Uputstvo za pisanje rada u casopisu polj-tehnika · Professor Sindir Kamil Okyay, Ph.D., Ege University, Faculty of Agriculture, Bornova - Izmir, Turkey

Print ISSN 0554-5587 On line eISSN 2406-1123

UDK 631 (059)

POQOPRIVREDNA TEHNIKA

AGRICULTURAL ENGINEERING НАУЧНИ ЧАСОПИС SCIENTIFIC JOURNAL

УНИВЕРЗИТЕТ У БЕОГРАДУ, ПОЉОПРИВРЕДНИ ФАКУЛТЕТ, ИНСТИТУТ ЗА ПОЉОПРИВРЕДНУ ТЕХНИКУ

UNIVERSITY OF BELGRADE, FACULTY OF AGRICULTURE, INSTITUTE OF AGRICULTURAL ENGINEERING

Година XLIII, Број 4, 2018. Year XLIII, No. 4, 2018.

mh410

Sticky Note

Completed set by mh410

Editor in Chief

Prof. dr Mićo V. Oljača, University of Belgrade, Faculty of Agriculture Assistant of Editor in Chief

Prof. dr Aleksandra Dimitrijević, University of Belgrade, Faculty of Agriculture Tehnical Editor

Assit. Professor Kosta Gligorević, PhD., University of Belgrade, Faculty of Agriculture

National Editors Professor Mirko Urošević, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Dušan Radivojević, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Dragan Petrović, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Rade Radojević, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Vladimir Pavlović, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Olivera Ećim-Đurić, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Goran Topisirović, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Milovan Živković, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Zoran Mileusnić, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Rajko Miodragović, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Vesna Pajić, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Miloš Pajić, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Assist. Professor Milan Dražić, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Dušan Kovačević, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Nebojša Momirović, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Željko Dolijanović, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Zorica Sredojević, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Branko Radičević, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Ivan Zlatanović, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Agriculture Professor Lazar Savin, Ph.D., University of Novi Sad, Faculty of Agriculture Professor Anđelko Bajkin, Ph.D., University of Novi Sad, Faculty of Agriculture Professor Mirko Komatina, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Mechanical Engineering Professor Zoran Stamenić, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Mechanical Engineering Professor Dragan Marković, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Mechanical Engineering Professor Zoran Miljković, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Mechanical Engineering Professor Vojislav Simonović, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Mechanical Engineering Professor Saša Barać, Ph.D., University of Priština, Faculty of Agriculture, Lešak Professor Nada M. Dragović, Ph.D., University of Belgrade, Faculty of Forestry Branka J. Kresović, Ph.D., Maize Research Institute, Zemun Polje, Belgrade International Editors Professor Peter Schulze Lammers, Ph.D., University of Bonn, Faculty of Agriculture, Germany Professor László Magó, Ph.D., Szent Istvan Univ., Faculty of Mechanical Eng., Gödöllő, Hungary Professor Victor Ros, Ph.D., Technical University of Cluj-Napoca, Romania Professor Sindir Kamil Okyay, Ph.D., Ege University, Faculty of Agriculture, Bornova - Izmir, Turkey Professor Pietro Picuno, Ph.D., SAFE School, University della Basilicata, Potenza, Italy Professor Nicolay Mihailov, Ph.D., University of Rousse, Faculty of Electrical Enginering, Bulgaria Professor Igor Kovačev, Ph.D., University of Zagreb, Faculty of Agriculture, Croatia Professor Selim Škaljić, Ph.D., University of Sarajevo, Fac. of Agriculture, Bosnia and Hercegovina Professor Zoran Dimitrovski, Ph.D.,University "Goce Delčev", Fac. of Mehanical Engineering, Štip, Macedonia Professor Sitaram D. Kulkarni, Ph.D., Central Institute of Agricultural Engineering, Bhopal, India Professor Francesco Conto, Ph.D., Director of the Dep.of Economics, Univ. of Foggia, Italy Professor Ladislav Nozdrovický, Ph.D., Faculty of Engineering., Slovak Univ. of Ag., Nitra, Slovakia Robert Jerončič, Ph.D, Ministry of Infrastructure, 1000 Ljubljana, The Republic of Slovenia Marjan Dolenšek, M.Sc., KGZS, 8000 Novo mesto, The Republic of Slovenia Professor dr Velibor Spalević, Dep. of Geography, University of Montenegro, 81000 Podgorica, Montenegro Profesor Kuznetsov Yury Alekseevich, PhD, Orel State Agrarian University, 302019 Russian Federation Vasileios Firfiris, Ph.D, Aristotle University Of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece Professor Ralph Sims, Ph.D, School of Engineering and Advanced Technology, Massey University, New Zealand

Editorial Council Prof. dr Milan Tošić, Prof. dr Petar Nenić, Prof. dr Marija Todorović, Prof. dr Dragiša Raičević, Prof. dr Đukan Vukić, Prof. dr Đuro Ercegović, Prof. dr Franc Kosi, Prof. dr Steva Božić, Prof. dr Lazar N. Ružičić, Prof. dr Ratko Nikolić, Prof. dr Enika Gregorić, Prof. dr Radivoje Topić, Prof. dr Milan Veljić, Prof. dr Miloš Tešić, Prof. dr Vlade Zarić

POQOPRIVREDNA TEHNIKA

НАУЧНИ ЧАСОПИС

AGRICULTURAL ENGINEERING SCIENTIFIC JOURNAL

УНИВЕРЗИТЕТ У БЕОГРАДУ, ПОЉОПРИВРЕДНИ ФАКУЛТЕТ, ИНСТИТУТ ЗА ПОЉОПРИВРЕДНУ ТЕХНИКУ

UNIVERSITY OF BELGRADE, FACULTY OF AGRICULTURE, INSTITUTE OF AGRICULTURAL ENGINEERING

WEB адреса (WEB Address) www.jageng.agrif.bg.ac.rs

Издавачки савет (Editorial Council)

Проф. др Милан Тошић, Проф. др Петар Ненић, Проф. др Марија Тодоровић, Проф. др Драгиша Раичевић, Проф. др Ђукан Вукић, Проф. др Ђуро Ерцеговић, Проф. др Франц Коси, Проф. др Стева Божић, Проф. др Лазар Н. Ружичић Проф. др Ратко Николић, Проф. др Еника Грегорић, Проф. др Радивоје Топић, Проф. др Милан Вељић Проф. др Милош Тешић, Проф. др Владе Зарић Техничка припрема (Technical editor)

Доцент др Коста Глигоревић, Пољопривредни факултет , 11080 Земун-Београд

Лектура и коректура: (Proofreader)

Проф. др Иван Златановић, Пољопривредни факултет , 11080 Земун-Београд Превод: (Translation)

Проф. др Иван Златановић, Пољопривредни факултет , 11080 Земун-Београд Штампа (Printed by)

Штампарија "Друидова радионица", Београд Часопис излази четири пута годишње

Тираж (Circulation)

350 примерака Дистрибуција примерака часописа Пољопривредна техника за заинтересованe је бесплатна . Радови објављени у часопису индексирани су у базама (Abstracting and Indexing): AGRIS (International Information System for the Agricultural Science and Technology) SCIndeks (Serbian Citation Index) NAAS (National Academy of Agricultural Sciences - India) ScienceMediaCentre ArgosBiotech CiteFactor (International Academic Scientific Journals) J4F (Journals for Free).

Издавање часописа помоглo (Publication supported by)

Министарство просвете, науке и технолошког развоја Републике Србије На основу мишљења Министарства за науку и технологију Републике Србије према решењу бр. 413-00-606/96-01 од 24. 12. 1996. године, часопис Пољопривредна техника је ослобођен плаћања пореза на промет робе на мало.

S A D R Ž A J

MEĐUSOBNI UTICAJ RAZLIČITIH PARAMETARA PRI MONITORINGU PRINOSA Dragan Marković, Vojislav Simonović, Nevena Tasić, Ivana Medojević, Aleksandra Joksimović ……….………….………….………….……………………..…..1-7 doi:10.5937/PoljTeh1804001M INTERNA I EKSTERNA REVIZIJA KAO FAKTOR POBOLJŠANJA FUNKCIJE UPRAVLJANJA POLJOPRIVREDNOG PREDUZEĆA

Popović Slobodan, Laban Bogdan, Vukasović Dragan, Ivić Mladen,

Nastić Sanda, Vera Popović ……….………….………….………….………………….….... 8-12 doi:10.5937/PoljTeh1804008P ZNAČAJ PROSTORNOG RASPOREDA U PROIZVODNOM PROCESU Aleksandra Joksimović, Dragan Marković, Vojislav Simonović, Ivana Medojević ……….………….………….………….………………….…..13-18 doi:10.5937/PoljTeh1804013J POSTUPAK ISPITIVANJA TRAKTORSKOG PNEUMATIKA U FUNKCIJI ODREĐIVANJA OSNOVNIH MEHANIČKIH PARAMETARA Boris Stojić ……….………….………….………….………………….…..19-28 doi:10.5937/PoljTeh1804019S DIZAJN, KLASIFIKACIJA, PERSPEKTIVA I MOGUĆA APLIKACIJA DRONOVA U POLJOPRIVREDU SRBIJE Oljača V. Mićo, Pajić Miloš, Gligorević Kosta, Dražić Milan, Zlatanović Ivan, Aleksandra Dimitrijević, Rajko Miodragović, Zoran Mileusnić, Rade Radojević, Milovan Živković, Dragan Petrović, Dušan Radivojević, Mirko Urošević, Goran Topisirović, Branko Radičević, Olivera Ećim, Nebojša Balać ..………….…..29-56 doi:10.5937/PoljTeh1804029O

https://doi.org/10.5937/PoljTeh1804001M

https://doi.org/10.5937/PoljTeh1804008P

https://doi.org/10.5937/PoljTeh1804013J

https://doi.org/10.5937/PoljTeh1804019S

https://doi.org/10.5937/PoljTeh1804029O

C O N T E N T

MUTUAL IMPACT OF DIFFERENT PARAMETERS IN YIELD MONITORING Dragan Marković, Vojislav Simonović, Nevena Tasić, Ivana Medojević, Aleksandra Joksimović ……….………….………….………….……………………..…..1-7 doi:10.5937/PoljTeh1804001M INTERNAL AND EXTERNAL AUDIT AS A FACTOR IN IMPROVING THE MANAGEMENT OF THE AGRICULTURAL ENTERPRISE

Popović Slobodan, Laban Bogdan, Vukasović Dragan, Ivić Mladen,

Nastić Sanda, Vera Popović ……….………….………….………….………………….….... 8-12 doi:10.5937/PoljTeh1804008P THE IMPORTANCE OF LAYOUT IN A PRODUCTION PROCESS Aleksandra Joksimović, Dragan Marković, Vojislav Simonović, Ivana Medojević ……….………….………….………….………………….…..13-18 doi:10.5937/PoljTeh1804013J TRACTOR TYRE EXAMINATION PROCEDURE FOR DETERMINATION OF BASIC MECHANICAL PARAMETERS Boris Stojić ……….………….………….………….………………….…..19-28 doi:10.5937/PoljTeh1804019S DESIGN, CLASSIFICATION, PERSPECTIVES AND POSSIBLE APPLICATIONS DRONES IN AGRICULTURE OF SERBIA Oljača V. Mićo, Pajić Miloš, Gligorević Kosta, Dražić Milan, Zlatanović Ivan, Aleksandra Dimitrijević, Rajko Miodragović, Zoran Mileusnić, Rade Radojević, Milovan Živković, Dragan Petrović, Dušan Radivojević, Mirko Urošević, Goran Topisirović, Branko Radičević, Olivera Ećim, Nebojša Balać ..………….…..29-56 doi:10.5937/PoljTeh1804029O






Univerzitet u Beogradu Poljoprivredni fakultet Institut za poljoprivrednu tehniku Naučni časopis POLJOPRIVREDNA TEHNIKA

Godina XLIII Broj 4, 2018. Strane: 1 – 7

University of Belgrade Faculty of Agriculture

Institute of Agricultural Engineering

Scientific Journal AGRICULTURAL ENGINEERING

Year XLIII No.4, 2018. pp: 1 - 7

UDK:631.354.2 Originalni naučni rad doi:10.5937/PoljTeh1804001M

MUTUAL IMPACT OF DIFFERENT PARAMETERS

IN YIELD MONITORING

Dragan Marković1, Vojislav Simonović

1, Nevena Tasić

1,

Ivana Medojević1 Aleksandra Joksimović

1

1Univesity of Belgrade, Faculty of Mechanical Engineering

Abstract: When measuring and analyzing site-specific yield known as the yield

monitoring within a wider cycle of precise agriculture, about 30 parameters are measured from inertia for mapping yields. The most important parameters with the default three parameters that define the location (latitude, longitude and elevation) are mass grain yield and grain moisture. In addition to this data during the yield monitoring, the temperature of the grain, speed of the combine and delution of precision (DOP) were also observed in this paper. By simple statistical testing of the correlation between these parameters, the level of mutual influence was determined, among other things, the degree of influence of all mentioned and observed parameters on yield, in response to the research question whether the yield affects another parameter other than the location and physical and chemical properties of the land at that location . A different degree of influence was determined, but no significant additional impact on the yield was calculated by measuring and measuring the measurement itself.

For the monitoring of the yield of seed wheat harvesting on the "Mladost" PKB, Tabla 2, the Class Lexion 450 harvester with an upgraded system for monitoring the AGL Technology manufacturer was used. For the statistical analysis, the parametric method of correlation within the software package SPSS Statistics v.21 was used.

Key words: correlation, seed wheat, yield

Kontakt autor. E-mail adresa: [email protected] TR35043 Istraživanje i razvoj opreme i sistema za industrijsku proizvodnju, skladištenje i preradu voća i povrća.


Markovic et al.: Mutual Impact of Different Parameters.../Agr.Eng.(2018/4).1-7 2

INTRODUCE

In the beginning, agronomy was done without use of any system. With growth of population, the need for food rise, and with it the need for more intensive use of land, namely planed crop change in time and space. Basic characteristic of all systems is maximal usage of vegetational factors for getting high and stable yield, while keeping field fertile [6]. The largest part of the production of winter wheat in Serbia is related to the agro-technology of larger investments in this production, with varieties created for such conditions. Economical need demands reduced investment in production, moving from convectional to rational reduced investments systems [5]. Variation in the yield of winter wheat is very expressive, depending on variation of average monthly air temperature and monthly precipitation in examined period. Bad meteorological conditions have particularly negative impact on the grain yield in the monoculture. Insufficient precipitation, especially in first two years of testing, is regularly followed with their unfavorable schedule. They were characterized by very small amounts of precipitation in April, May and June. [3,7].

Most important crop for bread making, basic food item in whole world is wheat. It is ranked among the most important plants that man cultivates. It is produced in the whole word in areas between 16 to 60 degrees north, and 20 to 50 degrees south latitude and at altitudes up to 3000m, wherever there are conditions for its production. In order to exploit its economic potential it is necessary to produce quality seed. There is no high yield without quality seed [11]. In this paper large number of parameters is being analyzed during harvest from the aspect of their mutual influence, with extra attention to the yield and moisture of the grain.

Reported accuracy of continuous yield monitoring depends on the type and brand of yield monitor, calibration regime, flow rate and conditions at harvest. Accuracy is ranges from 93 to 99.5 % [1,2,4]. Gradual and sudden speed changes affect the accuracy of yield measurements. Arslan and Colvin [1] showed that average error rates at a constant speed were 3 %, but varying speed between 8 and 11 km/h increased the average error to 5.2 %. When combine speed varied gradually, depending on yield variation, the measurement error almost doubled. Larger errors are observed when ground speed changes abruptly.

MATERIAL AND METHOD

Combine harvesting that was used in this study was equipped with header width of 6 m. Sensor for measuring the mass flow of grain set on top of the clean grain elevator, a sensor for measuring the moisture content is placed in the middle of the clean grain elevator, Figure 1 mass sensor measures the impact force exerted by the dumped grain elevators with blades falling on the impact plate.

Marković i sar.:Međusobni uticaj različitih parametara.../Polj. Tehn.(2018/4).1-7 3

Figure 1. a- Gape between elevator and auger for clear grain and impact plate of

mass flow sensor with modul (view from grain tank) and b - grain moisture sensor [10]

On the basis of this force, as well known to the width of the developer, the speed of movement and the speed of the elevator to the grain, as well as the percent of moisture, calculated on the weight of dry yield of grain. The effect of vibration harvester was eliminated the previous calibration mass sensor [9]. It is also pre-calibrated sensor and moisture content. System for the measurement of the yield is configured to successively records data on every two seconds. This is the time interval measurement, which was constant. Changing only the distance traveled during this time which is dependent on the speed of the combine and also was scored for each time interval of two seconds. If the recording interval in the range of 1-3 s, generate very large data sets, even for small fields [8]. The system for measuring grain yield is adjusted to successively record data at 2-second intervals. This was a constant time interval of measuring. The only parameter that changed was the distance travelled during that time, depending on the combine speed and was also recorded at 2-second intervals. The recording of measurements at 1-3 second intervals generates large datasets, even for small fields [8, 12].

Mass flow monitoring started 10 seconds after the adapter with a cutterbar was lowered for working position, and finished 10 seconds on lifting the cutterbar. Practically, there was a time shift for mass flow monitoring, consequently the yield, actually amounting to 10 seconds and representing transport time delay, i.e. the time needed for crop grain to travel through combine technological devices from the time moment of cutting to the time moment of grain striking against the impact plate of the mass flow sensor. Various factors such as combine separator design and settings and monitoring systems can affect the data gathering process so that the time shift should be adjusted. Without this adjustment, the grain flow and moisture values cannot be properly coordinated with location and area information to deliver data that accurately represent that location [1].


RESULTS AND DISCUSSION

Site yield of dry grain seed wheat on this field per display distribution, is given in Fig. 2 Such groupings yield of dry grain can be defined organizational zone explored part of the plot. Harvesting the plot is done three to five combines, but only one was equipped with tracking devices yield.

Correlation describes the intensity and direction of the linear relationship between the two variables. With the IBM SPSS Statistics v.21 software, it is possible to calculate the Spirman's correlation coefficient . This coefficient is suitable for ordinal quantities or ranked quantities.

Figure 2. Site-specific yield on map

The correlation value can be between 0 and 1. Various authors give different

interpretations, however, Cohen gives the following guidelines for the correlation size: a small correlation of , a mean correlation of , a large correlation of . These guidelines apply regardless of whether there is a negative sign in front of the coefficient . A negative sign indicates its direction, not the magnitude [3].

Table 1 shows a matrix view of the relationship between the individual variables that were the subject of research in the context of yield monitoring. These relationships in terms of correlation are shown by means of the Spirman coefficient with an appropriate statistical significance for each pair of 6 mutually crossed variables.


