Перейти к контенту

libra

Пользователи
  • Число публикаций

    9353
  • Регистрация

  • Последнее посещение

Весь контент пользователя libra

  1. Может уже было здесь, но пускай обновлю: https://youtu.be/HZGCoVF3YvM
  2. Если знать нужный ответ, то довести программу созданную ИИ не так и сложно. Вот программа на Python построения 3 мерного графика плотности воздуха по формуле CIPM2007: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm # Константы для расчёта p_sv A = 1.2378847e-5 # K⁻² B = -1.9121316e-2 # K⁻¹ C = 33.93711047 D = -6.3431645e3 # K # Константы для коэффициента усиления f alpha = 1.00062 beta = 3.14e-8 # Pa⁻¹ gamma = 5.6e-7 # K⁻² # Константы для коэффициента сжимаемости Z a0 = 1.58123e-6 # K·Pa⁻¹ a1 = -2.9331e-8 # Pa⁻¹ a2 = 1.1043e-10 # K⁻¹·Pa⁻¹ b0 = 5.707e-6 # K·Pa⁻¹ b1 = -2.051e-8 # Pa⁻¹ c0 = 1.9898e-4 # K·Pa⁻¹ c1 = -2.376e-6 # Pa⁻¹ d = 1.83e-11 # K²·Pa⁻² e = -0.765e-8 # K²·Pa⁻² def density_CIPM2007_vectorized(p_grid, t_grid, h): """ Векторизованная версия расчёта плотности. """ # Переводим давление в Па p_Pa = p_grid * 100.0 # Температура в Кельвинах T = t_grid + 273.15 # 1. Давление насыщенного водяного пара p_sv = np.exp(A * T**2 + B * T + C + D / T) # Па # 2. Коэффициент усиления f = alpha + beta * p_Pa + gamma * t_grid**2 # 3. Мольная доля водяного пара xv = h * f * p_sv / p_Pa # 4. Коэффициент сжимаемости Z = (1.0 - (p_Pa / T) * (a0 + a1 * t_grid + a2 * t_grid**2 + (b0 + b1 * t_grid) * xv + (c0 + c1 * t_grid) * xv**2) + (p_Pa**2 / T**2) * (d + e * xv**2)) # 5. Плотность влажного воздуха (xCO2 = 0.0004) rho = 0.003483740 * p_Pa / (Z * T) * (1.0 - 0.3780 * xv) return rho # Диапазоны входных параметров t_range = np.linspace(15, 27, 80) # °C p_range = np.linspace(860, 1050, 80) # гПа T_grid, P_grid = np.meshgrid(t_range, p_range) # Задаём несколько значений относительной влажности (в долях) humidities = [0.1, 0.5, 0.9] labels = ['Влажность 10%', 'Влажность 50%', 'Влажность 90%'] # Создаём 3D-рисунок fig = plt.figure(figsize=(14, 9)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # Для каждой влажности строим поверхность colors = [cm.viridis(0.2), cm.viridis(0.5), cm.viridis(0.8)] # Создадим список для хранения proxy-объектов для легенды proxy_artists = [] for h, color, label in zip(humidities, colors, labels): # Вычисляем плотность для всех точек сетки (векторизовано) Rho = density_CIPM2007_vectorized(P_grid, T_grid, h) # Поверхность: температура (X), давление (Y), плотность (Z) surf = ax.plot_surface(T_grid, P_grid, Rho, alpha=0.7, color=color, label=label) # Создаем proxy-артист