РЕФЕРАТ

Отчет 160 с., 1 кн., 24 рис., 14 табл., 1 прил.

БЮДЖЕТНЫЕ СРЕДСТВА, МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИИ, ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАСХОДОВАНИЯ, ФЕДЕРАЛЬНЫЙ БЮДЖЕТ

Объектом исследования являются отчеты по результатам работ, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета в 2020 году.

Цель – анализ научно-исследовательских работ, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета.

Задачи:

— сформировать перечень научно-исследовательских работ, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета;

— уточнить целевые индикаторы оценки результативности научно-исследовательских работ, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета;

— провести анализ результативности выполнения научно-исследовательских работ за счет средств федерального бюджета и определить эффективность расходования бюджетных средств. Исследования проводили на основе комплекса аналитических методов, в том числе анализа отчетности по НИОКР в соответствии с нормативно-правовыми требованиями к результатам научно-технической работы и требованиями заказчика – Министерства сельского хозяйства РФ, в сравнении с данными предыдущего аналитического периода.

В результате проведен анализ научно-исследовательских работ, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета, уточнены целевые индикаторы оценки результативности научно-исследовательских работ, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета, проведена оценка результативности трансфера разработанных технологий и составлен перечень индустриальных партнеров исполнителей НИР.

ВВЕДЕНИЕ

Основные требования к проведению научно-исследовательских работ, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета:

— провести анализ научно-исследовательских работ, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета, включающий: оценку обоснования выбора тематики НИР; соответствие содержания работ техническому заданию по НИР; наличие обязательных разделов НИР согласно ГОСТ 15.101-98. Сдача и приемка выполненных работ; соответствие оформления НИР требованиям ЕСКД; наличие регистрации НИР в ЕГИСУ НИОКР в соответствии с Постановлением Правительства Российской Федерации от 12 апреля 2013 года № 327 «О единой государственной информационной системе учета научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ гражданского назначения» и «Положением о единой государственной информационной системе учёта научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ гражданского назначения», Постановлением Правительства Российской Федерации от 14 ноября 2014 года № 1195 «О представлении научными организациями и образовательными организациями высшего образования, осуществляющими за счет бюджетных средств фундаментальные научные исследования и поисковые научные исследования, в Российскую академию наук отчетов о проведенных фундаментальных научных исследованиях и поисковых научных исследованиях, о полученных научных и (или) научно-технических результатах»;

— уточнить целевые индикаторы, позволяющие на основе количественных методов определить достижение результатов НИР и выявить результативность проведения НИР;

— оценить результативность трансфера разработанных технологий и составить перечень индустриальных партнеров исполнителей НИР;

— разработать рекомендации по корректировке тематики исследований на 2021 год в соответствии с национальными программами и Программой фундаментальных научных исследований в Российской Федерации на долгосрочный период (2021-2030 гг.).

Научная и практическая ценность ожидаемых результатов заключается в следующем:

— проведен анализ научно-исследовательских работ, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета;

— уточнены целевые индикаторы оценки результативности научно-исследовательских работ, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета;

— проведена оценка результативности трансфера разработанных технологий и составлен перечень индустриальных партнеров-исполнителей НИР;

— разработан механизм трансфера инновационных технологий в агропромышленное производство;

— подготовлены предложения для Минсельхоза России по уточнению тематик научно-исследовательских работ, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета на 2021 год.

1. ПЕРЕЧЕНЬ ЦЕЛЕВЫХ ИНДИКАТОРОВ ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ РАБОТ, ВЫПОЛНЯЕМЫХ ВЫСШИМИ УЧЕБНЫМИ ЗАВЕДЕНИЯМИ, НАХОДЯЩИМИСЯ В ВЕДЕНИИ МИНСЕЛЬХОЗА РОССИИ, ЗА СЧЕТ СРЕДСТВ ФЕДЕРАЛЬНОГО БЮДЖЕТА

В международной научной литературе обычно используются следующие понятия:

– эффективность (effectiveness) – степень качества научного исследования, которая может быть связана как с его непосредственными результатами, так и с созданными на его основе технологиями или общим вкладом в расширение знания;

– продуктивность (efficiency) – оценка меры реализации предположений, возможных результатов и планов научного проекта;

– производительность (productivity) – отношение результатов научных исследований к затраченным ресурсам, выраженное в некоторых количественных величинах;

– выход (yield) – экономический термин, описывающий доходность научного проекта с точки зрения возможного «приращения стоимости» его научных результатов с течением времени;

– доходность на инвестированный капитал (return on investment);

– экономический термин, представляющий собой отношение суммарной прибыли от результатов научного проекта к денежным средствам, затраченным на его реализацию^[1].

В научной и методической литературе существуют различные подходы к оценке результативности исследовательской деятельности, которые могут включать в себя различные индикаторы эффективности, в том числе:

– финансовые – расходы на науку и имеющаяся материально-техническая база;

– кадровые (в том числе индикатор признания, включающий в себя членство в академии, советах и выполнение грантов) – количество и остепененность исследователей, количество вспомогательного персонала, подготовка кадров;

– инновационные (в том числе создание собственных и использование заимствованных технологий);

– библиометрические, которые включают в себя число публикаций в международных журналах, характеризуют качество статей; индикатор цитирования и индекс Хирша показывают степень значимости проводимых исследований и признание научных школ мировым сообществом; «публикационная нагрузка» ученых – продуктивность ученых; наличие зарегистрированных результатов интеллектуальной деятельности (патенты, свидетельства); соавторство с зарубежными учеными – показатель международной кооперации^[2].

Рассматривая НИОКР, результаты которых направлены на развитие агропромышленного комплекса и продовольственного самообеспечения страны и ее регионов, сформированы критерии оценки эффективности разработок.

Для оценки результатов были разработаны целевые индикаторы, позволяющие на основе количественных методов определить достижение результатов НИР и выявить результативность проведения НИР (не менее 2 индикаторов). К ним относятся:

– количественные показатели результатов НИР по видам;

– количество научных публикаций, в том числе в изданиях по списку ВАК Минобрнауки РФ, международных, входящих в международные наукометрические базы данных;

– количество созданных охранных документов по результатам интеллектуальной деятельности.

Для классификации полученных результатов были приняты следующие виды результатов:

технология – комплекс новых научных и инженерных знаний, воплощенных в способах и средствах труда, наборах материально-вещественных факторов производства в агропромышленном комплексе, видах их сочетания для создания определенного продукта или услуги;

программные продукты – самостоятельное, отчуждаемое произведение, представляющее собой публикацию текста программы или программ на языке программирования или в виде исполняемого кода;

разработки в области агрономии, ветеринарии, экологии и других направлений сельскохозяйственной науки – это работы, направленные на создание новых продуктов или устройств, новых материалов, внедрение новых процессов, систем и услуг или усовершенствование уже выпускаемых или введенных в действие;

методические, практические, научно-практические рекомендации – опубликованные разработки, содержащие методики и практические рекомендации производственникам;

разработка методов и методик – создание новых научных методов и методик исследования;

выведение сортов, гибридов, типов и др.;

создание аппаратов, конструкций и иных новых технических средств;

создание препаратов БАД, способов профилактики и лечения в области ветеринарной медицины;

разработка информационно-технических справочников;

разработка стратегий, программ, проектов нормативной документации;

разработка профессиональных стандартов и документов стандартизации;

создание и/или функционирование профильных центров.

Каждый из результатов оценивали с помощью сравнительного количественного анализа.

Следует отметить, что для оценки эффективности рационально использовать ориентировочную оценку следующих экономических показателей:

• прирост макроэкономических показателей в 2020 году;
• прирост региональных экономических показателей 2020 году;
• создание новых рабочих мест в агропромышленном комплексе в 2020 году, в том числе высокотехнологичных;
• прирост рентабельности и прибыльности предприятий АПК в 2020 году;
• снижение потерь отрасли (предприятий АПК) в 2020 году;
• экономический эффект от реализации НИР, тыс. руб.;
• рост производительности (урожайности, продуктивности животных и т.д.);
• показатели импортозамещения и экспортоориентированности – повышение качества жизни сельского населения, снижение демографического оттока сельского населения, инновации в области социальной инфраструктуры.

Для оценки социального эффекта учитывают следующие показатели:

• повышение качества жизни сельского населения;
• снижение демографического оттока сельского населения;
• инновации в области социальной инфраструктуры;
• повышение качества подготовки специалистов аграрного профиля.

2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ, НАХОДЯЩИХСЯ В ВЕДЕНИИ МИНСЕЛЬХОЗА РОССИИ В 2018-2020 ГОДАХ

Современная аграрная наука обеспечивает существенный вклад в устойчивое развитие сельского хозяйства нашей страны. В 54 аграрных вузах Минсельхоза России работает более 13,5 тыс. исследователей, в том числе около 9 тыс. докторов наук.

Научные исследования проводятся по сельскохозяйственным, биологическим, инженерным наукам, в области пищевой промышленности и аграрной экономики.

Ежегодно по результатам исследований публикуется около 3 тыс. работ в рейтинговых журналах Scopus/Web of Science, более 50 тыс. публикаций в рецензируемых журналах РИНЦ, зарегистрировано более 1800 результатов интеллектуальной деятельности.

В том числе:

Scopus: 2018 г. – 1934, 2019 г. – 2753, 2020 г. – 3115;

Web of Science: 2018 г. – 1627, 2019 г. – 2062, 2020 г.– 2344;

РИНЦ журналы с ИФ>0,1: 2018 г. – 57449, 2019 г. – 52599, 2020 г. – 50488;

Патенты: 2018 г. – 1713, 2019 г. – 1829, 2020 г. – 1911.

В аграрных вузах и НИИ работают 146 малых инновационных предприятий, осуществляющих коммерциализацию разработок ученых, их общий доход составил более полумиллиарда рублей. Ежегодно финансовая результативность подведомственных Минсельхозу России учреждений составляет более 4 млрд руб. (таблица 1).

Таблица 1 – Эффективность работы МИП аграрных вузов

Финансовая результативность научной деятельности подведомственных организаций:

2018 г. – 4107763 тыс. руб.;

2019 г. – 4186564 тыс. руб.;

2020 г. – 4244890 тыс. руб.).

Аграрными вузами и НИИ ежегодно проводится более 200 крупных международных конференций. Сегодня перед аграрной наукой стоят новые вызовы. Принята Программа фундаментальных научных исследований в Российской Федерации на долгосрочный период (2021 — 2030 годы), реализуется программа стратегического академического лидерства «Приоритет-2030». Учреждения Минсельхоза России участвуют в реализации национального проекта «Наука» в сфере агропромышленного комплекса: агробиотехнопарки, селекционно-племенные центры и центры аграрных компетенций.

За два года реализации проекта создано 10 научно-образовательных центров мирового уровня, 15 селекционно-семеноводческих центров, 2 агробиотехнопарка, 20 центров компетенций, 3 центра геномных исследований мирового уровня. На базе Белгородского ГАУ создан НОЦ Белгородской области «Инновационные решения в АПК» по аграрному направлению. На базе РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева создан селекционно-семеноводческий центр.

На базе аграрных вузов реализуется целый ряд крупных инновационных проектов и мегагрантов: научный центр мирового уровня «Агротехнологии будущего» и инжиниринговый центр в области аграрных технологий (ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева); создание федерального центра селекции высокоурожайных, иммунных сортов картофеля площадью 200 га (Горский ГАУ); разработка технологии геномного редактирования для воспроизводства высокоценного племенного крупного рогатого скота молочного направления, устойчивого к вирусу лейкоза (Кузбасский ГАУ); разработка современных биотехнологий для оценки экспрессии генов в связи с продуктивностью и устойчивостью к заболеваниям в птицеводстве (ФГБОУ ВО МГАВМиБ – МВА имени К.И. Скрябина); создание комплексного высокотехнологичного производства растительного масличного сырья и продуктов его переработки в условиях Сибири (Красноярский ГАУ).

Ежегодно аграрные вузы выигрывают гранты РНФ и РФФИ (таблица 2).

Таблица 2 – Количество грантов аграрных вузов

Всего в аграрных вузах обучается 4323 аспиранта, действует Совет молодых ученых аграрных вузов Министерства сельского хозяйства РФ, ежегодно проводятся всероссийские и международные научно-практические конференции. Удельный вес молодых ученых до 40 лет в аграрных вузах – 15,7%. Для молодых ученых ежегодно проводится Всероссийский конкурс на лучшую научную работу среди студентов, аспирантов и молодых ученых вузов Министерства сельского хозяйства Российской Федерации, молодые ученые выигрывают гранты по программе УМНИК, БайСтади, Начинающий фермер, Семейная ферма, Агростартап и др.

3. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ВЫПОЛНЕНИЯ НИОКР ПОДВЕДОМСТВЕННЫМИ МИНСЕЛЬХОЗУ РОССИИ ВЫСШИМИ УЧЕБНЫМИ ЗАВЕДЕНИЯМИ В 2020 ГОДУ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАСХОДОВАНИЯ БЮДЖЕТНЫХ СРЕДСТВ

3.1 Распределение тематик НИОКР по научным специальностям и реализации требований к регистрации и оформлению работ согласно законодательству

В 2020 году высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета выполнена 151 научно-исследовательская работа на сумму 206 млн руб.

Распределение тем НИОКР по научным специальностям представлено в таблице 3.

Таблица 3 – Распределение тем НИОКР по научным специальностям

Продолжение таблицы 3

Окончание таблицы 3

В 2020 г. общие число тем НИОКР увеличилось на 40 % по сравнению с 2019 г (рисунок 1). При этом внутри группы исследований в области сельскохозяйственных наук основную долю занимают исследования по агрономической направленности (рисунок 2). В то же время отмечается тенденция к снижению исследований агро-экономической направленности.

Рисунок 1 – Распределение тематик исследований по направлениям в 2016–2020 гг.

Рисунок 2 – Распределение тематик исследований по сельскохозяйственным наукам в 2016–2020 годах

25 % исследований направлено на развитие растениеводческой отрасли, в том числе на селекционные и генетические работы:

• по созданию высокопродуктивных гибридов кукурузы,
• селекции картофеля,
• эффективности отрасли льноводства и коноплеводства,
• созданию и изучению исходного материала яровой мягкой пшеницы для получения высокоурожайных сортов продовольственного направления, в том числе в рамках органического земледелия с генами засухоустойчивости,
• технологии органического выращивания овощных культур,
• генотипированию сортов винограда,
• разработке кадастровой оценки земель.

На развитие животноводства направлено 28 % всех исследований, в том числе:

• по генетике (генотипирование и фенотипирование популяций молочного скота),
• по проведению мониторинга паразитофауны диких жвачных животных,
• в области рыбоводства,
• по вакцинации против лептоспироза с.-х. животных,
• повышению резистентности сельскохозяйственной птицы.

На разработку техники (в том числе робототехники) и цифровых технологий направлено 15 % исследований, в том числе в областях:

• автоматизированного учебного тренажёрного комплекса управления тракторной техникой и сельскохозяйственными агрегатами,
• роботизированного оросительного комплекса с интеллектуальной системой управления,
• разработки комплекса энергосберегающих элементов технологии выращивания овощных культур,
• технологий точного земледелия на примере тест-полигона «Умный сад»,
• разработки роботизированной платформы, оснащенной системой специализированных датчиков и зондов для экспресс-мониторинга состава почв.

Из общего числа НИОКР 10 % исследований направлено на разработку биологизированных средств защиты растений и препаратов.

В связи с реализацией программы комплексного развития сельских территорий 12 % исследований направлено на разработку альтернативной занятости сельского населения, разработки методологии региональных социально-экономических программ, развития агротуризма.

Продолжают функционировать 3 центра мониторинга и прогнозирования научно-технологического развития АПК: прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию (Кубанский ГАУ), прогнозирование и мониторинг научно-технологического развития отрасли растениеводства, включая семеноводство и органическое земледелие (Новосибирский ГАУ), центр прогнозирования и мониторинга научно-технологического развития АПК: переработка сельскохозяйственного сырья в пищевую, кормовую и иную продукцию (Саратовский ГАУ).

Следует отметить, что при реализации НИР вузами-исполнителями важным является реализация требований к наличию и срокам регистрации НИР в ЕГИСУ НИОКР в соответствии с Постановлением Правительства Российской Федерации от 12 апреля 2013 года № 327 «О единой государственной информационной системе учета научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ гражданского назначения» и «Положением о единой государственной информационной системе учёта научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ гражданского назначения», Постановлением Правительства РФ от 14 ноября 2014 г. № 1195 «О представлении научными организациями и образовательными организациями высшего образования, осуществляющими за счет бюджетных средств фундаментальные научные исследования и поисковые научные исследования, в Российскую академию наук отчетов о проведенных фундаментальных научных исследованиях и поисковых научных исследованиях, о полученных научных и (или) научно-технических результатах». При мониторинге реализации данного требования было выявлено, что по сравнению с 2017 годом увеличилось число зарегистрированных в ЕГИСУ НИОКР. Не зарегистрированы НИОКТР 2020 года в ЕГИСУ следующих исполнителей: Башкирский ГАУ, Ивановская ГСХА и Чувашский ГАУ. Необходимо отметить, что данные вузы-исполнители ежегодно не выполняют данные требования.

Научно-исследовательские работы, выполняемые высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета, обоснованы в выборе тематики НИР; содержание работ соответствует техническому заданию по НИР, НИР оформлены в соответствии с требованиями ЕСКД, у всех работ имеются обязательные разделы НИР согласно ГОСТ 15.101-98.

3.2 Анализ результативности выполнения НИОКР подведомственными Минсельхозу России высшими учебными заведениями в 2020 году в рамках целевых индикаторов

В ходе выполнения НИОКР были получены прикладные и теоретические научные результаты, перечень и описание которых в разрезе исполнителей представлены в приложении А.

В результате выполнения НИОКР в 2020 году были получены следующие результаты по выделенным видам (таблица 4).

Таблица 4 – Результаты НИОКР в 2017 – 2020 годах

3.2.1 Технологии

Результатом НИОКР является создание новых технологий или усовершенствование имеющихся – т. е. совокупности новых методов и инструментов для достижения желаемого результата в создании продукции АПК (применения теоретических знаний для практических задач). Технология включает в себя способы работы, её режим, последовательность действий.

В ходе выполнения работ в 2020 году было создано 56 новых наукоемких технологий для агропромышленного комплекса (рисунок 3).

Рисунок 3 – Динамика численности технологий, созданных вузами-исполнителями в 2016-2020 годах

Распределение технологий представлено на рисунке 4.

Рисунок 4 – Распределение полученных технологий по вузам-исполнителям в 2020 году

В области растениеводства предложены усовершенствованные технологии прямого высева сельскохозяйственных культур (Алтайский ГАУ, Иркутский ГАУ, Оренбургский ГАУ), технологии внесения жидких минеральных удобрений и средств защиты растений холодным туманом (Башкирский ГАУ), технология органического выращивания овощных культур, основанная на принципах аллелопатии (Кузбасская ГСХА), технологии выращивания овощной продукции с использованием биологических стимуляторов и регуляторов роста растений (Кабардино-Балкарский ГАУ), технология получения двух урожаев в год картофеля (РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева), а также в садоводстве – технология выращивания плодов яблони (Мичуринский ГАУ). Совершенствование технологических приемов предлагается разработчиками технологий применения жидких стимуляторов корнеобразования (Курская ГСХА), технологии предпосевной обработки семян бактериальными препаратами при возделывании разновидностей льна (СПбГАУ), технологии повышения эффективности в орошаемом земледелии (Волгоградский ГАУ).

В 2020 году для животноводства созданы и усовершенствованы технология выращивания мясной и яичной птицы без кормовых антибиотиков (Уральский ГАУ), технология профилактики и лечения нодулярного дерматита у крупного рогатого скота (Южно-Уральский ГАУ), технология профилактики нарушений метаболического статуса КРС и технология направленного интенсивного выращивания ремонтного молодняка КРС (Ставропольский ГАУ). В 2020 году усовершенствованы технологии в отдельных отраслях, в том числе пчеловодстве – технология получения гомогената трутневого расплода (Пензенский ГАУ), технология производства неплодных и плодных маток медоносных пчёл (Пермский ГАТУ), технология применения биологически активных добавок в пчеловодстве (РГАЗУ), а также в рыбоводстве — технология подращивания личинок черного амура (РГАТУ), биотехнологии производства экологически чистой рыбы (РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева).

Усовершенствование технических ресурсов и модернизации производства растениеводческой продукции представлено в технологии дождевания картофеля с использованием дальнеструйных дождевателей (ФГБОУ ВО Великолукская ГСХА), в разработках комплекса энергосберегающих элементов технологии выращивания овощных культур в условиях высокотехнологичных культивационных сооружений (Самарский ГАУ), технологии внедрения модулей передвижной системы капельного орошения сельскохозяйственных культур рядового сева (РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева).

В 2020 году усовершенствованы технологии защиты растений на основе интегрированной защиты томата, перца, огурца, хлопчатника, яблони (Волгоградский ГАУ), применения штаммов-антагонистов для биологической защиты сои от грибных болезней (Красноярский ГАУ). Совершенствование отечественной агрохимии связано с внедрением технологий производства удобрений на основе модифицированного цеолита (Ульяновский ГАУ).

Проблемы производства экологически чистой продукции в растениеводстве были поставлены перед разработчиками технологий по эффективной системе применения биологических удобрений и биопрепаратов в посевах льна-долгунца (Тверская ГСХА), получения экологически чистых кормов на основе нетрадиционного растительного сырья (Нижегородская ГСХА), в животноводстве – технологии производства органической продукции с использованием биологических средств защиты животных и функциональных кормовых добавок (Казанская ГАВМ), биологизированной технологии выращивания сельскохозяйственных растений (РГАЗУ), технология органического производства сельскохозяйственных культур (Ярославская ГСХА).

В исследованиях уделено особое внимание созданию и усовершенствованию технологии здорового питания, в том числе спортивного в технологиях производства углеводно-белкового геля для спортивного питания на основе нанофильтрата-концентрата творожной сыворотки, производства углеводно-белкового геля для спортивного питания на основе нанофильтрата-концентрата творожной сыворотки, усовершенствованием технологии производства кефира (Вологодская ГМХА). Также создание новых продуктов питания связано с внедрением технологий получения функционального пищевого продукта из крови северного оленя (Арктический ГАТУ), технологий переработки сельскохозяйственной продукции в экологически чистые функциональные продукты детского и спортивного питания (Омский ГАУ).

Вопросы экологизации отходов животноводства связаны с внедрением усовершенствованных технологий ускоренной биотехнологической подготовки стоков и жидкой фракции навоза, ускоренной биотермической подготовки навоза животноводческих предприятий для удобрения полей (Донской ГАУ), технологии использования аборигенной микрофлоры для ускоренной переработки жидких и твердых отходов животноводства и птицеводства, технологии детоксикации стоков боен и получения комбинированных водобиоудобрений (Оренбургский ГАУ).

Исследования в области генетики сельскохозяйственных животных и растений связаны с применением на практике технологий внедрения методов генетических исследований высокопродуктивного молочного поголовья крупного рогатого скота с применением таргетного секвинирования, генотипирования аборигенных и интродуцированных сортов винограда с использованием iPBS маркеров для селекции новых отечественных высококачественных технических и столовых адаптированных гибридов (Кубанский ГАУ).

Перечень технологий представлен в таблице 5.

Таблица 5 – Разработанные и усовершенствованные технологии, полученные в результате НИОКР в 2020 году

3.2.2 Программные продукты

В 2020 было разработано и направлено на регистрацию 16 IT-информационных продуктов в рамках автоматизации и цифровизации агропромышленного комплекса (рисунок 5).

Рисунок 5 – Динамика численности созданных вузами-исполнителями IT-продуктов в 2017-2020 годах

Перечень вузов-разработчиков представлен на рисунке 6, к ним относятся: ФГБОУ ВО Арктический ГАТУ, ФГБОУ ВО Белгородский ГАУ, ФГБОУ ВО Донской ГАУ, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ. Из вузов-разработчиков в 2020 году все являются правообладателями полученных программных продуктов (баз данных и программ на ЭВМ).

Рисунок 6 – Распределение полученных IT-программных продуктов по вузам-исполнителям в 2020 году

Перечень разработанных IT-продуктов представлен в таблице 6.

Таблица 6 – IT-продукты, разработанные в результате НИОКР в 2020 году

ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ разрабатывает программное обеспечение автоматизированных рабочих мест «Садовод-технолог» и «Садовод-управленец» в рамках проекта «Умный сад».

3.2.3 Разработки в области агрономии, ветеринарии, экологии и других направлений сельскохозяйственной науки

В 2020 году было создано 37 разработок по прикладным направлениям аграрной науки, что свидетельствует о сохранении тенденции роста 2018-2019 года (рисунки 7, 8).

Рисунок 7 – Динамика численности созданных вузами-исполнителями технологий в 2016-2020 годах

Рисунок 8 – Распределение разработок по вузам-исполнителям в 2020 году

В 2020 году для предприятий животноводства были созданы прикладные разработки по повышению эффективности в птицеводстве (ФГБОУ ВО Алтайский ГАУ), созданию сорбционно-пробиотической кормовой добавки в рационах коров (ФГБОУ ВО Воронежский ГАУ), адаптации данных первичного зоотехнического учета и расчета племенной ценности животных (ГАУ Северного Зауралья), лечению и профилактики новорожденных телят (ФГБОУ ВО Дагестанский ГАУ), составлению экологически чистых рационов сельскохозяйственных животных (ФГБОУ ВО Нижегородская ГСХА), применения отечественных витаминно-минеральных премиксов для мясного скотоводства (ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ).

В области генетики животных созданы разработки по идентификации участков генома овец волгоградской породы, ответственных за их продуктивность (ФГБОУ ВО Донской ГАУ), по моделированию, позволяющие корректировать работу бонитеров при линейной оценке экстерьера и оптимизации стратегий сохранения и использования генетических ресурсов сельскохозяйственных животных (ФГБОУ ВО Новосибирский ГАУ), использованию маркеров хозяйственно-полезных признаков для маточного поголовья уральского крупного рогатого скота (ФГБОУ ВО Уральский ГАУ).

В производстве сельскохозяйственных культур созданы разработки по обработке посевов сельскохозяйственных культур средствами защиты растений и жидкими удобрениями (ФГБОУ ВО Башкирский ГАУ), применению минеральных удобрений в умеренных дозах в сочетании с гербицидами (ФГБОУ ВО Иркутский ГАУ), использованию интегрированной системы защиты овощных культур и картофеля с преобладанием биологических методов (ФГБОУ ВО Кабардино-Балкарский ГАУ), внесению новых препаратов на основе диатомита и биоагентов биопестицидов для органического земледелия (ФГБОУ ВО Казанский ГАУ), созданию коллекции штаммов азотфиксирующих бактерий, изолированных из почв (ФГБОУ ВО Нижегородская ГСХА), биологической защите в процессе селекции и семеноводства отечественных сортов картофеля (ФГБОУ ВО Новосибирский ГАУ), оптимальным технологическим приемам по увеличению урожая отдельных сельскохозяйственных культур (ФГБОУ ВО Оренбургский ГАУ), применению комбинированного биопрепарата защитно-стимулирующего действия против возбудителя корневых гнилей (ФГБОУ ВО Орловский ГАУ), созданию субстрата для выращивания зеленых культур в условиях зимних теплиц (ФГБОУ ВО Приморская ГСХА), применению фаговых биопрепаратов для обработки семян и опрыскивания растений для защиты и агротехнологии выращивания многолетних эфиромасличных культур (ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева), применению многокомпонентных органических удобрительных смесей (ФГБОУ ВО Самарский ГАУ), применению основных элементов технологии выращивания (подбор сортов, режимы освещения) двурядника тонколистного, индау посевного, базилика овощного, шпината огородного и защиты белокочанной и цветной капусты от вредителей от органическими препаратами (ФГБОУ ВО СПбГАУ), моделированию формирования кормовых ресурсов на природных пастбищах и применения биологически активных веществ для огурца и томата (ФГБОУ ВО Ставропольский ГАУ), возделыванию сельскохозяйственных культур с использованием в качестве удобрения цеолита, обогащенного аминокислотами и карбамидом (ФГБОУ ВО Ульяновский ГАУ), системам удобрений и биопрепаратов в условиях органического сельского хозяйства (ФГБОУ ВО Ярославская ГСХА).

В селекции и семеноводства растений созданы разработки по идентификации с помощью ДНК-маркеров генов засухоустойчивости, устойчивости к болезням и качества зерна от диких злаков яровой мягкой пшеницы, возделываемых для органического земледелия (ФГБОУ ВО Омский ГАУ), применению системы семеноводства льна-долгунца современных сортов отечественной селекции (ФГБОУ ВО Смоленская ГСХА).

Разработки для реализации региональных программ комплексного развития сельских территорий представлены ФГБОУ ВО ГУЗ.

В таблице 7 представлены разработки в области агрономии, ветеринарии, экологии и других направлений сельскохозяйственной науки.