Table 1. Results of Spearman’s Correlations for differnet cases by Correlation

Coefficient and Sig. (2-tailed) in the brakets: a1 – Elevation, a2 – PDOP, a3 – Moisture,

a4 – Grain Temperature, a5 – Yield Mass (Dry), a6 – Speed

Listwise N = 2138 Elevation

(m) PDOP

Moisture

(%)

Grain

Temp

(°C)

Yld

Mass(Dry)

(tonne/ha)

Speed

(km/hr)

Spea

rman

’s r

ho

Elevation

(m)

Correlation

Coefficient 1.000 -.570** .282** -.365** -.001 -.193**

Sig. (2-tailed) . ( .000) ( .000) ( .000) ( .975) ( .000)

PDOP

Correlation

Coefficient -.570** 1.000 -.547** .624** -.086** .344**

Sig. (2-tailed) ( .000) . ( .000) ( .000) ( .000) ( .000)

Moisture(%)

Correlation

Coefficient .282** -.547** 1.000 -.692** .014 -.407**

Sig. (2-tailed) ( .000) ( .000) . ( .000) ( .509) ( .000)

Grain

Temp(°C)

Correlation C

oefficient -.365** .624** -.692** 1.000 -.016 .315**

Sig. (2-tailed) ( .000) ( .000) ( .000) . ( .446) ( .000)

Yld Mass(Dry)

(tonne/ha)

Correlation

Coefficient -.001 -.086** .014 -.016 1.000 -.262**

Sig. (2-tailed) ( .975) ( .000) ( .509) ( .446) . ( .000)

Speed(km/hr)

Correlation

Coefficient -.193** .344** -.407** .315** -.262** 1.000

Sig. (2-tailed) ( .000) ( .000) ( .000) ( .000) ( .000) .

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

The strength of the correlation, or how many percentages of the variance of one

variable, explains the other variables are defined in accordance with Cohen's division. In that sense, it is particularly important to emphasize those relations between variables where , as this suggests a large correlation. Such correlations according to the data in Table 1 have a total of four (underlined bold values).

The number of relations between variables where , (mean correlation) is four (only bolded values).


CONCLUSION

Among all the parameters observed, the only mass grain yield is not significantly correlated with other parameters. Only the correlation ( ) is distinguished by value. This suggests the conclusion that the mass yield affects 6% of the variation of the speed of the combine in the opposite direction, or that the operator of the combine slows the combine with the yield increase. PDOP, or precision of positioning, has a very significant correlation with elevation, speed, temperature and humidity of the grain. Thus, the increase in imprecision manifested by the higher PDOP value most affects the measured temperature. Temperature and humidity are measured by the same sensor within the Elevator Mounting Unit (EMU), so it is suggested that according to ( ) , even 49% of the variation of one variable depends on the variance of the second variable.

LITERATURA [1] Arslan, S., & Colvin, T. S. (2002). An evaluation of the response of yield monitors and

combines to varying yields. Precision Agriculture, 3, 107–122. [2] Birrell, S. J., Sudduth, K. A., & Borgelt, S. C. (1996). Comparison of sensors and

techniques for crop yield mapping. Computers and Electronics in Agriculture, 14(2–3), 215–233

[3] Cohen, J.W. 1988. Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd edn). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, pp. 79-81.

[4] Fulton, J. P., Sobolik, C. J., Shearer, S. A., Higgins, S. F., & Burks, T. F. (2009). Grain yield monitor flow sensor accuracy for simulated varying field slopes. Applied Engineering in Agriculture, 25(1), 15–21.

[5] Kovačević, D., Dolijanović, Ž., Jovanović, Ž., Milić, V. 2005. Uticaj tehnologije gajenja na prinos ozime pšenice. Poljoprivredna tehnika, Vol. 1, 27-32.

[6] Kovačević, D., Dolijanović, Ž., Oljača, S., Milić, V. 2007. Organska proizvodnja alternativnih vrsta ozime pšenice. Poljoprivredna tehnika, Vol. 4, 39-45.

[7] Kovačević, D., Oljača, S., Dolijanović, Ž., Oljača, M. 2008. Uticaj savremenih sistema obrade zemljišta na prinos važnijih ratarskih useva. Poljoprivredna tehnika, Vol. 2, 73-80.

[8] Lyle, G., Bryan, A., & Ostendorf, B. 2014. Post-processing methods to eliminate erroneous grain yield measurements: review and directions for future development. Precision Agriculture, 15, 377–402.

[9] Simikić, M., Savin, L.,Tomić, M., Prokeš, B., Mačvanin N., Ivanišević I. 2013. Intensity of vibrations felt by combine harvester driver, Traktori i samohodne poljoprivredne mašine, 18 (5), 56-62.

[10] Simonović, V., Marković, D., Jelena, Ilić., Ivana Marković. 2014. Effect of extreme site-specifific value yield at the descriptive statistical indicators. Tractors and power machines, 19 (2), 101-108.

[11] Yang, Y., Ding, J., Zhang, Y., Wu, J., Zhang, J., Pan, X., Gao, C., Wang, Y., He, F. 2018. Effects of tillage and mulching measures on soil moisture and temperature, photosynthetic characteristics and yield of winter wheat. Agricultural Water Management, 201: 299–308.


[12] Zhang, C., Liu, J., Shang, J., Cai, H. 2018. Capability of crop water content for revealing variability of winter wheat grain yield and soil moisture under limited irrigation. Science of the Total Environment, 631–632, 677–687.

MEĐUSOBNI UTICAJ RAZLIČITIH PARAMETARA

PRI MONITORINGU PRINOSA

Dragan Marković

1, Vojislav Simonović

1, Nevena Tasić

1,

Ivana Medojević1 Aleksandra Joksimović

1

1Univerzitet u Beogradu, Mašinski fakultet,

Katedra za poljoprivredno mašinstvo

Sažetak: Pri merenju i analizi lokacijski specifičnog prinosa poznatijeg kao monitoring prinosa u okviru šireg ciklusa precizne poljoprivrede meri se oko 30 parametara od interesa za mapiranje prinosa i šire. Najvažniji parametri uz podrazumevana tri parametra koja definišu lokaciju (latituda, longituda i elevacija) su maseni prinos zrna i vlažnost zrna.

Uz ove podatke tokom monitoringa prinosa u ovom radu posmatrani su i temperatura zrna, brzina kretanja kombajna i odstupanje preciznosti lociranja (DOP). Jednostavnim statističkim testiranjem korelacije između ovih parametara utvrđen je nivo međusobnog uticaja, između ostalog i stepen uticaja svih navedenih i posmatranih parametara na prinos, kao odgovor na istraživačko pitanje da li na prinos utiče još neki parametar osim lokacije i fizičko-hemijskih osobina zemljišta na toj lokaciji. Utvrđen je različit stepen uticajnosti, ali nije otkriven ni jedan značajan dodatni uticaj na prinos izračunat posredstvom merenja i makon samog merenja.

Za monitoring prinosa pri žetvi semenske pšenice na imanju „Mladost“ PKB, Tabla 2, korišćen je kombajn Class Lexion 450 sa nadograđenim sistemom za monitoring AGL Technology proizvođača. Za statističku analizu korišćena je parametarska metoda korelacije u okviru softverskog paketa SPSS Statistics v.21.

Ključne reči: korelacija, semenska pšenica, prinos

Prijavljen: 01.10.2018. Ispravljen: 10.10.2018 Prihvaćen: 03.11.2018.






Year XLIII No.4, 2018. pp: 8 – 12

UDK: 338.43.1. Originalni naučni rad

doi:10.5937/PoljTeh1804008P

INTERNAL AND EXTERNAL AUDIT AS A FACTOR

IN IMPROVING THE MANAGEMENT OF THE

AGRICULTURAL ENTERPRISE

Popović Slobodan1

, Laban Bogdan2, Vukasović Dragan

3,

Ivić Mladen4, Nastić Sanda

5, Vera Popović

6

1Assistant Professor, Internal Auditor, Department of Management and Finance,

Faculty of Economics and Engineering Management, Cvećarska 2, Novi Sad, Serbia, 2PhD, City administration of the City Subotica, Trg Slobode 1,

24000 Subotica, Serbia 3Associate Professor, Independent University of Banja Luka, Veljka Mlađenovića 12e,

78000 Banja Luka, Bosnia and Hercegovina, 4Associate Professor, University of Business Engineering and Management Banja Luka,

Faculty of Economics, 78000 Banja Luka, Bosnia and Hercegovina 5PhD, JKP Vodovod i kanalizacija, Masarikova 17, 21000 Novi Sad, R.Serbia

6PhD, Institute of Field and Vegetable Crops, M. Gorkog 30, 21000 Novi Sad, R.Serbia

Abstract: An audit may be a factor and a decision support mechanism for the management is set up. This time the use of the revision should contribute to improving the overall management results of the agricultural enterprise. The main objective of applying the recommendations of internal and external audit is to reduce the risk to the enterprise at all levels of governance. The paper emphasizes the importance of establishing a process of control mechanisms, which will increase the safety and security of business operations. The overall audit can provide full support to the management structure in the efforts to increase the safety and efficiency of operations, which is important in the agricultural sector, since it has a slow turnover of capital. The authors point out that there is no generally accepted model of implementation of management's behavior regarding the practical application of audit jobs that can be introduced in order to increase the efficiency of the company's operations.

1 Corresponding autor. E-mail address: [email protected]


mailto:[email protected]

Popović i sar.:Interna i eksterna revizija kao faktor.../Polj. Tehn.(2018/4).8-12 9

In this way, the authors emphasize the importance of implementing the audit in agriculture, since they can benefit from the acceptance of audit conclusions.

Keywords: internal audit, external audit, management, results.

INTRODUCTION

A comprehensive review of agricultural production [1] should indicate some of the key economic governance factors [2, 3, 4, 5] in order to achieve increased effects. This is particularly important in agriculture as a low accumulative activity. By this, the essential authors draw attention to the complete management of the company, which is in accordance with already outlined management positions that we encounter in several authors [6, 7].

Essential authors draw attention to managerial observation of the company, where there are certainly places for the application of non-standard ways of improvement, such as internal and external audit, as a method of management and application of recommendations that can give benefits to the agricultural enterprise [8, 9, 10].

Modern management is oriented to meeting the criteria of the "leader" of management [11], and the overall process can also contribute to the appreciation of attitudes of internal and external auditors. This essentially refers to large enterprises, such as agrarian enterprises [12], as well as corporations [13, 14].

Adherence to the recommendations of internal auditors by management is vital in the practical functioning of enterprises [15]. Accordingly, internal audit and control mechanisms can substantially reduce the risk intervals in a transitional country on the road to the EU.

MATERIAL AND METHODS

In order to increase security and reporting, the authors set the pivotal research of top management that was conducted in 30 randomly selected medium-sized enterprises in the Republic of Serbia, based on the agricultural business activity.

The aim was to determine the increase in the number of quality reporting of the lower levels to the management of the company. Authors point out that a larger number of reporting means greater security of reporting, but also increases total costs per individual enterprise.

Reporting costs arise from the greater involvement of permanently employed workers in internal audit activities and costs arising from the engagement of external auditors.

RESULTS AND DISCUSSION

In order to confirm the results of the research, the authors conducted an interview with top management. After processing the results obtained through a research interview, i.e. a survey, the authors present the results in two basic tables.

Popovic et al.: Internal and External Audit as a.../Agr.Eng.(2018/4).8-12 10

The first gives an overview of the results in relation to the number of management top management reports in relation to the perceived risk expressed in nominal terms as shown in table 1 by the authors.

Table 1. Reporting ratio according to the number of reports relative to the estimated risk

Number of top

Management Reports

Estimated risk

expressed in

nominal terms

Risk interval Nominal Risk in

Testing Enterprises

1 6 1-10 174

2 4 1-10 115

3 3 1-10 87

4 2 1-10 59

In the continuation of the research, the author's subject was to present the 10

highest-ranking risks per enterprise in agricultural enterprises. This was done by giving Table 5 nominally the highest-ranking risk of corporate governance.

In Table 3, the authors presented a list of other risks per enterprise. This is why the authors essentially pointed out the 10 most nominally ranked risks for the company, which can essentially have an impact on the company in the agrarian sector of the Republic of Serbia.

Table 2. Risk presentation at nominally highest risk per enterprise

Serial

number

Basic risks (possible

identification) Risk interval

Nominal Risk in

Testing Enterprises

1 Company's financial risk 1-10 180

2 Risk related to management by

management 1-10 175

3 Strategic risk 1-10 148

4 Company's regulatory risk 1-10 138

5

Technological risk associated

with the company's business 1-10 136

Table 3. Display of other risks at nominal risk per enterprise

Serial

number Other risks Risk interval

Nominal Risk in

Testing Enterprises

1 Company's financial risk 1-10 100

2 Risk related to management by

management 1-10 88

3 Strategic risk 1-10 82

4 Company's regulatory risk 1-10 65

5

Technological risk associated

with the company's business 1-10 59

Popović i sar.:Interna i eksterna revizija kao faktor.../Polj. Tehn.(2018/4).8-12 11

CONCLUSIONS

Identifying the risks that the management can receive from internal and external audit in agricultural enterprises in transition countries such as the Republic of Serbia is of great importance for the management of these enterprises.

This indicates the importance of finding the most optimal processes in the company. In this paper, one way of fulfilling more criteria of optimum is presented, that is, the authors pointed out after testing for the importance of identifying important risks.

The authors emphasize the importance of ranking the risk interval, in this paper the authors pointed to possible ranking in the interval 1-10 on the example of 30 tested agricultural enterprises. The authors point out that these are not the only possible ones, but only the presentation of some of whom the authors pointed out by 5 grades and 5 other nominally highest-ranking risks.

The aim of this study was to highlight the importance of finding an interval of risk by an internal audit and an external audit in order to optimize corporate governance. This can achieve agro-economic benefits from the management that manages companies in the field of agriculture. In addition, this study can serve as a basis for new research in a large number of small and medium-sized enterprises, primarily in the field of agriculture.

REFERENCES

[1] Popović., S. 2014. Socio-ekonomski faktori ograničenja razvoja agrara, Monografija, Fimek, Novi Sad, p 30.

[2] Popović, S., Novaković, S., Đuranović, D., Mijić, R., Grublješić, Ž., Aničić, J. & Majstorović, A. 2017. Application of international accounting standard-16 in a public company with predominantly agricultural activities, Economic Research-Ekonomska

Istraživanja, Vol. 30, No. 1, 1850–1864. [3] Flecher, K. 2003. Upravljanje marketingom i IT, Klio, Beograd, p 27. [4] Holcher, J. 2011. Twenty years of economic transition: Success and Failures, The Journal of

competitive economic studies, p 15. [5] Popović S, Jovin S, Đuranović D, Popović V, Filipović V, Munitlak-Ivanović O, Grublješić

Ž, Mijić R. 2017b. The Importance of Planting Pot Marigolds (Calendula officinalis L.) in degraded public spaces from the agroecological and economic perspective. Contemporary

Agriculture, 66(1-2): 27-31. [6] Hisrich, D.R., Peters, P.M., Shepherd, A. D. 2011. Preduzetništvo, Mate, Zagreb. [7] Greuning, H. 2006. Međunarodni standardi finansijskog izveštavanja, Mate, Beograd, p. 4. [8] Aničić, J., Popović, S. 2015. Koncept ABC metode, prednosti i ograničenja u primeni,

Računovodstvo, No. 3: 68-79. [9] Cantino, V. 2009. Korporativno uptravjanje, merenje performansi i normativna usaglašenost

sistema internih kontrola, Data Status, Beograd. [10] Damodaran, A. 2007. Korporativne finansije: teorija i praksa, Modus, Podgorica. [11] Gritsenko O.I. and Skorba O.A. 2015. Internal business control of service quality costs:

managerial aspect, Actual problems of economics, 3, p. 365-373. [12] Panchuk P. 2015. Harmonization of accounting and taxation accounting at reporting

formation on income. Аctual problems of economy, p 373-379. [13] Popović S. 2015. Implementacija heterogenih rizika u radu interne revizije, Revizor, 69, p. 7-19.

Popovic et al.: Internal and External Audit as a.../Agr.Eng.(2018/4).8-12 12

[14] Popović S., Majstorović A., Grublješić Ž.2015. Valuation of facilities in use and application of international accounting standards, Аctual problems of economy, p. 379-387.

[15] Popović, S.2015. Interna revizija kao pokretač finansijske analize u javnim preduzećima RS, Revizor, 72, p. 41-53.

INTERNA I EKSTERNA REVIZIJA KAO FAKTOR

POBOLJŠANJA FUNKCIJE UPRAVLJANJA

POLJOPRIVREDNOG PREDUZEĆA

Popović Slobodan1, Laban Bogdan

2, Vukasović Dragan

3, Ivić Mladen

4, Nastić

Sanda5, Popović Vera

6

1Docent, interni revizor, Fakultet za ekonomiju i industrijski menadžment, Cvećarska 2,

Novi Sad, R.Srbija 2PhD, Gradska uprava Grada Subotice, Subotica, R.Srbija,

3Vanredni profesor, Nezavisni Univerzitet Banja Luka, Veljka Mlađenovića 12e, 78000

Banja Luka, Bosna i Hercegovina, 4Vanredni profesor, University of Business Engineering and Management Banja Luka,

Faculty of Economics, 78000 Banja Luka, Bosnia and Hercegovina 5PhD, JKP Vodovod i kanalizacija, Masarikova 17, 21000 Novi Sad, R.Serbia,

6PhD, Institut za ratarstvo i povrtarstvo, M. Gorkog 30, 21000 Novi Sad, R.Srbija.

Sažetak: Revizija može da bude faktor i postavljen mehanizam podrške donošenja odluka menadžmentu. Time novine upotrebe revizije treba da doprinesu poboljšanju ukupnog rezultata upravljanja poljoprivrednim preduzećem. Osnovni cilj primene preporuka interne i eksterne revizije je smanjenje rizika po preduzeće na svim nivoima upravljanja. Rad ističe značaj uspostavljanja procesa kontrolnih mehanizmama, kojim će povećati sigurnost i bezbednost poslovanja preduzeća. Ukupna revizija može da pruže punu podršku upravljačkoj strukturi u nastojanjima povećanja sigurnosti i efikasnosti poslovanja, što je bitno u poljoprivrednoj delatnosti jer ista raspolaže sa sporim obrtom kapitala. Autori ističu da ne postoji opšte prihvaćeni model primene ponašanja menadžmenta po pitanju praktične primene revizijskih poslova koji se mogu uvesti u cilju povećanja efikasnosti poslovanja preduzeća. Time autori na konkretan način ističu značaj implementacije revizije u poljoprivredi jer ista može ostvariti benefite od uvažavanja revizijskih zaključaka.

Ključne reči: interna revizija, eksterna revizija, upravljanje, rezultati.

Prijavljen: 30.11.2018 Ispravljen: 15.12.2018 Prihvaćen: 18.12.2018






Year XLIII No.4, 2018. pp: 13 – 18

UDK:658.5 Originalni naučni rad

doi:10.5937/PoljTeh1804013J

ZNAČAJ PROSTORNOG RASPOREDA

U PROIZVODNOM PROCESU

Aleksandra Joksimović1

, Dragan Marković,

Vojislav Simonović, Ivana Medojević

1Univerzitet u Beogradu, Mašinski fakultet,

Katedra za poljoprivredno mašinstvo, Beograd

Sažetak: U inženjerskom projektovanju, problem prostornog rasporeda ima poseban značaj i predmet je istraživanja dugi niz godina. Tu su prisutne dve grupe problema: problem lokacije i problem raspodele elemenata. U domenu industrije problem lokacije je vezan za određivanje najpovoljnijeg mesta (proizvodnog kompleksa) na makro planu. Kada se analizira problem raspodele elemenata, potrebno je pre svega imati uvid u skup potencijalnih površina koje pojedini elementi mogu da zahtevaju u okviru nekog analiziranog sistema. Kako bi se objasnio značaj prostornog rasporeda i ciljevi njegovog uvođenja, potrebno je opisati postojeće konfiguracije linije odabranog proizvoda, na njima prikazati tok materijala, prostorni raspored i stepen automatizacije. Povećanje stepena automatizacije proizvodnih linija može imati samo prednosti, jer se povećava kvalitet gotovog proizvoda, skraćuje proizvodni ciklus i time povećava proizvodnost.

