Расшифровка кпд: «КПД» — slova365.ru — расшифровка любых сокращение!

«КПД» — slova365.ru — расшифровка любых сокращение!

Расшифровка аббревиатуры:

«КПД»

культурно-просветительская деятельность

коллективный план действий

Компания производственной дефектоскопии

контроль параметров движения локомотива

командный пункт дивизиона

Клуб профессионалов дизайна

контрольно-проверочная аппаратура

канал передачи данных

коэффициент полезного действия

«Калининградский печатный двор»

крупнопанельное домостроение; завод крупнопанельного домостроения

контроль параметров движения

«Камчатский печатный двор»

ключевой показатель деятельности

Комитет протестных действий

коэффициент падения давления

кафедра программного дизайна

контроллер прямого доступа

клапан полного давления

комплексный план действий

корпоративный презентационный день; корпоративный день презентаций

корабль поддержки десанта

крупнопанельное домостроение

кривая падения давления

конверт первого дня

Коммунистическая партия Дании

Коммунистическая партия Дагестана

карточка подтверждающих документов

кремнийорганическая паста диэлектрическая

Комиссия по президентским дебатам

комплект перевозочных документов

«Корпорация православного действия»

Транскрипция сокращения:

Knoxville Police Department

перевод: Отдел Полиции Ноксвилл

KADERES Peasant Development

перевод: KADERES крестьянской развития

Krusty Pinchas Discos

перевод: Красти Пинхас Дискотек

Транслитерация: KPD

King Of Prussia, Pennsylvania USA

перевод: Кинг оф Проссия, Пенсильвания, США

Ketosis Prone Diabetes

перевод: Склонен Сахарном Диабете Кетоз

Kills per Death

перевод: Убивает на смерть

Kingsbury Park District

перевод: Кингсбери Парк Район

Kidney Paired Donation

перевод: Парные Донорства Почки

Kennewick Police Department

перевод: Отдел Полиции Кенневика

Kills Per Day

перевод: Убивает За День

Kokomo Police Department

перевод: Отдел Полиции Кокомо

Kommunistische Partei Deutschlands

перевод: Коммунистическая Партия Германии

Kick Punch and Dance

перевод: Удар удар и танец

kilo personnel days

перевод: персонал кило дней

Killeen Police Department

перевод: Отдел Полиции Килин

KSC (Kennedy Space Center) Program Directive

перевод: КНЦ Директивы программы (космический Центр Кеннеди)

Случайное сокращение: «ГНИИОЧМ»

Расшифровка аббревиатуры: «ГНИИОЧМ» Государственный научно-исследовательский институт особо чистых материалов Транскрипция сокращения: . ..

Случайное сокращение: «нер-во»

Расшифровка аббревиатуры: «нер-во» неравенство Транскрипция сокращения: …

Случайное сокращение: «ОПММПУ»

Расшифровка аббревиатуры: «ОПММПУ» Отделение проблем машиностроения, механики и процессов управления Транскрипция сокращения: …

Случайное сокращение: «ДШМГ»

Расшифровка аббревиатуры: «ДШМГ» десантно-штурмовая маневренная группа Транскрипция сокращения: …

Случайное сокращение: «РЕЭ»

Расшифровка аббревиатуры: «РЕЭ» Российская еврейская энциклопедия Транскрипция сокращения: Red Electrica Española перевод: Сети Электро-Испанский Research Education and Economics пе …

Случайное сокращение: «ГСМК»

Расшифровка аббревиатуры: «ГСМК» Городская страховая медицинская компания Транскрипция сокращения: …

Случайное сокращение: «ВВИ»

Расшифровка аббревиатуры: «ВВИ» Военно-ветеринарный институт вино-водочные изделия высвобождаемое военное имущество Великий восток Италии «Вестник военной инфо . ..

Случайное сокращение: «вак. уп.»

Расшифровка аббревиатуры: «вак. уп.» вакуумная упаковка Транскрипция сокращения: …

Случайное сокращение: «ГИЯРУ»

Расшифровка аббревиатуры: «ГИЯРУ» Государственная инспекция ядерного регулирования Украины Транскрипция сокращения: …

Случайное сокращение: «АИФРИ»

Расшифровка аббревиатуры: «АИФРИ» акционерный инвестиционный фонд рискового инвестирования Транскрипция сокращения: …

Предыдущая

Следующая

КПД | это… Что такое КПД?

