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

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

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

05.20.01 - Технологии и средства механизации сельского хозяйства

доктора технических наук

Тимофеев Михаил Николаевич

Краснодар, 2008

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

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Трубилин Евгений Иванович

Официальные оппоненты:

академик РАСХН, доктор технических наук, профессор Липкович Эдуард Иосифович

доктор сельскохозяйственных наук, профессор Цымбал Александр Андреевич

доктор технических наук, профессор Плешаков Вадим Николаевич

Ведущая организация: ГНУ "Всероссийский научно-исследовательский и проектно-технологический институт механизации и электрификации сельского хозяйства" (ВНИПТИМЭСХ), г. Зерноград

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

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

Автореферат разослан «_____» ___________ 2008 г.

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

Общая характеристика работы

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Экологическая безопасность технологии обосновывалась методами геометрического программирования.

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

Научную новизну представляют:

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

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

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

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

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

- оптимизация сроков уборки сладкого перца.

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

Практическую значимость имеют:

- экологически безопасная ресурсосберегающая машинная технология многоразовой уборки пасленовых овощей;

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

- параметры уплотнения почвы уборочным агрегатом в зависимости от способов движения и ширины его захвата;

- оптимальная продолжительность уборки сладкого перца и его сохранности.

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

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

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

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

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

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

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

На защиту выносятся следующие основные положения:

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

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

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

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

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

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

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

Содержание работы

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

7. Обосновать оптимальную продолжительность уборки сладкого перца.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Третий уровень исследования предусматривает оптимизацию режима работы приемного пункта, куда доставляется перец транспортными средствами. Основным критерием ресурсосбережения на этом уровне служит минимум совокупных затрат энергии Э_ПОМ на процессы приемки товарной обработки и отправки урожая на реализацию с учетом площади плантации. В качестве вспомогательных критериев оптимальности возможно использование минимума времени ожидания Т_ОЖ транспортных средств в очереди для разгрузки урожая от комбайнов и для погрузки на реализацию после сортировки. В качестве основных результатов оптимизации на этом уровне являются режим работы приемного пункта Р_{пр opt} по требуемой интенсивности обслуживания и потребное число мест машин n_{ТТ opt} для ожиданий прибывающих транспортных средств.

Рисунок 1. Концептуальная схема создания машинной технологии многоразовой уборки пасленовых овощей.

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

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

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

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

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



Рисунок 2. Структурная схема иерархии решения задач.

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



Рисунок 3. Зависимость нарастания массы q плодов сладкого перца для различных групп сортотипов от сроков созревания (х).

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

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

(1)

где: Э_ПП - суммарные совокупные затраты энергии всех производственных процессов заготовки и реализации овощей, МДж; Э, Э_пр, Э_ру, Э_ТО - совокупные затраты энергии, соответственно, на процессы уборки и транспортировки урожая, приемки, товарной обработки и отправке его на реализацию, реализацию в торговых точках, на техническое обслуживание и устранение отказов техники и оборудования, МДж.

В свою очередь Э определяют по формуле:

(2)

где: Э_ку, Э_Тру, Э_ПОМ - энергозатраты, соответственно, комбайновой уборки транспортировки урожая, товарной обработки овощей, МДж; F - уборочная площадь, га; U - урожайность овощей, т/га.

После преобразований с учетом полученных зависимостей Э_ку, Э_Тру , Э_ПОМ формула (2) примет вид:

(3)

где: Э_f, Э_xx, Э_ТП, Э_ок, - энергозатраты, соответственно, на перекатывание уборочного агрегата, на холостой ход, на технологический процесс, овеществленные затраты энергии на использование топлива, на производство и обслуживание машин, МДж; Э_Тр, Э_отр , - энергозатраты, соответственно, транспортного агрегата, на использование топлива, на производство и обслуживание транспортного агрегата, МДж; n_к, n_Тр - потребное количество, соответственно, комбайнов и тракторов; f_а - энергетический эквивалент, МДж/м²; F_ПОМ - площадь помещения для товарной обработки овощей, м².

Производительность комбайна для обработки пасленовых овощей рассчитывается по известной формуле.

Коэффициент биоэнергетической эффективности К_б производственных процессов рассчитывали по формуле:

К_б = 0,9Э_н/Э_ПП > max (4)

где: Э_н - накопленная энергия в убранном урожае овощей, МДж.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Рисунок 5. Динамика урожайности, площадей и валовых сборов овощей по Краснодарскому краю.

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

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

Рисунок 6 - Зависимость критерия Э оптимизации от урожайности U и вместимости V_б бункера уборочной машины.