Ključne reči: konfiguracija, automatizacija, kvalitet, proizvodni ciklus

UVOD

Prehrambena tehnologija, prema definiciji instituta prehrambenih tehnologa – IFT (Institut of food tecnologists, 1964), primena je znanja i inženjerstva u proizvodnji, preradi, pakovanju, distribuciji, pripremanju i upotrebi hrane.

Kontakt autor. E-mail adresa: [email protected] TR35043 Istraživanje i razvoj opreme i sistema za industrijsku proizvodnju, skladištenje i preradu voća i povrća.


Joksimovic et al.: The Importance of Layout in a.../Agr.Eng.(2018/4).13-18 14

Za poređenje različitih prostornih rasporeda je odabrana konfiguracija linije za proizvodnju nugata. Rapodela elemenata u sebi sadrži problem prostornog raspoređivanja, ali kada se mora raspoređivati niz više ili manje bitnih parametara:tokovi materijala tokovi ljudi tokovi energije tokovi informacije Prema organizaciji, transportu materijala, izboru materijala i prostornom raspored mašina u jednom preduzeću, definisaćemo kriterijume po kojima će se porediti odabrane konfiguracije linija za proizvodnju nugata.

OSNOVNI POJMOVI PROIZVODNJE

Proizvodnja predstavlja osnovno područje ljudske delatnosti. može se definisati kao usmerena aktivnost koja ima za cilj dobijanje proizvoda korisnih za društvo čija struktura varira u širokim granicama kako po vrsti tako i po kvalitetu i količini. Odnos između proizvodnje i njenih pretpostavki, odnosno izlaza i ulaza definiše se kao funkcija proizvodnje. Poizvodni ciklus obuhvata vremenski period od početka do izrade jedne količine proizvoda pa do potpunog završetka. Vremensko trajanje proizvodnog ciklusa može se podeliti na: proizvodno i neproizvodno vreme. Osnovni cilj prozvodnje je ostvarenje planiranih količina proizvoda iz proizvodnog programa sa konstrukcijskim, tehnološkim i proizvodnim karakteristikama. Pri nastupu na tržište kako bi se obezbedila stabilna pozicija na tržištu, mogu se definisati četiri sledeća proizvodna cilja: minimizacija troškova, visok nivo kvaliteta, kraći rok isporuke, velika fleksibilnost. Optimizacija konfiguracije složene proizvodne linije je NP-težak problem u različitim postavkama mašine. Rešavanje problema u stvarnom životu postaje sveobuhvatniji izazov, jer trenutni trend ponovnog zbrinjavanja podstiče multinacionalne firme da prenose proizvodne kapacitete i radne snage u kapitalno intenzivna proizvodna okruženja koja obično zahtevaju ponovno konfigurisanje prenetih proizvoda sistema u skladu sa dostupnošću boljih mašina u kapitalno intenzivnom okruženju [1]. Proces proizvodnje nugata sadrži određene (fiksne) korake koji se moraju ispoštovati bez obzira na tip proizvodnje i stepen automatizacije iste, kako bi se na izlazu dobio tradicionalni nugat. Način izvođenja koraka je promenljiv i zavisi od tipa proizvodnje.

OPŠTE POSTAVKE O AUTOMATIZACIJI PROIZVODNJE

Pod automatizacijom se podrazumevaju ekonomske i tehničke mere čiji je cilj ostvarivanje tehnoloških procesa uz angažovanje tehnološke opreme bez neposrednog učešća čoveka. Globalizacija je učinila automatizaciju sve izvodljivijim i sa tehnološkim razvojem mnoge operacije se mogu optimizirati, donoseći povećanje produktivnosti [2]. Tokom proteklih decenija, roboti su se snažno koristili za protočne linije kako bi povećali produktivnost i kvalitet proizvoda i oslobodili radnike ponavljajućih i opasnih zadataka [3]. Radi većeg kontrasta u samoj analizi, odabrane su tri različita primera konfiguracije proizvodnje. Prostorna konfiguracija je tehnički termin koji se odnosi na poseban način na koji su skup razmera povezani jedni sa drugima kao mreža [4].

Joksimović i sar.:Značaj prostornog rasporeda u.../Polj. Tehn.(2018/4).13-18 15

U prvom je reč o proizvodnji gde deo procesa obavljaju mašine, a deo radnici bez kojih nije moguće realizovati proizvodnju. Kretanje radnika i tok materijala u samom procesu je diskontinualan kao i raspored samih mašina. U drugom je proizvodnja u velikoj meri automatizovana i prisustvo i potreba za radnicima u samom procesu je svedena na minimum. Raspored mašina je u znatno većoj meri organizovaniji i više je iskorišćen prostor. Treći primer konfiguracije predstavlja optimalnu kombinaciju prva dva primera.

PRVI PRIMER PROSTORNOG RAPOREDA

Kao primer prve konfiguracije razmotra se fabrika u Belgiji koja se bavi proizvodnjom i prodajom na istoj lokaciji. Fabrika se sastoji od dva nivoa, prizemlja i prvog sprata. Raspored prostorija u fabrici je sledeći:

prizemlje: u okviru prizemlja se nalazi sala u kojoj se vrši deo proizvodnog procesa. U istoj sali se skladište zalihe gotovog proizvoda, što u znatnoj meri otežava kretanje radnika i tok materijala.

prvi sprat: na spratu počinje proizvodni proces i tu se nalaze sve potrebne mašine.

U okviru ove fabrike, prizemlje i prvi sprat su povezani transportnom trakom.

DRUGI PRIMER PROSTORNOG RASPOREDA

Kao primer druge konfiguracije razmatra se fabrika u Francuskoj koja se bavi samo proizvodnjom, a zatim odatle transportuje gotov proizvod. Fabrika se sastoji od dva nivoa, prizemlja i prvog sprata. Raspored prostorija u fabrici je sledeći:

prizemlje: U prvoj prostoriji je automatska linija za obradu nugat mase, u drugoj linija za pakovanje, a treća prostorija je kontrolna soba.

prvi sprat: Ovde počinje proizvodni proces i tu se nalaze potrebne mašine za formiranje zamesa. Formiran zames se preko transportne trake transportuje na nivo ispod, do automatske linije za obradu nugat mase.

Zames se sa prvog sprata spušta niz transportnu traku koja zames prenosi direktno u laminator. Testana traka se transportuje do automatske linije za obradu nugat mase. Kamere za vizuelnu kontrolu su postavljene duž proizvodne linije, tako da je svaki deo procesa pokriven. Automatska linija (slika 1) za nugat obuhvata sledeće mašine: laminator, tunel za hlađenje, vertikalni rezač, poprečni sekač i polukružnu transportnu traku. Cela linija se pokreće i upravlja preko touchscreen ekrana za šta je dovoljan jedan operater.


Slika 1. Automatska linija Figure 1. Automatic line

Kod ovog primera zbog primene automatske linije se zantno uštedelo na prostoru i sam tok materijala je efikasniji, a time je proces ubrzan.

TREĆI PRIMER PROSTORNOG RASPOREDA Kod treće konfiguracije mašine za formiranje zamesa su raspoređene oko posude u kojoj se pravi zames. Noseća konstrukcija sa posudom se nalazi u centru. Dovoljan je jedan mikser koji je zadužen za mešanje smese na početku i kraju procesa. Formiran zames se preko mehanizma za ispuštanje zamesa dovodi na traku, odakle se transportuje do tunela za hlađenje. Iz tunela za hlađenje se dalje transportuje do laminatora gde se postiže željena debljina testane trake. Testana traka se dalje transportuje do alata za rezanje i sečenje. Gotovi komadi se transportuju do mašine za pakovanje. Ovakvim prostornim rasporedom se omogućava lakši nadzor cele proizvodne linije i smanjuju se unutrašnji transporti. Mašine su raspoređene redosledom prema kojem učestvuju u procesu i time je maksimalno ostvaren cilj samog uvođenja prostornog rasporeda.

CILJEVI PROSTORNOG RASPOREDA

Ciljevi prostornog rasporeda se mogu grupisati na sledeći način: 1. Teži se postizanju minimalnih unutrašnjih transporta (broj ciklusa, rastojanja i transportni rad); 2. Izbegavanje povratnih kretanja i ukrštanja materijalnih tokova, jer može doći do kolizije i usporavanja procesa; 3. Minimizacija investicionih troškova; 4. Minimizacija eksploatacionih troškova; 5. Omogućavanje fleksibilnosti proizvodnog procesa; 6. Minimizacija vremena proizvodnog procesa; 7. Minimizacija tipova i broja sredstava unutrašnjeg transporta; 8. Humanizacija rada.

Joksimović i sar.:Značaj prostornog rasporeda u.../Polj. Tehn.(2018/4).13-18 17

DISKUSIJA

U sva tri slučaja, fabrike su sagrađene tako da se nalaze na dva nivoa i da proces prizvodnje počinje na spratu, a završava se u prizemlju. Međutim, zbog složenosti pakovanja proizvoda u različite forme i materijale, prvi primer konfiguracije zahteva veći prostor. Mašine u ovoj fabrici su većih gabarita, ali je i tok materijala koji protekne na dnevnom nivou duplo veći nego u fabrici u drugom primeru konfiguracije. Kod trećeg primera konfiguracije je ostvaren kompromis između ova dva načina proizvodnje. Cilj je ostvariti što veći protok materijala i gotovog proizvoda u što kraćem vremenom i sa što manjim unutrašnjim transportom. U tabeli 1 je grubo skiciran tok materijala kod sva tri pomenuta primera, gde se vidi jednostavnost kod trećeg primera i maksimala iskorišćenost prostora.

Tabela 1. Tok materijala Table 1. Material flow

Primer I Primer II Primer III Kvadratura

prostora 200 m2 400 m2 200 m2

Tok materijala u prizemlju

Tok materijala na prvom

spratu

ZAKLJUČAK

Povećanje stepena automatizacije proizvodnih linija može imati samo prednosti, jer se povećava kvalitet gotovog proizvoda, skraćuje proizvodni ciklus i samim tim povećava proizvodnost. Izbor odgovarajućeg prostornog rasporeda linije za proizvodnju u velikoj meri utiče na cenu proizvodne linije i količinu gotovog proizvoda. Prema datim podacima možemo zaključiti da treći primer konfiguracije predstavlja najpovoljnije rešenje. Razlozi su sledeći:

Kružni raspored mašina ne zahteva veliki prostor Tok materijala je kontinualan i unutrašnji transport je minimalni Količina gotovog proizvoda koja se proizvede je veća nego kod drugog primera

zbog toga što je vreme proizvodnog ciklusa manje (nema zadržavanja kod pakovanja u različite ambalaže).


LITERATURA

[1] Mustafa FatihYegul, Fatih Safa Erenay, Soeren Striepe, Mustafa Yavuz, July 2017.

Improving configuration of complex production lines via simulation-based optimization. Computers & Industrial Engineering. Volume 109, Pages 295-312

[2] Dener Gomes do Nascimento, Giovanni Henrique da Silva. 2017. Automation and efficiency in the operational processes: a case study in a logistics operator. Independent Journal of

Management & Production, Vol 8, Iss 5, Pp 614-640 [3] Müller, C., Grunewald, M., Spengler, T.S. 1 October 2017. Redundant configuration of

automated flow lines based on “Industry 4.0”-technologies. Journal of Business Economics,

87(7):877-898 [4] Pirouz Nourian. 2016. Configraphics: Graph Theoretical Methods for Design and Analysis

of Spatial Configurations, Architecture and the Built Environment, Iss 14, pp 1-348.

THE IMPORTANCE OF LAYOUT IN A PRODUCTION PROCESS

Aleksandra Joksimovic 1, Dragan Markovic

1,

Vojislav Simonovic1, Ivana Medojevic

1

1Faculty of Mechanical Engineering, Belgrade

Abstract: In engineering design, the problem of layout has a special significance and has been the object of research for many years. There are two groups of problems: the problem of location and the problem of the distribution of elements. In the domain of industry, the location problem is related to determining the most favorable location (production complex) on the macro plan. When analyzing the problem of the distribution of elements, it is first of all necessary to have an insight into the set of potential surfaces that some elements may require within an analyzed system. In order to explain the importance of the spatial configuration and the objectives of its introduction, it is necessary to describe the existing configuration of the line for the production of nougats, to illustrate the flow of materials, the configuration and the degree of automation. Increasing the degree of automation of production lines can only have advantages because it increases the quality of the finished product, shortens the production cycle and therefore increases productivity.

Key words: configuration, automation, quality, production cycle

Prijavljen: 01.10.2018 Ispravljen: 01.11.2018 Prihvaćen: 01.12.2018

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360835217301675#!




http://eds.b.ebscohost.com/eds/viewarticle/render?data=dGJyMPPp44rp2%2fdV0%2bnjisfk5Ie46bJQrqe3TLek63nn5Kx94um%2bUa2nr0ewpq9QnqeuUq%2bnuEi1lr9lpOrweezp33vy3%2b2G59q7Ra%2botE6yq7RKtqekhN%2fk5VXj5KR84LPjfPHb6oik6t9%2fu7fMPt%2fku2uuqbRItqmzSq%2btsUivrLVNpNztiuvX8lXk6%2bqE8tv2jAAA&vid=0&sid=23b88cfc-c08d-4fa7-9b7c-2e04b050d738@sessionmgr101






Year XLIII No.4, 2018. pp: 19 - 28

UDK: 631.3 Originalni naučni rad

doi:10.5937/PoljTeh1804019S

POSTUPAK ISPITIVANJA TRAKTORSKOG PNEUMATIKA U

FUNKCIJI ODREĐIVANJA OSNOVNIH MEHANIČKIH

PARAMETARA

Boris Stojić 1

1Univerzitet u Novom Sadu, Fakultet tehničkih nauka, Departman za mehanizaciju i

konstrukciono mašinstvo, Trg Dositeja Obradovića 6, 21000 Novi Sad

Sažetak: U funkciji studije oscilatornih karakteristika vozila, ili samog pneumatika,

potrebno je poznavati odgovarajuće uticajne parametre pneumatika. U ovom radu je

prikazan univerzalni postupak određivanja krutosti i prigušenja, kao i geometrijskih

karakteristika povezanih sa fluktuacijama opterećenja pneumatika - radijalne defleksije i

dužine gazeće površine između pneumatika i podloge.

Ključne reči: Poljoprivredni pneumatik, krutost, prigušenje, defleksija, gazeća

površina

UVOD

Za savremene traktore karakterističan trend je porast brzine kretanja, usled čega

problemi upravljivosti i stabilnosti samog traktora ili u kombinaciji sa prikolicom u

novije vreme dobijaju na značaju, pre svega sa aspekta za bezbednost vožnje [3].

Tradicionalno usmerenje istraživanja iz oblasti poljoprivrenih pneumatika, vezano za

raznovrsne karakteristike njihove eksploatacije na mekom poljoprivrednom zemljištu,

stoga je u poslednje vreme upotpunjeno fokusom na performanse relevantne za kretanje

na tvrdim podlogama pri vrednostima brzina kretanja većim u odnosu na prethodne

periode razvoja traktora. Istovremeno, optimizacija oscilatornog ponašanja traktora je

uvek bila i još uvek je jedan od najizazovnijih zadataka u razvoju i istraživanju traktora

[2]. a bi se zadaci koje nameću navedeni uslovi mogli rešavatiti pomoću računarom

podržanih simulacija dinamike vožnje, neophodno je raspolagati odgovarajućim model

ponašanja pneumatika čija valjanost ima suštinski značaj za validnost rezultata

simulacije. Cilj ovog rada je demonstracija pristupa pomoću kog je moguće izvršiti

[email protected]


Stojic B.: Tractor Tyre Examination Procedure for.../Agr.Eng.(2018/4).19-28 20

parametrizaciju jednostavnijih modela pneumatika korišćenjem jednostavnog ispitnog postrojenja uz upotrebu univerzalne merne tehnike i pristupa akviziciji podataka. Osnovna ideja je da se, bez korišćenja specijalizovane merne tehnike visokog tehnološkog nivoa, razvije tehnika koja omogućava razvoj jednostavnijeg modela pneumatika za primenu u okviru simulacija dinamike vožnje traktora, u datom slučaju prvenstveno sa aspekta oscilatornih karakteristika. Rad obuhvata ispitivanje sledećih karakteristika:

zavisnost između vertikalnog opterećenja, radijalne defleksije i dužine kontaktne površine pneumatika

linearizovane koeficijente radijalne krutosti i prigušenja uticaj pritiska pumpanja gume na istraživane veličine i međuzavinosti.

ISPITNO POSTROJENJE

Primarna namena postrojenja korišćenog za eksperimentalna merenja je istraživanje

odziva traktorskog pneumatika pri kotrljanju preko singularnih prepreka odnosno kratkotalasnih neravnina. Rezultati ovih istraživanja publikovani su u radovima [5], [6] i dr. u kojima je takođe dat i detaljniji opis postrojenja, kao i u radu [4], zbog čega će na ovom mestu biti dat samo sažeti prikaz. Uprošćen prikaz konfiguracije postrojenja dat je na slici 1, a stvarni izgled na slici 2.

Slika 1 Uprošćen šematski prikaz mernog postrojenja Figure 1 Simplified schematic view of the test facility

Točak sa ispitivanim pneumatikom (4) kruto je preko prirubnice spojen sa

pogonskim vratilom uležištenim preko ležajeva na nosećem ramu, koji može slobodno da se pomera u vertikalnom pravcu u odnosu na vodeća kolica (2) putem sistema vertikalnih vođica (3). Vođenje točka u uzdužnom pravcu realizovano je putem vodećih kolica (2) vođenih po šinskoj stazi (1). Pogonski sistem točka (nije prikazan na slici) zasniva se na elektromotoru sa reduktorom i varijatorom montiranim na noseći ram, sa prenosom snage na točak putem lančanog prenosnika. Upravljanje motorom vrši se pomoću frekvencijskog pretvarača. Vertikalno opterećenje točka podešava se postavljanjem ili uklanjanjem određenog broja tegova za balast koji se mogu postaviti na noseći ram. Točak se kotrlja po ravnoj čvrstoj podlozi (5) na kojoj mogu u različitim konfiguracijama biti montirane neravnine profila podloge ili singularne prepreke (6), što omogućava upotrebu postrojenja za ispitivanje svojstava traktorskog pneumatika pri kotrljanju po neravnoj podlozi.

