Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Laboratory investigations on landing gear ground reactions (load) measurement

100%

Skorupka Z.

Journal of KONES

|

2017

|

tom Vol. 24, No. 2

225--230

EN

Ground reaction measurement in landing gear laboratory tests is used in order to gain knowledge about loads transferred to the aircraft structure. Ground reaction level is defined during aircraft design phase and it is required not to exceed limit value in real construction. Load from landing affect directly strength of aircraft structure especially mounting points what translates both strength of aircraft structure especially mounting points what translates both on safety and weight of the final design. Meeting the safety requirements is crucial in aviation regulations conformity. Landing gear ground reactions evaluation is performed during laboratory tests in order to meet the compliance with the ground load requirements assumed in design phase. Proper test method is crucial to prove the actual load. One of the methods is landing gear dynamic drop test where landing forces are measured. Force measurement is made in several ways according to test stand construction and test object specifics. In this article, three methods are described due to author’s experience in landing gear tests. Proposed techniques cover two direct and one indirect force measurements. Direct approach is based on strain gauge measurement principle. One is a strain gauge plate fixed to the ground while the second one is based on strain gauges attached to landing gear mounting nodes. Indirect approach is based on the acceleration of the tested object, which by definition is correlated with the force applied to the structure. Obtained test results allow determining the kinetic energy absorbed by landing gear during drop test. In this article author also presented numerical integration of the time history data and compared them with simulation results in order to show equivalence of all three of the test methods and to prove correctness of the test initial conditions determination.

2

Błąd i niepewność pomiaru bezpośredniego

86%

Jaworski J. M.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

1999

|

tom R. 3, nr 9

8-12

PL

Drugi z serii artykułów zapowiedzianych w (1), których celem jest wyjaśnienie tajników niedokładności błędów i niepewności pomiarów. Zagadnienia te zapewne powinny być nieobce znaczącej liczbie czytelników. Przedstawiono sposoby obliczania błędu graficznego i niepewności - parametrów charakteryzujacych niedokładność pomiaru bezpośredniego ( w którym wartość wielkości mierzonej jest dana wprost przez wskazanie miernika). Danymi wejściowymi jest seria wyników pomiarów powtórzonych w warunkach powtarzalności. Obliczanie błędu granicznego i niepewności wymaga założenia o hipotetycznym powtarzaniu serii pomiarów. Obliczanie błędu granicznego opiera się na założeniu hipotetycznego powtarzania serii w warunkach powtarzalności, oznacza to, że wszystkie serie są powtarzane z tym samym błędem systematycznym. Obliczanie niepewności opiera się na założeniu hipotetycznego powtarzania serii w warunkach centrujących wokół wartosci prawdziwej rozkład średniej arytmetycznej. Oba sposoby oceny niedokładności są poprawne, lecz dają wyniki nieznacznie różniące się. Wyrażanie miedokładności pomiaru przez niepewność jest zalecane przez Guide to the Expression of Uncertainty in measurement (ISO, 1993, 1995).

EN

Method of the evaluation of limiting error and uncertainty (as parameters of inaccuracy) in direct measurement are presented in the paper. The series of results of measurements which are repeated in repeatability conditions are input data. To estime the limiting error and uncertainty we must assume that series of measurements is hypothetically repeated. To estime the limiting error we assume the repetition in repeatability conditions. It means that all measurements in all series have the same systematic error. To estime the uncertainty we assume such series repetition that makes the mean of average equal to the true value. Both these methods of the inaccuracy expression are correct although they give a little diferent results. To use the uncertainty to describe the measurent incurracy is recommended by Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (ISO, 1993, 1995).

3

Sweet Corn Yield Simulation Using Normalized Difference Vegetation Index and Leaf Area Index

86%

Lykhovyd P.

Journal of Ecological Engineering

|

2020

|

tom Vol. 21, nr 3

228--236

EN

The authors determined the accuracy and reliability of yielding models by using the values of two differently obtained indices – the leaf area index (LAI) obtained through direct surface measurements, and the normalized difference vegetation index (NDVI) obtained through spatial remote sensing of crops. The study based on the drip-irrigated sweet corn yielded the data obtained in the field experiment held in the semi-arid climate on darkchestnut soil in the South of Ukraine. The suitability of the LAI and NDVI for the simulation of sweet corn yields was estimated by the regression analysis of the yielding data by correlation (R) and determination (R2) coefficients. Additionally, mathematical models for the crop yields estimation based on the regression analysis were developed. It was determined that LAI is a more suitable index for the crop yield prediction: the R2 value was 0.92 and 0.94 against 0.85 for the NDVI-based models.I It was determined that it is better to use the LAI values obtained at the stage of flowering, when R2 averaged to 0.94, and the NDVI-based models does not depend on the crop stage (the R2 was 0.85 both for the flowering and ripening stages of the plant development). The combined NDVI-LAI model showed that there is no necessity in the complication of the LAI-based model through introduction of the remotely sensed index because of insignificant improvement in the performance (R2 was 0.94 and 0.92).

4

Pomiary częstotliwości : wprowadzenie

72%

Kuczyński K.

Elektro Info

|

2017

|

tom nr 9

120--122

PL

Autor przedstawia definicję częstotliwości i jej jednostkę oraz omawia cyfrowe, bezpośrednie i pośrednie pomiary częstotliwości przywołując dla nich wzory matematyczne.

5

Wykorzystanie pomiarów bezpośrednich w diagnostyce prostownika z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych

72%

Kwater T. , Tejchman M. , Szostek Z. , Żmuda B.

Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Elektrotechnika

|

2002

|

tom z. 24 [200]

75-82

PL

Powszechność stosowania układów elektronicznych wynika z tempa rozwoju cywilizacji społeczeństwa. Od prawidłowej pracy układu zasilającego zależy okres użytkowania urządzeń elektronicznych. Nieprawidłowe funkcjonowanie układu prostowniczego może spowodować uszkodzenia całych podzespołów. W artykule zaproponowano diagnozowanie układu prostowniczego na bazie pomiarów bezpośrednich z zastosowaniem Sztucznych Sieci Neuronowych LVQ. Proponowana metoda jest łatwa w realizacji i charakteryzuje się prostotą wykonania. Pozwala na bezinwazyjne oddziaływanie na układ prostowniczy i na natychmiastowe otrzymanie rezultatów. Przedstawiono wyniki badań symulacyjnych.

6

Niepewność szacowania strat ciepła z wyposażenia budynków i instalacji przemysłowych

58%

Zator S.

Nowa Energia

|

2017

|

tom nr 1

50--53

PL

W artykule skoncentrowano się na problematyce związanej z szacowaniem strat ciepła w instalacjach i obiektach przemysłowych metodami pomiaru bezpośredniego oraz obliczeniowymi. Wskazano źródła niepewności pomiarów, zwracając uwagę na potrzebę uzyskania jak najdokładniejszych pomiarów parametrów takich jak temperatura czy współczynnik przenikania ciepła tak, aby uzyskany końcowy wynik oszacowania strat ciepła był jak najdokładniejszy.