Цифровая система проектирования и визуализации 3D-печатных капсул для аграрного производства
Автор: Мищенко Е.В., Асонов, Д.Г.
Журнал: Агротехника и энергообеспечение @agrotech-orel
Рубрика: Технологии, машины и оборудование для агропромышленного комплекса
Статья в выпуске: 4 (49), 2025 года.
Бесплатный доступ
В данной работе представлены результаты разработки автоматизированной системы оптимизации параметров 3D‑печатных капсул для растениеводства, обеспечивающей минимизацию расхода материала при соблюдении биологических и прочностных требований. Использованы методы нелинейного программирования (Sequential Least Squares Programming и Trust‑Region Constrained), интегрированные с геометрической и прочностной моделью конструкции. Проведены испытания на пяти типах растений, показавшие снижение расхода материала на 12-24 % (среднее значение 18,3 %), сокращение времени проектирования с 30-60 минут до 1 минуты, успешность сходимости алгоритма 96 %, выполнение прочностных требований в 100 % случаев. Разработан модуль визуализации для комплексного анализа эволюции параметров и экономических эффектов. Данная система повышает экономическую эффективность, воспроизводимость и качество конструкций, применима в научных, образовательных, фермерских и промышленных условиях, демонстрирует потенциал цифровизации и точного земледелия, создаёт основу для дальнейшего расширения функционала и адаптации к различным агротехническим задачам.
Цифровизация АПК, 3D-печать, оптимизация, аддитивные технологии, точное земледелие, параметрическое проектирование, автоматизация проектирования, биотехнические конструкции
Короткий адрес: https://sciup.org/147252887
IDR: 147252887 | УДК: 519.85:778.64
Digital design and visualization system for 3D-printed capsules in agricultural production
The results of the development of an automated system for optimizing the parameters of 3D-printed capsules for crop production, ensuring minimal material consumption while meeting biological and strength requirements are presented in this paper. Methods of nonlinear programming (Sequential Least Squares Programming and Trust-Region Constrained) were used, integrated with the geometric and strength model of the structure. Tests were conducted on five plant types, demonstrating a reduction in material consumption by 12-24 % (average value 18.3 %), a decrease in design time from 30-60 minutes to 1 minute, algorithm convergence success rate of 96 %, and compliance with strength requirements in 100 % of cases. A visualization module was developed for comprehensive analysis of parameter evolution and economic effects. Conclusions: the system improves economic efficiency, reproducibility, and quality of designs; it is applicable in scientific, educational, farming, and industrial contexts, demonstrates the potential of digitization and precision agriculture, and establishes a foundation for further functionality expansion and adaptation to various agricultural engineering tasks.