Stojić B.:Postupak ispitivanja traktorskog pneumatika.../Polj. Tehn.(2018/4).19-28 21

Slika 2 Izgled postrojenja

Figure 2 Test facility appearance

OPIS POSTUPKA ISPITIVANJA

Opšte karakteristike postupka

Merenja u okviru ovog rada vršena su na točku koji miruje. Sa druge strane, režim

kotrljanja ima izražen uticaj na karakteristike krutosti i prigušenja traktorskog pneumatika, koje, posmatrane u širem dijapazonu vrednosti, ispoljavaju nelinearni i/ili frekventno zavisni karakter [1] što je između ostalog posledica viskoelastičnog karaktera fizičke strukture pneumatika. Imajući ovo u vidu, potrebno je posebno voditi računa o uslovima u kojima je validno koristiti model pneumatika parametrizovan na osnovu postupka koji je predmet ovog rada. Sva merenja su izvršena sa ispitnim pneumatikom dimenzija 12.4R28.

Vertikalna reakcija u okviru postupka ispitivanja podešava se tako što se gornji kraj vertikalno pokretnog rama (4) u koji je uležišten točak poveže sa kukom hidraulične dizalice, na način da je između njih serijski postavljen davač sile (2) na način šematski prikazan na slici 3 levo. ej stvom dizalice odnosno saopštavanjem sile FL postupno se vrši odizanje točka u odnosu na podlogu pri čemu dolazi do odgovarajućeg smanjenja vertikalne reakcije između točka i podloge, s obzirom na to da se deo težine prenosi na dizalicu. Određivanje vertikalne reakcije između pneumatika i podloge se vrši oduzimanjem izmerene sile od prethodno izmerene težine sklopa rama sa točkom i pripadajućim komponentama. Istovremeno se davačem pomeranja (1), određuje smanjenje defleksije pneumatika koje prati smanjenje vertikalnog opterećenja.


Slika 3 Princip postupka merenja i glavne komponente mernog sistema: 1 – davač pomeranja, 2 –

davač sile, 3 – čelično uže, 4 – noseći ram točka, 5 – krute ploče male debljine Figure 3 Measuring principle and main components: 1-displacement transducer, 2-force

transducer, 3- lifting cable, 4-wheel carrying frame, 5-rigid plates of small thickness

Ispitivanje je vršeno inkrementalnom promenom sile izdizanja FL uz memorisanje

vrednosti sile i defleksije koja odgovara datom vertikalnom opterećenju točka. Za svaku od niza utvrđenih diskretnih vrednosti sile i defleksije, vršeno je merenje odgovarajuće vrednosti dužine kontaktne površine prema postupku takođe prikazanom na slici 3. Ovo merenje je vršeno tako što su dve tanke pravougaone ploče (debljine < 1 mm) priljubljene uz suprotne ivice kontaktne zone i manuelno izmerena i evidentirana vrednost dužine.

Postupak određivanja zavisnosti između vertikalnog opterećenja, radijalne

defleksije i dužine kontaktne površine pneumatika

U početnoj poziciji, davač sile je bio rasterećen (FL = 0), tako da je celokupna težina

sistema prenošena na podlogu preko pneumatika. Pneumatik je u tom režimu dakle opterećen maksimalnom vertikalnom silom za datu konfiguraciju sistema. Potom je, postepenim angažovanjem ručne dizalice, vršeno izdizanje konstrukcije tj. smanjenje defleksije pneumatika, povećavajući udeo težine sistema koji se prenosi na davač, odnosno u istoj meri smanjujući statičku reakciju između točka i podloge. Izdizanje konstrukcije vršeno je do trenutka kada je davač opterećen ukupnom težinom sistema, što znači da u tim uslovima vertikalna reakcija podloge postaje jednaka nuli. Pri tome je očitana vrednost signala pomeranja koja predstavlja referentnu vrednost položaja za nultu defleksiju. Nakon toga vršeno je postupno rasterećivanje sistema u nizu sukcesivnih koraka, pri čemu je nakon svakog koraka vertikalno opterećenje točka izračunavano na osnovu izraza:

GT = GTMAX – FL (1)

gde je: GT [N] – aktuelna vrednost statičkog vertikalnog opterećenja pneumatika;

GTMAX [N] – maksimalno opterećenje pneumatika odn. težina koja se prenosi na podlogu pri potpuno rasterećenom davaču; FL [N] – sila izdizanja odnosno opterećenje davača sile.


ef leksija je pri svakom koraku izračunavana iz jednakosti:

fz = z0 – z (2)

gde je: fz [m] – aktuelna vrednost vertikalne defleksije pneumatika; z0 [m] – referentna vrednost položaja pri nultoj defleksiji; z [m] – aktuelna vrednost položaja sistema.

Postupak je sprovođen pri vrednostima pritiska od 0.8, 1.1, 1.4, 1.7 i 2.0 bar. a bi se merenjem mogao obuhvatiti što širi spektar vertikalnih opterećenja, a usled ograničene nosivosti hidraulične dizalice, merenja su vršena za tri vrednosti težine sklopa rama i točka, i to 660 daN (bez dodatnog balasta), 960 daN (balast sa 10 traktorskih tegova) i 1440 daN (balast sa 10 traktorskih i jednim dizaličkim tegom.)

Postupak utvrđivanja linearizovanog prigušenja pneumatika metodom

logaritamskog dekrementa

Prigušne karakteristike pneumatika predstavljaju jedan od ključnih parametara

dinamičkog ponašanja fizičke viskoelastične strukture. One ispoljavaju kompleksne forme ponašanja uključujući nelinearnost i frekventnu zavisnost. Eksperimentalna ispitivanja takođe pokazuju da prigušenje pneumatika zavisi i od brzine kotrljanja [1] . Ukoliko se, međutim, ponašanje pneumatika razmatra u dovoljno ograničenom spektru eksploatacionih uslova, prigušenje se može sa zadovoljavajućom tačnošću aproksimirati modelom viskoznog prigušenja kod koga je prigušna sila linearno proporcionalna prvom izvodu defleksije u vremenu odnosno brzini radijalne deformacije pneumatika. Kako detaljnije izučavanje i modeliranje fenomena koji uslovljavaju prigušenje pneumatika nije u fokusu ovog rada, to će i ovde biti usvojen ovaj pojednostavljeni pristup. S obzirom na to, za određivanje koeficijenta prigušenja odabran je metod logaritamskog dekrementa. Ispitivanja su vršena tako da je pneumatik pomoću hidraulične dizalice izdignut na određenu visinu u odnosu na podlogu a potom mu je naglim otpuštanjem ventila hidraulične dizalice saopštena početna brzina čime je doveden u oscilatorno kretanje. Kvalitativni prikaz dijagrama slobodnih prigušenih oscilacija pneumatika nakon početne pobude prikazan je na slici 4.

Logaritamski dekrement se na osnovu veličina očitanih sa dijagrama izračunava na osnovu izraza:

1i

i

D z

z

T

1

ln (3)

gde je: [s-1] – logaritamski dekrement, zi i zi+1 [m] – dva susedna maksimuma

položaja nakon isteka jednog kvaziperioda (slika 4) Nakon određivanja logaritamskog dekrementa , koeficijent prigušenja k [Ns/m] se

može izračunati iz izraza:

k = 2m (4)


Slika 4 ijag ram prigušenih oscilacija: TD – kvaziperiod prigušenih oscilacija, zi i zi+1 – dva

susedna maksimuma Figure 4 Damped vibration chart: TD – damped vibration period, zi and zi+1 – two adjacent peaks

Postupak utvrđivanja linearizovane krutosti

Ukoliko se promene statičkog vertikalnog opterećenja točka posmatraju u dovoljno

širokim granicama, kriva zavisnosti defleksije od opterećenja pneumatika ispoljava nelinearni karakter. Međutim, u zoni nazivnog opterećenja pneumatika pri ograničenim fluktuacijama dinamičke reakcije podloge, nelinearnost je obično relativno slabo izražena pa se odnos između priraštaja vertikalne sile i odgovarajućeg priraštaja radijalne defleksije može tretirati kao konstanta jednaka koeficijentu krutosti. Ovaj pristup je često korišćen u modeliranju elastične strukture pneumatika. U okviru predmetnog istraživanja konstatovano je da pri vertikalnim opterećenjima većim od približno 400 daN zavisnost između vertikalnog opterećenja i defleksije ima tok koji se može smatrati linearnim, što je usvojeno kao jedan od kriterijuma za izračunavanje koeficijenta krutosti, prema izrazu:

f

Gc T (5)

gde je: c [N/m] – linearizovana krutost pneumatika, GT [N] – vertikalno opterećenje,

f [m] – radijalna defleksija Osim na osnovu snimljene statičke zavisnosti između vertikalnog opterećenja i

defleksije, linearizovana krutost se takođe može izračunati na osnovu dijagrama sopstvenih prigušenih oscilacija u vremenu (slika 4). Naime nakon određivanja vrednosti logaritamskog dekrementa i koristeći veličinu kvaziperioda prigušenih oscilacija TD očitanu sa predmetnog dijagrama, sopstvena frekvencija slobodnih oscilacija sistema dobija se iz izraza:

22

D0 δ

Tπ2

(6)

gde je: 0 [s-1] – sopstvena kružna frekvencija slobodnih oscilacija, TD [s] –

kvaziperiod prigušenih oscilacija, [s-1] – logaritamski dekrement Nakon određivanja veličine 0, krutost c se može izračunati iz izraza:

c = m02 (7)


gde je m [kg] – oscilatorna masa (tekuća masa sistema).

REZULTATI MERENJA

Vertikalna sila, defleksija i kontaktna dužina

Na slici 5 su prikazani rezultati ispitivanja zavisnosti između vertikalne sile i

radijalne defleksije pneumatika za 5 različitih vrednosti pritiska. Posmatrajući ceo dijapazon mernih vrednosti, lako se uočava nelinearni karakter zavisnosti. Međutim, ako se razmatranje ograniči na uži dijapazon vrednosti (desno od vertikalne isprekidane linije na dijagramu koja odgovara defleksiji od približno 20 mm), bliže nazivnim opterećenjima a izvan opsega vrlo malih opterećenja tj. malih defleksija, sa dijagrama se vidi da unutar ovakvih uslova linearna aproksimacija predstavlja zadovoljavajuće tačan prstup.

Na slici 6 je prikazana zavisnost između defleksije i kontaktne dužine pneumatika. ij agram ukazuje na očekivani zaključak da je priroda ove zavisnosti čisto geometrijska, odnosno promena pritiska u pneumatiku ne utiče na oblik dobijene krive.

Slika 5 Zavisnost između defleksije pneumatika f i vertikalnog opterećenja GT za različite

vrednosti pritiska: 1-0.8 bar, 2-1.1 bar, 3-1.4 bar, 4-1.7 bar, 5-2.0 bar Figure 5 Dependence between tyre deflection f and the vertical load GT for different pressure

values: 1-0.8 bar, 2-1.1 bar, 3-1.4 bar, 4-1.7 bar, 5-2.0 bar

Radijalna krutost i prigušenje pneumatika

Rezultati izračunavanja krutosti i prigušenja sumirani su u tabeli 1. Vidi se da

postoje značajne razlike u rezultatima izračunavanja krutosti sa statičkog i dinamičkog aspekta. Takođe, utvrđene su i značajne razlike u izračunavanju krutosti dinamičkim postupkom pri različitim vrednostima sopstvene mase sistema. Pri tome je u ovom slučaju jasno izražen trend ka većim krutostima sa porastom mase sistema. Ovo se može tumačiti nelinearnom zavisnošćuizmeđu opterećenja i defleksije (slika 5), pri čemu


većim opterećenjima odgovaraju veći nagibi krive pa se usled toga opisanim metodom dobijaju veće vrednosti krutosti pri većoj masi sistema.

Slika 6 Zavisnost između kontaktne dužine lC i radijalne defleksije pneumatika f,

Figure 6 Dependence between contact length lC and tyre deflection f

Razlike između statičke i dinamičke krutosti uočljive na osnovu podataka iz tabele 1

ilustrovane su grafikonom prikazanim na slici 7, na osnovu kog se uočava i jasan trend pretpostavci o uticaju nelinearnosti sistema na izračunate krutosti pri različitim eksploatacionim režimima. Naime, jasno se uočava da se sa porastom pritiska razlike u dobijenim rezultatima značajno umanjuju. Kako više vrednosti pritiska odgovaraju manjim amplitudama oscilovanja, to se i uticaj nelinearnosti krive u takvom slučaju smanjuje.

Slika 7 Zavisnost krutosti od pritiska za statički (2) i dinamički (1) način izračunavanja

Figure 7 Dependence of statically (2) and dynamically (1) determined stiffness coefficients on

pressure

Pri korišćenju dobijenih vrednosti za parametrizaciju jednostavnog viskoelastičnog modela strukture pneumatika kao što je npr. Voigt-Kelvinov model (paralelno spregnuti elastični i prigušni element), svrsishodno je usvojiti srednju vrednost koeficijenata krutosti dobijene statičkim odnosno dinamičkim prostupom.

Dijagram sa slike 7 ukazuje na intenzivnije gradijente krutosti u zonama srednjih pritisaka nego u slučaju veoma niskih li veoma visokih vrednosti pritiska. Objašnjenje ove pojave zasniva se na činjenici da u nošenju vertikalne sile učestvuje kako struktura pneumatika tako i vazduh pod pritiskom. U slučaju veoma niskih pritisaka, uticaj pritiska u prenosu opterećenja se gubi odnosno dominira udeo koji se prenosi putem strukture. Na drugoj strani, kada je pritisak veoma visok, pneumatska krutost podstaje veoma


visoka pa je ekvivalentna krutost sistema određena ponašanjem orebrenog gazećeg sloja. Iz ovih razloga uticaj pritiska na gradijent krutosti opada pri veoma malim i veoma velikim vrednostima.

Tabela 1 Rezultati proračuna krutosti i prigušenja

Table 1 Results of the stiffness and damping calculations

Pritisak Pressure

Krutost [kN/m] Stiffness Prigušenje

[kNs/m] Stiffness

Statička Static

in amička Dynamic

m=660kg m=960kg m=1440kg Srednja Average

0,8 bar 261,1 339,2 377,2 415,7 377,4 5,0 1,1 bar 305,0 355,1 398,0 431,0 394,7 3,8 1,4 bar 364,0 403,6 512,0 470,2 461,9 3,6 1,7 bar 520,1 462,6 619,4 531,5 537,8 3,4 2,0 bar 573,6 486,4 683,7 587,0 585,7 3,4

Rezultati dobijeni za koeficijent prigušenja su, kao i u slučaju krutosti, utvrđeni na

osnovu sopstvenih oscilacija za tri nivoa sopstvene mase sistema. Takođe su konstatovane razlike u rezultatima, ali bez janog trenda tako da su u tabeli 1 prikazani samo osrednjeni rezultati. Rezultati nedvosmisleno ukazuju na trend smanjenja prigušenja sa povećanjem pritiska, što se može objasniti porastom udela pneumatske krutosti u prenosu sile, na račun udela fizičke strukture koja je i osnovni nosilac unutrašnjeg trenja odnosno prigušenja.

ZAKLJUČAK

U radu je opisan postupak za određivanje nekih osnovnih parametara traktorskih

pneumatika pomoću jednostavnog ispitnog postrojenja i univerzalne merne tehnike. Ispitivane su zavisnosti između vertikalnog opterećenja, statičke radijalne deformacije i dužine kontakta pneumatika i podloge, kao i krutosti i prigušenja. Sve opisane merne procedure ponovljene su za različite vrednosti pritiska pneumatika i vertikalnog opterećenja, što je omogućilo ispitivanje uticaja ova dva važna eksploataciona parametra pneumatika na njihovo ponašanje sa posmatranih tačaka gledišta.

Rezultati merenja pokazali su prihvatljiv nivo rasipanja, tako da su bili jednostavni za analizu i tumačenje. Utvrđeno je da zavisnost između deformacije i opterećenja ispoljava nelinearnost, iako se linearno ponašanje može koristiti kao dobra aproksimacija u području nominalnog opterećenja guma. Uočeno je da je zavisnost između deformacije pneumatika i dužine kontakta čisto geometrijske prirode, tj. nije uslovljena vrednostima pritiska i vertikalnog opterećenja. Konstatovano je odstupanje između statički i dinamički dobijenih rezultata za koeficijent linearizovane krutosti, što je u najvećoj meri pripisano nelinearnoj prirodi ponašanja pneumatika.

Linearizovani koeficijenti krutosti i prigušenja mogu se koristiti u određenim aplkacijama modeliranja viskoelastične strukture pneumatika, pre svega u slučaju


jednostavnih modela tipa Voigt-Kelvinovog. Imajući u vidu da u realnim uslovima, kada

se posmatra širi dijapazon eksploatacionih uslova, krutost i prigušenje imaju nelinearni

karakter, a takođe podležu i značajnom uticaju frekvencije pobude i brzine kotrljanja

točka, potrebno je posebno voditi računa o uslovima u kojima je validno koristiti model

pneumatika parametrizovan na osnovu postupka prikazanog u ovom radu.

LITERATURA

[1] Kissing A., Göhlich H. (1988). Ackerschlepper-Reifendynamik, Teil 1: Fahrbahn- und

Prüfstandsergebnisse, Grundlagen Landtechnik 38 (1988) 3, 78-87, ISSN 0017-4920

[2] Scarlett, A.J. et al (2005). Whole-body vibration on agricultural vehicles, Research report,

Silsoe Research Institute and RMS Vibration Test Laboratory for the Health and Safety

Executive, HSE Books, ISBN 0 7176 2970 8, Silsoe

[3] Schlotter V. (2005). Einfluss dynamischer Radlastschwankungen und Schräglaufwinkel-

änderungen auf die horizontale Kraftübertragung von Ackerschlepperreifen, Doctoral thesis,

Universität Stuttgart, Shaker Verlag 2006, ISSN 0931-6264.

[4] Stojić B., Poznanović N., Poznić A.: Test Facility for Investigations of Quasistatic Enveloping Behavior of Tractor Tire, 8th International Symposium "Machine and Industrial

Design in Mechanical Engineering", 2014, Balatonfüred, HU, ISBN 978-86-7892-615-0 pp.

89-92, Faculty of Technical Sciences Novi Sad, Serbia

[5] Stojić B. (2014). Modeliranje oscilatornog ponašanja traktorskih pneumatika veštačkim

neuronskim mrežama, doktorska disertacija, FTN Novi Sad

[6] Stojić B., Poznanović N., Poznić A. (2015). Research and Modeling of the Tractor Tire

Enveloping Behavior, Journal of Vibration and Control, DOI: 10.1177/1077546315576302,

ISSN: 1741-2986

TRACTOR TYRE EXAMINATION PROCEDURE FOR

DETERMINATION OF BASIC MECHANICAL PARAMETERS

Boris Stojić1

1 University of Novi Sad – Faculty of Technical Sciences, Trg Dositeja Obradovića 6,

21000 Novi Sad - Serbia

Abstract: In the scope of studying vibration properties of the vehicle, or the tire

itself, it is necessary to know the appropriate influential parameters of the tire. This

paper presents the universal procedure for determining the stiffness and damping, as well

as the geometric characteristics associated with the fluctuations of tire load - radial

deflection and the tread length between the tire and the ground.

Key words: Agricultural tyre, stiffness, damping, deflection, contact area

Prijavljen: 25.11.2018.

