Дефлектор цаги размеры: Дефлектор цаги расчет и чертежи

Размеры дефлектора на 110 трубу. Дефлектор дымохода — изготовление своими руками. Процесс изготовления дефлектора

Нормальная работа любого теплового агрегата обязательно предусматривает наличие дымового канала. Без нормальной тяги не будет работать ни один котел, камин, печь.

Однако очень часто с тягой бывают различные проблемы, особенно при сильном ветре. Для решения большинства таких проблем был придуман и активно используется дефлектор для дымохода, устанавливаемый в верхней части трубы.

Обычный дефлектор дымоходный — это устройство, размещенное на конце дымоходной трубы или вентиляционного канала для увеличения тяги (см. ). При правильном подборе оптимального размера и вида этого устройства можно добиться увеличения КПД теплового агрегата (до 20%). Также следует отметить, что дефлектор на дымоход служит прекрасной защитой от попадания внутрь трубы дождя, снега, пыли, мусора и птиц. Так что стоит потратить время на установку дефлектора, тем более что выполнить эту работу своими руками несложно.

Совет: установка дефлектора особенно эффективна, когда нет возможности сделать дымовой канал прямым.

Принцип работы дефлектора достаточно прост — воздушные потоки ударяются в наружную поверхность диффузора, обтекают его и таким образом создают небольшое разрежение (эффект Бернулли — при увеличении скорости воздуха, огибающего преграду, появляется разрежение), которое увеличивает тягу в дымоходном канале.

Виды дефлекторов

За многие годы создания и проектирования были сконструированы и сейчас изготовляются такие виды конструкций дефлекторов:

В основном используются дефлекторы ЦАГИ. Это универсальный тип, который подойдет для установки на любой трубе — вентиляционной или дымоходной.Поверх трубы дымохода крепится канал, превышающий ее по диаметру, этот канал и образует диффузор, обтекаемый ветром. В результате по бокам возникают зоны высокого давления, а спереди и сзади – зоны разряжения, что и способствует усилению тяги. Чтобы исключить опадание мусора в дымоход, поверх диффузора крепится колпак.

Впрочем, каждый из перечисленных видов отлично справляется с возложенными на них задачами. Основными отличиями являются:

• габариты;
• восприимчивость к направлению ветра.

Недостатком любого дефлектора является то, что в безветренную погоду это устройство оказывает некоторое сопротивление тяге.

Для изготовления дефлекторов используют материалы, не склонные к коррозии и способные выдерживать высокие температуры. Чаще всего, это оцинкованная или нержавеющая сталь либо медь.

Строение дефлектора

Все дефлекторы имеют почти одинаковое строение.

Типичный дымоходный дефлектор состоит из следующих частей:

1. Входного патрубка.
2. Диффузора (верхнего внешнего цилиндра).
3. Корпуса дефлектора.
4. Кронштейнов для крепления колпака — зонтика.
5. Колпака-зонтика, имеющего конусообразную форму.

Основным материалом для изготовления дефлекторов являются листы оцинкованного железа. В последнее время в продаже появились дефлекторы, где металл покрыт эмалью или защитным слоем пластика. Для установки на вентиляционных каналах, где нет выхода горячего воздуха, можно использовать пластиковые дефлекторы.

Расчет дефлектора

Перед тем как сделать своими руками дефлектор для дымохода, необходимо сделать его расчет и нарисовать чертеж, с простановкой всех размеров. За основу расчета берется внутренний диаметр дымоходной трубы (d) и с помощью специальной таблицы выбирается высота дефлектора (H) и ширина диффузора (D).

Таблица подбора размеров дефлектора

Если нет необходимого размера в этой таблице, то рассчитать можно по таким соотношениям:

1. Высота дефлектора должна быть: 1,6 — 1,7 d.
   
2. Ширина диффузора: 1,2 — 1,3 d.
   
3. Ширина колпака-зонта: 1,7 — 19 d
   .

Где d
— внутренний диаметр дымового канала.

Важно: при изготовлении дефлектора своими руками нужно обязательно придерживаться этих пропорций. Если сделать устройство, которое не будет отвечать этим соотношениям, то дефлектор не будет работать должным образом.

