Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования Керимов Мухтар Ахмиевич

Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования
<
Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования
>

Данный автореферат диссертации должен поступить в библиотеки в ближайшее время
Уведомить о поступлении

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - 240 руб., доставка 1-3 часа, с 10-19 (Московское время), кроме воскресенья

Керимов Мухтар Ахмиевич. Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования : ил РГБ ОД 61:85-5/4221

Содержание к диссертации

Введение

ГЛАВА I. Состояние вопроса и здцачи исследования 9

1.1. Состояние вопроса на основании анализа литературных источников 9

1.1.1. Характеристика основных направлений в совершенствовании технологий и средств механизации процессов послеуборочной обработки зерна 9

1.1.2. Методы аппаратурного контроля влажности и засоренности зернового.вороха, поступающего на послеуборочную обработку 19

1.2. Характеристика методов формирования средств механизации производственных процессов послеуборочной обработки зерна 31

1.3. Цель и задачи исследования 41

ГЛАВА 2. Модель и схема функционирования средств технической оснащенности технологий послеубороной обработки зеша 45

2.1. Постановка вопроса .45

2.2. Системный подход к исследованию технологического процесса послеуборочной обработки зерна 46

2.3. Модель функционирования технической оснащенности технологий послеуборочной обработки зерна 49

2.4. Характеристика внешних условий функционирования технической оснащенности технологий послеуборочной обработки зерна 56

2.5. Численный метод статистической оптимизации параметров технической оснащенности технологий послеуборочной обработки зерна 63

ГЛАВА 3. Методика проведения эксперимента и обработки дашых, характерйзущіх условия функцйонирования 77

3.1. Постановка задачи 77

3.2. Методика сбора и обработки характеристик фенологических фаз развития зерновых культур 78

3.3. Обоснование вероятности совпадения сроков созревания зерновых культур 85

3.4. Методы аппаратурного контроля характеристик начального качества зерновой

массы 87

3.4.1. Предварительные замечания 87

3.4.2. Размерные характеристики 88

3.4.3. Спектральный анализ . 92

3.4.4. Влажность 97

3.5. Анализ результатов статистической обработки характеристик начального качества зерновой массы 99

ГЛАВА 4. Формирование параметров технической оснащенности технологий послеуборочной обработки зерна как вероятностных систем

4.1. Постановка задачи 107

4.2. Методика построения имитационных расчетов и характеристика информационной подсистемы 108

4.3. Характеристика программного обеспечения, реализующего процедуры статистической оптимизации параметров технической оснащенности технологий послеуборочной обработки зерна 119

4.4.Анализ результатов формирования и характеристик качества функционирования технической оснащенности технологий уборки зерновых культур как системы 122

ГЛАВА 5. Рекомендации для їюншрованш технической оснащённости технологий послеуборочной обработки зерна с учетом агроклиматических условий и характеристик начального качества зерновой массы 131

5.1. Постановка задачи 131

5.2. Принципы организации информационной подсистемы для расчета параметров технической оснащенности процессов уборки, транспортировки, послеуборочной обработки зерна и заготовки незерновой части урожая . 132

5.3. Характеристика технических условий аппаратуры для оценки начального качества зерна 135

5.3.1. Обоснование схемы контроля влажности зернового вороха 135

5.3.2. Реализация датчиков при селекции по отражательной способности 140

5.3.3. Реализация датчиков при селекции по геометрическим параметрам 144

5.3.4. Реализация датчиков при селекции по массе 146

5.4. Требования к программному обеспечению и средствам вычислительной техники 150

ГЛАВА 6. Расчет эконошческои эффективности результатов исследований 154

Основные выводы 157

Список использованной литературы

Введение к работе

ХХУІ съезд КПСС подчеркнул, что основной задачей аграрной экономики является надежное обеспечение страны продовольствием и сельскохозяйственным сырьем. Решение этой задачи осуществляется в рамках Продовольственной программы СССР на І98І-І985г.г. и на период до 1990 года, одобренной майским (1982г.) Пленумом ЦК КПСС /I/

Одним из важнейших направлений работы агропромышленных объединений является завершение комплексной механизации обработки зерна в колхозах и совхозах. Для этих целей промышленностью поставляется значительное количество машин и технологического оборудования.

