Применение имитационного моделирования для оптимизации состава почвообрабатывающих агрегатов при возделовании зерновых культур

Введение. Процесс обработки почвы относится к высоко затратным операциям при возделывании зерновых культур. Определяющими показателями эффективности работы агрегата являются норма выработки (производительность) и расход топлива, которые, в свою очередь, зависят от сложности работ, глубины обработки и состава машины (тип трактора и плуга) [6]. Выбор наиболее оптимального состава почвообрабатывающего агрегата для работы в конкретном хозяйстве очень затруднителен из-за многих детерминированных и случайных факторов [1-4]. Если принимать в качестве критерия минимальное количество топлива, то это может оказаться не самым лучшим вариантом, так как есть большая вероятность получить малопроизводительный агрегат. Производительность агрегатов влияет на их количество при выполнении полевых работ, так как существуют определенные нормативные агротехнические сроки. Превышение агротехнических сроков приводит к снижению урожайности возделываемых к ультур .

При поиске оптимума необходимо стремиться к меньшему количеству агрегатов, иметь минимальные затраты на топливо и на компенсацию от ущербов из-за срыва агротехнических сроков и уплотнения почвы при работе агрегатов, что можно представить следующим выражением [5, 7]:

Ф = З ГСМ ^- У ОБЩ ^ ⁰

_ З ГСМ + У ОБЩ ^ ^min или

Г •Lk.^ f Sn         ) м пнорм 1 + АРфакт ■ key ^ min V Qa • Na        ) где ЗГСМ - затраты на ГСМ, руб.; УОБщ - общий ущерб от срыва агросроков и от уплотнения почвы при проходе агрегатов, руб; H - глубина пахоты, см; Qan -сменная норма выработки, га; Гсл. -группа сложности работ; an , bn , cn - коэффициенты аппроксимации;

Цт - удельная цена топлива, руб./л; ук - урожайность культуры, ц/га; Цк - цена реализации данной зерновой культуры, руб./ц; ки -коэффициент интенсивности потерь урожая при отклонении сроков выполнения полевых работ от агротехнических; Sп - площадь пахотного участка, га; Qa - сменная норма выработки данного агрегата, га/смену; Na - количество работающий агрегатов пнорм - нормативное количество дней или смен для обработки участка;

^Рфакт - фактическое увеличение плотности почвы, г/см3; к су - коэффициент снижения урожайности с учетом уплотнения почвы, 0,08-0,1.

Сложность дальнейших исследований по целевой функции заключается в наличии большого количества входных параметров, изменяющихся (чаще всего случайно) по объективным и субъективным причинам.

Методика и анализ проведенных исследований. Дальнейший аналитический анализ целевой функции лучше вести только с помощью имитационного моделирования. Среди математических моделей наряду с аналитическими, стохастическими, матричными, многомерными, оптимизационными, эволюционными выделяется особый тип – имитационные модели, связанные с использованием ЭВМ. Обычно под имитационной моделью понимают программу, которая в процессе ее реализации на ЭВМ позволяет имитировать поведение реальной системы в разных условиях. Имитационные модели представляют собой наиболее гибкий метод моделирования систем любой сложности, линейных и нелинейных, с обратной связью и сетями управления. Для построения имитационных моделей часто используют стохастический и автоматный способы математического описания. Стохастические модели исследуют сложное поведение случайных величин и для расчетов используют формулы принятых законов распределения. Объектами настройки в таких моделях выступают параметры распределений – средние, дисперсии, объемы выборок. Имитационное моделирование проводилось по методу Монте-Карло (Monte-Carlo Simulation), которое позволяет построить математическую модель с неопределенными значениями параметров, и, зная вероятностные их распределения, а также связь между изменениями параметров (корреляцию) получить вероятностное значение нужного параметра. Реализацию моделирования по методу Монте-Карло проводили с использованием специальной надстройки в Excel. По каждому агрегату проводилось моделирование для трех нормативных значений агросроков 5, 10, 15 дней и отдельным агрофонам.

Построены графики зависимостей количества агрегатов от затрат по каждой группе (рис.1). Чем ближе график к началу координат, тем эффективней группа. Все агрегаты можно разделить по эффективности на 4 группы (таблица 1). Первая группа – «Агрегаты высокой эффективности» (удельные затраты 1136-1342 руб/га): тракторы Т4-А, ДТ-75М, «Агромаш-90ТГ» с плугами ПН6-35; вторая группа – «Агрегаты повышенной эффективности» (удельные затраты 1358-1465 руб/га): тракторы фирм Джон Дир”, “Нью Холланд”,“Денц-Фар” с 4-х корпусными плугами фирмы “Джон Дир”, а также с 6-ю корпусными плугами фирм “Кивонь” и “Лемкен” мод. 160-6 и сюда же относятся тракторы Т4-А, Т-150К с плугами ПН4-35 и ПЛН6-35; третья группа – «Агрегаты умеренной эффективности» (удельные затраты 1492-1529 руб/га) : тракторы Т-150К с плугами ПЛН6-35, ПЛН5-35, ПН4-40, и “Кивонь” и «Лемкен»; четвертая группа – «Агрегаты низкой эффективности» удельные затраты 1562-1745 руб/га): тракторы К701 с плугами ПТК9-35, ПГП7-40, ПП8-35 и трактор Т-150К с плугами ПЛН4-35, а также тракторы МТЗ-1221 с плугами ПН4-35.