Таблица 7 – Разработки в области агрономии, ветеринарии, экологии и других направлений сельскохозяйственной науки

3.2.4 Методические, практические, научно-практические рекомендации

По итогам НИР изданы 63 методических, практических пособия, научно-практических рекомендации, что в динамике является средним показателем за 2016-2020 годы (рисунок 9).

Рисунок 9 – Динамика числа рекомендаций, разработанных вузами-исполнителями в 2016-2020 годах

Распределение рекомендаций по вузам представлено на рисунке 10 и в таблице 8.

Рисунок 10 – Распределение разработанных рекомендаций по вузам-исполнителям

Таблица 8 – Научные рекомендации, разработанные в результате НИОКР в 2020 году

3.2.5 Разработка авторских методов и методик

В исследованиях 2020 года использовали 32 авторских метода (методики), не применявшиеся раннее в аграрных исследованиях. Динамика ежегодных разработок новых методов и методик представлена на рисунке 11. Распределение новых методов (методик) по вузам-исполнителям и их описание представлены ниже (рисунок 12, таблица 9).

Рисунок 11 – Динамика численности новых методов (методик) в 2017-2020 годах

Рисунок 12 – Распределение разработанных методов и методик по вузам-исполнителям в 2020 году

Таблица 9 – Распределение разработанных методов и методик по темам и вузам-исполнителям

3.2.6 Новые сорта, гибриды и типы сельскохозяйственных культур

В 2020 году вузами-исполнителями в рамках выполнения НИР получено 18 селекционных достижений, что превышает показатели двух предыдущих лет (рисунок 13).

Рисунок 13 – Динамика получения результата от селекционных разработок в области растениеводства в 2016-2020 годы

В 2020 году было получено 3 сорта сельскохозяйственных культур (хлопчатника (Волгоградский ГАУ), сои (Саратовский ГАУ) и мягкой яровой пшеницы (Омский ГАУ), 10 гибридов (картофеля (Горский ГАУ), подсолнечника и кукурузы (Саратовский ГАУ)), 1 подвой яблони (Мичуринский ГАУ), 2 сорта Хеномелеса японского (Мичуринский ГАУ), получен исходный материал для создания сортов конопли (Пензенский ГАУ) и проведена гибридизация мягкой пшеницы (Дальневосточный ГАУ и Иркутский ГАУ), таблица 10.

Таблица 10 – Результаты селекционных разработок вузов-исполнителей в 2020 году

3.2.7 Создание аппаратов, конструкций и иных новых технических средств

В 2020 году получено 24 новых или модернизированных технических средств. Динамика изменения разработок представлена на рисунке 14.

Рисунок 14 – Динамика получения результата от создания аппаратов, конструкций и иных новых технических средств

Распределение вузов-разработчиков представлено на рисунке 15. ,

Рисунок 15 – Распределение вузов-разработчиков аппаратов, конструкций и иных новых технических средств

В 2020 году были разработаны беспилотный электороагрегат и устройство управления запальной дозой топлива (ФГБОУ ВО Башкирский ГАУ), технические предложения на модули системы дождевания (ФГБОУ ВО Великолукская ГСХА), конструкция воздушно-решетного сепаратора (ФГБОУ ВО Воронежский ГАУ), образцы измельчителя растительных остатков соломы (ФГБОУ ВО Вятская ГСХА), предохранительная система фрезы для обработки каменистых почв горных селекционных питомников (ФГБОУ ВО Горский ГАУ), конструктивно-технологические решения по возведению горизонтальных и подрусловых водозаборных сооружений (ФГБОУ ВО Кабардино-Балкарский ГАУ), оборудование для проращивания зерна (ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ), аэродинамическая решетная зерноочистительная машина (ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ), мобильный робот сельскохозяйственного назначения (ФГБОУ ВО Кузбасская ГСХА), датчики съёма и обработки информации разработаны для роботизированной платформы с интеллектуальной системой и виртуальные прототипы (модели технического облика) роботизированных и мехатронных модулей машинных технологий (ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ), опытный образец комплекта оборудования системы передачи данных (ФГБОУ ВО Орловский ГАУ), оборудование для производства неплодных маток (ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ), устройство нарезки древесного волокна (ФГБОУ ВО Приморская ГСХА), агрегат для утилизации незерновой части урожая (ФГБОУ ВО РГАТУ), установка «Биомодуль ЭСС RGB-250» оснащенная системами адаптивного освещения, электрического и магнитного стимулирования (ФГБОУ ВО Самарский ГАУ), конструкция автоматизированного учебного тренажерного комплекса управления тракторной техникой и сельскохозяйственными агрегатами и конструкция роботизированного оросительного комплекса с системой управления орошением (ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ), переносное устройство для контроля качества аэрозольной дезинфекции (ФГБОУ ВО Ставропольский ГАУ), мобильный блочно-модульный агрегат предназначен для первичной переработки льняной тресты (ФГБОУ ВО Смоленская ГСХА), 3D модель и чертежная документация посевного комплекса (ФГБОУ ВО Южно-Уральский ГАУ) (таблица 11).

Таблица 11 – Распределение новых технических средств по темам и вузам-исполнителям

При этом важно отметить, что на отдельные элементы разрабатываемых технических аппаратов вузами-разработчиками получено 92 объекта интеллектуальной собственности в Роспатенте (рисунок 16).

Рисунок 16 – Распределение вузов-разработчиков по получению объектов РИД на технические средства

3.2.8 Создание препаратов БАД, способов профилактики и лечения в области ветеринарной медицины

В 2020 году вузами-разработчиками было получено 13 препаратов и разработаны 2 способа профилактики и лечения в области ветеринарной медицины (рисунки 17, 18).

Рисунок 17 – Динамика получения препаратов БАД, способов профилактики и лечения в области ветеринарной медицины

Рисунок 18 – Распределение вузов-разработчиков БАД, способов профилактики и лечения в области ветеринарной медицины в 2020 году

В 2020 году были разработаны препараты Зоонорм и ЭнтероЗоо (ФГБОУ ВО Ивановская ГСХА), Биовектор, Асидо-Био-Цит (ФГБОУ ВО Казанская ГАВМ), металлопротеиновые комплексы микроэлементов, Ферранимал-75М, Гидропептон – плюс, АбиоТоник, АбиоТоник – плюс (ФГБОУ ВО МГАВМиБ – МВА имени К. И. Скрябина), КЕД+ЛБА (ФГБОУ ВО Приморская ГСХА), препарат для профилактики и лечения воспалительных процессов у животных и противовоспалительная мазь для животных (ФГБОУ ВО Ставропольский ГАУ) и 2 способа профилактики (ФГБОУ ВО СПбГАВМ), таблица 12.

Таблица 12 – Распределение новых БАД, способов профилактики и лечения в области ветеринарной медицины по вузам и темам

В 2020 году проведен первый этап актуализации справочника по наилучшим доступным технологиям «Производство напитков, молока и молочных продуктов» (ФГБОУ ВО Вологодская ГМХА).

3.2.9 Разработка стратегий, программ, проектов нормативной документации

В 2020 году в области разработки нормативной, прогнозной и технической документации создано 16 проектов, что в динамике больше предыдущих лет (рисунок 19).

Рисунок 19 – Динамика разработки стратегий, программ, проектов нормативной документации в 2017-2020 г

В том числе подготовлены стандартизированные документы (СТО, ТИ, ТУ) (ФГБОУ ВО Арктический ГАТУ, ФГБОУ ВО Казанская ГАВМ, ФГБОУ ВО Омский ГАУ), прогнозы развития АПК (ФГБОУ ВО Новосибирский ГАУ, ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ), проекты профстандарта (ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева), таблица 13.

Таблица 13 – Распределение новых стратегий, программ, проектов нормативной документации по вузам и темам

3.2.10 Функционирование профильных центров

В 2020 г. функционировало 3 профильных центра: прогнозирования и мониторинга научно-технологического развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию (Кубанский ГАУ), прогнозирования и мониторинга научно-технологического развития отрасли растениеводства, включая семеноводство и органическое земледелие (Новосибирский ГАУ), прогнозирования и мониторинга научно-технологического развития АПК: переработка сельскохозяйственного сырья в пищевую, кормовую и иную продукцию (Саратовский ГАУ).

Создание и функционирование центров основано на реализации Указа Президента РФ от 7 июля 2011 г. N 899 «Об утверждении приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации и перечня критических технологий Российской Федерации и Постановлении Правительства РФ и Постановления Правительства РФ от 13 июля 2015 г. N 699 «Об утверждении Правил разработки и корректировки прогноза научно-технологического развития Российской Федерации».

Все центры прогнозирования и мониторинга научно-технологического развития АПК имеют свои ресурсы в сети Internet (рисунок 20).

Рисунок 20 – Сайты центров прогнозирования и мониторинга научно-технологического развития АПК

Центрами созданы информационные площадки в социальных сетях (рисунок 21).

Рисунок 21 – Youtube-канал центра прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ

Работа центров связана с выявлением «окон возможностей» для анализируемых отраслей. Но для более эффективной работы необходимы в 2021 г. внедрение инновационных технологий, создание модульных бизнес-проектов внедрения новых технологий с научным сопровождением, в том числе с франшизными технологиями в отрасли АПК.

Оценку эффективности НИОКР проводили по следующим показателям:

— прирост макроэкономических показателей в 2021 году. Данный показатель оценивался разработчиками, у которых НИР имела российскую и мировую значимость. Отмечалось, что внедрение разработок может увеличить такие показатели, как ВВП страны, снижение затрат труда в производстве конкретной инновационной продукции;

— прирост региональных показателей при внедрении экономических показателей. Оценочный показателей связан с анализом изменения валового регионального продукта в сторону его увеличения. Суммарно по всем субъектам РФ внедрения разработок может обеспечить прирост ВРП на 0,7 млрд руб. в 2021 году;

— создание новых рабочих мест в агропромышленном комплексе в 2021 году. Суммарно в 2021 году при внедрении результатов в реальном секторе экономики может быть создано 540 рабочих мест, в том числе высокотехнологичных 57 %;

— снижение потерь предприятий отрасли в 2020 году, также оценивался относительными показателями по направлениям снижения падежа животных при реализации инноваций в области ветеринарии, снижения энергоемкости, снижения потерь урожая от вредителей и болезней, снижения производственных затрат, в том числе от нерационального использования кормов, трудозатрат, снижения потерь от соответствующих инфекционных и инвазионных заболеваний в отрасли животноводства.

По большинству исследований отчетных документов вузов представлен расчет роста показателей производительности.

3.3 Показатели внедрения результатов исследований

3.3.1 Публикации результатов в международных изданиях, входящих в наукометрические базы данных Scopus и Web of Science

В 2020 году было опубликовано 189 статей в журналах, входящих в международные базы данных, что больше предыдущих лет (рисунок 22).

Рисунок 22 – Динамика публикаций вузов-исполнителей результатов НИОКР в международных изданиях, входящих в наукометрические базы данных Scopus и Web of Science в 2017-2020 годах

Распределение видов международных публикаций по квартилям в 2020 году, а также вузов-исполнителей по суммарным публикациям в журналах, входящих в международные базы цитирования по квартилям и внеквартильным группам представлены на рисунках 23, 24.

Рисунок 23 – Распределение видов международных публикаций по квартилям в 2020 году

Как и в предыдущие годы, значительная часть публикаций приходится на журналы в 3-4 квартилях, а также неквартильные (рисунок 24).

Рисунок 24 – Распределение вузов-исполнителей по количеству международных публикаций в 2020 году в разрезе квартилей

3.3.2 Акты внедрения и индустриальные партнеры

За 2020 год разработчиками было получено 165 актов внедрения разработок предприятиями различных организационно-правовых форм (80 % – сельскохозяйственные предприятия, ООО и К(Ф)Х).

Перечень предприятий индустриальных партнеров представлен в таблице 14.

Таблица 14 – Перечень индустриальных партнеров реализации НИОКР по регионам РФ

3.3.3 Участие в научных мероприятиях

Несмотря на ограничения в связи с пандемией 2020 года, разработки были представлены на 56 российских и международных выставках со 140 проектами.

Научные результаты исследований доложены на 154 международных и российских конференциях (сделано 445 докладов по тематикам НИР, что на 24 % больше, чем в 2019 году).

Результаты исследований обеспечили повышение уровня гарантированности достижения предусмотренных в Федеральной научно-технической программе конечных результатов, создали условия для снижения импортозависимости отечественного агропромышленного комплекса, сформировали научный задел для экспортоориентированной аграрной экономики и реализации национальных проектов.

4. ПРИОРИТЕТНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВУЗОВ МИНСЕЛЬХОЗА РОССИИ НА 2021 ГОД

Для дальнейшего повышения эффективности научно-технических разработок, выполняемых высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, в ближайшей перспективе необходимо решить следующие задачи.

1. Тематику тем необходимо продолжать актуализировать в соответствии с национальными проектами, в том числе «Наука», «Цифровая экономика», «Образование», «Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы», а также федерального проекта «Развитие передовой инфраструктуры для проведения исследований и разработок в Российской Федерации», скоординировать в соответствии с Доктриной продовольственной безопасности Российской Федерации, утвержденной 21.01.2020 года, в том числе по разработке механизмов повышения качества жизни российских граждан за счет достаточного продовольственного обеспечения согласно физиологическим нормам потребления, особенно обеспечения за счет собственного производства населения страны недостающего уровня мяса и мясопродуктов, молока, овощей, фруктов и рыбы.
2. Сформировать тематику фундаментальных исследований аграрных вузов в соответствии с реализацией Программы фундаментальных научных исследований в Российской Федерацией на долгосрочный период (2021-2030 года), в том числе по области научных знаний: «Сельскохозяйственные науки»:

• оптимизация сельскохозяйственного природопользования, агроэкологическая оценка земель;
• создание адаптивных к изменяющимся условиям климата систем земледелия на основе цифровых систем;
• изучение депозитарных, биоценотических и экологических функций почв,
• оценка почвенных ресурсов и оптимизация сельскохозяйственного землепользования с применением цифровых систем и дистанционного зондирования;
• мелиорация и улучшение почвенного плодородия;
• сохранение генетических ресурсов культурных растений и их диких родичей для создания конкурентоспособных сортов и гибридов сельскохозяйственных культур;
• использование в селекции высокопродуктивных форм, сортов и гибридов сельскохозяйственных культур, лекарственных и ароматических растений;
• развитие семеноведения и системы семеноводства сельскохозяйственных культур, включающей в себя инновационные технологии производства высококачественных семян с учетом почвенно-климатических условий субъектов Российской Федерации;
• кормопроизводство и создание кормовых добавок;
• изучение природоподобных, биологических и химических средств защиты растений;
• системы рационального применения средств химической и биологической защиты сельскохозяйственных растений с использованием цифровых технологий;
• формирование метагеномных и биоинформационных характеристик микробиомов, биоресурсные коллекции, банки данных хозяйственно-ценных генов микроорганизмов и метагеномные базы данных основных типов почв Российской Федерации;
• рациональное энергообеспечение сельскохозяйственных предприятий, обеспечение электрической энергией труднодоступных территорий сельской местности;
• создание роботизированной техники и беспилотных летательных аппаратов сельскохозяйственного назначения и использование при этом возобновляемых источников энергии;
• развитие исследований по изучению, сохранению и управлению генетическими ресурсами сельскохозяйственных и промысловых животных, птиц, насекомых и рыб в аквакультуре;
• создание методологических платформ и разработка технологий повышения уровня реализации генетического потенциала селекционных форм животных, птиц, насекомых и рыб;
• геномное редактирование для использования в селекционном процессе с целью создания новых форм животных, птиц, насекомых и рыб для аквакультуры с улучшенными параметрами хозяйственно-полезных признаков;
• персонализированное и функциональное здоровое питание;
• создание национальной системы качественного обеспечения эпизоотического и эпидемического благополучия;
• диагностика и профилактика особо опасных, социально значимых болезней животных;
• формирование государственной коллекции микроорганизмов, цифровой информационной системы баз данных патогенов, состояния и рисков обострения эпидемической ситуации по особо опасным инфекционным и паразитарным болезням животных;
• трансформация сельскохозяйственного сырья на основе новых процессовых решений,
• разработка цифровых технологий для создания пищевых продуктов и функциональных ингредиентов с заданными свойствами: геномикой, протеомикой и метаболомикой пищевых продуктов.

Тематику 2021 года необходимо направить на решение научной составляющей следующих проблем: низкий уровень инвестиционной активности в сельском и рыбном хозяйстве и платежеспособного спроса населения на пищевую продукцию, недостаточный уровень развития инфраструктуры внутреннего продовольственного рынка, в том числе сокращения количества торговых объектов, реализующих продовольственные товары; ценовых диспропорций на рынках пищевой продукции, сырья и ресурсов; замедление темпов структурно-технологической модернизации и инновационного развития сельского и рыбного хозяйства; сокращение национальных генетических ресурсов животных и растений; дефицит квалифицированных кадров; различия в уровне жизни городского и сельского населения; неконкурентоспособность отечественных производителей отдельных видов пищевой продукции на внутреннем рынке; ухудшение демографической ситуации в сельской местности и утраты преемственности уклада сельской жизни; недостаточное количество сельскохозяйственной техники (энерговооруженности); хранилищ для сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия; дисбаланс во внешней торговле.

3. Основными научными направлениями в рамках достижения продовольственной безопасности должны стать следующие исследования:

— по разработке механизмов повышения экономической доступности качественной пищевой продукции для формирования рациона здорового питания для всех групп населения путем снижения в том числе сельской бедности, через разработку проектов по приоритетные поддержки наиболее нуждающихся слоев населения продуктами здорового питания в рамках развития системы внутренней продовольственной помощи;

— научной проработке механизмов развития транспортной и логистической инфраструктуры агропродоворльственного рынка регионов России;

— повышению урожайности сельскохозяйственных культур в соответствии с мировыми лидерами на аграрных рынках с учетом природно-климатических условий;

— созданию новых технологий производства, переработки и хранения сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия, которые соответствуют установленным экологическим, санитарно-эпидемиологическим, ветеринарным и иным требованиям, в целях обеспечения населения качественной и безопасной пищевой продукцией, их внедрению и использованию, проведение фундаментальных и прикладных научных исследований по медико-биологической оценке безопасности продовольственной продукции, развития традиционных агропромышленных технологий и технологий производства пищевой продукции и продовольственного сырья, которые соответствуют установленным экологическим, санитарно-эпидемиологическим, ветеринарным и иным требованиям, наращивания производства новой обогащенной, специализированной, в том числе диетической, пищевой продукции;

— разработке научных рекомендаций по реализации программ технической и технологической модернизации, в том числе внедрение новой техники и технологий, обеспечивающих повышение производительности труда, энергоэффективность, ресурсосбережение и снижение потерь в сельском и рыбном хозяйстве.

— по механизмам недопущения неконтролируемого ввоза на территорию Российской Федерации и применения в Российской Федерации синтетических биологических агентов, прежде всего агентов биологической борьбы.

Остается актуальным включение в тематику работ вузов МСХ РФ по созданию новых технологий в области отечественного производства пестицидов и агрохимикатов биологического происхождения для применения в сельском хозяйстве, благодаря которым возможно снизить химическую нагрузку на агроландшафты. Требуется увеличить количество и повысить качество исследований в сфере разработки методов контроля качества сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия и экспертизы генетического материала; в области создания районированных сортов сельскохозяйственных культур и внедрения технологий производства семян высших категорий (оригинальных и элитных) сельскохозяйственных растений, в том числе сильных сортов пшеницы, овощных культур, сортов сельскохозяйственных культур, устойчивых к вредителям и болезням.

Другой не менее важной задачей является формирование научного базиса для развития сферы биотоплива на основе растительного сырья. Актуальным является получение экологически чистой продукции. Разработка таких технологий необходима для выращивания и переработки культур, имеющих высокий экспортный потенциал (нут, чечевица, белый лен).

Решение вопроса формирования условий по возвращению в сельскохозяйственный оборот неиспользованных земель требует более глубоких исследований по проблемам рекультивации земель и их мелиорации, механизмам вовлечения неиспользуемых посевных площадей в хозяйственной деятельности. Для ряда регионов России остро стоят вопросы орошения и разработки водосберегающих технологий производства продукции растениеводства в условиях орошения, реконструкции и модернизации гидромелиоративных систем, тесно связанных с разработкой новых и усовершенствованием существующих поливных машин. Не менее важной представляется задача развития систем автоматизации и дистанционного управления процессами ирригации, позволяющими снизить трудозатраты на проведение поливов.

Для реализации стратегии импортозамещения необходимы исследования по разработке отечественных почвообрабатывающих орудий и посевных комплексов. Помимо более низкой стоимости, в том числе за счет размещения производства, они должны обладать характеристиками, превосходящими импортные образцы.

В рамках вышеназванной задачи актуальным остается выведение высокопродуктивных пород сельскохозяйственных животных, в том числе молочного и мясного животноводства, в частности создание специализированных селекционно-генетических центров.

Таким образом, в животноводстве приоритетными научными направлениями являются разработка высококачественных кормов, кормовых добавок для животных и лекарственных средств для ветеринарного применения, проведение селекционно-племенной работы и создание инновационных технологий экспресс-диагностики болезней животных.

Кроме того, требуется проработка тематики, посвященной созданию новейших технологий и технических средств, обеспечивающих интенсивное повышение объемов продукции животноводства и растениеводства, в том числе разработку новых видов сельскохозяйственной техники.

В сфере переработки и хранения сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия перспективным направлением научно-исследовательских и внедренческих работ следует считать создание новых функциональных продуктов, направленных на сохранение здоровья, а также разработку технологий длительного хранения плодоовощной продукции и глубокой переработки продукции растениеводства и животноводства.

В области аграрной экономики важным является включение в вышеобозначенную тематику работ по расширению мер импортозамещения как по производству конечной продукции АПК, так и в сырьевой и материально-технической сфере (селекционного, племенного материала, техники и технологии) с целью снижения рисков зависимости от импортных инновационных технологий. Актуальной остаётся проблема повышения экономической эффективности сельскохозяйственного производства за счет внедрения цифровых технологий, а также совершенствования рыночной инфраструктуры сельскохозяйственного производства на основе транспортно-логистической сети не только в рамках отдельных субъектов РФ, но и в рамках межрегиональных связей на территории России.

Пристального внимания требуют исследования в сфере развития социальной сферы села, в том числе по анализу мер сельской демографии, трудовой сферы, развитию альтернативных форм занятости (в том числе нормативно-законодательной регламентации агротуристической деятельности) и, в конечном итоге, сокращению социально-экономического разрыва между городом и селом.

Реализация данных направлений научных исследований будет способствовать обеспечению импортозамещения и продовольственной безопасности России.

4. Участие аграрных вузов и научных организаций в реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030», направленной на формирование опережающего научного превосходства в стратегических отраслях науки. При этом одной из целей Программы заявлено создание в базовых отраслях экономики высокопроизводительного экспортноориентированного сектора, что в полной мере отражает текущие тенденции в развитии аграрной отрасли.

Планируется создать на базе российских вузов около 25 национальных исследовательских университетов (сейчас – 29) и не более 70 опорных вузов (сейчас – 33). Срок реализации программы – 10 лет в два этапа. Отбор в программу будет проходит среди 724 вузов по трем критериям (достаточно выполнение одного): вхождение в ТОП-500 или ТОП-100 международных рейтингов; не менее 4 тыс. студентов очного обучения, доход более 1 млрд руб. и более 5% доля доходов от НИОКР; поручительство федерального органа исполнительной власти.

Анализ показывает, что в настоящее время только 8 аграрных вузов соответствуют формальным критериям конкурса (Российский ГАУ, Ставропольский ГАУ, Уральский ГАУ, Кубанский ГАУ, Омский ГАУ, государственный университет по землеустройству, Саратовский ГАУ, Новосибирский ГАУ). При подаче заявке учитываются публикации в зарубежных базах данных и ряд показателей по научному заделу образовательной организации.

Целесообразно рассмотреть возможность поддержки наиболее перспективных программ развития аграрных вузов Минсельхозом России, предложить потенциальным заявителям заблаговременно сформировать консорциум ведущих научных и образовательных организаций в своем регионе. Важным элементом Программы является поддержка реализации мероприятий со стороны представителей бизнеса. Необходимо предусмотреть участие в программе индустриальных партнеров вузов. Со стороны Минсельхоза России целесообразно направить в регионы письма о поддержке программ отобранных вузов региональными органами государственной власти.

5. Перспективные направления реализации национального проекта «Наука» в сфере агропромышленного комплекса: агробиотехнопарки, селекционно-племенные центры и центры аграрных компетенций. Два года реализуется национальный проект «Наука» с целью обеспечения присутствия Российской Федерации в числе пяти ведущих стран мира, осуществляющих научные исследования и разработки в областях, определяемых приоритетами научно-технологического развития; обеспечения привлекательности работы в Российской Федерации для российских и зарубежных ведущих учёных и молодых перспективных исследователей; опережающего увеличения внутренних затрат на научные исследования и разработки за счёт всех источников по сравнению с ростом валового внутреннего продукта страны. За два года создано 10 научно-образовательных центров мирового уровня, 15 селекционно-семеноводческих центров, 2 агробиотехнопарка, 20 центров компетенций, создано 3 центра геномных исследований мирового уровня. Целесообразно продолжить участие аграрной науки в реализации национального проекта. Из 10 научно-образовательных центров только НОЦ Белгородской области «Инновационные решения в АПК» создан по аграрному направлению на базе Белгородского ГАУ. Из аграрных вузов селекционно-семеноводческий центр создан только на базе РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева. Аграрный центр компетенций в настоящее время не создан.

Целесообразно рассмотреть возможность участия аграрных научных и образовательных учреждений в качестве членов консорциума в создании научных центров мирового уровня, предложить формирование племенных центров по животноводству на базе подведомственных Минсельхозу России организаций, сформировать центр компетенций по аграрным наукам, принять участие в реализации крупных проектов Минобрнауки России.

6.Совершенствование механизма софинансирования аграрной науки бизнес-сообществом, внесение предложений по проведению научных исследований аграрными вузами и научными организациями по заявкам агробизнеса. Реализация механизма частно-государственного партнерства в сфере аграрной науки осуществляется через Федеральную научно-техническую программу развития сельского хозяйства на 2017 — 2025 годы. В 2019 году были достигнуты все запланированные годовые целевые индикаторы и показатели подпрограммы «Развитие селекции и семеноводства картофеля в Российской Федерации». В том числе было создано и зарегистрировано 9 новых отечественных конкурентоспособных сортов картофеля, 5 новых технологий для селекции и семеноводства картофеля, а также разработано и зарегистрировано новое биологическое средство защиты картофеля. В 2020-2021 гг. продолжается реализация особо востребованных направлений: создание кросса кур бройлерного типа, производство кормов и кормовых добавок для животных, развитие виноградарства и семеноводства, улучшение генетического потенциала крупного рогатого скота мясных пород, а также развитие производства отечественной сельскохозяйственной техники и оборудования.

Механизм софинансирования предполагает реализацию комплексного научно-технического проекта по заявке индустриального партнера. Вложение собственных средств предприятий в рамках долевого участия в реализации проекта позволяет обеспечить востребованность научных разработок ученых аграрных вузов и научных организаций.

Низкая заинтересованность представителей агробизнеса в финансировании аграрной науки связана с отсутствием значимых преференций в налоговом и таможенном законодательстве для инновационно активных предприятий и организаций. Целесообразно рассмотреть возможность реализации льгот налогового характера, развития патентного права, снятия различных нормативных ограничений. Актуальным является формирование перечня тематик научных исследований, востребованных агробизнесом, для реализации совместно с вузами и научными организациями Минсельхоза России.

7. Важным вопросом остаётся формирование региональных отраслевых научно-образовательных центров мирового уровня в ведении Минсельхоза России по федеральным округам (не менее 7) с проработкой соответствующей нормативно-правовой базы. Необходимо создать селекционно-семеноводческие и селекционно-племенные центры на базе научно-образовательных центров мирового уровня в ведении Минсельхоза России (не менее 3).

8. Для эффективного анализа научных исследований необходимо создать экспертно-аналитический центр «Аграрная наука», который позволит оперативно проводить мониторинг состояния аграрной науки в ведомственных вузах, проводить наукометрию аграрной науки.

9. Следует оптимизировать работу по предоставлению информации в РАН по референтным группам в рамках мониторинга эффективности работы. Вузам сформировать не более 4 референтных групп в БД РД НО – Sciencemon, провести семинары-совещания по повышению конкурентоспособности аграрных вузов внутри референтных групп по сравнению с вузами и научными организациями Министерства науки и образования РФ, РАН РФ

10.Издавать ежегодный информационный бюллетень об итогах и основных инновационных продуктах, созданных в рамках выполнения научно-исследовательских работ по заказу Минсельхоза России за счет средств федерального бюджета, а также обеспечить размещение таких итогов на едином информационном портале в сети Internet c целью их популяризации. Для более эффективного мониторинга предлагается разработка и запуск в 2021 году единого информационно-аналитического портала мониторинга научно-инновационных разработок учреждений, подведомственных Министерству сельского хозяйства РФ.

