№ 121(7), Сентябрь, 2016
Дата выпуска: 30.09.2016
Архив журнала: Статей 138, 339 kb
-
06.00.00 Сельскохозяйственные науки
06.00.00 Сельскохозяйственные науки
Краткое описаниеАвтором изучены особенности формирования мясной продуктивности животных наиболее распространенных пород: шароле, симментальская, абердин-ангусская, герефордская, кубанский тип красной степной. По результатам убоя, проведенного по достижению молодняком 15-месячного возраста, бычки шаролезкой породы превосходили сверстников кубанского типа по убойной массе на 60,9 кг (20,9 %), абердин-ангусских – на 53,8 кг (18,5 %), герефордских и симментальских соответственно – на 35,1 и 24,8 кг (8,5-12,0 %). В 18 месяцев их превосходство возросло соответственно на 56,9; 57,5; 55,8 и 29,9 кг (16,8; 16,9; 16,5 и 8,82 %). Полутуши бычков кубанского типа по удельному выходу говядины бескостной в 15 месяцев уступали всем группам: шаролезским и абердин- ангусским – на 1,1-1,5 %, симментальским и герефордским – на 0,4-0,6 %. Выход говядины высшего сорта превышает стандарты у всех генотипов: у кубанского типа – на 9,5 %, у мясных пород – на 11,2 % (шаролезская) и 19 % (симментальская). Соотношения сухого вещества и влаги находится в оптимальных пределах (0,43:1–0,73:1). В 15-месячном возрасте по количеству сухого вещества шаролезские бычки превосходили абердин-ангусских и красных степных на 5,1-5,2 %, симментальских и герефордских – на 3,0-4,9 %. С возрастом в мясе бычков всех мясных пород количество жира увеличивалось, так например, у герефордской и симментальской на 0,3–0,5 %, абердин-ангусской и симментальской – на 0,7-0,8 %. В средней пробе мясного фарша туш бычков шаролезской породы в возрасте 18 мес содержалось больше белка, чем в мясе бычков красной степной (1,2 %, герефордской (1,1 %), абердин-ангусской (1,4 %), симментальской (1,3 %) пород. Мясо туш всех бычков специализированных мясных пород было высококачественным и диетическим: на одну часть белка приходилось жира 0,59 частей (абердин-ангусская) и 0,45 частей (герефордская)
-
06.00.00 Сельскохозяйственные науки
Краткое описаниеОсновополагающим элементом технологии мясного скотоводства является использование в хозяйственных целях биологических ресурсов животных. При разработке современных технологий недостаточно учитывается одна из главных особенностей крупного рогатого скота – его собственное восприятие окружающей среды, то есть панорамное (бинокулярное) зрение. В современной селекции крупного рогатого скота уделяется внимание развитию различных экстерьерных признаков. Однако, одному из показателей, влияющих на поведенческую реакцию животных – степени развития морды и лба животного, форме головы – не придают должного значения. Автором проведены исследования степени ее развития у быков и коров различных пород. По длине головы мясные породы (герефордская, абердин-ангусская, симментальская, шаролезская) уступали красной степной 14,9; 15,5; 5,5 и 5,0 см (27,5; 28,6; 10,1 и 9,2 %, P < 0,01). По ширине лба первенство у шаролезской породы с показателем превышения 0,5; 5,3; 5,5 и 8,7 см (1,5; 16,4; 17,0 и 26,9 %, P < 0,05) над данными симментальской, герефордской, абердин-ангусской и красной степной породы соответственно. Накопленный автором опыт изучения биологических особенностей животных, их специфической поведенческой реакции и современных разработок по организации рабочих площадок позволил получить патент РФ на изобретение «Стационарный универсальный загон». Его реализация позволит снизить стресс фактор за счет механизированного подгона агрессивных трудноуправляемых животных
-
Краткое описание
Система детерминации здоровья населения представляет собой большую сложную иерархическую систему. Современный уровень управления подобными системами предполагает использование математических моделей и соответствующего программного инструментария для накопления исходных данных (мониторинга), идентификации, прогнозирования и принятия решений. Однако при моделировании подобных больших сложных систем возникает ряд проблем. Основная проблема состоит в том, что в одной модели необходимо корректно и сопоставимо обрабатывать очень большое количество факторов, измеряемых в различных единицах измерения и различных типах шкал (числовых и текстовых). Традиционно для решения этой проблемы и определения значений частных критериев используются экспертные оценки и функции желательности, а в качестве интегрального критерия – среднее геометрическое. Однако