После того, как чертежи будут готовы, можно приступить к подготовке необходимых инструментов и материалов

Для того чтобы сделать дефлектор на дымоходную трубу своими руками, необходимы следующие инструменты и материалы
:

• рулетка;
• ножницы по металлу;
• сварочный аппарат;
• болгарка;
• электродрель;
• набор рожковых ключей;
• листы оцинкованного железа;
• болты с гайками;
• хомут;
• металлическая полоса.

Изготовление дефлектора

После проведения расчетов переходим к изготовлению всех составных частей дефлектора:

1. С помощью карандаша рисуем соответствующее детали дефлектора: внешний цилиндр, диффузор и колпак. Рисуем строго по размерам.
   Совет: можно сделать лекала из картона в натуральную величину и просто обвести их по контуру на металле.
2. Применяя ножницы по металлу, вырезаем все детали — нижний цилиндр, диффузор и колпак-зонт, обратный конус.
3. С помощь сварки, заклепок или небольших болтов необходимо соединить все детали.
4. Вырезаем из металлической полосы кронштейны для закрепления колпака.
   Совет: для экономии материала стальную полосу можно разрезать вдоль на тонкие полоски.
5. Кронштейны для крепления колпака крепятся к наружной поверхности конусного диффузора.
6. К колпаку-зонту крепится обратный конус.

После того как все основные детали сделаны, можно приступить к сборке дефлектора непосредственно на дымоходе.

Установка дефлектора

Рассмотрим вариант, когда дефлекторы для дымоходной трубы устанавливаются на металлический дымоход с внутренним диаметром 120 мм

.

Работы по сборке буду проходить в таком порядке:

1. Нижний цилиндр устанавливается на дымоход и с помощью болтового соединения закрепляется в фиксированном положении.
2. На нижний цилиндр при помощи хомута закрепляется диффузор (верхний цилиндр).
3. Колпак-зонт с обратным конусом крепится на кронштейны.

Совет: обязательно поставьте обратный конус под колпаком. Он позволяет дефлектору эффективно работать даже при низовом ветре.

Важно: если дымоходная труба имеет большой диаметр, то для надежного крепления на дымоходе необходимо использовать дополнительные растяжки из стальной проволоки.

Дымоходные и вентиляционные каналы играют очень большую роль (см. ). Именно такие устройства, как дефлекторы для дымоходной трубы, делают работу этих каналов стабильной и убирают проблему отсутствия или слабой тяги.

Дефлектор — это устройство, которое улучшает тягу в трубе. Делает это он за счет того, что в результате обтекания дефлектора воздухом, образуются области пониженного давления непосредственно над трубой. А это влечет подсос воздуха (или печных газов) из трубы. Т.е. возникает эффект удлинения, подъема трубы примерно на 15-20%. Но и этого зачастую более чем достаточно, что бы обеспечить хорошую тягу в коротких (невысоких) трубах. Дефлекторы известны достаточно давно, со времен открытия законов аэродинамики, однако массово применяются они только на промышленных системах. И хотя их изготовление весьма простое и по силу каждому, причиной их отсутствия на наших трубах служит исключительно невежество и недостаток информации. В результате – над крышами маячат «креативные» зонтики – продукт местных печников, которые много думают о «красоте неписанной», а о тяге в трубе и о качественном сгорании топлива значительно меньше.

Существует много систем дефлекторов: ЦАГИ, Вольперта-Григоровича, Ханженкова и др. Но наиболее ра

Понимание размеров в PyTorch | Боян Бараков

Однако, как я уже сказал, более важной проблемой было направление каждого измерения. Вот что я имею в виду. Когда мы описываем форму 2D-тензора, мы говорим, что он содержит около строк, и около столбцов. Итак, для тензора 2×3 у нас есть 2 строки и 3 столбца:

 >> x = torch.tensor ([
 [1, 2, 3], 
 [4, 5, 6] 
]) >> x.shapetorch.Size ([2, 3]) 

Сначала мы указываем строки (2 строки), а затем столбцы (3 столбца), верно? Это привело меня к выводу, что первое измерение ( dim = 0 ) остается для строк, а второе ( dim = 1 ) для столбцов.Исходя из того, что размер dim = 0 означает построчное вычисление, я ожидал, что torch.sum (x, dim = 0) приведет к тензору 1×2 ( 1 + 2 +) 3 и 4 + 5 + 6 для результата тенге [6, 15] ). Но оказалось, что у меня есть что-то другое: тензор 1×3 .