11.Проведение в феврале 2021 года совещания по разработке общей научной тематики и согласованию программы семинара-совещания совета проректоров аграрных вузов по НИР в июле 2021 года на базе ФГБОУ ВО Воронежский ГАУ.

12.Важным является расширение патентной работы, а также увеличение заявок для регистрации патентоспособных интеллектуальных результатов в Роспатент и в службы международного патентования.

13.Для повышения имиджа аграрной науки в России и на международной арене следует увеличить публикационную активность в изданиях, индексируемых международными базами данных Scopus и Web of Science, относящихся к 1-му и 2-му квартилям. Также предлагается проведение международных конференций с участием аграрных вузов с публикацией результатов в международных базах данных Scopus и Web of Science. Важно активизировать работу по продвижению журналов аграрных вузов в базах данных Scopus и Web of Science, в том числе через создание совместных научных журналов.

14.Важно организовать взаимодействие между вузами для подготовки совместных научных проектов, в том числе по конкурсам РФН и РФФИ, а также между вузами и НИИ при подготовке международных заявок на грантовые конкурсы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В 2020 году высшими учебными заведениями, находящимися в ведении Минсельхоза России, за счет средств федерального бюджета была выполнена 151 научно-исследовательская работа на сумму 206 млн руб.

Для мониторинга выполнения НИОКР было проведено анкетирование исполнителей тем, позволившее определить основные тенденции развития исследований в текущем году, а также сформирована база данных по результатам выполнения НИОКР в рамках приоритетных направлений развития российской аграрной науки.

В ходе выполнения НИР в 2020 г было разработано 48 технологий, 16 – программных продуктов, создано 37 прикладных разработок, разработаны 32 новых методов и методик, издано 63 методических, практических пособий, научно-практических рекомендаций. Получено 18 селекционных достижений: в 2020 году было получено 3 сорта сельскохозяйственных культур (хлопчатника (Волгоградский ГАУ), сои (Саратовский ГАУ) и мягкой яровой пшеницы (Омский ГАУ), 10 гибридов (картофеля (Горский ГАУ), подсолнечника и кукурузы (Саратовский ГАУ)), 1 подвой яблони (Мичуринский ГАУ), 2 сорта Хеномелеса японского (Мичуринский ГАУ), получен исходный материал для создания сортов конопли (Пензенский ГАУ) и проведена гибридизация мягкой пшеницы (Дальневосточный ГАУ и Иркутский ГАУ). Было создано или модернизировано 22 технических средства, 13 препаратов и 2 способа профилактики и лечения в области ветеринарной медицины. В 2020 году проведен первый этап актуализации справочника по НДТ «Производство напитков, молока и молочных продуктов» (ФГБОУ ВО Вологодская ГМХА). В области разработки нормативной, прогнозной и технической документации создано 16 проектов. Функционировало 3 федеральных центра прогнозирования и мониторинга научно-технологического развития АПК: центр точного сельского хозяйства, автоматизации и роботизации (Кубанский ГАУ); центр переработки сельскохозяйственного сырья в пищевую, кормовую и иную продукцию (Саратовский ГАУ); растениеводства, включая семеноводство и органическое земледелие (Новосибирский ГАУ).

По итогам проведенных научных исследований было подготовлено 939 публикаций в российских и зарубежных изданиях, создано 92 объекта интеллектуальной собственности. В 2020 году было опубликовано 189 статей, входящих в международные базы Scopus и Web of Science.

За 2020 год разработчиками было получено 165 акта внедрения разработок предприятиями различных организационно-правовых форм, выступающими в роли индустриальных партнеров.

В соответствии с национальным проектом «Наука» аграрные вузы проводили научные исследования и разработки, направленные на достижение ключевых индикаторов результативности реализации данного проекта, в первую очередь по увеличению доли российской науки в мировых исследованиях, публикациях в зарубежных изданиях, индексируемых в базах данных Scopus и Web of Science.

Таким образом проведенный анализ показал, что, происходит поступательная трансформация деятельности аграрных вузов в направлении развития учебно-научно-производственной деятельности, повышение публикационной и патентной активности, взаимодействие с индустриальными партнерами и успешное участие в конкурсах Минобрнауки РФ.

1. Шахрай С.М. Проблема оценки научной деятельности как компоненты национальной инновационной системы в Российской Федерации // Государственный аудит. Право. Экономика. 2010. № 2. С.2-11. ↑
2. Королева Т.С., Васильев И.А., Торжков И.О. Критерии оценки эффективности деятельности научных учреждений // Труды СанктПетербургского научноисследовательского института лесного хозяйства. 2014. №2. С.94-111. ↑

Приложения

РЕФЕРАТ

Отчет 131 с., 1 кн., 65 рис., 71 источн., 1 прил.

ТРЕНАЖЕРНЫЙ КОМПЛЕКС, ИНФОРМАЦИОННЫЕ И УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ, ИМИТАЦИЯ, ВИЗУАЛЬНЫЙ СИМУЛЯТОР, ТРАКТОРИСТ-МАШИНИСТ МТА (машинно-тракторный агрегат), сельскохозяйственная операция, техническое обслуживание

Объектом исследований являются программно-аппаратные средства тренажерного комплекса, используемого для подготовки и повышения квалификации трактористов-машинистов сельскохозяйственной техники.

Предмет исследований методика и алгоритмы сопоставительного анализа тренажерных комплексов с учетом специфики подготовки трактористов-машинистов.

Целью исследований является разработка автоматизированного учебного тренажерного комплекса управления тракторной техникой и сельскохозяйственными агрегатами, систем контроля и управления, включающего средства для создания виртуального пространства.

Задачи исследований:

1. Провести анализ данных, необходимых для разработки автоматизированного учебного тренажерного комплекса управления тракторной техникой и сельскохозяйственными агрегатами.

2. Патентный поиск.

3. Разработка документации (расчетно-пояснительная записка) на изготовление тренажерного комплекса; системы управления; программного обеспечения.

4. Изготовление и внедрение автоматизированного учебного тренажерного комплекса управления тракторной техникой и сельскохозяйственными агрегатами.

ВВЕДЕНИЕ

Эксплуатация современной высокотехнологичной сельскохозяйственной техники требует соответствующего уровня подготовки трактористов-машинистов и ИТР. Обучение при помощи тренажеров трактористов-машинистов для работы на машинах отечественного и иностранного производства позволяет решить очень важную для агропромышленного и хозяйственного комплексов страны задачу – подготовка квалифицированных кадров, способных эффективно ее эксплуатировать.

Для достижения наилучшего образовательного эффекта современные технические средства обучения должны соответствовать тому способу восприятия информации, которым отличается новое поколение учеников, выросшее на телевидении, компьютерах и мобильных телефонах, у которого гораздо выше потребность в эмоциональном восприятии визуальной информации и зрительной стимуляции.

Яркая картинка на экране – это всего лишь способ подачи материала — часть процесса, являющаяся односторонним движением. Вторым важным фактором является обратная реакция системы, формирующая живое взаимодействие ученика и системы, постоянный обмен информацией между ними. Такие системы называют – интерактивными.

Работа виртуального симулятора основана на точном моделировании реальной машины, а сам тренажер является многофункциональной системой на базе персональных компьютеров.

Современный компьютерный симулятор представляет собой высокотехнологичное, современное оборудование для теоретической и практической подготовки операторов специализированных транспортных средств, применяемое в процессе обучения в специализированных учебных заведениях. И дает возможность начинающему механику-водителю почувствовать связь между своими действиями и поведением транспортного средства на виртуальной окружающей среде. Это достигается использованием на тренажере современного профессионального программного обеспечения.

С помощью тренажера начинающий тракторист-машинист может отработать физические навыки использования органов управления, изучить правила поведения на дороге, освоить принципы управления транспортным средством с разным типом привода и потренироваться в выполнении учебных упражнений. А самое главное, что позволяет получить тренажер — это возможность подготовиться к нестандартным ситуациям.

Эффективность применения тренажера комплексно зависит от аутентичности органов управления тренажера органам управления реального транспортного средства и максимально приближенной к реальности системе визуализации. Новые технологии визуализации позволяют создавать эффект «погружения».

Тренажер трактора Беларус-1523 предназначен для освоения навыков вождения и управления МТА при подготовке трактористов-машинистов и повышения их квалификации. Процесс обучения обеспечивает максимальное приближение условий обучения к условиям работы водителя реального трактора с навесным оборудованием.

1. Анализ факторов, определяющих эффективность эксплуатации МТА

Основой сельскохозяйственного производства, как в растениеводстве, так и в животноводстве, является тракторный парк. От его функционирования в решающей степени зависит производительность труда, эффективность использования МТА и всего АПК в целом.

Эффективность работы МТА определяется в основном производительностью и расходом топлива на единицу выполненной работы, при соблюдении агротехнических требований на выполняемую операцию [1]. В свою очередь производительность зависит от рабочей скорости агрегата и ширины его захвата, рельефа и конфигурации поля, коэффициента использования времени смены и т.д. Расход топлива в свою очередь определяется: техническим состоянием трактора и агрегатируемой машины, квалификацией механизатора, удельным сопротивлением почвы, коэффициентом использования мощности двигателя и т.д.

В результате проведения первичного анализа факторов, определяющих эффективность эксплуатации МТА, выделены факторы, наиболее значимые, на данный период состояния АПК.

Данные факторы можно разделить на две группы, тесно связанных между собой, это кадровые и технико-эксплуатационные (рисунок 1).

К кадровым факторам относятся:

– наличие кадрового потенциала механизаторов и ИТР в АПК;

– стаж работы механизаторов и их квалификация.

Из технико-эксплуатационных факторов первостепенное значение имеют:

– техническое состояние трактора и агрегатируемой машины;

– рациональный состав МТА;

– использование средств контроля за работой МТА и выбора оптимального эксплуатационного режима.

Рисунок 1 – Схема факторов, определяющих эффективность МТА

Интенсивное развитие сельскохозяйственного производства невозможно без применения современной сложной и дорогостоящей техники, которая в свою очередь требует соответствующей квалификации работников АПК, и в первую очередь механизаторов высокой квалификации, способных грамотно ее эксплуатировать.

Главной действующей фигурой в поле является механизатор. В его обязанности входит не только управление МТА, но и подготовка машины к работе, проведение технического обслуживания и ремонтов, а также устранение технических отказов во время работы. В современном сельскохозяйственном производстве используется значительное количество машин различного назначения. Учебные заведения не всегда имеют необходимую материально-техническую базу и не обеспечивают должный профессиональный уровень. В результате большинство работ, с использованием современной техники, выполняются механизаторами с низким уровнем подготовки. Поэтому квалификация механизаторов, в большинстве случаев, определяется стажем его работы и личностными качествами. Результаты проведенных исследований [7, 11], а также опыт эксплуатации МТА показал, что при работе на одном и том же тракторе, при прочих равных условиях эксплуатации, но механизаторами с разным стажем и квалификацией, приводит к различию расхода топлива на 10-20%.

Экономия топлива достигается за счет маневрирования скоростью движения МТА, за счет переключения передач, и скоростным режимом работы двигателя.

Кадровое обеспечение АПК в настоящее время является стратегической задачей государственного масштаба, и от ее решения зависит продовольственная безопасность страны.

Актуальной проблемой сельскохозяйственного производства является старение и как следствие физический износ тракторного парка. Старение тракторного парка неизбежно приводит к уменьшению производительности МТА и увеличению расхода топлива, за счет потери мощности двигателя, падению КПД трансмиссии и надежности трактора в целом.

Износ тракторного парка в совокупности с низкой квалификацией механизаторов является причиной неэффективного использования техники и повышенного расхода топлива при эксплуатации МТА.

Рациональный состав МТА предполагает установление такого его состава (ширины захвата) и скоростного режима, для данных условий эксплуатации, которые обеспечивают максимальную целесообразную техническую и экономическую производительность. Комплектование МТА во многом зависит от почвенных условий, его ширины захвата и рабочей скорости, определяемой агротехническими требованиями на выполняемую операцию.

Ширина захвата агрегата и удельное сопротивление почвы определяют его тяговое сопротивление, которое в совокупности с рабочей скоростью оказывают влияние на эффективность использования мощности двигателя и тяговых показателей трактора. От согласования тяговой характеристики трактора и тягового сопротивления агрегата и зависит эффективность работы МТА.

В силу неоднородности почвы, даже в пределах одного поля, при прочих равных условиях, трактор может быть, как перегружен, так и не догружен. Для эффективного использования МТА механизатор должен изменять или ширину захвата – за счет числа машин в агрегате или скорость движения – за счет переключения передач. Естественно, не целесообразно изменять количество машин в агрегате, даже в течение одной смены, кроме того плуги, культиваторы, сеялки и т.д. имеют определенную ширину захвата, которая на определенных агрофонах не всегда будет оптимальной.

Таким образом, механизатор будет изменять скорость движения агрегата за счет переключения передач.

Величина тягового сопротивления агрегата зависит не только от ширины захвата и состояния почвы. Существенное влияние на него оказывает и скорость движения. С повышением скорости тяговое сопротивление возрастает (1.1), что сопровождается увеличением расхода топлива.

; (1.1)

где – удельное тяговое сопротивление при скорости до = 1,4 м/с; – относительное приращение удельного сопротивления при увеличении скорости на 1 м/с; – фактическая скорость движения МТА.

Таким образом, изменение скорости движения агрегата оказывает влияние, как на производительность, так и на расход топлива. Что бы получить наилучшие показатели по производительности и расходу топлива механизатор должен правильно выбрать скоростной режим работы МТА, который может быть получен за счет маневрирования передачами или оборотами двигателя. Выбор режима работы МТА механизатором проводится исходя из опыта работы: на слух по работе двигателя, по дымности выхлопных газов и т.д. или на интуитивном уровне. Для механизатора с недостаточным опытом работы и низкой квалификацией, выбрать, а тем более маневрировать в процессе работы переключением передач и оборотами двигателя проблематично, и поэтому он останавливается на каком-то одном варианте. В результате неверного скоростного режима МТА недоиспользования мощности двигателя достигает 15-20% [20, 31, 32]. Что и является причиной различий погектарного расхода топлива при выполнении одной операции, на одном тракторе, но разными трактористами, на 10-20%. Загрузка двигателя один из важнейших параметров, определяющих эффективность эксплуатации МТА, так в работе [33] рекомендуется выполнять агрегатирование трактора таким образом, чтобы недогрузка двигателя на пахоте не превышала 9%, а на других работах – 7%, однако при этом не приводится обоснование критериев оценки его загрузки.

Для обеспечения высокой производительности и топливной экономичности МТА необходимо согласование оптимальных скоростных и нагрузочных режимов его основных звеньев. Основоположником теории выбора оптимального режима работы и параметров сельскохозяйственных агрегатов является Горячкин В.П. [34]. Основным положением теории является совместное изучение режимов работы двигателя, скоростных и нагрузочных характеристик трактора и агрегатируемой машины.

Одним из факторов эффективного использования МТА является изменение скоростного режима в зависимости от условий работы. В работах Полканова И.П. и Гавриловой Ф.И. [35, 36] рассматривался вопрос влияния скоростного режима МТА на его производительность. Ими в частности было предложено соотношение связывающее скорость движения МТА, касательную силу тяги, ширину захвата и мощность двигателя.

где V_п и V_н – скорость на пониженной и повышенной передачах соответственно; и – касательная сила тяги на указанных передачах; и – ширина захвата для отмеченных вариантов.

При этом констатировалось, что скорость движения агрегата может быть увеличена пропорционально увеличению мощности двигателя.

Однако это выражение не учитывает многие конструктивные и эксплуатационные факторы, такие как: масса трактора, количество рабочих передач, величины буксования и т.д. [37]

В эксплуатационных условиях маневрированием скорости движения за счет переключения передач и изменение оборотов двигателя позволяет повысить производительность агрегата на 5-10%. Однако этот прирост вызывает увеличение расхода топлива. [38]

При работе трактора с недогрузкой целесообразно переходить на повышенную передачу, однако большинство отечественных тракторов имеют механические коробки передач, следовательно, переход на повышенную передачу может привести к перегрузке двигателя или превышению агротехнической скорости. В этом случае возможна работа на пониженной передаче, при повышенных оборотах двигателя или на повышенной передаче, но при пониженных оборотах. При этом рабочая скорость не превысит допустимую, а двигатель будет работать на оптимальном режиме при минимальном расходе топлива [39-43]. Однако для этого у механизатора должна быть оперативная информация об эксплуатационных показателях МТА.

Рабочая скорость является управляемым фактором оказывающее прямое воздействие на эксплуатационные показатели МТА, однако при выборе его оптимального значения необходимо учитывать множество факторов: агротехнические требования на выполняемую операцию, состояние почвы, величину буксования трактора, величину и характер тяговой нагрузки и т.д. [44, 45, 27, 46, 47].

Существует большое количество эмпирических зависимостей определяющих действительную скорость движения МТА, однако реализовать их практически невозможно, из-за сложности оборудования, даже на уровне лабораторных исследований, тем более в условиях рядовой эксплуатации.

Решению задач выбора оптимального режима работы МТА посвящен ряд работ [27, 52-54], в которых приводятся аналитические зависимости по выбору оптимального режима работы МТА, с применением множества эмпирических коэффициентов. Последнее делает неприемлемым применение данных зависимостей к средствам контроля за работой МТА.

Исходя из вышеизложенного следует, что одной из актуальных задач эксплуатации МТА, при известных его конструктивных и энергетических параметров, является установление и поддержание оптимального режима работы, в конкретных условиях эксплуатации. Последнее является невозможным без наличия оперативной информации об эксплуатационных показателях МТА и подготовки механизаторов. Для реализации этой задачи необходима соответствующая подготовка, которую можно получить с помощью специальных тренажерных комплексов.

2. Обзор и классификация тренажерных комплексов

2.1 Классификация автотракторных тренажеров

Организация качественной подготовки механизатора возможна только при правильном формировании профессиональных навыков. Формирование навыков, необходимых трактористу-машинисту для надежного управления тракторной техникой, возможно путем использования тренажеров на начальном этапе подготовки. Применение тренажеров позволяет автоматизировать действия, которые совершает тракторист-машинист при управлении тракторной техникой.

Конструкция современных компьютерных тренажеров различается большим разнообразием: от простых симуляторов до динамических специализированных тренажеров.

Весь спектр тренажеров условно можно разделить на две группы:

1) компьютерные тренажеры, воспроизводящие только визуальную информацию, без имитации вестибулярной;

2) компьютерные тренажеры, имитирующие и визуальную, и вестибулярную информацию.

Тренажеры, в которых воспроизводится только визуальная информация, можно разделить на две подгруппы: симуляторы и тренажеры с полноценным рабочим местом.

В конструкцию тренажера с полноценным рабочим местом входит комплекс устройств, включающих водительское кресло, со всеми органами управления, средствами отображения информации и вспомогательным оборудованием, аналогичных тем, что устанавливаются на реальных тракторах, предназначенных для осуществления деятельности тракториста-машиниста.

Такие тренажеры обычно состоят из трех модулей (рисунок 2):

1) модуль, с полноценным рабочим местом тракториста-машиниста;

2) аппаратно-программный модуль – это персональный компьютер, с программным обеспечением и устройством согласования, обеспечивающего совместную работу датчиков органов управления тренажера и компьютера;

3) визуально-акустический модуль, состоящий из монитора(ов), с помощью которых моделируется визуальная информация из акустических колонок, которые воспроизводят основные шумы, возникающие при движении трактора, а также акустические характеристики работы различных агрегатов и систем трактора (звук пуска двигателя).

а – имитация визуальной информации на 1-м мониторе, угол обзора 30–40°	б – имитация визуальной информации на 3-х мониторах, угол обзора 150–180°
в – имитация визуальной информации с помощью панорамного монитора, угол обзора 150–180°	г – имитация визуальной информации с помощью диспаратных очков
Рисунок 2 – Тренажеры с имитацией рабочего места водителя (тракториста-машиниста)

Использование информационных технологий (компьютерная программа) тренажеров позволяет:

– осуществлять подготовку трактористов-машинистов по отработке первоначальных навыков управления путем выполнения испытательных упражнений («остановка и начало движения на подъеме»; «разворот в ограниченном пространстве»; «въезд в бокс задним ходом»; «параллельная парковка»; «змейка»; «повороты на 90 градусов»).

– формировать навыки вождения в городской среде и по загородным трассам (своевременное реагирование на сигналы светофора и дорожные знаки, проезд перекрестков и т.п.).

– совершать контроль за действиями обучаемого путем анализа статистики ошибок каждого из учеников на протяжении всего курса обучения, в том числе при выполнении групповых упражнений.

Различаются тренажеры данного типа только способом предъявления визуальной информации.

Самым простым является вариант, когда обучаемому на один плоский монитор предъявляется картинка, представляющая из себя искусственно сформированное визуально наблюдаемое виртуальное пространство (рисунок 2, а) с углом обзора в горизонтальной плоскости 30–40°.

Для имитации визуальной информации используются псевдообъёмные системы моделирования наблюдаемого изображения местности, так называемые 3D-модели 3D-графика. Во всех таких системах с помощью экранов формирования промежуточного изображения моделируются двухмерные проекции трёхмерных объектов, которые затем зрительным аппаратом человека преобразуются в иллюзию наблюдения трёхмерного объекта.

При моделировании проектируется вся окружающая тракториста-машиниста дорожная обстановка (дорога, тротуары, перекрестки, сооружения и здания, заборы, деревья и кустарники, попутный и встречный транспорт, средства организации дорожного движения, пешеходы и т.д.), что позволяет добиться высокой степени достоверности по качеству, сравнимому с изображениями, полученными при использовании видеокамер. Однако стоимость имитации визуальной информации составляет до 90% от стоимости самого тренажера.

Основным недостатком данных тренажеров является то, что объемное изображение проецируется на плоский монитор, а не на сферическую поверхность, концентричную сетчатке глаза. Поэтому появляется искажение границ поля зрения, а информация, воспринимаемая периферийным зрением, не моделируется вовсе, тогда как при выполнении различных маневров в реальных условиях тракторист-машинист контролирует положение трактора, используя угол обзора не менее 180°.

Этот недостаток устраняется путем установки вместо обычного монитора трех широкоформатных мониторов или панорамного монитора, обеспечивающих водителю угол обзора в горизонтальной плоскости от 150° до 180° (рисунок 2, б, в).

Однако данная визуальная информационная модель тоже имеет свои недостатки. Дело в том, что при таком способе предъявления информации на монитор выводится изображение дороги не ближе 4–80 м от передней части автомобиля.

Наличие «мертвой зоны» между глазом обучаемого и первой, ближайшей к нему модели трехмерного объекта, не позволяет формировать навыки, связанные с определением расстояния до движущихся объектов или между движущимися объектами во времени, что имеет важное значение для профессионального мастерства водителя, но для тракториста этот факт имеет меньшее значение.

Для решения этой проблемы производители тренажеров предлагают использовать визуальную систему с диспарантными очками (стереоочки, виртуальный шлем, стереодисплей) – это система, позволяющая достичь стереоэффекта, ощущение протяжённости пространства и рельефности местности. Данный эффект достигается путем моделирования каждому глазу человека своего изображения, синтезированного с учетом расположения этого глаза в пространстве (рисунок 2, г).

Преимуществом системы с диспарантными очками является отсутствие «мёртвой зоны», недостатком – значительное число обучаемых первоначально должны научиться видеть такую модель, а также удорожание подобных тренажеров вследствие необходимости использования дополнительного оборудования.

Главным недостатком компьютерных тренажеров без имитации вестибулярной информации является то, что в них не моделируются линейные и угловые ускорения (замедления), которые испытывает тракторист-машинист при управлении реальным трактором, а это в свою очередь не позволяет сформировать следующие навыки: остановку в заданном месте с применением плавного торможения, выбора оптимального ускорения трактора, управления транспортным средством при прохождении поворотов различного радиуса.

Еще одну группу составляют тренажеры, имитирующие визуальную и вестибулярную информацию.

Имитация линейных и угловых ускорений в таких тренажерах реализуется путем использования в их конструкции различного вида динамических платформ или стендов.

Под динамическим стендом тренажера (или динамический стенд) понимается устройство, предназначенное для перемещения кабины тренажера в пространстве.

Основная группа тренажеров, в которых используются различного вида динамические стенды, спроектированы на базе кабин трактора.

Информационная модель таких тренажеров отличается большей адекватностью реальному процессу движения, чем тренажеры, не имеющие системы имитации вестибулярной информации.

В состав таких тренажеров входят следующие модули:

1) кабина трактора, моделирующая полноценный интерьер рабочего места водителя, с активной панелью приборов;

2) визуально-акустический модуль, состоящий из панорамного монитора и акустической системы;

3) аппаратно-программный модуль;

4) динамическая платформа, имитирующая ускорения, испытываемые водителем при разгоне, торможении и повороте, а также неровность дорожного покрытия и вибрации двигателя.

Преимуществами такого вида тренажеров являются:

– полноценный интерьер рабочего места тракториста-машиниста позволяет сформировать навык работы не только с основными органами управления трактора (рулевое колесо, педальный узел, рычаг коробки передач и стояночный тормоз), но и с дополнительными (рычаги управления системой отопления и вентиляции и т.д.);

– панорамный экран, мониторы для обзора через зеркала заднего вида, а также наличие системы, позволяющей определять положение головы тракториста-машиниста для формирования визуальной информации, с учетом перемещения точки наблюдения обеспечивают максимальное приближение условий обучения к условиям работы тракториста-машиниста реального трактора;

– использование динамической платформы позволяет имитировать изменения скорости движения в различном диапазоне, движение по инерции, движение на подъемах и спусках, торможение рабочей тормозной системой, а также двигателем или комбинированным способом, угловые ускорения, воздействующие на тракториста-машиниста при прохождении поворотов.

2.2 Анализ существующих конструкций и оснащения тренажерных комплексов

За последние годы сконструирован ряд тренажеров, позволяющих не только формировать первоначальные умения управлять автотракторной техникой, но и повысить квалификацию путем моделирования в условиях, приближенных к реальности, привить навыки поведения в различных опасных (экстремальных) ситуациях.

В настоящее время известно достаточно большое количество производителей данного оборудования для обучения вождению и работе на различных наземных машинах как российского производства, так и зарубежных производителей: автомобили, тракторы, спецтехника, строительные машины.

К известным можно отнести SIMCRAFT, производящий как настольные, так и полноформатные учебные тренажеры и симуляторы сельхозтехники, строительной техники, подъемных машин. Его Учебный тренажер «Трактор-Студент» (рисунок 3) является компьютерным симулятором колесного трактора, предназначенным для обучения по профессии тракторист-машинист. Тренажер позволяет освоить управление и тренировать выполнение наиболее характерных для трактора МТЗ задач: транспортировка, работа в поле с различным навесным и прицепным оборудованием, землеройные работы для модификации экскаватор-погрузчик.

Рисунок 3 – Учебный тренажер «Трактор-Студент»

В комплект учебного тренажера входит компьютерная программа Sim Tractor 2020, содержащая набор учебных упражнений по принципу «от простого к сложному» и предназначенная для тренировки навыков управления. Детально смоделированные виртуальные рабочие и учебные площадки, а также точная модель трактора позволяют проводить эффективное обучение по профессии. Программа является симулятором колесного трактора МТЗ-82. В основу положена методика «от простого к сложному»: набор учебных заданий, постепенно знакомящих с особенностями управления и выполнения различных работ.

3D-графика, множество детально смоделированных рабочих площадок, точная модель трактора и интеллектуальная система контроля ошибок позволяют реалистично отрабатывать типовые рабочие процессы.

При широком разнообразии компьютерной симуляции данной модели тренажера, он не имеет точной копии органов управления трактора МТЗ-82 в пространственно-габаритном отношении, в тактильном, а также амплитудно-силовом.

Еще одним разработчиком и производителем учебного оборудования, в т.ч. тренажеров является ПО «Зарница». В его производственной программе имеются Учебный тренажер «Трактор К-744 «Кировец» (рисунок 4), Учебный тренажер «Трактор МТЗ-82 «Беларус» (оба с проекционными экранами и мультимедиа проекторами) (рисунок 5) и другие модели.

Рисунок 4 – Учебный тренажер «Трактор К-744 «Кировец»

Рисунок 5 – Учебный тренажер «Трактор МТЗ-82 «Беларус»

Эти учебные тренажеры предназначены для специализированных учреждений, осуществляющих подготовку водителей спецтехники, в том числе колесных тракторов. Также их использование возможно при преподавании автодела в учреждениях общего и среднего профессионального образования (сельскохозяйственных колледжах, лицеях).

Устройство учебных тренажеров предусматривает стандартную компоновку рабочего места машиниста и размещение органов управления колесного трактора. Тренажеры оснащены проекционным экраном и мультимедиа проектором. Звукоряд обеспечивается акустической системой, интегрированной в корпус тренажера.

