УДК 630*232.315 + 631.362.3

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ КОНУСНОГО КЛАССИФИКАТОРА ДЛЯ КОМПЛЕКСНОЙ ПРЕДПОСЕВНОЙ ОБРАБОТКИ ЛЕСНЫХ СЕМЯН

 

EXPERIMENTAL MODEL OF CONE CLASSIFIER FOR INTEGRATED FOREST SEEDS PRESOWING

 

Вахнина Г.Н.

(Воронежский государственный промышленно-гуманитарный колледж, г. Воронеж, РФ)

Вакула Е.Ю., Богданова Л.Н.

(Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина (г. Воронеж), г. Воронеж, РФ)

 

Vakhnina G.N.

(Voronezh State Industrial and Humanitarian College, Voronezh, the Russia)

Vakula E.Y., Bogdanova L.N.

(Military Training and Research Center of the Air Force "Air Force Academy named after Professor N.E. Zhukovsky and Y.A. Gagarin" (Voronezh), Voronezh, the Russia)

 

Изготовлена экспериментальная модель конусного классификатора для комплексной предпосевной обработки лесных семян, позволяющая проводить разделение семенного вороха на четыре фракции с направленным движением семян.

 

An experimental model of a cone classifier has been manufactured for complex pre-sowing treatment of forest seeds, allowing for the division of a seed heap into four fractions with directed movement of seeds.

 

Ключевые слова: конусный классификатор, экспериментальная модель, лесные семена, решето, комплексная  предпосевная обработка

 

Keywords: cone classifier, experimental model, forest seeds, sieve, complex pre-sowing treatment

 

Научно обоснованные теоретические основы ресурсосберегающей технологии комплексной предпосевной обработки семенного материала, объединяющей несколько технологических процессов [4, 5], предполагают выполнение следующей задачи исследований, а именно экспериментальные исследования по обработке  семенного материала на усовершенствованных классификаторах.   

Запланированные лабораторные испытания включают в себя два этапа: – первый этап – комплексная предпосевная обработка семян хвойных пород по ресурсосберегающей технологии на усовершенствованных классификаторах; – второй этап – высев обработанных семян в чашки Петри с целью определения времени прорастания и всхожести. 

Целью исследований является экспериментальное подтверждение эффективности теоретически обоснованной комплексной предпосевной обработки семенного материала и работоспособности конусного классификатора, реализующего ресурсосберегающую технологию с направленным движением семян. 

Экспериментальная модель конусного классификатора (рисунок 1), позволяющая разделять семена на четыре фракции, состоит из четырех плоских решет с круглыми отверстиями различного диаметра, корпуса в виде конуса, каркаса из металлических стержней, прозрачной крышки [1, 2, 6].  Горизонтальный элемент каркаса выполнен с возможностью установки его  в верхнее, среднее и нижнее положение.

Размеры изготовленной экспериментальной модели конусного классификатора следующие:

– верхнее решето с отверстиями диаметром 3 мм: диаметр решета вверху dверх ≈ 383 мм; диаметр решета внизу Dвр ≈ 349 мм; высота решета h = 148 мм;

– среднее большее решето с отверстиями диаметром 2,4 мм: диаметр решета вверху dверх ≈ 349 мм; диаметр решета внизу Dсбр ≈ 315 мм; высота решета h = 158 мм;

– среднее меньшее решето с отверстиями диаметром 1,5 мм: диаметр решета вверху dверх ≈ 375 мм; диаметр решета внизу Dсмр ≈ 310 мм; высота решета h = 128 м;

– нижнее решето с отверстиями диаметром 1 мм: диаметр решета вверху dверх ≈ 310 м; диаметр решета внизу Dнр ≈ 275 мм; высота решета h = 135 мм;

– высота каркаса – Hкар ≈  820 мм;

– ширина каркаса – снаружи Bкарн ≈ 733 мм, внутри – Bкарв ≈  680 мм; 

– высота конуса рабочего органа – Hк ≈ 660 мм;       

– расстояние от основания каркаса до нижнего решета –   s1 = 180 мм;

– расстояние от основания каркаса до среднего меньшего решета – s2 = 315 мм;

– расстояние от основания каркаса  до среднего большего решета – s3 = 435 мм;

 – расстояние от основания каркаса  до верхнего решета – s4 = 525 мм.

 

Рисунок 1 – Экспериментальная модель конусного классификатора

 

Конструктивные возможности классификаторов позволяют изменять  параметры в пределах (рисунок 2):

– верхнее положение  горизонтального элемента – h = 620 мм;

– среднее положение  горизонтального элемента – h = 605 мм;

– нижнее положение  горизонтального элемента – h = 590 мм;

–  угол наклона рабочего органа – α = 12-20 град.

Разделение семенного материала происходит на фракции: крупную, среднюю крупную, среднюю мелкую и мелкую. В самой нижней емкости собирается мусор и частицы покровной оболочки семян, которые образуются в результате импакции.

 

движение влево

 (максимальное положение)

движение вправо

(максимальное положение)

Рисунок 2 – Максимальные отклонения рабочего органа конусного классификатора с верхним положением  горизонтального элемента

 

Согласно полученной ранее функциональной модели [3] эффективность данной ресурсосберегающей технологии, реализуемой на сконструированной экспериментальной модели конусного классификатора,  будет зависеть от частоты колебаний рабочего органа;  от положения горизонтального элемента и расстояния между решетами; от количества обрабатываемого семенного материала за один прием.

 

Список использованных источников

1. Вахнина Г.Н. Ресурсосберегающая технология комплексной предпосевной обработки лесных семян // Актуальные проблемы лесного комплекса. 2012. № 31. С.118-120.

2. Вахнина Г.Н. Геометрические характеристики конусного классификатора // Актуальные проблемы лесного комплекса. 2013. № 37. С. 29-31.

3. Вахнина Г.Н. Содержательное описание функциональной модели ресурсосберегающей технологии с направленным движением частиц / Г.Н. Вахнина, Е.Л. Шадрина, А.С. Гулевский, М.Г. Коптев, Р.Ю. Васильченко // Современные научно-практические решения XXI века: материалы международной научно-практической конференции (Россия, Воронеж, 21-22 декабря). Ч. I. Воронеж: ФГБОУ ВО Воронежский ГАУ, 2016. С. 260-267.

4. Вахнина Г.Н. Влияние параметров усовершенствованного классификатора на предельные траектории непроходовых частиц по данным регрессионного анализа / Г.Н. Вахнина, Е.Л. Шадрина, О.В.Терновская // Вестник КрасГАУ. № 4, 2018. С. 94-99.

5. Вахнина Г.Н. Зависимость предельных траекторий проходовых частиц от параметров конусного классификатора согласно регрессионному анализу  / Г.Н. Вахнина, Е.Ю. Вакула, Н.М. Сафонова, Л.Н. Богданова // Аграрный научный журнал. № 6, 2018. С. 37-41.

6. Пат. № 2478446 РФ, МПК В07В 1/46. Конусный классификатор / Г.Н. Вахнина, Ф.В. Пошарников, Е.В. Кондрашова, Р.Г. Боровиков ; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВПО «ВГЛТА».  № 2011140912/06 ; заявл. 07.10.2011 ; опубл. 10.04.2013, Бюл. №  10. 4 с.: ил.