сотрудник
Россия
сотрудник
ГРНТИ 55.57 Тракторное и сельскохозяйственное машиностроение
В статье обосновано методология оценки технологических операций сельскохозяйственных машин на основе энтропийных показателей качества и стабильности. Рассмотрены варианты их определения, основанные на графических построениях и аналитических расчётах. Приведены коэффициенты стабильности отдельных операций при возделывании и уборке картофеля. Оценено соответствие уровней агротехнических требований качеству выполнения отдельных операций. Определены операции, требующие дельнейшего совершенствования технологий и технических средств для их осуществления.
энтропия, качество, стабильность, операция, картофель, возделывание.
Одним из приоритетных направлений развития аграрного сектора экономики в России является переход к устойчивому развитию земледелия, в основе которого заложены принципы минимального негативного воздействия на окружающую среду, сохранения биоразнообразия, максимального использования и рационального распределения агробиологического потенциала природных ресурсов, снижения потерь выращенной продукции. Концепция устойчивого земледелия рассматривает возделывание сельскохозяйственных культур как сложный агробиологический процесс, в котором наряду с урожайностью должны быть учтены показатели использования и восстановления естественного плодородия почвы, изменения репродуктивных и потребительских свойств полученной продукции при длительном хранении и т.д. Это предопределяет необходимость разработки интегрального индикатора качества и стабильности выполнения как отдельных операций, так и технологического процесса в целом, позволяющего оценить разноплановые признаки и их совокупности в единых показателях. При этом данные показатели должны обеспечивать возможность суммарной оценки уровня достижения и итогового баланса целевых параметров признака. Реализация данных положений диктует необходимость изменения парадигмы оценки эффективности технологий и технических средств сельскохозяйственного производства. Необходимость решения подобных задач в ряде научных направлений, в частности, системного и прикладного программирования, проектирования сложных систем, привело к развитию энтропийной оценки уровня достижения целевых параметров [1,2,3,4,5]. Однако в области сельскохозяйственного производства возможности энтропийной оценки качества и стабильности процессов в полной мере не использовались.
Условия, материалы и методы исследований. В общепринятой трактовке соблюдение заданных требований качества может быть представлена как совокупность пространства состояний, например, векторных полей. Границы пространства состояний определяется исходя из допустимых границ или диапазона полей допусков:
Y min ≤ yi, yi ≤ Y max , Yi min ≤ yi ≤ Yi max,
где yi – величина значения i-го показателя параметра,
Yi max – максимальное значение допуска,
Yi min – минимальное значение допуска.
Соответствие заданным требованиям качества будет соблюдаться, если значение параметров данных показателей будут находиться внутри подпространства ограниченного границами допусков. Для оценки “попадания” отдельных параметров в заданный диапазон традиционно используются доверительные интервалы при выбранной надёжности, как выборочная средняя Mср, дисперсия SS, коэффициент вариации V, уравнение регрессии и т.д. [6,7]. Имея развитый статистический аппарат, данная методология недостаточно эффективна при значительном увеличении числа значимых параметров, а также при необходимости одновременной оценки нескольких показателей качества, имеющих разные размерности.
На наш взгляд, для преодоления фактора “нарастания уровня сложности” наиболее приемлемы энтропийные критерии оценки уровня достижения порогового значения, получивших широкое распространение и успешно используемые во многих отраслях как научной, так и практической деятельности. Понятие энтропии впервые было введено в термодинамике для определения меры необратимого рассеяния энергии. В последующем понятие энтропия начала широко применяется и в других областях науки как показатель случайности или неупорядоченности строения физической системы или как мера неопределённости какого-либо опыта (испытания), который может иметь разные исходы и привязана к конкретным физическим объектам. В сельскохозяйственном производстве применение энтропийных показателей наиболее часто встречается при изучении процессов сепарации различных смесей и рассматривается как мера разнородности состава этой смеси:
1. Барский Л.А., Рубинштейн Ю.Б. Кибернетические методы в обогащении полезных ископаемых [Текст] / Л. А. Барский, Ю. Б. Рубинштейн. – Москва : Недра, 1970. – 312 с.
2. Прангишвили И. В. Энтропийные и другие системные закономерности. Вопросы управления сложными системами / И. В. Прангишвили ; Ин-т проблем управления им. В. А. Трапезникова. – Москва : Наука, 2003. – 428 с. – Режим доступа: http://apolov-oleg.narod.ru/olderfiles/1/ Prangishvili_I.V_JEntropiinye_i_dr-88665.pdf
3. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике / Шеннон К. – Москва : Иностран. лит., 1963. – 829 с.
4. Волков А.В. Энтропийные модели микро - и наноструктур: учеб.пособие / А.В. Волков, И.Н. Еремина, А.Г. Саноян . – Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм, ун-та, 2007. – 80 с.
5. L. von Bertalanffy, General System Theory — A Critical Review, «General Systems», vol. VII, 1962, p. 1—20
6. Митков А.Л., Кардашевский С.В. Статистические методы в сельхозмашиностроении . – М.: Машиностроение; София : Земиздат 1978. -360 с.
7. Василенко П. М., Погорелый Л. В. Основы научных исследований : механизация сельского хозяйства: [учеб. пособие для высш. с.-х. учеб. заведений] / П. М. Василенко, Л. В. Погорелый. – Киев : Вища школа, 1985. – 266 с.
8. Дональд Уилер, Дэвид Чамберс. Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта. – М.: Альпина Паблишер, 2016. – 410 с.
9. Камалетдинов Р.Р. Использование теории информации при имитационном моделировании процесса сепарации картофельного вороха [Текст] / Р.Р. Камалетдинов // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 2006. – №11. – С. 8-10.
10. Камалетдинов Р.Р. Рекомендации по совершенствованию рабочих органов картофелеуборочных машин, 2-е издание . – Уфа: Башкирский ГАУ, 2014. – 44 с.
11. Potato in progress (science meets practice). Edited by: A.J.Haverkort, P.C.Struik. The Netherlands. Wageningen Academic Pablishers. 2005. 366 p.