Учебные тренажеры оснащены системой локально-сетевого подключения, которая позволяет соединять все тренажеры данной модели в локальную сеть для совместного прохождения тренировочных или экзаменационных заездов в едином виртуальном пространстве.

Программное обеспечение учебных тренажеров на основе 3D-симуляции движения трактора с учетом физических параметров и динамики транспортного средства, а также свойств виртуальной окружающей среды предусматривает прохождение тренировочных и экзаменационных заездов на пригородной автомагистрали, сельскохозяйственном поле, в условиях труднопроходимой грунтовой дороги.

Компания ООО Эйдос (Казань) производит статические и динамические автотренажеры (рисунок 6).

а) б)

Рисунок 6 – Статический тренажер легкового автомобиля (а) и динамический – грузового (б)

Оригинальные органы управления КАМАЗ. Реалистичные динамические нагрузки благодаря 6-степенной пневматической платформе. Панорамный обзор 210⁰ через лобовое и боковые окна, включая зеркала заднего вида, исключает «мертвую зону» и прививает правильные навыки ориентации в автомобиле.

ООО «Учебное оборудование «Сириус» (Краснодар) специализируется на производстве и оснащении учебных заведений в том числе тренажерными комплексами сельскохозяйственной техники. Например, комплексный многофункциональный тренажер трактора МТЗ-1221 (рисунок 7).

Рисунок 7 – Комплексный многофункциональный тренажер трактора МТЗ-1221

На рисунке 8 представлен тренажер-симулятор FORWARD трактора МТЗ-1221, включающий в себя следующую комплектацию и возможности:

• изучение состава, расположения органов управления и контрольно-измерительных приборов (КИП) кабины, а также практическое обучение правилам пользования органами управления;
• применение реальных усилий при работе с органами управления;
• имитацию порядка подготовки к пуску и пуск двигателя, остановки двигателя, контроль его работы;
• имитацию приемов начала движения с места с различных позиций, переключения передач, руления, поворотов, торможения различными способами, движения задним ходом;
• имитацию разгонных характеристик, изменения скорости движения в диапазоне скоростей реального трактора, движения по инерции, скатывания на подъемах и спусках, торможение тормозом, двигателем и комбинированным способом;
• имитацию звукового сигнала, шума работающего двигателя, и основных агрегатов и узлов машины на месте обучаемого;
• автоматическую фиксацию допускаемых ошибок, а также формирование базы данных о результатах выполнения упражнений обучаемым;
• выбор упражнений из набора и задание начальных условий их выполнения, управление подготовкой, началом и ходом выполнения упражнений с возможностью изменения условий их выполнения.

Рисунок 8 – Тренажер FORWARD трактора МТЗ-1221

Анализ конструкций и комплектаций тренажерных комплексов для подготовки трактористов-машинистов, позволяет дать рекомендации с основными требованиями, предъявляемые к ним.

Тренажер колесного трактора должен быть предназначен для обучения вождению сельскохозяйственных машин. Процесс обучения должен обеспечивать максимальное приближение условий обучения к условиям работы машиниста-тракториста реального трактора с навесным оборудованием (плуг) и тележкой. Тренажер должен помогать выработать базовые физические навыки работы с органами управления сельскохозяйственного трактора: правильная работа рулём, педалями и рычагами управления, уверенное включение нужной передачи, правильное руление, маневрирование с навесным сельскохозяйственным оборудованием, пользование контрольно-измерительными приборами трактора. Особое внимание в тренажере должно быть уделено методической части программного обеспечения. Должны присутствовать детально проработанные и информативные упражнения, позволяющие ученикам осваивать и отрабатывать как базовые навыки работы с органами управления, так и навыки работы с навесным оборудованием в поле.

Большинство описанных выше тренажерных комплексов соответствуют в той или иной степени указанным требованиям. Но сегодняшние реалии требуют более качественного подхода к обучению. Необходимо научить не только типовому вождению, отрабатывать базовые моторные навыки управления при разных метеорологических условиях и времени суток, отрабатывать навыки работы с навесным и прицепным оборудованием, но и обучение повышению эффективности эксплуатации техники путем правильного выбора эксплуатационного режима МТА.

Кроме того, для получения навыков восприятия в процессе выполнения обучающимся упражнений, необходимо получить возможность задавать неисправности транспортного средства, а также проведения технического обслуживания первой группы сложности.

Исходя из анализа тренажерных комплексов, в соответствии с техническим заданием на кафедре «Техносферная безопасность и транспортно-технологические машины» ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ был разработан и изготовлен опытный образец автоматизированного учебного тренажерного комплекса для трактора Беларус-1523, включающего в себя следующие модули:

— систему моделирования;

— систему обучения;

— систему регистрации и анализа параметров работы;

— систему визуализации с использованием AR и VR-технологий.

Трактор Беларус-1523 выбран в качестве исходного, как наиболее полно отвечающий требованиям сельскохозяйственного производства и имеющий перспективу широкого распространения в нашей стране.

2.3 Задачи, решаемые с помощью тренажерного комплекса

Тренажер предназначен для обучения трактористов правилам безопасной и эффективной эксплуатации трактора Беларус-1523, в том числе в связке с агрегатируемыми машинами. Обучение на тренажере способствует наработке навыков эффективного применения машины, минимизации расхода топлива в процессе выполнения сельскохозяйственных и транспортных работ, увеличению ресурса деталей трактора, позволяет обратить внимание обучаемого на частые ошибки эксплуатации, приводящие к быстрому износу и поломкам, а также способствует повышению качества выполнения работ в поле.

Эффективность применения тренажерного комплекса при подготовке механизаторов основывается на комплексе базовых упражнений с пошаговым контролем выполнения: режим свободного вождения; режим вспашки и т.д.

2.4 Основные элементы разработанного тренажерного комплекса

На физическом уровне комплекс состоит из двух главных элементов (рабочее место инструктора и кабина тренажерного комплекса), которые могут устанавливаться друг от друга на некотором удалении, в том числе и в разных помещениях. Ограничение на расстояние определяется лишь требованиями быстрой и безошибочной передачи данных по сетевому интерфейсу связи (Ethernet) между компьютерами каждой из частей.

2.4.1 Архитектура тренажерного комплекса

Тренажерный комплекс (рисунок 9) содержит кабину 1. В состав рабочего места тракториста-машиниста входят оригинальные органы управления, соединенные механически с аналоговыми датчиками, состоящие из педалей 14 акселератора (газа), сцепления и тормоза, руля 20 и его привода 21, органы управления, состоящие из рычага 22 переключения передач и рычага 23 стояночного тормоза, дискретных органов управления 6, механически связанные, соответственно, с аналоговыми датчиками 15 перемещения педалей акселератора (газа), сцепления и тормоза, датчиком 16 угла поворота руля и его привода, датчиками положения рычагов переключения передач 17 и стояночного тормоза 18, датчиками положения 19 дискретных органов управления (ДОУ), выходы аналоговых датчиков 15, 16 перемещения и дискретных датчиков 17, 18, 19 положения соединены, соответственно, с первой (аналоговой) и второй (дискретной) группами входов устройства 6 согласования и обработки информации, первый, второй и третий выходы которого подсоединены, соответственно, к первым входам модуля 8 управления программой обучения тракториста-машиниста, модуля 9 калибровки и модуля 11 моделирования движения, второй вход которого подключён ко второму выходу модулю 9 калибровки, второй вход и первый выход которого соединены, соответственно, с выходом модуля 8 управления программой обучения тракториста-машиниста и вторым входом блока 10 имитации визуальной обстановки, первый вход, первый и второй выходы которого подсоединены, соответственно, ко второму выходу модуля 8 управления программой обучения тракториста-машиниста, к устройству 4 отображения визуальной информации и третьему входу модуля 11 моделирования движения, первый, второй и третий выходы которого подключены, соответственно, к третьему входу устройства 6 согласования и обработки информации, третьему входу блока 10 имитации визуальной обстановки и входу модуля 13 имитации шума, выход которого соединён с входом формирователя 12 звуковых сигналов, выход которого подсоединен к входу акустической системы 5.

Рисунок 9 – Структурная схема тренажера

Руль 20 тренажёра состоит из рулевого колеса насаженного на вал привода 21 руля, который механически связан с датчиком 16 угла поворота руля, выполненного, например, в виде потенциометра, с движка которого снимается напряжение пропорциональное углу поворота рулевого колеса. Вал привода руля механически связан с понижающим редуктором, установленным на валу электродвигателя привода руля 21. На питающие выводы электродвигателя привода руля 21, подается напряжение широтно-импульсного управления (ШИУ) с помощью которого он управляется.

Каждая педаль оснащена загрузочным устройством, создающим сопротивление движению ноги, аналогичное сопротивлению в реальном автомобиле. Это загрузочное устройство представляет собой пружину изменяющую усилие на педалях при их перемещении.

К дискретным органам управления, относится рычаг 22 переключения передач, рычаг 23 стояночного тормоза. Датчиками положения 17 и 18 данных органов управления являются микропереключатели на базе индуктивных датчиков положения. Органы управления 24 типа выключателей или двух и многопозиционных переключателей относятся к дискретным органам управления, и их положение фиксируется дискретными датчиками 19 положения на базе контактных (герконовых) микропереключателей.

Тренажерный комплекс работает следующим образом.

Подготовительная часть. Инструктор включает тренажер и на экране монитора появляется главное окно задач. С помощью манипулятора «мышь» и клавиатуры инструктор может переходить на выполнение любой задачи, представленной в главном окне. Например, занести данные на обучаемых, провести тестирование работы датчиков всех органов управления все это обеспечивает программный модуль 8 управления программой в совокупности с остальными блоками тренажера.

Обучаемый тракторист-машинист, находящийся на рабочем месте тренажера воздействует, определенным образом, в зависимости от поставленной задачи, на органы управления. В результате чего, датчики 15, и 16, механически связанные с органами управления перемещаются и на их выходах формируются аналоговые напряжения, пропорциональные величине перемещения органов управления. Эти напряжения поступают на устройство согласования 6, с помощью которого они преобразуются в численные значения переменных, пропорциональных положению органов управления. В связи с тем, что потенциометрические датчики в процессе работы могут сбиваться относительно исходного (нулевого) состояния, поэтому в процессе эксплуатации осуществляется контроль работы всех органов управления и при необходимости осуществляется калибровка органов управления. Для этого служит модуль калибровки 9, с помощью которого определяются минимальные и максимальные значения того или иного датчика и затем эти значения нормируются в диапазоне от 0 минимум до 1 максимум, в результате исключается снижения качества моделирования автомобиля в процессе эксплуатации тренажера. Для руля нормирование осуществляется в диапазоне от -1 до +1. Аналоговые переменные, преобразованные в цифровой код, и переменные от дискретных датчиков поступают со второго выхода устройства 6 согласования и обработки информации через первую группу входов модуля 11 моделирования движения машины на модуль моделирования изменения положения трактора.

Основу модели движения трактора составляют дифференциальные уравнения, как правило, с нелинейными правыми частями, описывающие движение агрегатов и движителей трактора во взаимодействии с грунтом и профилем местности. На основе этих уравнений создан программный модуль, моделирующий движение машины, который в совокупности с персональной ЭВМ представляет собой модуль 11 моделирования движения. В результате решения (интегрирования) дифференциальных уравнений вычисляются значения выходных переменных модели движения, основными из них являются:

• крутящий момент двигателя;
• частота вращения вала двигателя;
• частота вращения колес трактора
• линейная скорость движения трактора;
• угловая скорость поворота трактора;
• угол поворота рулевого колеса со стороны трактора в зависимости от условий движения моделируемого трактора.

Для обеспечения изменения сопротивления качению колес и изменения сцепления колес с грунтом при выезде каждого колеса на другой грунт в модуле 11 осуществляется вычисления текущих координат шасси и определения параметров дорожно-грунтовых условий под каждым колесом. При этом формируются координаты, описывающие пространственное положение шасси трактора, эти переменные позволяют осуществлять однозначную взаимосвязь положения трактора на местности. Следовательно, однозначно определяются параметры дорожно-грунтовых условий под каждым колесом. Эти параметры позволяют определять значения коэффициентов сопротивления и сцепления под каждым колесом в зависимости от типа грунта (например, асфальт, грунт, и т.д.).

Выходные переменные модуля 11 моделирования движения через третью группу выходов модуля 11 поступают на входы модуля имитации шума двигателя 13, который в совокупности с формирователем 12 (звуковая плата), преобразующим цифровой код в сигнал звуковой частоты и, при необходимости, усилитель для создания необходимого уровня шума, формирует аналоговое напряжение звуковой частоты. В результате обучаемый водитель слышит через динамики (акустическая система 5), установленные на рабочее место водителя, шум двигателя в зависимости от режима работы моделируемой машины.

Программный модуль 13 имитации шума двигателя выполняется следующим образом. На реальной машине производится запись шумов на нескольких характерных режимах, например, начиная с минимально устойчивой частоты вращения вала двигателя и кончая максимальной через равные промежутки по частоте вращения вала двигателя. Далее такая же запись осуществляется только при другой нагрузке на двигатель. В результате получается конечное число фрагментов записи шума на месте водителя. Затем эти фрагменты оцифровываются на компьютере, и с помощью выходных переменных модуля 11 моделирования движения, эти фрагменты выбираются и с помощью звуковой платы преобразуются в аналоговый сигнал шума двигателя. Промежуточные значения между фиксированными частотами вращения вала двигателя, при которых производилась запись шума, интерполируется за счет сдвига основных частот спектра оцифрованного шума. Таким образом, имитируемый шум в заявляемом тренажере практически соответствует реальному шуму и чем больше оцифрованных фрагментов, тем он ближе к реальному.

Выходные переменные модуля 11 моделирования движения, характеризующие параметры движения машины на местности, формируются путем вычисления текущих (в каждый момент времени) координат перемещения шасси во всех степенях свободы. Такие переменные могут быть, например, вычислены с помощью направляющих косинусов. Затем они через вторую группу выходов модуля 11 моделирования движения, поступают на третью группу входов блока 10 имитации визуальной обстановки. Эти переменные используются для моделирования местности. Местность воспроизводится программным способом с помощью 3D графики.

Модуль 10 имитации визуальной обстановки управляет мониторами, которые формируют сигналы видеоизображения и обеспечивают изображение местности, наблюдаемой с места тракториста-машиниста.

Выходная переменная органа 24 управления, определяющая угол поворота колеса вычисляется в модуле 11 моделирования движения. Этот угол возникает при изменении сопротивления качению колес одного борта по сравнение с другим, например, когда одним бортом выехали с асфальта на обочину. При этом за счет разности сил на передних управляемых колесах появляется поворачивающий момент, который приводит к изменению переменной пропорциональной углу поворота управляемых колес, а, следовательно, и руля. Эта переменная через первую группу выходов модуля 11 поступает на программный вход устройства 6 согласования и обработки информации, где с помощью процессора и ШИУ преобразователя (не показано) преобразуется в напряжение ШИУ. Далее это напряжение поступает на привод руля 21, который обеспечивает необходимую для управления электродвигателем мощность управляющих импульсов. При наличии напряжения ШИУ двигатель начинает вращаться, поворачивая рулевое колесо 20. В этом случае если тракторист-машинист не будет противодействовать этому обратным вращением рулевого колеса 20, моделируемый трактор будет изменять траекторию своего движения, что наблюдается в таких ситуациях на реальном тракторе.

2.4.2 Рабочее место инструктора

Рабочее место инструктора представлено компьютерным столом, компьютером и тремя мониторами, отображающими: окно основной программы комплекса, интерфейс инструктора и программу 2D-визуализации виртуального пульта управления. Для прослушивания звуков, компьютер инструктора снабжён гарнитурой. Связь между компьютерами комплекса осуществляется по протоколу TCP/IP через сетевой коммутатор, расположенный вблизи рабочего места инструктора.

Интерфейс инструктора.

Интерфейс инструктора реализован на стороне Unity и играет основную роль в настройке параметров работы сценариев. Интерфейс инструктора содержит несколько ключевых пунктов в главном меню, открывающемся по клику мышки на пиктограмме трактора в левом верхнем углу на экране Unity на рабочем месте инструктора:

• Переход в режим интерактивной карты;
• Переход к настройкам поездки;
• Управление сценарием – сохранение или загрузка конфигурации из настроек и объектов, добавленных на карту, завершение сценария;
• Переход к выбору действий инструктора – введение искусственно созданных неисправностей в работу МТА;
• Настройка вида для камеры инструктора (любое из окон трактора или вид сверху на выбор);
• Выход из меню (сворачивает главное меню инструктора обратно в пиктограмму).

Некоторые пункты интерфейса инструктора:

Интерактивная карта.

Интерактивная карта представляет из себя редуцированный вид сверху на виртуальное пространство тренажёра с наложенным поверх интерактивным информационным слоем. Тут отображаются различные объекты, добавленными инструктором (например, упавшее на дорогу дерево или другие препятствия, животные, люди, элементы сельскохозяйственной инфраструктуры и т.п.), значком отображается текущее положение трактора, положение мини-камеры для обзора местности, которую можно добавить, кликнув на выбранную точку на карте.

Важным для обучения и контроля объектом интерактивной карты является трек движения. По треку инструктор может судить о том, как осуществлял работы тракторист. Выполнял ли он, например, пахоту с пропусками, было ли допущено значительное избыточное перекрытие рядов при проходах, насколько был заглублен при пахоте плуг и т.п. Информация об этом заложена в ширине, цвете и прозрачности линии трека. Ширина трека соответствует ширине захвата агрегата в масштабах карты, если трактор ехал с активированным, либо представлена минимально различимой, тонкой линией, если трактор ехал с выключенным (поднятым) агрегатом. Интенсивность обработки (например, заглубление плуга) кодируется оттенком цвета, а повторные проходы увеличивают непрозрачность линии трека в местах наложения.

В отдельных полупрозрачных окошках поверх интерактивной карты выводится информация о расходе топлива, скорости движения, и других характеристиках в зависимости от выбранного сценария.

Настройки поездки.

Каждый сценарий обучения соответствует работе с отдельным агрегатом, который не может быть заменен в течение поездки. Когда УТК запускает конкретный сценарий, в Unity передаётся идентификатор сценария, по которому последняя определяет, какую конфигурацию необходимо запустить. Поскольку все настройки параметров тренировки осуществляются через ИИ, реализованный в Unity, то для каждого сценария существуют настройки по умолчанию, применяемые автоматически при запуске сценария. В дальнейшим инструктор может продолжить работу тренажёра с заданными наперёд параметрами (быстрый старт), либо подстроить их через данный пункт меню интерфейса инструктора. После изменения некоторых ключевых параметров и нажатия кнопки «Применить», Unity может перезапустить сценарий, передав соответствующую команду по сети в СКАДА-систему, чтобы обеспечить корректную работу системы оценок. Есть общие для всех сценариев настройки – погода, время суток, начальная влажность почвы (в дальнейшим она может изменяться с течением времени, в зависимости от осадков и времени суток) и т.п. Однако в рамках выбранного сценария могут существовать и особые настройки, определяющие различные условия работы, и, соответственно, влияющие на систему оценок. Например, при вспашке и бороновании одними из ключевых параметров являются агрофон, тип и механический состав почвы, определяющие силы сопротивления движению плуга или бороны, но для жатвы или внесения удобрений этот параметр не так сильно влияет на динамику трактора и на расход топлива. Поэтому в общем случае часть меню изменяться в зависимости от запущенного сценария. Помимо вышеуказанных параметров инструктор имеет возможность настроить интенсивность осадков и ограничивающего видимость тумана. В отдельном месте инструктор настраивает задание на поездку. Например, при сценарии с пахотой, он должен указать рекомендованную скорость движения трактора с плугом, а также величину заглубления плуга. В отдельную группу вынесены технические настройки тренажёра. Например, параметры, определяющие работу динамической платформы: её статус (включена или выключена), активация покачивания платформы, имитирующего езду по неровностям грунта, симуляции перегрузок, воздействующих на тракториста в процессе поворотов, ускорения и торможения, и т.п.

Действия инструктора.

Механизм действий инструктора является важной частью системы обучения и контроля. Он позволяет инструктору искусственно вводить отказы в работу некоторых систем трактора и агрегата, способствуя тем самым наработке навыков их устранения у оператора. Меню для выбора действий инструктора содержит описание отказа, его признаки и правильную реакцию оператора. В случае, если обучающийся за конечное время обнаружит и устранит неисправность, либо отреагирует на её появление правильным образом, он не получит штрафные баллы. Иначе будет начислено соответствующее ситуации количество штрафов с занесением записи в протокол поездки. Некоторые действий инструктора взаимоисключающие. Попытка активации их одновременно приведёт к включению только одного (последнего). Активные на данный момент действий инструктора помечаются в списке цветом.

Неисправности могут возникнуть и в результате ошибок оператора МТА, которые упомянуты в руководстве по эксплуатации. Ввиду ограниченного времени на прохождение сценария и в целях обучения, влияние некоторых ошибок специально усилено и ускорен выход из строя соответствующего агрегата. Это позволяет за одну поездку закрепить у обучаемого понимание причинно-следственных связей между ошибками управления и поломками, к которым они приводят.

Выбор вида камеры для инструктора.

Поскольку в интерфейсе инструктора для Unity отведен только один дисплей, инструктор может выбрать вид из какого окна трактора он хочет на нём видеть.

2.4.3 Кабина тренажерного комплекса

Кабина тренажерного комплекса (рисунки 10-13) представляет собой кабину трактора Беларус-1523, оснащенную физическими контрольно-измерительными приборами и органами управления (рисунок 14-17).

В кабине вместо лобового, заднего и двух боковых окон с каждой из сторон установлены ЖК-мониторы, отображающие сгенерированную системой 3D-визуализации обстановку внешнего мира и осуществляющие звуковое сопровождение.

Рисунок 10 – Расположение органов управления и контрольно-измерительных приборов тренажера Беларус-1523:

1 — клавиша дистанционного выключения «массы» АКБ; 2 — выключатель стартера и приборов; 3 — многофункциональный переключатель (указателей поворотов, дальнего/ближнего света, звукового сигнала); 4 — выключатель передних рабочих фар; 5 — указатель давления масла в КП; 6 — указатель давления воздуха в пневмосистеме; 7 — указатель уровня топлива; 8 — указатель напряжения; 9 — указатель температуры охлаждающей жидкости; 10 — указатель давления масла в системе смазки двигателя; 11 — блок контрольных ламп; 12 — индикатор комбинированный; 13 — солнцезащитный козырек; 14 – воздухораспределители; 15 — рециркуляционные заслонки; 16 — блок выключателей; 17 — замок двери; 18 — рулевое колесо; 19 — пульт управления индикатором; 20 — выключатель стеклоочистителя и омывателя переднего стекла; 21 — выключатель аварийной световой сигнализации; 22 — центральный переключатель света; 23 — рукоятка управления фиксацией наклона рулевой колонки; 24 — педаль управления подачей топлива; 25 — педали рабочих тормозов; 26 — педаль сцепления; 26а — рукоятка останова и аварийного останова двигателя

Рисунок 11 – Расположение органов управления тренажера Беларус-1523:

27 — рычаг переключения передач; 28 — рычаг переключения диапазонов; 29 — рычаг управления подачей топлива; 30 — рычаг управления ВОМ; 31 — блок управления гидронавесной системой; 32 — пульт управления; 33 рукоятки управления выносными гидроцилиндрами; 34 – сиденье; 35 — рукоятка переключения режимов ВОМ; 36, 37 — рычаги управления ходоуменьшителем; 38 — рычаг стояночного тормоза

Рисунок 12 – Расположение органов управления тренажера Беларус-1523

Рисунок 13 – Расположение органов управления тренажера Беларус-1523

Рисунок 14 – Индикатор комбинированный тренажера трактора Беларус-1523:

1 – указатель скорости (стрелочный индикатор); 2 – указатель оборотов двигателя (стрелочный индикатор); 3 – указатель оборотов ВОМ (световой индикатор); 3.1, 3.5 – сегменты шкалы оборотов ВОМ (желтого цвета); 3.2, 3.3, 3.4 – сегменты шкалы оборотов ВОМ (зеленого цвета); 4.1, 4.2– сигнализаторы диапазонов шкал оборотов ВОМ (желтого цвета); 5 – контрольная лампа-индикатор включения дальнего света фар (синего цвета); 6 – контрольная лампа-индикатор включения указателей поворотов прицепа (зеленого цвета); 7 – контрольная лампа-индикатор включения указателей поворотов трактора (зеленый цвета); 8 – контрольная лампа-сигнализатор включения стояночного тормоза (красного цвета); 9 – контрольная лампа-сигнализатор повышенного напряжения бортовой сети (красного цвета); 10 – контрольная лампа-сигнализатор низкого уровня охлаждающей жидкости (желтого цвета); 11- многофункциональный индикатор

Рисунок 15 – Контрольные приборы и органы управления тренажером трактора Беларус-1523

Рисунок 16 – Информационная система ИС-1 в тренажере трактора Беларус-1523

Рисунок 17 – Блок контрольных ламп тренажера МТЗ-1523

Рулевое колесо имеет устройство изменения нагрузки на базе синхронного электродвигателя с возбуждением от постоянных магнитов (вентильный электродвигатель) с самокалибровкой при включении и механизмом ограничения оборотов.

Обеспечение реальных усилий при работе с органами управления реализовано с помощью механических и электромеханических элементов.

Также в кабине устанавливаются IP-камера видео наблюдения для дополнительной информации о действиях обучающегося и электронные модули ввода-вывода, осуществляющие сбор и передачу электрических сигналов в обе стороны между элементами пульта управления и компьютером, обслуживающим нужды данной части тренажёра. Программное обеспечение тренажёра написано с учётом возможности его эксплуатации без реальных органов управления, сигнализации и приборов с помощь средств виртуальной кабины управления.

Разработанный тренажерный комплекс может устанавливаться как на стационарной раме, так и подвижной динамической платформе. В последнем варианте платформа приводится в движение с помощью пневмопривода, управление которым на верхнем уровне осуществляется из математической модели тренажёра. Для формирования команд пневмоприводу математическая модель оперирует информацией от системы 3D-визуализации о текущих уклонах на рельефе, типе поверхности и рассчитанными динамическими воздействиями, которые должен испытывать тракторист при текущих условиях движения (толчки, ускорения, покачивания). Программное обеспечение тренажёра построено таким образом, что динамическая платформа является опциональным элементом комплекса. Система управления тренажёром через настройки инструктора позволяет отключать всю платформу или ряд её функций.

2.4.4 Программное обеспечение тренажерного комплекса

На физическом уровне комплекс состоит из двух рабочих станций (оператора/ученика и инструктора/преподавателя) – компьютеров с предустановленным ПО, системой визуализации, устройствами ввода-вывода и аудиосистемой). Рабочие станции могут устанавливаться друг от друга на некотором удалении, в том числе и в разных помещениях, оба компьютера комплекса работают под управлением операционной системы Windows 10 и используют следующее специальное ПО:

• Unity 2019.3.9f1 — межплатформенная среда разработки компьютерных игр, созданная американской компанией Unity Technologies. На базе Unity создан основной интерфейс настройки и управления сценарием обучения – интерфейс инструктора (далее по тексту ИИ). Экземпляры Unity, установленные на компьютерах инструктора и оператора, работают в сетевом режиме. Главная станция находится на компьютере в кабине оператора, подчинённая – у инструктора.
• СКАДА «КИРАС» – SCADA-система от российской компании АО «ИНИУС». Программа осуществляет связь между электронными модулями ввода-вывода пульта управления трактором и математической моделью его основных систем. Программа состоит из серверной и клиентской части. Серверная часть функционирует на компьютере оператора, в то время как клиенты запускаются на обеих машинах.
• УТК 6.5 (или КТК) – программный продукт компании АО «ИНИУС», осуществляющий скоординированный запуск всех программных модулей комплекса в рамках выбранного инструктором сценария обучения. УТК передаёт признак запускаемого сценария в ИИ и систему 3D-визуализации Unity, ведёт мониторинг подключения и исправности связи между станциями, формирует протокол поездки, в котором отображается информация о допущенных нарушениях и произошедших поломках. Помимо этого, интерфейс УТК позволяет инструктору в течении сценария начислять или снимать дополнительные штрафные баллы обучаемому по своему усмотрению, автоматически помечая такие баллы специальной меткой в протоколе. УТК хранит протоколы совершённых поездок в отдельной папке, позволяя легко осуществлять поиск в базе по различным критериям (ФИО обучаемого, номер группы и т.п.) и просматривать их в любое время.
• VLC Media Player – свободный кроссплатформенный медиапроигрыватель, разрабатываемый проектом VideoLAN. Позволяет просматривать и записывать изображение с IP-камеры видеофиксации, устанавливаемой в кабине оператора для наблюдения за действиями обучаемого.

2.4.5 Инфраструктура, ландшафт и рельеф виртуального 3D-пространства тренажерного комплекса

3D-окружение для тренажерного комплекса создавалось без строгого воспроизведения какого-то реального участка местности, что позволило разместить на карте дополнительные объекты и рельеф интересные с точки зрения обучения и прохождения того или иного сценария.

