Упрочнение ножей и определение оптимального угла заточки в комплексе позволят продлить срок службы измельчителей кормов и машин перерабатывающей промышленности, а также повысить эффективность их работы. Исследования проведены с целью определения оптимального угла заточки лезвий ножей измельчителей кормов, подвергнутых объемной закалке с последующим низким отпуском, работающих в условиях абразивного изнашивания. Для экспериментальных исследований изготовили образцы ножей из стали У7 ГОСТ 1435-99 с углами заточки 10, 20 и 30°. После проведения их объемной закалки с последующим низким отпуском по всему сечению ножей наблюдали равномерную структуру из мелкоигольчатого мартенсита. Твердость ножей составила 740 HV, что в 2,96 раза выше исходной микротвердости металла 250 HV. Микроструктурное исследование поверхности ножей выявило наличие окислов железа на глубине до 0,079 мм по причине выгорания углерода в поверхностных слоях, поэтому предложено при закалке использовать печи с «контролируемой атмосферой». Износостойкость ножей исследовали на оригинальной лабораторной установке в течение 100 ч, в качестве абразива использовали кварцевый песок. Исходная острота режущих кромок ножей до испытания соответствовала 20…35 мкм. В условиях абразивного изнашивания наименьшее снижение остроты режущей кромки (120 мкм) характерно для ножей с углом заточки 10°, наибольшее (185 мкм) – при угле 30°. Наименьший износ, измеренный по изменению ширины ножа, характерен для ножей, имеющих угол заточки 30°, а наибольший – для ножей с углом заточки 10°. При резании корнеплодов и отсутствии ударных нагрузок оптимальный угол заточки лезвий ножа составляет 10°. Увеличение скорости от 5 до 7 м/с приводит к ускорению снижения остроты режущей кромки ножа на 81,5%. Полученные результаты исследований могут использоваться при проектировании измельчителей кормов. /Enhancing blade durability and determining optimal sharpening angles are critical for extending the service life and increasing the efficiency of feed choppers and industrial processing machinery. This study aims to determine the optimal sharpening angle for feed chopper blades subjected to through-hardening (volumetric quenching) followed by low-temperature tempering under abrasive wear conditions. Experimental samples were fabricated from U7 steel (GOST 1435-99) with sharpening angles of 10°, 20°, and 30°. Heat treatment produced a uniform fine-needle martensite structure across the entire cross-section. The resulting hardness was 740 HV, a 2.96-fold increase over the initial microhardness of 250 HV. Microstructural analysis revealed decarburizationinduced iron oxides at depths of up to 0.079 mm; consequently, suggesting that controlled-atmosphere furnaces should be used during quenching. Wear resistance was tested over a 100-hour period using a custom-made laboratory installation with quartz sand as the abrasive medium. The initial cutting-edge radius ranged from 20 to 35 μm. Under abrasive wear, the smallest increase in edge radius (blunting) was observed in the 10° blades (120 μm), while the 30° blades showed the greatest increase (185 μm). Conversely, the 30° sharpening angle exhibited the lowest overall width wear, while the 10° angle showed the highest. For cutting root crops without impact loads, the 10° sharpening angle is optimal. Furthermore, increasing the cutting speed from 5 to 7 m/s accelerated the dulling rate by 81.5%. These findings provide a technical basis for the design and maintenance of high-efficiency feed choppers and processing equipment.

