗС – собранными в пределах области на ЗАО ШМЗ «Кранспецбурмаш», Акрос 530, 580, Вектор 410, 420, Нива СК –5, СК – 5М производства «Ростсельмаш»

и 2,5% импортных зерноуборочных комбайнов марок John Deere, Claas Tuca no 430, 470, Claas Mega, Hew Holland, КЗС – 6 – Цзялянь (Китай).

Енисей-1200Р Енисей-950,954,958, 1200, 1200HM КЗС 1218- 19% КЗС 812С 1% 1% КЗС 812, КЗС- 42% 2% Вектор 410, 8% Нива, Колос 3% Акрос 530, 7% Амур-Лида 7% 10% Импортные: Tucano, Claas Mega 350, Hew Holland, КЗС- Цзялянь, John Deere Рисунок 1.8 – Структурный состав парка зерноуборочных комбайнов на 2013 год В настоящее время на полях области работают зерноуборочные комбайны с колесными, гусеничными (металлическими и резиноармированными) и полугусеничными движителями. Колесные зерноуборочные комбайны, в противовес к гусеничным, имеют меньшую массу, проще по устройству и обладают большей маневренностью, вместе с тем их использование возможно при влажности почвы до 38%.

Характерной особенностью Амурской области является избыточное переувлажнение почвы в период уборочных работ до 95 % пахотных земель [36]. В этих условиях возможность уборки зависит от проходимости комбайна. Это обстоятельство указывает на использование уборочных агрегатов на гусеничном ходу. Основным показателем гусеничного движителя является его повышенная проходимость. Большая площадь опорной поверхности позволяет снизить давление на почву. Зональная система машин предусматривала в структуре уборочного парка гусеничных комбайнов в наличии более 80% [52]. Однако состав парка зерноуборочных агрегатов в 2011, 2012, 2013 гг. укомплектован комбайнами на гусеничном ходу на 60,5 %, 56 %, 51% соответственно.

В настоящее время для выполнения своевременной и качественной уборки урожая зерновых культур и сои в области имеется многомарочный типоразмерный ряд зерноуборочных комбайнов. Обобщенным показателем производительности служит пропускная способность комбайна, измеряемая в килограммах массы обмолоченной за 1 с. По разработкам специалистов [43,44] парк зерноуборочных комбайнов должен включать не менее трех классов пропускной способности: 3 кг/с (I класс);

5-6 кг/с (II класс);

6-7 кг/с (III класс);

7-8 кг/с (IV класс);

9-10 кг/ (V класс);

11-12 (VI класс);

более (VII класс). Согласно методике расчета типоразмерного ряда парка зерно уборочных комбайнов [43] область должна быть оснащена комбайнами 5- кг/с (II класс), 6-7 кг/с – основная часть и 7-8 кг/с (IV класс);

9-10 кг/ (V класс) – незначительная часть. На данный момент основная доля моделей зерноуборочных комбайнов, 83,2% от общего числа, относится к III, IV классу пропускной способности (от 6 до 8 кг/с). За последние три года увеличилась доля зерноуборочных комбайнов, имеющих пропускную способность более 12 кг/с, и составила 7,4 % от общего числа.

Первостепенная задача производителей сельскохозяйственной продук ции – снижение себестоимости возделываемых культур. Одним из факторов, оказывающих значительное вияние на поставленную задачу, является со блюдение сроков уборки урожая. Несмотря на то, что континентальный кли мат Амурской области с ярко выраженной муссонностью в летний период соответствует условиям, необходимым для выращивания сельскохозяйствен ных культур, он также становится существенной причиной для их затягива ния.

Более наглядно среднее количество осадков выпавших за 2000 – 2013 гг. в период уборки зерновых и сои в центральной и южной зонах пред ставлено на рисунке 1.9. За весь период наблюдения максимальное количе ство осадков выпало в 2013 году, что составило 480 мм. Это способствовало избыточному переувлажнению почвы, и, как следствие, снижению урожай ности или гибели урожая.

Рисунок 1.9 – Среднее количество осадков выпавших за период 2000 – 2013гг.

Помимо потерь от переувлажнения почвы существуют и потери за комбайном. Доля таких потерь составляет до 15 % от выращенного урожая.

Снижение потерь первого типа возможно за счет комплектации парка зерноуборочных комбайнов в соответствии с зональной системой технологий и машин и распределения комбайнов с учетом переувлажненной почвы.

1.2 Анализ использования зерноуборочных комбайнов Завершающим и особенно важным этапом в возделывании зерновых культур является уборка урожая. Неправильный выбор способа уборки, затягивание её сроков из-за недостатка уборочной техники или её плохой подготовки к использованию может привести к значительным материальным убыткам.

Теоретические основы совершенствования технологий уборки зерновых культур и используемых технических средств разрабатывали В.Е.

Артемов [4], И.В. Бумбар [12], И.Ф. Василенко [14], И.В. Горбачев [28], В.П.

Горячкин, А.М. Емельянов [36], Э.В. Жалнин [42], В.А. Желиговский [45], П.Г. Иванченко [54], Ф.М. Канарев [59], И.Н. Каплин [63], Г.В. Коренев [68], В.А. Кубышев [74], А.Н.Леженкин [78], М.Г. Пенкин [89], М.С. Рунчев [94], Д.В. Скрипкин [104], А.Р. Сухаева [108], В.К. Шевкун [121] и другие.

Повышение эффективности уборки зерновых культур в своих работах рассматривали А.В. Борисова [11], А.В. Ковалева [65], М. М. Кузовников[76], Н.И. Стружкин [106, 107], А.И.Сухопаров [110] и другие.

Обоснованию прогрессивных технологий (прямое и раздельное комбайнирование, копенная, поточная, валковая технологии и новые индустриально-поточные технологии уборки с обработкой на стационаре) с учетом зональных условий уборки посвящены работы Э.В. Жалнина [42]. В основу методики расчета комплектования уборочно-транспортного комплекса (УТК) им были положены номограммы, позволяющие ориентировочно рассчитать экономический эффект от применения комбайновых агрегатов при различных режимах работы.

Индустриальные технологии уборки зерновых культур с обработкой урожая на стационарах и стационарно-передвежных пунктах на примере Казахстана показаны в работе М.Г. Пенкина [89].

Технологии уборки методом очеса зерновой части на корню с последующей доработкой на стационаре и методике расчета энергетических показателей уборочных агрегатов, которая показала, что исследуемая технология обладает рядом преимуществ, главное из которых – снижение энергозатрат на уборочный процесс посвящены работы А.Н.Леженкина [78].