На картах (рисунки 18 и 19), представленных ниже, желтым выделено примерное расположение опорной местности. Виртуальная карта местности тренажёра включает в себя две основные части: поле, на котором проводятся все сельскохозяйственные работы, и дорога до него от машинного двора. В зависимости от выбранного сценария обучения подгружается одна из двух частей карты.

Рисунок 18 – Опорная карта местности для тренажерного комплекса

Рисунок 19 – Опорная карта местности для тренажерного комплекса

На скриншотах (рисунки 20 и 21) показаны полная карта местности, полученная совмещением двух частей в графическом редакторе, а также представлены виды из различных мониторов, имитирующих окна трактора, на отдельные участки местности для различных погодных условий и времени суток.

Рисунок 20 – Полная карта местности для тренажерного комплекса

Рельеф местности включает в себя спуски и подъёмы, в сочетании с крутыми поворотами и дорогой, проходящей в непосредственной близости от оврага. Уклоны местности на поле достигают 7%, в некоторых местах поля расположены препятствия для проведения сельскохозяйственных работ (локальное заболоченное понижение местности, курган, валуны), требующие особой траектории движения во время вспашки и т.п. операций.

Тренажёрный комплекс позволяет добавлять некоторые новые небольшие 3D-объекты на карту местности (столбы, отдельные деревья, камни, бочки, и т.п.), при этом их 3D-модели должны быть предварительно созданы в стороннем приложении.

Рисунок 21 – Имитация окна трактора, на отдельные участки местности для различных погодных условий и времени суток

2.4.6 Эффекты 3D-визуализации и звуки

В тренажерном комплексе присутствуют следующие визуальные и звуковые эффекты:

• Зеркала заднего вида отображают реальную обстановку;
• Визуализированы все световые сигналы и свет от рабочих и дорожных фар;
• Пыль и след от колёс в зависимости от влажности и типа поверхности, по которой едет трактор;
• Пыль и след от работы навесного оборудования (например, плуга) также зависит от состояния почвы и режима работы МТА;
• Дым выхлопа двигателя определяется условиями работы дизеля и других связанных систем трактора;
• Звук прокрутки двигателя стартером при запуске с последующим пуском и без него;
• Работа дизельного двигателя в нормальном режиме;
• Звук останова двигателя;
• Дорожные звуковые сигналы (гудок);
• Звук зуммера в кабине управления в случаях возникновения соответствующих аварийных режимов работы систем трактора;
• Звуки окружения.

3. Теоретическое обоснование эксплуатационных факторов, определяющих эффективность МТА

3.1 Использование технических средств контроля эксплуатационных показателей, для выбора оптимального режима работы МТА

Одним из показателей эффективности эксплуатации МТА является степень загрузки двигателя трактора, поэтому важное значение имеет обоснование оценочных показателей степени его загрузки. Так как загрузка двигателя по его крутящему моменту или по расходу топлива будет иметь различные способы определения то и естественно различные конечные результаты [55].

Рекомендуется [37] в условиях рядовой эксплуатации оценивать загрузку двигателя по расходу топлива и частоте вращения коленчатого вала двигателя. Для реализации данного способа необходимо измерять расход топлива за час чистой работы и сопоставлять его с максимальной регуляторной характеристикой двигателя. Предлагаемый способ имеет ряд недостатков, которые делают его неприемлемым в условиях рядовой эксплуатации.

Во-первых, необходимо проводить точное измерение расхода топлива за час чистой работы, при определенной частоте вращения коленчатого вала двигателя.

Во-вторых, полученный часовой расход топлива может соответствовать или нисходящей ветви регуляторной характеристики, когда двигатель работает с перегрузкой, или восходящей – при работе двигателя с недогрузкой.

В-третьих – сравнение идет с теоретической тяговой характеристикой, которая не отражает технического состояния двигателя.

Существует возможность определять мощность двигателя по косвенным показателям: частоте вращения коленчатого вала, часовому расходу топлива и крутящему моменту [60-62]. Однако неточность измерения физических величин, и не стабильность эксплуатационных показателей двигателя не дают возможность получить реальные значения по загрузке двигателя. Кроме того, определение загрузки двигателя по частоте вращения коленчатого вала имеет существенную погрешность, так как не учитывает колебания силы тяги на крюке, и фактическое значение мощности.

Кроме того, трудность определения загрузки двигателя состоит в отсутствии объективного критерия его оценки [60]. Определение коэффициента загрузки двигателя по средней мощности, так же не дает реальной картины о режиме его работы [64]. Сравнительный анализ вышеперечисленных и существующих методов определение степени загрузки двигателя [66] показал, что различие в показаниях по величине крутящего момента достигают – 100%, по расходу топлива – 40%, цикловой подачи топлива – 45% и ходу рейки топливного насоса – 37%. Таким образом при разнообразии существующих методик однозначной оценки эксплуатационной мощности двигателя не существует, а следовательно и эксплуатационных показателей МТА в целом.

МТА представляет из себя динамическую систему, состоящую из трактора и агрегатируемой им сельскохозяйственной машины. Поэтому нельзя по отдельности рассматривать эффективность эксплуатации трактора и эффективность эксплуатации агрегатируемой им машины. Необходимо рассматривать эффективность эксплуатации МТА в целом, а не отдельных его элементов. Следовательно, необходимо выбирать такой критерий оптимизации работы МТА, который оказывает существенное влияние на конечный результат, например, экстремальное значение мощности двигателя, удельный расход топлива, удельный тяговый расход топлива, тяговая мощность трактора, удельные приведенные затраты и т.д.

Одним из условий эффективной эксплуатации МТА является получение достоверной информации о его эксплуатационных показателях: производительность, расход топлива, степень загрузки двигателя, величина буксования и т.д. То есть необходима система, информирующая механизатора о работе МТА в целом и отдельных его систем, позволяющая правильно оценить ситуацию и принять адекватное решение по выбору режима эксплуатации.

Существующие методы эксплуатационного контроля работы МТА (рисунок 22) можно разделить на две группы: субъективные и объективные.

Субъективные методы эксплуатационного контроля, такие как определения загрузки трактора на слух по работе двигателя; по дымности выхлопа и по тахоспидометру являются весьма условными, так как не учитывают многие эксплуатационные и конструктивные факторы, например: наличие шумоизоляции кабины и турбонаддува двигателя и точность оценки ситуации определяются, в основном, опытом и квалификацией механизатора.

Рисунок 22 – Методы эксплуатационного контроля МТА

Объективные методы контроля подразделяются по его характеру на непрерывного действия, периодического и допускового. Метод непрерывного контроля позволяет получать текущую информацию о контролируемом параметре. Метод периодического контроля только через определенные интервалы времени 3-5 сек и используется в основном в системах допускового контроля, и информируют механизатора о нахождении контролируемого параметра в установленных пределах или выхода из них. Информация о режиме работы обычно представляется в виде световых сигналов: желтый – недогрузка, красный – перегрузка, зеленый – норма, или звуковых.

Для определения эффективности эксплуатации в качестве оценочных критериев чаще всего используются: эффективная мощность двигателя и расход топлива.

На рисунке 23 представлена краткая классификация способов и технических средств контроля эффективной мощности двигателя, которые условно можно разделить на способы прямого контроля и косвенного.

Рисунок 23 – Классификация способов и средств контроля мощности ДВС

Способы измерения расхода топлива (рисунок 24), также можно разделить на способы прямого и косвенного измерения.

Рисунок 24 – Классификация способов и средств контроля расхода топлива

Наиболее перспективными расходомерами в настоящее время считаются ультразвуковые и комбинированные, так как их установка не связана с изменением конструкции системы питания двигателя.

В результате проведенного анализа способов и технических средств контроля мощности двигателя и расхода топлива можно сделать следующие выводы: выше перечисленные системы не отвечают требованиям длительной работы при рядовой эксплуатации МТА, так как не обеспечивают достаточную точность измерения, имеют низкую надежность и высокую стоимость. Кроме того, они способны решать отдельную конкретную задачу – определения расхода топлива или мощности двигателя тогда, как основной задачей эксплуатации МТА является определение оптимального режима работы.

Встроенные бортовые системы обеспечивают контроль за работой не только отдельных агрегатов, но и всего трактора, а также проводят диагностику и сигнализируют о неисправностях. Полученная информация отображается на экране дисплея, а также хранится в памяти определенное время. Более продвинутые системы, кроме выдачи визуальной информации, способны выдавать ее в звуковом или голосовом виде и извещать механизатора о возникновении нештатных ситуаций.

Эффективность эксплуатации МТА определяется не только степенью информированности механизатора, но и уровнем реализации оптимальных значений контролируемых эксплуатационных параметров относящихся к различным техническим системам в том числе и агрегируемой машины. Различные технические системы, в настоящее время, связаны между собой основным звеном – человеком, выполняющим функцию оператора. Деятельность оператора заключается в приеме информации, ее анализа, принятия и реализации решения. При этом все вышеперечисленные операции должны проводится в ограниченное время, что приводит к утомляемости механизатора в связи с высоким психологическим напряжением. Результатом утомляемости механизатора является значительное количество отказов дорогостоящей техники. Следовательно, при работе трактора в составе МТА оснащенного современными информационными системами механизатор должен пройти специальную подготовку и иметь психологическую устойчивость. Последнее в условиях старения кадров механизаторов, и отсутствии государственной системы подготовки кадров является существенным тормозом в грамотной эксплуатации дорогостоящей импортной техники. Кроме того, информационные системы, используемые на зарубежных тракторах не приемлемы для отечественной техники, так как они являются неотъемлемой частью конструкции трактора и имеют стоимость соизмеримую со стоимостью отечественных машин.

Таким образом, в результате изучения эксплуатационных факторов, определяющих эффективность МТА, можно сделать следующие выводы:

1. Реализация потенциальных возможностей энергонасыщенной тракторной техники возможно только при условии выбора оптимальных режимов работы в конкретных условиях эксплуатации.
2. Выбор оптимального режима работы трактора не возможен без получения оперативной информации об эксплуатационных показателях МТА.
3. Задачу получения оперативной информации об эксплуатационных показателях МТА можно решить за счет введения оперативного приборного контроля.
4. Существующие отечественные системы контроля эксплуатационных показателей МТА являются неэффективными из-за низкой надежности и точности показаний, не универсальны и направлены на решение отдельных конкретных задач.
5. Зарубежные системы неприменимы для отечественной техники, так как они являются неотъемлемой частью конструкции трактора, имеют высокую стоимость и эксплуатационные затраты. Эксплуатация этих систем требуют от механизатора специальной подготовки, а в связи со значительным потоком информации, (свыше 70 параметров) отображаемых на экране дисплея, психологическую устойчивость.

Разработка новых средств технического контроля эксплуатационных показателей МТА и представление информации для выбора оптимального режима работы, без психологического прессинга на механизатора, является в настоящее время наиболее важным направлением в повышении эффективности АПК.

3.2 Факторы эффективности эксплуатации МТА

Показателями эффективности использования МТА, в зависимости от поставленной задачи, могут быть: рабочая скорость агрегата V_р, ширина захвата агрегата В_р, расход топлива сменный G_см и часовой G_час и т.д. [1] Однако в современных экономических условиях, когда темпы роста стоимости энергоносителей значительно опережают стоимость сельскохозяйственной продукции целесообразно использовать обобщенный показатель эффективности эксплуатации МТА – погектарный расход топлива G_га, который определяется следующим выражением:

[л/га] или [кг/га] (3.1)

где W_час – часовая производительность агрегата, [га/час]; G_час – часовой расход топлива, [л/час] или [кг/час].

В этом случае критерием эффективности эксплуатации МТА является: G_га→min который возможен в том случае, если

(3.2)

Следовательно, для выбора эффективного режима работы МТА, необходимо в режиме реального времени, измерять и регистрировать расход топлива и часовую производительность МТА. Для этого проведем анализ составляющих выражения (3.1) с целью обоснования эксплуатационных факторов определяющих топливную экономичность МТА.

3.2.1 Определение часового расхода топлива

Часовой расход топлива G_час можно определить двумя способами:

– через положение рейки топливного насоса высокого давления (ТНВД) и обороты двигателя;

– через эффективную мощность двигателя N_е необходимую для выполнения конкретной сельскохозяйственной операции.

В этом случае часовой расход топлива определяется как G_час = f (n_дв, l_р).

где n_дв – обороты коленчатого вала двигателя; l_р – вылет рейки топливного насоса высокого давления (ТНВД).

Вылет рейки – определяет цикловую подачу плунжерной пары V_ц (рисунок 25) и выражение по определению часового расхода топлива может быть представлена в следующем виде G_час = f (V_ц, Z_ц, n_дв), где Z_ц – число плунжерных пар ТНВД; V_ц – цикловая подача плунжерной пары ТНВД.

Рисунок 25 – Изменение цикловой подачи от вылета рейки ТНВД

Изменение часового расхода топлива в зависимости от оборотов двигателя и положения рейки ТНВД представлено на рисунке 26.

Рисунок 26 – Изменение часового расхода топлива в зависимости от оборотов двигателя и положения рейки ТНВД

n₁<n₂<n₃<n₄

С учетом вышеизложенного выражение по определению часового расхода топлива принимает следующий вид.

где ΔV_ц – цикловая подача на единицу длинны вылета рейки.

Примем ΔV_ц×Z_ц = Const = К_дв (3.4)

где К_дв – обобщенный показатель, учитывающий конструктивные и индивидуальные особенности двигателя и ТНВД.

Следовательно

3.2.2 Определение расхода топлива

В случае определения часового расхода топлива через эффективную мощность двигателя, используется следующее выражение:

где g_e – удельный расход топлива; N_e – эффективная мощность двигателя.

где Р_кр – сила тяги на крюке; V_р – рабочая скорость агрегата; η_о – тяговый КПД трактора.

где n_дв – обороты двигателя; r_Т – теоретический радиус колеса; i_тр – передаточное отношение трансмиссии; η_δ – КПД буксования.

В развернутом виде выражение 2.6 принимает следующий вид.

3.2.3 Определение часовой производительности агрегата

Часовая производительность агрегата описывается следующими известными выражениями. [1]

(3.11)

где К_w – коэффициент приведения размерности [га/час].

Следовательно

3.2.4 Определение погектарного расхода топлива и анализ

полученных выражений

По вылету рейки ТНВД на основании выражений (3.1), (3.5) и (3.11) получены аналитические зависимости, определение погектарного расхода топлива по вылету рейки топливного насоса.

Анализ данного выражения показывает, что в нем присутствует неуправляемый неопределенный фактор l_р величина которого зависит от мощности развиваемой двигателем и его оборотов. Следовательно, дальнейший анализ выражения теряет смысл.

По эффективной мощности.

Проведем анализ составляющих данного выражения. Где Р_кр – сила тяги на крюке трактора которая предназначена для преодоления тягового сопротивления агрегатируемой сельскохозяйственной машины. Тяговое сопротивление агрегируемой машины Р_с, определяется ее шириной захвата В_р и удельным сопротивлением почвы К_у.

(3.15)

Касательная сила тяги трактора определяется из следующего выражения.

где М_дв – крутящий момент двигателя.

Условия движения МТА является следующее выражение.

Р_к ≥ (3.17)

Сила тяги на крюке трактора Р_кр определяется через касательную силу тяги, развиваемую двигателем и реализуемую через трансмиссию на его ведущих колесах.

(3.18)

где Р_к – касательная сила тяги трактора; G – вес трактора; f – коэффициент сопротивления качению.

(3.19)

Так как G и f в конкретных случаях эксплуатации можно принять за постоянные величины, то выражение (2.19) принимает следующий вид.

(3.20)

где К_кр – коэффициент использования касательной силы тяги.

(3.21)

Величина крутящего момента двигателя М_дв зависит от его мощности N_е и оборотов n_дв и описывается известным выражением.

(3.22)

то есть (3.23)

графическая зависимость имеет следующий вид.

Рисунок 27 – Изменение крутящего момента двигателя М_дв от оборотов n_дв

Удельный расход топлива является переменной величиной, функционально зависящий от оборотов двигателя и определяется его регуляторной характеристикой и может быт представлен в виде графической зависимости (рисунок 28).

Рисунок 28 – Изменение удельного расхода топлива g_e от оборотов двигателя

Таким образом, удельный расход топлива g_e и крутящий момент двигателя являются функцией независимой переменной величины оборотов двигателя n_дв, которые устанавливаются трактористом.

при этом М_дв = f(1/n_дв), а g_е = f(n_дв)

В общем случае графическая зависимость крутящего момента двигателя М_дв и удельного расхода топлива g_е в функции оборотов имеет следующий вид (рисунок 29).

Рисунок 29 – Характер изменения M_дв и g_e, в зависимости от оборотов двигателя

Анализ графической зависимости показывает, что максимальный крутящий момент двигателя М_двmax и минимальный удельный расход топлива g_emin соответствуют различной частоте вращения коленчатого вала.

n_Ммах ≠ n_gemin

Обороты двигателя n_дв и передаточное отношение трансмиссии i_тр (рабочая передача КПП) устанавливаются трактористом в зависимости от реальных условий эксплуатации для создания необходимой силы тяги на крюке и требуемой агротехнической скорости.

Характер изменения силы тяги на крюке Р_кр в зависимости от оборотов двигателя n_дв и передаточного числа трансмиссии i_тр представлен на рисунке 30.

Где по оси Х откладываются передаточные отношения трансмиссии i_тр1, i_тр2, i_тр3 и т.д., а на оси Y сила тяги на крюке трактора Р_кр.

Рисунок 30 – Изменение силы тяги на крюке и удельного расхода топлива в зависимости от передаточного отношения трансмиссии и оборотов двигателя

Затем для каждой передачи при постоянном значении i_тр в диапазоне рабочих оборотов строится график изменения силы тяги на крюке – 1–1.

Линия 2–2 проходит через точку номинальной силы тяги на каждой передаче. Отложим на оси Y значения силы тяги на крюке необходимое для выполнения конкретной сельскохозяйственной операции Р_крр и из заданной точки проведем линию параллельную оси Х.

Как видно из графика требуемое значение крюковой силы можно получить при различных значениях передаточного отношения трансмиссии, то есть на разных передачах. Но при работе трактора при передаточном отношении i_тр1 или мы получим большую скорость, а следовательно, производительность и затратим большую мощность двигателя N_с и расход топлива, чем при работе с передаточным отношением i_тр2.

Следующим фактором, определяющим работу МТА является удельный расход топлива g_е.

Нанесем на график для каждой передачи изменение удельного расхода топлива от оборотов двигателя n_min и n_max и спроецируем точки пересечения Р_ктр с Р_крi на графики удельного расхода топлива. В результате получаем существенно изменение удельного расхода топлива в зависимости от выбранной передачи.

Следовательно, вариацией таких факторов изменение передаточного числа трансмиссии и оборотов двигателя можно выбрать оптимальный экономический режим работы МТА.

Так как изменение крутящего момента двигателя М_дв происходит по определенной нелинейной зависимости, то изменение силы тяги на крюке в пределах одной передачи будет происходить по аналогичной зависимости согласно выражению [25].

При изменении передаточных отношений трансмиссии i_тр, при постоянной частоте вращения коленчатого вала, также будет происходить изменение силы тяги на крюке по определённой зависимости, характер которой определяется законом формирования передаточных чисел трансмиссии.

КПД буксования η_δ зависит от реальных условий эксплуатации: состояния опорной поверхности, характера и величины силы тяги на крюке, рельефа местности характеризует потерю скорости движения агрегата в результате деформации шин и грунта. КПД буксования является переменной величиной и определяется выражением (3.24).

(3.24)

где r_т – теоретический или свободный радиус колеса; r_р – рабочий или действительный радиус колеса.

r_р = r_т – Δh (3.25)

где Δh – величина деформации шин.

Величина деформации шины зависит от нормальной реакции, действующей на колесо Y_к и величины передаваемого крутящего момента h = f (Y_к; М_кр). Величина крутящего момента определяется силой тяги на крюке Р_кр, а нормальная реакция – компоновкой трактора, величиной и характером крюковой силы. В статическом положении нормальные реакции по осям трактора определяются следующими выражениями (рисунок 31).

Рисунок 31 – Общий вид полноприводного трактора:

G – вес трактора; Y_п, Y_з – нормальные реакции на колеса передней и задней осей соответственно; Р_кп, Р_кз – касательная сила тяги передней и задней осей соответственно; r_кп, r_кз – кинематические радиусы колес передней и задней осей; М_п, М_з – ведущие моменты на колесах передней и задней осей; _п, _з – угловая скорость колес передней и задней осей; L – продольная база трактора; а – продольная координата центра тяжести; h – вертикальная координата центра тяжести; Р_кр – сила тяги на крюке; γ_кр – угол действия силы тяги на крюке; h_кр – вертикальная координата силы тяги на крюке; l_кр – продольная координата силы тяги на крюке; f_п, f_з – коэффициент сопротивления качению передней и задней осей; φ_п, φ_з – коэффициент сцепления движителей с почвой передней и задней осей

(3.26)

(3.27)

где Y_пст – нормальная статическая реакция на колесах передней оси; Y_кст – нормальная статическая реакция на колесах задней оси; G – вес трактора; L – база трактора; a – расстояние от центра тяжести трактора до оси задних колес.

При выполнении трактором сельскохозяйственных работ под действием силы тяги на крюке происходит перераспределение нормальных реакций.

(3.28)

(2.29)

Характер перераспределения нормальных реакций по ведущим осям трактора под действием силы тяги на крюке представлен на рисунке 32.

Рисунок 32 – Характер перераспределения нормальных реакций ведущих мостов от силы тяги на крюке

Таким образом, выражение (3.14) принимает следующий вид.

(3.30)

В этом выражении η_тр, r_Т, К_w, η_о, η_δ, К_кр являются постоянными величинами характерными для данного, конкретного случая эксплуатации. Следовательно, его можно представить в следующем виде.

(3.31)

где К_а – коэффициент индивидуальной характеристики агрегата.

(3.32)

В полученное выражение входит три переменных: М_дв, i_тр, g_е. При этом передаточное отношение трансмиссии i_тр устанавливается механизатором в зависимости от конкретных условий эксплуатации, то есть является управляющим фактором. Крутящий момент двигателя М_дв и удельный расход топлива g_е функционально зависят от его оборотов, которые также устанавливаются трактористом, то есть так же являются управляемым фактором, следовательно.

(3.33)

В настоящее время квалификация механизатора определяется не только умением вождения, но и правильным выбором эксплуатационного режима работы, т.е. рабочей передачи и оборотов двигателя. Выбор правильного эксплуатационного режима, при наличии многоступенчатой коробки передач, обеспечивающей получение необходимой крюковой силы на 3-5 передачах (рисунок 33) и диапазоне рабочей частоты вращения двигателя 350-500 об/мин (рисунок 34) не простая задача даже для опытного механизатора. При этом каждая передача характеризуется рабочей скоростью, а следовательно, производительностью, часовым расходом топлива и т.д.

В настоящее время определилась тенденция перевода тракторной техники на двигатели постоянной мощности (рисунок 35). Особенностью таких двигателей является постоянная величина мощности в широком диапазоне оборотов двигателя (1450 – 2000 боб/мин), при этом величина максимального крутящего момента находится в зоне низких оборотов. Широкий диапазон оборотов двигателя, при постоянной мощности, в сочетании с многоступенчатой коробкой передач, позволяет расширить возможности выбора эксплуатационного режима, за счет снижения оборотов двигателя при переходе на более высокие передачи.

Рисунок 33 – Типовая тяговая характеристика трактора

Рисунок 34 – Типовая регуляторная характеристика двигателя

Рисунок 35 – Регуляторная характеристика двигателя с постоянной мощностью

Режим работы трактора, в целом, должен обеспечивать экономическую и техническую эффективность эксплуатации МТА.

Одним из направлений в ускоренной подготовки и повышения квалификации кадров механизаторов, как отличалось ранее, является использование тренажеров.

Проведенный ранее анализ современных тренажеров показывает, что они в основном предназначены для освоения и совершенствования навыков управления МТА. Функция которых водится к выбору траектории движения МТА с учетом конфигурации поля с целью недопущения огрехов. Движение МТА может происходить на любой передачи, без учета агротехнических требований на выполняемую операцию, макро и микрорельефа и состояния почвы. В реальных условиях эксплуатации, в результате неоднородности почвы, а также макро и микрорельефа почвы, сила сопротивления агрегата не постоянна; сила сопротивления качению трактора также меняется. Опытный тракторист на интуитивном уровне и исходя из опыта эксплуатации корректирует режим работы трактора – маневрируя передачами и оборотами двигателя. Тракторист без опыта и квалификации устанавливает постоянный режим, который не изменяется в процессе работы, не зависимо от внешних факторов. В результате трактор работает с недогрузкой или перегрузкой МТА, что естественно приводит к перерасходу топлива и снижению эффективности. Для выбора оптимального эксплуатационного режима МТА необходимо определить критерии оптимизации основных эксплуатационных показателей МТА в режиме реального времени.

Исходя из сложившейся экономической ситуации в АПК РФ за критерий оптимизации следует брать обобщенный экономический показатель — погектарный расход топлива:

где – часовой расход топлива за 1 час непрерывной работы [л], – часовая производительность агрегата [га].

где – ширина захвата агрегата [м], – рабочая скорость движения агрегата [км/час].

Данный критерий учитывает, как производительность агрегата, так и основную финансовую составляющую, при выполнении механизированных работ – расход топлива. Следовательно, для определения погектарного расхода топлива, в режиме реального времени, необходимо измерять и регистрировать следующие эксплуатационные показатели: рабочую скорость движения агрегата и текущий расход топлива .

Для достижения поставленной задачи – выбор оптимального эксплуатационного режима МТА, в тренажерном комплексе используется система регистрации и анализа эксплуатационных параметров (СРА), на базе системы выбора оптимального эксплуатационного режима ИС-1 (рисунок 36).

Рисунок 36 – Система выбора оптимального эксплуатационного режима ИС-1 в тренажерном комплексе

Система ИС-1 определяет и отображает на экране дисплея, в графическом и числовом виде, основные эксплуатационные показатели МТА (рисунок 37), проводит их анализ и сравнение с установочными параметрами и дает корректирующие рекомендации механизатору.

Рисунок 37 – Система выбора оптимального эксплуатационного режима ИС-1 в тренажерном комплексе

Основными элементами системы являются (рисунок 38).

Бортовая сеть трактора

Рисунок 38 – Структурная схема системы регистрации анализатора (СРА):

1 – датчик поступательной скорости агрегата, 2 – датчик расхода топлива, 3 – модуль ввода, 4 – контроллер, 5 – точка доступа

Система СРА работает следующим образом:

Включение информационной системы производится кнопкой «Масса» электрической системы трактора.

Через 30-40 секунд после включения информационной системы, на экране панели появляется символ «Замок» (рисунок 39), указывающий на то, что система заблокирована.

Рисунок 39 – Система готова к работе, но заблокирована

Для снятия блокировки необходимо нажать в любую область экрана, после чего появляется страница выбора пользователя (рисунок 40).

Рисунок 40 – Страница выбора пользователя

После нажатия на соответствующую надпись, появляется цифровое табло для ввода пароля, после чего необходимо нажать на кнопку «Ввести пароль». На экране отобразится цифровая клавиатура (рисунок 41).

Рисунок 41 – Цифровая клавиатура для ввода пароля

Бригадир, администратор и механизатор имеют различную степень доступа к СРА и свои пороли.

Бригадир вводит установочные параметры на выполняемую операцию; администратор контролирует работу системы; механизатор выполняет установку бригадира и имеет лицевой счет выполняемых работ.

После ввода пароля бригадиром на экране появляется страница «Установки» (рисунок 42).

Рисунок 42 – Страница «УСТАНОВКИ»

Далее бригадир на странице «УСТАНОВКИ», нажатием на соответствующую кнопку вводит установочные параметры на выполняемую операцию:

— эталонный погектарный расход топлива [л/га]

— величину буксования [%]

— ширину захвата агрегата [м]

— минимальную рабочую скорость [км/ч]

— максимальную рабочую скорость [км/ч]

После ввода установочных данных, бригадир нажатием на клавишу «Начать смену» входит на страницу «Главная» (рисунок 43), где [ГО] – главное окно, служит для выбора режима движения и в нем отображается две зеленые горизонтальные линии. Верхняя [7] соответствует максимальному значению погектарного расхода топлива на выполняемую операцию. Нижняя [8] соответственно минимальному. Красная линяя [9] соответствует фактическому погектарному расходу топлива.

В дополнительных окнах отображаются эксплуатационные показатели МТА:

[1] – частота вращения коленчатого вала двигателя, Nдв (об/мин)

[2] – скорость движения, V (км/ч)

[3] – часовой расход топлива, Gч (л)

[4] – общий объем выполняемой работы, ΣW (га)

[5] – общий расход топлива, ΣG (л)

[6] – рабочий расход топлива, ΣG’ (л)

6

5

4

3

2

1

9

7

8

Рисунок 43 – Страница «ГЛАВНАЯ»

После запуска двигателя информационная система начинает контроль и регистрацию эксплуатационных показателей МТА.

