РазноеПечка автономка: Доступ ограничен: проблема с IP

Печка автономка: Доступ ограничен: проблема с IP

Содержание

Автономная(автономка) печка(печь) газовая | Festima.Ru

Переносной автономный отопитель 5квт. дизель (новый) Печь основана на базе автономного отопителя (сухой фен) 5кВт на 12В. Печь предназначена для обогрева закрытых помещений площадью до 20 кв.м. Печь может эффективно использоваться в дачных домиках, палатках, катерах в вахтовках строителей, ж/д вагонах, палатках и т.д. Характеристики: -топливо — дизельное топливо -Номинальное напряжение — 12 в -Тепловая мощность (регулируемая) — 1.0…5,0 кВт -Расход топлива — 0,19…0,5 л/ч -Воздушный поток в максимальном режиме — 132 м.куб./ч -Номинальная потребляемая электрическая мощность от источника питания — 15…90 Вт -Рабочая температура — -40…+40 градусов Цельсия -Масса основной части отопителя — 4,7 кг -Размеры ДхВхШ — 37х40х15 Может называться: автономный отопитель, Автономка, Сухой фен, Стояночный отопитель, Сухой дизельный отопитель, Отопитель салона, автомобильный обогреватель, воздушный отопитель, переносной дизельный отопитель автономный, сухой фен обогрева кабины, лунфей, автотепло, планар, вебасто, webasto, автотепло, Belief, Прамотроник, Eberspacher Airtronic, Avtoteplo, Аэро комфорт, автономка, дополнительная печка.

Артикул товара №771 Переносной автономный отопитель 5кВт. Дизель подходит: Mitsubishi Airtrek 1 поколение 2001 — 2005 (CU4W) Mitsubishi Delica 4 поколение 1994 — 2007 (PB4V) Mitsubishi Jeep 1 поколение 1975 — 1998 (J55) Mitsubishi L200 3 поколение 1996 — 2006 K6, K7 (K64T) Mitsubishi Lancer 8 поколение 1995 — 2000 CK, CM, CJ (CK1) Mitsubishi Montero 3 поколение 2000 — 2006 (V60) Mitsubishi Outlander 2 поколение 2005 — 2012 CW0W (CW4W) Mitsubishi Pajero 2 поколение 1991 — 2000 V20, V30/V40 (V44WG) Mitsubishi Space Wagon 2 поколение 1991 — 1998 (N38W) Opel Astra 3 поколение 2004 — 2014 H (L48) Opel Corsa 3 поколение 2000 — 2006 C (F68) Opel Frontera 1 поколение 1991 — 1998 A (L4) Opel Monterey 1 поколение 1992 — 1999 A (UBS) Opel Tigra 1 поколение 1994 — 2001 A (95) Suzuki Escudo 2 поколение 1997 — 2005 (TD02W) Suzuki Jimny 3 поколение 1998 — 2018 JB23, JB43 (JB23W) Toyota Caldina 3 поколение 2002 — 2007 T240 (AZT246) Toyota Corolla 8 поколение 1995 — 2001 E110 (AE111) Toyota Hiace 4 поколение 1989 — 2004 h200 (KZh206) Toyota Hilux 5 поколение 1988 — 1997 N100, N110, N120, N130, N80, N90 (LN106) Toyota Hilux Surf 2 поколение 1989 — 1995 N120, N130 (KZN130W) Toyota Land Cruiser 10 поколение 1998 — 2007 J100 (HDJ100) Toyota Land Cruiser Prado 2 поколение 1996 — 2002 J90 (KDJ95) Toyota Lite Ace Noah 1 поколение 1996 — 2001 R40, R50 (CR50) Toyota Town Ace 3 поколение 1992 — 1996 (CM60) Toyota Tundra 2 поколение 2006 — н.
в. XK50 (UCK50) УАЗ Буханка 1 поколение 1965 — н.в. (33039) УАЗ Карго 1 поколение 2008 — 2018 (23602-130) УАЗ Патриот 1 поколение 2005 — н.в. (3163) УАЗ Патриот Пикап 1 поколение 2008 — н.в. (23632) УАЗ Профи 1 поколение 2017 — н.в. (236022-010) УАЗ Симбир 1 поколение 1997 — 2005 (31605) УАЗ Хантер 1 поколение 2003 — н.в. (315194) Мицубиси, Митсубиси Аиртрек, Делика, Джип, Л200, Лансер, Монтеро, Аутлендер, Паджеро, Спейс Вагон; Опель Астра, Корса, Фронтера, Монтерей, Тигра; Сузуки Эскудо, Джимни; Тойота, Тоета Калдина, Королла, Хайс, Хайлюкс, Хайлюкс Сурф, Ленд Крузер, Ланд Крузер, Ленд Крузер Прадо, Ланд Крузер Прадо, ЛитАйс Ноах, Лайт Айс Ноах, Таун Айс, ТаунАйс, Тундра; UAZ Buhanka, Kargo, Patriot, Patriot Pickup, Profi, Simbir, Hunter; ____________ Возможна отправка АВИТО ДОСТАВКОЙ и НАЛОЖЕННЫМ платежом. Подробности по телефонам! ЛЮБЫЕ формы оплаты. ——————————————————————————————— Отправка по всей России. Доставка от 1 до 5 дней.
Отгружаем на транспортную компанию в течении 14 часов после подтверждения заказа! ————————————————————————————————— Мы находимся: г. Санкт-Петербург, ул. Планерная 15Б (20 секция) — Магазин г. Санкт-Петербург, ул. Фучика 21в стр.1 — Склад ——————————————————————————————— ПИШИТЕ WhatsApp — сделаем подробные фото товара и предложим аналоги. ——————————————————————————————— Возможно продажа ОПТОМ! Ищем партнеров в регионах!

