OKREŚLENIE CZASU MIESZANIA WIELOSKŁADNIKOWEGO UKŁADU ZIARNISTEGO PODCZAS MIESZANIA Z RECYRKULACJĄ SKŁADNIKÓW
|
|
- Feliks Cichoń
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Inżynera Rolncza 8(96)/2007 OKREŚLENIE CZASU MIESZANIA WIELOSKŁADNIKOWEGO UKŁADU ZIARNISTEGO PODCZAS MIESZANIA Z RECYRKULACJĄ SKŁADNIKÓW Jolanta Królczyk, Marek Tukendorf Katedra Technk Rolnczej Leśnej, Poltechnka Opolska Streszczene: W artykule przedstawono wynk badań meszana dwunastoskładnkowego układu zarnstego. Urządzenem wykorzystanym w badanach był przemysłowy meszalnk z meszadłem ślmakowym. Dodatkowym procesem prowadzonym podczas meszana była recyrkulacja składnków. Do opsu procesu wykorzystano model regresj lnowej. Parametr modelu resztowa suma kwadratów, posłużył do porównana w poszczególnych punktach czasowych na le udzały procentowe wszystkch komponentów meszanny odbegają od wartośc docelowych, czyl składu meszanny zakładanego przez producenta. Analza wykresów zman resztowej sumy kwadratów w funkcj czasu przeprowadzona dla ser trzech prób badanej meszanny potwerdzła zaobserwowaną wcześnej właścwość polegającą na tym, że można wyraźne podzelć proces meszana na dwa etapy: burzlwych zman oraz drug zman łagodnych. Słowa kluczowe: materały zarnste, nejednorodna meszanna zarnsta, weloskładnkowa meszanna zarnsta, pasza, suma kwadratów reszt Wprowadzene Z punktu wdzena procesu meszana materałów zarnstych układ weloskładnkowy to tak układ, w którym lczba stałych składnków wynos co najmnej trzy. Jednocześne meszane k składnków (k > 2) stwarza nne jakoścowo problemy, poczynające od elementarnych defncj [Boss 1987]. Wówczas stan meszanny możemy rozpatrywać tylko z punktu wdzena jednego składnka (A), a wszystke pozostałe składnk B 1, B 2,..., B k są traktowane łączne jako drug składnk. Jeśl tak układ spełna warunk: stnena rozkładów normalnych średnc zarnowych wszystkch składnków, rozkłady te pokrywają w przyblżenu ten sam obszar nne parametry fzyczne składnków są take same, to układ tak może być rozpatrywany jako układ dwuskładnkowy [Stange 1963]. Jeżel składnk A różn sę w sposób stotny od pozostałych składnków, np. wymaram zaren czy gęstoścą, to układ weloskładnkowy jest jednocześne układem nejednorodnym. Mnejsze znaczene mają różnce kształtu, wlgotnośc czy współczynnków tarca wewnętrznego. Wększość rzeczywstych meszann zarnstych, jake spotykamy w praktyce przemysłowej, to układy nejednorodne. Ops stanu takej meszanny (stanu randomowy, równowagowy), a także knetyka należą do podstawowych problemów meszana 127
2 Jolanta Królczyk, Marek Tukendorf [Boss 1987]. Na temat układów nejednorodnych wykonano wele badań prac o charakterze teoretycznym. Jednak w dalszym cągu stan wedzy z tego obszaru jest newystarczający. Meszanem materałów zarnstych rządzą skomplkowane zależnośc, łączące zagadnena co najmnej klku dzedzn nauk. Do opsu procesów meszana, zastosowano dotychczas trzy znane modele: knetyczny [Oyama n. 1956], dyfuzyjny [Cahn n. 1968], stochastyczny [Inoue n. 1970] oraz modelowane neuronowe [Tukendorf 2002a; Tukendorf 2002b]. Przegląd opsu procesów prowadz do stwerdzena, że ne można stosować unwersalnych metod zawsze słusznych dla wszystkch procesów. Wększość przypadków należy rozpatrywać ndywdualne. Relacje pomędzy efektam meszana a własnoścam fzycznym składnków dadzą sę opsać prostą zależnoścą. Specyfka procesu przebegającego w danych warunkach często wyprzeda zaprojektowane meszalnka ln technologcznej bez wstępnych badań w celu opracowana danych teoretycznych. Kluczowe znaczene ma przeprowadzene procesu szybko newelkm kosztem tak, aby