Чем труба вгп отличается от электросварной


Различия трубы ВГП и трубы электросварной



При приобретении труб стальных прямошовных клиенты сталкиваются с вопросом - что лучше: труба электросварная или труба водогазопроводная? Можно ли заменить трубу ВГП на электросварную?

На первый взгляд данные трубы имеют схожий внешний вид, но технические характеристики и сферы применения у них разные.

И электросварные трубы  и трубы ВГП производят из листового проката на специальных станах. Продольный сварочный шов выполняют сперва с наружной, а потом внутренней стороны. У труб ВГП шов более усилен. Поэтому стоимость труб водогазопроводной будет чуть выше, чем электросварных.

Отличия трубы э/с и трубы ВГП приведены в таблице:
 

Труба электросварная Труба водогазопроводная
                                                                        ГОСТ
10704-91 (сортамент)
10705-80 ( технические условия)
3262-75
                                                                       СТАЛЬ
Ст.1, ст.2, ст.3, ст.4, ст. 08, ст.20, ст.10 Ст1пс, ст2пс, ст3пс, ст1сп, ст2сп, ст3сп, ст1кп, ст2кп, ст3кп, ст10, ст.20, ст 08пс, ст.08кп
                                                     ГИДРАВЛИЧЕСКОЕ ДАВЛЕНИЕ
6 МПа (трубы диаметра 10-102 мм)
3 МПа ( трубы диаметра более 102 мм)
2.4 МПа (3.1 МПа - для усиленных)
                                                          НАРУЖНЫЙ ДИАМЕТР
10.0-1420.0 мм 10.2-165.0 мм
                                                             ТОЛЩИНА СТЕНОК
1.0 - 32.0 мм 2.0-5.5 мм
                                                                  МАРКИРОВКА
Измеряют и обозначают по наружному диаметру Измеряют и обозначают по условному проходу
                                                                  ПРИМЕНЕНИЕ
  • внутреннее (питьевое) водоснабжение
  • системы отопления
  • магистральные трубопроводы
  • сельское хозяйство
  • производство мебели
  • небольшие газопроводы
  • тепловые сети
  • наружные водо- и газопроводы
 
Электросварные трубы имеют широкое применения, в то время как трубы ВГП в основном применяют для внутреннего водоснабжения, для небольших газопроводов. Наиболее востребованы жилищно-коммунальными службами.

Стоит также отменить, что согласно ГОСТ отклонения в толщине у труб ВГП может быть не более 15%, в то время как у электросварных - не более 10%.


У труб ВГП маркировка обозначается по ДУ и четко выдержан размер условного прохода, что объясняет спрос у коммунальных служб.

Заменять водогазопроводные трубы на электросварные не целесообразно, так как меньший диаметр не позволяет создавать больший поток и сложные системы.

Узнать стоимость трубы электросварной

Узнать стоимость трубы водогазопроводной

Наличие и стоимость уточняйте в отделе продаж по телефону +7(812) 670-28-68.

V. Формируйте предложения, комбинируя подходящие части предложений, приведенных в столбцах I и II.

я II
1. Генератор измеряет температуру расплавленных металлов.
2. Громоотвод. поднимает объекты массой тысячи тонн
3. двигатель превращает электрическую энергию в механическую.
4.электрический кран защищает здания от ударов молнии
5 Пирометр преобразует механическую энергию в электрическую.

VI. Ответьте на следующие вопросы:

1. Что такое мотор?

2. Какая машина преобразовывает электрическую энергию в механическую?

3. Где используются моторы?

4. В какой бытовой технике используются моторы?

5.Как классифицируются моторы?

6. Какие моторы самые распространенные?

Дополнительная литература

VII. Посмотрите на план простого двухполюсного электродвигателя постоянного тока . Постарайтесь объяснить функции каждого компонента.