Задача механизатора заключается в том, чтоб за счет выбора передачи и частоты вращения коленчатого вала двигателя, удерживать красную линию в коридоре между верней и нижней зелеными линиями, максимальном приближении её к нижней. При этом, в верхнем левом углу экрана появляется круг зеленого цвета.

В случае выхода красной линии за верхнюю зеленую в левом верхнем углу экрана загорается красный треугольник вершиной вниз , указывающий на необходимость изменения режима работы. При выходе красной линии за нижнюю границу загорается аналогичный треугольник вершиной вверх .

Если механизатор превысил или снизил установленную агротехническую скорость соответствующий треугольник высвечивается дополнительном окне скорости.

После окончания смены или во время её проведения «Бригадир» может провести контроль работы МТА. Для этого он входит на страницу «ПОКАЗАТЕЛИ» (рисунок 44) где отображаются эксплуатационные показатели работы МТА с начала смены. Кроме этого основные эксплуатационные показатели МТА заносятся в архив.

Рисунок 44 – Страница «ПОКАЗАТЕЛИ»

Рисунок 45 – График изменения рабочей скорости М.Т.А. в течении смены

Работа СРА при выполнении учебного упражнения

Перед началом выполнения учебного упражнения (УУ) в память системы инструктором, он же бригадир, вводятся установочные параметры: выполняемая операция, ширина захвата агрегата (В), рабочие скорости ( и ), контрольный погектарный расход топлива , допустимая величина буксования , колесная формула 4х4 или 4х2.

Далее происходит переход на стр. «Главная» и нажатием на клавишу начало смены начинается УУ (см. рисунки 37, 43).

В процессе выполнения учебного упражнения оператор, он же администратор, изменяет силу сопротивления агрегатируемой машины (рисунок 46), что отражается на величине погектарного расхода топлива. Задача механизатора заключается не только в выборе и поддержании нужной траектории движения, но и в выборе оптимального эксплуатационного режима, т.е. погектарного расхода топлива в рамках рабочей скорости. При незначительных отклонениях от установленных параметров коррекция осуществляется оборотами двигателя, при существенных путем изменения передачи и (или) включением переднего ведущего моста. После выполнения учебного упражнения производится подробный анализ его выполнения и делаются определенные выводы.

Рисунок 46 – примерный график силы сопротивления плуга

Алгоритм работы программного обеспечения системы регистрации и анализа параметров работы МТА (СРП).

Входными параметрами на выполняемое учебное упражнение является: вид выполняемой операции, состав МТА, ширина захвата агрегата, удельное сопротивление почвы, интервал рабочих скоростей ( и ), погектарный расход топлива [л/га] и колесная формула трактора 4х4 или 4х2.

На основании ширины захвата агрегатируемой машины, рабочих скоростей и удельного сопротивления почвы определяется сила сопротивления агрегатируемой машины . Далее расчет идет на примере плуга.

где , кН/м²; – коэффициент удельного сопротивления плуга; – коэффициент удельного сопротивления почвы, кН/м², для черноземов = 35 – 60 кН/м²; – глубина пахоты, м, = 0,2 – 0,35 м; – ширина захвата плуга, м; – скоростной коэффициент увеличения силы сопротивления плуга , м/с.

На основании полученных данных силы сопротивления плуга и рабочих скоростей определяются возможные рабочие передачи и диапазоны силы тяги на крюке, величины буксования и рабочих скоростей.

На рисунке 47 представлена графическая зависимость силы сопротивления плуга от скорости движения и глубины пахоты.

Рисунок 47 – Зависимость силы сопротивления плуга от скорости движения и глубины пахоты

Определение возможных рабочих передач.

Для определения возможных рабочих передач используется следующая зависимость

откуда

где – фиксированное передаточное отношение трансмиссии для каждой передачи; – номинальная частота вращения коленчатого вала двигателя, 1/мин; – радиус колеса, м.

Затем определяется диапазон теоретической скорости на передачи

– обороты двигателя при максимальном крутящем моменте.

Определение силы тяги на крюке трактора

где – касательная сила тяги на передачи.

где – текущий крутящий момент двигателя.

– номинальный крутящий момент двигателя, – максимальный крутящий момент двигателя, – КПД трансмиссии, – вес трактора, – коэффициент сопротивления качению трактора.

Определение рабочих скоростей по передачам

где – КПД буксования, [%]; – определяется через величину буксования .

и — постоянные и переменные коэффициенты

– коэффициент использования сцепного веса трактора, – коэффициент сцепления ведущих колес с почвой.

Входным воздействием на трактор со стороны агрегатируемой машины является сила ее сопротивления, величина которой зависит от состава почвы, скорости движения макро и микрорельефа и т.д.

На рисунке 48 представлена графическая зависимость изменения крюковой силы трактора от скорости движения по передачам.

5 передача

6 передача

7 передача

4 передача

3 передача

,км/ч

,кН

, км/ч

Рисунок 48 – Графическая зависимость изменения крюковой силы трактора от скорости движения по передачам

Для определения возможных передач при агрегатировании плуга производится совмещение графиков и (рисунок 49). Анализ совмещенного графика показывает, что при работе трактора МТЗ-1523 с плугом, искомую силу тяги, когда можно получить на различных передачах (2 – 4) и диапазоне рабочей скорости внутри передач.

Рисунок 49 – Совмещенный график изменения силы тяги на крюке и силы сопротивления плуга от скорости движения МТА

Выбор оптимального эксплуатационного режима, в том случае, возможен только с применением системы ИС-1.

При установившемся режиме движения агрегата между силой сопротивления агрегатируемой машины и крюковой силы возникает динамическое равновесие, т.е. , т.е. сила тяги на крюке равна силе сопротивления плуга (v_p = const).

Информационная система производит определение крюковой N_кр и эффективной N_е мощности двигателя:

где – механический кпд трансмиссии

Определение часового расхода топлива производится с использованием регуляторной характеристики двигателя в функции эффективной мощности:

(n_дв, М_дв, g_е, G_Т) = f(N_е).

Затем производится определение производительности и погектарного расхода топлива

где v_p — рабочая скорость агрегата, км/ч; В_р — ширина захвата агрегата, м.

Погектарный расход топлива

Величина погектарного расхода топлива отображается на экране панели в виде красной линии, которая должна находиться в интервале между двумя зелеными линиями (см. рисунок 43). В случае выхода погектарного расхода топлива за пределы интервала, обучающийся изменяя обороты двигателя и выбирая оптимальную передачу, возвращает ее в заданный коридор.

Входным воздействием на трактор со стороны агрегатируемой машины является сила ее сопротивления, скорости движения, макро- и микрорельефа и т.д. Повышение силы сопротивления плуга, когда , приводит к снижению оборотов двигателя, скорости движения агрегата и изменению погектарного расхода топлива, что тут же отражается на панели ИС в виде изменение красной линии. Ответной реакцией тракториста является изменение передачи или увеличение подачи топлива, последнее осуществляется перемещением рейки топливного насоса высокого давления (ТНВД). Перемещение рейки ТНВД производится педалью подачи топлива или рычагом, через передаточный механизм.

Перемещение рейки ТНВД приводит к увеличению оборотов, скорости движения и изменению погектарного расхода топлива. Крюковая сила при этом возрастает, что приводит к восстановлению динамического равновесия, когда , а .

При значительном увеличении силы сопротивления плуга механизатор должен перейти на пониженную передачу, крюковая сила трактора ступенчато снижается, а скорость увеличивается. Последняя приводит к снижению силы сопротивления плуга и восстановлению динамического равновесия. Соответственно погектарный расход топлива и текущая мощность двигателя изменяются.

Аналогичная ситуация происходит при снижении силы сопротивления плуга.

Экономическая эффективность эксплуатации трактора возможна при коэффициенте загрузки двигателя не менее 85%.

Рисунок 50 – Регуляторная характеристика дизеля Д-260.1 с выделенной оптимальной зоной работы

Для двигателя Д-260.01 (рисунок 50) не ниже 94 кВт. Определив текущую мощность двигателя и используя его регуляторную характеристику определяется часовой расход топлива и коэффициент загрузки двигателя.

4. Система визуализации в тренажерном комплексе на основе Дополненной и виртуальной реальности

Одним из преимуществ разработанного учебного тренажерного комплекса управления автотракторной техникой и сельскохозяйственными агрегатами является наличие VR и AR симуляторов для освоения и отработки необходимых навыков при проведении технического обслуживания и устранения отказов первой группы сложности (т.е. не требующие разборки для устранения) в виртуальном пространстве и дополненной реальности.

Техническое обслуживание и ремонт сельскохозяйственных машин создают условия, необходимые для нормального использования машин и оборудования данной отрасли. В настоящее время значительная часть сельских товаропроизводителей не в состоянии качественно и своевременно выполнять обслуживание и ремонт техники. Часто это связано с недостаточной квалификацией механизаторов.

Получить навыки проведения обслуживания и обнаружения неисправностей помогут разработанные приложения на основе IT-технологий.

4.1 Приложение дополненной реальности (AR) к тренажерному комплексу

Программное обеспечение (ПО) для проведения технического обслуживания и устранения неисправностей сельскохозяйственной техники даёт возможность механизатору сократить время на обучение и повысить его качество, т.к. повышается точность проведения работ и выдерживается их последовательность. Инновационность разработки заключается в программном обеспечении, разработке нового приложения для проведения технического обслуживания трактора с интерактивной визуализацией средствами дополненной реальности.

Для создания приложения использовалась платформа разработки в реальном времени (Unity), программа для 3D моделирования (blender, 3ds Max), программный продукт Vuforia Studio. Часть элементов конструкции и моделирования и использования программного обеспечения Creo Illustrate.

Для работы в дополненной реальности (AR) использованы смарт-очки Epson Moverio BT-100.

Программная часть использует оптический трекинг (маркерная, безмаркерная технология), который позволяет в процессе проведения работ, связанных с обслуживанием, промаркировать элементы трактора. В случаях, где невозможно использование маркерных точек или сканов (например, колесо), для распознавания объектов используется нейронная сеть. Система позволяет производить запись выполняемых работ для последующей оценки инструктором.

Проведение ТО и ремонта с использованием технологии AR проводится следующим образом.

Перед началом работ необходимо авторизоваться или зарегистрироваться. Таким образом, обучающийся получает уникальную идентификацию, позволяющую получать индивидуальное задание и сохранять персональный результат. При надевании очков AR, механизатор с помощью мобильного устройства включает необходимое приложение для проведения, например, ТО1 (рисунок 51)

Рисунок 51 – Меню выбора проведения обслуживания на дисплее AR очков

На дисплей очков выводится информация с подсказками по последовательности выполнения операций, необходимому инструменту, маршруту движения, местом проведения и другой детализации (рисунки 52 и 53), а также можно вызвать функцию с инструкцией или видео подсказки (рисунок 54). В качестве помощника можно вызвать голосовую поддержку, которая позволяет следовать заданному перечню выполнения технического обслуживания или ремонта, или вывести на дисплей справочную информацию.

Рисунок 52 – Подсказка на дисплее AR очков следующем шаге и месте контроля давления в шине.

Рисунок 53 – Подсказка на дисплее AR очков следующем шаге и месте и действиях по доливке масла в двигатель

Рисунок 54 – Подсказка-видеоинструкция на дисплее AR очков по проведению обслуживания

Например, при контроле давления в шинах, механизатор использует манометр, который также визуализируется с помощью очков AR и сравниваются показания реальных данных с диапазоном рекомендуемых значений, заложенных в базе данных программы. Во время проверки затяжки крепежа ступиц и колёс показания усилия динамометрического ключа, которое также визуализируется в очках дополненной реальности, сравнивается с рекомендованными значения из руководства по эксплуатации и дается подсказка о дальнейших действия, если эти значения не соответствуют требуемым. Проверка течи технических жидкостей, регламентированные проведением ТО, осуществляется в AR очках с помощью нейронной сети. Кроме того, маркерная технология дает возможность оценить уровни технических жидкостей в емкостях агрегатов (рисунки 55 и 56). Таким образом проводятся все операции, включенные в перечень ТО1 и ЕТО. Также предусмотрена возможность видеофиксации работ в очках AR и сохранять ее во внутренней памяти устройства или передачи данных для сохранения файлов в облачном хранилище, что даёт возможность удаленного просмотра.

Рисунок 55 – Проверка уровня масла с помощью щупа

Рисунок 56 – Проверка уровня жидкости в тормозной системе

После проведения обслуживания системой создаётся отчёт, который формируется для службы ИТР.

Приложение позволяет также провести обучение по обнаружению и устранению отказов первой группы сложности (работы, не требующие разборки агрегатов). Отказы определяются по характерным признакам, которые генерируются и моделируются программой, а затем на дисплеях очков отображается последовательность их инструментального контроля или устранения.

4.2 Приложение виртуальной реальности (VR) к тренажерному комплексу

Тренажерный комплекс с применением виртуальных технологий – это интегрированная рабочая среда, состоящая из аппаратного обеспечения и компьютерного 3D симулятора. Система представляет собой комплект из следующих компонентов: 3D тренажёрный комплекс VR механизатора «техническое обслуживание трактора Беларус-1523», шлем VR, контроллеры рук, трекеры.

Шлем виртуальной реальности c контроллерами рук позволяет реализовать обучение в режиме виртуальной реальности. Данная технология имитирует взаимодействие обучаемого с виртуальной средой, максимально приближая процесс обучения к реальным условиям. Система позволяет выполнять различные обучающие операции в компьютерном тренажере при помощи своих «виртуальных рук», за синхронизацию которых с реальными отвечает специальная пара беспроводных контроллеров, что позволяет имитировать практически любые действия, выполняемые при обслуживании сельскохозяйственной техники. Подобный подход обеспечивает более качественное усвоение материала благодаря объединению визуальной и тактильной памяти и созданию большей степени вовлеченности в обучающий процесс.

Программное обеспечение системы написано на кроссплатформенной среде разработки 3D приложений высокого уровня Unity (версия 2018 LTS) с использованием платформы VARWIN и выполняет следующие функции:

— реализации логики последовательности прохождения технического обслуживания;

— взаимодействие с пользователем путем отображения разнородной информации, в том числе интерактивной 2D и 3D-графики и анимации.

3D модели, текстуры, эффекты и анимации реализованы на базе программного обеспечения 3ds Max, Blender.

Работа в тренажере реализована с использованием интегрированной среды разработки (3-D движка), которая обеспечивает следующие основные возможности для обучаемого:

— отображение визуальной информации на линзы шлема виртуальной реальности;

— перемещение по осям OX, OY, OZ в виртуальном помещении на местности;

— управление обзором (видом «из глаз») при помощи аппаратных средств шлема виртуальной реальности;

— отображение анимационных эффектов, текста и инфографики для детализированных 3-х мерных моделей объектов;

— отображение информационных панелей с учебными заданиями.

Все действия, выполняемые обучающимся, синхронизированы с визуальным представлением 3-х мерных сцен и объектов, поступающих на линзы шлема виртуальной реальности. Обучение в тренажере предусматривает лаконичную, легко воспринимаемую и удобную для быстрого усвоения форму представления на дисплее основной и вспомогательной информации.

Содержание обучения при работе с системой заключается в многосценарном периодическом тренинге с целью формирования и развития основных навыков обслуживания трактора Беларус-1523.

Тренажер с VR-cимулятором позволяет:

— выбирать обучающий сценарий (вид обслуживания);

— задавать режим работы со сценарием (время года, место проведения, время суток);

— отображать интерактивную 3-х мерную модель трактора Беларус- 1523, а также его составных узлов и деталей;

— отображать рабочие инструменты для проведения обслуживания;

— управлять процессом выполнения операций с 3-х мерной моделью трактора Беларус-1523 и его деталями при помощи касаний, захватов в режиме виртуальной реальности, руководствуясь рекомендациям обучающей системы (технологической инструкцией) последовательно или параллельно выполнять операции технического обслуживания.

Встроенные средства теоретической поддержки процесса обучения включают:

— справочную информацию по управлению;

— руководство пользователя, содержащее информацию по работе с тренажером.

Интерфейс тренажера включает в себя следующие компоненты, экраны и сцены:

— экран инициализации – для проверки корректности подключения и работы шлема виртуальной реальности, сенсоров отслеживания движений и контроллеров рук;

— экран выбора сценария обучения – для выбора требуемого учебного сценария, выбора режима обучения (обслуживание трактора Беларус-1523);

— интерактивную 3-х мерную рабочую сцену (виртуальное рабочее место) – для проведения виртуального технологического процесса обслуживания трактора Беларус-1523 согласно выбранному учебному сценарию;

— виртуальный интерактивный планшет – для отображения пошаговой технологической инструкции по проведению технологических операций.

Компьютерный тренажер включает обучающие сценарии по обслуживанию трактора Беларус-1523:

— визуальный осмотр машинно-тракторного агрегата;

— проверка уровня масла в двигателе;

— проверка уровня охлаждающей жидкости в двигателе;

— проверка уровня масла в трансмиссии;

— проверка уровня масла в маслобаке ГОРУ;

— проверка уровня масла в маслобаке ЗНУ;

— проверка уровня тормозной жидкости в бачках главных цилиндров гидропривода управления сцеплением и тормозами;

— слив конденсата из баллона пневмосистемы;

— проверка работы тормозов в движении, работоспособность двигателя, рулевого управления, приборов освещения и сигнализации;

— проверка крепления шлангов кондиционера;

— проверка/очистка конденсатора кондиционера;

— проверка/очистка дренажных трубок кондиционера;

Каждый сценарий (рисунки 57-61) обучает проведению операций по обслуживанию трактора Беларус-1523 в соответствии с реальными действиями и условиями.

Разработаны два варианта взаимодействия в виртуальном пространстве с 3D-объектами: с использованием трекеров и контроллеров. Трекеры позволяют тактильно ощущать взаимодействие с инструментом или деталями трактора, физически воспринимать массу или усилие при выполнении операций обслуживания.

Рисунок 57 – Виртуальная проверка рулевого управления

Рисунок 58 – Виртуальная проверка уровня технических жидкостей

Рисунок 59 – Виртуальный осмотр сельскохозяйственного агрегата

Рисунок 60 – Виртуальный осмотр навески трактора

Рисунок 61 – Виртуальная затяжка гаек на колесе

На рисунке 62 показан обучающийся, который погрузился в виртуальную реальность для проведения ЕТО (ежесменное техническое обслуживание), состоящий из рабочего места инструктора 1, базовых станций 2, контроллеров VIVE 3, шлема HTC VIVE 4, беспроводного адаптера и коммуникационного модуля 5, аккумулятора 6 с поддержкой быстрой зарядки QC 3.0.

Рисунок 62 – Проведение ТО с использованием VR-симулятора

Работает симулятор сельскохозяйственной рабочей машины следующим образом.

Посредством компьютера формируется виртуальное пространство, в котором объекты отображаются при перемещении пользователя. В помещении посредством базовых станций формируется граница, за которую пользователь не должен выходить. Отображается сформированное виртуальное пространство на экран шлема и дублируется на компьютер инструктора. Посредством компьютера формируется виртуальное пространство, в котором окружающие объекты отображаются при перемещении пользователя. Осуществляется непрерывное преобразование виртуального пространства согласно заложенной программе. Благодаря полному погружению и беспроводному адаптеру возникает иллюзия полного присутствия в виртуальном трёхмерном пространстве. Для данного тренажёра предлагается проведение ЕТО и ТО-1 у трактора Беларус-1523. При помощи контроллеров обучающийся сможет перемещаться для выполнения заданий. Для дополнительного погружения и отслеживания необходимых инструментов для выполнения ЕТО применяются беспроводные трекеры VIVE, а их количество в процессе может меняться. Трекер VIVE позволяет перенести любой предмет реального мира в виртуальное пространство. Пользователь в виртуальном мире свободно сможет подходить к технике и выполнять необходимые задания, которые также будет отслеживать и контролировать инструктор за рабочим компьютером.

Важнейший принцип VR – обеспечение реакции системы на действия пользователя. Для этого используются специальные устройства взаимодействия.

Для реализации тренировки по проведению ЕТО и ЕО используется виртуальная реальность. На иллюстрациях видно взаимодействие обучающегося с виртуальным пространством на основе настоящего трактора (рисунки 63-65). В шлеме (1) обучающий видит 3-D модель трактора Беларус-1523, с которым он может взаимодействовать в реальном мире. Для того, чтобы не зависеть от проводов, используется беспроводной адаптер VIVE WIRELESS ADAPTER (2) с внешним аккумулятором (4), базовые станции для определения виртуального пространства и ноутбук. Для взаимодействия в виртуальном пространстве и перемещения используются контроллеры (3). Для полного взаимодействия с отдельными предметами применяются трекеры HTC Vive 2.0 (5).

Рисунок 63 – Обучающийся в шлеме VR

Рисунок 64 – Обучающийся с контроллером (3) и внешним аккумулятором (4)

Рисунок 65 – Обучающийся для полного взаимодействия с отдельными предметами использует трекеры HTC Vive 2.0 (5)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ ведутся разработки в области повышения качества обучения операторов сельскохозяйственной техники и управления сельскохозяйственными машинами, что является первостепенной задачей агропромышленного комплекса.

Был разработан тренажерный комплекс для подготовки и повышения квалификации тракториста-машиниста при управлении трактором МТЗ-1523 с навесными сельскохозяйственными агрегатами.

Тренажер обеспечивает следующие возможности работы и обучения:

• изучение состава, расположения органов управления и контрольно-измерительных приборов (КИП) кабины, а также практическое обучение правилам пользования органами управления;
• применение органов управления, имитирующих по усилиям и амплитуде перемещения работе таковых на реальной машине;
• имитацию порядка подготовки к пуску и пуск двигателя, остановки двигателя, контроль его работы;
• имитацию приемов начала движения с места с различных позиций, переключения передач, руления, поворотов, торможения различными способами, движения задним ходом;
• имитацию разгонных характеристик, изменения скорости движения в диапазоне скоростей реального трактора, движения по инерции, скатывания на подъемах и спусках, торможение тормозом, двигателем и комбинированным способом;
• имитацию звукового сигнала, шума работающего двигателя, и основных агрегатов и узлов машины на месте обучаемого;
• автоматическую фиксацию допускаемых ошибок, а также формирование базы данных о результатах выполнения упражнений обучаемым;
• выбор упражнений из набора и задание начальных условий их выполнения, управление подготовкой, началом и ходом выполнения упражнений с возможностью изменения условий их выполнения.
• задавать имитируемые учебные задания;
• обучать водителей безопасным приемам работы;
• визуально демонстрировать работу трактора и навесного оборудования;
• формировать статистику выполнения упражнений;
• осуществлять в режиме реального времени согласование виртуальной сцены с действиями обучаемого, совершаемыми с органами управления;
• осуществлять в режиме реального времени согласование виртуальной сцены с информацией, отображаемой на виртуальных контрольно-измерительных приборах, установленных на тренажере.
• фиксировать ошибки при проведении учебного упражнения:
• Несвоевременно опущен плуг
• Несвоевременно поднят плуг
• Превышена максимально разрешенная при ведении работ скорость движения
• Уход с траектории движения
• Несвоевременное выполнение указаний и требований во время прохождения упражнений
• Несоблюдение максимальной разрешенной скорости движения трактора с культиватором по полю во время вспашки
• Выезд за пределы зоны упражнения и т.д.
• выдавать информацию по ходу прохождения учебной сессии:
• Диалоговое окно с сообщением о завершении упражнения. Выводится на экран в случае успешного выполнения задания либо в случае серьезного нарушения методических указаний по ходу выполнения упражнений;
• Навигатор, отображающий схематичную карту местности;
• Визуализация траекторий движения в виртуальном мире посредством объектов-призраков.

Система моделирования и программные средства тренажера обеспечивают:

• реалистичную физику поведения и движения техники, максимально приближенную к реальности;
• изучение состава, расположения органов управления и контрольно-измерительных приборов (КИП) кабины, а также практическое обучение правилам пользования органами управления;
• выбор упражнений из набора и задание начальных условий их выполнения;
• обзор закабинного пространства с помощью поворота камеры;
• фиксирование ошибок, допущенных обучаемым при выполнении заданий;
• возможность анализировать результаты выполнения упражнений в статистике.
• смену времени суток и погодных условий;
• наличие в точности воссозданной модели трактора «МТЗ» (или эквивалент);
• наличие в точности воссозданных моделей навесного оборудования;
• визуализацию работы узлов и механизмов.

Система регистрации и анализа параметров работы обеспечивает:

• ввод установочных данных на выполняемую с.-х. операцию;
• ввод контрольного оценочного показателя на выполняемую операцию;
• определение эксплуатационных показателей и фактического оценочного показателя работы МТА в режиме реального времени и отображения их в цифровом и графическом виде на экране дисплея;
• проведение анализа установочного и фактического показателей работы МТА и выдача рекомендаций по корректировке эксплуатационного режима трактора.

Система визуализации с использованием VR- и AR-технологий обеспечивает:

• освоение навыков проведения Ежесменного технического обслуживания (ЕТО) и Технического обслуживания №1 (ТО-1) и устранение неисправностей первой группы сложности.