 >> torch.sum (x, dim = 0) тензор ([5, 7, 9]) 

Я был удивлен, увидев, что реальность была противоположна тому, что я ожидал, потому что я наконец получил результат тензор [6, 15] , но при передаче параметра дим = 1 :

 >> факел.сумма (x, dim = 1) тензор ([6, 15]) 

Так почему же это так? Я обнаружил статью Aerin Kim, посвященную той же путанице, но для матриц NumPy, где мы передаем второй параметр, называемый axis . Сумма NumPy практически идентична той, что есть в PyTorch, за исключением того, что dim в PyTorch называется осью в NumPy:

numpy.sum (a, axis = None, dtype = None, out = None, keepdims = False )

Ключ к пониманию того, как dim в PyTorch и ось в NumPy работают в этом параграфе, в статье Aerin:

Способ понять, что такое « ось », — это коллапсов указанная ось.Таким образом, когда он сворачивает ось 0 (строка), он становится только одной строкой (суммируется по столбцам).

Она очень хорошо объясняет работу параметра по оси на numpy.sum. Однако становится сложнее, когда мы вводим третье измерение. Когда мы посмотрим на форму трехмерного тензора, мы заметим, что новое измерение добавляется и занимает первую позицию (жирным шрифтом , ниже), т. Е. Третье измерение становится dim = 0 .

 >> у = факел.тензор ([
 [
 [1, 2, 3], 
 [4, 5, 6] 
], 
 [
 [1, 2, 3], 
 [4, 5, 6] 
], 
 [
] [1, 2, 3], 
 [4, 5, 6] 
] 
]) >> y.shapetorch.Size ([ 3 , 2, 3]) 

Да, это довольно запутанно. Вот почему я думаю, что некоторые основные визуализации процесса суммирования по различным измерениям будут в значительной степени способствовать лучшему пониманию.

Первое измерение ( dim = 0 ) этого трехмерного тензора является наибольшим и содержит 3 двумерных тензора.Таким образом, чтобы суммировать его, мы должны сложить его 3 элемента друг над другом: тензор

 >> torch.sum (y, dim = 0) ([[3, 6, 9], 
 [12, 15, 18] ]]) 

Вот как это работает:

Для второго измерения ( dim = 1 ) мы должны свернуть строки:

 >> torch.sum (y, dim = 1) тензор ([[5, 7, 9], 
 [5, 7, 9], 
 [5, 7, 9]]) 

И, наконец, третье измерение рушится над столбцами:

 >> torch.sum (y, dim = 2 ) тензор ([[6, 15], 
 [6, 15], 
 [6, 15]]) 

Если вы похожи на меня, недавно начали изучать PyTorch или NumPy, надеюсь, эти базовые анимированные примеры помогут Вы получите лучшее понимание того, как работают измерения, не только для сумм , но и для других методов.

Спасибо за чтение!

Источники:

[1] А. Ким, Интуиция Ось Numpy Sum

.

Python Gensim учебник Word2Vec с TensorFlow и Keras

В последнее время я посвятил немало времени учебникам Word2Vec из-за важности концепции Word2Vec для обработки естественного языка (NLP), а также потому, что скоро я представлю некоторые учебники по рекуррентным нейронным сетям и LSTM для предсказания последовательностей. / NLP (ОБНОВЛЕНИЕ: я закончил всеобъемлющий учебник по этим темам — Периодические нейронные сети и учебник LSTM на Python и TensorFlow).Есть также несколько очень интересных идей, таких как векторы мыслей, которые требуют понимания концепции Word2Vec. Мои два учебника Word2Vec — это учебник Word2Vec по встраиванию слов в Python и TensorFlow, а также учебник Word2Vec Keras, демонстрирующий концепции Word2Vec и реализацию в TensorFlow и Keras соответственно. В этом уроке я собираюсь показать вам, как вы можете использовать оригинальный код Google Word2Vec C для генерации векторов слов, используя библиотеку Python gensim, которая оборачивает этот код, и применяет результаты к TensorFlow и Keras.

