20 СЕНТЯБРЯ 2024 АСТАНА, КАЗАХСТАН SCIENCE AND TECHNOLOGIES Irc-els.com XІІІ МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 – 5.938 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” Х I ІІ International Scientific and practical conference “SCIENCE and TECHNOLOGIES” УДК 37.0 ББК 74.00 C 14 Main editor: G. Shulenbaev Editorial colleague: B. Kuspanova Sh Abyhanova International editorial board: R. Stepanov (Russia) T. Khushruz (Uzbekistan) A. Azizbek (Uzbekistan) F. Doflat (Azerbaijan) C 14 ХІ I Международная научно - практическая конференция «НАУКА и ТЕХНОЛОГИИ» /сост.: Б.Куспанова и.т.д – г. Астана , Казахстан , 2024 – 41 стр ISBN 978-601-332-668-9 Х I ІІ International scientific- practical conference «SCIENCE and TECHNOLOGIES», includes reports of scientists, students, undergraduates and school teachers from different countries (Kazakhstan, Tajikistan, Azerbaijan, Russia, Uzbekistan, China, Turkey, Belarus, Kyrgyzstan, Moldova, Turkmenistan, Georgia, Bulgaria, Mongolia). The materials of the collection will be of interest to researchers, teachers, teachers of secondary schools, colleges, undergraduates, students of educational and scientific institutions. Х I ІІ Международная научно - практическая конференция «НАУКА и ТЕХНОЛОГИИ», включают доклады ученых, студентов, магистрантов и учителей школ из разных стран (Казахстан, Таджикистан, Азербайджан, Россия, Узбекистан, Китай, Турция, Беларусь, Кыргызстан, Молдавия, Туркменистан, Грузия, Болгария, Монголия). Материалы сборника будут интересны научным сотрудникам, преподавателям, учителям средних школ, колледжей, магистрантам, студентам учебных и научных учреждений. УДК 37.0 ББК 74.00 ISBN 978-601-332-668-9 Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 3 ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ ECONOMIC SCIENCES DOI 10.24412/2709-1201-2024-1-3-4 UDC 338.46 CIRULAR ECONOMY AND IMPLEMENTATION OF GREEN SUSTAINABLE DEVELOPMENT PRINCIPLES N. G. ZABRODSKAYA Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics, Minsk, Belarus Abstract. The efficiency of serial and mass production accelerated urbanization processes in 19 th century in Europe. In the Republic of Belarus only in the 70 s of the XX century the urban population exceeded the rural one and the processes of urbanization. Currently, only officially 2 million people of the 9.4 million population of the republic lives in Minsk. The coronavirus pandemic that has swept the whole world in a year, which has collected the largest number of victims in highly urbanized countries (USA, Great Britain), requires the development of a new philosophy, principles and methods of economic development. Information and communication technologies, the Internet, make it possible to organize remote workplaces with comfortable working conditions. Keywords: circular economy, resource conservation, waste. Introduction. The global economy, the deepening division of labor, the coronavirus pandemic requires new approaches to the sustainable development of the country. The inertia of gross- generating enterprises, technologies of the sectors of the Belarusian industry, built on a linear basis: production - use - waste disposal, almost all environmental problems in the sale of 60% of the products of the open Belarusian economy on world markets. The rise in the cost of using raw materials, material, financial resources, human resources, their higher cost compared to the Russian Federation and the People's Republic of China, the need to develop a new philosophy of costs and a clear definition of development priorities. Waste management dynamics in Belarus. Per capita in Belarus, 6.2 tons of industries and 402 kg of household waste are generated annually. Approved at the agreed Council of Ministers of May 02, 2017, No. 10 and in the annual forecasts of the country's socio-economic development, the values: 2012, 10% of waste was recycled, in 2022 - 28.5. According to experts from UN, by 2050 the population of the Earth will increase from 7.6 at the present time to 9 billion people. The World Bank predicts the formation of 2.2 billion tons of waste in the world in 2025. Consequently, the detrimental effect on the environment of the environment of population growth and resource consumption will increase. Humanity must realize that any product produced is a waste postponed in time. With exhaustive non-renewable resources, the Vest's recommendation is criminal: "If you want to become a millionaire, come up with something disposable." Countries have developed a complex culture of one-time consumption, when people throw away things that have not served their life. Principles and methods of building a circular economy. The coronavirus pandemic that swept the whole world in a year, which brought together the largest number of people in highly urbanized countries (USA, UK), requires the development of a new philosophy, principles and methods