Технические характеристики тренажерного комплекса и задачи, которые позволяет решать разработка, позволяет сделать заключение о ее конкурентоспособности на рынке тренажеров.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Зангиев А.А., Эксплуатация машинно-тракторного парка: Учебник. М.: КолосС, 2008. 320 с..
2. Белякова, А.В. Анализ информационных моделей тренажеров для обучения водителей транспортных средств (обзор) // Вестник СибАДИ. 2019. №5 .
3. Красников, Н.А. Динамика развития АПК зависит от кадрового потенциала: Журнал Профессиональное образование и рынок труда. Спецвыпуск, «АлтерПринт», 2013 г. с. 18-21.
4. Ильина, И.Е. Формирование навыков управления автомобилем на автотренажере // Интернет-журнал «Науковедение». 2014. № 5 (24). С. 149.
5. Серикова, М.Г. Совершенствование подготовки специалистов для предприятий автомобильного транспорта // Транспортное дело России. 2014. № 3. С. 68–69.
6. Роганов, В.Р. Особенности оптико-аппаратно-программных комплексов моделирования 3D-изображения // Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров. 2015. С. 83–91.
7. Лянденбурская, А.В. Динамические воздействия на тренажере // Приднепровский научный вестник. 2017. Т. 8. № 1. С. 72–75.
8. Колосков, Б.Б. Применение шестистепенной динамической платформы в тренажере вождения бронетанковой техники // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2017. № 11 (3). С. 246–252.
9. Анализ существующих в РФ тренажерно-обучающих систем / А.В. Трухин // Открытое и дистанционное образование. Ассоциация образовательных и научных учреждений «Сибирский открытый университет» (Томск). – 2008. – № 1. – С. 32–39.
10. Мультимедиа тренажерные комплексы для технического образования / Н.Н. Филатова, Н.И. Вавилова, О.Л. Ахремчик // Образовательные технологии и общество. Казанский государственный технологический университет (Казань). – 2003. – Т. 6, № 3. – С. 164–186.
11. Тренажеры нового поколения: особенности, возможности, перспективы / А.Г. Ройзнер // Локомотив. – 2012. – № 5. – С. 17–19.
12. Группа компаний Транзас [Электронный ресурс]. – URL: http://www.transas.ru/Simulation/Railway.
13. Многотиповой тренажерный комплекс [Электронный ресурс]. – URL: http://www.rc-spectr.ru/catalog/product/category/tc/?itid=5
14. Тырнов, Ю. А. Методология создания средств контроля зксплуатационно-технологических показателей работы машинно-тракторных агрегатов. Воронеж: 1999. 352 с.
15. Копылов, В. В. Проблемы и перспективы кадрового обеспечения АПК // Экономика и управление. — 2012,- №1 (86). — С. 110-112.
16. Горбачев, И.В. Состояние и перспективы развития тракторостроения для АПК России: Журнал Тракторы и сельхозмашины: М. : 2012г. N 1. с. 3-6.
17. Многофункциональные тренажеры [Электронный ресурс]. – URL: http://www.sydac.com.au/en/products/mobile_simulators/mobile_simulators.jsp.
18. Коцарь, Ю.А. Перспективы агропромышленного комплекса России после вступления в ВТО: Аграрный вестник Урала № 02 (108), 2013 г. с. 58-61.
19. Полухин, А.А. Тракторный падеж: Журнал Агротехника и технологии, – 2013, № 3 (31). с.
20. Елисеев А.Г. Анализ структуры рынка с.-х. тракторов и комбайнов в России / Тракторы и сельхозмашины. — 2013. – №1. – с. 1-5.
21. Тырнов, Ю.А. Разработать и внедрить рекомендации по высокопроизводительному использованию техники в областях ЦЧР. Отчет НИР, ВИИТиН, № IT 01.84.0.030337, Тамбов: 1984.
22. Рыбалкин Д.А. Анализ информационных моделей тренажеров для обучения трактористов-машинистов управлением тракторной техникой и сельскохозяйственными агрегатами // Инновации в природообустройстве и защите в чрезвычайных ситуациях. Материалы VII Международной научно-практической конференции. 2020. С. 382-387.
23. Зотова, М.Н. Анализ методики обучения работников транспорта с помощью обучающих тренажеров // Символ науки. 2019. №11.
24. Дыгало, В.Г. Визуализация процесса торможения на имитационном стенде-тренажере, для проведения виртуальных испытаний движения колесной машины в критических режимах // Известия ВолгГТУ. 2011. № 4. Т. 12. С. 20.
25. Венцель, Е.С. Эргономические характеристики технологических машин как факторы оценки эффективности системы «человек−машина−среда» // Вестник ХНАДУ. 2013. Вып. 63. С. 26.
26. Курочкин, С.А. Обеспечение подобия подвижным наземным объектам при создании измерительно-информационной и управляющей систем тренажеров: дис. … канд. техн. наук. Тула, 2004. 54 с.
27. Тренажер вождения БТР-82А и его модификаций динамический компьютерный ТВК-59104-Д-Э: руководство по эксплуатации. Тула: ОАО «Тренажерные системы», 2015. 55 с.
28. Колосков, Б.Б. К вопросу адекватности моделирования в тренажерах вождения объектов бронетанковой техники // Труды Второй международной научно-практической конференции. СПб.: Межрегиональная эргономическая ассоциация, 2016. 237 с.
29. Сергеев, С.Ф. Проблема подобия в тренажерах // Российский научный журнал. 2011. № 6 (25). С. 102.
30. Гуськов, А. В. Оптимизация тягово-сцепных качеств тракторных шин / А. В. Гуськов // Тракторы и сельхозмашины. – 2007. – № 7. – С. 14–17.
31. Беккер, М. Г. Введение в теорию систем местность–машина / М. Г. Беккер; пер. с англ. В. В. Гуськова. – М.: Машиностроение, 1973. – 376 с.
32. Гуськов, В. В. Оптимизация параметров сельскохозяйственных тракторов / В. В. Гуськов. – М.: Машиностроение, 1996. – 196 с.
33. Гуськов, В. В. Тракторы: теория / В. В. Гуськов, Н. Н. Велев; под ред. В. В. Гуськова. – М.: Машиностроение, 1988. – 376 с.
34. Ксеневич, И.П. Технико-экономические основы проектирования машин и процессов / И. П. Ксеневич, В. А. Гоберман, Л. А. Гоберман; под ред. И.П. Ксеневича. – М.: Машиностроение, 2003. – Т. 3. – 775 с.
35. Кипшакбаев, И.К. Исследования влияния приведенного момента инерции МТА и степени нечувствительности регулятора на показатели работы дизеля при неустановившейся нагрузке: Автореф. дис. канд. техн. наук / И.К. Кипшакбаев. — М.: 1963. — 24 с.
36. Пуховой, А. А. Основные положения и практическая реализация создания типоразмерного ряда тракторов «Беларус» / А. А. Пуховой. – Минск: ПО «МТЗ», 2006. – 340 с.
37. Горячкин, В. П. Собрание сочинений [Текст]: в 3 т. Т.1 / В.П. Горячкин; Ред. Н.Д. Лучинский. — Москва: Колос, 1965.
38. Ахметов, Р. Влияние квалификации механизаторов на экономику сельского хозяйства //Международный сельскохозяйственный журнал М, 2007, №2.
39. Ильина, И.Е. Использование автотренажеров в обучении водителей категории «В». — Мир транспорта и технологических машин, №1. — Орел. — 2013. — с. 105-111.
40. Ильина, И.Е. Применение тренажеров для повышения квалификации инструкторов вождения. — Науковедение. — №1. -2013. – С. 1-12.
41. Денисов, A.A. Рациональное использование мощности тракторов. «Механизация и электрификация социалистического сельского хозяйства», 1989, № 6. С. 40-43.
42. Гируцкий, О.И. Электронные системы управления агрегатами автомобиля: М.: Транспорт, 2000. — 213 с.
43. Ильина, И.Е. Использование тренажеров в процессе обучения водителей категории «В» для повышения безопасности дорожного движения: учеб. пособие / И.Е. Ильина, Д.А. Кротова, Е.С. Куприянова. — Пенза: ПГУАС, 2013. – 192 с.
44. Ильина, И.Е. Подготовка водителей к управлению автомобилем. Обучение управлению автомобилем водителей с ограниченными возможностями: учеб. пособие / И.Е. Ильина — Пенза: ПГУАС, 2013. – 164 с.
45. Лянденбурский, В.В. Тренажер для обучения курсантов вождению автомобиля и контроля корректирующих действий инструктора. — Науковедение. — №4. -2014. – С. 1-12.
46. Родионов, Ю.В. Динамический автотренажер. — Мир транспорта и технологических машин, №4. — Орел. — 2011. — с. 9-93.
47. Родионов, Ю.В. Современная концепция обучения и повышения квалификации водителей на автомобильном транспорте. — Автотранспортное предприятие. 2008. №6. с. 20-26.
48. Машинное зрение [Электронный ресурс]. – URL: https://habr.com/ru/post/350918/.
49. Компьютерное зрение [Электронный ресурс]. – URL: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/203136/.
50. Введение в компьютерное зрение [Электронный ресурс]. – URL: https://www.lektorium.tv/course/22847.
51. Бадд Т. Объектно-ориентированное программирование в действии. – СПб.: Питер, 1997. – 796 с.
52. Гросс К. C# 2008 и платформа NET 3.5 Framework: базовое руководство, 2-е изд. – СПб.: БХВ-Петербург. 2009. – 576 с.
53. Морозов, А.Х. О возможности вариантной системы регулирования числа оборотов дизеля. // Тракторы и сельхоз машины, 1970, 1, с. 18.
54. Шилевский, Г.Б. Об учете буксования при выборе режимов работы автоматизированных систем. // Тракторы и сельхозмашины, 1985, 4, с. 14-15.
55. Терехов, А.П. Метод оптимизации параметров агрегатов, «Механизация и электрификация соц. сельского хозяйства», 1975 г., № 5, с. 54-56.
56. Лурье, А.Б. Моделирование сельскохозяйственных агрегатов и их систем управления: Л.: Колос, 1979. — 312 с., ил.
57. Морган М. Java 2. Руководство разработчика. – М.: «И.Д. Вильямс», 2000. – 720 с.
58. Виртуальная реальность в Unity / Линовес Джонатан //ДМК-Пресс, 2016 г. – 316 с.
59. AR- дополненная реальность [Электронный ресурс]. – URL: https://habr.com/ru/post/419437/.
60. Иофинов, С. А. Эксплуатация машинно-тракторного парка. М.: Колос, 1984. — 351 с.
61. Болтинский, В.Н. Мощность тракторного двигателя при работе с неустановившейся нагрузкой и ее определение // Механизация и электрификация социалистического сельского хозяйства, 1959. №2, с.3-8.
62. Чернов, Б. А. Исследование взаимосвязи между степенью загрузки двигателя, его мощностью и тяговым к.п.д. колесного трактора при неустановившейся нагрузке Автореф. дне. на соиск. степ. кшзд. тех. наук. -Мелитополь: 1970 — 20 с.
63. Иофинов, С. А. Оценка загрузки тракторного двигателя //Контроль и оценка использования МТА в эксплуатационных условиях: Сб. научн. тр. / ЛСХИ. — Л.- Пушкин, 1982. — с. 38-41.
64. Сабанцев, Г.А. Оптимизация загрузки тракторного двигателя при переменной нагрузке // Труда ВИМ — М: 1988, т. 116 184 с.
65. Алексанова, Л.В. Возможности и особенности применения технологии дополненной реальности в образовании // Управление инновациями: теория, методология, практика: сборник материалов IX международной практической конференции. – Новосибирск: ЦРНС, 2014. – С. 123-127.
66. Любарец, В.А. Улучшение эксплуатационных показателей машинно-тракторного агрегата путем совершенствования режимов загрузки двигателя с газотурбинным наддувом. Автореф. дис. канд. техн. наук. Челябинск, 1980. — 20 с.
67. Денисов, А. А. Эффективность применения сигнализатора загрузки двигателя. // Механизация и электрификация сельского хозяйства, 1982, № 2, с. 41. .43.
68. Белан, М.М. Повышение эффективности использования сельскохозяйственного трактора путем выбора рациональных режимов работы двигателя. Автореф. дис. на соиск. уч. ст. канд. тех наук. — Челябинск, 1987. -23 с.
69. Юлдашев, А.К. Динамика рабочих процессов двигателя машинно тракторных агрегатов / А.К. Юлдашев — Казань, Татарское кн. изд — во, 1980, 142 с.
70. Агеев, Л.E. Основы расчета оптимальных и допускаемых режимов работы машинно-тракторных агрегатов. -Л.: Колос, Ленингр. отд-ние, 1978, -296 с.
71. Терёхин, А. Как повысить эффективность производства с дополненной реальностью [Электронный ресурс] – URL: https://habrahabr.ru/post/324150.

Приложения

РЕФЕРАТ

Отчет 129 с., 1 кн., 6 рис., 29 табл., 156 источн., 1 прил.

ДОНОРЫ, ИСТОЧНИКИ, ИСХОДНЫЙ МАТЕРИАЛ, АДАПТИВНАЯ СЕЛЕКЦИЯ, ГЕНОТИП, ОТБОР, СЕЛЕКЦИОННЫЙ ДИФФЕРЕНЦИАЛ, СТРЕССОР, СКРИНИНГ, МОНИТОРИНГ, ТЕХНОЛОГИЯ, СОРТ, ГИБРИД, СТРЕССОР, ПЕСТИЦИД, ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ГЕНОТИП-СРЕДА

Объектом исследований являются исходный материал для селекций кукурузы, подсолнечника и сои.

Целью научно-исследовательской работы является селекционная оценка линий сои, подсолнечника и кукурузы, что позволит выводить новые высокоурожайные, устойчивые к абиотическим стрессорам сорта и гибриды, которые будут внедрены в сельскохозяйственное производство Юго-Востока Европейской территории России.

Для решения поставленной цели определены следующие задачи:

1) Продолжить работу по созданию новых линий последующих циклов отбора сои, подсолнечника и кукурузы путем использования коллекции доноров и источников хозяйственно-ценных признаков и свойств, созданных в Саратовском ГАУ методами индивидуального отбора, мутагенеза, гибридизации в соответствии со схемой селекционного процесса.

2) Использовать биотехнологические методы клеточной селекции, культуры тканей и молекулярного маркирования при проведении оценки селекционного материала (доноров) с целью ускорения и повышения эффективности процесса создания новых высокопродуктивных линий и гибридов.

3) Изучить линии сои, подсолнечника и кукурузы из коллекции Саратовского ГАУ с целью выявления источников и доноров хозяйственно-ценных признаков и свойств для селекции в условиях Нижнего Поволжья.

4) Выполнить исследования по скринингу фенологических, морфо-физиологических, энтомо-фитопатологических параметров исходного материала сои, подсолнечника и кукурузы; провести анализ гибридов полученных в тестерных скрещивания для оценки ОКС и СКС линий кукурузы и подсолнечника; осуществить работы по формированию линий второго цикла отбора.

5) Создать базу данных имеющегося исходного материала для селекции сои, подсолнечника и кукурузы по устойчивости к техногенным, биотическим и абиотическим стрессорам и адаптированности к почвенно-климатическим условиям Нижнего Поволжья.

6) Провести оценку новых селекционных линий сои (109 образцов), подсолнечника (76) и кукурузы (54) Саратовского ГАУ по основным хозяйственно-ценным признакам и свойствам в полевых условиях, а также с использованием молекулярных маркеров.

7) Провести работу по оценке родительских компонентов гибрида масличного подсолнечника, пригодного для возделывания в системе Clearfield, характеризующегося ценными хозяйственно-биологическими признаками и устойчивостью к техногенным и абиотическим стрессам.

8) Отобрать лучшие линии сои для включения их в конкурсное сортоиспытание и сравнительной оценки с сортами – стандартами, а на лучшие простые гибриды подсолнечника и кукурузы подать заявки в ФГБУ «Госсорткомиссия» на государственное сортоиспытание.

Методы или методология проведения работы. Питомники изучения линий кукурузы, подсолнечника и сои заложены по схеме селекционного процесса СП -1, СП –2. Перспективные экспериментальные селекционные формы изучались в контрольном и конкурсном питомниках.

Результаты работы и их новизна. Созданы новые сорта и гибриды сельскохозяйственных культур, устойчивые к техногенным, биологическим и абиотическим стрессорам, которые переданы на государственное сортоиспытание: гибрид кукурузы Регент, гибрид подсолнечника Новатор, сорт сои Натали.

Область применения результатов. Созданные новые селекционные достижения обеспечат устойчивое развитие сельскохозяйственного производства в условиях недостаточного увлажнения Юго-Востока Европейской территории России, что будет способствовать решению проблемы импортозамещения в растениеводстве.

Рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов НИР. Новые сорта и гибриды проходят государственное испытание на сортоучастках Нижневолжского, Средневолжского, Уральского, Центрально-Черноземного и Западно-Сибирского регионов.

Экономическая эффективность или значимость работы. Новые селекционные достижения по кукурузе, подсолнечнику и сое превосходят по урожайности сорта-стандарты на 9-19%.

Прогнозные предположения о развитии объекта исследования. Новые сорта и гибриды позволят повысить урожайность кукурузы, подсолнечника и сои. Экспериментальные линии и гибриды кукурузы, подсолнечника и сои расширяют генофонд исходного материала для селекции этих культур.

ВВЕДЕНИЕ

Селекция является наиболее эффективным и централизованным средством повышения величины и качества урожая, обеспечения экологической безопасности и устойчивости агроэкосистем, снижения ресурсоэнергозатрат на каждую дополнительную единицу продукции. Ей принадлежит и главная роль в расширении экономически оправданных границ возделывания важнейших сельскохозяйственных культур до биологически возможных ареалов их произрастания. В странах с недостаточной тепло- и влагообеспеченностью, а также с большой долей кислых, засоленных и переувлажненных почв, к числу которых относится и Россия, селекция оказывается ведущим фактором биологизации и экологизации интенсификационных процессов в растениеводстве. И чем хуже почвенно-климатические и погодные условия, чем ниже уровень техногенной оснащенности и дотационности сельскохозяйственного производства, тем выше роль селекции.

Однако указанные функции селекция может выполнить лишь в том случае, если по своим целям, методам и конечным результатам она является адаптивной, т.е. обеспечивает:

— мобилизацию адаптивного потенциала растений на основе их сохранения, сбора и вовлечения в селекционный процесс, а также введения в культуру новых видов и экотипов растений;

— сочетание высокой потенциальной продуктивности (величины и качества урожая) с устойчивостью к действию абиотических и биотических стрессоров, а также со средообразующими (средозащитными и/или средоулучшающими и ресурсовосстанавливающими) функциями;

— высокий уровень генетической защищенности («генотип доминирует над средой») доходо-, ренто- и средообразующих свойств сорта (гибрида) и агроценоза;

— пригодность к конструированию высокопродуктивных, экологически устойчивых, дизайно-эстетичных агроэкосистем и агроландшафтов;

— возможность производства широкого ассортимента (диверсификации) высококачественных продуктов переработки, особенно по культурам, наиболее приспособленных к местным условиям;

— тесную взаимосвязь этапов мобилизации мировых растительных ресурсов, селекции государственного сортоиспытания и системы семеноводства;

— создание многоэшелонированного набора сортов и культур-взаимострахователей, обеспечивающих адаптацию агроценозов к разнообразным почвенно-климатическим условиям, «капризам» погоды и рынка, разному уровню техногенной оснащенностью и дотационной защищенности хозяйств;

— преадаптивность к возможным краткосрочным и долговременным изменениям климата в глобальном и региональном масштабе.

1. СХЕМА И МЕТОДИКИ ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ

1.1 Цель и задачи проекта

Целью научно-исследовательской работы является селекционная оценка линий сои, подсолнечника и кукурузы, что позволит выводить новые высокоурожайные, устойчивые к абиотическим стрессорам сорта и гибриды, которые будут внедрены в сельскохозяйственное производство Юго-Востока Европейской территории России.

Для решения поставленной цели определены следующие задачи:

1) Продолжить работу по созданию новых линий последующих циклов отбора сои, подсолнечника и кукурузы путем использования коллекции доноров и источников хозяйственно-ценных признаков и свойств, созданных в Саратовском ГАУ методами индивидуального отбора, мутагенеза, гибридизации в соответствии со схемой селекционного процесса.

2) Использовать биотехнологические методы клеточной селекции, культуры тканей и молекулярного маркирования при проведении оценки селекционного материала (доноров) с целью ускорения и повышения эффективности процесса создания новых высокопродуктивных линий и гибридов.

3) Изучить линии сои, подсолнечника и кукурузы из коллекции Саратовского ГАУ с целью выявления источников и доноров хозяйственно-ценных признаков и свойств для селекции в условиях Нижнего Поволжья.

4) Выполнить исследования по скринингу фенологических, морфо-физиологических, энтомо-фитопатологических параметров исходного материала сои, подсолнечника и кукурузы; провести анализ гибридов полученных в тестерных скрещивания для оценки ОКС и СКС линий кукурузы и подсолнечника; осуществить работы по формированию линий второго цикла отбора.

5) Создать базу данных имеющегося исходного материала для селекции сои, подсолнечника и кукурузы по устойчивости к техногенным, биотическим и абиотическим стрессорам и адаптированности к почвенно-климатическим условиям Нижнего Поволжья.

6) Провести оценку новых селекционных линий сои (109 образцов), подсолнечника (76) и кукурузы (54) Саратовского ГАУ по основным хозяйственно-ценным признакам и свойствам в полевых условиях, а также с использованием молекулярных маркеров.

7) Провести работу по оценке родительских компонентов гибрида масличного подсолнечника, пригодного для возделывания в системе Clearfield, характеризующегося ценными хозяйственно-биологическими признаками и устойчивостью к техногенным и абиотическим стрессам.

8) Отобрать лучшие линии сои для включения их в конкурсное сортоиспытание и сравнительной оценки с сортами-стандартами, а на лучшие простые гибриды подсолнечника и кукурузы подать заявки в ФГБУ «Госсорткомиссия» на государственное сортоиспытание.

1.2 Схемы опытов и методика проведения исследований

Исследования по кукурузе, подсолнечнику, сое осуществлялись на опытных полях ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ, расположенных в Учебно-научно-производственном комплексе (УНПО) «Поволжье» Энгельсского района Саратовской области (Саратовское Левобережье).

Линии кукурузы, подсолнечника и сои высевали на четырёхрядковых делянках длиной 5,5 м со следующей нормой высева: кукуруза, подсолнечник – 5 всхожих семян на 1 м²; соя – 35 всхожих семян. Ширина междурядья – 0,7 м. Повторность трехкратная.

Дата посева кукуруза, подсолнечника — 17.05 – 20.05, дата всходов 27.05. Посев сои провели – 21.05. Всходы появились – 30.05. Уборку кукурузы и подсолнечника проводили в третьей декаде сентября, уборку образцов сои проводили по мере созревания бобов. Учеты и измерения морфометрических параметров, биохимического состава семян проводили по общепринятым методикам [2, 22 – 26, 70, 73].

1.3 Почвенно-климатические условия района проведения исследований

УНПО «Поволжье» находится в Энгельсском районе (с. Степное), расположенном на левой стороне реки Волги. Территория землепользования хозяйства находится в Низком Заволжье, относящемся к Восточно-Европейской равнине, на восточном берегу Волгоградского водохранилища. Высота территории составляет 51 метр над уровнем моря. Опытный участок расположен в зоне темно-каштановых почв. Почвообразующие породы – глины и суглинки.

По автомобильным дорогам расстояние до районного центра города Энгельс составляет 49 км, до областного центра города Саратова – 58 км. У села проходит региональная автодорога р226 (Волгоград—Энгельс—Самара).

Энгельский район расположен в южной части Саратовской области и граничит с Краснокутским, Ровенским, Советским и Марксовским районами, а с северной стороны его омывает река Волга. Район относится к центральной левобережной микрозоне области.

Грунтовые воды на территории хозяйства залегают на глубине 15-20 м. Воды слабосоленые.

Саратовская область характеризуется континентально-засушливым климатом, обусловленным сравнительной отдаленностью территории области от Атлантики и близким нахождением к пустыням Средней Азии.

В районах Левобережья континентальность и засушливость климата проявляется особенно резко, нередко ограничивая возможность возделывания отдельных сельскохозяйственных культур.

Средняя температура воздуха составляет +5,7⁰С. Температура воздуха имеет резко выраженный годовой ход. Средняя отрицательная температура января составляет -9,7˚С, средняя температура июля составляет +23,1˚С. Лето жаркое, наиболее высокая температура отмечена в июле. Абсолютный максимум достигает +40˚С.

Среднегодовое количество осадков составляет 366 мм, наибольшее количество осадков выпадает в июле – 42 мм, наименьшее в марте – 23 мм. Средняя относительная влажность воздуха –63%

Территория района расположена в южной части Низкой Сыртовой равнины Заволжья и характеризуется спокойным равнинным рельефом, слаборасчлененным оврагами, с отчетливо выраженным микрорельефом. Основная часть территории сложена четвертичными отложениями – сыртовыми тяжелыми суглинками и глинами.

Общая мощность сыртовых отложений 40-60 м. Они характеризуются коричневато-желтой окраской, плотным сложением, высокой карбонатностью.

Гранулометрический состав сыртовых отложений характеризуется значительным содержанием глинистых частиц (52,6-60,7 %). Содержание водорастворимых солей в пределах 0,109-0,212 %.

Горизонты почвы опытного участка характеризуются следующими морфологическими признаками:

А 0-28 см – светлый, коричневато-серый, комковато-пылеватый, тяжелосуглинистый, рыхлый, переход постепенный.

В₁ 28-40 см – светлый, коричневато-серый, мелкокомковатый, тяжелосуглинистый, слабоуплотненный, переход постепенный.

В₂ 40-57 см – светлый, коричневато-желтый, с затеками гумуса, тяжелосуглинистый, комковатый, уплотненный, переход постепенный.

ВС 57-80 см – светлый, желто-коричневый с темными узкими гумусовыми затеками, тяжелосуглинистый, плотный, комковатый с белыми пятнами карбонатов, переход постепенный.

С 80 см и ниже – светлый, коричневато-желтый, тяжелосуглинистый, плотный, бесструктурный.

По гранулометрическому составу каштановые почвы опытного участка тяжелосуглинистые крупнопылевато-иловатые. Данные почвы обладают высокой влагоемкостью и водоудерживающей способностью. Содержание гумуса в пахотном слое составляет 3,38-3,56 %. С глубиной содержание его снижается.

Поглотительная способность каштановых почв опытного участка невелика. Сумма поглощенных оснований в верхней части профиля составляет 28,2-28,7 мг-экв. на 100 г почвы. Среди поглощенных оснований преобладает кальций, количество которого в горизонте А составляет 77,2 % от суммы поглощенных оснований, затем магний (20,7-23,5 %). На долю натрия приходится не более 3,1-3,6 % от суммы поглощенных оснований, что характеризует почвы как слабосолонцеватые. Грунтовые воды на территории хозяйства залегают на глубине 13-18 м. Они слабо минерализованы.

Согласно агрохимическому анализу темно-каштановые почвы территории землепользования УНПО «Поволжье» Энгельсского района Саратовской области слабо обеспечены нитратным азотом (6 мг/кг), средне — подвижным фосфором (16,3 мг/кг) и имеют высокую обеспеченность обменным калием (300 мг/кг) для группы зерновых культур.

Реакция почвенного раствора в верхнем горизонте слабо щелочная (рН=7,0-7,5) (таблица 1).

Таблица 1 – Характеристика почвы УНПО «Поволжье»

В целом анализ показывает, что почвы района исследований вполне пригодны для возделывания полевых культур и при применении оптимальных агротехнических приемов возделывания могут обеспечить получение хороших урожаев полевых культур.

2020 год проведения исследований характеризовался как жаркий и сухой, сумма осадков с апреля по август составила 64,5 мм, гидротермический коэффициент был равен 0,25 что соответствует засушливому году (таблица 2).

В сумме за вегетационный период выпало 50,7% осадков от среднемноголетней нормы. Апрель и май характеризовался температурами ниже нормы, а в июне и июле температура была выше среднемноголетних значений на 0,7 и 3,1°С.

Таблица 2 – Погодные условия вегетационного периода 2020 года по данным метеостанции Сокол-М №159 (с. Степное, Энгельсский район)

На протяжении всего периода вегетации растения испытывали недостаток влаги, что неблагоприятно повлияло на их рост и развитие.

2. СЕЛЕКЦИЯ КУКУРУЗЫ НА ХОЗЯЙСТВЕННО-ЦЕННЫЕ ПРИЗНАКИ И СВОЙСТВА

2.1 Селекция на продолжительность межфазных периодов

Проблема создания раннеспелых и холодостойких гибридов кукурузы в условиях Российской Федерации имеет особое значение. Это, прежде всего повышение урожайности зеленой массы кукурузы, заготовка силоса с высокими кормовыми достоинствами в северных районах страны и значительное расширение площадей зерновой кукурузы в районах, как с ограниченным периодом вегетации, так и в южных – за счет повторных посевов, особенно на поливе. Кроме того, раннеспелые гибриды являются лучшими предшественниками для озимых и других культур. К сожалению, в настоящее время в Российской Федерации не возделывают в должных объемах раннеспелые гибриды кукурузы [71, 58].

В последние годы селекционеры многих стран, в том числе и России, особое внимание уделяют селекции кукурузы на раннеспелость. Имеющийся опыт по селекции, семеноводству и практическому использованию раннеспелых гибридов позволяет говорить о проблемах дальнейших исследований в этом направлении [10, 60].

Продолжительность вегетационного периода растений кукурузы является важным признаком, определяющим не только уровень продуктивности, но часто и возможность возделывания той или иной формы в определенном регионе [11].

Это особенно справедливо по отношению к гибридам кукурузы, возделывание которых планируется в районах с коротким безморозным периодом.

Признак «продолжительность вегетационного периода» может характеризоваться различными показателями. Отмечено, что число листьев на главном стебле служит достаточно точным показателем длины вегетационного периода сорта или гибрида. Признак этот весьма устойчив и мало изменяется под влиянием внешних условий.

Ряд исследователей также считают, что удобно и надежно классифицировать сорта и гибриды кукурузы по длине вегетационного периода по признаку «число листьев на главном стебле [20].

Обзор научных работ американских ученых, в которых показано, что для характеристики вегетационного периода различных форм кукурузы можно использовать время появления нитей початка или цветения метелок. Но во многих этих работах одновременно подчеркивается, что продолжительность периода посев-появление нитей початка очень сильно варьирует под влиянием условий выращивания. Это снижает точность классификации форм по вегетационному периоду.

Некоторые исследователи считают, что позднеспелость определяется главным образом продолжительностью периода до цветения метелки. В практической селекции кукурузы учитывают время от посева до цветения метелки на два периода: 1) от посева до начала формирования метелки, 2) от начала формирования метелки до ее цветения. Оказалось, что продолжительность этих периодов контролируется разными генами. При этом второй период является более стабильным [17,27,39].

Показатель «число листьев на главном стебле», продолжительность периода «посев — цветение метелки или появление нитей початка» не могут точно характеризовать продолжительность всего вегетационного периода еще и потому, что скорость созревания зерна гибридов, даже одной и той же группы скороспелости, сильно варьирует [29, 45].

Скорость созревания зерен может быть относительно слабой у некоторых ранних форм и относительно быстрой у некоторых поздних форм.

Изменение влажности зерна – достаточно точный и объективный показатель скорости развития семян. Данному состоянию спелости семян всегда соответствует определенное содержание в них влаги, такое соответствие достаточно устойчиво и не зависит от условий произрастания растений.

Наиболее точную характеристику формам кукурузы по вегетационному периоду дает величина суммы среднесуточных температур (t>10°C и t<30°C), необходимая для прохождения различными формами кукурузы периода от посева до полной спелости. Однако трудность заключается в точном определений срока наступления фазы «полная спелость». Одно время для фиксации фазы «полная спелость» использовался показатель «пожелтение обверток початка или всего растения». При этом не учитывалось поражение растений стеблевыми гнилями, которые часто вызывают преждевременное отмирание их [35].

Согласно литературным данным, полная спелость наступает по достижении максимальной массы сухого вещества в зерне. При этом полная спелость наступает при разной влажности зерна у разных гибридов. Она варьирует в пределах от 28,8 до 42,0%. Некоторые исследователи предлагают в качестве показателя наступления времени достижения максимума содержания сухого вещества в зерне использовать время образования черного слоя клеток в плацентной части зерновки, хотя точную дату появления такого слоя также трудно установить.

Таким образом, определение продолжительности вегетационного периода растений кукурузы является трудной задачей, особенно в районах, где она часто не достигает полной спелости и возделывается на силос или для получения зерно-стержневой массы. В последнем случае важным признаком, который определяет качество продукции и может быть использован для характеристики относительной скороспелости или продолжительности вегетационного периода различных гибридов, является процентное содержание сухого вещества в целом растении или в початках при одновременной их уборке [36, 37].