Реализация gensim Word2Vec очень быстрая из-за его реализации на C, но для ее правильного использования вам сначала необходимо установить библиотеку Cython. В этом уроке я покажу, как загрузить полученный слой внедрения, сгенерированный gensim, в реализации внедрения TensorFlow и Keras. Из-за невероятно быстрого кода на C, Gensim является хорошей альтернативой запуску встроенных встраиваний Word2Vec в TensorFlow и Keras.

---

Рекомендуемый онлайн-курс: Если вы больше любите видео-курс, посмотрите этот недорогой курс Udemy: обработка естественного языка с углубленным изучением в Python

---

Я посвятил множество слов объяснению Word2Vec в моих предыдущих уроках (здесь и здесь), поэтому здесь я лишь кратко представлю концепции Word2Vec.Для получения более подробной информации, посмотрите эти учебники. Вот (относительно) быстрая версия — для каждого набора текстовых данных, который мы создаем, мы должны создать словарь . Лексика — это список уникальных слов в тексте. Часто это> 10000 слов для серьезных наборов данных. Модели машинного обучения, как правило, не могут принимать необработанные вводимые слова, поэтому сначала нам нужно преобразовать наш набор данных в некоторый числовой формат — обычно это список уникальных целых чисел.

Нейросетевые модели, такие как векторные входы.Поэтому нам необходимо преобразовать целые числа в векторы. Наивный способ преобразования целых чисел в векторы состоит в том, чтобы преобразовать их в однозначные векторы — это векторы, в которых все значения установлены на ноль, кроме одного, т. Е. [0, 0, 0,…, 1,…, 0, 0]. Значение «one-hot» находится в индексе массива, который соответствует уникальному целочисленному представлению слова. Следовательно, наш входной горячий вектор должен быть как минимум размером словарного запаса в длину — то есть> 10000 слов.

Существуют две основные проблемы с этим типом представления слов — во-первых, это неэффективно.Каждое слово представлено вектором «плюс 10 000 слов», что для нейронных сетей означает черту множества связанных весов между входным слоем и первым скрытым слоем (обычно миллионы). Во-вторых, он теряет весь контекстный смысл слов. Нам нужен способ представления слов, который является одновременно эффективным и в то же время сохраняет некоторое первоначальное значение слова и его связь с другими словами. Введите вложение слова и Word2Vec.

Вложение слов и Word2Vec

Встраивание слов включает создание лучших векторных представлений слов — как с точки зрения эффективности, так и сохранения значения.Например, слой встраивания слов может включать создание матрицы размером 10 000 x 300, в результате чего мы ищем векторное представление длиной 300 для каждого из 10000 слов в нашем словаре. Этот новый вектор длиной 300, очевидно, намного более эффективен, чем одноразовое представление длиной 10000. Но нам также необходимо создать этот вектор длиной 300 таким образом, чтобы сохранить некоторое подобие значения слова.

Word2Vec делает это, беря контекст слов, окружающих целевой слово.Итак, если у нас есть контекстное окно 2, контекст целевого слова «сидел» в предложении «кот сидел на коврике» — это список слов [«the», «cat», «on» , «The»]. В Word2Vec значение слова примерно переводится в контекст — и это в основном работает. Целевые слова, которые имеют сходные слова общего контекста, часто имеют схожие значения. Word2Vec обучает векторы встраивания с помощью своего рода нейронной сети — нейронная сеть, с помощью горячего представления целевого слова , пытается предсказать наиболее вероятные контекстные слова.Для ознакомления с нейронными сетями, смотрите этот учебник.

Вот наивный способ

.

медленно меняющихся размеров

Медленно меняющиеся размеры

медленно меняющиеся размеры

Медленно изменяющийся размер (SCD)
измерение, которое хранит и управляет текущими и историческими данными с течением времени
в хранилище данных. Это считается и реализуется как один из самых важных
Задачи ETL в отслеживании истории записей измерений.