ТолкованиеПеревод

КПД

Запрос «КПД» перенаправляется сюда. Cм. также другие значения.

Коэффициент полезного действия

(КПД) — характеристика эффективности системы (устройства, машины) в отношении преобразования или передачи энергии; определяется отношением полезно использованной энергии к суммарному количеству энергии, полученному системой; обозначается обычно h = W_пол/W_сум.

В электрических двигателях КПД — отношение совершаемой (полезной) механической работы к электрической энергии, получаемой от источника.

В тепловых двигателях — отношение полезной механической работы к затрачиваемому количеству теплоты.

В электрических трансформаторах — отношение электромагнитной энергии, получаемой во вторичной обмотке, к энергии, потребляемой первичной обмоткой.

Для вычисления КПД разные виды энергии и механическая работа выражаются в одинаковых единицах на основе механического эквивалента теплоты и других аналогичных соотношений. В силу своей общности понятие КПД позволяет сравнивать и оценивать с единой точки зрения такие различные системы, как атомные реакторы, электрические генераторы и двигатели, теплоэнергетические установки, полупроводниковые приборы, биологические объекты и т. д.

Из-за неизбежных потерь энергии на трение, на нагревание окружающих тел и т. п. КПД всегда меньше единицы. Соответственно этому КПД выражается в долях затрачиваемой энергии, то есть в виде правильной дроби или в процентах, и является безразмерной величиной. КПД тепловых электростанций достигает 35-40%[1], с утилизацией тепла — 60-70%, двигателей внутреннего сгорания с наддувом и предварительным охлаждением — 40-50% ^[1], динамомашин и генераторов большой мощности — 95%, трансформаторов — 98%. КПД процесса фотосинтеза составляет обычно 6-8%, у хлореллы он достигает 20-25%. У тепловых двигателей в силу второго начала термодинамики КПД имеется верхний предел, определяемый особенностями термодинамического цикла (кругового процесса), который совершает рабочее вещество. Наибольшим КПД обладает цикл Карно

[2].

Различают КПД отдельного элемента (ступени) машины или устройства и КПД, характеризующий всю цепь преобразований энергии в системе. КПД первого типа в соответствии с характером преобразования энергии может быть механическим, термическим и т. д. Ко второму типу относятся общий, экономический, технический и другие виды КПД. Общий КПД системы равен произведению частных КПД, или КПД ступеней.

В технической литературе КПД иногда определяют таким образом, что он может оказаться больше единицы. Подобная ситуация возникает, если определять КПД отношением W_пол/W_затр, где W_пол — используемая энергия, получаемая на «выходе» системы, Wзатр — не вся энергия, поступающая в систему, а лишь та её часть, для получения которой производятся реальные затраты. Например, при работе полупроводниковых термоэлектрических обогревателей (тепловых насосов) затрата электроэнергии меньше количества теплоты, выделяемой термоэлементом. Избыток энергии черпается из окружающей среды. При этом, хотя истинный КПД установки всегда меньше единицы, рассмотренный КПД h=W

пол/W_затр может оказаться больше единицы. Например, тепловой КПД кондиционеров в среднем равен 300%.

Примечания

1. ↑ Автомобильный справочник Bosch. — 1. — За рулём, 2002. — ISBN 5-85907-307-0
2. ↑ Наумчик В.Н., Шпилевский Э.М., Евсюк С.Л. Физический словарь школьника. — Мн.: Книжный дом, 2003. — 368 с. — ISBN 985-428-689-4

КПД тепловых электростанций с использованием ГТУ (газотурбинных установок) 60% КПД ТЭЦ (тепловых электроцентралей) более 90%.

ТЭЦ вырабатывает электроэнергию и тепловую электроэнергию (горячая вода и отопление)

Ссылки

• http://dic.academic.ru/dic.nsf/enc1p/24574

Wikimedia Foundation. 2010.

