CC BY
78
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №6/2016 ISSN 2410-6070_
материала. Из полученного соотношения видно, что при обеспечении равной прочности и общей
7 Е ^
устойчивости стержней, коэффициент эффективность замены их материала определяется как k = — > 1,
Р
* * - Р ü E
где р =-, E = — .
Р E
В случае применения композитного материала его плотность и модуль упругости определятся как:
Р = Р2 [т,2 + (1 -м)] ; Е* = Е2 [мЕ1Д + (1 -м)]. Здесь:; Рд = ррг ; ЕХ1 = EjЕ2 ;
индекс «1»- армирующее волокно; индекс «2» - матрица M - коэффициент заполняемости. При этом
К =
Е2Р мЕ12 +(1 - -м)]
ЕР2 МР12 +(1 - -м)]
или k =
Eip
M + (1 -м)/ei
12
. Из этих соотношений видно, что в случаях
ЕР1 + -¿)/р12 _
тождественности заменяемого материала и материала одного из компонентов композитного стержня ( Р = Р2; Е = Е2 или р = р; Е = Е^) коэффициент эффективности близок к единице. Так, например, для
пары «сталь - алюминий» имеем ке = 1,04, что делает замену в рамках этой пары нецелесообразной.
Выводы. Проведенный анализ показал, что применение композитных элементов в крановых конструкциях эффективно только в случае если для используемых материалов обеспечивается условие р
<< Е.
Список использованной литературы:
1. Композитные материалы: В 8-ми т.. Пер. с англ./ Т. 7. Анализ и проектирование конструкций. Ч.1/ Под ред. К. Чамиса. -М.: Машиностроение. 1978.-300 с.: ил..
2. Композитные материалы: В 8-ми т.. Пер. с англ./ Т. 8. Анализ и проекти- рование конструкций. Ч.2/ Под ред. К. Чамиса. -М.: Машиностроение. 1978.-264 с.: ил.
3. Строительная механика: В 2 кн. Кн 1. Статика упругих систем: Учеб. для вузов/В.Д. Потапов, А. В. Александров, С. Б. Косицын, Д. Б. Долотказин; Под ред. В. Д. Потапова.- М.: Высш. шк., 2007.-511 с.: ил..
© Голосов А.А., Заярный С.Л., 2016
УДК 006.91
О.А. Гулова
студентка 3 курса института нанотехнологий, электроники и приборостроения Южный федеральный университет Т.В. Шушкевич к.т.н., доцент кафедры информационных измерительных технологий и систем института нанотехнологий, электроники и приборостроения
Южный федеральный университет г. Таганрог, Российская Федерация
ВЫРАЖЕНИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ
Аннотация
В статье приводится результат систематизации программного обеспечения, применяемого для расчетов неопределенности результатов измерений.
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №6/2016 ISSN 2410-6070_
Ключевые слова
Неопределенность, математический расчет, статистический пакет, табличный процессор, результат измерения.
Введение понятия "неопределенность результата измерений" в метрологическую практику произошло в 1981 году, когда Международный комитет мер и весов принял Рекомендацию INC-1 "Выражение экспериментальных неопределенностей". Для практического использования, то есть для применения в службах стандартизации, в испытательных лабораториях, при определении точности измерений и т.д., в 1995 году было разработано и опубликовано Руководство по выражению неопределенности измерения [1]. В соответствии с руководством, для выражения неопределенности измерения нужно составить уравнение измерения, оценить все входные величины, указав неопределенность каждой из них, а затем найти неопределенность выходной величины, учитывая наличие или отсутствие зависимости между входными величинами.
Поскольку речь идет о математических расчетах, для получения значений неопределенности имеет смысл использовать вычислительную технику и соответствующее программное обеспечение.