zachować wymaganą jakość meszanny. Celem badań było opsane przebegu procesu meszana nejednorodnej, weloskładnkowej meszanny zarnstej zachodzącego w urządzenu z meszadłem ślmakowym z prowadzoną dodatkowo recyrkulacją składnków. Na podstawe przedstawonej metody oceny stopna wymeszana meszanny w trakce trwana procesu zaproponowano wystarczający czas meszana, aby osągnąć zadowalającą jakość meszanny. Metodyka badań Badana prowadzono w meszaln pasz. Materałem do badań była dwunastoskładnkowa meszanna zarnsta o nazwe BP Ekonomczna o składze udzale procentowym podanym w tabel 1. Tabela. 1. Wymagane udzały procentowe składnków meszank. Table. 1. Requred percent shares of the mxture components. Nazwa zarna Wymagany udzał procentowy [%] 1 Kukurydza 40,49 2 Peluszka 16,20 3 Groch żółty 10,48 4 Groch zelony 4,76 5 Sorgo 8,57 6 Proso żółte 7,62 7 Sorgo bałe (dar) 2,86 8 Owes bezłuskowy 2,38 9 Wyka brązowa 2,38 10 Słonecznk czarny 1,88 11 Ryż bały 1,19 12 Krokosz (kard) 1,19 Źródło: Ovgor 128
3 Określene czasu meszana... Badana prowadzono w meszalnku pasz o dzałanu okresowym z meszadłem ślmakowym. Wymary meszalnka podano we wcześnejszych publkacjach autorów [Królczyk n. 2005a; Królczyk n. 2005b]. Proces prowadzony jest z recyrkulacja składnków. Czas meszana wynosł 30 mnut. Masa zasypanej meszanny wynosła 2099,5 kg. Próby do badań poberano w mejscu spustu z meszalnka w odstępach 30 sekundowych. Następne rozdzelono próby na poszczególne komponenty, a wydzelone składnk zważono na wadze elektroncznej. Eksperyment trzykrotne powtórzono w celu weryfkacj powtarzalnośc procesu elmnacj błędów. Do analzy statystycznej wynków prezentowanych w postac grafczne na przykładowym rys. 1 wykorzystano sumę kwadratów reszt (SSE). Wymodelowano zwązk pomędzy zmennym: Y - wynkową docelowym rozkładem częstośc składnków oraz X - zmenną nezależną rozkłady udzałów poszczególnych składnków w kolejnych odstępach czasowych. Dla każdej z poszczególnych prób oblczono SSE w kolejnych punktach czasu meszana. Suma kwadratów reszt jest zdefnowana następująco [Aczel 2005]: gdze: SSE e y ŷ n n 2 2 = e ( ˆ = y y ) (1) = 1 = 1 SSE suma kwadratów reszt, błąd tej obserwacj, wartość zmennej wynkowej docelowego rozkładu częstośc składnków wartość przewdywana z oszacowana otrzymanego z prostej regresj. Sumy kwadratów reszt w poszczególnym punktach czasu meszana posłużyły do przedstawena wykresów obrazujących przebeg procesu w czase (rys. 2). Gdy SSE jest równe zero, wówczas udzały wszystkch komponentów w określonym punkce czasowym są równe wartoścom docelowym, jakość meszanny jest węc najlepsza. Wynk badań ch analza Wynk badań zaprezentowane są na przykładowym wykrese dla jednego składnka meszanny (rys. 1). 129
4 Jolanta Królczyk, Marek Tukendorf Wyka brązowa 12,00% koncentracja składnka [%] 10,00% 8,00% 6,00% 4,00% 2,00% 0,00% czas meszana [s] Rys. 1. Wykres zman procentowego udzału wyk brązowej w meszance BP Ekonomczna w czase 30 mnut meszana Fg. 1. Dagram showng changes n brown vetch percent share n the BP Ekonomczna mxture over 30 mnutes of mxng Na wykrese przedstawono zmany sumy kwadratów reszt dla trzech prób (rys. 2). Rys. 2. Fg. 2. Wykres zman sumy kwadratów reszt w zależnośc od czasu meszana uzyskany dla meszanny 12 składnkowej dla 3 ser badawczych Dagram showng changes n the sum of rest squares n relaton to mxng tme, obtaned for a 12-component mxture for 3 test seres 130