Поможем написать курсовую

Синонимы:

коэффициент, коэффициент полезного действия, отдача, эффективность

• Коэффициент полезного действия
• Модульность (программирование)

Полезное

Эффективность декодирования – Рабочий процесс графа

Эффективность декодирования является относительным качеством, которое занимает только пятое место по приоритету качества графов данных. Эффективность связана со сравнением графиков конкурирующих данных, которые в первую очередь удовлетворяют таким качествам, как точность, актуальность, полнота и непротиворечивость.

Точность декодирования является высшим качеством, которое не зависит от эффективности декодирования, но соответствие релевантности, полноте и согласованности может привести к различным степеням эффективности. Следовательно, если граф точен, а кодирование релевантно, полно и непротиворечиво, то мы говорим, что « граф более эффективен, чем другой, если для его расшифровки требуется меньшее время наблюдения » (Бертин 1967, стр. 139).

Эффективность напрямую определяется способностью аудитории декодировать. Крайне важно учитывать знание и обучение аудитории соответствующим механизмам кодирования.

Идентификация является ключом к достижению эффективности, и она утверждает, что чем четче внешняя, внутренняя и прямая идентификация, тем быстрее декодирование. Улучшение графа также может сыграть важную роль в достижении более высокой степени эффективности.

Важнейшим условием эффективности является итерация. Поскольку одни и те же данные могут быть графически закодированы множеством способов, конкурирующие визуальные элементы должны ранжироваться в соответствии с их качествами. Действительно, модель Graph Workflow описывается как итеративная экспериментальная оценка. После визуального декодирования процесс начинается снова до тех пор, пока не будут соблюдены все качества графики данных, не будут соблюдены стандарты и параметры, установленные нашим ограниченным визуальным восприятием.

Рассмотрим следующий небольшой набор данных, содержащий четыре группы спортсменов, каждая из которых оценивается с точки зрения ее средних физических способностей в отношении гибкости, скорости и силы. В каждой группе свой тренер. Данные очень простые, но их очень трудно расшифровать, взглянув только на таблицу значений:

Гистограмма может помочь закодировать эти данные и, возможно, выявить различия между четырьмя группами. Гистограмма Stata по умолчанию дает точное, релевантное, полное и последовательное решение:

Однако эта гистограмма не очень эффективна, потому что для декодирования информации требуется много времени, и я не чувствую полной уверенности в информации, которую я декодирую. из этого графика данных.

Возможно, горизонтальная гистограмма была бы более эффективной. Кроме того, было бы лучше удалить пробелы между полосами внутри каждой группы, чтобы было понятнее, что каждый набор полос принадлежит к разным группам (это следует гештальт-принципу близости):

Это кажется повышением эффективности, потому что легче декодировать группы, а горизонтальная ориентация облегчает декодирование длин полос. Да, граф данных все еще неэффективен, и я чувствую, что должен быть что-то еще, что я могу сделать, чтобы повысить эффективность декодирования.

Согласно модели Graph Workflow, первым шагом в построении графика данных является управление данными, и этот шаг необходимо повторять на каждой итерации. Цель этого графика данных — сравнение средних физических способностей по тренировочным группам, а статистический контекст — сравнительный анализ величин по группам. В данном случае масштаб величины не имеет значения, т.е. ничего не значит иметь скорость 2 или 8. Это все равно выдуманная шкала. То, что мы хотим показать, это относительная скорость каждой группы.

Поэтому я пересчитываю шкалу каждой физической способности как пропорцию к общей сумме по четырем группам. Затем я снова рисую горизонтальные столбцы, но на этот раз с накоплением до общего числа

. Я считаю, что эта гистограмма более эффективна для декодирования. Я чувствую, что легче расшифровать как межгрупповые вариации (т. е. какая группа обладает наибольшей гибкостью, скоростью и силой), так и внутригрупповые вариации (например, как большая сила идет за счет потери гибкости и скорости).

Мы еще не закончили. Приведенный выше график кажется улучшением, но цвета по умолчанию очень насыщенные и есть отвлекающие элементы. Нам также необходимо улучшить идентификацию и общий дизайн. Вот то, что я считаю еще более эффективной версией этой гистограммы:

---

Назад к согласованности ⟵ ⟶ Продолжить упрощение сложности

Деметрис Христодулу

Вот так:

Нравится Загрузка…

Эффективное декодирование многомерных сигналов, возникающих в результате всплеска активности населения с использованием гауссовского фильтра частиц смеси

. 2019 дек;66(12):3486-3498.

doi: 10.1109/TBME.2019.2906640. Epub 2019 27 марта.

