Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "combine-harvester" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Zagadnienia procesu wentylacji kabiny kombajnu rolniczego
    Considerations on ventilation of combine-harvester cabin
    Autorzy:
    Cieślikowski, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/291003.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    skład granulometryczny
    konimetr Zeissa
    układ wentylacji kabiny
    granularity
    Zeiss-Conimeter
    cabin ventilation system
    Opis:
    Niekorzystnym efektem wentylacji wymuszonej jest przenikanie cząstek zapylenia do wnętrza kabiny operatora kombajnu rolniczego. Przeprowadzone obserwacje kształtu cząstek zapylenia konimetrem Zeissa wraz z pomiarami ich wielkości wykazały udział objętościowy frakcji o wymiarach od 5 - 35µm. Stan ten wskazuje na konieczność filtrowania powietrza na wlocie do czerpni o znacznie większej skuteczności niż na obecnie stosowanym filtrze wykonanym z tkaniny syntetycznej. Analiza składu granulometrycznego pyłu odseparowanego z kanałów układu wentylacji nawiewowej kabiny wykazała zróżnicowany rozkład wielkościowy cząstek w stosunku do danych literaturowych dotyczących filtracji zapylenia drogowego.
    One of the drawbacks of forced ventilation is the penetration of dust particles to the cabin of a combine-harvester. Studies of the shape of dust particles using the Zeiss-Conimeter, together with size measurements, have revealed the volume share of fraction 5 - 35µm. This indicates the need to provide far more efficient filtration of air supplied to the intake, than it is achieved in the synthetic fibre filter used nowadays. The granularity analysis of the dust separated from the intake ventilation system channels of the cabin, has revealed diversified particle distribution as opposed to reference data available on roadborne dust.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 6, 6; 85-90
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    System autodiagnozy zespołu przekładniowego kombajnu zbożowego
    Autodiagnostic system of the gear box in a combine harvester
    Autorzy:
    Cieślikowski, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/288404.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    autodiagnoza
    komputer pokładowy
    algorytm diagnostyczny
    autodiagnostics
    board computer
    diagnostic algorithm
    Opis:
    Zaprezentowano możliwość wprowadzenia systemu autodiagnozy w odniesieniu do klasycznego zespołu przekładniowego kombajnu Z058. Konsultacje z producentem maszyny - firmą CHN New Holland w Płocku oraz przeprowadzona analiza dokumentacji układu napędowego kombajnu, ze względu na ocenę podatności diagnostycznej, stanowiły podstawę do dokonania selekcji metod diagnozowania oraz wyboru sygnałów diagnostycznych. Proces autodiagnozy realizowany jest z udziałem komputera pokładowego w systemie ciągłym w trakcie eksploatacji kombajnu w warunkach prac polowych.
    Paper discussed the possibility of an autodiagnostic system application to classical gear box of Z-058 combine harvester. The consultations with machine manufacturer (CHN New Holland, Płock) as well as the analysis of combine harvester driving system documentation in respect of its diagnostic ability, were the basis to select the diagnostic methods and to choose the diagnostic signals. The autodiagnostic process is realized in continuous mode with the use of a board computer during operation of combine harvester under field conditions.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 8, 8; 49-56
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie stanu technicznego zespołu przekładniowego kombajnu zbożowego za pomocą modelu regresyjnego
    Predicting of combine harvester transmission unit mechanical state using the regression model
    Autorzy:
    Cieślikowski, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289799.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    diagnostyka funkcjonalna
    model regresyjny
    parametr diagnostyczny
    zespół przekładniowy
    functional diagnostics
    regression model
    diagnostic parameter
    transmission unit
    Opis:
    W przedziałach czasu eksploatacji kombajnu ZO-58 wyznaczono intensywność zmiany kąta przemieszczeń skrętnych wałów zespołu przekładniowego. Opracowano model regresyjny typu: parametr sygnału diagnostycznego w funkcji miary eksploatacji. Zapisano model trendu zmiany parametru diagnostycznego, wyznaczając wykładnik potęgowy określający charakter zmian stanu technicznego obiektu. Zapas resursu obiektu odniesiono do zmierzonych wartości parametru z uwzględnieniem wartości granicznych dokonując ponadto analizy trendu krzywej eksploatacyjnej obiektu.
    Angle change intensity for transmission unit shaft tensional shifts was determined within combine harvester operating time intervals from 0-58. Type regression model was developed: diagnostic signal parameter in operation measure function. Diagnostic parameter trend model was recorded by determining index exponent that defined the character of object mechanical state changes. Object service life reserve was referred to measured parameter values, taking into account boundary values. Moreover, the object operation curve was subject to analysis.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 10, 10; 49-55
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza parametru diagnostycznego zespołu przekładniowego kombajnu zbożowego z użyciem sztucznych sieci neuronowych
    Analysis of diagnostic parameter of the combine harvester gear assembly with the use of artificial neural network
    Autorzy:
    Cieślikowski, B.
    Langman, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287632.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    autodiagnoza
    sztuczna sieć neuronowa
    komputer pokładowy
    kombajn zbożowy
    autodiagnosis
    artificial neural network
    board computer
    combine harvester
    gear box
    Opis:
    Zaprezentowano wyniki etapu prac badawczych prowadzonych przez KIMiA, zmierzające do ustalenia cech parametru diagnostycznego oceny stanu technicznego skrzyni przekładniowej kombajnu Z058. Badania te stworzą możliwość wprowadzenia systemu autodiagnozy w odniesieniu do zespołu przekładni zębatych w klasycznej skrzyni przekładniowej kombajnu Z058. Konsultacje z producentem maszyny - firmą CHN New Holland w Płocku oraz przeprowadzona analiza dokumentacji konstrukcyjnej układu napędowego ze względu na zakres podatności diagnostycznej, stanowiły podstawę do dokonania selekcji metod diagnozowania oraz wyboru sygnałów diagnostycznych. Moduł wnioskowania diagnostycznego wykorzystuje metody sztucznej inteligencji - sztuczne sieci neuronowe.
    Paper presented a stage of research work realized by the Mechanical Engineering and Agrophysics Dept, intending to determine the features of diagnostic parameter to evaluating technical state of the gear box in Z058 combine harvester. The study will enable introduction of an autodiagnostic system dealing with toothed gear assembly in classic gear box of Z058 combine harvester. The consultations with machine producer (CHN New Holland, Płock) as well as the analysis of combine harvester drive system documentation in respect of its diagnostic ability, were the basis to select the diagnostic method and to choose the diagnostic signals. The modulus of diagnostic inference utilized the methods of artificial intelligence – the artificial neural network.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 8, 8; 57-62
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies