ИССЛЕДОВАНИЕ АЭРОДИНАМИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ АГРОДРОНОВ
Kalit so'zlar:
БПЛА; агродрон; точное земледелие; CFD-моделирование; аэродинамика; система распыления; цифровое сельское хозяйство; авиационная обработка; Smart FarmingAnnotatsiya
В статье исследуются аэродинамические и технологические параметры агродронов, сельскохозяйственных предназначенных культур. для Рассматриваются авиационной вопросы обработки системного моделирования беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), оптимизации параметров распыления и повышения эффективности технологических процессов в условиях точного земледелия. Разработана экспериментальная платформа агродрона «ZAMINDAR», предназначенная для точечного внесения химических препаратов и мониторинга состояния посевов. Исследование основано на применении CFDмоделирования, CAD/CAE-проектирования и экспериментальной валидации в полевых условиях. Установлено, что оптимизация аэродинамической схемы и параметров распыления позволяет повысить равномерность покрытия растений до 92,5–94,8 % и снизить расход химических препаратов на 18–22 %. Полученные результаты подтверждают перспективность применения агродронов в системах цифрового и ресурсосберегающего сельского хозяйства.
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Zhang C., Kovacs J. M. The application of small unmanned aerial systems for precision agriculture: A review // Precision Agriculture. 2012. Vol. 13, № 6. P. 693–712.
2. Tsouros D. C., Bibi S., Sarigiannidis P. G. A review on UAV-based applications for precision agriculture // Information. 2019. Vol. 10, № 11. P. 349.
3. Adão T. et al. Hyperspectral imaging: A review on UAV-based sensors for agriculture // Remote Sensing. 2017. Vol. 9, № 11. P. 1110.
4. Huang Y. et al. Development and prospect of UAV technologies for agricultural production // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2013. Vol.
6, № 3. P. 1–10.
5. Zhang H. et al. Spray drift and droplet distribution in UAV applications // Biosystems Engineering. 2018. Vol. 167. P. 34–45.
6. Li J., Lan Y. UAV spraying systems for precision agriculture: A review // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2020. Vol. 13, № 5. P. 1–12.
7. Saiz-Rubio V., Rovira-Más F. From Smart Farming towards Agriculture 5.0: A review on crop data management // Agronomy. 2020. Vol. 10, № 2. P. 207.
8. FAO. Precision Agriculture and Digital Farming Report. Rome : FAO, 2020.
9. World Bank. Agricultural Innovation Systems Report. Washington : World Bank, 2021.
10. Lobell D. B. et al. Crop yield gaps: Their importance, magnitudes, and causes // Annual Review of Environment and Resources. 2009. Vol. 34. P. 179–204.
11. Agency for Strategic Reforms. Study on the application of drones and artificial intelligence in Uzbekistan’s economy. Tashkent, 2024.
12. Беккет Б. У. Моделирование и управление технологическими процессами. М. : Техносфера, 2003.
13. van Griensven A. et al. Sensitivity analysis in engineering systems // Environmental Modelling and Software. 2006. Vol. 21. P. 164-173.
14. Кадыров С. Х. Исследование эффективности применения агродронов в сельском хозяйстве Узбекистана // Agro Ilm. 2024. № 4. С. 52–57.
15. Указ Президента Республики Узбекистан № ПФ-5853 «О стратегии развития сельского хозяйства Республики Узбекистан на 2020–2030 годы». Ташкент, 2019.
16. Указ Президента Республики Узбекистан № ПФ-6262 «О мерах по коренному совершенствованию системы карантина и защиты растений». Ташкент, 2021.