Али Юсефи, Анна К. Гиллеспи, Дженнифер А. Гуидера, Маттиас Карлссон, Лорен М. Франк, Ури Т. Иден

• PMID: 30932819
• PMCID: PMC7516928
• DOI: 10.1109/ТБМЭ.2019.2906640

Бесплатная статья ЧВК

Али Юсефи и др. IEEE Trans Biomed Eng. 2019 Декабрь

Бесплатная статья ЧВК

. 2019 дек;66(12):3486-3498.

дои: 10.1109/ТБМЭ.2019.2906640. Epub 2019 27 марта.

Авторы

Али Юсефи, Анна К. Гиллеспи, Дженнифер А. Гуидера, Маттиас Карлссон, Лорен М. Франк, Ури Т. Иден

• PMID: 30932819
• PMCID: PMC7516928
• DOI: 10.1109/ТБМЭ.2019.2906640

Абстрактный

Новые технологии записи и возможность проведения экспериментов с обратной связью привели к растущему спросу на вычислительно эффективные и точные алгоритмы для декодирования всплесков активности населения в многомерных пространствах.

Фильтры обработки точных точек могут точно декодировать низкоразмерные сигналы, но не поддаются вычислительным расчетам для высокоразмерных сигналов. Приближенные фильтры Гаусса эффективны с точки зрения вычислений, но неточны, когда сигналы имеют сложное распределение и нелинейную динамику. Даже методы фильтрации частиц имеют тенденцию становиться неэффективными и неточными, когда распределение фильтра имеет несколько пиков. Здесь мы разрабатываем новый алгоритм фильтрации точечных процессов, который сочетает в себе вычислительную эффективность приближенных методов Гаусса с численной точностью, превышающей стандартные фильтры частиц. Мы используем смешанную гауссовскую модель для апостериорного анализа на каждом временном шаге, что позволяет получить аналитическое решение для этапа интегрирования фильтра, требующего значительных вычислительных ресурсов. Во время интервалов без всплесков фильтру нужно только обновить среднее значение, ковариацию и вес смеси каждого компонента. Во время всплесков процедура выборки используется для обновления распределения фильтрации и определения количества компонентов гауссовой смеси, необходимых для поддержания точной аппроксимации. Мы иллюстрируем применение этого алгоритма к проблеме декодирования положения и скорости крысы в ​​лабиринте из данных клеток места гиппокампа с использованием как 2-D, так и 4-D декодеров.

Цифры

Рис. 1.

Результат декодирования 2-D с использованием трех…

Рис. 1.

Результат двумерного декодирования с использованием трех разных методов оценки в два разных момента времени…

Рисунок 1.

Результат двумерного декодирования с использованием трех разных методов оценки в два разных момента времени (a) и (b). Крайние левые цифры показывают мгновенную вероятность в этот момент времени с учетом наблюдаемой пиковой активности. Вторые рисунки слева показывают точное решение, вычисленное с использованием 2 × сетка 2 см. На третьих рисунках показан результат декодирования с использованием приближения Гаусса, а на крайних правых рисунках показано приближенное решение ОММ. Каждый + представляет собой среднее значение компонента смеси, а числа в скобках обозначают количество смесей. Красный кружок обозначает фактическое положение крысы в ​​лабиринте, отслеженное видео, а серые линии представляют весь путь крысы на протяжении всего сеанса. На этих рисунках области с более высокой вероятностью показаны желтым цветом, а области с более низкой вероятностью — темно-синим.

Рис. 2.

Результат 4-D декодирования с использованием…

Рис. 2.

Результат 4-D декодирования с использованием приближенного фильтра GMM. Левая панель показывает…

Рис. 2.

Результат декодирования 4-D с использованием приблизительного фильтра GMM. На левой панели показано предельное распределение по положению, а на правой панели показано предельное распределение по скорости. Красные кружки обозначают фактическое положение и скорость крысы. Знаки + обозначают средние значения 11 компонентов смеси для данного момента времени.

Рис. 3.

Шипы в нескольких местах…

Рис. 3.

Паттерны выброса ячеек с несколькими местами и соответствующие им функции правдоподобия. (а) Шипы…

Рис. 3.