Изучая проблему проектирования технологий уборки и послеуборочной обработки зерна, Н.И. Стружкин [106,107] уделяет внимание вопросу повышения эффективности использования зерноуборочных комбайнов. Разработанная им экономико-математическая модель для определения оптимальных технологических и технических параметров машин подтверждается оптимизационными расчетами подсистем процесса в производственной системе поле – комбайн – транспорт – зерноток.

Общая стратегия организации уборки зерновых культур должна быть направлена на обеспечение максимально возможного сбора выращенного урожая с наиболее высоким качеством зерна и при минимально допустимых затратах труда и средств. Для этого необходимо соблюсти агротехнические сроки уборки, определить способы уборки полей, выбрать и подготовить оптимальное количество техники уборочного парка, провести подготовку полей.

При выборе способов уборки учитывают, прежде всего, почвенно климатические условия зоны, в которой расположено хозяйство, состояние растения и оснащенность хозяйства уборочной техникой.

Вопросам исследования уборочного процесса в зоне Дальнего Востока посвящен ряд научных работ [5,6,7,12,62,66,84].

Исследования технологий уборки зерновых культур и выбора наиболее оптимальных, в условиях Амурской области, проводили В.И. Безруков [7], А.Г. Баштавой [5,6]. С точки зрения последнего, наиболее приемлемым в силу природно-климатических, производственных условий является рулонная уборка.

Исследования Н.М. Канделя [62] направлены на повышение эффективности работы зерноуборочного комбайна на гусеничном ходу в условиях зоны Дальнего Востока за счёт создания методики расчета процесса взаимодействия с почвой гусеничного движителя.

Повышению эффективности использования комбайнов в зоне Дальнего Востока за счёт рационального сочетания колёсных и гусеничных машин (на примере Амурской области) посвящены работы Л.В. Козловой [66].

В результате проведенных в работе исследований [22] режимно конструктивных параметров работы режущего аппарата, шнека жатки зерно уборочного комбайна «JOHN DEERE 1048» для снижения потерь разработано экспериментально-теоретическое обоснование метода снижения потерь семян сои за жаткой зерноуборочного комбайна за счёт оптимизации кинематических параметров рабочих органов жатки, что позволило предложить оптимальные режимно-конструктивные параметры рабочих органов жатки комбайна (режущий аппарат и шнек) «JOHN DEERE 1048» на уборке сои в условиях Амурской области.

Использование систем точного позиционирования приводит к повышению эффективности работы зерноуборочных комбайнов на уборке зерновых и сои в условиях Амурской области за счет снижения непроизводительных переездов зерноуборочных комбайнов [80].

Совершенствуя теорию и методы технологического воздействия, направленные на снижение механических повреждений семян сои, путём изыскания теоретических и технических возможностей улучшения процесса обмолота при уборке сои в условиях Амурской области Н.М. Ожигова [84] аналитически описала колебательный процесс под воздействием рабочих органов МСУ при обмолоте сои. Результаты этих исследований могут быть положены в основу создания рабочих органов, при которых величина работы, необходимая на выделение семян из бобов уменьшится.

В основных зернопроизводящих районах Амурской области комбайновая уборка осуществляется в основном двумя способами: прямым и раздельным комбайнированием.

В первом случае комбайн скашивает и обмолачивает стебли, выделяет зерно и ссыпает его в бункер, собирает незерновую часть в копнитель, укладывает в валок, разбрасывает на поле или измельчает. Прямым комбайнированием убирают равномерно созревшие, малозасоренные посевы, имеющие густоту стеблестояния менее 300 растений на 1 м 2, при высоте ниже 60 см. Уборку начинают в фазе полной спелости, когда влажность зерна не превышает 20 – 25 %. За жаткой допускается до 1% потерь для прямостоячих хлебов и 1,5% для полеглых. Чистота зерна в бункере должна быть не ниже 95%.

Раздельным комбайнированием уборку начинают на 5 – 8 дней рань ше, чем прямым. Стебли, скошенные в стадии восковой спелости зерна (что соответствует влажности зерна 25 – 35 %), укладывают на поле в валки, ко торые через 4 – 6 дней подбирают зерноуборочными комбайнами и обмола чивают. В районах с повышенной влажностью формируют тонкие широкие валки, в сухих районах – толстые неширокие валки, в которых стебли укла дывают под углом 10 30 0 к продольной оси валка. Потери за жаткой допус каются не более 0,5% для прямостоячих хлебов и 1,5% для полеглых. Поте ри зерна при подборе валков не должны превышать 1%, чистота зерна в бункере должна быть не менее 96%. Применение раздельного комбайниро вания даёт возможность сократить общие сроки уборки, так как скашивание начинается на 5-10 дней раньше, чем при прямом комбайнировании. Недо статком этой технологии является большое количество используемой техни ки, которая оказывает негативное влияние на состояние почвы, что приводит к значительному снижению урожайности сельскохозяйственных культур. По данным академика И.П. Ксеневича 71,72,73, ежегодные потери урожая зерновых культур в стране достигают 10 – 15 млн.т.

Проблемы деформации почвы движителями сельскохозяйственных агрегатов в своих работах рассматривали В.А. Русанов [95], А.С. Кушнарев [77], И.И. Водяников [18], В.И. Кравченко [69], Г.Г. Черепанов [119], И.П.

Ксеневич [72, 73], В.В. Медведев [10], А.Г. Бондарев [10], А.А. Юшин [126], Э.Ю. Нугис [83], M.Bekker [130,131], С. Bunt [132], M. Dwyer [133],, R. Kris tek [136], D. Kuether [137], N. Henning [138], R. Ogorkiewich [139], J. Perum prul [140], J. Reed [141] и другие.

Исследуя проблему выбора ходовых систем для зерноуборочных комбайнов, А.И.Сухопаров [109] приводит расчётные данные по максимальному давлению ходовых систем на почву ряда выпускаемых моделей российского производства. При изучении этих моделей выявлен тип ходовой системы, которой необходимо оснащать современный зерноуборочный комбайн для эксплуатации в условиях повышенного увлажнения.

М.А. Карапетян [64], обосновывая проблему снижения уплотнения почвы движителями сельскохозяйственных машин, указал на необходимость комплексного решения этой проблемы с учетом экологической совместимости объектов системы «трактор – технология – почва». А также предложил критерии оценки уплотняющего воздействия мобильной техники на почву: суммарная глубина колеи в результате многократных проходов техники, коэффициент накопления деформации, критерий интенсивности колееобразования, степень минерализации нарушения почвенного покрова, пороговое значение плотности в колее.

Разрабатывая теорию и методы расчёта уплотняющего воздействия на почву колесных движителей мобильной сельскохозяйственной техники, Д.И.