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

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

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

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

(5)

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

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

Рисунок 7. Зависимость от V_б и U.

Рисунок 8. Зависимость W_{ч тр} от V_б и U.

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

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

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

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

Рисунок 9. Зависимость С_п, Р_по, n_То, Р_отк, Т_ож от б для приемного пункта (m = 4; е_п = 0,65; е_т = 0,35).

При количестве мест для ожидания транспортных средств m = 4, плотности потока л = 6, а также е_n = 0,65, е_т = 0,35 имеем л_opt = 0,40. При этом для работы приемного пункта в оптимальном режиме с наименьшими затратами необходима интенсивность обслуживания:

1/ч.

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

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

При проектировании новых приемных пунктов для овощных культур необходимо исходить из предполагаемой плотности потока транспортных средств л, оптимального значения интенсивности обслуживания м_opt количества мест для ожидания транспортных средств m_opt, а также из соответствующих показателей работы приемного пункта: Р_{по opt}, P_{То opt}, P_{отк opt}. Значения коэффициентов е_п и е_т определяются по предполагаемой стоимости приемного пункта и транспортных средств с учетом их годовой загрузки.

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

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

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

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

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

На основании выполненных расчетов нами разработана специальная номограмма для выбора эффективного режима работы сортировального пункта (рис.10). В верхней его половине для всего диапазона изменения б = 0,2…0,8 находим среднее количество ожидающих в очереди требований n_о, вероятность отказа Р_отк в приеме транспортных средств с овощами на пункт сортирования, вероятность простоя сортировщиков Р_о из-за отсутствия овощей.

уборка посленовый машинный овощ



Рисунок 10. Номограмма обоснования эффективного режима работы сортировального пункта.

Далее как показано на рисунке 10 стрелками, для определения допустимого значения Р_отк ? 0,05 можно определить соответствующие значения n_о = 0,78, Р_о = 0,38 и б = 0,68. При этих значениях n_о, б и Р_отк получим:

.

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

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

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

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

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

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

Основной задачей при работе предприятий по реализации овощей является установление рациональных соотношений между плотностью потока требований л и интенсивностью их обслуживания м, при которых Р_по, Р_отк, , n_з, и Т_ож не выходят за пределы допустимых значений.

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

Рисунок 11. Зависимости Р_отк , n_з, Р_о и б..

Таким образом, самый выгодный режим работы торговых точек обеспечивается при n = 3, б = 1,5, n_з = 2, К_п = 0,5, = 0,19, Р_по= 21 % и Р_отк = 0,74 %, а Т_ож = 0,13 ч или 7,8 мин.

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

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

Таблица 1. Основные сочетания показателей предприятий торговли овощей при m = 4

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

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

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

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

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

Из формулы

следует, что n_тд =2л. Если n = 3, л = 1,5 (таблица 1), тогда n_тд = 2 • 1,5 = 3. Таким образом, при плотности поступления овощей из сельхозпредприятия на торговые точки л=1,5 среднее количество прибывающих на реализацию овощей, транспортных средств n_тд с их массой по 3,0 т груза составит 3 единицы в день.

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

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

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

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

В качестве примера на рисунке 12 приведены результаты вычислений по критерию для случая, когда на одну торговую точку за сутки поступает одно требование (1000 кг овощей). При этом в зависимости от значений г₁ = 0,1; г₂ = 0,2; г₃ = 0,3; г₄ = 0,4 получены соответственно оптимальные значения потребного количества торговых точек n.

Здесь г_i - соотношение, равное

где Ц_Т - расходы на содержание овощной торговой точки за сутки; Ц_о - реализационная цена овощей; Q_о - количество доставленных овощей для реализации за сутки.

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

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

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

Рисунок 12. Зависимости относительных затрат от количества торговых точек n и г.

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

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

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

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

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

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

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

Штриховыми линиями на рисунке 13 для желаемой вероятности безотказной работы уборочных агрегатов =90 % показано, когда на ТО и устранении отказов простаивает не более 10 уборочных агрегатов. Среднее количество простаивающих уборочных агрегатов при этом составит n_о = 0,06 при n = 2; n_о = 0,03 при n = 6, то есть в пределах допустимого. Коэффициент простоя уборочных агрегатов для указанного примера соответственно составил К_п2 = 3 % и К_п6 = 5 %, что ниже 10 %. Таким образом, на основе предложенных зависимостей (рисунок 13) можно выбрать желаемый режим работы звена ТО и устранения отказов с учетом конкретных условий.

...