традиционный подход, применяемый в настоящее время в данной области, имеет ряд недостатков. Во-первых, в традиционной модели экспертным путем определено, какие факторы влияют на решение тех или иных проблем положительно, какие отрицательно, а какие вообще не влияют. Во-вторых, для численной оценки силы влияния фактора на решение проблемы используется разные алгоритмы вычисления значений функции желательности для положительно и отрицательно влияющих факторов, что при использовании в качестве интегрального критерия среднего геометрического приводит к несопоставимым результатам. В-третьих, использование нормированных функций полезности приводит к нивелированию силы влияния факторов в результате чего сильно влияющие и слабо влияющие факторы получают одинаковую вариативность числовых значений и оказывают одинаковое влияние на интегральный критерий. Все перечисленные проблемы традиционного подхода решаются с применением Автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария – Универсальной когнитивной аналитической системе «Эйдос». В предлагаемой системно-когнитивной модели для значений экологических и экономических факторов без участия экспертов вычисляется количество и знак содержащейся в них информации о том, что наблюдаются те или иные значения показателей здоровья населения
-
Краткое описание
В сложных многопараметрических технических системах происходят многочисленные и разнообразные физические процессы, которые, с одной стороны, оказывают существенное влияние на характеристики этих систем, а с другой стороны, крайне сложно поддаются описанию в виде содержательных аналитических моделей, основанных на уравнениях, т.к. эти модели должны учитывать специфические особенности систем. Вследствие этого разработка содержательных аналитических моделей является «штучной работой» и связана с большим количеством упрощающих допущений, снижающих их универсальность и достоверность. Но известен и другой принцип моделирования: построение феноменологических информационных моделей, т.е. моделей, не имеющих аналитической формы представления и описывающих моделируемую систему чисто внешне как «черный ящик». Такие модели могут строиться непосредственно на основе эмпирических данных и при наличии соответствующего программного инструментария это может быть по типовой технологии намного быстрее и значительно менее трудоемко, чем разработка содержательных аналитических моделей. С другой стороны феноменологические информационные модели могут быть вполне достаточны для определения рациональных конструктивных особенностей и параметров режимов работы сложных технических систем. Кроме того, такие феноменологические модели могут рассматриваться в качестве первого этапа разработки содержательных аналитических моделей. Предлагается применить для создания феноменологических моделей сложных технических систем новый универсальный инновационный метод искусственного интеллекта: автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий – универсальную когнитивную аналитическую систему «Эйдос». В системе «Эйдос» реализован программный интерфейс, обеспечивающий непосредственный ввод в систему больших объемов эмпирических данных из Excel-файла. Система «Эйдос», непосредственно на основе эмпирических (экспериментальных) данных, позволяет рассчитать какое количество информации о результатах работы технической системы содержится в фактах наличия у нее определенных конкретных конструктивных элементов и в определенных значениях параметрах режимов ее работы. На этой основе системой предлагаются научно-обоснованные и адекватные рекомендации по рациональному выбору конструктивных особенностей и параметров режимов работы моделируемой системы
-
Краткое описание
Общеизвестно, что генетика изучает механизмы изменчивости/наследственности и очень широко пользуется понятием «наследственная информация». При этом генетика под информацией подразумевает содержание генетического кода - структуры молекул ДНК и РНК, входящих в состав клетки живого организма. Генетика изучает механизмы записи, копирования, считывания генетической информации, возможности ее модификации, а также ее влияние на признаки и свойства организма. В разговорном и научном языке прочно закрепились фразы, типа «Гены содержат информацию о признаках/свойствах организма». Парадоксально, но мы не видим попыток определения количества информации, содержащейся в конкретных генах о конкретных фенотипических признаках или