Золоторевская [50] выявила взаимосвязь различных математических моделей деформирования почв.

Характерной особенностью климатических условий Амурской области является систематическое переувлажнение почвы в период уборки зерновых культур. Переувлажнению подвергается 95% пахотных земель [96]. Почвы области по механическому составу, в основном, относятся к тяжелым суглинкам. В связи с этим технико-экономические показатели зерноуборочных комбайнов, а также сам уборочный процесс зависит от проходимости применяемой техники. Поэтому хозяйства области в своём распоряжении имеют от 70% до 100% гусеничных зерноуборочных комбайнов. Однако при деформации почвы гусеничными движителями происходит не только смятие почвы, но и ее выдавливание. Особенно это относится к переувлажненным почвам Дальнего Востока[62].

Исследованием процесса взаимодействия гусеничного движителя уборочно-транспортных машин с переувлажнённой почвой занимался А.М.Емельянов [39]. Было установлено, что пневмогусеничные движители и движители с резиноармированными гусеницами снижают максимальное давление на почву, уплотнение почвы, повышают надежность машин, уменьшают колебания жатки комбайна, улучшают условия труда, снижают металлоемкость ходовой части. В результате получена методика расчета тягово-сцепных свойств гусеничного движителя, разработан метод определения нормальных нагрузок на опорные каретки движителя.

Значительный вклад в разработку и совершенствование конструкций уборочной техники внесли В.А. Воронин [19], Б.И. Гончаров [27], И.А.

Долгов [32,33], Н. Евтюшенков [35], А.М. Емельянов [38,96], П.Г. Иванчен ко[54], Х.И. Изаксон [55], А.В. Ковалева [65], М.В. Канделя [61,96], Н.М.

Канделя [62], А.И.Сухопаров [110] и другие.

Совершенствованием рабочих органов зерноуборочных комбайнов и повышением эффективности их технологических процессов в растениеводстве занимались А.Н. Леженкин, В.В. Масленников, В.И.

Цыбульников [118].

В работе И.В. Бумбара определены направления совершенствования конструктивно-кинематических параметров рабочих органов жатки и её процесса копирования поверхности почвы с целью уменьшения потерь урожая [12].

Изучая вопрос повышения производительности и эффективности поточной очистки зерна, авторами работы [100] были предложены зависимости для расчёта оптимальных параметров пылеотводящего канала, обеспечивающих эффективную очистку зернового вороха и обоснована оптимальная конструктивная форма пылеотводящего канала разделительной камеры пневмофракционного сепарирующего устройства.

В работе [13] установлено, что основное влияние на изменение потерь зерна оказывает изменение угла начала очеса, вызванное варьированием характеристик хлебостоя (высота растений, полеглости) в пределах убираемого массива, а также колебаниями жатки относительно среднего установленного регулировками положения, возникающими при движении агрегата по полю. Для обеспечения высокого качества уборки зерновых культур навесными на комбайн очесывающими жатками необходим механизм, позволяющий осуществлять копирование во всем диапазоне изменения расстояния между очесывающим барабаном и поверхностью поля.

Н.Р. Адигамов, Р.Г. Идиятуллин и другие [2] предложили методику построения структурно-функциональных моделей конструкций рабочих органов уборочных машин для расчета надежности на стадии проектирования, на основании которой получены аналитические зависимости для расчета конструктивной надежности их работы.

Занимаясь внедрением инновационных технологий и технических решений, направленных на улучшение качества получаемого зерна и семян М.Э. Мерчалова, В.И. Оробинский, А.П. Тарасенко, С.В. Чернышов, А.В.

Чернышова [112] обосновали применение роторных комбайнов и поточно фракционной технологии послеуборочной обработки зернового вороха, позволяющих существенно снизить травмирование зерна и улучшить качество, как семян, так и продовольственного зерна, изменить удельные энерго- и материалозатраты на его послеуборочную обработку.

В работе [75] авторы предложили конструкцию адаптивного делителя зернового потока, движение которого (зернового потока) описывается на основе гидромеханической модели. Качество работы делителя зависит от соотношения его геометрических параметров и силовых факторов, действующих при истечении потока зернового материала. Адаптивный делитель обеспечивает высокую точность деления и низкую травмируемость зерна.

Л.Н. Глобиным, С.Д. Ридным, Г.Г. Шматко [123] была получена зависимость для определения деформации вороха в бункере комбайна при его подаче к выгрузному шнеку, позволяющая определить параметры устройства для разрушения сводов.

Авторы работы [88] провели анализ составляющих баланса времени смены при работе звена из десяти комбайнов различных годов выпуска. В результате установлено, что эффективная работа службы хозяйства позволяет в 2,1,…, 2,4 раза сократить время на устранение технических отказов и восстановление работоспособности зерноуборочных комбайнов.

Г.Н. Ерохиным, А.С. Решетовым разработана модель [41] прогнозирования показателей уборки зерновых культур с учетом условий сельскохозяйственного предприятия. Создана компьютерная программа для анализа эффективности применения зерноуборочных комбайнов.

Проведённый теоретический анализ использования зерноуборочных комбайнов показал, что на эффективность их использования влияет множество факторов и определить основополагающие можно путём применения экономико-математических методов.

1.3 Оптимизация использования техники в сельскохозяйственном производстве Специалистам сельскохозяйственного производства нередко приходит ся сталкиваться с проблемами, допускающими множество вариантов реше ния: планирование структуры посевных площадей, состава уборочно транспортного парка и так далее. Для обоснования решений наиболее акту альны умения анализировать имеющиеся в прошлом тенденции и оценивать возможности использования полученной информации для планирования и прогнозирования на будущий период. Наиболее обоснованными и приемле мыми являются методы оптимального планирования. Сущность оптимально го планирования заключается в выборе наилучшего, то есть оптимального варианта развития производства. Одним из основных методов является раз работка экономико-математических моделей [23].

По определению В.С. Немчинова [82] экономико-математическая мо дель есть концентрированное выражение общих взаимосвязей и закономер ностей процесса функционирования экономической системы в математиче ской форме, которая характеризует наиболее важные свойства конкретного процесса или явления, отвлекаясь от деталей и частностей. Анализируя урав нения и неравенства, которые описывают количественные взаимосвязи дан ной системы, анализируем и изучаем саму реальную действительность.

При решении задачи оптимизации необходимо выбрать математиче ский метод, который приводил бы к конечным результатам с наименьшими затратами на вычисления или же давал возможность получить наибольший объём информации об искомом решении. Выбор метода определяется поста новкой оптимальной задачи, а также используемой математической моделью объекта оптимизации.

Единой системы классификации экономико-математических методов не существует.