of development, putting at the forefront of human interests, preserving his health and ecology of the environment. One of the planned ways out of the EU crisis is the European Green Deal, within which it is planned to double the amount of recycled materials by 2030. According to the United Nations definition, environmental degradation is a tool for increasing human well-being, social equality, reducing adverse environmental impacts and the risks of environmental degradation. The concept of green growth was introduced, ensuring the growth of sustainable development without affecting the quality and quality of natural resources, using an emphasis on green sectors. For the Republic of Belarus, the principles of a green economy are formulated as follows: Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 4 ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ ECONOMIC SCIENCES 1. Application of successful practices in the management of air, water, soil, waste management and the development of environmental legislation. 2. Increase in organic agriculture and imports of organic products, the introduction of certificates for it. 3. Creating green jobs, attracting foreign direct investment, promoting environmental innovation based on the country's research potential. 4. Support for adaptation measures. 5. Carrying out energy efficiency measures in Belarus. Conclusions. The business model of a circular economy involves the production of a closed cycle, the use of waste, causing minimal damage to the environment. It supports the position of the national economy due to greater independence from external raw material flows. The circular economy is based on: 1) minimization of consumption of primary resources and their reuse; 2) implementation of green business models; 3) an increase in the service life of goods; 4) minimizing the amount of waste and introducing new environmentally friendly methods of recycling. The principles of a circular economy save money for both consumers and manufacturing companies, reduce the use of renewable resources and reduce the amount of waste. More and more companies, well-known world brands produce goods from secondary raw materials, establish a system of re-collection of their products and packaging. Service business models, tied not to things, but to their functionality, the transition from consumption to use, are becoming more and more popular: rental of electrical appliances, construction tools, car sharing. The efficiency of the use of equipment, transport, technology increases significantly. Information and communication technologies, the Internet, make it possible to organize remote workplaces, remote employment, dispersing employees in cottage settlements that provide high- quality living and working conditions. LIST OF SOURCES 1. Gusakov, V.G. Methodological foundations of the formation and development of the Belarusian economic model / V. G. Gusakov, V. L. Gursky // Bulletin of the Institute of Economics of the National Academy of Sciences of Belarus. - No. 1. - P.6-21. 2. Korotkevich, A.I. Organizational and economic mechanisms of transformation of the national economic system of the Republic of Belarus / Korotkevich A. I. - Minsk: BSU Publishing Center, 2020. - 351 p. 3. Shumilin, A.G. Problems and prospects of innovative development of the Republic of Belarus / A. G. Shumilin // Bulletin of the Institute of Economics of the National Academy of Sciences of Belarus. - No. 1. - P.50 – 57. Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 5 ХИМИЧЕСКИЕ НАУКИ CHEMICAL SCIENCES DOI 10.24412/2709-1201-2024-1-5-7 UDC 544.5, 543.2 CHLORİDE ION DYNAMİCS İN THE GAMMA - INDUCED DECHLORİNATİON OF HEXACHLOROBENZENE İN METHANOL SAMİR KARİMOV Lecturer, Chemistry department of French Azerbaijani University under ASOIU, Baku, Azerbaijan ELSHAD ABDULLAYEV Vice rector, Sumgait State University, Sumgait, Azerbaijan MUSLUM GURBANOV Head of lab, Institue of Radiation Problems of ANAS, Baku, Azerbaijan Abstract. Hexachlorobenzene (HCB) is a persistent organic pollutant (POP) that presents significant environmental challenges due to its stability and resistance to degradation. This study investigates the use of methanol as a solvent in promoting the gamma irradiation-induced dechlorination of HCB. Gamma irradiation facilitates the breakdown of HCB by cleaving C – Cl bonds, releasing chloride ions (Cl⁻) that serve as indicators of the dechlorination process. The concentration of chloride ions was measured at absorbed doses up to 25.1 kGy using ion chromatography. Results showed a rapid increase in chloride ion concentration at low doses (2.67 × 10 -7 M at 3.1 kGy), with the peak concentration reaching 2.62 × 10 -7 M at 25.1 kGy. Beyond this dose, no further increases were measured. Methanol’s polar nature and its ability to stabilize radiolytic intermediates played a key role in facilitating the dechlorination process. These