свойствах организма. Казалось бы, применение теории информации в генетике является совершенно естественным и напрашивается само собой. Тем более странно, что практически нет работ, посвященных применению теории информации для решения задач генетики. Данная статья призвана в какой-то степени восполнить этот пробел на примере вычисления количества информации в генах о признаках или свойствах различных сортов винограда. В ней рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и реализующего их программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос» для решения одной из важных задач генетики: определения количества информации, содержащейся в генах о различных фенотипических признаках/свойствах винограда. Для решения этой задачи выполняются следующие этапы: 1) когнитивно-целевая структуризация предметной области; 2) формализация предметной области, т.е. разработка классификационных и описательных шкал и градаций и обучающей выборки; 3) синтез и верификация информационной модели, отражающей количество информации в генах о фенотипических признаках/свойствах (многопараметрическая типизация); 4) вывод информации о генетической системе детерминации фенотипических признаков/свойств (SWOT-анализ феносвойства); 5) вывод информации о силе и направлении влияния конкретного гена на фенотипические признаки/свойства (SWOT-диаграммы генов); 6) решение задачи системной идентификации фенотипических признаков/свойств по наличию тех или иных генов; 7) количественное определение сходства-различия различных фенотипических признаков/свойств по их системе детерминации генами. Конкретное фенотипическое свойство (или признак) рассматривается как зашумленный генетический текст, включающий как генетическую информацию об истинном феносвойстве (чистый сигнал), так и шум, искажающий эту информацию, обусловленный случайным воздействием окружающей среды. Программный инструментарий АСК-анализа – интеллектуальная система «Эйдос» обеспечивает подавление шума и выделение истинного сигнала
-
Краткое описание
Из огромного количества организмов, населяющих нашу планету, насекомые составляют 70%, являясь самым многочисленным из беспозвоночных животных классов, насчитывающих более 2 млн. видов. Сложно отыскать такое место, где нельзя было бы встретить представителей этого огромного класса. Они полностью освоили все среды обитания - воду, сушу, воздух. Для них характерны сложные инстинкты, всеядность, высокая плодовитость, для некоторых - общественный образ жизни. Насекомых можно встретить на огромных высотах, доходящих до уровня 5000 метров, населяют они и безжизненные пустыни, где практически никогда не бывает дождей, не говоря уж об отсутствии какой – либо растительности. Глубокие пещеры, в которых нет ни солнечного света, ни условий для питания и существования живых организмов — это тоже места обитания насекомых, встретить их можно далеко за Полярным кругом, и даже — на многих островах Антарктики, где кроме безжизненных скал, казалось бы, нет ничего. Среди насекомых, одним из самых больших и многочисленных семейств – являются жужелицы (Carabidae). Они тонко реагируют на изменения почвенно-растительных, гидротермических и микроклиматических условий среды, что делает их удобным модельным объектом различных экологических и зоологических исследований. Жужелицам принадлежит большое число родов и видов, нередко трудно различимых, в связи с этим для диагностики используются много различных признаков: принимаются во внимание окраска, форма тела, наружное строение, структура поверхности, размеры, строение гениталий и хетотаксия. Вследствие того, что количество жужелиц огромно, а по внешнему виду очень трудно определить их родовую принадлежность, возникла потребность автоматизации процесса их идентификации, вследствие чего потребовался специальный механизм, который бы повысил точность определения этих насекомых. В предыдущей работе авторов (http://ej.kubagro.ru/2016/05/pdf/01.pdf) в перспективе рассматривалась возможность с помощью метода АСК-анализа классифицировать насекомых не только по видам, но и по родам, отрядам, тем самым повысив достоверность определения жужелиц, что и будет сделано в данной статье. Приводится численный пример. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях. Данная статья может рассматриваться, как продолжение серии работ, посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария – системы «Эйдос»
-
Краткое описание