В.В. Федосеев считает, что в оптимальное программирование входят:

линейное программирование, нелинейное программирование, динамическое программирование, целочисленное программирование, дробно-линейное программирование, параметрическое программирование, сепарабельное про граммирование, стохастическое программирование, геометрическое про граммирование [125].

По мнению А.Г. Трифонова для принятия оптимальных решений ис пользуются следующие методы: линейное программирование, динамическое программирование, геометрическое программирование, нелинейное про граммирование, методы исследования функций классического анализа;

мето ды множителей Лагранжа;

вариационное исчисление;

принцип максимума.

Однако он считает, что «…нельзя рекомендовать какой-либо один метод, ко торый можно использовать для решения всех без исключения задач, возни кающих на практике. … целую группу методов (методы исследования функ ций классического анализа;

метод множителей Лагранжа;

методы нелиней ного программирования) можно применять в сочетании с другими методами»

[115]. Автор дает характеристику областей применения различных методов оптимизации, положив в основу сравнительную оценку эффективности ис пользования каждого метода для решения различных типов оптимальных за дач (таблица 1.1).

Таблица 1.1 – Области применения методов оптимизации [115] Вид описания процесса Конечные уравнения Тип ограничений на перемен- Нет Равенства Неравенства ные 1 2 3 3 3 3 3 3 Число переменных Методы классическо- 1 2 4 4 4 го анализа Множители Лагранжа - - 1 2 - Тип метода Вариационное исчис- - - - - - ление Динамическое про- 1;

5 3;

5 1;

5;

7 3;

5;

7 1;

5 3;

граммирование Принцип максимума 2;

5 1;

5 2;

5 2;

5 2;

5 2;

Линейное програм- - - - 2;

6 2;

6 1;

мирование Продолжение таблицы 1. 1 2 3 Методы нелинейного 2 1 2 1 2 программирования Геометрическое про- 2;

8 2;

8 - - 2;

8 2;

граммирование Примечания:

1. Эффективное применение метода.

2. Используется.

3. Возможно применение.

4. Используется как вспомогательный метод.

5. Многостадийные процессы.

6. Задачи с линейными критериями оптимальности и линейными ограничениями.

7. Используются множители Лагранжа.

8. Задачи с критериями и ограничениями в форме полиномов.

И.И. Леньков [79] подразделяет экономико-математические модели по характеру формирования и результатам решения на детерминистические и стохастические (рисунок 1.10). Решение первых позволяет получить одно значные значения переменных. Если же исходные данные и результаты ре шения модели носят вероятностный характер, то имеют место стохастиче ские модели. Детерминистические модели делятся на оптимизационные и ба лансовые. Оптимизационные модели позволяют решить задачу и найти наилучший вариант функционирования объекта. Балансовые – описывают процесс производства и распределения продукции и ресурсов. Балансовые модели, позволяющие определять наилучший вариант, являются и оптимиза ционными.

Экономико-математические модели детерминистические стохастические одновари- многова- с парамет оптимизационные балансовые рами ста антные риантные билизации Рисунок 1.10 – Классификация экономико-математических моделей по И.И. Ленькову Стохастические (вероятностные) экономико-математические модели включают параметры - коэффициенты целевой функции, являющиеся слу чайными или вероятностными величинами. Критерий оптимальности и целе вая функция также рассматриваются в качестве случайной величины. Для оценки качества решения задачи требуется рассмотреть математическое ожидание M F и дисперсию DF значения целевой функции F. Математи ческое ожидание показывает средний эффект, который может быть получен в рассматриваемом варианте с учетом распределения случайных параметров задачи. Дисперсия обозначает меру колебаний случайной величины. В зави симости от величины дисперсии DF значение F отличаются степенью устойчивости. Отсюда вытекает общий принцип построения стохастических моделей, который состоит в стремлении увеличить математическое ожидание эффекта F и уменьшить его дисперсию.


При решении экономико-математической модели оптимизации про граммы развития сельскохозяйственного предприятия или специализации и сочетания отраслей выделяется несколько видов стохастических экономико математических моделей:

1. Одновариантная подстановка экономико-математической модели. Ре шение осуществляется при усреднённых значениях случайной величины. В этой постановке решение сводится к детерминированной модели F x M x max.

2. Многовариантная подстановка экономико-математической модели. На начальном этапе решается детерминированная модель со средними значени ями параметров. Если известна специфика реализации случайных условий, то полученное усредненное решение детализируется.

3. Стохастическая экономико-математическая модель с параметрами ста билизации.

Детерминистические экономико-математические модели нашли своё применение в работах [17, 34, 56, 97, 113, 114, 122].

И.Н. Кравченко, С.Д. Шепелев [122], рассматривая технологический процесс уборки зерновых культур во взаимосвязи уборочных, транспортных и зерноочистительных звеньев, представили экономико-математические мо дели по обоснованию технической оснащенности и структуры уборочно транспортных звеньев. Для обоснования рационального сочетания сезонной нагрузки и циклов созревания сельскохозяйственных культур ими разработа на целевая функция Z Q Z T P P2 min. (1.1) Для формирования структуры уборочных комплексов разработана це левая функция, где за критерий принят минимум потерь от простоев агрега тов:

Спр m П у.а.t y.a. m ПТ.а tT.a m min. (1.2) Так же разработана целевая функция по обоснованию производитель ности зерноочистительного агрегата на основе минимума затрат:

min, о Qч р З р Qчр Взав Впу Вн Вмпо Qчр Bу Зк з б (1.3) Q пер Qчр 0, если Qчр 0 ;

Qчр Qпер Qчрt p V Vб, где Z - суммарные затраты, р./т.;

Q - сезонная нагрузка на зерноуборочный комбайн, га;

Z T - затраты на привлечение технических средств, р./т.;

P1 - по тери продукции при использовании раннеспелых сортов, р./т.;

P2 - потери продукции при использовании позднеспелых сортов, р./т.;

П у.а, ПТ.а - стои мость одного часа простоя уборочного и транспортного агрегата;

t y.a., tT.a средняя продолжительность простоя комбайна и транспортного средства в течение смены, ч;

m - число технологических машин;

Взав - балансовая цена б базового зерноочистительного агрегата;

Впу - балансовая цена приёмного устройства, р.;

Вмпо - балансовая стоимость машин предварительной очистки, р.;

Вн - балансовая стоимость бункера-компенсатора, р.

На основе многоуровневой оптимизации Е.И. Виневский [17] опреде лял основные параметры машинных технологий и режимов работы средств механизации для уборки табака, с целью обеспечения требуемого качества работы, максимальной производительности технологического оборудования и средств механизации при наименьшем расходе используемых ресурсов.