Проявление и особенно наследование признаков, характеризующих продолжительность вегетационного периода у кукурузы, изучались многими исследователями; однако полученные данные оказались противоречивыми. Установлено, что гибриды F₁ по продолжительности вегетационного периода могут занимать промежуточное положение или приближаться к более скороспелому родителю.

В работах показано, что в определении вегетационного периода гибридов кукурузы важное значение имеют как аддитивные действия генов, так и неаддитивные взаимодействия. По данным же ряда авторов, аддитивное действие генов играет преимущественную роль в контроле изучаемого признака. Это подтверждено и исследователями, которые изучали изменчивость комбинационной способности линий диаллельным анализом и показано, что вариансы общей комбинационной способности (ОКС) были более значимы, чем вариансы специфической комбинационной способности (СКС). Соотношение ОКС/СКС позволяет проследить относительное значение аддитивного и неаддитивного действия генов в развитии того или иного признака [17].

В других работах исследователи пришли к противоположному выводу — о преимущественном влиянии аллельных генов на проявление признака «продолжительность вегетационного периода». При этом доминирование раннеспелой формы было не полным или варьировало от «неполного» до «полного».

Роль эпистатических взаимодействий генов в контроле вегетационного периода незначительна. Предполагается, что продолжительность периода «посев-цветение метелки» контролируется двумя, а периода «посев-появление нитей» – тремя главными генами [50].

Продолжительность периода «посев-цветение метелок» контролировалась тремя-четырьмя доминантными генами. При этом доминировала скороспелость. Число генов, контролирующих изучаемый признак и проявляющих доминирование, зависело от типа скрещиваний. При скрещивании раннеспелой формы со среднеспелой было найдено 2-3, а при скрещивании раннеспелой с позднеспелой – 4-5 таких генов.

Условия выращивания оказывают существенное влияние на содержание сухого вещества в початках, как у линий, так и у гибридов. При этом линии сильнее реагируют на изменение условий выращивания, чем их гибриды, Так, при выращивании линий и гибридов, при густоте стояния 40 тыс. растений на 1 га, содержание сухого вещества у линий было в среднем на 5% выше, тогда как разница по содержанию сухого вещества в початках гибридов составила всего лишь 1% [41].

Признак «содержание сухого вещества в початках при уборке», являющийся показателем относительной продолжительности вегетационного периода кукурузы, довольно стабилен. Так, коэффициент корреляции между содержанием сухого вещества в початках линий и содержанием сухого вещества в початках этих же линий урожая другого года был равен 0,83. Соответствующий коэффициент корреляции v гибридов равен 0,94 [54,55].

Оценивая какие направления заслуживают особого внимания при селекции кормовой раннеспелой кукурузы на основании результатов исследований ряда авторов, необходимо сказать, что отбор должен проводиться по следующим направлениям: 1) наибольший сбор сухого вещества; 2) повышение кормовых качеств листостебельной массы; 3) кустистость; 4) высокая продуктивность в условиях неустойчивого увлажнения; 5) сочетание раннеспелости и холодостойкости; 6) быстрота роста и развития растений; 7) рациональное соотношение урожая сухого вещества и доли початков; 8) устойчивость к полеганию [42,43].

На урожай сухого вещества влияет группа спелости гибрида. Однако различия между ранними и среднеранними или поздними и среднеранними гибридами не более существенны, чем различия между среднеранними гибридами, хотя последняя группа оказалась более продуктивной. Это дает основание предполагать, что в каждой группе спелости возможны генотипы, способные при оптимальных для данной группы условиях (сроки посева и уборки, густота посева и т.п.) давать высокие урожаи сухого вещества.

Значительного улучшения питательности стебля можно ожидать при снижении содержания лигнина, что стало возможным благодаря использованию в селекции мутантов, характеризующихся коричневой жилкой листа. Введение гена lg в кормовую кукурузу позволяет повысить питательную ценность кукурузного растения более чем на 10%. Так в опытах с бычками переваримость силоса повысилась на 4-7%, поглощаемость корма — на 8-12%. а привесы — на10-15% [46,48,79].

Повышение содержания белка и улучшение его аминокислотного состава также будут представлять большой практический интерес.

Кустистость, очевидно, можно рассматривать как средство саморегулирования (растением) урожая, что мы наблюдаем у двухпочатковых форм. Выявлено, что в благоприятных условиях развитие боковых побегов значительно повышает урожай листовой массы и улучшает ее питательность [93].

Сочетание раннеспелости и холодостойкости имеет значение при ранних сроках посева. В более южных районах посев раннеспелых холодостойких гибридов в ранние и сверхранние сроки позволяет растению сформировать урожай до наступления жаркого сухого периода лета, а следовательно, иметь более устойчивый урожай кукурузы.

Наблюдаемые различия в темпах роста растений различных генотипов (в пределах одной группы по длине вегетационного периода) сказываются на накоплении сухого вещества. В условиях ограниченного вегетационного периода быстрорастущие формы способны образовать больше сухого вещества и являются наиболее ценными [52].

Учеными ВИР впервые была создана коллекция генетически маркированных линий ценных морфологических, биологических и хозяйственно ценных признаков и свойств растений. В настоящее время она составляет более 800 образцов, которые широко используются в работе селекционерами Российской Федерации.

Н.И. Вавилов, являясь основателем учения об исходном материале, лично участвуя в интродукции образцов кукурузы, неоднократно подчеркивал важность правильного подбора ценного исходного материала, приспособленного к конкретным условиям среды.

Коллекция раннеспелой кукурузы ВИР изучается в различных эколого-географических зонах Российской Федерации; в ряде районов Нечерноземья, в Сибири, в Среднем Поволжье, в Предгорной зоне Кавказа и др., а при летних посевах как пожнивная культура — в Волгоградской области [40].

На основе и с использованием генофонда кукурузы ВИР только в последние годы выведено и районировано более 50 гибридов.

Создание новых раннеспелых гибридов, надежно вызревающих в условиях короткого безморозного периода до восковой спелости зерна, и принципиально новые элементы агротехники являются основными факторами увеличения посевов кукурузы на полях Российской Федерации.

Однако, несмотря на некоторые положительные результаты, урожайность силосной кукурузы в различных регионах России по-прежнему низка и в среднем не превышает 3,0 т/га, с низким содержанием сухого вещества. Основные причины низкой урожайности силосной массы в ряде регионов России — отсутствие в производстве достаточного количества семян районированных раннеспелых гибридов, недостаточное внесение удобрений и нарушение требований агротехники. Большое значение при этом имеет правильный подбор гибридов.

Наивысший сбор сухого вещества в новых районах кукурузосеяния Российской Федерации могут дать лишь раннеспелые и среднеранние гибриды кукурузы. Возделывание более позднеспелых сортов и гибридов возможно лишь в южных районах России на более богатых почвах при высоком уровне агротехники и раннем сроке посева кукурузы.

Опыт селекционеров Канады и США, а также ряда стран Европы аргументированно указывает на перспективность и ценность скороспелых сортов и гибридов. В этих странах с внедрением скороспелых урожайных сортов и гибридов культура кукурузы значительно продвинулась в новые, более северные районы. Особенно больших успехов в селекции раннеспелых гибридов добились ученые США и Канады. Достаточно сказать, что основные посевы сахарной кукурузы для перерабатывающей промышленности сосредоточены в штатах с умеренным климатом и только в зимнее время американцы выращивают ее на юге страны в штатах Техас, Флорида и др.

В нашей стране в настоящее время районировано более 500 сортов и гибридов кукурузы, однако, большинство из них среднепоздних и поздних сроков созревания. В связи с этим при изучении большого разнообразия сахарной, кремнистой и зубовидной кукурузы особое внимание обращалось на скороспелость сортов и самоопыленных линий, характеризующихся высокой продуктивностью и другими хозяйственно ценными признаками и свойствами, которые могли быть использованы селекционерами как исходный материал при выведении раннеспелых урожайных гибридов для различных районов страны.

Наибольшее количество скороспелых сортов отмечено среди образцов кремнистой, затем сахарной, крахмалистой, зубовидной и восковидной кукурузы. Меньше всего раннеспелых сортов в коллекции лопающейся кукурузы.

Большое количество скороспелых сортов в коллекции кремнистой кукурузы обусловлено историей и ареалом распространения, продолжительностью возделывания ее наибольшей селекционной проработкой. Со времен Колумба продолжается народная селекция кремнистой кукурузы в различных странах Европы, а позднее — в странах Азии, Африки и других континентов.

2.2 Селекция кукурузы на продуктивность и количественные признаки ее компонентов

Одни из важных показателей при выведении новых самоопыленных линий, сортов и гибридов являются количественные признаки элементов продуктивности, которые определяются высотой растений, массой початка, а также длиной и диаметром початка, числом рядов зерен и количеством зерен на початке, массой 1000 зерен, выходом сухого зерна с початка.

Знание системы генетического контроля количественных признаков крайне важно для селекционеров, занимающихся созданием новых сортов или самоопыленных линий. В зависимости от характера действия и взаимодействия генов, контролирующих развитие признака, определяется и методика отбора по этому признаку в процессе выведения новых форм.

Количественные признаки имеют сложную наследственную основу, проявляющуюся в непрерывной фенотипической изменчивости в расщепляющихся гибридных потомствах. Они в значительной степени подвержены модифицирующему действию внешней среды [34].

Первые генетические исследования количественных признаков относятся к началу ХХ века. Работами Нильсон – Эле и Иста была предложена концепция множественных факторов, согласно которой количественные признаки контролируются большим числом генов. Каждый из них действует в соответствии с законом Менделя, но в результате кумулятивного действия их на фенотип изменчивость проявляется как непрерывная [74].

В генетических системах в контроле количественных признаков могут принимать участие гены – модификаторы, гены с плейотропным действием, гены, проявляющие эффект дозы. Наследование количественных признаков представляет собой результат действия генов всего генотипа.

Исследованиями установлено, что такие элементы продуктивности, как величина початка, количество зерен в ряду и число рядов зерен на початке, не являются коррелятивно связанными. Но при создании новых самоопыленных линий или гибридов эти признаки необходимо сочетать в максимальном выражении каждого. Количество початков на растении не связано с кустистостью и высотой растений. Этот признак хорошо наследуется гибридами [55, 76, 103].

По данным авторов при благоприятных условиях выращивания кукурузы наибольшие урожаи зерна (11,7 т/га) и силосной массы с початками (90,0 т/га) дают двухпочатковые и многопочатковые формы. Для южных условий при орошении необходимы также двухпочатковые гибриды кукурузы, способные за длительный период вегетации накапливать большое количество зеленой массы и початков.

Результаты изучения генофонда кукурузы ВИР в различных эколого – географических условиях показали, что наибольший процент высокопродуктивных самоопыленных линий, сортов и гибридов выделен из среднеспелых, среднепоздних и отчасти позднеспелых форм кукурузы. Раннеспелые и среднеранние образцы из-за короткого периода вегетации не могут накапливать высокие урожаи зерна и зеленной массы. Однако раннеспелые сорта и гибриды крайне необходимы для продвижения кукурузы в регионы, характеризующиеся умеренным климатом, а также для летних (пожнивных) сроков посева.

При изучении генофонда кукурузы ВИР особое внимание нами обращалось на высоту растений и высоту прикрепления початка, длину, диаметр и массу початка, число зерен на початке, количество початков на растении и выход сухого зерна с початков [105].

Высота растений – один из наиболее важных морфологических признаков, так как коррелятивно связано с другими показателями – высотой заложения початков, облиственностью, полегаемостью и продуктивностью. Кроме того, она служит важным показателем для индустриальной технологии возделывания кукурузы, а также при подборе родительских пар на участках гибридизации. Нередко высота растений гибридов в значительной мере зависит от высоты растений родительских форм.

Высота растений кукурузы тесно коррелирует с многими морфологическими признаками и элементами продуктивности, а также с такими показателями, как комбинационная способность и продуктивность.

Требования производственников, а значит и селекционеров, к высоте растений сортов и гибридов кукурузы неоднозначны. При возделывании кукурузы на силос желательно использовать высокорослые формы, что будет способствовать повышению урожая листостебельной массы. Гибриды зернового типа должны быть более низкорослыми, пригодными для комбайновой уборки. Поэтому селекционные программы и методы работы определяются в зависимости от поставленных задач с учетом закономерностей изменчивости, а также наследственности высоты растений и других количественных признаков [35, 36].

Генетический контроль развития признака «высота растений» изучался многими исследователями, но полученные данные противоречивы. Авторы пришли к заключению, что преимущественную роль в генетическом контроле высоты растений у кукурузы играют доминантные гены, хотя влияние генов, проявляющие аддитивные действия часто также существенно [48,46,51,107].

2.3 Изучение линий СГАУ и сортообразцов кукурузы мировой коллекции ВИР

В условиях сравнительно засушливого 2020 года высота растений линий кукурузы варьировала в интервале 86,0 – 200,6 см, а высота прикрепления верхнего початка 17,0 – 88,2 (таблица 3). Следует отметить, что высота растений более 150 см выявлена у 31 сортообразца, а высота прикрепления верхнего початка более 50 см — у 38 сортообразцов. Причем линии местной селекции и из коллекции ВИР отличаются по высоте растений и по высоте прикрепления верхнего початка. В фазу восковой спелости был проведен подсчет растений, пораженных пузырчатой головней (початки, стебли, листья, метелки). Установлено, что 44 сортообразца (линии) поражаются головней на естественном агрофоне. Степень поражения растений варьирует в интервале от 1,5 до 22,5%. Растения, не пораженные головней предположительно отнесли к резистентным формам, однако для точного определения необходимо провести дополнительные исследования на фоне с искусственным заражением вегетирующих растений.

Таблица 3 – Высота растений и высота прикрепления початка сортообразцов СГАУ и коллекции ВИР, 2020 г.

N п/п	N по каталогу ВИР; зародышевая плазма из сортообразца	Сортообразец	Страна	Высота растений, см	Высота прикрепления початка, см	Поражение головней, %
1		К – СГАУ — 7	Россия	155	47,5	0
2	к-10260	№ Д 203	Россия	126,4	39,8	0
3	к-10262	№ Д 230	США	132,0	36,5	1,5
4	к-10275	А-111	США	106,0	24,3	0
5	к-10276	К – СГАУ — 9	Россия	163,6	64,8	0
6	к-10279	№ Д 273	Россия	115,8	43,0	3,0
7	к-10280	Сч 30	США	145,4	45,2	4,5
8	к-10281	Сч 36	США	144,7	36,3	0
9	к-10378	СГАУ – 17-2	Россия	119,0	46,5	0
10	к-10379	№ Д 273	США	151,4	46,4	0
11	к-10406	№33	США	137,2	45,2	6,0
12	к-10422	№28	США	125,5	38,5	0
13	к-10431	R3	США	125,0	51,2	0
14	к-10434	№3	США	135,0	66,8	0
15	к-18033	СГАУ — 101	Россия	91,0	26,3	1,5
16	к-18236	F557	Франция	154,2	54,8	9,0
17	к-19069	ЮВ3	Россия	150,6	37,2	1,5
18	к-19071	ЮВ 24	Россия	140,5	51,3	1,5
19	к-19072	2S2	Россия	115,0	25,0	0
20	к-19566	СГАУ — 102	Россия	97,0	27,0	0
21	к-19568	СГАУ — 103	Россия	124,4	28,6	0
22	к-20098	КС 51	Россия	160,6	63,6	0
21	к-21781	СГАУ — 104	Россия	141,5	75,6	0
22	к-21791	Сш 105	Канада	180,8	54,2	0
23	к-21792	Сш 108	Канада	113,5	30,5	4,5
24	к-21805	СК 48	Канада	140,4	64,2	6,0
25	к-21806	СК 51	Канада	133,4	34,4	0
26	к-21807	СК 52	Канада	91,5	20,0	0
27	к-21813	CG 13	Канада	149,6	48,8	7,5
28	к-21817	CG 15	Канада	68,5	21,5	0
29	к-21818	Cо120	Канада	150,0	40,0	1,5
30	к-22045	ЮВ 23	Россия	130,0	57,8	1,5
31	к-22047	ЮВ 70	Россия	177,0	54,8	0
32	к-22050	ЮВ 106	Россия	155,4	69,0	0
33	к-22053	ЮВ 24	Россия	134,2	46,4	0
34	к-22054	СГАУ — 105	Россия	159,2	47,6	0
35	к-22055	Б.194	Россия	142,0	49,8	0
36	к-22056	Б.206	Россия	131,2	39,0	0
37	к-22057	Б.223	Россия	138,3	41,0	0
38	к-22059	СГАУ — 106	Россия	120,4	29,6	0
39	к-22060	Б 228-3	Россия	151,6	45,8	1,5
40	к-22077	Б 249	Россия	151,5	26,5	15,0
41	к-22078	Б 220	Россия	143,0	58,0	16,5
42	к-22081	КС 60	Россия	106,0	34,7	0
43	к-22082	КС 70	Россия	143,4	54,8	0
44	к-22083	СГАУ — 107	Россия	130,0	40,0	0
45	к-22091	КС 112	Россия	104,0	43,0	0
46	к-22093	КС 117	Россия	118,3	44,5	9,0
47	к-22095	3У 50/5	Украина	133,0	33,0	0
48	к-22720	ЛВ 10	Россия	100,0	28,0	0
49	к-22721	ЛВ 14	Россия	159,0	42,3	0
50	к-22728	СГАУ — 108	Россия	114,0	35,6	0
51	к-22774	КС 131	Россия	105,8	22,4	0
52	к-22775	КС 132	Россия	110,0	41,0	0
53	к-23016	ЛВ 32	Россия	147,0	47,2	18,0
54	к-23018	СГАУ — 109	Россия	151,0	57,2	0
55	к-22841	F83	Франция	115,2	27,0	0
56	к-22842	СГАУ -7-6	Россия	122,8	43,2	1,5
57	к-22843	СГАУ – 7-8	Россия	109,0	24,0	4,5
58	к-23011	ЛВ 2	Россия	124,8	43,4	19,5
59	к-23013	ЛВ 6	Россия	157,2	55,4	0
60	к-10153	W 680	США	151,0	55,0	0
61	к-12817	СГАУ — 110	Россия	122,0	24,0	0
62	к-22719	ЛВ 6	Россия	140,2	40,4	22,5
63	к-11674	СГАУ — 111	Россия	158,2	57,2	0
64	к-12633	СГАУ — 112	Россия	123,3	32,5	0
65	к-12042	СГАУ — 113	Россия	183,8	72,8	1,5
66	к-12298	СГАУ — 114	Россия	95,0	25,6	0
67	к-10008	СГАУ — 115	Россия	126,3	40,0	0
68	к-12635	СГАУ — 116	Россия	118,0	43,2	0
69	к-11672	СГАУ — 117	Россия	139,6	53,2	3,0
70	к-11670	СГАУ — 118	Россия	167,4	64,4	4,5
71	к-12656	СГАУ — 119	Россия	147,6	63,0	1,5
72	к-21529	СГАУ — 120	Россия	184,2	76,6	0
73	к-1274	СГАУ — 121	Россия	57,5	17,0	0
74	к-6241	СГАУ — 122	Россия	120,0	31,0	0
75	к-12657	СГАУ — 123	Россия	168,8	66,6	4,5
76	к-12631	СГАУ — 124	Россия	107,8	34,6	1,5
77	к-12238	СГАУ — 125	Россия	86,0	23,5	0
78	к-12323	СГАУ — 126	Россия	109,0	47,5	0
79	к-12808	СГАУ — 127	Россия	145,6	41,2	1,5
80	к-12108	СГАУ — 128	Россия	159,8	49,6	0
81	к-12296	СГАУ — 129	Россия	99,4	27,8	0
82	к-12295	СГАУ — 130	Россия	90,0	20,8	0
83	к-12237	СГАУ — 131	Россия	125,2	38,6	1,5
84	к-12235	СГАУ — 132	Россия	104,4	28,8	0
85	к-12163	СГАУ — 133	Россия	106,4	38,2	0
86	к-12294	СГАУ — 134	Россия	120,8	33,8	1,5
87	к-12061	СГАУ — 135	Россия	144,0	44,0	0
88	к-22877	СГАУ — 136	Россия	151,8	48,8	0
89	к-9812	СГАУ — 137	Россия	181,6	42,2	0
90	к-21528	СГАУ — 138	Россия	89,0	21,0	4,5
91	к-12040	СГАУ — 139	Россия	147,6	52,2	0
92	к-12233	СГАУ — 140	Россия	155,5	57,5	0
93	к-11669	СГАУ — 141	Россия	176,4	54,0	0
94	к-9626	СГАУ -142	Россия	121,2	33,6	1,5
95	к-23890	СГАУ -143	Россия	137,0	55,4	4,5
96	к-21457	СГАУ -144	Россия	120,4	47,0	0
97	к-11620	СГАУ -145	Россия	142,0	53,4	0
98	к-12632	СГАУ -146	Россия	131,0	42,2	0
99	к-3647	СГАУ -147	Россия	103,2	23,8	1,5
100	к-9627	СГАУ -148	Россия	183,0	67,3	0
101	к-11619	СГАУ -149	Россия	181,0	52,8	0
102	к-23370	СГАУ -150	Россия	158,0	47,6	3,5
103	к-22635	СГАУ -151	Россия	183,8	66,4	0
104	к-21751	СГАУ -152	Россия	127,4	29,6	0
105	к-21752	СГАУ -153	Россия	81,4	26,0	1,5
106	к-22636	СГАУ -154	Россия	200,6	88,2	0
107	к-23371	СГАУ -155	Россия	136,2	50,0	0
108	к-23373	СГАУ -156	Россия	118,4	37,4	0
109	к-22260	СГАУ -157	Россия	134,4	50,6	0
110	к-23018	СГАУ -158	Россия	132,8	45,2	0
111	к-23218	СГАУ -159	Россия	131,8	46,0	0
112	к-22050	СГАУ -160	Россия	113,2	45,2	0
113	к-21723	СГАУ -161	Россия	152,2	70,0	0
114	к-21616	СГАУ -162	Россия	147,8	54,0	0
115	к-21595	СГАУ -163	Россия	100,4	31,8	0
116	к-22417	СГАУ -164	Россия	155,4	51,6	1,5
117	к-22572	СГАУ -165	Россия	133,0	38,0	0
118	к-21591	СГАУ — 166	Россия	126,2	45,2	0
119	к-21096	TS-4	США	131,2	49,6	0
120	к-21162	СГАУ -168	Россия	144,2	41,6	0
121	к-20783	СГАУ -169	Россия	118,0	44,4	3,0
122	к-20814	СГАУ -170	Россия	124,0	46,0	0
123	к-19464	СГАУ -171	Россия	127,8	46,8	0
124	к-12503	СГАУ -172	Россия	102,4	36,2	1,5
125	к-20735	СГАУ -173	Россия	116,2	41,8	1,5
126	к-21609	СГАУ -174	Россия	105,2	36,0	0
127	к-12035	СГАУ -175	Россия	129,4	41,6	0
128	к-21284	СГАУ -176	Россия	112,4	36,8	7,5
129	к-21286	СГАУ -177	Россия	130,8	63,2	0
130	к-21522	СГАУ -178	Россия	118,8	49,0	0
131	к-11965	СГАУ -179	Россия	91,0	27,4	0
132	к-21558	УаZp 2 Ау	Россия	122,2	43,0	0
133	к-21617	См63	Россия	126,8	32,8	0
134	к-23122	Ом 300	Россия	125,4	37,8	3,0
135	к-811	СГАУ — 180	Россия	126,3	26,7	0
136	к-12300	/pN214/17	Россия	104,0	45,6	6,0
137	к-20101	ЮB24 T	Россия	122,2	61,8	0
138	к-20102	ЮB24 з. T	Россия	110,5	48,0	0
139	к-18738	Вз6Т	Россия	98,5	21,5	0
140	к-17239	Вз 6 з.Т	Россия	92,0	23,0	0
141	к-18034	F7	Франция	139,5	35,0	0
142	к-18033	СГАУ — 181	Россия	111,7	28,7	0
143		П 354 з.м	США	137,8	38,8	0
144		Поволжский 189	Россия	164,5	47,0	0
145		РНИИСК-1	Россия	164,6	61,5	0

2.4 Элементы структуры урожая экспериментальных гибридов разных группы спелости

Экспериментальные гибриды (всего 168) кукурузы разных групп спелости, полученные в скрещивании самоопыленной линии КОСП – 17 с гибридами других научно – исследовательских учреждений, различаются по величине хозяйственно – ценных признаков (таблица 4).

Таблица 4 – Характеристика хозяйственно — ценных показателей гибридов кукурузы разных групп спелости, 2020 г.

Гибриды, полученные в Саратовском ГАУ сгруппированы на 5 групп спелости в соответствии с продолжительностью вегетационного периода отцовской формы:

1. ЭСИ -0 (ФАО 100-149);

2. ЭСИ-1 (ФАО 150-199);

3. ЭСИ -2 (ФАО 200 — 249);

4. ЭСИ-3 (ФАО 250 – 299);

5. ЭСИ-4 (ФАО 300- 400).

2.5 Вегетативные признаки и межфазные периоды гибридов кукурузы

Раннеспелые гибриды в опыте характеризуются относительно короткими межфазными периодами (таблица 5). Причем, окончание фазы цветение початков (появление нитей) приходится на начало третей декады июля.

Таблица 5 – Межфазные периоды и высота растений гибридов кукурузы (питомник экологического испытания) УНПО «Поволжье», 2020 г.

Примечание: гибрид кукурузы Регент предан на государственное испытание в 2020 г.

Гибриды, включенные в опыт относятся к раннеспелой группе кукурузы, однако выявлено существенное различие их по продолжительности межфазных периодов (фактор А). Различие по фактору года (В) не установлено по периоду «всходы – цветение метелки». Различие по фактору А высоты растений и высоты прикрепления початка значимы на 5% — ном уровне. Относительной высокорослостью и прикреплением початка отличаются гибриды Нур, Машук 150 МВ и РНИИСК 1.

Различное происхождение гибридов, а также годы их создания и зародышевая плазма определили реакцию генотипов на условия проведения экспериментов, что нашло отражение в существенном их различии по генеративным признакам — по факторам А, В и взаимодействию «генотип – среда» АВ (таблица 6). Следует обратить внимание, что более 100 г зерна с 1 початка сформировали гибриды Нур, Уральский 150, Дарина МВ. А наибольшая масса 1000 зерен отмечается у гибридов — Кубанский 101 СВ, Родник 179 СВ, Уральский 150. Наибольшее число зерен с 1 початка выявлено у гибридов – Нур, Агата СВ, Дарина МВ.

Таблица 6 – Элементы структуры урожайности зерна гибридов кукурузы (питомник экологического испытания), УНПО «Поволжье», 2020 г.

Значительная влажность зерна при уборке гибридов Дарина МВ и Стимул повышают в определенной мере затраты на его подсушивание после уборки (таблица 7).

Таблица 7 – Уборочная влажность и выход зерна из початков гибридов кукурузы (питомник экологического испытания), УНПО «Поволжье», 2020 г.

На содержание питательных веществ в зерне существенное влияние оказывают морфологические особенности зерна, зависящие от условий выращивания. Кукуруза по своей природе не относится к числу высокобелковых культур. Главными компонентами запасных белков кукурузы являются спирторастворимый зеин (около 50% всех белков) и щелочеизвлекаемый глютеин (около 30%). Исследования многих авторов показали, что увеличение содержания белка в зерне обусловливает повышение содержания всех белковых компонентов. Основным критерием, характеризующим качество зерна является наличие в нем протеина, незаменимых аминокислот и жира. Количество и качество белка генетически детерминировано и наследование признака матроклинное, то есть высокобелковая материнская форма обуславливает более высокое содержание протеина в зерне, так как 80% белка сконцентрировано в эндосперме, который включает два набора материнских генов и один – отцовской формы.

В опыте выявлено различие по показателям биохимического состава зерна по содержанию протеина, жира, золы, клетчатки (таблица 8). По содержанию безазотистых экстрактивных веществ выявлены различия только между сортами, тогда как фактор года (В) и взаимодействия «генотип – среда» (АВ) оказался незначимым. Относительно больше, чем у других гибридов выявлено содержание протеина в зерне у следующих гибридов: Ладожский 150 МВ, Катерина СВ, Дарина МВ.

Таблица 8 – Биохимический состав зерна гибридов кукурузы (питомник экологического испытания), УНПО «Поволжье», 2020 г.

Валовый сбор питательных веществ с 1 га составил: протеин 200,6 — 452,9 кг; жир – 85,0 – 202,6 кг; клетчатка – 31,0 – 115,2 кг; БЭВ – 1733.6 – 3697,3 кг (таблица 9).

Таблица 9 – Валовый сбор энергетических компонентов зерна гибридов кукурузы (питомник экологического испытания), УНПО «Поволжье», 2020 г.