Показаны результаты исследований устройства кукурузоуборочного комбайна для отделения початков кукурузы от стеблей, выполненного в виде отдельного початкоотделяющего модуля. Каждый початкоотделяющий модуль состоит из трех пар плоских транспортирующих лент, параллельно расположенных вертикальных плоскости, а именно: верхней пары транспортирующих лент, средней пары транспортирующих лент, нижней пары транспортирующих лент и закреплен на стреловидной раме кукурузоуборочного комбайна, кинематически не связан с другими механизмами и снабжен индивидуальным электроприводом с возможностью регулировки по ширине междурядьев и быстрой замены вышедшего из строя модуля запасным модулем в ходе полевого ремонт. Початкоотделяющий модуль обеспечивает одновременный поворот початка кукурузы вокруг его оси и движение вниз относительно стебля, что снижает повреждаемость початков кукурузы и энергозатраты, необходимые для отделения початка от стебля. Разработана методика расчета основных конструктивных параметров початкоотделяющего модуля
-
Краткое описание
Представлены результаты разработки конструкции и методики расчета срезывающего стебли кукурузы механизма кукурузоуборочного комбайна, выполненного в виде модуля с аккумулирующим устройством. Эти модули по числу рядков захвата посева кукурузы крепятся на стреловидной раме кукурузоуборочного комбайна. Все модули имеют возможность аккумулировать энергию, вращение пил в которых, в каждый момент времени, не зависит от вращения пил в остальных модулях и не связанны друг с другом и другими механизмами. Конструктивное выполнение срезывающего механизма стеблей кукурузы с аккумулирующим устройством позволяет быстрое отделение каждого модуля от рамы кукурузоуборочного комбайна с целью устранения возможных неполадок (смена пилы или всего модуля в сборе). Представлена методика расчета аккумулирования энергии и подбора мощности электродвигателя каждого модуля
-
Разработка и исследование конструкции кукурузоуборочного комбайна со стреловидной рамой
Краткое описаниеПоказана возможность создания кукурузоуборочного комбайна со стреловидной рамой, смонтированного из отдельных модулей. Такой кукурузоуборочный комбайн включает: модули для срезания стеблей кукурузы, модули початкоотделяющие, модули транспортера для поворота, укладки и подачи стеблей в измельчительный модуль, модули транспортеров для подачи початков в устройство для очистки початков и размещенные на стреловидной раме ведущий и управляющий мосты, силовой агрегат, а также выгрузной транспортер для початков и шнек для выгрузки измельченной растительной массы. Представлена методика расчета привода измельчительного модуля. Показано расположение модулей на стреловидной раме, кукурузоуборочного комбайна. Уборка кукурузы предлагаемым модульным кукурузоуборочным комбайном позволяет не только уменьшить металлоемкость комбайна, снизить повреждаемость початков кукурузы, но и улучшить ремонтопригодность
-
Краткое описание
Целью работы является теоретическое и экспериментальное подтверждение возможности улучшения показателей разгона машинно-тракторных агрегатов за счёт установки в трансмиссию трактора упругодемпфирующего механизма с переменной жёсткостью. Применение скоростных тракторов в сельскохозяйственном производстве встречает ряд трудностей, связанных с неустановившимися процессами при разгоне машинно-тракторных агрегатов. Возникающие значительные инерционные нагрузки при разгоне приводят к потерям части мощности двигателя, из-за чего машинно-тракторный агрегат работает с меньшей производительностью и экономичностью. Анализ опубликованных работ показал, что на показатели разгона машинно-тракторных агрегатов большое влияние оказывает жёсткость и демпфирующие свойства трансмиссии энергетических средств. Предложено для обеспечения плавного разгона агрегата устанавливать в трансмиссию трактора упругодемпфирующий механизм с переменной жёсткостью. В результате этого уменьшается напряженность процесса разгона. Приведены результаты аналитических и экспериментальных исследований по влиянию упругодемпфирующего механизма, устанавливаемого в трансмиссию трактора класса 5, на разгонные характеристики машинно-тракторных агрегатов. Определены оптимальные параметры элементов упругодемпфирующего механизма с переменной жёсткостью для тракторов класса 5. Доказано, что применение в трансмиссии трактора упругодемпфирующего механизма с переменной жёсткостью способствует улучшению показателей разгона