findings suggest that methanol is an efficient solvent for promoting HCB breakdown and could be a valuable tool in environmental remediation efforts targeting POPs. Keywords : Hexachlorobenzene (HCB); Gamma irradiation; Dechlorination; Environmental remediation; Chloride ions (Cl⁻) Introduction Hexachlorobenzene (HCB) is a persistent organic pollutant (POP) known for its stability and resistance to degradation, which poses significant environmental and health risks [1]. Due to its ability to bioaccumulate, HCB remains in ecosystems for long periods, making it a key target for degradation studies [2, 3, 4]. Dechlorination, the process of removing chlorine atoms from the HCB molecule, is essential in reducing its toxicity and facilitating its breakdown [5, 6]. Gamma irradiation has emerged as a promising method to induce dechlorination, utilizing high-energy photons to break C –Cl bonds and release chloride ions (Cl⁻) [ 6, 7]. The concentration of Cl⁻ released into the solution during irradiation serves as a measurable indicator of the dechlorination process, as chlorine atoms are removed from HCB and subsequently form hydrochloric acid (HCl). This study focuses on the use of methanol as a solvent in the gamma irradiation-induced degradation of HCB. Methanol was selected due to its polar nature, which is expected to enhance the dechlorination process by stabilizing intermediate species and facilitating the release of Cl⁻ [ 6]. The efficiency of methanol in promoting dechlorination was evaluated by monitoring chloride ion concentrations across absorbed radiation doses up to 25.1 kGy. Materials and Methods Gamma Irradiation and Dechlorination Process. HCB was dissolved in methanol to prepare a solution for gamma irradiation. The solution was subjected to varying doses of gamma radiation (0 to 25.1 kGy) using a 60 Co. The goal was to assess the efficiency of methanol in promoting the dechlorination of HCB by measuring the concentration of Cl⁻ formed during the process. Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 6 ХИМИЧЕСКИЕ НАУКИ CHEMICAL SCIENCES Anion Analysis Using Ion Chromatography. Cl⁻ concentrations were measured using a Shimadzu Ion Chromatograph equipped with an anion suppressor system and a conductivity detector. A mobile phase of Na 2 CO 3 / NaHCO 3 at 2.0 mM/3.5 mM was used, with a flow rate of 0.8 mL/min. The system was operated at a maximum pressure of 25 MPa, with the column temperature set to a maximum of 45°C. The retention time for Cl⁻ was 10.28 minutes, and a 1 mM chlori de ion standard solution was prepared for calibration. The total analysis time was 13 minutes. Results and Discussion The results for [Cl⁻] in methanol, expressed in micromolar (μM), as a function of absorbed gamma radiation doses demonstrated a clear correlation between increasing radiation dose and the efficiency of HCB dechlorination. Chloride ion formation was measured up to a dose of 25.1 kGy ( Figure 1. The dependence of [Cl-] on absorbed dose Figure 1). Figure 1. The dependence of [Cl - ] on absorbed dose Chloride Ion Formation at Low Doses. At an absorbed dose of 3.1 kGy, the concentration of chloride ions in methanol reached 2.67 × 10 -7 M. This indicates that significant dechlorination occurred early in the process, with methanol facilitating rapid release of chloride ions. At 6.3 kGy, the concentration slightly decreased to 2.08 × 10 -7 M, suggesting that the dechlorination rate may have slowed. Dechlorination at Moderate Doses At 12.6 kGy, the concentration of chloride ions increased to 2.18 × 10 -7 M, showing that methanol continued to promote dechlorination as the radiation dose increased. By 25.1 kGy, the concentration of chloride ions reached a peak at 2.62 × 10 -7 M, reflecting methanol’s sustained effectiveness in promoting dechlorination over this dose range. No further data were collected beyond 25.1 kGy, as the process had plateaued by this point. These results confirm that methanol is an effective solvent for promoting the radiolytic breakdown of HCB. The initial rapid release of chloride ions at low doses demonstrates methano l’s ability to promote early-stage dechlorination, while the sustained rise at moderate doses suggests that methanol continues to stabilize reactive intermediates and facilitate Cl⁻ release across the absorbed doses. Practical Implications The findings from this study suggest that methanol is a highly effective solvent for promoting the dechlorination of HCB during gamma irradiation. Methanol’s ability to consistently increase Cl⁻ concentrations across absorbed doses up to 25.1 kGy highlights its potential for use in environmental remediation processes. Specifically, its effectiveness at low doses could reduce the energy requirements for gamma irradiation processes, making the method more cost-efficient for large-scale applications. Additionally, methanol's stable performance minimizes the risk of forming toxic secondary by-products, further supporting its use in remediation efforts. 