Эффективность применения лесозаготовительных машин с манипулятором на лесосеке. С. 120–135

УДК

630*326

DOI:

10.37482/0536-1036-2023-4-120-135

Аннотация

Совершенствование методов и моделей предварительного расчета показателей эффективности применения манипуляторных лесозаготовительных машин на лесосечных работах преследует цель улучшить обоснованность использования тех или иных видов машин и технологий для определенных природно-производственных условий. Способом увеличения точности расчетных моделей является более полное и объективное отражение условий производственной среды и протекающих технологических процессов. Рассматривается задача по моделированию передвижения лесозаготовительной машины от одной рабочей стоянки к другой при выборе позиции с наибольшим количеством доступных деревьев. Обсуждается вопрос о распределении деревьев по территории лесосеки, разработан алгоритм и построена имитационная модель поиска мест позиционирования машины на рабочих площадках, выполнена статистическая обработка результатов. Имитационной моделью и ее программной реализацией были сформированы следующие массивы данных, необходимые для оценки эффективности работы машины: расстояние между рабочими стоянками машины с максимальным количеством доступных деревьев, время цикла заготовки и объем деревьев на стоянках. Представлены результаты статистической обработки указанных данных и обоснован выбор теоретических законов распределения вероятностей. Для оценки целесообразности выбора мест для рабочих стоянок машины с учетом расположения деревьев был использован критерий часовой производительности. Он рассчитан для варианта с фиксированным расстоянием передвижения машины, равным разности максимального и минимального вылета манипулятора, и для варианта при поиске мест стоянок с максимальным количеством доступных деревьев. Расчет критерия часовой производительности машины выполнен в виде функции случайных величин, характеризующих условия работы машины на стоянках. Для полученных результатов расчета критерия, который также является случайной величиной, произведена статистическая обработка данных. Сравнение значений критерия по вариантам показало высокую вероятность существенного увеличения производительности манипуляторной лесозаготовительной машины, которое в среднем составляет 8 % при среднем квадратическом отклонении 0,199, при использовании варианта передвижения машины с выбором места рабочей стоянки с максимально возможным количеством доступных деревьев.

Сведения об авторах

А.В. Макаренко, канд. техн. наук, доц.; ResearcherID: GON-8614-2022, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3889-9827
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), ул. 1-я институтская, д. 1, г. Мытищи, Московская обл., Россия, 141005; makarenko@mgul.ac.ru

Ключевые слова

рабочая стоянка, валка деревьев, компьютерное моделирование, время цикла, случайная величина, производительность машины

Для цитирования

Макаренко А.В. Эффективность применения лесозаготовительных машин с манипулятором на лесосеке // Изв. вузов. Лесн. журн. 2023. № 4. С. 120–135. https://doi.org/10.37482/0536-1036-2023-4-120-135

Литература

1. Азарёнок В.А. Экологизированные рубки спелых и перестойных насаждений в реализации концепции сохранения лесорастительной среды (на примере Свердловской области): автореф. дис. … д-ра с.-х. наук. Екатеринбург, 2012. 40 с. 

2. Барановский В.А., Некрасов Р.М. Системы машин для лесозаготовок. М.: Лесн. пром-сть, 1977. 248 с. 

3. Герц Э.Ф. Оценка технологии лесопользования на лесосечных работах. Екатеринбург: УГЛТУ, 2003. 120 с. 

4. Григорьев И.В., Редькин А.К., Валяжёнков В.Д., Матросов А.В. Технология и оборудование лесопромышленных производств. Технология и машины лесосечных работ. СПб.: СПбГЛТА, 2010. 331 с.

5. Грушин М.А. Распознавание крон деревьев на снимках высокого разрешения // Вестн. МГУЛ – Лесн. вестн. 2012. № 6. С. 149–154. 

6. Захаров В. Системы интеллектуального управления лесных машин // ЛесПромИнформ. 2015. № 6(112). С. 72–78. 

7. Ильчуков С.В. Динамика горизонтальной структуры производных лиственных насаждений // Изв. вузов. Лесн. журн. 2003. № 6. С. 29–34. http://lesnoizhurnal.ru/upload/iblock/873/873db22985ff48dfbb622e8cb66934e8.pdf

8. Каляшов В.А. Обоснование рациональной технологии несплошных рубок при заготовке сортиментов многооперационными машинами: автореф. дис. … канд. техн. наук. СПб., 2004. 20 с. 