Паттерны выброса ячеек с несколькими местами и соответствующие им функции правдоподобия. ( а ) Схема шипения трех разных ячеек места. Каждая клетка активирует разные участки лабиринта, и ее рецептивное поле имеет разную топологию. На рисунке синие метки обозначают шипы, а серые кривые — траекторию движения крысы по лабиринту. (b) Вклад в функцию правдоподобия по положению, когда срабатывает каждая из этих ячеек места. Топология рецептивных полей клеток места различна, и они не обязательно унимодальны.

Рис. 4.

Функция правдоподобия для периодов без всплесков…

Рис. 4.

Функция правдоподобия для периодов без всплесков. Вероятность распространяется на весь лабиринт, и…

Рис. 4.

Функция правдоподобия для периодов без всплесков. Вероятность распространяется на весь лабиринт и отлична от нуля почти в каждой точке лабиринта. Обратите внимание, что из-за штрафного члена вероятность везде за пределами лабиринта близка к нулю.

Рис. 5.

Красная область показывает…

Рис. 5.

Красная область показывает штрафную площадь, используемую в функции правдоподобия для…

Рис. 5.

Красная область показывает штрафную область, используемую в функции правдоподобия для наложения топологического ограничения. В штрафной площади срок штрафа устанавливается небольшим числом.

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Похожие статьи

• Фильтр обработки точек в реальном времени для задач многомерного декодирования с использованием смешанных моделей.

  Резаи М. Р., Араи К., Франк Л.М., Иден Ю.Т., Юсефи А. Резаи М.Р. и соавт. J Neurosci Методы. 2021 15 января; 348:109006. doi: 10.1016/j.jneumeth.2020.109006. Epub 2020 21 ноября. J Neurosci Методы. 2021. PMID: 33232686 Бесплатная статья ЧВК.

• Бескластерное декодирование положения из многоэлементной активности с использованием фильтра процесса отмеченных точек.

  Дэн Х, Лю Д.Ф., Кей К., Фрэнк Л.М., Иден ЮТ. Дэн Х и др. Нейронные вычисления. 2015 июль; 27 (7): 1438-60. дои: 10.1162/NECO_a_00744. Эпаб 2015 14 мая. Нейронные вычисления. 2015. PMID: 25973549 Бесплатная статья ЧВК.

• Построение алгоритмов адаптивной фильтрации точечных процессов для нейронных систем с использованием последовательных методов Монте-Карло.

  Эргюн А. , Барбьери Р., Иден Ю.Т., Уилсон М.А., Браун Э.Н. Эргюн А. и др. IEEE Trans Biomed Eng. 2007 март; 54(3):419-28. doi: 10.1109/TBME.2006.888821. IEEE Trans Biomed Eng. 2007. PMID: 17355053

• Обзор байесовских методов анализа последовательности нейронных импульсов.

  Чен З. Чен З. Компьютер Intel Neurosci. 2013;2013:251905. дои: 10.1155/2013/251905. Epub 2013 17 ноября. Компьютер Intel Neurosci. 2013. PMID: 24348527 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

• Параметрические байесовские фильтры для нелинейных стохастических динамических систем: обзор.

  Стано П., Лендек З., Брааксма Дж., Бабушка Р., де Кейзер С., ден Деккер А.Дж. Стано П. и др. IEEE TransCyber. 2013 Декабрь; 43 (6): 1607-24. doi: 10. 1109/TSMCC.2012.2230254. IEEE TransCyber. 2013. PMID: 23757593 Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

• Фильтр обработки точек в реальном времени для задач многомерного декодирования с использованием смешанных моделей.

  Резаи М.Р., Араи К., Франк Л.М., Иден Ю.Т., Юсефи А. Резаи М.Р. и соавт. J Neurosci Методы. 2021 15 января; 348:109006. doi: 10.1016/j.jneumeth.2020.109006. Epub 2020 21 ноября. J Neurosci Методы. 2021. PMID: 33232686 Бесплатная статья ЧВК.

• Алгоритм смешанного фильтра для отслеживания симпатического возбуждения по проводимости кожи и измерениям частоты сердечных сокращений в павловском обусловливании страха.

  Викрамасурия Д.