Внутри электродвигателя

Двигатель состоит из шести частей, как показано на схеме ниже:

Якорь или ротор

Коммутатор

Кисти

Ось

Полевой магнит

Блок питания постоянного тока какой-то

Детали электродвигателя

Электродвигатель - это все о магнитах и ​​магнетизме: двигатель использует магниты для создания движения.Мы знаем основной закон всех магнитов: противоположности притягиваются, а нравится отталкивается. Таким образом, если у вас есть два стержневых магнита, концы которых обозначены «север» и «юг», то северный конец одного магнита будет притягивать южный конец другого.

С другой стороны, северный конец одного магнита будет отталкивать северный конец другого (и аналогично, юг будет отталкивать юг). Внутри электродвигателя эти силы притяжения и отталкивания создают вращательное движение.

На приведенной выше диаграмме вы можете увидеть два магнита в двигателе: якорь (или ротор) представляет собой электромагнит, а полевой магнит - постоянный магнит (полевой магнит также может быть электромагнитом, но в большинстве небольших двигателей он не в целях экономии энергии).

Система отопления

Чтение

I. Прочтите следующие слова:

водная панель, бак для воды, проходной, лейка душа.

II. В каком направлении течет вода в этой системе? Нарисуйте стрелки, чтобы показать направление потока .

Основными частями этой системы являются водопроводные трубы, солнечная водяная панель, резервуар для воды, входное отверстие, клапан и душевая лейка.Бак находится над солнечной панелью.

Холодная вода поступает в систему на входе. Затем он течет в резервуар. Отсюда вода поступает в солнечную батарею.

Солнце нагревает воду в панели. Горячая вода поднимается и перетекает из панели в бак. В баке горячая вода остается наверху, а холодная опускается вниз.

Когда вы открываете клапан, горячая вода течет из бака через клапан в душевую лейку. Здесь он окончательно покидает систему.

Словарь

III. Запомните эти слова:

труба, резервуар, вход, клапан, тонуть, течь, тонуть.


Дата: 11.12.2015; просмотр: 1609


.

I. Быстрая проверка. 1. Кратко сформулируйте основную концепцию теории клетки.

1. Кратко сформулируйте основные положения теории клетки.

2. Перечислите характеристики:

а) что только клетки животных имеют

б) что только клетки растений имеют

c), которые есть как в животных, так и в растительных клетках.

II. Заполните пропущенные слова:

Срок (глагол) Существительное Прилагательное
есть ....... .......
магазин ....... .......
форма ....... .......
делить ....... .......
акт ....... .......
костюм ....... .......
различаются ..

III. Используйте одноязычный английский словарь и запишите, что могут означать приведенные ниже слова:

поверхность, соты, полость, растение, сок.

IV. Сопоставьте эти слова с их определениями:

1. ячейка А. научный прибор, позволяющий увеличивать даже самые маленькие объекты
2. наблюдать Б. количество вещества, которое содержится в чем-то
3. микроскоп С. Содержимое состоит из центрального ядра шарообразной формы, окруженного материалом
4. обмен веществ Д. части растений, которые можно есть, но которые нельзя переваривать, которые помогают пище быстро перемещаться по телу
5. независимый в. центральная часть атома, состоящая из нейтронов, протонов и других элементарных частиц
6. содержимое Ф. смотреть что-то или кого-то внимательно
7. ядро г. в чем-то
8. цитоплазма H. Акт хранения или помещения чего-либо в специальное место, когда он не используется
9. волокна И. химические реакции жизни
10. внутри Дж. существующие отдельно и не связанные или не находящиеся под влиянием каких-либо других
11. склад К. вещество зеленого цвета в растениях
12. хлорофилл л. Самая маленькая часть живого существа, которая может существовать самостоятельно

V. Найдите английские эквиваленты следующих словосочетаний:

Русский термин Английский эквивалент
1.
2. , г.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
.-.
, г.