5 Określene czasu meszana... Analza wykresów zman resztowej sumy kwadratów w funkcj czasu przeprowadzona dla ser trzech prób badanej meszanny potwerdzła zaobserwowaną wcześnej właścwość polegającą na tym, że można wyraźne podzelć proces meszana na dwa etapy: burzlwych zman oraz drug zman łagodnych. Dwa etapy procesu zaznaczono na wykrese (rys. 2) w postac obszarów: I II etap meszana. W badanach zaprezentowanych w nnej pracy [Królczyk n. 2005b] do opsu przebegu procesu w czase wykorzystano analzę skupeń. Potwerdzenem wcześnej wycągnętych wnosków o podzale czasu meszanna na dwa etapy jest obserwacja procesu analzowana za pomocą zman sumy kwadratów reszt w czase. Potwerdzono równeż nny wcześnej wysunęty wnosek o skrócenu czasu meszana o połowę (na wykrese rys. 2 grafczne przedstawono ponową lną przerywaną), poneważ jak zaobserwowano (por. rys. 2) od 15 mnuty meszane ne przynosło wyraźnej zmany (polepszena) jakośc meszanny ocenanej w tym przypadku na podstawe odchylena wartośc uzyskanych z pomarów od wartośc docelowych (składu meszanny zakładanego przez producenta). Wnosk 1. Analza zman wartośc suma kwadratów reszt pozwala na obserwację charakteru procesu meszana nejednorodnych meszann zarnstych. 2. Proces meszana można podzelć na dwa etapy: perwszy zman procentowych udzałów składnków określanych jako burzlwe oraz drug zman łagodnych. Perwszy etap dotyczy początkowych mnut meszana do mnuty 14, natomast drug etap okresu od 15 do 30 mnuty. 3. Można skrócć czas meszana o połowę, bowem w drugm etape procesu meszane ne przynos wyraźnej poprawy jakośc. Praca powstała przy współfnansowanu ze środków Europejskego Funduszu Społecznego Un Europejskej oraz ze środków budżetu państwa Bblografa Aczel A.D. Statystyka w zarządzanu. PWN ISBN X Boss J Meszane materałów zarnstych. PWN, Warszawa Wrocław. ISBN Cahn D.S., Fuerstenau D.W. 1968/1969. A probablstc model of the dffussonal mxng of partculate solds. Powder Technology, 2. s Inoue I., Yamaguch K Partcle moton n a mxer n a two dmensonal V-type mxer. Int. Chem. Eng. Vol. 10, No 3: s
6 Jolanta Królczyk, Marek Tukendorf Królczyk J., Matuszek D, Tukendorf M. 2005a. Analza stanów składu nejednorodnej meszanny zarnstej w procese przygotowana paszy dla gołęb w warunkach przemysłowych z wykorzystanem metody taksonomcznej. Inżynera Rolncza 14(74). s Królczyk J., Tukendorf M. 2005b. Zależność przebegu meszana układu weloskładnkowego od udzału składnków ocenana analzą skupeń. Acta Scentarum Polonorum. Technca Agrara 4(2) s Oyama Y., Ayak K. 1956: Mxng of partculate solds. Kagaku Kogaku, 20. s Stange K De Mschgüte ener Zufallsmschung aus dre und mehr Komponenten, bd. 35, No 8. s Tukendorf M. 2002a. Porównane sposobów modelowana procesu meszana jednorodnych układów zarnstych przy użycu modelu stochastycznego oraz metody wstecznej propagacj w technce sztucznych sec neuronowych, Inżynera Rolncza 2(35). s Tukendorf M. 2002b. Przygotowane danych w procese uczena sztucznej sec neuronowej w modelowanu meszana układów zarnstych. Inżynera Rolncza 9(42). s DETERMINATION OF MIXING DURATION FOR MULTICOMPONENT GRANULAR SYSTEM DURING MIXING WITH RECIRCULATION OF COMPONENTS Summary. The paper presents results of mxng of a twelve-component granular system. An ndustral mxer wth worm-type agtator was used n the tests. Components recrculaton was an addtonal process carred out whle mxng. A lnear regresson model was used to characterse the process. The model parameter the sum of rest squares, was used to compare n ndvdual tme ponts, how far percent shares of all mxture components dffer from target values, that s from mxture composton assumed by the manufacturer. The analyss of dagrams showng changes of the sum of rest squares n functon of tme, completed for the seres of three tested mxture samples proved prevously observed characterstc - possblty to clearly dvde the mxng process n two stages: the frst one of turbulent changes, and the second one - of soft changes. Key words: granular materals, nhomogeneous granular mxture, multcomponent granular mxture, feed, the sum of rest squares Adres do korespondencj: Jolanta Królczyk; e-mal: j.krolczyk@po.opole.pl Katedra Technk Rolnczej Leśnej Poltechnka Opolska ul. Mkołajczyka Opole 132
