Кинематический и динамический анализ механизма машины для сортировки картофеля грохотного типа

Отметили, что сортировка представляет собой ключевой технологический этап производства картофеля. Минимизации повреждения клубней выступает основным критерием оценки эффективности сортировочных машин с эластичным покрытием рабочих поверхностей для снижения ударных нагрузок. (Цель исследования) Провести кинематический и динамический анализ механизма привода рабочего оборудования сортировочной машины Tolsma для оценки эксплуатационных характеристик в условиях картофелеводческого кластера AGROVER (Ташкентская область, Республика Узбекистан). (Материалы и методы) Методология направлена на оценку инерционных нагрузок, критичных с точки зрения минимизации повреждения клубней при сортировке, что согласуется с проблемой повышения качества работы машины. (Результаты и обсуждение) Проведен графический анализ вертикальной силы, действующей на клубни при колебаниях грохотов машины, показал. Как показал анализ, направление этой силы преимущественно совпадает с силой тяжести, что приводит к «забиванию» клубней в отверстия рабочей поверхности. Минимальная величина отталкивающих сил не обеспечивает эффективного перемещения продукции, усиливая риск повреждения из-за деформации эластичных покрытий и овальной формы клубней, которые действуют как клин. Установлено, что даже дополнительные механизмы не устраняют полностью проблему снижения производительности и травмирования клубней, связанную с инерционными нагрузками и геометрией грохотов. (Выводы) Результаты подтверждают выводы кинематического и динамического моделирования. Инерционные силы, возникающие при ускоренном движении грохотов, критически влияют на взаимодействие клубней с рабочими поверхностями, в связи с этим требуется оптимизация параметров сортировочной машины.

1. Bahadirov G., Sultanov T., Umarov B., Bakhadirov K. Advanced machine for sorting potatoes tubers. IOP Series: Materials Science and Engineering. 2020. 883. 012132. DOI: 10.1088/1757-899x/883/1/012132.

2. Bahadirov G., Umarov B., Obidov N. et al. Justification of the geometric dimensions of drum sorting machine. IOP Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 937. N3. 032043. DOI: 10.1088/1755-1315/937/3/032043.

3. Nie J., Wang Y., Li Y., Chao X. Artificial intelligence and digital twins in sustainable agriculture and forestry: a survey. Turkish Journal of Agriculture and Forestry. 2022. Vol. 46. N5. 5. DOI: 10.55730/1300-011X.3033.

4. Дорохов А.С., Мосяков М.А., Сазонов Н.В. Автоматизированная линия для послеуборочной обработки корнеплодов и картофеля // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2020. Т. 14. N1. С. 22-26. DOI: 10.22314/ 2073-7599-2020-14-1-22-26.

5. Иванов А.Г., Ерохин М.Н., Казанцев С.П. и др. Повышение эффективности грохотных картофелесортирующих машин путем совершенствования привода с модификацией алгоритма движения решет // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. Т. 17. N2. С. 13-19. DOI: 10.22314/2073-7599-2023-17-2-13-19.

6. Крюков М.Л., Зернов В.Н., Калинкин Г.А. и др. Технология уборки и транспортировки семенного картофеля // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2017. N1. С. 24-30. DOI: 10.22314/2073-7599-2018-11-2-24-30.

7. Jia Sh., Liu G., Jia J., Yang T. Development and application of the intelligent seed processing technology and equipment. Agricultural Machinery and Technologies. 2021. Vol. 15(4). 24-28. DOI: 10.22314/2073-7599-2021-15-4-24-28.

8. Khan R. Artificial intelligence and machine learning in food industries: A study. J Food Chem Nanotechnol. 2022. Vol. 7. N3. 60-67. DOI:10.17756/jfcn.2021-114.

9. Danielak M., Przybył K., Koszela K. The need for machines for the nondestructive quality assessment of potatoes with the use of artificial intelligence methods and imaging techniques. Sensors. 2023. Vol. 23. N4. 1787. DOI: 10.3390/s23041787.

10. Haverkort A.J., Struik P.C., Linnemann A.R., Wiskerke J.S.C. On processing potato 3: survey of performances, productivity and losses in the supply chain. European Potato Journal. 2023. Vol. 66. N2. 385-427. DOI: 10.1007/s11540-022-09576-7.

11. Cortiello M., Sanfelici A., Milc J.A., Martini S. Genotype and plant biostimulant treatments influence tuber size and quality of potato grown in the pedoclimatic conditions in Northern Apennines in Italy. International Journal of Plant Production. 2024. 18(36). 1-21. DOI: 10.1007/s42106-024-00311-5.

12. Коротченя В.М., Ценч Ю.С., Лобачевский Я.П. Система машин как фактор научно-технического прогресса в агропромышленном комплексе // Российская сельскохозяйственная наука. 2024. N4. C. 67-72. DOI: 10.31857/S250026272404012.

13. Измайлов А.Ю., Колчин Н.Н., Лобачевский Я.П., Кынев Н.Г. современные технологии и специальная техника для картофелеводства. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2015. N3. C. 43-47. EDN: TTLVUJ.

14. Orlando Guerrero I. J. et al. Embedded vision system controlled by dual multi-frequency tones. Proceedings ICITA. 2023. 593-603. DOI: 10.1007/978-981-19-9331-2_51.