Ispravljen: 28.11.2018

Prihvaćen: 20.12.2018.






Year XLIII No.4, 2018. pp: 29 - 56

UDK: 631.3 Pregledni rad

doi:10.5937/PoljTeh1804029O

DIZAJN, KLASIFIKACIJA, PERSPEKTIVA I MOGUĆA

APLIKACIJA DRONOVA U POLjOPRIVREDU SRBIJE

Oljača V. Mićo

1, Pajić Miloš

1, Gligorević Kosta

1, Dražić Milan

1, Zlatanović Ivan

1,

Aleksandra Dimitrijević1, Rajko Miodragović

1, Zoran Mileusnić

1, Rade Radojević

1,

Milovan Živković1, Dragan Petrović

1, Dušan Radivojević

1, Mirko Urošević

1,

Goran Topisirović1, Branko Radičević

1, Olivera Ećim

1, Nebojša Balać

1

1Univerzitet u Beogradu, Poljoprivredni fakultet, Katedra za poljoprivrednu tehniku,

Nemanjina 6, 11080 Beograd-Zemun, Republika. Srbija

Sažetak: U radu su analizirane i i potrebe upotrebe pecifič ih vr a

r b a ( i i be pil ih le elica a različi i dizaj , z ačane kao UAV) i ači

k riš e ja p lj privredi (a rodron). Ča pi Fortune je 2015.godinu proglasio kao

godinu ve ve e i šir k ra pr ra je e upotrbe UAV le elica, različi i bla i a

lj d ke dela i, p eb p lj privredi i š ar v (75% upotrebe). Ov je ar či

važ za velike far e i bla i p d š a a, de UAV i a k ri ih f kcija i

veoma isplative komercijalne aplikacije.

Danas, potrebe za UAV imaju nagli porast a različi i i a kak za

civil e ak i za v j e p rebe. Tak đe p ji z ačaja i ere za razv j vih

be pil ih le elica k ji a le e i različi i kr že ji a i l kacija a i

obaviti različi e i ije i zada ke. T k pr ekle dece ije XXI veka, šir k pek ar

aplikacija za be pil e le elice je d bi z ačaj k ji je d veo do konstrukcija različi ih

tipova bespilotnih UAV, različi ih veliči a i eži a i svakako namene.

Narav , eh l ški razv j k d dr sistema je veoma tehničk - eh l ški napredan i

revolucionaran, uz razvoj mobilnih i pametnih (android) telefona i interneta, brzo otvora

puteve i i za mnoge korisnike u definisanju nove b d i i ple e acije

UAV različi i bla i a pri e e .

Kompanija Livona d.o.o., Beograd i Institut za poljoprivrednu tehniku,

P lj privred i fak l e Be rad , eh ičk j arad ji i aju planove o implementaciji

modela mikro drona EBee SK Livona RTK u narednim generalnim planovima za

Kontakt autor. E-mail adresa: [email protected]

Rez l a i i raživa ja deo aktivnosti projekta: Unapređenje biotehnoloških postupaka u

funkciji racionalnog korišćenja energije, povećanja produktivnosti i kvaliteta poljoprivrednih

proizvoda“, br j TR 31051, Ministarstvo pr ve e, a ke i eh l šk razv ja R. Srbije.


mailto:[email protected]

Oljaca et al.: Design, Classification, Perspectives and.../Agr.Eng.(2018/4).29-56 30

i pekcij , zaš i i k riš e je poljoprivrednih ze ljiš a Republike Srbije, i posebno

eri rije Opš i e S ara Paz va (351 k 2), gde je posebno mesto poljoprivrednog

pred ze a Napredak a.d.

VekomGeo d.o.o, Beograd u saradnji sa Institutom za poljoprivrednu tehniku

Poljoprivrednog fakulteta u Beogradu ima planove o b d j p rebi drona model

Aibot X6, za adz r a p vrši a a d 600 km2 (i poljoprivredna ze ljiš a) v re

kopa R.B. Kolubara ili drugih objekata.

Institut za poljoprivrednu tehniku, Poljoprivredni fakultet u Beogradu, ima planove

arad ji a pš i Ub, zb p rebe dela ikr dr a H b a H109S K 4 PRO

i pekciji k zaš i e i ači a k riš e ja ze ljiš a i v da a ovoj teritoriji (456 km2).

Ključne reči: dron, modeli, klasifikacija, perspektive, primena u poljoprivredi,

zaštita zemljišta i vode u R.Srbiji

UVOD

Dronovi su definisani [1], [2] kao bespilotna vazduhoplovna vozila (UAVs) koji

mogu preletiti prostor od nekoliko desetina metara d više hiljada kilometara, ili male

beš e le elice k je e kre u zatvorenim prostorima. a a p ji ve ve a p reba

za le elica a a različi i i a kak za civil e ak i za v j e p rebe. Tak đe

p ji z ačaja i ere za razv j vih dr va k ji a le e i različi i

kr že ji a i l kacija a, i bavi i različi e eh ičko– eh l ške i ije [30]. U

pr šl j dece iji, šir k pek ar primene dronova je doveo do pronalaska i pojave

be pil ih le elica različi ih veliči a i eži e. G di a 2015. pr laše a je [3], [8], [77],

ka di a p ve a ja i ra pr ra je i pri e e različi ih ip va i dela dr va

svim oblastima ljudske dela i, p eb p lj privredi i š ar v (75% p rebe).

Dronovi se razlikuju po svojim konfiguracijama zbog zavisnosti od platforme i misije ili

prak ič e vrhe p rebe [1], [30]. Na primer, klasa I (Tab.1.) je p delje a če iri

kategorije (a, b, c, d).

Tabela 1. Predl že a klasifikacija dronova, [4].

Table 1. The classification of Drones, [4]. Klasa

Class

Tip

Type

Raspon težine

Weight range (g, kg)

Class I (a) Nano drones W<200 g

Class I (b) Micro drones 200 g < W<2 kg

Class I (c) Mini drones 2 kg < W<20 kg

Class I (d) Small drones 20kg<W<150 kg

Class II Tactical drones 150kg<W<600 kg

Class III Male/Hale/Strike drones W > 600 kg

1. NAJVAŽNIJI TIPOVI DRONOVA

Generalno, bespilotne letelice mogu biti kategorisane prema rezliči i

performansama [5] . Osnovne osobine drona kao: sopstvena eži a, ra p krila,

Oljača i sar.:Dizajn, klasifikacija, perspektiva i mogućnosti.../Polj. Tehn.(2018/4).29-56 31

p ere e je krila, p e , ak i al a vi i a le a, brzi a, izdržljiv ili tipovi pogonskih

motora i r šk vi pr izv d je, važ i para e ri dizaj a k ji razlik j p jedi e ip ve

be pil ih le ilica i pr žaj k ri e i f r acije za i e e kla ifikacije (Sl.1.) [5].

Na primer, UAV če pri e j j re a posebnim tipovima pogonskog goriva, i

MAV-i k ri e ikr elek rič e re a p eb i ip vi a Li-Ion baterija.

Slika 1. Kla ifikacija vazd š ih dr va, [5].

Figure 1. The Classification of air drones, [5].

1.1. UAV tip drona

Glavni aspekti koji razlikuju UAV letelice od drugih tipova malih bespilotnih letelica

(kao MAV ili NAV, Sl.4 i Sl.5) klj č j pera iv a e le elice, pecijal e

a erijale k ji e k ri e jih v j izradi, l že i velike finasijske r šk ve sistema

kontrole njihove upotrebe [7]. Različi i zah evi i iji dr a i ulozi u operacijama

primene, stvorili su razne vrste/kategorije i tipove UAV tipova drona sa krilima i

različi i ači i a p le a ja/ le a ja a/ a p dl e. Kako je prikazano na slici 2, UAV

dronovi mogu biti: HTOL (horizontalno poletanje/sletanje), VTOL (vertikalno

poletanje/sletanje), hibridni model (tip: tilt-ving, tilt-rotor, tilt-bodi i ducted fan), heli-

ving i drugi nekonvencionalni tipovi letelica.

Slika 2. Neki važ iji ip vi UAV dronova: (a) HTOL, (b) VTOL, (c) tilt-rotor UAV, [8].

Figure 2.Some important UAV tipe of drones:(a)HTOL, (b) VTOL, (c)tilt-rotor UAV,[8].


1.2. μUAVs tip drona

μUAV ( ikr UAV) ili ali UAV (SUAV) dron, je be pil a le elica k ja je p

di e zija a ve a d ikr le elica ipa AV, k je že i i i la ira i jeda pera er

(vojnik). Kako je prikaza a lici 3, μUAV e ka e riz va i ka HTOL,

VTOL, Hibrid model (nagibno krilo, nagibni rotor, tilt-telo i tip ventilator), helikopter,

ornikopter (flapping ving), ciclocopter i drugi nekonvencionalni tipovi.

Tip HTOL, VTOL, Tilt-rotor, Tilt-ving, Tilt-bodi, tip ventilator, helikopter i

ek ve ci al i UAV lič i deli a UAV dr va, ali i aj a j veliči

(di e zije) i eži (k ) ka š je prikaza a lici 3.

Slika 3. Neki važ iji ip vi μUAV , (a) HTOL, (b) VTOL, (c) tilt-rotor , (d) tilt-wing,

(h) ornithopter, (i) ornicopter, (j) cyclocopter, and (k) unconventional UAV, [8].

Figure 3. Some important μUAV tipe of drones: (a) HTOL, (b) VTOL, (c) tilt-rotor ,

(d)tilt-wing, (h)ornithopter, (i)ornicopter, (j)cyclocopter, (k)unconventional UAV, [8].

1.3. MAV tip drona

AV ip be pil ih le elica bič male letelce d ži e do 100 c i eži e a je

od 2 kg [73]. Ovi dronovi su grupisani u kategorije: fiksno krilo, krilo koje rotira,

VTOL, rotaciono krilo, tilt-rotor, ventilirani ventilator, helikopter, ornicopter i

nekonvencionalni tipovi, kako je prikazano na slici 4.

Slika 4. Neki važ iji ip vi AV dr va, (a) -copter, (b) twin-copter, (c) tri-copter,

d)quad-copter,(e)penta-copter,(f)hexa-copter,(g)octo-copter,(h)deca-copter,(i)dodeca-copter, [8].

Figure 4. Some important MAV type of drones: (a) mono-copter,(b) twin-copter, (c) tri-copter,

(d)quad-copter,(e)penta-copter,(f)hexa-copter,(g)octo-copter,(h)deca-copter,(i)dodeca-copter,[8].


Ovaj tip drona (Sl.4) može da ponese teret na postolju ispod ili iznad letelice ka š

su: različi i tipovi viz el ih, ak ič ih, he ij kih i bi l ških e z ra [9].

1.4. NAV tip drona

Pored mikro-vazd š ih le elica, A e cija ARPA, USA [8, 26], i a j š jeda

program sa letelicama tipa (NAV) [18], [19] koji su definisane kao izuzetno male i

lagane bespilotne letelice (Sl.5) sa ajve d ži krila d 15 c [129] i eži d

50 g [12].

Ovi tipovi bespilotnih letelica imaju opseg leta do1000 m, a maksimalna visina leta

je oko 100 m [12], [14]. P je različi e k fi racije za NAV ip adr va, ka š

fik a krila, r iraj a krila i flappi ip krila k ja prikaza a a lici 5. r NAV

konstrukcije koji se sastoji od jednog motora i rotora, je mono kopter. To je

konstrukcija inspirisana analizom pada semena sa drveta javora [15], [11]. Po tome su

d bili i k r kcij ka i e a: dv j i k p eri, rik p eri, če v r -rotori ili kuad-kopteri,

penta-kopteri, heksa-kopteri, octo-kopteri, deca-kopteri i dodeca-kopteri (twin-copters,

tri- copters, quad-rotors or quad-copters, penta-copters, hexa-copters, octo-copters,

deca-copters, and dodeca-copters [20], [21]). U navedenim konstrukcijama MAV tip

dronova, kuad (4)-kopteri i heksa (6)-kopteri su najpoznatiji tipovi dronova u prak ič j

upotrebi [17].

Slika 5. Neki važ iji NAV drona, (a)fixed wing , (b)flapping wing, (c) helicopter,

(d) monocopter, (e) quadrotor, (f) hexacopter, (g- h) unconventional, [8,26 ].

Figure 5. Some important NAV type of drones: dronova, (a)fixed wing ,(b) flapping

wing, (c) helicopter, (d)monocopter, (e)quadrotor, (f) hexacopter, (g- h) uncon., [8,26 ].

1.5. PAV tip drona

U nekoliko poslednjih proteklih godina neki i raživači p k šali da dizaj iraj i

izrađ j be pil e le elice (Sl.6) veliči e i blika i eka a [22-26]. Zato je definisana

va kla a dr va k ja je prep z a a ka pic le elice ili pic vazd š a v zila (PAV )

[24]. Zb v jih alih di e zija i alih eži a, p je za ada, a ek lik vr a

PAV letelica. Kvadrotor i letelice a i i krilci a dizaj i k ji e če k ri e k d

PAV kla e k r kcija. z eđ p e ih ip va, edav , PAV a r r i a

perf r a e a a je pred i e k r kcije a r iraj i krili a (kvadr r), jer


p ašaj kre a je i eka a a krili a k ji i aj ever va e perf r a e le a, ka š

: lebde je, a la brza ja i ve a brz kre a je [22]. i i raživači radili a

ovakvim konstrukcijama mikro bespilotnih letelica (Sl. 6).

Autori [24] bili su pioniri koji su radili na k r li a i ikr b ički le vi a.

Predl žili k cep al i dizaj za ikr dr a p lj i del vi a i ela ič i

zglobovima kao kod insekata (Sl.6). A r icki i ar. [25] p k ša je da k riše

ikr dr veliči e i eka a a ra p krila d k 25 i eži k 100 . a

bi i ražili le lep ira, Ta aka i ar. [22] razvili al i la a k r kcij dr a

lič lep ir k ja i a eži 40 , ra p krila 140 i frekve cij p kre a krila d

10 Hz. Projekat "RoboBee" pokrenuli su Vood et al. [23], za konstrukciju i dizajniranje i

proizvodnju krila leptira , kao dela za dronove tipa PAV.

Slika 6. Neki važ iji ip vi PAV dr va: (a, b, c, d) flapping wing, i (e) quadrotor, [8].

Figure 6. Some imoprtant types PAV drones:(a, b, c, d) flapping wing, (e)quadrotor, [8].

2. TIPOVI DRONOVA I PRIMENA U PRAKSI

Pri e e dr le elica e ka e ri a i a različi e ači e, ali pre ve a

za va e p ip i ija (v j ih / civil ih), ip le ačkih z a pr r ( p ljaš je /

raš je) i ip kr že ja (p d v d / a v di / ze lji / vazd h / ra iče

prostoru), [27], [28].

Slika 7. Pri e a dr a različi i l vi a p lj privredi, [30].

Figure 7. Application of drone in different conditions in agriculture, [30].


Kak prikaz je lika 7, be pil e le elice i aj različi e pri e e

p lj privred kr že j [42]. r vi i a i više d 200 različi ih aplikacija

b d i, pre ve a f kciji ipa [27], [28]. Na primer, prema literaturi, dronovi

da e k ri e za i ije pre raživa ja i pašava ja, zaš i živ e redi e, i p r k

p š e i bavlja je i ija kea i a ili čak dr i pla e a a, i druge razne aplikacije

[31]. Ovi dr vi pr ži i brzi pre led cilj p dr čja k je e nadgleda ili

i raž je, bez ikakve pa i.

Dronovi opremljeni infracrvenim kamerama mogu dati slike u objekata mraku [32].

Na primer, zbog njihovih smanjenih dimenzija, mikro bespilotne letjelice se mogu

k ri i i za izviđa je ar za v re ih bjekata.

Ka š je avede [30], [36], dr vi alih di e zija re jedi i ači da

e pre ledaj raš j i posebnih bjeka a a pri er za l čaj ele e ar ih

ep da ili ra i l vi a eprija elj ke eri rije. O i i i pecifič e

e z re i ka ere za l cira je bi l ških, klear ih, he ij kih ili dr ih pre ji [34].

Interesantne aplikacije drona su:

2.1. Pretraživanje terena i spasilačke misije

Jed a d važ ih pri e a be pil ih le ilica je jih va p reba i ija a za

pretraživa je i pa ava je [36-38]. U peracija a pre raživa ja ere a p le e re a i

pa ava ja, vaka ek da je ve a važ a. a bi š efika ije f kci i ali, važ je

da se postigne brz pregled terena i utvrdi realna situacija i potrena akcija na terenu. U

pa ilački i ija a, avi i a i helik p eri a a p ada a p reb vre e da b d

potpuno spremni za obavljanje misije. U isto vreme bespilotne letelice mogu se odmah

ak ivira i bez ikakv bi ka vre e a kre i akcij k ja je p reb a zb izviđanja

[37]. Zb važ e l e be pil ih le elica i ija a za pre raživa je i pa ava je,

p reba dr va je priv kla paž j ih i raživača. U vrh , ek lik ip va

bespilotnih letelica je posebno projektovano i proizvedeno za obavljanje ove vrste misija

namenjinih dronovima [38-41].

2.2. Zaštita životne sredine

Be pil e le elice ili dr ve i A ri a raj vi al i del različi ih

v j ih i ija [42]. Ali ipak, i e ve više k ri e za bavlja je civil ih i ija i

ek l ških akcija. Prve ve l i aj i iji al ad leda ja ( pravlja ja)

velikih p vrši a aci al ih park va, p lj privred h ze ljiš i a, š kih re ija,

pra e ja kre a ja divljih živ i ja različi i bla i a. P eb l dr vi i aj

registrovanju-p a ra j efeka a l bal ih ili l kal ih kli a kih pr e a i pra e je

bi diverzi e a različi ih ek i e a d kiš ih š a, p i j kih predela d kea a [42].

i ip vi dr va e k ri i i i za i raživa je prir d ih ep da, klj č j i

š ke p žare, lavi e a pla i a a i lič e i acije [43], [44]. Na slici 7., prikazani su

različi i ip vi dr va l vi a p lj privrede [42] kada i aj više f kci al e

l e pra e j l že ih rad ih pr ce a [30].


3. DRONOVI U POLJOPRIVREDI: PREGLED PRIMENE

U poljoprivredi [30], mogu se pojaviti korisnici drona kao:

Farmeri, koji imaju potrebu za misijom drona u prikupljanju informacija na farmi,

P lj privred i ervi i k ji prik pljaj i f r acije za više k ri ika – farmera.

Mnogi Autori i istraživači p državaj i priželjk j a v p reb dr

le elica p lj privredi a raj i da bi i e i preciz a p lj privreda [8], [46],

[47] d bila v kvali e . vre e dr i prez iji A ri, b je i e da

r a br j p da aka d bije z p dr nova predstavlja problem, kako u

jih v j adekva j bradi, ak i prak ič j pri e i.

Istovremeno i pravni aspekt primene drona u poljoprivredi je i dalje nejasan jer

avede i i pr pi a i iz ra iče ja ( e zl p rebe, a pri er: prava a

priva , i v j e i i d rij ke špij aže, er riz a, e a ja vazd š

saobraja, itd.). Mini letelice, dronovi (na primer: Sl.4., Sl.5., Sl.6) mogu se koristiti

komercijalno u oblasti: elek r privrede, vre e k j pr zi, a bra aj i

pomorskog adz ra, ra p r a, ra a ja i pa ava ja, i raživa ji a alaziš a lja,

af e ili a a, p lj privredi i lič .