Рассматривая основные вопросы определения рационального числа транспортных средств в уборочно-транспортном комплексе методами массо вого обслуживания, А.Ю. Измайлов, Н.Е. Евтюшенков [56] для снижения простоев техники обосновали такое соотношение числа комбайнов и обслу живающих их транспортных средств, при котором достигается минимум за трат на простои:

S C П t ОЖ Cа n min (1.4) где - среднее число наполненных бункеров за 1 час;

С П - ущерб от простоя комбайна в ожидании обслуживания, р./ч;

t ОЖ - среднее время ожидания об служивания каждой заявки, ч.;

С а - затраты на содержание одного транс портного средства, р./ч;

n - число транспортных средств в уборочно - транс портном комплексе.

Математический метод исследования технологических операций убо рочного процесса с помощью регулярной Марковской цепи, позволяющий выбрать рациональные варианты решений о предполагаемых темпах выпол нения уборочных работ по выбранным технологиям с учётом неблагоприят ных погодных условий, предложил М.М. Кузовников [76].

И.А. Вербицкий, А.П. Дьячков [34] предложили методику определения оптимальной грузоподъемности бункера свеклоуборочного комбайна.

Наиболее эффективным критерием для её определения служит максимум удельной производительности комбайна [(га/ч)/кг] К 0,36Bv / m max. (1.5) В своей работе М.Н. Тимофеев [114] для достижения цели – оптимизи ровать производственно - заготовительный процесс машинной уборки уро жая сладкого перца, его транспортировки, сортировки и закладки на хране ние в качестве критерия оптимизации использует совокупные затраты энер гии. Совокупные затраты энергии отнесены к единице обработанной площа ди или массы полученной продукции, выражаются суммой составляющих Э Э р Эо Эж Эм Эпр ;

(1.6) где Э р - энергозатраты на рабочий процесс машины;

Эо - овеществленные затраты энергии на использование удобрений, воды, химикатов;

Эж - энерго затраты живого труда трактористов, комбайнёров, вспомогательных рабочих и водителей автотранспорта;

Э м - энергия, затрачиваемая на производство и обслуживание машин и оборудование;

Эпр - затраты энергии на использова ние жилых, производственных и подсобных помещений. Относительно ис следуемого процесса выявлены необходимые зависимости всех составляю щих формулы (1.6), разработана математическая модель и по минимальному значению критерия оптимизации обоснованы все оптимальные параметры.

Этот же автор в работе [113] разработал математическую модель опти мизации уборочно-транспортного и заготовительного процесса овощных культур главным эксплуатационным параметром которой является произво дительность перцеуборочной машины и транспортного средства для перевоз ки урожая. Для расчета производительности Wк машин принята известная за висимость Wк 0,1B p v p. Отличительной особенностью является зависимость коэффициента использования сменного времени от условий эксплуатации, конструктивных параметров и режима работы.

В.Н. Рябченко [97] для определения нормальной нагрузки на опорные каретки движителя предложил решение статически неопределимой задачи методом математического моделирования. В качестве целевой функции вы брано выражение, определяющее условия совместной деформации для любо го положения центра тяжести машины.

Стохастические экономико-математические модели применялись в ра ботах [58,93,120].

М.И. Романченко [93] на основе стохастической многовариантной эко номико-математической модели предложил метод определения средневзве шенного передаточного отношения в трансмиссии трактора и эксплуатаци онного часового расхода топлива, соответствующих средней технической скорости, для учёта эксплуатационных факторов, влияющих на расход топ лива тракторными транспортными агрегатами. Балансу моментов соответ ствует сочетание частоты вращения, крутящего момента и часового расхода топлива на одной из частичных ветвей регуляторной характеристики двига теля. По их значениям можно определить удельные показатели топливно энергетической эффективности, соответствующие средней технической ско рости.

И.И. Исмаилов [58], рассматривая эксплуатационно-надёжностные по казатели комбайнов SAMPO-ROSENLEW, использовал в результатах расче тов сравнения эмпирических и теоретических функций распределения по критерию согласия Колмогорова.

Г.С. Есжанов, Е.Ф. Тушанов, Ш.А. Шаханов [120], обосновывая состав парка зерноуборочных машин, применили метод ранжирования и перевод абсолютных значений в относительные. Обобщающим критерием оптимиза ции рассматривалась себестоимость работ.

Для составления экономико-математической модели выделяются сле дующие этапы:

1) постановка экономико-математической модели (определение объек та исследования;

выбор года, по данным которого производятся расчеты;

вы бор критерия оптимальности и на его основе определение целевой функции);

2) качественный анализ взаимосвязи элементов моделируемого объек та (выделяются основные возможные ограничения базовой задачи);

3) количественный анализ элементов моделируемого объёкта (выявля ются как общие, так и специфические особенности производства);

4) построение структурной экономико-математической модели (вклю чает ограничения базовой модели и дополнений, вытекающих из третьего этапа);

5) методика обоснования исходной информации;

6) составление задачи, решение, анализ результатов.

Вопросами экономико-математического моделирования программы использования и доукомплектования машинно-тракторного парка занимался И.И.Леньков.

Одним из важнейших ресурсов, обеспечивающих нормальное функци онирование экономики сельскохозяйственного производства, является ма шинно-тракторный парк.

Экономико-математические модели (ЭММ) по определению оптималь ного состава уборочно-транспортного парка можно рассматривать в трёх направлениях:

1) как ЭММ для определения оптимального состава уборочно транспортного парка (определяется состав агрегатов на перспективу);

2) как ЭММ оптимального доукомплектования (решается задача до укомплектования наличного парка);

3) как ЭММ оптимизационного использования имеющегося парка (ре шается задача оптимального использования наличного парка).

Наиболее часто применяется третья задача – оптимальное использова ние имеющегося уборочно-транспортного парка.

Математическая модель оптимальной структуры УТП может быть представлена в виде: определить оптимальный вариант использования ма шинно-транспортного парка для выполнения заданного объема работ с кри териями: 1) минимум затрат на эксплуатацию и приобретение техники;

2) минимум приведенных затрат.

Решение экономико-математической задачи связано с поиском вариан та, отвечающего многим требованиям. Эти требования выражаются не только ограничениями задачи, описывающими особенности функционирования объ екта, но и через критерий оптимальности.

Критерий оптимальности есть качественная категория, выражающая требования общества в целом и коллектива, применительно к условиям, ко торого решается задача, к уровню эффективности использования ресурсов.