VI.Приведите русские эквиваленты следующих английских терминов:

Английский термин Российский эквивалент
составной световой микроскоп
для обслуживания конструкций
иметь определенные общие черты
основные единицы жизни
клеточная теория
действующая единица жизни
занимает место в камерах
независимое существование
типичная животная клетка
мембрана клеточной поверхности
ядро ​​шарообразной формы
волокнистый материал
внутри камеры
небольшие стержневидные конструкции
продовольственный склад
полость, заполненная соком
зерна крахмала
на свету

VII.Найдите синонимы среди словаря:

Объединение слов Синонимы
1) 1.occur /2.scatter / 3. состоится / 4. распространение
2) 1. полость /2.sap / 3. сок /4.содержание /5.отверстие /6.ингредиенты
3) 1. ядро ​​/ 2. деление / 3. ядро ​​/ 4. голое / 5. разделение / 6. голый
4) 1.блок /2.part /3.fluid /4.grain /5.solution /6.corn

VIII. Ответьте на следующие вопросы. Используйте всю информацию, предоставленную ранее:

1. Когда были обнаружены клетки?

2. Как Роберт Гук открыл клетки?

3. Что называется клеточной теорией?

4. Каковы основные идеи клеточной теории?

5. Какова структура типичной животной клетки?

6.Чем клетки растений отличаются от клеток животных?

IX. Совместите половинки предложения. Составьте полные предложения:

1. Гук сконструировал собственный составной световой микроскоп А. Мембрана называется тонопластом.
2. Представление о клетках как основных единицах жизни Б. живых организмов.
3. Клетки образуют строительные блоки С. , который контролирует их деятельность.
4. Клетки возникают только Д. для наблюдения за структурами, слишком маленькими, чтобы их можно было увидеть невооруженным глазом.
5. Ячейки содержат унаследованную информацию в. называется хроматином.
6. Содержимое состоит из центрального ядра шарообразной формы. Ф. деление существующих клеток.
7. Ядро содержит волокнистый материал г. называется вакуоль.
8. Хроматин содержит ДНК, материал, который контролирует H. воплотились в теории под названием клеточная теория.
9. Большинство растительных клеток имеют большую полость, заполненную соком И. окружен материалом, называемым цитоплазмой.
10. Вакуоль, окруженная Дж. в цитоплазме.
11. Многие клетки растений имеют хлоропласты К. различные виды деятельности внутри клетки.
12. Хлоропласты встречаются только в частях растений л. подвержены воздействию света зеленых частей.

X. Чтение и перевод короткого текста без словаря:

Факт жизни:

Роберт Гук описал свои наблюдения за пробковыми клетками: я подсчитал несколько линий этих пор и обнаружил, что обычно около трех десятков этих маленьких клеток располагались концевыми путями на восемнадцатой части дюйма в длину, откуда я пришел к выводу. что их должно быть около одиннадцати сотен, или несколько больше тысячи, длиной в дюйм и, следовательно, на квадратный дюйм больше миллиона, или 1 166 400, а в кубическом дюйме больше тысячи двести миллионов, или 1 259 712 000, вещь почти невероятная, если бы наш Микроскоп не убедил нас в этом с помощью визуальной демонстрации.

XI. Пища для размышлений: Подскажите, почему эритроциты противоречат клеточной теории.

:

.

Иллюстрированное руководство по LSTM и ГРУ: пошаговое объяснение | автор: Майкл Фи

Привет и добро пожаловать в иллюстрированное руководство по долговременной краткосрочной памяти (LSTM) и закрытым рекуррентным модулям (GRU). Меня зовут Майкл, я инженер по машинному обучению в сфере голосового помощника AI.

В этом посте мы начнем с интуиции, лежащей в основе LSTM и ГРУ. Затем я объясню внутренние механизмы, которые позволяют LSTM и ГРУ так хорошо работать. Если вы хотите понять, что происходит под капотом этих двух сетей, тогда этот пост для вас.

Вы также можете посмотреть видеоверсию этого сообщения на YouTube, если хотите.

Рекуррентные нейронные сети страдают от кратковременной памяти. Если последовательность достаточно длинная, им будет трудно переносить информацию с более ранних временных шагов на более поздние. Поэтому, если вы пытаетесь обработать абзац текста, чтобы сделать прогнозы, RNN может упустить важную информацию с самого начала.

Во время обратного распространения рекуррентные нейронные сети страдают от проблемы исчезающего градиента.Градиенты - это значения, используемые для обновления весов нейронных сетей. Проблема исчезающего градиента заключается в том, что градиент сжимается по мере того, как он распространяется во времени. Если значение градиента становится очень маленьким, это не способствует усвоению знаний.