Обработка зерна в большинстве хозяйств осуществляется по прогрессивной поточной технологии, которая реализована в зерноочистительных агрегатах и зерноочистительно-сушильных комплексах. "Система машин для комплексной механизации сельскохозяйственного производства на І98І-І990 годы" предусматривает 38 вариантов различных пунктов, предназначенных для обработки и хранения зерна. Однако эффективность функционирования последних в реальных условиях эксплуатации остается на низком уровне. Объясняется это целым рядом причин технического, технологического,организационного и методологического характера. Наиболее существенными из них являются причины методологического характера. Дело в том, что в основу методов формирования средств технической оснащенности технологий послеуборочной обработки зерна положены детерминированные оптимизационные расчеты. Очевидно, что решения, получаемые при этом, носят частный характер и нередко оказываются неоптимальными.

Задача выбора рационального технологического варианта послеуборочной обработки зерна актуальна для хозяйств Нечерноземной зоны, особенно для ее Северо-Западного региона, где уборочный сезон характеризуется неблагоприятными погодными условиями. Для по - 7 лучения зернового материала, отвечающего базисным требованиям, нередко приходится обрабатывать его на пунктах два и более раз, что требует дополнительных средств технической оснащенности. Следовательно, для выбора единственного варианта, который можно рассматривать как рациональный из совокупности альтернатив, необходимо использовать систему оптимизационных расчетов, учитывающих реальную природу условий функционирования технологических процессов послеуборочной обработки зерна. Реализация такого подхода возможна при использовании методов имитационного моделирования и современных средств вычислительной техники.

С этих позиций в данной диссертационной работе решается задача обоснования параметров технической оснащенности технологий послеуборочной обработки зерна и оценки их адаптационных свойств, обеспечивающих выполнение требуемых объемов механизированных работ в сложных природно-климатических условиях.

Изложенное позволяет сформулировать основные научные положения, которые выносятся на защиту:

- модель функционирования средств технической оснащенности технологий послеуборочной обработки зерна в виде многопараметрической вероятностной сштемы;

- методы формализации условий функционирования, заключающиеся в построении математических моделей сроков начала и продолжительности работ в технологиях уборки и послеуборочной обработки зерна;

- методы аппаратурного контроля физико-механических характеристик зерна;

- вероятностный метод расчета параметров технической оснащенности технологических процессов уборки, транспортировки, послеуборочной обработки зерна и заготовки незерновой части урожая.

Тема диссертации соответствует целевой комплексной программе ГКНТ Совета Министров СССР 0Ц.032 (задание 02.03) на 198I...1985гг. рабочей программе задания МСХ СССР и ВАСХНШІ ОЦ. СХ.32 (раздел 01.01.05) на Ї98І...1985гг., а также плану НИР Ленинградского сельскохозяйственного института(тема 10) на одиннадцатую пятилетку.

Основное содержание диссертационной работы доложено на Всесоюзной научно-технической конференции по сельскохозяйственным машинам, Всесоюзном координационном совещании по проблеме послеуборочной обработки и хранения зерна, зональных научных конференциях, научных конференциях профессорско-преподавательского состава и аспирантов ЛСХИ.

Материалы диссертации изложены в 6 работах, опубликованных в течение 1982...1984 гг.  

Характеристика основных направлений в совершенствовании технологий и средств механизации процессов послеуборочной обработки зерна

Получение высоких устойчивых урожаев зерновых культур требует дальнейшего развития технической базы для послеуборочной обработки, целью которой является приемка, очистка, сушка и хранение зерна. Набор технологических операций, их последовательность и продолжительность диктуются биологическими особенностями зерна как объекта обработки. Указанные особенности, а также целый ряд других факторов предопределяют выбор соответствующих машин и технологического оборудования, которые в дальнейшем именуются средствами технической оснащенности технологий послеуборочной обработки зерна.

