Одним из важнейших качеств, определяющих компоновку ходовой системы машины на стадии проектирования, является уплотняющее воздействие на почву. Однако отечественные нормативы этого воздействия не отвечают в полной мере требованиям современного сельского хозяйства. Обоснована необходимость анализа ходовых систем тяговых и транспортных машин, а также рекомендаций по выбору параметров для вновь создаваемой или модернизируемой техники. Разработана база данных гусеничных сельскохозяйственных тракторов с учетом параметров: тягового класса, эксплуатационного веса, номинальной мощности двигателя, среднего давления на почву, площади контактной поверхности опорной ветви гусеницы. Машины были разделены на группы по странам-производителям: Европа/Северная Америка и РФ/СНГ. Построены основные графические зависимости для каждой из групп машин, а также сформированы соответствующие аналитические зависимости в интервалах с наибольшей концентрацией машин. Отметили, что с целью упрощения процедуры получения параметров уплотняющего воздействия тракторов на почву целесообразно использовать программный инструмент - искусственная нейронная сеть (или персептрон). Установили, что для решения этой задачи необходимо применить многослойный персептрон (MLP) - нейтронная сеть прямого распространения сигналов (без обратной связи). Осуществить анализ параметров ходовых систем с учетом их уплотняющих воздействий на почву и рекомендовать выбор этих параметров для вновь создаваемых машин. Разработан программный код искусственной нейронной сети. На основе сформированной базы тракторов создана и протестирована искусственная нейронная сеть. Накопленная погрешность не превышает 5 процентов, что говорит о достоверности полученных в ходе расчета искусственной нейронной сети результатов и надежности инструмента. Показали, что, оперируя исходной информацией из массива заложенных в базу данных, можно определить недостающие данные с помощью разработанной искусственной нейронной сети.
One of the most important properties that determine undercarriage layout on design stage is the soil compaction effect. Existing domestic standards of undercarriages impact to soil do not meet modern agricultural requirements completely. The authors justify the need for analysis of traction and transportation machines travel systems and recommendations for these parameters applied to machines that are on design or modernization stage. The database of crawler agricultural tractors particularly in such parameters as traction class and basic operational weight, engine power rating, average ground pressure, square of track basic branch surface area was modeled. Meanwhile the considered machines were divided into two groups by producing countries: Europe/North America and Russian Federation/CIS. The main graphical dependences for every group of machines are plotted, and the conforming analytical dependences within the ranges with greatest concentration of machines are generated. To make the procedure of obtaining parameters of the soil panning by tractors easier it is expedient to use the program tool - artificial neural network (or perceptron). It is necessary to apply to the solution of this task multilayered perceptron - neutron network of direct distribution of signals (without feedback). To carry out the analysis of parameters of running systems taking into account parameters of the soil panning by them and to recommend the choice of these parameters for newly created machines. The program code of artificial neural network is developed. On the basis of the created base of tractors the artificial neural network was created and tested. Accumulated error was not more than 5 percent. These data indicate the results accuracy and tool reliability. It is possible by operating initial design-data base and using the designed artificial neural network to define missing parameters.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.