Правило обновления градиента

Итак, в повторяющихся нейронных сетях слои, которые получают небольшое обновление градиента, перестают обучаться. Обычно это более ранние слои. Таким образом, поскольку эти слои не обучаются, RNN могут забыть то, что они видели в более длинных последовательностях, таким образом обладая кратковременной памятью.Если вы хотите узнать больше о механике рекуррентных нейронных сетей в целом, вы можете прочитать мой предыдущий пост здесь.

LSTM и GRU были созданы как решение для краткосрочной памяти. У них есть внутренние механизмы, называемые воротами, которые могут регулировать поток информации.

Эти ворота могут узнать, какие данные в последовательности важно сохранить или выбросить. Таким образом, он может передавать соответствующую информацию по длинной цепочке последовательностей, чтобы делать прогнозы. Почти все современные результаты, основанные на рекуррентных нейронных сетях, достигаются с этими двумя сетями.LSTM и GRU можно найти в распознавании речи, синтезе речи и генерации текста. Вы даже можете использовать их для создания подписей к видео.

Хорошо, поэтому к концу этого поста вы должны иметь твердое представление о том, почему LSTM и GRU хороши для обработки длинных последовательностей. Я собираюсь подойти к этому с помощью интуитивно понятных объяснений и иллюстраций и по возможности избегать математики.

Хорошо, давайте начнем с мысленного эксперимента. Предположим, вы просматриваете отзывы в Интернете, чтобы определить, хотите ли вы купить хлопья Life (не спрашивайте меня, почему).Вы сначала прочтете обзор, а затем определите, кто считает его хорошим или плохим.

Когда вы читаете обзор, ваш мозг подсознательно запоминает только важные ключевые слова. Вы можете подобрать такие слова, как «восхитительный» и «идеально сбалансированный завтрак». Вас не особо интересуют такие слова, как «это», «дал», «все», «должен» и т. Д. Если на следующий день друг спросит вас, что говорится в обзоре, вы, вероятно, не запомните это слово в слово . Вы, возможно, помните основные моменты, такие как «обязательно буду покупать снова».Если вы очень похожи на меня, другие слова исчезнут из памяти.

И это, по сути, то, что делают LSTM или GRU. Он может научиться хранить только релевантную информацию, чтобы делать прогнозы, и забывать нерелевантные данные. В данном случае слова, которые вы запомнили, заставили вас судить, что это хорошо.

Чтобы понять, как LSTM или GRU достигают этого, давайте рассмотрим повторяющуюся нейронную сеть. RNN работает следующим образом; Первые слова преобразуются в машиночитаемые векторы. Затем RNN обрабатывает последовательность векторов один за другим.

Последовательность обработки по очереди

Во время обработки предыдущее скрытое состояние передается на следующий шаг последовательности. Скрытое состояние действует как память нейронных сетей. Он содержит информацию о предыдущих данных, которые сеть видела раньше.

Передача скрытого состояния на следующий временной шаг

Давайте посмотрим на ячейку RNN, чтобы увидеть, как вы рассчитываете скрытое состояние. Во-первых, входное и предыдущее скрытое состояние объединяются в вектор. Теперь этот вектор содержит информацию о текущем и предыдущих входах.Вектор проходит через активацию tanh, и на выходе появляется новое скрытое состояние или память сети.

RNN Cell

Активация tanh

Активация tanh используется для помощи в регулировании значений, передаваемых по сети. Функция tanh сжимает значения, чтобы они всегда находились в диапазоне от -1 до 1.

Tanh сжимает значения до значений от -1 до 1

Когда векторы проходят через нейронную сеть, они претерпевают множество преобразований из-за различных математических операций. Итак, представьте себе значение, которое продолжает умножаться на, скажем, 3 .Вы можете увидеть, как некоторые значения могут взорваться и стать астрономическими, в результате чего другие значения могут казаться незначительными.