Так как нахождение наилучшего варианта требует решения задачи, возникает необходимость количественного выражения критерия оптимальности. Коли чественное выражение критерия оптимальности есть целевая функция. Целе вая функция выражается через показатель эффективности или посредством их объединения. Для нахождения наиболее оптимального решения из выше сказанного можно сделать вывод, что оптимизация уборочного процесса с целью снижения энергозатрат можно достичь за счет использования эконо мико-математического моделирования.

1.4 Выводы и задачи исследований Анализ современного состояния проблемы повышения эффективности использования зерноуборочных комбайнов в технологии уборочных работ позволяет сделать следующие выводы:

1. Проведенный анализ показал, что в последние годы происходит уве личение посевных площадей, но при этом наблюдается снижение численного состава зерноуборочной техники. В технологии уборочных работ на ряду со старыми зерноуборочными комбайнами используются новые энергонасы щенные. Это обусловлено тем, что не все товаропроизводители сельскохо зяйственной продукции имеют возможность обновить зерноуборочный парк.

2. Эффективность использования зерноуборочных комбайнов зависит от их функциональных возможностей и приспособленности к естественно производственным условиям. Анализ проведенных исследований позволяет сделать вывод о том, что на эффективность использования зерноуборочных комбайнов влияют производительность, техногенного воздействия на почву и расход топлива.

3. Проведенный анализ показал, что оптимизировать использование зер ноуборочных комбайнов можно на основе экономико-математических моде лей.

На основании проведенного анализа современного состояния рассмат риваемой проблемы поставлены следующие задачи исследований:

1. Разработать структурную экономико-математическую модель оценки эффективности использования зерноуборочных комбайнов в технологии уборочных работ за счет оптимизации энергозатрат.

2. Определить влияние расхода топлива, производительности и погодных условий на эффективность использования зерноуборочных комбайнов.

3. Провести сравнительные хозяйственные испытания работы зерноубо рочных комбайнов.

4. Дать топливно-энергетическую оценку использования зерноуборочных комбайнов.

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕРНОУБОРОЧНОЙ ТЕХНИКИ В период уборки зерновых культур на полях области функционирует целый ряд зерноуборочных комбайнов. Срок эксплуатации некоторых из них превышает 10 лет. Увеличение срока эксплуатации находит отражение не только в ухудшении технических качеств машин, но и в снижении значений эксплуатационных показателей и в увеличении затрат энергии. В то же время в связи с тенденцией к увеличению посевных площадей, возникает вопрос об определении плана наилучшего использования имеющегося в хозяйстве пар ка зерноуборочных комбайнов путем оптимального распределения заданных работ между комбайнами. Высокая стоимость техники предопределяет эф фективное использование собственной техники в соответствии с природно климатическими условиями, видами выращиваемых зерновых культур и т.д.

с целью минимума затрат на эксплуатацию. Однако с неустойчивой стоимо стью нефтепродуктов оценить эффективность применения новой техники, технологий уборки и оптимального плана затруднительно.

Одним из критериев достоверного определения эффективности исполь зования парка зерноуборочных комбайнов являются энергозатраты, обуслав ливающие материальные затраты [57, 81, 117].

Структурная экономико-математическая модель В общем случае энергозатраты зерноуборочной техники при опти мальном использовании имеющихся в наличии комбайнов и плана работ определяются из условия:

Е Z xijt min, (2.1) ijt jJ 0 iI 0 tT где j - номер марки зерноуборочного комбайна;

J 0 - множество наличных марок зерноуборочных комбайнов;

i - номер вида механизированных работ;

I 0 - множество видов механизированных работ;

t - номер периода напряжён ных работ;

T0 - множество периодов напряжённых работ;

при следующих ограничениях:

выполнение всего объёма работ w xijt Qit, i I 0, t T0, (2.2) ijt jJ использование собственных зерноуборочных комбайнов p хijt T jt R j, j J 0, t T0, (2.3) ijt iI выполнение агротехнических сроков Qit w pijt, j J 0, t T0, (2.4) ijt xijt iI максимальное число собственных зерноуборочных комбайнов на выполнение отдельных видов работ (уточняет соотношение 2.3) х Rj, j J 0, t T0, (2.5) ijt iI где xijt - количество зерноуборочных комбайнов марки j на выполнение ра боты i в период t, шт ;

Qit - объём механизированных работ вида i в период t, г а;

T jt - рабочий период для зерноуборочного комбайна марки j в период t, ч ;

R j - наличие собственных зерноуборочных комбайнов марки j, шт ;

wijt - производительность j зерноуборочного комбайна при выполнении i рабо ты в период t, га/ ч ;

pijt - агротехнические сроки выполнения i работы j зерноуборочным комбайном в период t, ч ;

Еijt - полные энергозатраты j зерноуборочного комбайна при выполнении i работы в период t, МДж/ га.

Полные энергозатраты зерноуборочного комбайна j на механизиро ванной работе i в период работы t определяется математической моделью Е Е Е Е xijt x x x прijt ijt жijt ijt эijt ijt ijt jJ 0 iI 0 tT0 jJ 0 iI 0 tT0 jJ 0 iI 0 tT0 jJ 0 iI 0 tT Е x min, (2.6) пijt ijt jJ 0 iI 0 tT где Е прijt – прямые энергозатраты j зерноуборочного комбайна при выпол нении i работы в период t, МДж / га ;

Е жijt – энергетические затраты живого труда j зерноуборочного комбайна при выполнении i работы в период t, МДж / га ;

Еэijt – энергоемкость j зерноуборочного комбайна при выполнении i работы в период t, МДж / ч ;

Епijt – энергозатраты от потерянного урожая j зерноуборочного комбайна при выполнении i работы в период t, МДж / га.

Прямые энергозатраты рассчитываются по формуле [81] Епрijt Gmijt am f m, (2.7) где Gmijt – расход топлива j зерноуборочного комбайна при выполнении i работы в период t, л / га ;

аm – теплосодержание топлива, МДж/ кг ;

f m – ко эффициент учитывающий дополнительные затраты энергии на производство топлива, МДж/ кг.

Расход топлива j зерноуборочного комбайна при выполнении рабо i ты в период t определяется из выражения [57,117] gijt Gmijt, (2.8) Wсмijt где g ijt – расход топлива на единицу работы, выполненной j зерноубороч i ным комбайном в период t, л / га ;

Wсмijt – производительность сменного вре мени j зерноуборочного комбайна при выполнении i работы в период t, га/ ч.

Производительность сменного времени j зерноуборочного комбайна при выполнении i работы в период t [46,57,117] Wсмijt 0,1 Bр Vp Tp, (2.9) где B р – рабочая ширина захвата жатки, м ;

V p – рабочая скорость, км/ ч ;

Tp – время нахождения в работе, ч.