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 0 5 10 15 20 25 30 [Cl - ], x 10 - 7 mol/L Absorbed dose, kGy Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 7 ХИМИЧЕСКИЕ НАУКИ CHEMICAL SCIENCES Conclusion This study demonstrates that methanol is highly effective in promoting the gamma-induced dechlorina tion of HCB. The early rise in Cl⁻ concentration indicates efficient dechlorination at low radiation doses, while the plateau observed at higher doses suggests that most of the available chlorine atoms had been released. Methanol’s polar nature plays a key role in stabilizing radiolytic intermediates, which facilitates sustained dechlorination. The lack of further increase in Cl⁻ concentration beyond a certain dose suggests that additional irradiation may not lead to further degradation under the current conditions. These results confirm that methanol is a suitable solvent for environmental remediation efforts targeting persistent organic pollutants like HCB, offering a scalable and efficient method for pollutant degradation. REFERENCES 1. Reed, L., Buchner, V., & Tchounwou, P. B. (2007). Environmental Toxicology and Health Effects Associated with Hexachlorobenzene Exposure. Reviews on Environmental Health , 22 (3). https://doi.org/10.1515/reveh.2007.22.3.213 2. Corsolini, S., & Sarà, G. (2017). The trophic transfer of persistent pollutants (HCB, DDTs, PCBs) within polar marine food webs. Chemosphere , 177 , 189 – 199. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2017.02.116 3. Kumar, J. A., Krithiga, T., Sathish, S., Renita, A. A., Prabu, D., Lokesh, S., Geetha, R., Namasivayam, S. K. R., & Sillanpaa, M. (2022). Persistent organic pollutants in water resources: Fate, occurrence, characterization and risk analysis. The Science of the Total Environment , 831 , 154808. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.154808 4. Gao, H. (2009). Bioaccumulation of hexachlorobenzene in Eisenia foetida at different aging stages. Journal of Environmental Sciences , 21 (7), 948 – 953. https://doi.org/10.1016/s1001- 0742(08)62366-9 5. Brahushi, F., Kengara, F. O., Song, Y., Jiang, X., Munch, J. C., & Wang, F. (2017). Fate Processes of chlorobenzenes in soil and potential remediation Strategies: a review. Pedosphere , 27 (3), 407 – 420. https://doi.org/10.1016/s1002-0160(17)60338-2 6. Karimov, S., Abdullayev, E., Millet, M., & Gurbanov, M. (2024). Radiolytic degradation of 1,2,4- trichlorobenzene (TCB) in some organic solvents by gamma rays: The kinetic properties of complete dechlorination of TCB and its pathway. Heliyon , 10 (10), e31547. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e31547 7. Campos, S. X., Vieira, E. M., Cordeiro, P. J., Rodrigues-Fo, E., & Murgu, M. (2003). Degradation of the herbicide 2, 4-dichlorophenoxyacetic acid (2,4-D) dimethylamine salt by gamma radiation from cobalt-60 in aqueous solution containing humic acid. Radiation Physics and Chemistry , 68 (5), 781 – 786. https://doi.org/10.1016/s0969-806x(03)00366-9 Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 8 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ TECHNICAL SCIENCES DOI 10.24412/2709-1201-2024-1-8-14 УДК 631.354.024 СИСТЕМНЫЕ ПРИНЦИПЫ ИССЛЕДОВАНИЙ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ УБОРОЧНО - ТРАНСПОРТНОГО АГРЕГАТА АБУЛХАИРОВ ДАРМЕН КАРАТАЕВИЧ доктор технических наук, профессор ВАК, профессор кафедры «Технологические машины и оборудование», Казахский агротехнический исследовательский университет им. С. Сейфуллина, Астана, Казахстан ТЕЛЕБАЕВ ГАЗИЗ ТУРЫСБЕКОВИЧ доктор философских наук, профессор кафедры Философии, Казахский Национальный университет имени Аль - Фараби, Алматы, Казахстан САГЫНГАНОВА ИНДИРА КЕНЕСОВНА доктор PHD, старший преподаватель кафедры Системный анализ и управление, Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Астана, Казахстан СМАИЛОВА БАХЫТГУЛЬ МЕРЗОЯНОВНА старший преподаватель кафедры «Технологические машины и оборудование», Казахский агротехнический исследовательский университет им. С. Сейфуллина, Астана, Казахстан МИТРОФАНОВА ЕЛЕНА АНАТОЛЬЕВНА преподаватель кафедры «Технологические машины и оборудование», Казахский агротехнический исследовательский университет им. С. Сейфуллина, Астана, Казахстан Аннотация Статья посвящена исследованию технологического процесса механизированной заготовки сена при учете взаимодействия различных факторов. В исследовании системный анализ позволяет показать целостность системы при существовании связей и противоречий между её элементами. При этом системный анализ предусматривает изучение рассматриваемого производственного процесса как системы с учетом всех необходимых внутренних взаимосвязей элементов процесса, взаимосвязей участвующих в процессе объектов со средой, внешних взаимодействий с другими объектами для достижения определенной цели. Под