В настоящее время обработка зерна в хозяйствах осуществляется, в основном, на передвижных машинах и в потоке.

Группа передвижных машин включает: ворохоочистители ОВП-20, 0ВП-20А; семеочистительные машины ОС-4,5, 0С-4,5А, СМ-4. Для сушки вороха предусмотрены передвижные сушилки СЗПБ-2, СЗПБ-2,5 /195/. К этой группе относятся зернопогрузчик ЗП-60 и зерновой метаталь ЗМ-30.

Принцип организации технологического процесса для этих машин заключается в следующем. Каждая машина обслуживается индивидуально и технологические параметры ее функционирования (производительность, кратность обработки) не зависят от работы остальных машин. Зерновой материал после обработки поступает либо на транспортирую - 10 щее устройство, либо снова на поврехность тока /147/.

Работа этих машин сопряжена с большими затратами ручного труда. В связи с этим полностью не устраняется опасность самосогревания зерна. Приходится неоднократно пропускать зерно через машину, чтобы удалить сорняки и получить классные семена. Как правило, это ведет к повышенному травмированию семян. Так, по данным А.Н.Пугачева /160/, каждый пропуск зернового материала через машину вторичной очистки ведет к увеличению повреждений семян на 2...3%. Снижение всхожести, которое наблюдается при этом, означает, что на каждом гектаре посевной площади мы теряем в среднем 30...40кг зерна. Для зернового поля страны площадью 122...125 млн.га эти потери составляют около 5 млн.тонн.

Ухудшением стойкости к хранению и снижением качества /160/ сказывается травмирование на продовольственном и фуражном зерне.

Указанные недостатки были в значительной степени преодолены с переходом на прогрессивный метод обработки зерна - поточную технологию. Она позволила повысить производительность труда в 7...10 раз и снизить стоимость обработки в 1,5...3 раза /10/. При этом устраняется угроза самосогревания, сокращаются потери.

Основные методы организации очистки и сушки зерна, выработанные и проверенные на передвижных машинах, были сохранены и при поточной технологии. Однако существенным образом изменился принцип организации обработки: все машины увязаны в поточную линию по производительности; выходной поток предыдущей машины является входным потоком для последующей, что позволяет свести к минимуму затраты ручного труда.

Первые поточные линии - зерноочистительные агрегаты и зерно-очистительно-сушильные комплексы были выпущены в 1967г. /147/. Агрегаты (серии ЗАВ) предназначены для работы на ворохе с началь - II ной влажностью до W= 16%. Они эксплуатируются преимущественно в хозяйствах Южных районов РСФСР, где вероятность кондиционной уборочной влажности составляет 0,99 /176/.

В условиях Северо-Запада, где средние многолетние значения влажности равняются \Ц/Ср = 26%, а вероятность кондиционной уборочной влажности Р= 0,1, рекомендуется применять зерноочистительно-сушильные комплексы.

Все поточные линии комплектуются серийными машинами и оборудованием. Для предварительной очистки наиболее широко используется машина ЗД-Ю.ООО, которая очищает ворох от легких и крупных примесей и облегчает работу последующих машин. Ее номинальная производительность обычно в 1,5...2 раза превышает производительность машин первичной очистки. Налажен выпуск бункеров активного вентилирования БВ-25, ЕВ-40, которые могут использоваться самостоятельно или в составе отделений 0БВ-І00, 0БВ-І60, ОБВ-200 и 0БВ-400. Бункера и отделения временного хранения играют роль компенсаторов "возмущений", вызванных неравномерностью суточного поступления зернового вороха.

