ВЕСТНИК РЯЗАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АГРОТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ИМ. П. А. КОСТЫЧЕВА
Архив статей журнала
Проблема и цель. Минимизировать отказы, а также повысить коррозионную стойкость рабочего органа возможно за счет его модернизации с применением новых технологий и моделей, а также современных инновационных материалов, имеющих наилучшие характеристики.
Методология. Для выполнения поставленной задачи было проведено исследование коррозионной стойкости сепарирующего рабочего органа картофелеуборочного копателя КТН-2В. Картофелеуборочный копатель, оснащенный прутковым полотном из композитного материала, эксплуатировался в хозяйствах ООО «Стенькино», ООО «Подсосенки» и ОАО «Авангард» в течение трех лет.
Результаты. Для минимизации коррозионных воздействий необходимо исключить свободное пространство внутри соединения композитного прутка с металлическим замком, что позволит избежать возникновения конденсата внутри замка и, как следствие, снизить коррозию элемента конструкции. Возможным является применение другого покрытия или другого способа крепления композитных прутков к резино-тканевым приводным ремням.
Заключение. Результаты исследования позволили увидеть полную картину поражения коррозией элементов конструкции, сопоставляя размерные характеристики коррозионного поражения на разных участках трубки замка композитных прутков.
Проблема и цель. В настоящее время в сельском хозяйстве имеется возможность получать большие объемы неструктурированных данных, однако не существует достаточного количества платформ для их накопления, систематизации и обработки. Имеется острая необходимость систематизации баз данных по продаже сельскохозяйственной продукции, запасных частей и расходных материалов сельскохозяйственной техники, оказанию различных услуг и сдаче в аренду техники и оборудования. Цель исследований - оценить возможность применения технологий Big Data для систематизации баз данных по продаже запасных частей и расходных материалов сельскохозяйственной техники.
Методология. В алгоритмах обработки больших данных в последнее время все чаще используют нейронные сети. Нейронная сеть строится из нейронов. Нейроны - это объекты, на вход которых подаются значения xi, x2,.., xn, после чего внутри происходит ряд вычислений и на выходе получается значение y. В машинном обучении используют генетические алгоритмы. Данные алгоритмы основаны на теории эволюции и естественном отборе. В этих алгоритмах сначала вычисляется приспособленность нейронной сети, то есть ее способность выдавать необходимый нам результат, на основании чего происходит размножение нейронных сетей в несколько копий, при этом с каждой из них происходит мутация (т. е. изменение параметров нейронной сети).
Результаты. Использование технологий Big Data может повысить эффективность обработки данных, связанных с изучением снабжения запасными частями сельскохозяйственной техники.
Заключение. Использование технологий Big Data позволяет улучшить качество управления за счет, во-первых, предоставления информации в достаточном объеме, во-вторых, существенного удешевления сбора необходимой информации, а в третьих, упрощения сбора большого количества статистических данных по многим, не связанным между собой хозяйствам, что позволяет производить более качественные научные исследования.