P š e pri ar j p lj privred j pr izv d ji k ri e velike p vrši e ze ljiš a

[8], ajviše k ri i d dr va, d dalji k i raživa ja ere a

(pra e ja/izviđa ja), vakak i a p lj privreda, jer i i le elice j rela iv

lak prav vre e pra e je a ja i apred va ja eva, vrđiva je p rebe za

av d java je , prihra , zaš i d bilj ih b le i i š e či a, i dr ih različi ih

a r eh ičkih era, ali i vrđiva je p rebe za ređe je ze ljiš a, je vi

p pravka a, klj č j ci i p reb e eli ra iv e zahva e.

r a GPS i f pre že brz i efika bavi i i a je i kar ira je

pr izv d p dr čja far e, preciz i više p a prikaza i a je p vrši e a

š e či a a, p jav bilj ih b le i, ed a ak vla e ze ljiš i lič e peracije a

p vrši i k j za zi a far a.

a ač i l kacija a ( e raf ka širi a i d ži a) i d ah i i

pravovreme i brz reakcij blja a far e, š že dra ič raci aliz va i i

a ji i r šk ve pr izv d je, klj č j i i br j p reb ih rad ika. Za red v

pra e je/izviđa je a ja eva p lj privredi k ri e e d varaj i ip vi i i

letelica-agrodron vi (Sl.7.) z čij p far er i a šir k i preciza p led „ a eba“.

Ak k d pre leda eva či pr ble , že e f rafi a i i vrdi i je va ač a

pozicija ponovnim letom drona iznad određe p dr čja. Nared i k rak je kar ira je,

odnosno kreira je preciz e di i al e like pr izv d e p vrši e k ja e bičaje

vizuelizuje GIS alatima (GIS -geografski informacioni sistem sa tzv. pametnim

kar a a). Kad e i a je bavlja a više ip va ka era i različi i ala i d ži a a

čev pek ra, brad i a aliz f rafija že e rela iv p zda pr ce i i

a je p lj privred ih k l ra (Sl.8. i Sl.9), izrač ava je NDVI (Normalni Indeks

Vegetacije).


Slika.8. Princip spektralne analize lista biljke Slika.9. Pogled oka i kamere za

Figure 8. Princip of spektral analize of plant lief ev i ze ljiš e, [42]

Slika.9. The view of the camera and

eye for crop and land, [42]

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) prikazuje stvarno, ljudskom oku

evidljiv (Sl.8 i Sl.9), a je i a e p vrši e (Sl.9). NDVI je baziran na skali boja

de e bič k ri i zelena boja (zdrav usev) za visoke vrednosti NDVI i crvena boja

(pojava neke bolesti ) koja predstavlja niske niske vrednosti (Sl.8).

Analiza fotografije (Sl.8) sa foto opremom koju nosi dron prilikom leta preko

parcela sa usevom, na primer daje situaciju sa ocenama: dobro=izrazito zelena boja

pše ice; š e e li pše ice š =crve a b ja ivice li a, i a je ze ljiš a a j

a je e vlaž i ka cr /bra b j (de a f rafija Sl.8).

NDVI (Normal Differe ce Ve e a i dex) i a vred razlike iz eđ i e zi e a

reflek va e ala e d ži e ve l i a dve različi e frekve cije, (V S=vidljivi de

spektra, vrednosti=400-700 nm; NIR=infracrveni deo spektra, vrednosti=700-1300 nm),

pre a a ali ičk j relaciji:

NDVI=(NIR-VIS)/ (NIR+VIS)

zve a br j i raživačkih rad va li era ri [42-45] smatra diskutabilnom

p zda i ač N V para e ra, jer je eli eara i dek , a k a ič i

d da i fak ri: b ja ze ljiš a i liš a, adržaj v de ze ljiš i biljka a, a fer k

zrače je, k liči a bi a e, i dr i fak ri. Za je pri e i k rekcija/kalibracija N V

a više različi ih fak ra ka a pri er: SAV = Soil Adjusted Vegetation Index, EVI =

Enhanced Vegetation Index i drugi, kada je mog e a alizira i z a više različi ih

vegetacijsko-bi fizičkih para e ara k ri e i p da ke dalji kih i a ja ka arai

opti;ke opreme koje sa nalaze na nekoj od adekvatnih mini letelica-drona, jer aktivnost

zele ih biljaka/p lj privred ih k l ra klj č je i dek p vrši e li a (LA ), zele

biomasu, apsorbovanu svetlosnu energiju, CWSI (Crop Water Stress Index ili indeks

vodnog stresa biljaka), CCCI (Canopy Chlorophyll Content Index ili koncentraciju

hl r fila bilj p krivač , k ji kaz je i a i hranjenost biljaka kiseonikom

a a je prak a da e N V i dek k ri je, a više fak ra k je z a p diž

ač i p zda N V , pa je k rekci i fak r NN (Nutrition Nitrogen Index) koji

zah eva p z ava je var e i kri ič e k ce racije ki e ika u biljkama, ili RI indeks

(Response Index), u kome je NDVIrs = NDVI kalibraciona traka kulture, koja je

prihra je a d z pre a prep r ci v e he ij ke a alize ze ljiš a; N V f = NDVI


useva). r vi za i aj različi eh ičk i p ičk pre , klj č j ci H ka ere

vi ke rez l cije, više ip va i fracrve ih i er al ih e z ra, elek r a e e e z re,

i neke tipove radara. Za vrđiva je p jedi ih bi a ekih ad leda ih p vrši a

k ri e e različi i E e z ri (elek r a e a i d kcija, pek ralna analiza u

vidljivom i infracrvenom delu spektra), kao i druge vrste senzora koji prikazuju stanje

vegetacije (Sl.8.) kao precizni foto snimak.

Pra e je a ja p lj privred ih k l ra i ci a iz a eli a ili avi a, ka i pre led

obilaskom terena v zili a ili pešice, d ada, bili v i ači i pre leda/i pekcije.

pak ve e de bile če ep p e i vre e ki ra iče e ( blač i/ili kiš

vrie e, a la, vlaž l i lič ) pa prik plja je avede ih p da aka, jih va brada i

analiza m že p raja i d vre e a. Rez l a je zaka ela i erve cija, pa eke š e e

ipak eizbež e, zb ezapaže e p jave b le i ili ei hra je i eva.

P red vih pr ble a bavez e javljaj i p ve a i r šk vi prihra jiva ja eva i

zastite i time, smanjen prinos i pad profita.

Up ređe je eh ike izviđa ja i i le elica a-dronovima, sa drugim metodama,

d i zaklj čak da va eh ika a i i le elica a d i dalek jef i ije, až r ije i

ač ije p da ke a j eva pa za pra e je eva a pr eč i p vrši a a 50 d

500 ha dronovi trenutno prvi i najbolji izbor.

Pri e a dr a [30], je različi a bla i pra e ja (a alize) a ja eva:

• Rast, razvitak i zdravlje (kondicija) useva (fenofaze i etape razvitka),

• Potrebe za prihranom useva (vreme, e i ač a k liči a, pr r i ra p red),

• P jave b le i, bilj ih š e či a i k r va (l kacija, k ce racija, pravci pr ira ja)

• U vrđiva je p jave ikr depre ija p le brade i pripre e ze ljiš a, p jave

zadržava je v de a p vrši i ze ljiš a, a je dre aže, p rebe za av d java je ,

• Gustina, sklop, visina, procena biomase i prinosa poljoprivrednih kultura,

• U vrđiva je e er i a že ve, a v anja useva prema fazi sazrevanja.

Dronovi namenjeni za komercijalnu upotrebu u p lj privredi ajčeš e i aj

komplet PC programa (na primer: platforme AgOS, AgWorks i MyAgCentral) za

analizu prikupljenih podataka i automatsko planiranje leta drona u obilasku terena

(Sl.10.).

Slika 10. Plan leta drona u oblisaku polja, [49], [50].

Figure.10. The drone flight plan for tour a fields, [49], [50].

http://www.agworks.net/

http://myagcentral.com/


S a dard a eh ička pre a dr a b hva a: GPS ređaje, di i al e ka ere

(fotoaparat) sa multispektralnim senzorima. Neki skuplji modeli ovih mini letelica,

i aj i fracrve e ( pl e), hiper pek ral e (za evidljiv zrače je) e z re, p ički

radar (LIDAR = Light Detecting and Ranging), 3D radar (SAR = Synthetic Aperture

Radars) i lič .

U zavisnosti od preciznosti video opreme (Sl.11) koju dron ima u obilasku

p lj privred ih p vrši a, f rafije k je e d bijaj i aj različi kvali e k ji je vrlo

z ačaja a alizi d bije ih p da aka, ka a pri er vi i a eva eki faza a

porasta useva.

Slika 11. S i ici ka ere: ere i a različi i evi a, [49, 50].

Figure 11. The camera shots and types of terrain and different crops, [49, 50].

Danas video oprema i senzori [8], imaju cene od 200 USD i preko 50.000 USD u

zavisnosti od preciznosti i broja/preciznosti snimaka terena pod usevom u dređe j

vremenskoj jedinici. Najmanja rezolucija fotografija (koje se kasnije analiziraju) je 12

pix. Ov aj a j preciz p iž ka ere G Pr Her 3 i 4 Her . P je i

preciznije kamere sa 20 Mpix:

Sony QX1: ala eži a, real i i ci ( ip V S), f r a RAW ili JPEG.

Canon EOS Rebel SL1 DSLR Camera Kit: samo realni snimci (tip VIS).

Zenmuse X3: koristi sitem DJI , realni (vidljivi) snimci terena/objekata (tip VIS).

GoPro Hero 3 and Hero 4: kompaktna, vodootporna, samo realni snimci (tip VIS),

MaxMax (Nikon), ima opciju snimaka tipa NIR i VIS, cene do 5,000 USD.

U toku samo jednog leta drona, termalne kamere mogu napraviti snimke tipa: VIS

(vidljivi deo spektra), ili NIR (nevidljivi deo spektra svetlosti) i prikazati promene

e pera re biljaka i p vrši e ze ljiš a k je i a cilacije e pera re f kciji a ja

vlaž i ze ljiš a .

Na osnovu ovog, dobija se snimak-fotografija infra-red termalne kamere (IRT

kamera) koja prikazuje prisustvo (plava boja, Sl.12.) ili d v v de ( ša, crve a

b ja, Sl.12) zb efeka a hlađe ja ze ljiš a k ez e [49, 50].

http://bestdroneforthejob.com/goto/SonyQX1

http://bestdroneforthejob.com/goto/CanonSL1DSLR

http://www.maxmax.com/shopper/category/9236-cameras


Slika 12. Foto IRT kamere Slika 13. Fotografija tipa LIDAR 3D p vrši e na Zemlji

Figure 12.Photo of IRT camera Figure 13. Photo type LIDAR, 3D surface of Land

Op ički radar (L AR=Light Detecting and Ranging), pokazuje snimak stanja

p vrši e ze ljiš a (Sl.13), ka 3 del, de e ja i preciz vidi ra p red, blici i

dimenzije objekata. Preciznost je veoma velika do ± 10 c , ali va pre a je

aj k plja (50.000 $ d 250.000 $), k j dr že i a i, [82].

3.1. Primeri korišćenja drona u poljoprivrednim uslovima

Više ip va UAV le elica – dr va d p i a ržiš i e k ri i i za

poljoprivredne namene, prve ve i pi iva j a ja eva, ze ljiš a, i v da [42-

44]. U odnosu na poznate karakterisitke letelica u tabeli 2., prikazani su dronovi i neka

pre a k ji i aj karak eri ike k ji d varaj za i raživa ja k ja i aj l vi

poljoprivredi .


Tabela 2. Тipovi dronova za poljoprivredne uslove, [30], [42].

Table 2. Types of drones in Agriculture condition, [30], [42].

Tip Drona

Tye of Drone

Osnovne karakteristike

drona

Basic properties of Drones

μUAVs

Quadcopter

Drone Omega

Vreme leta (max): 100 min.

Površina: 80 ha

Horizontalna brzina: 30 -100 kmh-1

Težina : 2500 gr

μUAVs

Fixed Wings

EBee SQ Livona

Vreme leta (max): 55 min.

Površina: 200 ha

Horizontalna brzina:: 40-110 kmh-1

Težina: 1100 gr

MAVs Drones

Hexacopter

DJI SW S900

Flight time: 60 min.

Površina: 60 ha

Horizontalna brzina: 25 - 120 kmh-1

Težina: 3300 gr

Op ička pre a i f apara i klj č i ele e a za kvali e i preciz i lje ih

fotografija-karata koje se dobijaju preletom dronova preko nekog terena. Generalno,

e z ri p ičkih i r e a a i kih rez l cija k ji i aj b ji a crve -zeleno-

plav ija z ače e a RGB i bliz i fracrve p e a N R, pa akve f rafije

nisu dobre za poljoprivredne kulture. Kamere visoke rezolucije postavljene na dronove

za snimanje situacije u poljoprivredi, imaju specijalizovane filtere i zato su mnogo

preciznije [8, 50]. Primeri specijalizovanih kamera za poljoprivredne uslove su:

Micasense Red-Edge1 i Parrot Sekuoia2. Ove kamere su veoma lagane i posebno

dizaj ira e, alih di e zija za p avlja je a UAV le elice. U p rebi i k riš e j

vih ip va UAV le elica je ve a važ a preciz dređiva ja l kacije i p zicije

letelice na osnovu fotografija (karakteristika cm/pix) snimljenih kamerom montiranim na

UAV. a a , ač GPS ređaja že bi i ve a vi k +/- 5 cm do 15 cm .

P da ak k ji e že d bi i k riš e je ka era vi ke rez l cije p avlje ih a

UAV je indeks Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Ovaj indeks ukazuje

a k p zdravlje biljaka (Sl.14). Ak e N V vred i alaze bli ke 1.0, ček je e

da vegetacija bude zdrava. Ukoliko je NDVI vrednost bliska broju 0.0 (Sl. 14), analiza

fotografija prikazuje vegetaciju koja pokazuje znake oboljenja.


Slika 14. epre acija vred i i z ače ja N V i dexa [38, 50].

Figure 14. Interpretation of values and meanings of NDVI index [38, 50].

3.2. Montitoring dravstveni uslova biljaka - Anali a korišćenjem podataka NDVI

(NDVI = Indeks normirane razlike vegetacije)

Specijal e ka ere p avlje e a UAV le elice i a i a različi i

vred i a ala ih d ži a ve l i k ja daje crve , zele i plav ve l (r b).

Primenom algoritma za obradu VARI-Visible Atmosphericalli Resistant Index, moze se

d bi i r ala ili pr eča preciza p da ak za pr ce zdravlja eva a p lj

(Sl.14). H ka ere ve ih preciz i i aj f rafije bliže i fracrve del

pek ra ve l i i pri e p b ljša ih al ri a brade f ografije dobiti nove

vred i i dexa a p ve e preciz i i a ja, k ji i aj z ake: EN V ,

GNDVI, SAVI, OSAVI, RDVI, [51], [52].

ENDVI - E ha ced N r alized iffere dex f Ve e a i , p ređ je de

zelenog spektra svetlosti, crvenog i plavog, kak bi e d bi ač iji rez l a . Ovakav

ači a alize f rafija (Sl. 15) daje p kaza elje d br -l še zdravlje eva i že e

koristiti za procenu prisustva drugih biljaka u osnovnom usevu, npr. korova [52].

Slika 15. Analiza NDVI na 150 acr: 27% je crve a b ja (l še zdravlje eva),

58% je ž a b ja (pr eč zdravlje eva),15% zelena boja (dobro stanje), [51].

Figure 15. Analisys of NDVI at 150 acr: 27% is red (bad health),

58% is yellow (average health),15% is green (good health), [51].


3.3. Monitoring evapotranspiracije i navodnjavanja

z per pek ive pravlja ja av d java je ze ljiš a, e ph d e dve lav e

komponente za procenu potreba za navodnjavanjem: evapotranspiracija (ET) i trenutna

vla a ze ljiš (S ). ET je k liči a v de k j k ri i ev za va a a v di

dostupnoj u zoni korijena, tipu biljke i vremenskim i sezonskim uslovima [51].

Slika 16. Primer procene evapotranspiracije, ET u cm/ dan ili mm/ dan (levo),

i vlaž ili v ze ljiš e (de ). Rez l cija: 4 i ča / pix, p vrši a 300 acr; [51].

Figure 16. An example of evapotranspiration estimation, ET in cm per day or mm

per day (left),and wet or dry land (right). Resolution: 4 inch /pix, 300 acr; [51].

Trenutna vlaga (SM) je količi a v de k ja e zadržava z i k re a eva i varira

prostorno u toj z i zavi i d, k liči e r a ke a erije i d bi e [51]. Opisane

k p e e avaj pr ce p reba za av d java je v de kr z pr rač

v d bila a [51, 54]. Ka š je avede d p i ET deli a li era ri,

[19-25] pr ce jiva ET k ri e i UAV eh l ij , a dabra i N R pek ral i

filterima sa snimljenih fotografija, [55, 56]. Na slici 16 (levo) prikazana je mapa procene

ET [51], za p vrši p d vinogradom. Ova ET apa je rađe a a pr ra AgieAir

i p i aka a UAV drona koji je opremljen sa specijalnim p ičkim i er ičkim

kamerama visoke rezolucije od 0.15m/ pix [57]. Dobijene informacije o ET mogu se

dalje p rebi i za dređiva je z a (Sl. 16 desno) predviđe ih za navodnjavanje koje

primenjena tehnologija za navodnjavanje (npr eh ički i e kap-po-kap) že

p drža i [55, 56].

3.4. Monitoring prihrane biljaka

Glavni ekonomski input parametar za svaku poljoprivrednu sezonu je primena nekih

ip va đ briva ( pr. N, P, K) ili ikr ele e a a ( pr. S, , Z ). Đ briv a ere e

aplicira a različi e eh ičke ači e (raz i ip vi pr kalica, prek i e a za

navodnjavanje, avionima i sl.). Određe i ači k riš e ja eh ičkih red ava za

prihra jiva je eva, zavi i pre ve a d veliči e p vrši e p d i evi a.


K d pri e e vih pecifič ih aši a i pre e ra e v di i rač a

br j i fak ri a jih ve pri e e : p reblje e k liči e đ briva, l vi a

p ljaš e redi e (brzi e r ja ja vazd ha, epera ra, vlaž i lič ) [60]. Od

navedenih uslova zavi i preciz a e e k liči e đ briva, a i e i vi ve a važ i

br j i fak ri icaja a: k li , ze ljiš e, v d , ev-biljke, zdravlje ljudi i

zivotinja i drugi .