для легенды from matplotlib.patches import Patch proxy_artists.append(Patch(color=color, alpha=0.7, label=label)) # Настройка осей ax.set_xlabel('Температура, °C', fontsize=12, labelpad=10) ax.set_ylabel('Атмосферное давление, гПа', fontsize=12, labelpad=10) ax.set_zlabel('Плотность воздуха, кг/м³', fontsize=12, labelpad=10) ax.set_title('Зависимость плотности влажного воздуха от температуры, давления и относительной влажности\n(формула CIPM-2007)', fontsize=14, pad=20) # Добавляем легенду ax.legend(handles=proxy_artists, loc='upper left') # Настройка сетки ax.grid(True, alpha=0.5) # Установим ракурс для лучшего обзора ax.view_init(elev=25, azim=-45) plt.tight_layout() plt.show() # Дополнительно: построим 2D сечения для фиксированных значений влажности fig2, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5), subplot_kw={'projection': '3d'}) for idx, (h, color, label) in enumerate(zip(humidities, colors, labels)): ax = axes[idx] # Вычисляем плотность Rho = density_CIPM2007_vectorized(P_grid, T_grid, h) # Строим поверхность surf = ax.plot_surface(T_grid, P_grid, Rho, alpha=0.8, color=color, cmap=cm.viridis) # Настройка осей ax.set_xlabel('Температура, °C', fontsize=10) ax.set_ylabel('Давление, гПа', fontsize=10) ax.set_zlabel('Плотность, кг/м³', fontsize=10) ax.set_title(label, fontsize=12) # Установим одинаковые пределы для осей ax.set_zlim(0.8, 1.8) # Установим ракурс ax.view_init(elev=25, azim=-45) plt.suptitle('2D сечения для разных значений влажности', fontsize=14) plt.tight_layout() plt.show() # Построим график зависимости плотности от температуры при фиксированном давлении plt.figure(figsize=(10, 6)) # Фиксированное давление fixed_pressure = 1013.25 # гПа (нормальное атмосферное давление) # Температурный диапазон temp_range = np.linspace(15, 27, 200) # Для каждой влажности строим кривую for h, color, label in zip(humidities, colors, labels): # Создаем массивы одинакового давления и различных температур p_array = np.full_like(temp_range, fixed_pressure) # Вычисляем плотность density = density_CIPM2007_vectorized(p_array, temp_range, h) # Строим график plt.plot(temp_range, density, color=color, linewidth=2, label=label) plt.xlabel('Температура, °C', fontsize=12) plt.ylabel('Плотность воздуха, кг/м³', fontsize=12) plt.title(f'Зависимость плотности воздуха от температуры при давлении {fixed_pressure} гПа', fontsize=14) plt.grid(True, alpha=0.3) plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() Некоторые правки проще вносить самому, чем заставлять ИИ. ИИ пытается все заново переписать.
  3. libra