Можно выделить несколько подходов к решению вопроса автоматизации расчетов неопределенности:
- использование средств автоматизации математических расчетов. В этом классе можно назвать такие программы как Mathematica, Mathcad, Maple, MATLAB и т.д., т.е. программы, изначально ориентированные на решение задач инженерного характера и требующие некоторой специальной подготовки (начальные навыки программирования);
- использование программных статистических пакетов, таких как Statistica, SPSS Statistics, пакет R, SOCR, SOFA Statistics и т.д., программы, изначально ориентированные на статистическую обработку входных данных. Как и для первой группы, для того, чтобы вести расчет неопределенности, от пользователя требуется специальная подготовка (знание особенностей применения статистических методов, умение работать с пакетом). К этой же группе можно отнести так называемые табличные процессоры, то есть программы, работающие с электронными таблицами (например Microsoft Excel и Apache OpenOffice.org Calc);
- использование программ, специально созданных для расчета неопределенности измерения каких-либо величин по заранее оговоренным методикам. В качестве примеров подобных программ можно привести программу MUkit (Measurement Uncertainty Kit), разработанную в Финском институте окружающей среды [2]. Она предназначена для химических лабораторий, проводящих измерения в соответствии с нормативом Nordtest TR 537 [3]. Еще одним примером может служить программа для расчета неопределенности поверки термометров сопротивления в виде электронных таблиц по ГОСТ Р 8.461-2009, созданная в ООО "ИЦ "Температура" [4];
- использование программ, специально созданных для решения широкого круга метрологических задач по расчету неопределенности измерений. В этом кластере можно назвать программу Uncertainty Machine, созданную в национальном институте стандартов и технологий США (The National Institute of Standards and Technology, NIST). Она позволяет проводить расчет как по методике, изложенной в руководстве [1], так и с использованием метода Монте-Карло [5]. Еще одним примером может стать программа UncertaintyAnalyzer, разработанная компанией Integrated Sciences Group. Программа имеет обширный функционал, позволяет обрабатывать результатами измерений, полученные с использованием различных методов, позволяет графически интерпретировать получаемые результаты. Кроме того, к ней могут подключаться дополнительные модули визуализации.
Список использованной литературы:
1. JCGM 100:2008 Evaluation of measurement data - Guide to the expression of uncertainty in measurement [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.bipm.org/utils/common/documents/jcgm/ JCGM_100_2008_E.pdf
2. MUkit - Measurement Uncertainty Kit [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.syke.fi/en-US/Services/Calibration_services_and_contract_ laboratory/MUkit_Measurement_Uncertainty_Kit
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №6/2016 ISSN 2410-6070_
3. NordTest TR 537, Handbook for calculation of measurement uncertainty in environmental laboratories, 2nd edition, Magnusson, B., Nykki, T., Hovind, H., Krysell, M. Espoo: Nordtest, 2004.
4. Программы расчета [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://temperatures.ru/pages/programmy_rascheta
5. JCGM 101:2008 Evaluation of measurement data - Supplement 1 to the "Guide to the expression of uncertainty in measurement" - Propagation of distributions using a Monte Carlo method [Электронный ресурс] - Режим доступа: http: //www .bipm .org/utils/common/documents/j cgm/JCGM_101_2008_E.pdf
© Гулова О.А., Шушкевич Т.В., 2016
УДК 712.5
Е.П. Дегтярева, студент 1 курса магистратуры Е.И. Погодина, студент 1 курса магистратуры М.А. Волынец, студент 1 курса магистратуры
кафедры ВиГЗ, СПбПУ г. Санкт-Петербург, Российская Федерация E-mail: [email protected]
МЕРОПРИЯТИЯ ПО УЛУЧШЕНИЮ КАЧЕСТВА ВОДЫ В ВОДОЕМЕ НА ПРИМЕРЕ ПАРКА АВИАТОРОВ
Аннотация
Парк Авиаторов находится в неудовлетворительном состоянии, меры по его поддержанию не проводятся в должном объеме. В статье приводится обзор методов очистке воды, а так же предложение автора по парку Авиаторов.
Ключевые слова
Эвтрофикация, аэрация, обратный осмос, грубая очистка, сорбционный метод, обезжелезивание, умягчение.
Парк Авиаторов (35,2 га), расположенный на юге Санкт-Петербурга, был заложен в 1966г на территории бывшего Корпусного аэродрома, который после войны не использовался. В центре парка расположен пруд, площадью 3,2 га [6]. Пруд в парке Авиаторов в настоящее время представляет собой эвтрофный водоем. К этому выводу авторы пришли в результате визуального обследования пруда. Эвтрофикация, или эвтрофирование, - процесс обогащения водоемов питательными веществами, особенно азотом и фосфором, главным образом биогенного происхождения. Эфтрофикация может быть вызвана такими факторами как старение и антропогенное воздействие в результате производства и применения сельскохозяйственных удобрений, выпуска сточных вод. В последствие происходит постепенное зарастание озера и превращение его в болото, заполненное илом и разлагающимися растительными остатками, которое в конечном итоге полностью высыхает. Для предотвращения высыхания существует ряд мер, направленных на улучшение состояния воды в водоеме: применение почвенной очистки сточных вод, ограничение смыва и вымывания питательных веществ путем правильного землеустройства, ограничение содержания водоплавающих домашних птиц на озерах и проточных водоемах при интенсификации откорма сухими кормами, контроль за загрязнением водоемов при интенсивном рыбоводстве, вмешательство в первичную гидрографическую структуру водоемов, например, удаление ила, понижение или повышение уровня воды, откачивание богатой питательными веществами воды со дна водоема [5]. В странах Европейского союза постепенно вводятся ограничения на содержание фосфатов в стиральных порошках для уменьшения уровня эфтрофикации.