9. Капустин В.А. Число деревьев, срезаемых с одной стоянки валочно-пакетирующей машиной // Изв. вузов. Лесн. журн. 1985. № 2. С. 32–36. http://lesnoizhurnal.ru/upload/iblock/5ae/32_36.pdf

10. Макаренко А.В., Редькин А.К. Влияние технологических решений на условия и эффективность работы манипуляторных лесозаготовительных машин // Вестн. МГУЛ – Лесн. вестн. 2014. № 2-S. С. 7–11. 

11. Матвейко А.П. Малоотходные и безотходные технологии в лесном хозяйстве и лесной промышленности. Минск: БГТУ, 1999. 84 с. 

12. Меньшиков В.Н. Основы технологии заготовки леса с сохранением и воспроизводством природной среды. Л.: Ленингр. ун-т, 1987. 220 с. 

13. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. СПб.: Питер, 2019. 480 с. 

14. Секретенко О.П., Грабарник П.Я. Анализ горизонтальной структуры древостоев методами случайных точечных полей // Сиб. лесн. журн. 2015. № 3. С. 32–44. https://doi.org/10.15372/SJFS20150304

15. Сухих В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. 392 с. 

16. Шегельман И.Р., Будник П.В., Баклагин В.Н. Методика компьютерного эксперимента при определении грузоподъемности и размеров грузового отсека лесной транспортной машины // Изв. вузов. Лесн. журн. 2019. № 6. С. 160–173. https://doi.org/10.17238/issn0536-1036.2019.6.160

17. Ширнин Ю.А. Моделирование и разработка оптимальных технологических процессов лесосечных работ (для условий Волго-Вятского лесоэкономического района): автореф. дис. … д-ра техн. наук. М., 1993. 42 с. 

18. Ширнин Ю.А., Онучин Е.М. Имитационное моделирование движения многооперационной лесной машины // Изв. вузов. Лесн. журн. 2003. № 4. С. 66–72. http://lesnoizhurnal.ru/upload/iblock/a6c/a6c9e8eb8c696f395f0f44a8cf739672.pdf

19. Ackerman S.A., Talbot B., Astrup R. The Effect of Tree and Harvester Size on Productivity and Harvester Investment Decisions. International Journal of Forest Engineering, 2021, vol. 33, no. 1, pp. 22–32. https://doi.org/10.1080/14942119.2021.1981046

20. Bilici E. Investigation of Feller-Buncher Performance Using Weibull Distribution. Forests, 2021, vol. 12, iss. 3, pp. 284. https://doi.org/10.3390/f12030284

21. Liski E., Jounela P., Korpunen H., Sosa A., Lindroos O., Jylhä P. Modeling the Productivity of Mechanized CTL Harvesting with Statistical Machine Learning Methods. International Journal of Forest Engineering, 2020, vol. 31, iss. 3, pp. 253–262. https://doi.org/10.1080/14942119.2020.1820750

22. Makarenko A.V., Redkin A.K., Bykovsky M.A., Shadrin A.A. Using Space Images of Forest Territories for Their Statistical Analysis. Proceedings of the AIP Conference Dedicated to the Memory of Academician S.P. Korolev and Other Outstanding Russian Scientists – Pioneers of Space Exploration. AIP Publishing Publ., 2019, vol. 2171, iss. 1, pp. 158–169. https://doi.org/10.1063/1.5133252

23. Miyajima R.H., Fenner P.T., Batistela G.C., Simões D. Technical-Economic Analysis of Grapple Saw: A Stochastic Approach. Croatian Journal of Forest Engineering, 2020, vol. 41, iss. 2, pp. 219–229. https://doi.org/10.5552/crojfe.2020.681

24. Noordermeer L., Sørngård E., Astrup R., Næsset E., Gobakken T. Coupling a Differential Global Navigation Satellite System to a Cut-To-Length Harvester Operating System Enables Precise Positioning of Harvested Trees. International Journal of Forest Engineering, 2021, vol. 32, no. 2, pp. 119–127. https://doi.org/10.1080/14942119.2021.1899686

25. Wang J., LeDoux C.B., Li Y. Simulating Cut-to-Length Harvesting Operations in Appalachian Hardwoods. International Journal of Forest Engineering, 2005, vol. 16, no. 2, pp. 11–27. https://doi.org/10.1080/14942119.2005.10702510