    Беседка

    А вот , что несет на борту современный "китаец": Two serial ports  COM1 - RS232 + COM2 - RS232/485  Suport MODBUS - RTU  100M LAN port  TCP, UDP, MODUS-TCP  Option Board  8I/12O(OC Output):8 Isolated Inputs and 12 Open connect outputs  8I/12O(Relay Output):8 Isolated Inputs and 12 Relay outputs  PROFIBUS-DP for Siements PLC  4~20mA x1 or 4~20mA x2  EtherNet/IP for Rockwall PLC  PROFINET for Siemens PLC  CC-LINK for MITSUBISHI PLC  ABRIO(DH+) for Rockwall PLC
  4. libra

    Беседка

    Ага, так и есть
  5. libra

    Беседка

    Ну дык ТВЭУ от ТензоМ замена 760 DC Metller Toledo . Вот когда терминалы ТензоМ смогут не только работать по Ethernet в ноде и станут свободнопрограммируемыми, только тогда ТензоМ догонит терминалы Толеды с начала 2000х. Ну хотя бы. О создание резервных копий и восстановление конфигурации через сеть или флешку. Не не слышали. А так RS422 это круто Двухстрочный дисплей и RS 'уровень 90-х.
  6. Сосуд под давлением - это не только ценный мех. Определение в ПБ читать не хотят - они желают фантазировать.
  7. Это ваша личная ответственность. Убьет- так убьет. А если дадите соседу. И пострадает сосед, то могут и привлечь . Если говорить юрлице, то собственник несет ответственность за ПБ.
  8. Ну и это ГОСТ Р 51151-98 Оборудование гаражное. Требования безопасности и методы контроля 4.4.10 Средства для проверки давления воздуха в шинах должны обеспечивать измерение с предельной погрешностью, задаваемой правилами эксплуатации автомобильных шин или руководством по эксплуатации автомобиля.
  9. А не надо? А ГОСТ 12.2.016-81 МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ Система стандартов безопасности труда ОБОРУДОВАНИЕ КОМПРЕССОРНОЕ Общие требования безопасности ГОСТ 12.2.016-81 Настоящий стандарт распространяется на стационарные и передвижные компрессоры всех видов (далее компрессорное оборудование) и устанавливает общие требования безопасности к конструкции компрессорного оборудования. 1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ 2. ТРЕБОВАНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ К КОНСТРУКЦИИ КОМПРЕССОРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ В ЦЕЛОМ И ЕГО ОСНОВНЫМ ЭЛЕМЕНТАМ 2.4. Требования безопасности к средствам контроля 2.4.1. Компрессорные установки должны снабжаться приборами, обеспечивающими контроль параметров сжатия газа, режимов работы компрессорного оборудования и его систем. Рекомендуется применение приборов дистанционного контроля параметров. 2.4.2. Объем контролируемых параметров, пределы измерения, места установки контрольно-измерительных приборов должны соответствовать требованиям норм и правил, утвержденных органами государственного надзора СССР, а также стандартам и техническим условиям на конкретные виды компрессорного оборудования. 2.4.3. Все установленные контрольно-измерительные приборы должны проходить государственные испытания.
  10. libra

    Поверка весов по отмененному ГОСТу

    Тут надо юристов подключать. Стандарты носят рекомендательный характер. И отмена стандарта сама по себе нонсенс. Это как отменить рекомендацию носить шапку зимой. Или делать прививку. Тогда уж лучше как с гирями поступили - все гири проверять по OIML R-111 . Надо посмотреть, но я думаю, что Приложения поверки этих двух стандартов по весам идеентичны.
  11. libra

    Поверка весов по отмененному ГОСТу

    В" Аршине" в разделе МП: Поверка осуществляется в соответствии с приложением Н «Методика поверки весов» ГОСТР 53228-2008 и разделом «Поверка» Руководства по эксплуатации.
  12. Для гелия сосуд дюара еще сложнее.
  13. Да и не нужно оно это СИ. Вы правильно писали о взвешивании сосуда. Изменение конструкции сосужа с целью засунуть туда термопару ещё та проблема. "мостхолода" со всеми вытекающими последствиями. А если жидкий азот в сосуде, то либо температура кипения, либо избыточное давление.
  14. Но мерить надо, а то вдруг там не кипит
  15. libra

    Росстандарт

    Пока проект. Основные изменения в Приложении ДА. Новые Приложения ДБ МП на крановые весы и ДВ МП весов бункерных. Я читаю через "Техэксперт".
  16. libra

    Росстандарт

    ,Так обсуждение идет. Для затравки посчитаем расхождение в вычисления ускорения свободного падения для г. Москва по МИ 3278-2010 и МИ 2520-99 Разница: Δg=g1−g2≈−0.00017 м/с2 5. Ответ Для широты Москвы (~55.76°) и высоты ~150 м: g1≈9.81622 м/с2, g2≈9.81639 м/с2 Разница составляет около −0.17−0.17 мм/с² (примерно −0.017−0.017 Гал). И как тут быть с точностью вычисления 0,0005 м/с2 в приложениях?
  17. libra

    Росстандарт

    Приложением ДВ похоронили МИ 2520-99. Даже не представляю как датчики растяжения поворачивать на 120* по новой методике.
  18. ГОСТ ISO/IEC 17025-2019 Предисловие 3 Термины и определения 3.8 верификация (verification): Предоставление объективных свидетельств того, что данный объект соответствует установленным требованиям. Примеры 1 Подтверждение того, что данный стандартный образец является, как заявлено, однородным для значения величины и соответствующей методики измерений, вплоть до образца массой 10 мг. 2 Подтверждение того, что эксплуатационные характеристики измерительной системы или законодательные требования к ней соблюдены. 3 Подтверждение того, что может быть достигнута целевая неопределенность измерений. 3.9 валидация (validation): Верификация (3.8), при которой установленные требования связаны с предполагаемым использованием. Пример - Методика измерения, обычно используемая для измерения массовой концентрации азота в воде, может быть валидирована также для измерения массовой концентрации азота в сыворотке крови человека.
  19. Не получится идеально - характеристики тензодатчиков в разные, место установки не идеальное. Да и смысла нет. Надо от Приложения ДА и п.А4.7 гост OIML R76 отталкиваться и регулировать угловые характеристики.
  20. Ну сразу две ошибки: Платформа квадратная, а датчика три; Датчики подключены параллельно, а должны быть три независимых канала.
  21. В моем понимании валидация - это к методикам, а верификация - это к оборудованию . Ладно посмотрю. Кроме установления МХ есть еще ошибки метода, ошибки математической модели. Вот тут и нужна валидация.
  22. У вас есть этому доказательства? Может начнете с книги "Оценка погрешностей результатов измерений" Зограф И.А., Новицкий П.В. стр. 87, 3 абзац http://kepstr.eltech.ru/tor/ptri/Literatura/Novitzkij.pdf Для устранения влияния деформации формы законов распре­ деления при суммировании погрешностей все суммируемые состав­ляющие исходно представляются своими с. к. о. а и все операции расчетного суммирования производятся только над этими сред­ними квадратическими значениями (с. к. о.) погрешностей.
  23. libra

    Беседка

    Ну он то как переводчик, получивший образование в СССР, должон был Маркса читать. Про компрадорскую буржуазию тоже должен был слышать. Эх не в коня корм!
  24. Суммируются не погрешности методики, а дисперсии. А исходя из доверительного интервала и степеней свободы выбирается коэффициент охвата. Погрешности вообще не суммируются.
  25. Р 50.2.038-2004 6 Оценивание неисключенной систематической погрешности и стандартной неопределенности, оцениваемой по типу В, результата измерения 6.2.1 При наличии нескольких НСП, заданных своими границами , доверительную границу НСП результата измерения (без учета знака) вычисляют по формуле setpict.gif?nd=1200037562&nh=0&pictid=P005B0000, (5) где - поправочный коэффициент, определяемый принятой доверительной вероятностью и числом составляющих . При доверительной вероятности поправочный коэффициент принимают равным 1,1. При доверительной вероятности поправочный коэффициент принимают равным 1,45, если число суммируемых составляющих >4. Если же число составляющих равно четырем (=4), то поправочный коэффициент ; при ; при . Более точное значение для доверительной вероятности при числе составляющих в зависимости от соотношения составляющих определяют по графику в соответствии с требованиями ГОСТ 8.207. 1 Область применения 6 Оценивание неисключенной систематической погрешности и стандартной неопределенности, оцениваемой по типу В, результата измерения 6.2.2 При наличии нескольких НСП, заданных доверительными границами, рассчитанными по формуле (5), доверительную границу НСП результата однократного измерения вычисляют по формуле . (7) 1 Область применения 8 Оценивание погрешности и расширенной неопределенности результата измерения 8 Оценивание погрешности и расширенной неопределенности результата измерения 8.1 Если погрешности метода и оператора пренебрежимо малы по сравнению с погрешностью используемых СИ (не превышают 15% погрешности СИ), то за погрешность результата измерения принимают погрешность используемых СИ. 8.2 Если , то НСП или стандартной неопределенностью, оцениваемой по типу В, пренебрегают и принимают в качестве погрешности или неопределенности результата измерения доверительные границы случайных погрешностей или расширенную неопределенность для уровня доверия , вычисляемую по формуле . Если , то случайными погрешностями или стандартной неопределенностью, оцениваемой по типу А, пренебрегают и принимают в качестве погрешности или неопределенности результата измерения границы НСП или расширенную неопределенность для уровня доверия , вычисляемую по формуле . 8.3 Если , то доверительную границу погрешности результата измерений вычисляют по формуле , (14) где - коэффициент, значение которого для доверительной вероятности 0,95 равно 0,76; для доверительной вероятности 0,99 значение коэффициента равно 0,83. Расширенную неопределенность для уровня доверия вычисляют по формуле , (15) где - коэффициент охвата (коэффициент, используемый как множитель суммарной неопределенности для получения расширенной неопределенности). Значение коэффициента охвата для доверительной вероятности считают равным 2, для доверительной вероятности - равным 3.
×
×
  • Создать...