U moni ri eri rije a dređe i ip vi a UAV, i ka ija a aliza d bije ih

f rafija p reblje ih i pekciji i ad leda j p vrši a k je e re iraj različi i

đ brivi a, je ve a važ a. raživa ja [61] kaz j a da je e izvrši i

monitoring prihranjivanja useva sa letelicama UAV koje su opremljene sa

d varaj i e z ri a i er ički ka era a ( a pri e Red Ed e ili hiper pek ral e

kamere) Spektralna analiza (sa programskim alatkama) fotografija koji su dobijene sa

snimaka kamera na UAV letelicama, danas predstavljaju dragocenu alatku na primer,

za nadgledanje pravilno dozirane ishrane biljaka, smanjenje primene azota (N) na

var e p rebe, či e vakvi p pci i aj d bre ek ke i ek l ške pred i

( l.17). raživa ja [81], p kaz j p ređe je p da aka pek ral e a alize (Sl.17 de )

f rafije ka era a UAV p vrši e parcele i varijacije pri e e N k liči i d 0 d

250 kg ha. NDVI podaci dobijeni sa kamera UAV, imaju vrednosti u rasponu od 0,83

d 0,97 š p kaz je varijabil pr e e adržaja N a eki del vi a pacela

(crve a b ja: izak adržaj N ili zele a b ja p i ala adržaj N) . Ova e da je

ar či p d a za pri e dređe ih ač ih i p reb ih k liči a đ briva a veliki

p dr čji a ka š ere i za golf ili velika poljoprivredna gazdinstva, kada se podaci

dobijeni od opreme sa UAV letelica koriste za p i izira je ve a r eh ičke operacije

[82].

Slika 17. Pr ce e adržaja az a (N) a parcela a : va (lev ) i rav lf ere a

(desn ) ( adržaj N je /100 , rez l cija: 6 i ch/pixel ) , [51], [82].

Figure 17. Estimates of Nitrogen content (N) on fields: oats (left) and grassland

(right) (content N is in mg per 100mg DM, resolution: 6 inch /pixel), [51], [82].

4. KOJI DRON NABAVITI ZA POTREBE POLJOPRIVREDE U SRBIJI ?

O v e bi e dr a ka i i le elice, j da e e eral za p rebe

p lj privrede daber i k ji pre elje i d varaj i pr ra i a (software) i


preciz p ičk pre (hardware). Prema osobinama drona [3], [8], [30], [80],

mogu biti upotrebljeni poljoprivredni modeli drona sa krilima :

1. SenseFly eBee (Sl.18.A-1): veoma popularan model mini letelice sa W/Ag

servisima sa upotrebom u sistemu dron-traktor operacija na njivi sa usevima.

2. PrecisionHawk Lancaster (Sl.18.A-2): model mini letelice sa krilima i

reše ji a pr ra a za k a pra e je i p i izacij rada aši a

poljoprivredi.

3. Trimble (Sl.18.A-3): del dr a UX5, a e je p lj privredi i š ar v .

Opremljen je kompletnom i veoma skupom foto opremom i programima koji

j p p i viz elni pregled terena sa kulturama.

A-1 A-2 A-3

Slika 18. Osnovni modeli drona sa krilima za poljoprivredne uslove, [8], [3].

Figure 18. Basic models drone with wings for agriculture conditions [8], [3].

A) Poljoprivredni modeli tipa Multi-Rotor Ag Drones:

1. AGCO Solo (Sl.19.B-1): projektovan na osnovnom modelu 3DR Solo

quadcopter, ima komplet sa RGB za kolor fotorgrafije terena i infrared kamere za

i ri a ja biljaka ( a pri er l vi še). K ple adrži i A rib ix

program za obradu fotografija i formiranje mapa zone nadgledanja useva u

poljoprivredi.

2. AiBot X6 (Sl.19.B-2): Namenjen za zadatke u oblasti industrijske inspekcije,

rađevi ar va, bezbed i bjeka a i pecijal za p lj privred i š ar v .

K ple pre e adrži pr ra za pla ira je le va AiPr Fli h .

3. DJI multi-rotors (Sl.19.B-3): Model Phantom-4 i a šir k pri e

a bra aj (avi a bra aj), i d riji, p lj privredi i š ar v . U pre i

poseduje novu generaciju GPS autopilot opreme i HD kameru za snimanje useva

(ili š a).

B-1 B-2 B-3

Slika 19. Osnovni modeli drona sa rotorima za uslove u poljoprivredi, [8], [9].

Figure 19. Basic models rotor drone models for agriculture condition, [8], [9].

http://bestdroneforthejob.com/drone-reviews/3dr-solo-quadcopter/

http://bestdroneforthejob.com/drone-reviews/3dr-solo-quadcopter/


4.1. Primena drona, površinski kop R.B. Kolubara

Kompanija VekomGeo d.o.o, Beograd ( eh ička saradnja Institut za poljoprivrednu

tehniku, P lj privred i fak l e , Be rad) je k 2016. di e a p vrši k kopu

RB K l bara, izvršila više i a ja ere a ze ljiš a p vrši k k pa “Ta ava-

Zapad” zb i pri e e aj avre e ije eh l ije za prik plja je p da ka a

terenu i njihov k riš e ja prak i [30], [82].

U toku snimanja upotrebljena je bespilotna letelica, tipa heksakopter Aibot X6 V2

(Sl.19 B-2) , sa dve oblasti primene:

1.Snimanje dela kopa R.B.Kolubara-Tamnava Zapad koji je u potpunosti bio

poplavljen 2014. godine, zbog izrade geodetske podloge i dobijanja nultog stanja na

del k pa ak i šiva ja. P daci i a ja: p vrši a 60 ha, vre e i a ja 240

minuta, preciznost 2.5 cm. Za aer f ra e rij k i a je ere a k riš e a je ka era

NikonCoolpix A. Dobijeni rezul a : 3 blak ačaka ere a, de alja r f i di i al i

model terena za 60 ha

2. Praćenje dinamike iskopa (zapremina iskopanog materijala) aktivnog rotornog

bagera (Glodar-1). zvrše i a je i k pa dve e aže.

Realizacija Pr jek a je izvrše a tri faze:

A. Planiranje leta Aibot X6 V2 za zadatu lokaciju

B. Aerofotogrametrijsko snimanje

C. Obrada podataka

A) Planiranje leta Aibot X6 V2 , kada je upotrebljen softver AgPro Flight.

Prilikom kreiranja plana leta kada treba da se ispune zahtevi neophodni za

obezbeđiva je p reb og kvaliteta izlaznih rezultata, sa pokrivanjem

komplet zah eva p dr čja (60 ha). Parametri plana leta Aibot X6 V2

(Sl.19 B-2) , za automatsko snimanje bili : • Veliči a pik ela d 2.5c •

P preč i prekl p iz eđ li ija i a ja – 60% • P d ž i prekl p iz eđ

snimaka – 80% • Vi i a le a ~100 • Brzi a le a 40 k /h.

B) Aerofotogrametrijsko snimanje terena cel k pa p vrši k k pa “Ta ava

Zapad” je izvrše a a iz va . Aib X6 V2, ak p le a ja (brzi a

8m/s) kretao se po unapred definisanom planu leta (Sl.14), dok je za projekat

pra e ja di a ike i k pa le elica av đe a a el z p vide i ala

a ka ere a le elici. Razl za je bila z a iža vi i a le a i blizi a r

bagera koji ima veliku visinu.

Tokom leta Aibot X6 V2, instalirana kamera NikonCoolpix A automatski obavlja

fotografisanje terena i objekata iz vazd ha zada i erval , bezbeđ j i pri e

da vi i ci rije i a i ver ikal a p reba i preklapa je iz eđ i aka.

Snimanje k i a, zb p rebe pra e ja di a ike i k pa a ka ere je menjan zbog

d bija ja š kvali e ijih rez l a a. Za i a je k ple p dr čja bil je p reb

više le va i i lje a je p vrši a d približ 60 ha a a i a je trajalo je

približ 240 min. Pre p če ka i a ja izvrše je p avlja je pecijal ih arkera za

georeferenciranje rezultata snimanja u lokalni koordinatni sistem.


C) Obrada rezultata. P le završe i a ja a Nik C lpix A ka er ,

obrada prikupljenih snimaka terena i situacija sa programom Agisoft

PhotoScan.

Rez la ve brade p da aka : • 3 blak ačaka • T • Or f i ci ere a

Iz ovih rezultata daljom obradom dobijaju se :

• i i al i e de ki pla za de k pa k ji je bi p plavlje , i

• Uk p a k liči a i k pa ze ljiš a peri d iz eđ dva i a ja d bijena na

v dva di i al a dela ere a iz vake e aže i k pa.

Slika 20. Plan leta drona Aibot X6 V2, [82].

Figure 20. The Aibot X6 V2 flight plan, [82].

Slika 21. Realizovan plan leta drona Aibot X6 V2, [82].

Figure 21. Realized flight plan of Aibot X6 V2 drone, [82].


Na v v pr jek a i i raživa ja a RB K l bara, upotreba bespilotnih

letelica tipa Aibot X6 V2 velik j eri že d pri e i i apredi i ere ja a

k p vi a i p vrši a a ze ljiš a, za š bezbeđ je:

• Pri p e i a k ji a a dard a pre a e že bezbed pri i

• Jed av r a iz va je i realizaciju snimanja

• Velik š ed vre e i a až va j lj d va a ere

• Ve bezbed – če ici pr ce a e e izlaže različi i opasnostima

• Vi ka ač i de alj rez l a a i a ja

4.2. Primena drona na poljoprivrednim površinama,

Napredak a.d., Stara Pazova

Livona d.o.o., Novi Beograd (i Institut za poljoprivrednu tehniku, Poljoprivredni

fak l e , Be rad, kvir eh ičke arad ja), je 2017. di e, je izvršila više i a ja

parcela i i acija eva pšenice u Napredak a.d., Stara Pazova [83]. Za ova simanja

postoje razlozi upotrebe drona tipa eBee SG.

Preciznost

Precizni kalibrisani multispektralni snimci j pouzdano sagledavanje

a ja eva, lakše čava je p e cijal ih pr ble a i b lje d šenje odluka o

narednim aktivnostima.

Velika pokrivenost i efikasnost

T k le a d 59 i a, eBee SQ že i i i i e hek ara, r pi a e ili

razdv je e parcele, p p a a ki pre a vaše pla i a ja. Sa d ev i

kapacitetom snimanja od preko 1200 ha, eBee SQ je najefikasniji bespilotni sistem

za p lj privred a ržiš .

Uklapanje u postojeće radne procese

EBee SQ e la k klapa vaše rad e pr ce e ka vi ala za a aliz i p

dl čiva j . Obezbeđ je dra ce e i f r acije k je j kvalitetniju

a aliz a ja eva i pripre varijabil d zira ja k d peracija đ bre ja ili

pr ka ja. Ne zah eva v eha izacij , avrše e prila đava vaš j p je j

opremi.

Ekonomičnost i br i povrat investicije

Zahvalj j i br j i š eda a k je d i, eBee SQ je p vra l že

ve prv j sezoni. Kompletan sistem za a r e išlje je p i e “klj č

r ke” i klj č je ve š je p reb za i a je i brad p da aka. Ne a

krive ih r šk va, ve je v k ple i prila đe b dže

poljoprivrednika.

Dron eBee SQ je opremljen multispektralnom kamerom Parrot Sequoia, specijalno

projektovanom za bespilotne sisteme. Kamera Sequoia adrži ve a preciza

multispektralni senzor koji snima u 4 nevidljiva dela spektra i jednom vidljivom (RGB)

– istovremeno u jednom letu. Na osnovu multispektralnih snimaka že e e eri a i

e a ke kar e i dek a k je j preciz a ledava je a ja a ere i izrad

p ava za varijabil d zira je, či e p i iz je e peracije đ bre ja ili prskanja u

cilj apređe ja pri a i a je ja r šk va.


RGB senzor je pogodan za kreiranje pregledne informativne slike u vidljivom delu

pek ra, ali ije pri e jiv za izrad preciz ih r f i aka, blaka ačaka i 3

dela p vrši a. U toku snimanja [83] sa bespilotnom letelicom, dron tip μUAV ,

model EBee SQ Livona RTK , tip Fixed Wings, (Sl.18 A-1), u oblasti poljoprivrede

dobijeni su podaci za:

A).Multispektralnu analizu: 1.Opš e a je eva; 2.P java re a k d eva;

3.U peš e ve/kontrola norme ; 4.Prezimljavanje useva; 5.Usvajanje azota i vode;

6.Uči ak prepara a za zaš i bilja, ( a je pre i p le); 7. Pr ce a pri a eva.

B).Termografsku analizu: Te pera ra ze ljiš a i biljaka; 2. A aliza vlaž i

ze ljiš a.

Tipič a procedura primene EBee SQ Livona RTK , (Sl.18 A-1), na parcelama sa

pše ic P.P. Napredak a.d., u oblasti primene analiza tipa A, B, obuhvatila je

procedure: a-Planiranja leta; b-Snimanje parcela ; c-Obrada podataka; d-Analiza

rezultata.

a-Planiranje leta primene EBee SQ Livona RTK

Planiranje leta i nadzor EBee SQ Livona RTK obavljno sa program eMotion Ag.

Slika 22. Plan leta drona i a ja eva pše ice, ve bar 2017, [83].

Figure 22. Flight plan of drone and condition of wheat crop, November 2017, [82].

b-Snimanje parcela kamerom u toku leta EBee SQ Livona RTK

U toku snimanja multispektralnom kamerom Parrot Sequia (4x1,2 MP, 4 spektralna

e z ra, eži a 35 r, preciz 12 c /px) d bije i p daci p reb i za : A alizu

pš e a ja eva, e a ke kar e ve e aci ih i dek a, i dek i re a k d eva

pše ice, za kar a ja pše ice a p daci a: zdrav ev pše ice/%-rasprostranjenosti

k r va/ re k d eva pše ice.


Slika 23. Analiza pš e a ja eva pše ice, novembar 2017, [83].

Figure 23. Analysis of the general conditions of wheat crops, November 2017, [83].

ZAKLJUČAK

Uloga mini bespilotnih letelica ili dronova se brzo prenela sa upotreba za vojne

namene, na primenu (75% od ukupnog br ja) p lj privredi, š ar v (i eki

dr i dela i a), p až i k ri ici a da ad ledaj i k r liš velike p vrši e

različi ih a e a, š ede i i k ri ici a vre e a i fi a ij kih la a ja

pr izv d j . ak je edav paž ja dr vi a bila usmerena na kompaniju Parrot

(Fra c ka) k je želi da ve i i le elice p rebi za k ercijal e a e e, ve i de

dr va ček je per pek iv ija b d a far a a (i veliki prir d i rezerva i a,

š a a i lič ). T je za š e p lj privred e operacije prostiru na velikim

dalje i a i lav e aj pr ble priva i ili bezbed i k je bi prečile

k riš e je vih le elica, ka rad ki predeli a ( pr. aer dr i). r i a ce d

2.000 USD za letelicu koji korisnici ili farmeri sami sastavljaju, do 250.000 USD za

a r dr l že e a e e, k ji je pre lje preciznim HD infracrvenim kamerama,

senzorima i drugom video tehnologijom, je žda k pa le elica a p če k , ali

pri alice ve eh l ije kaž da raz i p daci k je prik pljaj - od identifikovanja

pr ble a i eka a, pr ble a av d java ja, pr ce a pri a ili pra e je veda k ja

odlutala - p až far eri a da p vra e l že , če za a di da a. Far eri

mogu da koriste bespilotne letelice (agrodron) i da prilagode precizno svoju upotrebu

pe icida, herbicida, đ briva i dr ih a erijala, a v a š a je p reb a

dređe j ački p lj a ev , (ka pr ce p z a p aziv -precizna

p lj privreda), š ede vac d ep reb e i pre era e p rebe re r a, i da isto vreme

a j j i k liči k ja že da iče a bliž je v d k ve, i z ačaj ič a

č va je prir d ih re r a (v da i ze ljiš a).

a r dr a je z ačaj a efika j k r li p vrši a za k je je ra ije

trebalo puno sati zbog obilazaka ze ljiš a peške ili ere ki v zili a.

Dron sistemi da a i aj i i a ja ka ala a v d , a k ri i

snimanju stanja u navodnjavanju, melioracijama, kada se vrlo lako i brzo mogu utvrditi

š e e d v da, i eka a ili divljači, a i ak i kontrolisati stanje vodotokova reka koju

kr ž j ili pr laze p red velikih p lj privred ih i a ja.

Naravno, porastom i napretkom tehnologije proizvodnje mini letelica kao

a r dr a, p či je va i b lja b d p lj privred e pr izv d je.


U Srbiji da a i a al dr va p reblje ih za i raživa ja i a č e p rebe, iak

se po nekim Autorima broj ovih letelica u Srbiji kre e d 300 d 4000 k ada.

Kompanija Livona d.o.o., Beograd i Institut za poljoprivrednu tehniku,

Poljoprivredni fakultet u Beogradu, u tehnickoj saradnji, imaju studiju i planove o

implementaciji modela mikro drona EBee SK Livona RTK u narednim generalnim

pla vi a za i pekcij , zaš i i k riš e je ze ljiš a eri rije Opš i e S ara Paz va

(351 km2), gde je posebno mesto poljoprivredne kompanije -Napredak.

VekomGeo d.o.o. iz Be rada arad ji a i za p lj privred eh ik

P lj privred fak l e a Be rad i a pla ve i ple e aciji dela dr a Aib

KKS6, b d i pri e e adz r a p vrši a a d 600 k 2 (i poljoprivredna

ze ljiš a) v re k pa R.B. K l bara.

Institut za poljoprivrednu tehniku, Poljoprivredni fakultet u Beogradu, ima planove

b d j p rebi dela ikr dr a H b a H109S K 4 PRO i pekciji zaš i e

ze ljiš a i v da a eri riji (456 km2) Opš i e Ub.

LITERATURA

[1] D. Krijnen, C. Dekker, AR Drone 2.0 with Subsumption Architecture, In Artificial

intelligence research seminar, 2014.

[2] A. Cavoukian, Privacy and Drones: Unmanned Aerial Vehicles, Information and Privacy

Commissioner of Ontario, Canada, 2012.

[3] A.C. Watts, V.G. Ambrosia, E.A. Hinkley, Unmanned aircraft systems in remote sensing and

scientific research: classification and considerations of use, Remote Sens. 4 (6) (2012)

pp.1671-1692.

[4] L. Brooke-Holland, Unmanned Aerial Vehicles (drones):An Intro. House of Commons

Library, UK, 2012.

[5] A. Arjomandi, S. Agostino, M. Mammone, M. Nelson, T. Zhou, Classification of Unmanned

Aerial Vehicle, Report for Mechanical Engineering class, University of Adelaide, Adelaide,

Australia, 2006.

[6] D. Floreano, R.J. Wood, Science, technology and the future of small autonomous drones,

Nature 521 (7553) (2015) 460-466.

[7] G. Cai, J. Dias, L. Seneviratne, A survey of small-scale unmanned aerial vehicles: recent

advances and future development trends, Unmanned Syst. 2 (02) (2014) 175-199.

[8] M. Hassanalian, A. Abdelkefi. Classifications, applications, and design challenges of drones:

A review. Progress in Aerospace Sciences 91 (2017) 99-131.

[9] A.C. Watts, J.H. Perry, S.E. Smith, M.A. Burgess, B.E. Wilkinson, Z. Szantoi, P.G. Ifju, H.F.