OKREŚLENIE EFEKTYWNEGO CZASU MIESZANIA Z RECYRKULACJĄ SKŁADNIKÓW DLA DZIESIĘCIOSKŁADNIKOWEJ MIESZANKI PASZOWEJ
Inżynieria Rolnicza 5(130)/2011 OKREŚLENIE EFEKTYWNEGO CZASU MIESZANIA Z RECYRKULACJĄ SKŁADNIKÓW DLA DZIESIĘCIOSKŁADNIKOWEJ MIESZANKI PASZOWEJ Jolanta Królczyk Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, Politechnika
Bardziej szczegółowoANALIZA ZMIAN JAKOŚCI WIELOSKŁADNIKOWEJ MIESZANINY ZIARNISTEJ W PRZEMYSŁOWYM MIESZALNIKU PASZ
Inżynieria Rolnicza 8(117)/2009 ANALIZA ZMIAN JAKOŚCI WIELOSKŁADNIKOWEJ MIESZANINY ZIARNISTEJ W PRZEMYSŁOWYM MIESZALNIKU PASZ Jolanta Królczyk, Marek Tukiendorf Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, Politechnika
Bardziej szczegółowoWYZNACZENIE EFEKTYWNEGO CZASU MIESZANIA W MIESZALNIKU Z MIESZADŁEM ŚLIMAKOWYM
Inżynieria Rolnicza 6(104)/2008 WYZNACZENIE EFEKTYWNEGO CZASU MIESZANIA W MIESZALNIKU Z MIESZADŁEM ŚLIMAKOWYM Jolanta Królczyk, Marek Tukiendorf Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, Politechnika Opolska
Bardziej szczegółowoBADANIE PROCESU MIESZANIA WIELOSKŁADNIKOWEJ MIESZANINY ZIARNISTEJ W ZALEŻNOŚCI OD SPOSOBU PODAWANIA SKŁADNIKÓW
Inżynieria Rolnicza 2(1)/28 BADANIE PROCESU MIESZANIA WIELOSKŁADNIKOWEJ MIESZANINY ZIARNISTEJ W ZALEŻNOŚCI OD SPOSOBU PODAWANIA SKŁADNIKÓW Jolanta Królczyk, Marek Tukiendorf Katedra Techniki Rolniczej
Bardziej szczegółowoOCENA JAKOŚCI WIELOSKŁADNIKOWEJ, NIEJEDNORODNEJ MIESZANINY ZIARNISTEJ
Inżynieria Rolnicza 2(90)/2007 OCENA JAKOŚCI WIELOSKŁADNIKOWEJ, NIEJEDNORODNEJ MIESZANINY ZIARNISTEJ Jolanta Królczyk, Marek Tukiendorf Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, Politechnika Opolska Streszczenie:
Bardziej szczegółowoMIESZANIE I SEGREGACJA PODCZAS PROCESU UJEDNORODNIANIA PASZ
Inżynieria Rolnicza 6(94)/27 MIESZANIE I SEGREGACJA PODCZAS PROCESU UJEDNORODNIANIA PASZ Jolanta Królczyk, Marek Tukiendorf Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, Politechnika Opolska Streszczenie: W pracy
Bardziej szczegółowoProces narodzin i śmierci
Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do
Bardziej szczegółowoANALIZA ZMIAN JAKOŚCI WIELOSKŁADNIKOWYCH MIESZANIN ZIARNISTYCH NA LINII MIESZANIA W PRZEMYSŁOWEJ WYTWÓRNI PASZ
Inżynieria Rolnicza 5(130)/2011 ANALIZA ZMIAN JAKOŚCI WIELOSKŁADNIKOWYCH MIESZANIN ZIARNISTYCH NA LINII MIESZANIA W PRZEMYSŁOWEJ WYTWÓRNI PASZ Jolanta Królczyk Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, Politechnika
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Bardziej szczegółowoBadanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej
Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.
Bardziej szczegółowoSZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez dla wielu populacji
Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj
Bardziej szczegółowoWPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO
Walenty OWIECZKO WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI A IEPEWOŚĆ WYIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO STRESZCZEIE W artykule przedstaono ynk analzy nepenośc pomaru ybranych cech obektu obrazu cyfroego. Wyznaczono
Bardziej szczegółowoModele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.
Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można
Bardziej szczegółowoSPRAWDZANIE PRAWA MALUSA
INSTYTUT ELEKTRONIKI I SYSTEMÓW STEROWANIA WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA LABORATORIUM FIZYKI ĆWICZENIE NR O- SPRAWDZANIE PRAWA MALUSA I. Zagadnena do przestudowana 1. Fala elektromagnetyczna,
Bardziej szczegółowo) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
Bardziej szczegółowoSprawozdanie powinno zawierać:
Sprawozdane pownno zawerać: 1. wypełnoną stronę tytułową (gotowa do ćw. nr 0 na strone drugej, do pozostałych ćwczeń zameszczona na strone 3), 2. krótk ops celu dośwadczena, 3. krótk ops metody pomaru,
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Zajęcia 3
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 3 1. Dobroć dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R Dk Dekompozycja warancj zmennej zależnej ż Współczynnk determnacj R. Zmenne cągłe a
Bardziej szczegółowoOCENA JEDNORODNOŚCI JEDENASTOSKŁADNIKOWEJ MIESZANKI PASZ
I N Ż YNIERIA R OLNICZA A GRICULTURAL E NGINEERING 2013: Z. 2(143) T.1 S. 175-181 ISSN 1429-7264 Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej http://www.ptir.org OCENA JEDNORODNOŚCI JEDENASTOSKŁADNIKOWEJ MIESZANKI
Bardziej szczegółowoZadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane
Bardziej szczegółowoENERGIA MIESZANIA WYBRANYCH MATERIAŁÓW ZIARNISTYCH W MIESZALNIKU Z MIESZADŁEM ŚLIMAKOWYM PIONOWYM
Inżynieria Rolnicza 6(94)/2007 ENERGIA MIESZANIA WYBRANYCH MATERIAŁÓW ZIARNISTYCH W MIESZALNIKU Z MIESZADŁEM ŚLIMAKOWYM PIONOWYM Marek Węgrzyn Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, Politechnika Opolska
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012
ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW (88)/01 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANIE ASOWEGO OENTU BEZWŁADNOŚCI WZGLĘDE OSI PIONOWEJ DLA SAOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWIE WZORU EPIRYCZNEGO 1. Wstęp asowy moment
Bardziej szczegółowoPlan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup
Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT
Bardziej szczegółowoAnaliza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A
Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5
MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając
Bardziej szczegółowoZjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)
Statystyka - nauka zajmująca sę metodam badana przedmotów zjawsk w ch masowych przejawach ch loścową lub jakoścową analzą z punktu wdzena nauk, do której zakresu należą.
Bardziej szczegółowoEvaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model
Jadwga LAL-JADZIAK Unwersytet Zelonogórsk Instytut etrolog Elektrycznej Elżbeta KAWECKA Unwersytet Zelonogórsk Instytut Informatyk Elektronk Ocena dokładnośc estymacj funkcj korelacyjnych z użycem modelu
Bardziej szczegółowo3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO
3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STŁEGO I PRZEMIENNEGO 3.1. Cel zakres ćwczena Celem ćwczena jest zapoznane sę z podstawowym właścwoścam łuku elektrycznego palącego sę swobodne, w powetrzu o cśnentmosferycznym.
Bardziej szczegółowo( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Katarzyna Rosak-Lada Zajęca 3 1. Dobrod dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R 2 Dekompozycja warancj zmennej zależnej Współczynnk determnacj R 2 2. Zmenne
Bardziej szczegółowoPAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY. Zakład Budowy i Eksploatacji Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA
PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY Zakład Budowy Eksploatacj Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA Temat ćwczena: PRAKTYCZNA REALIZACJA PRZEMIANY ADIABATYCZNEJ.
Bardziej szczegółowoSystemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne
ś POLITECHNIKA POZNAŃSKA INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA PROWADZĄCY: mgr nż. Łukasz Amanowcz Systemy Ochrony Powetrza Ćwczena Laboratoryjne 2 TEMAT ĆWICZENIA: Oznaczane lczbowego rozkładu lnowych projekcyjnych
Bardziej szczegółowoMetody predykcji analiza regresji
Metody predykcj analza regresj TPD 008/009 JERZY STEFANOWSKI Instytut Informatyk Poltechnka Poznańska Przebeg wykładu. Predykcja z wykorzystanem analzy regresj.. Przypomnene wadomośc z poprzednch przedmotów..
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010
EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra
Bardziej szczegółowo65120/ / / /200
. W celu zbadana zależnośc pomędzy płcą klentów ch preferencjam, wylosowano kobet mężczyzn zadano m pytane: uważasz za lepszy produkt frmy A czy B? Wynk były następujące: Odpowedź Kobety Mężczyźn Wolę
Bardziej szczegółowoWikiWS For Business Sharks
WkWS For Busness Sharks Ops zadana konkursowego Zadane Opracowane algorytmu automatyczne przetwarzającego zdjęce odręczne narysowanego dagramu na tablcy lub kartce do postac wektorowej zapsanej w formace
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB
Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe
Bardziej szczegółowoZestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.
Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :
Bardziej szczegółowoI. Elementy analizy matematycznej
WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem
Bardziej szczegółowo6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO
Różnce mędzy obserwacjam statystycznym ruchu kolejowego a samochodowego 7. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO.. Obserwacje odstępów mędzy kolejnym wjazdam na stację
Bardziej szczegółowoRUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.