векторные преобразования без tanh

Функция tanh гарантирует, что значения остаются в пределах от -1 до 1, таким образом регулируя вывод нейронной сети. Вы можете видеть, как те же значения сверху остаются между границами, разрешенными функцией tanh.

векторных преобразований с помощью tanh

Итак, это RNN. Он имеет очень мало внутренних операций, но работает довольно хорошо при определенных обстоятельствах (например, короткие последовательности).RNN использует намного меньше вычислительных ресурсов, чем его усовершенствованные варианты, LSTM и GRU.

LSTM имеет такой же поток управления, что и рекуррентная нейронная сеть. Он обрабатывает данные, передавая информацию по мере ее распространения. Различия заключаются в операциях внутри ячеек LSTM.

Ячейка LSTM и ее операции

Эти операции используются, чтобы позволить LSTM сохранить или забыть информацию. Теперь рассмотрение этих операций может стать немного утомительным, поэтому мы рассмотрим их шаг за шагом.

Основная концепция

Основная концепция LSTM - это состояние ячейки и ее различные ворота. Состояние ячейки действует как транспортная магистраль, которая передает относительную информацию на всем протяжении цепочки последовательности. Вы можете думать об этом как о «памяти» сети. Теоретически состояние ячейки может нести важную информацию на протяжении всей обработки последовательности. Таким образом, даже информация из более ранних временных шагов может перейти на более поздние временные шаги, уменьшая влияние краткосрочной памяти.По мере того, как состояние ячейки продолжает свой путь, информация добавляется или удаляется из состояния ячейки через шлюзы. Ворота - это разные нейронные сети, которые решают, какая информация разрешена о состоянии ячейки. Гейтс может узнать, какую информацию важно сохранить или забыть во время тренировки.

Сигмоид

Gates содержит сигмовидные активации. Активация сигмовидной кишки аналогична активации tanh. Вместо сжатия значений от -1 до 1, он сжимает значения от 0 до 1. Это помогает обновить или забыть данные, потому что любое число, умноженное на 0, равно 0, в результате чего значения исчезают или «забываются».«Любое число, умноженное на 1, является тем же значением, поэтому это значение остается неизменным или« сохраняется ». Сеть может узнать, какие данные не важны, поэтому их можно забыть или какие данные важно сохранить.

Сигмоид сжимает значения между 0 и 1

Давайте углубимся в то, что делают различные ворота, не так ли? Итак, у нас есть три разных шлюза, которые регулируют поток информации в ячейке LSTM. Забыть ворота, входные ворота и выходные ворота.

Забыть ворота

Во-первых, у нас есть ворота забвения.Эти ворота решают, какую информацию следует выбросить или оставить. Информация из предыдущего скрытого состояния и информация из текущего входа передаются через сигмоидальную функцию. Значения находятся между 0 и 1. Чем ближе к 0, тем лучше забыть, а чем ближе к 1, тем лучше.

Забыть операции с воротами

Входные ворота

Для обновления состояния ячейки у нас есть входные ворота. Сначала мы передаем предыдущее скрытое состояние и текущий ввод в сигмоидальную функцию. Это решает, какие значения будут обновлены, путем преобразования значений между 0 и 1.0 означает не важно, а 1 означает важно. Вы также передаете скрытое состояние и текущий ввод в функцию tanh, чтобы сжать значения от -1 до 1, чтобы помочь регулировать сеть. Затем вы умножаете выход tanh на выходной сигнал сигмоиды. Выход сигмоида решит, какая информация важна для выхода tanh.

Операции входного шлюза

Состояние ячейки

Теперь у нас должно быть достаточно информации для вычисления состояния ячейки. Во-первых, состояние ячейки точечно умножается на вектор забывания.Это имеет возможность отбрасывать значения в состоянии ячейки, если оно умножается на значения, близкие к нулю. Затем мы берем выходные данные из входного вентиля и выполняем точечное сложение, которое обновляет состояние ячейки до новых значений, которые нейронная сеть считает релевантными. Это дает нам новое состояние клетки.