• ТЕХНИКА И ТЕХНОЛОГИИ АПК
• Количественная оценка поражения сахарной свеклы церкоспорозом на основе мультиспектральной съемки с БПЛА и сегментации методом U-Net
• С.Г. Мударисов1*, И.Р. Мифтахов2, И.М. Фархутдинов3
• Искусственный интеллект в управлении животноводческой фермой
• А.С. Дорохов1, В.В. Кирсанов2*, Р.А. Баишева3, С.В. Кирсанов4
• Интеллектуализация технологических систем агропромышленного комплекса: Индустрия 4.0
• И.В. Петухов1*, Л.А. Стешина2, И.С. Стешин3
• Использование нейронных сетей в технической эксплуатации самоходных машин
• Т.Е. Алушкин1*, М.Ю. Мещеряков2, А.В. Старцев3
• Анализ размерных характеристик семян кукурузы и подсолнечника
• А.Ю. Несмиян1*, А.Г. Арженовский2, В.И. Хижняк3, К.П. Дубина4
• К определению угла заточки лезвий ножей измельчителей кормов, работающих в условиях абразивного изнашивания
• Н.П. Аюгин1*, С.А. Яковлев2, А.С. Кузин3, И.А. Калашников4
• Методические особенности оценки профессиональных рисков трактористов-машинистов
• Ю.А. Широков1*, Р.Н. Егоров2, Н.А. Мочунова3, Г.Е. Митягин4
• ТЕХНИЧЕСКИЙ СЕРВИС В АПК
• Оценка точности и достоверности результатов приемо-сдаточных испытаний двигателей ЗМЗ
• О.А. Леонов1, Н.Ж. Шкаруба2*, Ю.Г. Вергазова3, Д.О. Леонов4
• Обоснование целесообразности замены аналоговых средств измерений цифровыми на ремонтных предприятиях
• П.В Голиницкий1*, У.Ю. Антонова2, Д.А. Пупкова3
• ЭЛЕКТРИФИКАЦИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
• Идентификация сортов семян сои спектральным люминесцентным методом
• М.В. Беляков
• Применение на птицефабрике биоэнергетической установки в качестве нетрадиционного источника энергии
• В.Т. Водянников
• Актуальные направления применения искусственного интеллекта в сельских электрических сетях
• А.К. Букреева1*, А.В. Виноградова2, А.В. Букреев3, А.В. Виноградов4
• ТЕОРИЯ И МЕТОДИКА ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
• Персонализированные стратегии развития личностно-профессиональной зрелости будущих специалистов агропромышленного комплекса
• Н.Б. Авалуева1*, Д.И. Михайлова2
• FARM MACHINERY AND TECHNOLOGIES
• Quantitative assessment of sugar beet Cercospora infection based on UAV multispectral imaging and U-Net segmentation
• S.G. Mudarisov1*, I.R. Miftakhov2, I.M. Farkhutdinov3
• Use of artificial intelligence for managing a livestock farm
• A.S. Dorokhov1, V.V. Kirsanov2*, R.A. Baisheva3, S.V. Kirsanov4
• Intellectualization of technological systems in agriculture: Industry 4.0
• I.V. Petukhov1*, L.A. Steshina2, I.S. Steshin3
• Use of neural networks in the technical operation of self-propelled machinery
• T.Е. Alushkin1*, M.Y. Meshcheryakov2, A.V. Startsev3
• Analysis of dimensional characteristics of maize and sunflower seeds
• A.Yu. Nesmiyan1*, A.G. Arzhenovskiy2, V.I. Khizhnyak3, K.P. Dubina4
• On determining the sharpening angle of knife blades used in feed grinders operating under conditions of abrasive wear
• N.P. Ayugin1*, S.A. Yakovlev2, A.S. Kuzin3, I.A. Kalashnikov4
• Methodological features of professional risk assessment of tractor drivers
• Yu.A. Shirokov1*, R.N. Egorov2, N.A. Mochunova3, G.E. Mityagin4
• TECHNICAL SERVICE IN AGRICULTURE
• Evaluation of the accuracy and reliability of the acceptance test results for ZMZ engines
• O.A. Leonov1, N.Zh. Shkaruba2*, Yu.G. Vergazova3, D.O. Leonov4
• Justification for the feasibility of replacing analog measuring instruments with digital ones at repair enterprises
• P.V. Golinitskiy1*, U.Yu. Antonova2, D.A. Pupkova3
• POWER SUPPLY AND AUTOMATION OF AGRICULTURAL PRODUCTION
• Identification of soybean seed varieties by spectral luminescence method
• M.V. Belyakov
• Application of a bioenergy plant as an alternative energy source at a poultry farm
• V.T. Vodyannikov
• Current applications of artificial intelligence in rural power grids
• A.K. Bukreeva1*, A.V. Vinogradova2, A.V. Bukreev3, A.V. Vinogradov4
• THEORY AND METHODOLOGY OF PROFESSIONAL EDUCATION
• Personalized strategies for developing personal and professional maturity of future specialists in the agro-industrial sector
• N.B. Avalueva1*, D.I. Mikhailova2