Разработка направлена на создание систем автоматизированного управления сельскохозяйственной техникой.
Казань, 10 фев - ИА Neftegaz.RU. Специалисты Казанского государственного аграрного университета (ГАУ) совместно с коллегами из Казанского национального исследовательского технического университета (КНИТУ-КАИ) им. А. Туполева и Института механики и машиностроения (КазНЦ РАН) разработали математические модели для оптимизации режима работы тракторов.
Об этом сообщила пресс-служба Казанского ГАУ.
По словам заведующего кафедрой общеинженерных дисциплин Казанского ГАУ, кандидата технических наук Г. Пикмуллина, ученые установили количественные зависимости между свойствами почвы и режимами работы техники. Полученные соотношения позволяют оценить влияние агрофизических свойств грунта на энергоэффективность агрегатов и могут быть использованы при создании систем автоматического управления.
В ходе полевых испытаний исследователи проанализировали работу тракторов на трех основных типах почвы Среднего Поволжья. Были рассчитаны оптимальные нагрузки для каждого агрофона: 6,9 кН для слежавшейся пахоты, 6,6 кН для свежевспаханного поля и 5,9 кН для стерни.
Ведущий научный сотрудник Института механики и машиностроения ФИЦ КазНЦ РАН, доктор технических наук В. Федяев отметил, что внедрение системы автоматического управления со встроенными датчиками типа почвы позволит технике самостоятельно подбирать наиболее экономичный режим. Он подчеркнул, что исследование показало возможность снижения расхода топлива на 25-30% во время маневров за счет правильного подбора нагрузки и скорости.
Разработанные формулы планируется использовать для составления рекомендаций по эксплуатации тракторов. Механизаторы смогут применять их для выбора оптимальных режимов в зависимости от состояния поля и вида выполняемых операций, таких как пахота, боронование, культивирование или посев.
Повышение топливной эффективности сельхозтехники является одной из ключевых задач в агропромышленном комплексе, так как
горюче-смазочные материалы составляют значительную долю в себестоимости сельскохозяйственной продукции. Внедрение подобных цифровых решений соответствует глобальному тренду на точное земледелие и автоматизацию агропроизводства.
Автор:
А. Шевченко