Расчет состояния ячейки

Выходной вентиль

Наконец, у нас есть выходной вентиль. Выходной вентиль решает, каким должно быть следующее скрытое состояние. Помните, что скрытое состояние содержит информацию о предыдущих входах.Скрытое состояние также используется для прогнозов. Сначала мы передаем предыдущее скрытое состояние и текущий ввод в сигмоидальную функцию. Затем мы передаем недавно измененное состояние ячейки в функцию tanh. Мы умножаем выход tanh на выход сигмоида, чтобы решить, какую информацию должно нести скрытое состояние. Выход - скрытое состояние. Затем новое состояние ячейки и новое скрытое состояние переносятся на следующий временной шаг.

Операции выходного шлюза

Чтобы просмотреть, вентиль Забытия решает, что важно сохранить от предыдущих шагов.Входной вентиль решает, какую информацию нужно добавить из текущего шага. Выходной вентиль определяет, каким должно быть следующее скрытое состояние.

Демонстрация кода

Для тех из вас, кто лучше разбирается в коде, вот пример использования псевдокода python.

Псевдокод Python

1. Сначала объединяются предыдущее скрытое состояние и текущий ввод. Назовем его комбайном .
2. Комбайн загружается в забойный слой. Этот слой удаляет нерелевантные данные.
4. Слой-кандидат создается с помощью комбайна . Кандидат содержит возможные значения для добавления к состоянию ячейки.
3. Комбайн также попадает во входной слой. Этот уровень решает, какие данные от кандидата следует добавить в новое состояние ячейки.
5. После вычисления слоя забвения, слоя-кандидата и входного слоя состояние ячейки вычисляется с использованием этих векторов и предыдущего состояния ячейки.
6. Затем вычисляется результат.
7. Точечное умножение вывода и нового состояния ячейки дает нам новое скрытое состояние.

Вот и все! Поток управления в сети LSTM - это несколько тензорных операций и цикл for. Вы можете использовать скрытые состояния для прогнозов. Комбинируя все эти механизмы, LSTM может выбирать, какую информацию нужно запомнить или забыть во время обработки последовательности.

Итак, теперь мы знаем, как работает LSTM, давайте кратко рассмотрим ГРУ. GRU - это новое поколение рекуррентных нейронных сетей, очень похожее на LSTM. ГРУ избавилось от состояния ячейки и использовало скрытое состояние для передачи информации.У него также есть только два гейта: сброс и обновление.

Ячейка GRU и ее ворота

Шлюз обновления

Шлюз обновления действует аналогично шлюзу забывания и входу LSTM. Он решает, какую информацию выбросить и какую новую добавить.

Шлюз сброса

Шлюз сброса - это еще один шлюз, используемый для решения, сколько прошлой информации следует забыть.

А это ГРУ. В ГРУ меньше тензорных операций; поэтому они обучаются немного быстрее, чем LSTM.Неизвестно, какой из них лучше. Исследователи и инженеры обычно пытаются определить, какой из них лучше подходит для их варианта использования.

Подводя итог, можно сказать, что RNN хороши для обработки данных последовательности для предсказаний, но страдают от кратковременной памяти. LSTM и GRU были созданы как метод уменьшения кратковременной памяти с помощью механизмов, называемых воротами. Ворота - это просто нейронные сети, которые регулируют поток информации, проходящей через цепочку последовательностей. LSTM и GRU используются в самых современных приложениях глубокого обучения, таких как распознавание речи, синтез речи, понимание естественного языка и т. Д.

Если вы хотите углубиться, вот ссылки на некоторые фантастические ресурсы, которые могут дать вам другой взгляд на понимание LSTM и GRU. Этот пост был сильно вдохновлен ими.

http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-network-tutorial-part-4-implementing-a-grulstm-rnn-with-python-and-theano

http: // colah .github.io / posts / 2015-08-Understanding-LSTMs /

https://www.youtube.com/watch?v=WCUNPb-5EYI

Мне было очень весело писать этот пост, поэтому дайте мне знать комментарии, если это было полезно, или что вы хотели бы видеть в следующем.И как всегда, спасибо за чтение!

Посетите michaelphi.com, чтобы найти больше подобного контента.

.

Смотрите также