董磊
摘要:在运输和搬运树木的过程中是现代化的,森林机械和技术设备的质量和可靠性的要求密切相关。机械运行可靠性分析是重要的质量执行维护和支付的成本,本手稿的重点是分析在林业中使用标准森林机器的可靠性,揭示了森林机械技术效率和森林技术设备的实例分析。
关键词:机械运行;森林管理;技术设备;可靠性分析
中图分类号:S77 文献标识码:A 文章编号:1674-957X(2021)15-0087-02
0 引言
林业技术设备受益于机械迅速发展趋势,对林业作物处理质量的需求不断增加,这增加了对高效和可靠的森林技术设备来满足该需求。如今,林业依赖于森林机械和设备的广泛使用[1]。国际市场的发展,更高的客户期望和随之而来的全球竞争的增加,导致制造商创造了越来越多的定制产品。如今,制造商需要在更短的时间内生产出高质量的产品。在这种竞争环境中,制造商的目标是在最短的时间内生产高质量的产品,这导致制造商对机器可靠性比以往任何时候都更感兴趣。采伐设备维护是制造系统的重要组成部分,以确保操作设备保持健康状态,减少故障,并保证产品的高质量。此外,还有其他因素促使人们对可靠性越来越感兴趣,包括系统的复杂性和复杂性的提高,以及对产品质量、保修程序、安全法和供应链可持续性的坚持。后一些因素也受到故障、维修或更换的高成本的影响。确保运行可靠性的问题由于一些特定的因素而变得复杂,例如:采伐机器的分类、用户的数量、不同机器构造的复杂性、使用林业机器的季节性、对操作人员资格的高要求、设备大面积分散,缺乏存储空间,以及操作和天气条件[2]。
采伐设备可靠性预测是指在当前结构设计之前对结构进行评估。虽然设备的可靠性不仅通过评估技术得到提高,可靠性预测的结果提供了一个早期的指示,表明设计是否可能满足可靠性目标[3]。在新的采伐设备结构或设计修改中可能存在的可靠性问题,并指明了哪些部件需要进一步测试。它是一种评估设备可靠性或确定其在早期阶段是否需要进一步修改的方法,以有效地为公司工作。在日常生活中会遇到质量和可靠性这样的术语。生产商在广告中强调产品的质量,然而,所有者很少考虑产品的有限可靠性,只在产品坏掉的时候考虑它。故障可以由人为的意外或故意的失败引起。本手稿的目的是评价林业采伐设备使用的森林机械的操作可靠性。这些机器被用于实际条件下的木材加工,木材采伐效率受到林分和地形因素的影响,这些因素与系统本身相互作用。利用现有的完整采伐作业数据库,确定作业环境对森林采伐作业技术效率的影响。分析作业环境对森林采伐作业技术效率的影响。作业规模、森林地形、木材种类数和块大小均显著影响森林采伐作业的技术效率。
1 森林设备机械运行可靠性分析
设备构件的选择和可靠性对最终产品的可靠性有重要影响。可靠性是一个非常复杂的范畴,仅根据工程的理论分析很难界定。通常有必要的正式测试,其中模拟了预期的操作条件,从操作时间和故障发生的角度评估对象。在实时运行中,导致可修系统失效的因素是多种多样的。这些故障可以分为不同类型的故障模式分析和多种故障模式。此外,属于一种模式的故障会导致其他模式故障的出现。测试的重要性有很多原因。测试的结果往往是做出决定所必需的(从质量的角度来看),通过提供可靠性评估的手段以及规划和选择过程。充分的测试可以带来高可靠性的结果和非常好的质量。
可靠性工程专注于机器的维护和寿命,作为一门工程学科,它包括在设备的整个生命周期中对价值的系统应用,因此可靠性可以从开始(即概念计划)到结束(即设备的磨损)进行检查[4]。可靠性技术人员可以定义可靠性要求,评估、测试、评估和优化系统性能,因为森林机械在实际操作条件下使用的可靠性可能性。这些修改有利于业务开发的基础设施,但也会在机器或设备内的系统之间产生未知的故障、技术和功能关系。这意味着这台机器经常在运行中加载,发动机运行小时的数量非常高,但与其他观察到的机器相比,故障的数量不是最大的。离机器最近的是货代号,它涉及到故障率和平均失效时间,机器之间的故障时间差异具有统计学意义。
2 森林机械技术效率的分析
作业规模、地形坡度、原木种类数和块大小对森林采伐作业技术效率的影响均具有统计学意义,而林地面积的影响不显著。这说明采伐作业的技术效率会随着作业环境的变化而由高到低。这项研究结果的意义不仅在于更好地了解受作业环境影响的森林采伐作业的技术效率。森林区域对森林采伐作业的技术效率影响不大,这表明森林区域可能没有能够显著影响采伐效率的显著特征。但是,森林区域对森林采伐效率影响的结果对不同国家可能是不同的。作业规模对采伐效率的积极影响表明,采伐需要提高其处理大规模采伐作业的能力。为了实现这一目标,可以探讨对设备和人力开发的资本投资,以受益于规模经营的经济。众所周知,森林所有者的数量正在增加,小森林面积涉及的数量少,以及将设备移动到孤立的小区域的相关高成本,使得许多森林的采伐不经济。建议森林公司必须制订政策,鼓励将大片森林承包给采伐,采伐可以是单一的大片森林,也可以是靠近或有共同边界的大片森林。正如预期的那样,森林地形坡度的增加对技术效率产生了越来越大的负面影响,因为在陡峭的斜坡上有效地使用森林机器非常困难。尽管机械化程度有所提高,但陡峭地形的采伐仍然是对体力要求最高的森林采伐作業之一。