Время нахождения в работе определяем по формуле [57,117] Tp Т см 1, (2.10) где Т см – время смены, ч ;

1 – коэффициент сменности, учитывающий затра ты на обед ЕТО и ТО.

Рабочая ширина захвата жатки B р определяется по формулам [46] Ly Bр BТ 2, или Bр (2.11) k где L y - ширина обработанного участка, м ;

k - количество рабочих гонов, BТ - техническая ширина захвата жатки;

2 - коэффициент захвата, исключа ющий потерю стеблей 0,95.

Скорость движения зерноуборочного комбайна ограничивается про пускной способностью молотилки [117] 360 Н м Vp, (2.12) В p U 1 c где Н м - пропускная способность молотилки, кг / с ;

U - урожайность, ц / га ;

с - доля дополнительных продуктов (например, соломы) по отношению к весу основного продукта, принятого за единицу.

Из выражений 2.7, 2.8, 2.9, 2.10, 2.11, 2.12 видно, что прямые энергоза траты можно определить в виде функциональной зависимости Епрijt f Н м, B р,V p, Tсм, L y,U Епрijt f Wсм или (2.13) Энергозатраты живого труда определяются по формуле [81] nijt a ж Е жijt, (2.14) Wсмijt где nijt - число комбайнеров, чел;

aж - энергетический эквивалент живого труда, МДж/ ч ;

Wсмijt - сменная производительность j зерноуборочного ком байна при выполнении i работы в период t, га/ ч.

Число комбайнеров напрямую зависит от количества зерноуборочных комбайнов для уборки полей в установленный срок [46] Q n, (2.15) Wсм D p 1 1 где n - общее число зерноуборочных комбайнов, шт;

Q - общая уборочная площадь, га;

D p - срок уборки, дней, смен;

1 - коэффициент, учитывающий метеоусловия (в осенний период принимают 1 0,7 );

2 - коэффициент тех нической готовности машин (зависит от продолжительности выполнения сельскохозяйственной работы: до 15 дней - 2 -0,95;

более 15 дней - 2 - 0,90).

Учитывая [117], что производительность комбайна по мощности двига теля отражает ее зависимость от основных энергетических параметров, соот ветствующих конструкции агрегата и условиям работы энергозатраты живо го труда можно определить как функцию Ежijt f Wсм, D р, Q, n, 1,1, 2 или Ежijt f N e, D р, Q,,, n, 1,1, 2, (2.16) где N e - мощность двигателя, л.с, Вт;

- плотность почвы, г / см 3 ;

- влаж ность почвы, %.

Энергоемкость зерноуборочного комбайна в расчете на 1 час работы комбайна [81] М m Сmp К р К к К m Еэijt, (2.17) 100 Tн на 1 га Еэijt Еэijt, (2.18) Wсмijt где M m - масса j энергетического средства при выполнении i работы в пери од t, кг ;

Сmp - энергетический эквивалент j энергетического средства при выполнении i работы в период t, МДж/ кг ;

К p, К к К m - отчисления на рено вацию, капитальный и текущий ремонт j зерноуборочного комбайна при выполнении i работы в период t, %;

Т н - годовая загрузка j зерноуборочно го комбайна при выполнении i работы в период t, ч.

Энергозатраты от потерянного урожая продукции Епijt Еуд П1 Еуд П2 Еуд П1 П2, (2.19) где Е уд - энергосодержание единицы продукции, МДж/ кг ;

П1 - потери уро жая от переуплотнения почвы, г ;

П 2 - потери урожая за комбайном, г.

Из приведенных формул видно, что функциональная зависимость пол ных энергозатрат принимает вид Еijt f Н м, B р,V p,Tсм,Tнm, Ly,U, N e, Dp, Q, M m, П1, П 2 (2.20) или Еijt f W, Q, g, T, П (2.21) Анализируя полученные зависимости необходимо заметить, что на ве личину полных энергозатрат зерноуборочной техники, помимо рассмотрен ных составляющих, оказывают действие и другие составляющие. Поэтому для учёта их влияния на исследуемую величину введём коэффициенты зна чимости К пол К пр К ж К э Кп, (2.22) где К пол - коэффициент значимости полных энергозатрат от использования Е прijt зерноуборочной техники;

К пр - коэффициент значимости прямых энер Еijt Е жijt гозатрат от использования зерноуборочной техники;

К ж - коэффици Еijt ент значимости энергозатрат живого труда от использования зерноуборочной Е эijt техники;

К э - коэффициент значимости энергоемкости от использова Еijt Е пijt ния зерноуборочной техники;

К п - коэффициент значимости энергоза Еijt трат от потерянного урожая.

Таким образом, эффективность использования зерноуборочной техни ки определяется из условий б п К пол К пол max, (2.23) б К пол К эф 1. (2.24) п К пол На основе вышеизложенного разработана блок-схема, позволяющая ре ализовать поставленные условия (рисунок2.1) и наиболее точно определить пути снижения энергетических затрат.

Исходные данные Используемые технологии уборки сельскохозяйственных культур наличие оборудования для обеспечения наличие зерноуборочной техники технологии уборки подбор зерноуборочного комбайна по объёму по расходу по погодным по техногенному воз работ топлива условиям действию на почву Определение полных энергозатрат Определение эффективности использования зерноуборочных комбайнов К эф 1 К эф Изменение исходных Определение опти параметров и состава мального варианта зерноуборочной техники Рисунок 2.1 – Блок-схема определения эффективности использования зерноуборочной техники 2.1 Оптимизация выбора комбайна по объему работ При рассмотрении вопроса об оптимальном использовании парка зер ноуборочных комбайнов на полях области необходимо учитывать эксплуата ционные показатели, которые определяют полезный эффект зерноуборочного комбайна в процессе его эксплуатации. К ним можно отнести производи тельность за 1 час основного и сменного времени, удельный расход топлива и другие.

Перед производителем возникает вопрос об определении необходимого количества зерноуборочных комбайнов для осуществления определенной ра боты, с целью получения большего производства продукции при возможных минимальных энергозатратах.

Рассмотрим поставленный вопрос с использованием метода оптималь ного программирования [23,30,40,67,70,82,125,134].

Для уборки посевных площадей с заданным объёмом работ Q в хозяй стве имеются в наличии комбайны j видов j 1, n в количестве b1, b2,.., bn.

Себестоимость работы j -ым комбайном j 1, n равна c j. Зная, что произво дительность j -го комбайна равна w j за смену, требуется определить опти мальный вариант количества комбайнов каждой марки, обеспечивающих вы полнение всего объёма работ в кратчайшие сроки с минимальными произ водственными энергозатратами.

Математическую модель задачи можно записать следующим образом.

Пусть x1, x 2,.., x n - количество комбайнов j -го вида необходимых для выпол нения заданного объёма работ. Тогда общие затраты поставленной задачи определяются функцией вида:

n Z с j x j min. (2.25) j При ограничениях:

- полное выполнение заданного объёма работ n Q x Q i I0, (2.26) ij j j - выполнение агротехнических сроков n Qt w x T t T0, (2.27) j 1 j j - количество используемых зерноуборочных комбайнов каждой марки не должно превышать их имеющегося количества n x j bn. (2.28) j По своему содержанию переменные x1, x 2,.., x n могут принимать лишь целые неотрицательные значения, то есть j 1, n, xj 0 (2.29) x j - целые числа. (2.30) Таким образом, необходимо найти минимальное значение линейной функции (2.25) при выполнении условий (2.26) - (2.30). Так как количество зерноуборочных комбайнов может принимать только целое значение, то со ставленная математическая модель (2.25) – (2.30) формулирует задачу цело численного программирования. В случае, когда число неизвестных равно двум, решение данной задачи можно найти, используя геометрическую ин терпретацию, построив многоугольник решений задачи (рисунок 2.2).

х В А N M L с1 х1 с2 х2 const K H G E b F х 0 С D Q1 х1 Q2 х2 Q Q Т w1 х1 w2 х Рисунок 2.2 – Графический способ целочисленного программирования для определения минимального (максимального) значения Координаты всех точек построенного многоугольника решений ABCDE удовлетворяют системе линейных неравенств (2.26) – (2.29). В то же время условию (2.30) удовлетворяют не все точки области допустимых решений.

Заменим многоугольник ABCDE многоугольником ABCFGHKLMN, включаю щим все допустимые точки с целочисленными координатами, при этом коор динаты каждой из вершин являются целыми числами. Построим вектор b c1 ;

c2 и прямую c1 x1 c2 x2 const, проходящую через многоугольник ре шений ABCFGHKLMN.

Перемещаем построенную прямую в направлении противоположном вектору b, пока она не пройдет через последнюю точку области допустимых решений, координатами которой являются целые числа. Координаты этой точки и определяют оптимальный план, а значение целевой функции в ней является минимальным. В данном случае минимальное значение целевой функции достигается в точке F.

В случае, когда число переменных больше трёх наиболее распростра ненными методами являются симплексный метод или решение двойственной задачи.

Симплексный метод заключается в том, что, начиная с исходного опорного решения, осуществляется последовательное целенаправленное пе ремещение по улучшенным опорным решениям к оптимальному. При этом значение целевой функции изменяется до тех пор, пока не будет получено оптимальное решение.

В математической форме задача записывается следующим образом:

целевая функция: f c1 x1 c2 x2... cn xn max (2.31) a11x1 a12 x2... a1n xn b1 ;

a x a x... a x b ;

21 1 22 2 2n n ограничения:............................................. (2.32) a x a x... a x b ;

m1 1 m 2 2 mn n m x1 0, x2 0,..., xn 0.

Для применения симплексного метода следует записать задачу в кано нической форме;

для этого, если система ограничений содержит неравенства, то её необходимо привести к системе равенств с помощью введения допол нительных переменных: если знак неравенства « », то переменная вводится со знаком «-», а если « », то со знаком «+».

f c1 x1 c2 x2... cn xn 0 max (2.33) a11 x1 a12 x 2... a1n x n x n 1 b1 ;

a x a x... a x x b ;

21 1 n 22 2 2n n............................................. (2.34) a x a x... a x x b ;

m1 1 nk m2 2 mn n m x1 0, x 2 0,..., x n 0.

Далее заполняем симплексную таблицу (таблица 2.1). Все строки таб лицы 1-го шага (опорного решения) заполняются по данным системы огра ничений и целевой функции.

Таблица 2.1 – Матрица исходного опорного плана Коэффициенты при переменных ных переменных Номер опорного Значения базис Базисные пере … … xn x n 1 xn2 xnk x1 x решения менные … … 0 x n 1 a1n b1 a11 a … … 0 xn2 a2n b2 a 21 a … … … … … … … … … … … … 0 0 xnk bm a m1 am2 a mn функция целевая c1 c2 cn … … 0 0 0 f Для проверки решения на оптимальность рассматривается последняя f строка. Если коэффициенты, стоящие в этой строке неотрицательны, то по лученное решение оптимально. Если в последней строке есть хотя бы один отрицательный коэффициент, а в соответствующем этому коэффициенту столбце нет ни одного положительного элемента, то целевая функция f не ограничена на области допустимых решений. Если хотя бы один из коэффи циентов, стоящих при свободных в последней строке отрицательный и в со ответствующем ему столбце есть хотя бы один положительный элемент, то полученное решение может быть улучшено. Для этого среди элементов по следней строки выбирается максимальный по абсолютной величине отрица тельный элемент. Столбец, в котором стоит этот элемент, называется разре шающим. Далее находят отношение значений базисных переменных на соот ветствующие элементы разрешающего столбца.

За разрешающую строку принимают ту, которой соответствует мини мальное значение отношения. Элемент, находящийся на пересечении разре шающей строки и столбца называется разрешающим элементом.

Переходим в симплексной таблице ко 2-му шагу. Переписываем раз решающую строку, разделив её на разрешающий элемент. Заполняем базис ные столбцы. Остальные коэффициенты таблицы находим по правилу «пря моугольника», сущность которого состоит в следующем: выбираем из старо го плана четыре числа, которые расположены в вершинах прямоугольника и всегда включают разрешающий элемент а pq (рисунок 2.3).

Рисунок 2.3 – Схема правила «прямоугольника»

Расчет производится по схеме:

aiq a pj aij aij. (2.35) a pq Получаем новое опорное решение и проверяем его на оптимальность и т.д.

Каждой задаче линейного программирования решаемой симплексным методом можно поставить в соответствие задачу, называемую двойственной к исходной.

Дана исходная задача:

целевая функция: f c1 x1 c2 x2... cn xn max (2.36) a11x1 a12 x2... a1n xn b1 ;

a x a x... a x b ;

21 1 22 2 2n n ограничения:............................................. (2.37) a x a x... a x b ;

m1 1 m 2 2 mn n m x1 0, x2 0,..., xn 0.

Двойственная задача линейного программирования имеет вид:

целевая функция: f b1 y1 b2 y2... bm ym min (2.38) a11 y1 a21 y2... am1 ym c1 ;

a y a y... a y c ;

12 1 22 2 m2 m ограничения:............................................. (2.39) a y a y... a y c ;

1n 1 2 n 2 mn m n y1 0, y2 0,..., ym 0.



Pages:   || 2 | 3 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

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.