Лимитирующим звеном в зерноочистительно-сушильных комплексах является сушилка. Используются сушилки двух типов: шахтные и барабанные. Как правило, для сушки семенного зерна применяются шахтные: СЗШ-8, СЗШ-І6, СЗШ-І6Р, хотя можно использовать для этих целей и барабанные СЗБ-4, СЗБ-8. На семенном режиме производительность сушилки снижается вдвое. Разовый съем влаги в шахтных сушилках составляет не менее 6%, у барабанных - 4...5# /195/. В зависимости от исходной влажности сушильные камеры (шахты) в шахтных сушилках могут работать либо параллельно, либо последовательно.

Системный подход к исследованию технологического процесса послеуборочной обработки зерна

Многочисленные исследования /8,72,111,183,202/ показывают, что послеуборочная обработка зерна является сложным, многостадийным процессом, включающим в себя ряд взаимосвязанных технологичес ких и транспортных операций. Необходимость соблюдения агротехнических требований к качеству и срокам выполнения отдельных операций, а также зависимость последних от природно-климатических условий предъявляют ряд требований к постановке и решению вопроса разработки модели функционирования технической оснащенности, реализующей указанный процесс.

Прежде всего, такая модель должна включать в себя /53,114, 191/: - параметры, характеризующие технико-экономические показатели средств технической оснащенности; - параметры, характеризующие технологический процесс или влияние на него; - причинно-следственные связи между указанными параметрами; - целенаправленно изменяемые параметры и их допускаемые значения. Разрабатываемая модель должна отражать в формализованном виде /153,155,179/: - цель функционирования технической оснащенности; - логическую структуру реализуемого процесса; - технико-экономические показатели.

Анализ показывает возможность описания и исследования рассматриваемого процесса с единых методологических позиций и правомерность применения к нему понятия "система" /56/.

Многообразие и сложный характер учитываемых связей, а также требования к точности и экономичности проектируемых систем приводят к необходимости разработки специального метода оптимизации параметров технической оснащенности технологий послеуборочной обработки зерна. Наиболее подходящим является метод статистического моделирования, позволяющий получить варианты оптимальных решений с учетом условий функционирования и определить параметры средств механизации процессов уборки, транспортировки, послеуборочной обработки зерна и заготовки незерновой части урожая для каждого конкретного случая.

В настоящей главе решаются вопросы обоснования целесообразности системного подхода к изучаемым процессам, разработки модели функционирования технической оснащенности технологий послеуборочной обработки зерна и численного метода статистической оптимизации ее параметров.

Исходным понятием в методологии системного подхода является "система", которая состоит из "множества связанных сложными связали и взаимодействующих элементов и представляет собой не простое суммирование, а особое их соединение, придающее всей системе в целом новые качества, отсутствующие у каждого из них" /123/.

Важнейшими чертами систем (простых, сложных и больших) являются /134/: эмерджентность - свойство системы, характеризующее ее целостность; гомеостаз - свойство системы сохранять в процессе взаимодей ствия с окружающей внешней средой значения существенных переменных в определенных, заданных пределах; - разнообразие - свойство, определяющее возможные различные состояния системы; структурность - возможность разбиения системы на взаимодействующие подсистемы (элементы); наличие общей цели и задаваемого (корректируемого) в системах более высоких уровней назначения.

Проведенный анализ, а также исследования других авторов /9, 72,139/ показывают, что технологический процесс послеуборочной обработки зерна может служить объектом исследования с позиций системного подхода. Действительно, он является элементом (подпроцессом) более общего технологического процесса уборки зерновых культур /120/; с другой стороны, технологический процесс послеуборочной обработки зерна может рассматриваться как совокупность отдельных технологических операций, каждая из которых характеризуется своим объектом воздействия (семена с различными физико-механическими характеристиками) и агентом воздействия (например, решето).

Кроме того, все процессы объединены общей технологической целью - получением определенного вида продукции с заданными характеристиками /201/.