专业化通常被认为可以提高效率,因此,投资于开发和优化用于陡峭地形采收的专门技术(例如,电缆辅助地面采收系统,以及更新和更有效的堆场系统),可以帮助减少与陡峭森林采伐有关的技术效率低下。例如,机器人技术可以帮助从复杂地形中采集原木,以提高生产率,并有效地管理在这种地形上配备人员的安全法规合规成本。由于技术产品和工艺创新是竞争力的一些关键决定因素,这些战略有可能提高在陡峭地形上的收获性能。日志排序数量的增加会对采收作业的技术效率产生负面影响。然而,在大规模操作中,由于大量日志排序而造成的效率损失通常会被更高的值恢复所抵消。也就是说,在实际操作中,大量的日志排序有利于大规模操作的技术效率,因为每个排序都可以很容易地从一个站点获得大量的茎,从而导致每天的容量大大增加。在小规模操作中,通常会获得少量的茎,因为小规模操作中建议使用如此少量的日志排序。基于正边际效应,以吨/茎为单位的块大小可以说是对森林采伐技术效率影响最大的外生因素。
先前的研究表明,树木的大小是影响采伐产量的最重要因素,随着树木大小的增加,产量也会增加。切片大小对收获生产率的强正向影响,这与本研究的发现一致。块的大小对技术效率的积极影响表明,需要加强森林工业利益攸关方正在进行的鼓励采伐成熟树木的运动。人工林造林制度的变化,从修剪(清除)到结构(框架)可能会对采伐效率产生负面影响,因为小块的尺寸。进一步的研究建议更好地理解工件尺寸对效率的影响,因为它可能与机器类型、尺寸和操作技能有一些相互作用。在实际应用中,研究为评价管理绩效提供了有用的信息,也确定了通过更好的管理实践提高收获绩效时需要考虑的重要外部因素。采用两阶段的程序来确定作业环境因素对森林采伐作业技术效率的影响。大多数采收作业具有很高的规模效益,但各单位之间效率低下的根源是技术。研究表明,森林采伐作业的技术效率会受到采伐地点独特的作业环境特征的显著影響,这些环境特征与管理控制是外在的。环境因素包括作业规模、地形坡度、木材种类的数量和块的大小。这些外在因素可能导致效率低下,行业利益相关者在评估业绩和评价潜在的业务改进战略或政策时必须考虑到这些因素。
3 森林技术设备的实例分析
观察是在实际工作条件下进行的,公司经营的木材加工业务遵循所有的服务要求。公司有自己的维修车间,有合格的人员进行日常和非线路维修。利用观测对象、软件和统计方法对结果进行了分析[5]。这些都将解决维修费用的问题,并提供更有效的操作条件。信度测试的主要方法有四个基本步骤:对公司所有的机器进行了分析。这些机器的购置价格太高,不能忽视保养。这就是为什么该公司需要维护系统配置的最佳解决方案的原因。人为因素的影响不是研究的对象,因为在观察期间,部件损坏的根本原因是唯一不是人为因素造成的机械问题。分析基于工作关系,其中记录了有关技术的数据(技术特征、工作关系等)[6]。执行集中于质量的测试的目的是定义尽可能多的失败,目的是阐明它们的起源,以及在它们的技术定义方面每个失败可能意味着什么。定量结果定义了预测可靠性因素数字值的可能性。数据的复杂性和质量和定量分析的总结显示了与可靠性最相关的失效和相互作用。
采伐设备可靠性评估和测试的使用条件也在标准中显示。根据可靠性分析程序对机器进行研究的确切方法。为每台机器分别设计机器数据表:获取有关机器的技术信息,收集工作任务和图纸。每台机器的组件组设计:这使记录维护记录的输出成为可能。这些机器被分为以下组件组:转向架(包括车体、弹簧、减震器、底盘、车轮、轮胎、轮轴承、刹车、转向等)齿轮和传动机构(离合器、变速箱、轴、接头、差速器、带角带的齿轮、链条齿轮等)、发动机(燃油系统、发动机机体和其他发动机部件、气缸、气缸头、活塞及其部件等)、润滑和冷却系统、机器电气控制部件(包括传感器)、机器液压系统、液压起重机、机舱及控制元件。每台设备在统计程序中采集数据;这使得定义失败和确定如何评估度量成为可能。对每个设备的统一数据表的定义:即每个数据表具有相同的结构,从而提供了重复测量和记录它们的通用性和可能性。所得数据通过统计软件进行评估。
4 结论
分析表明,对森林采伐机械设备可靠性的研究是非常有意的。在实际工作条件下使用这些机器公司设备,为森林采伐提供了积极的解决方案。为预测性维护提供最佳的设备记录,这也为预防性维护提高系统的工作可靠性提供了实际指示。这取决于提高工业生产设备维修效率的设计和方法。
参考文献:
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[2]岳鹏中,杨志强.生态疏伐采伐强度控制要素探析[J].现代农业科技,2020(11):162-163.
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[6]周长军.浅谈森林采伐作业对森林生态保护的影响[J].科技创新导报,2019,16(19):136,138.