Есть три типа SCD и вы
можно использовать Warehouse Builder для определения, развертывания и загрузки всех трех типов SCD.

Три типа SCD:

В SCD типа 1 новые данные перезаписывают существующие данные.
Таким образом, существующие данные теряются, поскольку они не хранятся где-либо еще. Это
тип измерения по умолчанию, который вы создаете. Вам не нужно указывать какие-либо дополнительные
информация для создания SCD типа 1.

SCD типа 2 сохраняет полную историю значений. Когда
Значение выбранного атрибута изменяется, текущая запись закрывается.Новая запись
создается с измененными значениями данных, и эта новая запись становится текущей
запись. Каждая запись содержит действительное время и время истечения для идентификации
период времени, между которым была активна запись.

SCD типа 3 хранит две версии значений для определенных выбранных
атрибуты уровня. Каждая запись хранит предыдущее значение и текущее значение
выбранного атрибута. Когда значение любого из выбранных атрибутов
изменяется, текущее значение сохраняется как старое значение, а новое значение становится
текущее значение.

Примечание: SCD типа 2 и 3 доступны с
Опция Enterprise ETL OWB 10 г R2. С основными функциями ETL, тип SCD
1, то есть Не сохранять историю опция доступна только.

Невозможно создать медленно изменяющееся измерение типа 2 или типа 3
если тип хранилища — MOLAP.

,

Размеры des pneus

Расчетный показатель и предварительный анализ показателей качества и качества

Les размеры d’un pneu sont quelque peu nigmatiques. Большой опыт и миллионы в долларов США, долларов и долларов долларов, как и в других странах. De quoi y perdre son latin.

«Простые и понятные модули», посвященные самым разным аспектам и решениям, представленным в двух измерениях.

Пример, без надписей и надписей 205/45 R 16 с большой разницей в 205 мм, с разной высотой под 45% из 205 мм, размер: 92,25 мм, и диаметр, на 16 частей, размер: 406,4 мм , Общий диаметр: 2 X 92,52 + 406,4 = 590,9 мм (env. 59,1 см).

Расчетные размеры d’un pneu

Caractéristiques du pneumatique

Largeur:

125
135
145
155
165
175
185
195
205
215
225
235
245
255
265
275
285
295
305
315
325
335

мм

25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80

%

10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

мешков

Индекс платежа:

60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125

В
С
D
Е
F
грамм
ЧАС
J
К
L
M
N
п
Q
р
S
T
U
ЧАС
В
VR
W
Y
ZR

Résultats
Надписи:	205/45 R 16 91 В
Hauteur du flanc:	92 мм
Диаметр:	0,591 м
Периметр:	1856 м
Soit une vitesse de:	111,4 км / ч за 1000 туров в минуту
Vitesse maxi:	240 км / ч
Максимальный заряд:	615 кг
La carcasse du pneu est du type ‘ radial ‘, comme la quasi-totalité des pneus vendus aujourd’hui.
La largeur de la jante doit être включает в себя: 6,5 и 7,0 упаковок. Soit entre: 165 мм и 178 мм.

Габариты и аксессуары

Si Vous Souhaitez Monter Des Jantes плюс Grandes Ou плюс Larges, Vous Devez Respecter Le Périmètre de Roulement — и Дон-лем-Диаметр — де-ла-Роу де Оринджин. В полном объёме. Par contre, il peut être légèrement inférieur.

Les indices de charge и de vitesse doivent étre identiques ou supérieurs. Плюс, большой успех и адаптация к большому количеству женщин и детей, а также к работе с детьми.

Вы можете ознакомиться с новым стандартом управления техникой в ​​духе гомологии.

Список страниц

Серебряный

Автомобиль

Батимент

Преобразование

Divers

Электричество

Гидравлика

Informatique

Математика

Arithmétique

Géométrie

Исчисление поверхностей

• Треугольники

Quadrilatères

Пентагоны

гексагона

Гептагон

Октогон

Декагон

Додекагон

Серкл

Расчет объемов и поверхностей поверхностей

Calculs des développantes

Trigonométrie

Mécanique

Санте

наук

Usinage

,