Целесообразность и необходимость исследования рассматриваемого процесса с таких позиций доказывается совпадением цели системного подхода с задачами выбора (оптимизации) параметров технической оснащенности /146/. Эта цель заключается /134,135/ в поисках путей обеспечения адаптации технической оснащенности к изменяющимся условиям функционирования.

Методика сбора и обработки характеристик фенологических фаз развития зерновых культур

Неопределенность, вызванная вероятностной природой информации о сроках созревания зерновых культур, приводит к значительным погрешностям в определении параметров средств технической оснащенности. Так как решение данной задачи экспериментальным путем сопряжено с большими трудностями, то наиболее целесообразным представляется алгоритмический способ с использованием вероятностно-статистических характеристик исследуемых процессов. Такая постановка задачи предопределяет переход к вероятностным моделям оценки фенологических явлений.

Для построения такой модели нами изучались даты наступления и прохождения фаз развития зерновых культур в совхозе "Красная Славянка" и учхозе "Пушкинское" Ленинградского сельскохозяйственного института в уборочные сезоны 1982...1984г.г.

Поскольку эти хозяйства расположены в зоне деятельности метеостанции "Белогорка" и так как минимальное число дат, необходимых для построения модели по первому порогу вероятности безошибочных прогнозов составляет 30, то были проанализированы данные этой метеостанции за ряд лет, включая 1927...1981г.г.

Методика сбора данных, в основу которой положена связь биологического (определяемого фенологической фазой) и календарного (устанавливаемого в днях с начала года) возрастов зерновых культур, заключалась в следующем /92/. Для всех рассматриваемых культур выписывались даты наступления фенологических явлений. Наиболее полные данные в архивах метеостанции "Белогорка" имеются по пяти-шести фазам, что и обусловило их выбор при построении корреляционных матриц.

Даты наступления фенологических явлений для зерновых культур, возделываемых в совхозе "Красная Славянка", определялись в 1982... ...1984г.г. в предположении, что информация отдельных участков репрезентативна (представительна) для всех полей хозяйства.

В пределах исследуемых участков отбирались 100 растений. Если средняя влажность зерен более 75% растений соответствовала значениям, приведенным в таблице 3.1 /104/, то принималось заключение о наступлении очередной фазы.

Алгоритм обработки предусматривает вычисление числовых характеристик вида и параметров закона распределения. Указанные характеристики определялись по следующим выражениям: среднее значение - оценка начального момента первого порядка т = 7гЕхі (3.1) дисперсия - оценка центрального момента второго порядка $}х -J71 Z( i-I» )2 ; (3.2) асимметрия - оценка центрального момента третьего порядка N A--j-Z(x -m )3; (з.з) іч эксцесс - оценка центрального момента четвертого порядка E=JrZ( c-m,) ; (3.4) Здесь ХІ - текущее значение реализации случайного процесса; N - объем выборки. Коэффициент вариации, характеризующий относительный разброс значений случайной величины, определяется по следующему выражению: v -" it ШУ- І (3-5) где бх - среднее квадратическое отклонение.

При выборе теоретического распределения по статистичеакому ряду можно воспользоваться системой кривых Пирсона /73/. Для этого необходимо знать численные значения вспомогательных коэффициентов /f и nz , которые можно определить следующим образом /193/:

Нетрудно запомнит , что эффект последействия предыдущей фазы развития на последующие фазы уменьшается. Однако полученные значения парных корреляций свидетельствуют о тесной положительной связи между фенологическими явлениями. Поэтому в смоделированных вариантах погодных условий эта связь должна быть сохранена и учтена.

Результаты статистического анализа архивных данных метеостанции "Белогорка", а также наши исследования (1982...1984г.г.) свидетельствуют о том, что наиболее подходящей моделью, характеризующей продолжительность проведения уборочных работ, является нормальное распределение Гаусса, а в некоторых случаях (как, например, для овса) может использоваться р -распределение (табл . 3.6).