RUCH OBROTOWY Można opsać ruch obrotowy ze stałym przyspeszenem ε poprzez analogę do ruchu postępowego jednostajne zmennego. Ruch postępowy a const. v v at s s v t at Ruch obrotowy const. t t t Dla ruchu
Bardziej szczegółowoSTATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],
STATECZNOŚĆ SKARP W przypadku obektu wykonanego z gruntów nespostych zaprojektowane bezpecznego nachylena skarp sprowadza sę do przekształcena wzoru na współczynnk statecznośc do postac: tgφ tgα = n gdze:
Bardziej szczegółowo5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA
. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,
Bardziej szczegółowoZa: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch
Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym
Bardziej szczegółowoStatystyka Opisowa 2014 część 1. Katarzyna Lubnauer
Statystyka Opsowa 2014 część 1 Katarzyna Lubnauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzanu Admr D. Aczel 2. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucjan Kowalsk. 4. Statystyka opsowa,
Bardziej szczegółowoWPŁYW WYMIARÓW NASION NA PROCES MIESZANIA W MIESZALNIKU PRZESYPOWYM Z ZASTOSOWANIEM DODATKOWYCH ELEMENTÓW WSPOMAGAJĄCYCH
Inżynieria Rolnicza 8(96)/2007 WPŁYW WYMIARÓW NASION NA PROCES MIESZANIA W MIESZALNIKU PRZESYPOWYM Z ZASTOSOWANIEM DODATKOWYCH ELEMENTÓW WSPOMAGAJĄCYCH Dominika Matuszek, Marek Tukiendorf Katedra Techniki
Bardziej szczegółowo(M2) Dynamika 1. ŚRODEK MASY. T. Środek ciężkości i środek masy
(MD) MECHANIKA - Dynamka T. Środek cężkośc środek masy (M) Dynamka T: Środek cężkośc środek masy robert.szczotka(at)gmal.com Fzyka astronoma, Lceum 01/014 1 (MD) MECHANIKA - Dynamka T. Środek cężkośc środek
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej
Bardziej szczegółowoAnaliza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)
Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz
Bardziej szczegółowoJolanta Królczyk PROCES MIESZANIA WIELOSKŁADNIKOWYCH MATERIAŁÓW ZIARNISTYCH W MIESZALNIKU ŚLIMAKOWYM
PROCES MIESZANIA WIELOSKŁADNIKOWYCH MATERIAŁÓW ZIARNISTYCH W MIESZALNIKU ŚLIMAKOWYM Jolanta Królczyk Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, Politechnika Opolska 1 WPROWADZENIE Proces mieszania jest szczególną
Bardziej szczegółowoProjekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE
Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:
Bardziej szczegółowoSTARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU
Ewa Szymank Katedra Teor Ekonom Akadema Ekonomczna w Krakowe ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Abstrakt Artykuł przedstawa wynk badań konkurencyjnośc
Bardziej szczegółowoADAPTACJA FUNKCJI KWADRATOWEJ DO OPISU ZMIAN JAKOŚCI MIESZANKI ZIARNISTEJ
Inżynieria Rolnicza 9(107)/008 ADAPTACJA FUNKCJI KWADRATOWEJ DO OPISU ZMIAN JAKOŚCI MIESZANKI ZIARNISTEJ Dominika Matuszek, Marek Tukiendorf Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, Politechnika Opolska Streszczenie:
Bardziej szczegółowoSemestr zimowy Brak Nie
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angelskm Obowązuje od roku akademckego 2015/2016 Z-ID-702 Semnarum praca dyplomowa Semnar and Dplom Thess A. USYTUOWANIE MODUŁU
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,
Bardziej szczegółowoZastosowanie symulatora ChemCad do modelowania złożonych układów reakcyjnych procesów petrochemicznych
NAFTA-GAZ styczeń 2011 ROK LXVII Anna Rembesa-Śmszek Instytut Nafty Gazu, Kraków Andrzej Wyczesany Poltechnka Krakowska, Kraków Zastosowane symulatora ChemCad do modelowana złożonych układów reakcyjnych
Bardziej szczegółowoA C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009.
A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009 Unwersytet Mkołaja Kopernka w Torunu Katedra Ekonometr Statystyk Elżbeta
Bardziej szczegółowoAnaliza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009
Mara Konopka Katedra Ekonomk Organzacj Przedsęborstw Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego w Warszawe Analza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Wstęp Polska prywatyzacja
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Wykład 2
Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad
Bardziej szczegółowoPODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH
PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Wprowadzene Nnejsza ulotka adresowana jest zarówno do osób dopero ubegających
Bardziej szczegółowoW praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.
Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas
Bardziej szczegółowoXXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne
XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca
Bardziej szczegółowoRegulamin promocji 14 wiosna
promocja_14_wosna strona 1/5 Regulamn promocj 14 wosna 1. Organzatorem promocj 14 wosna, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa od 01 lutego 2014 do 30
Bardziej szczegółowo5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim
5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną
Bardziej szczegółowoAPROKSYMACJA QUASIJEDNOSTAJNA
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 73 Electrcal Engneerng 213 Jan PURCZYŃSKI* APROKSYMACJA QUASIJEDNOSTAJNA W pracy wykorzystano metodę aproksymacj średnokwadratowej welomanowej, przy
Bardziej szczegółowoKarta (sylabus) modułu/przedmiotu
Karta (sylabus) mułu/przedmotu Budownctwo (Nazwa kerunku studów) Studa I Stopna Przedmot: Materały budowlane II Constructon materals Rok: II Semestr: MK_26 Rzaje zajęć lczba gzn: Studa stacjonarne Studa
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE WIELOWYMIAROWEJ ANALIZY WARIANCJI DO OCENY ROZMIARU PRÓBY WIELOSKŁADNIKOWYCH PASZ
I N Ż YNIERIA R OLNICZA A GRICULTURAL E NGINEERING 2013: Z. 2(143) T.1 S. 183-189 ISSN 1429-7264 Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej http://www.ptir.org ZASTOSOWANIE WIELOWYMIAROWEJ ANALIZY WARIANCJI
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że
Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam
Bardziej szczegółowoMETODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki
Metody Planowana Eksperymentów Rozdzał 1. Strona 1 z 14 METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW dr hab. nż. Marusz B. Bogack Marusz.Bogack@put.poznan.pl www.fct.put.poznan.pl/cv23.htm Marusz B. Bogack 1 Metody
Bardziej szczegółowoSystem Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik
Opracowane w ramach projektu System Przecwdzałana Powstawanu Bezroboca na Terenach Słabo Zurbanzowanych ze środków Europejskego Funduszu Społecznego w ramach Incjatywy Wspólnotowej EQUAL PARTNERSTWO NA
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej
Rachunek prawdopodobeństwa statstka W 11: Analz zależnoścpomędz zmennm losowm Model regresj welokrotnej Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Model regresj lnowej Model regresj lnowej prostej
Bardziej szczegółowoPROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE
PROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE Janusz Wątroba, StatSoft Polska Sp. z o.o. W nemal wszystkch dzedznach badań emprycznych mamy do czynena ze złożonoścą zjawsk procesów.
Bardziej szczegółowoMETODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.
Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)
Bardziej szczegółowoPłyny nienewtonowskie i zjawisko tiksotropii
Płyny nenewtonowske zjawsko tksotrop ) Krzywa newtonowska, lnowa proporcjonalność pomędzy szybkoścą ścnana a naprężenem 2) Płyny zagęszczane ścnanem, naprężene wzrasta bardzej nż proporcjonalne do wzrostu
Bardziej szczegółowoPlanowanie eksperymentu pomiarowego I
POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak
Bardziej szczegółowoSYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TWIERDZENIE BAYESA Wedza pozyskwana przez metody probablstyczne ma
Bardziej szczegółowoTRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE
POLITHNIKA RZSZOWSKA Katedra Podstaw lektronk Instrkcja Nr4 F 00/003 sem. letn TRANZYSTOR IPOLARNY HARAKTRYSTYKI STATYZN elem ćwczena jest pomar charakterystyk statycznych tranzystora bpolarnego npn lb
Bardziej szczegółowoWspółczynnik przenikania ciepła U v. 4.00
Współczynnk przenkana cepła U v. 4.00 1 WYMAGANIA Maksymalne wartośc współczynnków przenkana cepła U dla ścan, stropów, stropodachów, oken drzw balkonowych podano w załącznku do Rozporządzena Mnstra Infrastruktury
Bardziej szczegółowoKształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu
PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju
Bardziej szczegółowoD Archiwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów
Kraków 01.10.2015 D Archwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów Procedura Archwzacj Prac Dyplomowych jest realzowana zgodne z zarządzenem nr 71/2015 Rektora Unwersytetu Rolnczego m. H. Kołłątaja
Bardziej szczegółowoWSPOMAGANIE PROCESU MIESZANIA NIEJEDNORODNYCH UKŁADÓW ZIARNISTYCH WKŁADKĄ TYPU DOUBLE CONE
Inżynieria Rolnicza 2(9)/27 WSPOMAGANIE PROCESU MIESZANIA NIEJEDNORODNYCH UKŁADÓW ZIARNISTYCH WKŁADKĄ TYPU DOUBLE CONE Dominika Matuszek, Marek Tukiendorf Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, Politechnika
Bardziej szczegółowo± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości
Podstawowe pojęca procesu pomarowego kreślene jakośc poznana rzeczywstośc Δ zmerzone rzeczywste 17 9 Zalety stosowana elektrycznych przyrządów 1/ 1. możlwość budowy czujnków zamenających werne każdą welkość
Bardziej szczegółowoα i = n i /n β i = V i /V α i = β i γ i = m i /m
Ćwczene nr 2 Stechometra reakcj zgazowana A. Część perwsza: powtórzene koncentracje stężena 1. Stężene Stężene jest stosunkem lośc substancj rozpuszczonej do całkowtej lośc rozpuszczalnka. Sposoby wyrażena
Bardziej szczegółowoPomiary parametrów akustycznych wnętrz.