системой понимают совокупность взаимосвязанных элементов, обособленная от среды и взаимодействующая с ней как целое. Представлены экономико - математическая модель использования технологического комплекса машин при заготовке рассыпного сена, а также обоснование модели уборочно - транспортного агрегата, являющейся основной составляющей частью комплекса. УТА рассматривается как одноконтурная система, функционирующая в результате совместной работы подборщика и погрузчика со сборочной камерой. Ключевые слова: обобщенные, детальные, концептуальный и операционный уровни исследования, экономико - математическая модель, концепция разрешения проблемы, уборочно - транспортный агрегат, процесс подбора валка, погрузчик. Основную долю в структуре зимнего кормового баланса животноводства Северного Казахстана занимают грубые корма в виде сена однолетних и многолетних трав, а также соломы зерновых культур [1]. Конкурентоспособность продукции животноводства в значительной мере зависит от стоимости и рентабельности получения кормов. А в условиях диспаритета цен на продукцию сельского хозяйства и сельхозмашиностроения стоимость кормов определяется в основном затратами на использование техники при их производстве. В статье «Повышение Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 9 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ TECHNICAL SCIENCES производительности машинных агрегатов - приоритетное направление технической политики в АПК» отмечается, что сокращение затрат на получение сельскохозяйственной продукции зависит от инженерной науки, при этом решение этого вопроса возможно на основе резкого увеличения производительности (часовой выработки) агрегатов [2]. Методика системных принципов исследования. Эффективность процесса механизированной заготовки сена может быть достигнута при учете взаимодействия различных факторов, т.е. в рамках системного подхода на основе анализа проблемосодержащей и проблеморазрешающей систем. В исследовании системный анализ позволяет показать целостность системы при существовании связей и противоречий между её элементами. При этом системный анализ предусматривает изучение рассматриваемого производственного процесса как системы с учетом всех необходимых внутренних взаимосвязей элементов процесса, взаимосвязей участвующих в процессе объектов со средой, внешних взаимодействий с другими объектами для достижения определенной цели. Под системой понимают совокупность взаимосвязанных элементов, обособленная от среды и взаимодействующая с ней как целое. Согласно определению, сложной называется система, состоящая из подсистем, изучение каждой из которых, с учетом влияния других подсистем в рамках поставленной задачи, имеет содержательный характер [3, 4]. Рассматриваемая в статье проблема обеспечения эффективности механизированной заготовки рассыпного сена представляется сложной системой. Поэтому, используя принцип декомпозиции, основанный на том, что сложную систему можно расчленить на ряд менее сложных элементов, проведем исследования на отдельных методологических уровнях. Так, в зависимости от степени обобщения, системные исследования можно разделить на обобщенные и детальные. В рамках обобщенных исследований выделяют концептуальный и операционный уровни [5]. Целью концептуального исследования является установление общих тенденций развития, выработка концепций по основным вопросам организации системы с высокой степенью обобщения факторов неформальным путем, разработка систем целей, принципов функционирования системы. Формализация моделей системы производится переходом от вербального описания системы, схемы её функционирования к математическому описанию. Операционное исследование имеет цель более подробного изучения вариантов действий системы в рамках концептуальных исследований. При этом на основе экономико - математического моделирования устанавливаются функциональные структуры операций, технические средства, приводящие к решению поставленных задач. Детальные исследования направлены на анализ качества подсистем и их элементов и выполняются на соответствующем методологическом уровне. Таким образом, концептуальные, операциональные и детальные исследования, взаимно дополняя друг друга, образуют стройную систему исследований. Схематическое представление данного системного подхода, состоящего из 4 уровней исследований и соответствующих структурных элементов, изображено на рисунке 1. Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 10 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ TECHNICAL SCIENCES Рисунок 1 – Системные принципы исследования и разрешения проблемы Выполнение работы построено на принципах системного подхода к исследованию сложных систем. При этом описание работы подобной системы – технологического комплекса машин - выполнялось на трех качественно различных методологических уровнях: концептуальном, операционном, детальном. Различие уровней характеризуется сложностью рассматриваемой системы (подсистемы, элементы). На концептуальном уровне рассматривается функционирование системы существующего технологического комплекса машин для заготовки сена и на основе его анализа обоснована концепция построения нового комплекса. На операционном уровне рассматривается функционирование технологического комплекса с выделением отдельных технологических операций и агрегатов. В частности, на этом уровне на основе исследования полученной экономико - математической модели обоснованы границы эффективного использования МТА на косовице трав. На детальном уровне рассматривается функционирование уборочного агрегата, а также взаимодействие отдельных его элементов: подбирающих, подающих и транспортирующих рабочих органов с растительным материалом. При этом рассмотрение и описание системы идет по принципу: от общего - к частному. В процессе такого рассмотрения достигается получение единичных положительных результатов по подсистемам и элементам. Синтез положительных решений позволит построить и реализовать проблеморазрешающую систему, обеспечивающую достижение поставленной цели. В этой части исследований описание идет по принципу: от простого – к сложному. Рассмотрим в качестве примера моделирование некоторых операционных элементов второго и третьего уровня схемы (рисунок 1) Экономико - математическая модель использования технологического комплекса машин при заготовке рассыпного сена. Комплексные затраты на производство работ рассчитываем по формуле [4]: 39 Обоснование границ эффективности МТА на косовице трав Обоснование границ эффективности МТА на косовице трав I. Концептуальные исследования. II. Операционные исследования IV. Синтез решений III. Детальные исследования Выбор критерия эффективности использования МТА Выбор критерия эффективности использования МТА Экономико - математическая модель использования комплекса машин Экономико - математическая модель использования комплекса машин Построение проблемо - разрешающей системы Построение проблемо - разрешающей системы Создание опытного образца УТА Модель подбора массы Модель подачи массы в сборочн. емкость Модель обоснования параметров сбор. емкости Процессы взаимодействия рабочих органов (РО) УТА с растительным материалом Экспериментальные исследования параметров РО КОМПЛЕКС МАШИН ДЛЯ ЗАГОТОВКИ РАССЫПНОГО СЕНА Концепция выбора проблемо - разрешающей системы Концепция выбора проблемо - разрешающей системы Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 11 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ TECHNICAL SCIENCES si j j j j L j j j j si s i si k П T N Б C N Б N C C ) 1 ( (1) где С si - затраты на использование φ – агрегата на i – работе в s – расчетный период; N si - количество φ – агрегатов, используемых на i – работе в s - расчетный период; j - коэффициент отчисления на реновацию по j – машине; Б j - балансовая цена j – машины; Т j - срок службы j – машины (лет); δ – ставка корпоративного подоходного налога, δ = 0,1; N j - количество j –машин, необходимых для выполнения годового объема работ; – доля рабочего времени на данной работе в общем времени работы механизатора; П si - стоимость потерь продукции по технологическим операциям. is i j i S j N K N max (2) где К j i - число машин в составе φ – агрегата на i - работе. Затраты на использование φ - агрегата за s – расчетный период определим по формуле: s s экi i i i j i j j si D W Ф Г З K P C ) ( , тенге. (3) где Р j - затраты на ТО, текущий и капитальный ремонты по j – машине – агрегата на i - работе, тенге/га ; З i - затраты на оплату труда на i – работе по φ – агрегату, тенге/га ; Г i - затраты на горюче - смазочные материалы φ – агрегата на i работе, тенге/га ; Ф i - прочие прямые затраты на основные и вспомогательные материалы (удобрения, семена, гербициды и пр.), тенге/га; W si эк - производительность φ – агрегата на i – работе, га/час ; Затраты на трудовые ресурсы, необходимые для выполнения годового объема работ находим по формуле: L L L Ц N C (4) где N L - количество механизаторов, необходимое для выполнения годового объема работ, чел .; Ц L - затраты на содержание одного человека, тенге/чел. Расчеты выполняем при следующих условиях: 1) каждая i – работа выполняется технологически согласованно с другими работами в s – расчетных периодах в полном объеме: Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 12 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ TECHNICAL SCIENCES cmsi si s si j k Х W F (5) где si X - количество φ – агрегатов на выполнение i – работы в s – период. 2) число машин на выполнение годового объема по заготовке сена определяется по напряженному s – периоду: si i ij j X k X (6) где k = 1,2 ... k 3) потребность в механизаторах определяется по напряженному расчетному периоду одновременно работающих механизаторов: i s cmsi i si L X k Л N (7) где Л si - число персонала, обслуживающего φ – агрегат в s – период на i – работе. 