Методика построения имитационных расчетов и характеристика информационной подсистемы

Условия функционирования технологических процессов уборки и послеуборочной обработки зерна изменяются в широких пределах и, как правило, оцениваются вероятностными характеристиками.

Поэтому требования к качеству функционирования /53,63,122, 162,166/средств технической оснащенности технологий ПОЗ могут быть удовлетворены лишь с некоторой вероятностью: Р = P(Q Q Qz), (4.1) где й и Qz - допустимые пределы изменения показателя качества.

Задача заключается в том, чтобы выбрать такие значения параметров системы, при которых вероятность выполнения запланированных объемов работ в заданные агротехнические сроки (характеризующая технологическую надежность зерноочистительно-сушильного пункта) была бы максимальной. Количественная мера этой вероятности позволяет также обосновать необходимый адаптивный резерв производительности проектируемого пункта /52,213/.

Практическим методом решения данной задачи является имитационное моделирование технологического процесса уборки зерновых, в ходе которого "разыгрываются" различные варианты погодных условий. Для каждого смоделированного таким образом варианта рассчитываются рациональные параметры средств технической оснащенности. Многократное применение моделирования системы позволяет получить ряд статистических оценок показателя качества и, следовательно, дать ему более обоснованную количественную интерпретацию.

Функционирование технологических процессов уборки и послеуборочной обработки зерна происходит при непрерывно изменяющихся погодных, агротехнических и организационно-экономических условиях. Для выбора обоснованных рациональных параметров технической оснащенности необходимо учитывать весь интервал изменений указанных факторов. Однако сложный характер взаимосвязей между ними затрудняет решение данной задачи экспериментальным путем. Наиболее целесообразным при исследовании указанных процессов является метод имитационного моделирования /50,57,64,200/.

В основе методики имитационного моделирования (имитационных расчетов) лежит дискретный подход /81,117/, который заключается в следующем. Моделируемый технологический процесс формализуется в виде дискретной последовательности. При этом задается конечное множество возможных состояний данного процесса. Это множество определяется, как уже указывалось, экстремальными значениями векторных функций Ц и В . Затем с помощью датчика случайных чисел формируется совокупность реализаций входного процесса с заданными характеристиками /15,16,25,118,197,207/. Для формирования реализаций выходного процесса использована методика /56,98,156/. Необходимое количество реализаций, гарантирующее получение достоверных оценок результатов моделирования вариантов погодных условий, определяется по формуле /63/. Для нормального распределения она имеет вид: Р(І-Р)[Ф"М] N = ТГ1 (4.2) где }Q - максимально допустимая ошибка при оценке Р ; Р - начальная оценка вероятности Р ; - 109 Л - доверительная вероятность. Задавшись численными значениями рассматриваемых параметров Р = 0,8; f$= 0,05; с = 0,05, получаем искомое количество реализаций: N -л% рш)і - ; (4.3) Процесс моделирования технологического процесса уборки зерновых показан на рис. 4.1.

При разработке методов расчета параметров технической оснащенности важная роль отводится формированию информационной подсистемы, включающей "совокупность исходных данных, а также промежуточных и конечных результатов исследований" /109/. К этой подсистеме относят и программные средства, необходимые для формализованной обработки технико-экономических показателей.

Применительно к решаемой задаче информационная подсистема включает несколько групп данных. Первую группу составляют природно-климатические показатели, определяющие: - тип поточных технологических линий и уборочных машин; - сроки наступления фенологических явлений; - оценки характеристик сроков начала и продолжительности работ по уборке и послеуборочной обработке зерна; - норма сменной производительности и удельный расход топлива по отдельным машинам и комплексам.

Вторая группа учитывает специализацию хозяйства и включает данные, характеризующие структуру посевных площадей, состав возделываемых культур, уроажйность и физико-механические свойства зерна, а также технические параметры машин.

Похожие диссертации на Моделирование технологических процессов послеуборочной обработки зерна с учетом вероятностной природы условий их функционирования