Pomary parametrów akustycznych wnętrz. Ocena obektywna wnętrz pod względem akustycznym dokonywana jest na podstawe wartośc następujących parametrów: czasu pogłosu, wczesnego czasu pogłosu ED, wskaźnków
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE PRZEPŁYWU POWIETRZA W KANAŁACH WENTYLACYJNYCH PIECZARKARNI
Inżynera Rolncza 10(108)/2008 MODELOWANIE PRZEPŁYWU POWIETRZA W KANAŁACH WENTYLACYJNYCH PIECZARKARNI Leonard Vorontsov, Ewa Wachowcz Katedra Automatyk, Poltechnka Koszalńska Streszczene: W pracy przedstawono
Bardziej szczegółowoD Archiwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla opiekunów/promotorów/recenzentów
D Archwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla opekunów/promotorów/recenzentów Kraków 13.01.2016 r. Procedura Archwzacj Prac Dyplomowych jest realzowana zgodne z zarządzenem nr 71/2015 Rektora Unwersytetu
Bardziej szczegółowoStatystyka. Zmienne losowe
Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu
Bardziej szczegółowoWSKAŹNIK OCENY HIC SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO
WSKAŹNIK OCENY SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO Dagmara KARBOWNICZEK 1, Kazmerz LEJDA, Ruch cała człoweka w samochodze podczas wypadku drogowego zależy od sztywnośc nadwoza
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA WAHANIA SEZONOWE
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36 Krzysztof Dmytrów * Marusz Doszyń ** Unwersytet Szczecńsk PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA
Bardziej szczegółowoKomórkowy model sterowania ruchem pojazdów w sieci ulic.
Komórkowy model sterowana ruchem pojazdów w sec ulc. Autor: Macej Krysztofak Promotor: dr n ż. Marusz Kaczmarek 1 Plan prezentacj: 1. Wprowadzene 2. Cel pracy 3. Podsumowane 2 Wprowadzene Sygnalzacja śwetlna
Bardziej szczegółowoPaństwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Raciborzu
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Racborzu KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmotu: Termnologa ekonomczna prawncza 2. Kod przedmotu: FGB-23 3. Okres ważnośc karty: 2015-2018 4. Forma kształcena: studa perwszego
Bardziej szczegółowoPortfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego
Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa
Bardziej szczegółowoWykład Turbina parowa kondensacyjna
Wykład 9 Maszyny ceplne turbna parowa Entropa Równane Claususa-Clapeyrona granca równowag az Dośwadczena W. Domnk Wydzał Fzyk UW ermodynamka 08/09 /5 urbna parowa kondensacyjna W. Domnk Wydzał Fzyk UW
Bardziej szczegółowoTeoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru
Pomary fzyczne - dokonywane tylko ze skończoną dokładnoścą. Powodem - nedoskonałość przyrządów pomarowych neprecyzyjność naszych zmysłów borących udzał w obserwacjach. Podawane samego tylko wynku pomaru
Bardziej szczegółowoPraca podkładu kolejowego jako konstrukcji o zmiennym przekroju poprzecznym zagadnienie ekwiwalentnego przekroju
Praca podkładu kolejowego jako konstrukcj o zmennym przekroju poprzecznym zagadnene ekwwalentnego przekroju Work of a ralway sleeper as a structure wth varable cross-secton - the ssue of an equvalent cross-secton
Bardziej szczegółowoAnaliza regresji modele ekonometryczne
Analza regresj modele ekonometryczne Klasyczny model regresj lnowej - przypadek jednej zmennej objaśnającej. Rozpatrzmy klasyczne zagadnene zależnośc pomędzy konsumpcją a dochodam. Uważa sę, że: - zależność
Bardziej szczegółowoAnaliza korelacji i regresji
Analza korelacj regresj Zad. Pewen zakład produkcyjny zatrudna pracownków fzycznych. Ich wydajność pracy (Y w szt./h) oraz mesęczne wynagrodzene (X w tys. zł) przedstawa ponższa tabela: Pracownk y x A
Bardziej szczegółowoKrzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej
Krzysztof Borowsk Zastosowane metody wdeł cenowych w analze technczne Wprowadzene Metoda wdeł cenowych została perwszy raz ogłoszona przez Alana Andrewsa 1 w roku 1960. Trzy lne wchodzące w skład metody
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA W PRZESIEWACZACH WIELOPOKŁADOWYCH
Prace Naukowe Instytutu Górnctwa Nr 136 Poltechnk Wrocławskej Nr 136 Studa Materały Nr 43 2013 Jerzy MALEWSKI* Marta BASZCZYŃSKA** przesewane, jakość produktów, optymalzacja OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA
Bardziej szczegółowo