4) неотрицательность и целочисленность переменных: 0 , , L j s i X X X , целые (8) i =1... n; φ=1... n; s =1... n. Моделирование уборочно - транспортного агрегата (УТА) Рассматривается технология механизированной заготовки сеносоломистого материала, основанная на совмещении операций начиная с подбора валка до выгрузки сформированного стога. При этом особое внимание обращается на увязку и четкость выполнения отдельных операций, обусловленных правильным выбором величины параметров рабочих органов исполнительных механизмов [5]. Технологическая модель УТА, совмещающего операции заготовки сеносоломистого материала приведена на рисунке 2. Агрегат, состоящий из подборщика 1, погрузчика 2, сборочной емкости 3 во время работы движется по валку с переносной скоростью е v Провяленная в валках сеносоломистый материал подбирается и со скоростью п v подается в приемную камеру погрузчика 2. На входе погрузчика 2 создается перемещение материала со скоростью 2 v , а на выходе она имеет скорость - 1 v Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 13 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ TECHNICAL SCIENCES Рисунок 2 – Технологическая модель уборочно - транспортного агрегата (УТА) Основным условием взаимосвязи подборщика и погрузчика является: 2 1 2 v v v v v v п е п (9) Сеносоломистный материал выбрасывается в сборочную емкость со скоростью 1 v Если скорость 1 v на выходе из погрузчика 2 незначительна, то очевидно выбрасываемый материал будет скапливаться в передней части сборочной емкости 3, перегружая эту зону. Это не способствует равномерности размещения растительной массы в емкости. Исходя из этого, необходимым условием работоспособности агрегата является создание и поддерживание на выходе из погрузчика скорости воздушного потока се v , способной обеспечивать дальность выбрасывания материала, которая бы соответствовала длине сборочной емкости: 1 v се v (10) Таким образом, в процессе уборки сеносоломистой массы с поверхности поля предусматривается последовательное участие в одном агрегате трех основных машин – подборщика, погрузчика и сборочной емкости. От их параметров и взаимодействия зависят 1 2 3 Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 14 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ TECHNICAL SCIENCES устойчивость протекания технологического процесса, производительность и затраты мощности на подбор, погрузку и формирование стога сена. На уборке сеносоломистого материала из валков могут найти применение два вида устройств: а) барабанный подборщик в сочетании с цепочно - планчатым транспортером; б) полотняный подборщик с закрепленными множеством пружинных пальцев. Для проверки работоспособности технологической схемы УТА (рисунок 2) последовательно исследуем процессы подбора валка указанными видами подборщиков при помощи их математической модели, что позволит обосновать некоторые конструктивно - технологические параметры рабочего органа. Сравнение двух вариантов моделей позволит определить оптимальное подбирающее устройство для УТА. Заключение. Применение системных принципов исследований при проектировании уборочно - транспортного комплекса для механизированной заготовки рассыпного сена, основанного на моделировании отдельных операций технологической цепочки, облегчит комплексное разрешение проблемы [6]. Анализ разработанных моделей указывает, что концепция разрешения проблемы заключается в повышении эффективности механизированной заготовки рассыпного сена за счет разработки технологического уборочного комплекса машин на базе колесных тракторов, работающих с прицепными косилками и валковыми прицепными жатками на косовице в зависимости от урожайности трав; и высокопроизводительными прицепными подборщиками - погрузчиками с обоснованными параметрами рабочих органов и сборочной ёмкости на подборе валков [7]. ЛИТЕРАТУРА 1. Андриянов В.Е. Проектирование и формирование систем машин для растениеводства региона. – Алматы, 2002. – 125 с. 2. Краснощеков Н.В. Повышение производительности машинных агрегатов – приоритетное направление технической политики в АПК/Тракторы и сельскохозяйственные машины. – 2002, No1. 3. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. – М.: Высшая школа, 1989. 4. T. Telebaev, D.K. Abulkhairov. Systemic philosophical principles of research in agricultural practice 01010. Published online: 04 January 2024.- BIO Web of Conferences Volume 83 (2024). International Conference G Scientific and Technological Development of the Agro-Industrial Complex for the Purposes of Sustainable Development (STDAIC-2023). Bishkek, Kyrgyzstan, Novem ber 20, 2023. II Международная научно - практическая конференция “Наука и инновации в АПК. 5. Абулхаиров Д.К., Сагынганова И.К., Усербаев М.Т. - Обоснование технологической схемы и параметров механизма уплотнения сена в сборочной камере. - «Университет еңбектері – Труды университета» Карагандинского технического университета, 2022,.No1. 6. Алшынбай М. Р., Астафьев В. Л., Абулхаиров Д. К. Рекомендации по комплексной механизации уборки трав на сено в Северном Казахстане. Сайт «Инфоурок». – Ведущий образовательный портал России. 