Percival, Small unmanned aircraft systems for low-altitude aerial surveys, J. Wildl. Man.. 74

(7) (2010), pp. 1614-1619.

[10] IMAV 2010 Flight Competition, Mission Description and Rules, (https://www.

scribd.com/document/38262061/Mission-on-and-Rules-IMAV-2010).

[11] K. Nonami, M. Kartidjo, K.J. Yoon, A. Budiyono, Autonomous control systems and vehicles,

Intell. Syst. Control Autom.: Sci. Eng. 65 (2013).

[12] M.R. Franceschini, D.W. Meyers, K.P. Muldoon, Honeywell International Inc., Transponder-

based beacon transmitter for see and avoid of unmanned aerial vehicles, U.S. Patent 7,969,

346, 2011.

[13] L. Petricca, P. Ohlckers, C. Grinde, Micro-and nano-air vehicles: state of the art, Int.

J.Aerosp.Eng. (2011).

[14] U. Yearbook, U A S: The Global Perspective, Vol. 164, UAS Yearbook, 7th edition,

2009/2010.

http://refhub.elsevier.com/S0376-0421(16)30134-8/sbref1













https://www/






[15] C. Hockley, B. Butka, The SamarEye: A biologically inspired autonomous vehicle, In Digital

Avionics Systems Conference (DASC), 2010 IEEE/AIAA 29th, Salt Lake City, UT, USA,

October, 2010.

[16] M. Tafreshi, I. Shafieenejad, A.A. Nikkhah, Open-loop and closed-loop optimal guidance

policy for Samarai aerial vehicle with novel algorithm to Consider wind Effects,

Int.J.Eng.Tech.Res.(IJETR) 2 (12) (2014).

[17] G. Cai, J. Dias, L. Seneviratne, A survey of small-scale unmanned aerial vehicles: recent

advances and future development trends, Unmanned Syst. 2 (02) (2014) 175-199.

[18] http://www.71668.net/stupian/1857/hangpaifeixingqijiage/).

[19] M. James, C.M.S.F. McMichael, Micro Air Vehicles Toward a New Dimension in Flight,

http://www.fas.org/irp/program/collect/docs/mavauvsi.htm), 1997.

[20] H. Ubaya, M. Iqbal, First person view on flying robot for real time monitoring, ICON-CSE 1

(1) (2015) 41-44.

[21] R. O'Connor, Developing a Multirotor UAV Platform to Carry Out Research Into

Autonomous Behaviours, Using On-board Image Processing Techniques (BE Thesis),

Faculty of Engineering, Computing and Mathematics, University of

[22] H. Tanaka, K. Hoshino, K. Matsumoto, I. Shimoyama, Flight dynamics of a butterfly-type

ornithopter, in: Intelligent Robots and Systems,(IROS, 2005). IEEE/RSJ International

Conference,pp. 2706-2711.

[23] R.J. Wood, B. Finio, M. Karpelson, K. Ma, N.O. Perez-Arancibia, P.S. Sreetharan, H.

Tanaka, J.P. Whitney, Progress on 'pico'air vehicles, Int. J. Robot. Res. 31(11) (2012) 1292-

1302.

[24] L. Shimoyama, H. Miura, K. Suzuki, Y. Ezura, Insect-like microrobots with external

skeletons, Control Syst., IEEE 13 (1) (1993) 37-41.

[25] M.H. Dickinson, F.O. Lehmann, S.P. Sane, Wing rotation and the aerodynamic basis of

insect flight, Science 284 (5422) (1999) 1954-1960.

[26] http://www.darpa.mil/

[27] http://air-vid.com/wp/20-great-uav-applications-areas-drones/).

[28] https://www.microdrones.com/en/applications/).

[29] http://www.nanotech-now.com/smartdust.htm).

[30] i V. Oljača, K a Gli revi , il š Paji , va Zla a vi , ila raži , ša

Rad jiči , ark vi ra a , Si vi V ji lav, ark vi va a, il rad Đ ki , Z ra

Dimitrovski (2016). Primena drona u poljoprivredi. Zbornik radova DPT-2016. str. 1-10.

Beograd.

[31] R.J. Yan, S. Pang, H.B. Sun, Y.J. Pang, Development and missions of unmanned surface

vehicle, J. Mar. Sci. Appl. 9 (4) (2010) 451-457.

[32] R. Stuchlik, Z. Stachon, K. Laska, P. Kubicek, Unmanned Aerial Vehicle-Efficient mapping

tool available for recent research in polar regions, Czech Polar Rep. 5 (2) (2015) 210-221.

[33] R.J. Bachmann, Biologically inspired mechanisms facilitating multimodal locomotion for

areal micro-robot, in: Proceedings of the 24th International Unmanned Air Vehicles

Conference, Bristol, UK, 2009.

[34] P.M. Miller, Mini, micro, and swarming unmanned aerial vehicles: A baseline study, Library

of Congress Washington DC Federal Research DIV, November, 2006.

[35] S. Waharte, N. Trigoni, Supporting search and rescue operations with UAVs, In Emerging

Security Technologies (EST) International Conference on, IEEE, Canterbury, United

Kingdom, 6-7 September 2010, 2010.

[36] L. Petricca, P.Ohlckers, C.Grinde, Micro-and nano-air vehicles: state of the art, Int. J.

Aerosp. Eng.(2011).

[37] https://www.microdrones.com/en/applications/areas-of-application/search- and-rescue).

[38] https://www.agricolus.com

[39] http://www.simplebotics.com/2014/02/lifeguard-drone-could-save-lives.html).

[40] https://www.xdynamics.com/our-drones/).




http://www.71668.net/stupian/1857/hangpaifeixingqijiage/

http://www.fas.org/irp/program/collect/docs/mavauvsi.htm











http://air-vid.com/wp/20-great-uav-applications-areas-drones/

https://www.microdrones.com/en/applications/

http://www.nanotech-now.com/smartdust.htm






https://www.microdrones.com/en/applications/areas-of-application/search-

http://www.simplebotics.com/2014/02/lifeguard-drone-could-save-lives.html

https://www.xdynamics.com/our-drones/


[41] Delft University of Technology, TU Delft's Ambulance Drone Drastically Increases Chances

of Survival of Cardiac Arrest Patients, 2015, http://www.tudelft.nl/en/ current/latest-

news/article/detail/ambulance-drone-tu-delftvergroot- overlevingskans-bijhartstilstand-

drastisch/).

[42] Gerard S.E-Agriculture in Action. Drones for Agriculture. pp.1-126, http://www.fao.org,

2018.

[43] A. Restas, Drone applications for supporting disaster management,World J. Eng.Technol.3

(03)(2015) 316.

[44] W. Jin, H.L. Ge, H.Q. Du, X.J. Xu, A review on unmanned aerial vehicle remote sensing and

its application, Remote Sens. Inf. 1 (2009) 88-92.

[45] V.I. Binenko, V.L. Andreev, R.V. Ivanov, Remote sensing of environment on the base of the

microavition, in: Proceedings of the 31st International Symposium on Remote Sensing of

Environment, Saint Petersburg, Russia, 20-24 May, 2005.

[46] N. Sitnikov, Borisov; Y., Akmulin; D., I. Chekulaev, D. Efremov, V. Sitnikova, A.

Ulanovsky, O. Popovicheva, Unmanned aerial vehicles (UAV) in atmospheric research and

satellite validation, In: Proceedings of the 40th COSPAR Scientific Assembly., Moscow,

Russia, 2-10 August, 2014.

[47] M. Hassanalian, H. Khaki, M. Khosrawi, A new method for design of fixed wing micro air

vehicle, Proc. Inst. Mech. Eng. J. Aerosp. Eng. 229 (2014) 837-850.

[48] M. Hassanalian, A. Abdelkefi, M. Wei, S. Ziaei-Rad, A novel methodology for wing sizing

of bio-inspired flapping wing micro air vehicles: theory and prototype, Acta Mech. (2016).

http://dx.doi.org/10.1007/s00707-016-1757-4v.

[49] A. Arjomandi, S. Agostino, M. Mammone, M. Nelson, T. Zhou, Classification of Unmanned

Aerial Vehicle, Report for Mechanical Engineering class, University of Adelaide, Adelaide,

Australia, 2006.

[50] Alfonso Torres-Rua. (2017). Drones in Agriculture: An Overview of Current Capabilities

and Future Directions. Utah Water Users Workshop, Saint George, UT,USA. pp.1-9.

[51] https://support.dronedeploy.com/docs/understanding-ndvi-data)

[52] Generate 2D and 3D information, purely from images with Pix4D.", Pix4D,

<https://pix4d.com/> (14 March 2017 ).

[53] Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., Smith, M.., Others., "Crop evapotranspiration -

Guidelines for computing crop water requirements - FAO Irrigation and drainage paper 56,"

Irrig. Drain. Syst. 300(9), D05109 (1998).

[54] Hassan-Esfahani, L., "High Resolution Multi-Spectral Imagery and Learning Machines in

Precision Irrigation Water Management," Utah State University (2015).

[55] Karimi, P.., Bastiaanssen, W. G. M., "Spatial evapotranspiration, rainfall and land use data in

water accounting - Part 1: Review of the accuracy of the remote sensing data," Hydrol. Earth

Syst. Sci. 19(1), 507-532 (2015).

[56] https://www.parrot.com/us/Business-solutions/parrot-sequoia> (14 March 2017 ).

[57] Tardy, B., Rivalland, V., Huc, M., Hagolle, O., Marcq, S.., Boulet, G., "A Software Tool for

Atmospheric Correction and Surface Temperature Estimation of Landsat Infrared Thermal

Data," Remote Sensing 8(9), 696, Multidisciplinary Digital Publishing Institute (2016).

[58] Hassan-Esfahani, L., Torres-Rua, A., Jensen, A.., McKee, M., Assessment of Surface Soil

Moisture Using High-Resolution Multi-Spectral Imagery and Artificial Neural Networks,

R.Sensing 7(3), 2627-2646 (2015).

[59] Sadeghi, M., Jones, S. B.., Philpot, W. D., "A linear physically-based model for remote

sensing of soil moisture using short wave infrared bands," Remote Sens. Environ. 164, 6676

(2015/7).

[60] Zarco-Tejada, P. J., Miller, J. R., Mohammed, G. H., Noland, T. L.., Sampson, P. H.,

"Vegetation stress detection through chlorophyll a + b estimation and fluorescence effects on

hyperspectral imagery," J. Environ. Qual. 31(5), 1433-1441 (2002).

http://www.tudelft.nl/en/

http://www.fao.org/







http://dx.doi.org/10.1007/s00707-016-1757-4v



https://support.dronedeploy.com/docs/understanding-ndvi-data

https://pix4d.com/

http://paperpile.com/b/8O9Oen/zhi4R

http://paperpile.com/b/8O9Oen/xi5a2

http://paperpile.com/b/8O9Oen/Zy0ku

https://www.parrot.com/us/Business-solutions/parrot-sequoia

http://paperpile.com/b/8O9Oen/IO6sQ

http://paperpile.com/b/8O9Oen/V2xjU

http://paperpile.com/b/8O9Oen/JqWpA

http://paperpile.com/b/8O9Oen/JqWpA

http://paperpile.com/b/8O9Oen/ppns


[61] F. Kendoul, Survey of advances in guidance, navigation, and control of unmanned rotorcraft

systems, J. Field Robot. 29 (2) (2012) 315-378.

[62] A. Ollero, L. Merino, Control and perception techniques for aerial robotics, Annu. Control 28

(2) (2004) 167-178.

[63] H. Chao, Y. Cao, Y. Chen, Autopilots for small unmanned aerial vehicles: a survey, Int. J.

Control, Autom. Syst. 8 (1) (2010) 36-44.

[64] C. Goerzen, Z. Kong, B. Mettler, A survey of motion planning algorithms from the

perspective of autonomous UAV guidance, In Selected papers from in: Proceedings of the

2nd International Symposium on UAVs, Reno, Nevada, USA, June 8-10, 2009.

[65] K.P. Valavanis (Ed.)Advances in Unmanned Aerial Vehicles: State of the Art and the Road

to Autonomy. Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Eng.N 33,

Springer, The Netherlands, 2007.

[66] M. Hassanalian, M. Radmanesh, S. Ziaei-Rad, Sending instructions and receiving the data

from MAVs using telecommunication networks, in: Proceeding of International Micro Air

Vehicle Conference (IMAV2012), Braunschweig,Germany, 3-6 July, 2012.

[67] J.W. Gerdes, Design, Analysis, and Testing of a Flapping Wing Miniature AirVehicle (M.Sc.

Dissertation), Mechanical Engineering Dept., Univ. of Maryland, College Park, 2010.

[68] A. Kurdila, M. Nechyba, Vision-Based Control of Micro-Air-Vehicles: Progress and

Problems In Estimation, in: Proceedings of the 43rd IEEE Conference on Decision and

Control Atlantis, Paradise Island, Bahamas, December 14-17, 2004.

[69] K. Mathe, L. Bu^oniu, Vision and control for UAVs: a survey of general methods and of

inexpensive platforms for infrastructure inspection, Sensors 15 (7) (2015) 14887-14916.

[70] S. Trites Miniature autopilots for Unmanned Aerial Vehicles, MicroPilot,

URL:http://www.micropilot.com/).

[71] (http://coolpile.com/gadgets-magazine/google-glass-controlled-flying-drone).

[72] (http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-2970073/Would-fly-mind- controlled-plane-

Scientist-pilots-drone-using-just-thoughts-technology-one-day- used-commercial-

aircraft.html).]

[73] K. LaFleur, K. Cassady, A. Doud, K. Shades, E. Rogin, B. He, Quadcopter control in three-

dimensional space using a noninvasive motor imagery-based brain-computer interface, J.N

Eng. 10 (4) (2013) 046003.

[74] R.J. Bachmann, Biologically inspired mechanisms facilitating multimodal locomotion for

areal micro-robot, in: Proceedings of the 24th International Unmanned Air Vehicles

Conference, Bristol, UK, 2009.

[75] P.M. Miller, Mini, micro, and swarming unmanned aerial vehicles: A baseline study, Library

of Congress Washington DC Federal Research DIV, November, 2006.

[76] M. Hassanalian, H. Khaki, M. Khosrawi, A new method for design of fixed wing micro air

vehicle, Proc. Inst. Mech. Eng. J. Aerosp. Eng. 229 (2014) 837-850.

[77] Fortune Magazine, mart, 2016.

[78] http://bestdroneforthejob.com/drone-buying-guides/agriculture-drone-buyers-guide/

[79] http://uas.trimble.com/

[80] (http://www.ocularrobotics.com/ products/ lidar/re05/).

[81] Lisa Caturegli , Matteo Corniglia, Monica Gaetani, Nicola Grossi, Simone Magni, Mauro

Migliazzi, Luciana Angelini, Marco Mazzoncini, Nicola Silvestri, Marco Fontanelli, Michele

Raffaelli, Andrea Peruzzi, Marco Volterrani. Unmanned Aerial Vehicle to Estimate Nitrogen

Status of Turfgrasses. PLOS,One. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0158268

[82] http://www.vekom.com/page.php?pro_id=160

[83] http://www.livona.rs/bas/









http://www.micropilot.com/





http://bestdroneforthejob.com/drone-buying-guides/agriculture-drone-buyers-guide/

http://uas.trimble.com/

http://www.ocularrobotics.com/

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0158268

http://www.vekom.com/page.php?pro_id=160


DESIGN, CLASSIFICATION, PERSPECTIVES AND POSSIBLE

APPLICATIONS DRONES IN AGRICULTURE OF SERBIA

Oljača V. Mićo

1, Pajić Miloš

1, Gligorević Kosta

1, Dražić Milan

1, Zlatanović Ivan

1,

Aleksandra Dimitrijević1, Rajko Miodragović

1, Zoran Mileusnić

1, Rade Radojević

1,

Milovan Živković1, Dragan Petrović

1, Dušan Radivojević

1, Mirko Urošević

1,

Goran Topisirović1, Branko Radičević

1, Olivera Ećim

1, Nebojša Balać

1

1Univerzitet u Beogradu, Poljoprivredni fakultet, Institut za poljoprivrednu tehniku,

Nemanjina 6, 11080 Beograd-Zemun, Republika Srbija

Apstract. The paper analyzes the possibility and the needs for the use of specific

types of robots (mini unmanned aircraft with different designs and the designation of

UAVs) and the possibility of using in agriculture (agrodrone). The year 2015 was

proclaimed (Fortune Magazine, 2016) as the year of increasing and widespread use of

UAVs in various areas of human activity, especially in agriculture and forestry (75% of

use). This is important for large farm areas, where UAV has many useful functions and a

very cost-effective commercial application. Today, the needs for UAVs have increased

sharply with various opportunities for both civilian and military needs. There is also a

significant interest in the development of new drones that can autonomously fly in

different environments and locations and can perform various missions and tasks. Over

the past decade, a wide range of applications for drones has gained the significance that

led to the discovery of various types of unmanned UAVs of different sizes and weights.

In this review, the classification of UAVs ranging based on a detailed overview of the

development of the drone industry in recent years, this paper demonstrates the evolution

of drones and differents application technologies.

Of course, this development is very advanced and revolutionary, as well as the

development of mobile and smart phones and the Internet, which will open the way for

many users to participate in defining the future of UAV implementation.

LIVONA Company, Belgrade, Serbia (and Institute of Agricultural Engineering,

Faculty of Agriculture in Belgrade, in tehnical cooperation) has a study and plans on the

implementation of the model micro drone EBee SQ Livona RTK in the future general

plans for inspection of protection Soils of territory Minicipality of Stara Pazova (351

km2), and agricultural company Napredak , and exspecially plans for soils of agriculture

of R. Serbia.

VEKOM GeoCompany from Belgrade, (in cooperation with Institute of Agricultural

Engineering, Faculty of Agriculture in Belgrade), has a study and plans on the

implementation of the model of the drone Aibot KX6 model, in the future of application

of agricultural soils of region Open pit Kolubara for area from app. 600 km2 and the

other soils of Region).

Institute of Agricultural Engineering, Faculty of Agriculture in Belgrade, in

cooperation with Municipality of Ub, has a study and plans on the implementation of the

model micro drone Hubsan H109S X4 PRO in the future plans general inspection of

protection Soils and Waters of territory of Municipality Ub (456 km2).


Key words: Drones, models, classifications, perspectives, applications in

agriculture, protection soils and water in R.Serbia .

Prijavljen: 20.06.2018

Ispravljen: 20.12.2018

Prihva en: 21.12.2018

CIP Kaталогизација у публикацији Народна библиотека Cрбије, Београд 631(059) ПОЉОПРИВРЕДНА техника : научни часопис = Agricultural Еngineering : Scientific Journal / одговорни уредник Mићо В. Ољача – Год. 1, бр. 1 (1963)- . - Београд; Земун : Институт за пољопривредну технику, 1963- (Београд : Штампарија : Друидова радионица, Београд) . – 25 cm Тромесечно. – Прекид у излажењуод 1987-1997. године ISSN 0554-5587 = Пољопривредна техника COBISS.SR-ID 16398594

Documents

Uputstvo za pisanje rada u casopisu polj-tehnika · Professor Sindir Kamil Okyay, Ph.D., Ege University, Faculty of Agriculture, Bornova - Izmir, Turkey