Рисунок 1 - Графики зависимостей количества агрегатов от затрат по каждой группе

Также на пахоте произведена оценка эффективности замены почвообрабатывающего орудия на одном тракторе, что позволило заключить следующее: для трактора К-700 наиболее эффективным является орудие типа ПГП7-40 и при работе с ним затраты в среднем на 22% ниже по сравнению с ПТК9-35 и на 32% с ПП8-35; для Т-150К замена рабочего органа типа ПЛН6-35 не оказывает существенного влияния на эффективность- на 3% по сравнению с ПЛН5-35 и ПН4-40, на 9% по сравнению с ПЛН4-35; на тракторах Т4-A и ДТ-75М замена орудий ПН6-35 на ПН4-35 приводит к снижению затрат на 16%. Таким образом, вид орудия оказывает влияние на эффективность работы агрегата, но не для всех типов тракторов.

Рассчитана эффективность агрегатов при смене типа трактора при работе с одним и тем же почвообрабатывающим орудием [5,7] и результаты показывают низкую зависимость эффективности от замены тягового агрегата - в пределах 10%. Моделирование других агрофонов (2- старопахотные земли, стерня зерновых-колосовых и однолетних трав, 3- поле после корнеклубнеплодов и перепашки) проводилось только для отдельных представителей от каждой группы и показало, что для 1-й и 2-й групп эффективности на втором агрофоне практически не изменилось значение общих удельных затрат; на третьем агрофоне - для всех категорий удельные затраты ниже.

Таблица 1- Ранжирование агрегатов по группам эффективности

Эффективность, (группа)	Удельные затраты, руб./га	Состав агрегата
Высокая (13)	1358-1465	Т4-A+ ПН6-35 (ПЛН6-35)
Высокая (15)	1358-1465	ДТ-75М (Агромаш 90ТГ) + ПН6-35 (ПЛН6-35) ^^^^^^4y^
Высокая (16)	1358-1465	ДТ-75М (Агромаш 90ТГ )+ ПН4-35)

Повышенной	1358-1465	“Джон Дир” мод. 8100, “Нью Холланд” мод.
эффективности (4)		G-210, “Фент” мод. Фаворит 822 + плуги IP1-4 — четырехкорпусные фирмы “Джон Дир”
		А1^ЙНЙЙ® Я IreT*
Повышенной эффективности (5)	1358-1465	ITr-180+ IP1-4 - “Джон Дир” мод. 7810, “Денц-Фар” мод. Агротрон 175, “Нью Холланд” мод. 8560)

Повышенной эффективности (6) 1358-1465 I Tr-180+ IP1-6 - плуги шестикорпусные фирм “Кивонь” и “Лемкен” мод. 160-6 ।      jgy^M ^BbBBfer^h® ■ " X FX»**‘ "■ ft Повышенной эффективности (7) 1358-1465 Т-150К + ПЛН6-35 . .^zj^ JB 1^ПД^юВГ Повышенной эффективности (14) 1358-1465 Т4-A + ПН4-35 Умеренной эффективности (8) 1492-1529 Т-150К + ПЛН5-35 •'f^HP^ti^^Hfc-Xltiii ^tff ^L.    i Умеренной 1492-1529 Т-150К + ПН4-40 эффективности (9)

Умеренной эффективности (10)

Умеренной эффективности (11)

Низкой эффективности (1)

Низкой эффективности (2)

Низкой эффективности

1492-1529

1492-1529

1562-1745

1562-1745

1562-1745

Т-150К + ПЛН4-35

МТЗ-1221 + IP1-6 (ЕвроОпал 5)

К701+ ПТК9-35

К700+ ПГП7-40

К700+ ПП8-35

Низкой эффективности (12)

1562-1745

МТЗ-1221 + ПН4-35

Заключение. Агрофон более сильно влияет на группы, у которых в качестве силового агрегата используется трактора типа К701, МТЗ-1221, Т-150К, работающие с соответствующими прицепными почвообрабатывающими орудиями. Таким образом, можно сказать, что совершенствование орудий почвообработки приведет к повышению эффективности как данных агрегатов, так и наиболее эффективных таких как Джон Дир”, “Нью Холланд” и др. Одним из основных элементов ресурсосберегающих технологий в сельском хозяйстве является "точное земледелие" (прецизионное земледелие - precision agriculture). Точное земледелие получает все большее распространение во многих странах и в последнее время - у нас в России. Целью такого управления является получение максимальной прибыли при условии оптимизации сельскохозяйственного производства, экономии хозяйственных и природных ресурсов. При этом сохраняются возможности производства качественной продукции при минимальном воздействии на окружающую среду. Точное земледелие включает несколько этапов основными, из которых являются следующие: сбор информации о хозяйстве, поле, культуре, машинотракторном парке; анализ полученной информации и выдача сигналов управления; выполнение предлагаемых решений - проведение агротехнологических операций. При наличии качественного адекватного программного обеспечения можно регулировать интенсивность технологических операций по ходу движения агрегата по полю (изменение норм высева, норм внесения удобрений, производительности, количества применяемых средств защиты растений). Решающую роль в этом процессе играет совершенствование информационных разработок и особенно методов принятия решений – статических и динамических моделей, баз данных, баз знаний, экспертных систем. Полученные модели в нашей работе могут успешно использоваться в программном обеспечении бортовых компьютеров тракторов и в ПЭВМ главных специалистов. Аналогичным образом можно получить динамические модели и по другим технологическим процессам получения растениеводческой продукции. Все разработанные модели позволят сделать еще один шаг к точному земледелию.

Sergey V. Oskin, Doctor of Science, professor

Boris F. Tarasenko, Candidate of Science, associate professor

FSEI HPE “Kuban State Agrarian University”