2016 г. 7. Астафьев В.Л. Концептуальный подход к обоснованию и выбору высокопроизводительных комплексов машин для растениеводства Северного Казахстана // Состояние проблемы и перспективы развития агроинженерной науки в современных условиях: Материалы Международной научно - практической конференции. - Алматы, 2006. - С. 18 -20. Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 15 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ TECHNICAL SCIENCES DOI 10.24412/2709-1201-2024-1-15-21 УДК 625.76 МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ РОВНОСТИ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ МИРЗОЗОДА СУХРОБ БЕГМАТ к.т.н., доцент кафедры "Строительство дорог, сооружений и транспортных коммуникаций", Таджикский технический университет им. академика М.С. Осими, Душанбе, Таджикистан. МИРЗОЕВ ФАРИДУН СУХРОБОВИЧ инженер 2 категории Отдела искусственных сооружений ГУП «Научно - исследовательский и проектно - изыскательский институт» Министерства транспорта, Душанбе, Таджикистан. Аннотация. В данной статье описаны 4 группы методов измерения ровности автомобильных дорог. Последовательно и более подробно описана процедура проведения обследования дорог. Кроме этого, описаны практики, рекомендуемые для тарировки ровности. Особое внимание уделено деформациям дорожных одежд и покрытий, которые постепенно нарушают их первоначальную ровность, а также плавность продольного и поперечного профилей проезжей части дороги. Ключевые слова: автомобильная дорога, группы, системы, методы, обследования, международный индекс ровности, автомобиль, приборы, продольный профиль, поперечный профиль. С увеличением количества и размеров деформаций дорожных одежд и покрытий постепенно нарушается их первоначальная ровность и плавность продольного и поперечного профилей проезжей части дороги. Наступает время, когда от плохого состояния поверхности покрытия начинает уменьшаться скорость движения из - за динамических ударов на неровностях, баковых раскачиваний автомобилей и т.п. Чтобы определить критический момент, когда необходимо безотлагательно проводить ремонтные работы, ежегодно проверяют состояние поверхности покрытий. При этом измеряют деформации и разрушения или определяют степень их влияния на условия движения, - как говорят, оценивают степень проезжаемости дороги. Для измерения размеров неровностей покрытия, вызываемых деформациями и разрушениями, а также отклонений форм поперечных и продольных профилей от первоначальных или проектных, применяют разнообразные приборы [5, c.79-80]. Многие методы измерения ровности автомобильных дорог, используемые по всему миру, могут быть объединены в 4 группы на основе того, как точно они измеряют продольный профиль автомобильной дороги и, следовательно, Международный Индекс Ровности ( IRI). Продольная ровность дорожных покрытий – качественная характеристика состояния покрытия, обратная величине неровности. Оценка продольной ровности покрытия проезжей части осуществляется по каждой полосе движения на участках длиной 100 м по Международному Индексу Ровности (IRI). Группа 1 - Точное изображение продольного и поперечного профиля. Группа 2 - Другие профилометрические методы. Группа 3 - Международный индекс ровности ( IRI ) посредством корреляции. Группа 4 - Субъективная оценка. Группа 1 - Точное изображение продольного и поперечного профиля. Эта группа имеет наивысший стандарт точности. Методами Группы 1 являются те, которые представляют продольный профиль автомобильной дороги на расстоянии не более, чем 250 м с точностью 0,51 мм для гладких автомобильных дорог. Этот профиль далее Impact Factor: SJIF 2021 - 5.81 2022 - 5.94 ОФ “ Международный научно - исследовательский центр “ Endless Light in Science ” 16 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ TECHNICAL SCIENCES используется для прямого подсчёта Международного Индекса Ровности ( IRI ). Методы 1 - ой группы главным образом используются для тарирования и утверждения других методов измерения ровности. Они могут быть использованы для относительно коротких участков, где требуется высокая степень точности, но они не удобны для общего обследования ровности. Примеры методов Группы 1 для проведения замеров используют такие приборы контроля ровности, как толчкомеры, профилометры, сканеры, трехметровую рейку, нивелир, передвижные профилографы и другие приборы, предназначенные для измерения ровности в том числе Международного Индекса Ровности ( IRI ). В процессе измерения ровности приборы фиксируют сумму вертикальных перемещений в сантиметрах либо в метрах, при прохождении участка дороги протяжённостью 1 км (см/км), (м/км) [1, 2, с.41 -44, 45-48] Группа 2 - Другие профилометрические методы. Данная группа включает все остальные методы, в которых профиль автомобильной дороги измеряется на основе прямого вычисления Международного Индекса Ровности ( IRI), но который не