Автозапчасти

Сервис объявлений OLX: сайт объявлений в Украине

Голубцы Сегодня 02:49

2 000 грн.

Договорная

Мариуполь Сегодня 02:49

Samsung андроид.

Телефоны и аксессуары » Мобильные телефоны / смартфоны

Мариуполь Сегодня 02:48

142 925 грн.

Договорная

Хмельницкий Сегодня 02:48

Харьков, Немышлянский Сегодня 02:48

3 500 грн.

Договорная

Арбузинка Сегодня 02:47

Вебасто что это и чем отличаются, Плюсы и минусы автономок, Какой подогрев выбрать

Что такое Вебаста       

  Вебастой в нашей стране принято называть предпусковой подогрев двигателя ПЖД, или независимую печку кабины. На самом деле это немецкий производитель автомобильных независимых(автономных) отопителей и других автомобильных систем «Webasto».

На равне с этим производителем выпускает автономки другая немецкая фирма

«Eberspacher»

 

 

 

И конечно «Автономные отопители и подогреватели» выпускают в нашей стране:

 

У завода «Адверс» в Самаре «Планар» и «Теплостар»

 

 В Шадринске «ШААЗ»

 

 

У «ЭлтраТермо» из Ржева есть «Прамотроники»

 Выросшие из Купленной Россией у Webasto технологией и маркой Shperos:

и другие за рубежом.

 

 

  

  Автономки бывают

 

  Автономные отопители служат для создания тёплого климата в автомобиле и предпусковой подогрев двигателя в частности. Причём работают автономно, т.е. им не нужен ни двигатель, ни уличная розетка 220V, ни даже контроль и действия водителя.

  Автономки называют сухие и мокрые, предпусковые и догреватели, фены и гидроники, есть дизельные, бензинки и на газу.

 

  По предназначению, или виду теплоносителя бывают:

 

 — Подогреватели двигателя

 

  — Отопители салона

 

  — Подогреватели ДВС — это «водогрейный котёл», который подогревает охлаждайку  Тосол,  Антифриз (ОЖ).

  Их различают на Догреватели и Предпусковые подогреватели.

 

  •   Догреватель

работает только совместно с ДВС. (они не имеют собственного водяного насоса). Обычно устанавливаются штатно на дизельные авто, с целью их быстрого прогрева до рабочей температуры сразу после запуска двигателя. (При наличии знаний можно переделать в предпусковую).

 

  •    Предпусковой подогреватель

 

может работать как совместно с движком, так и без него — подогреть ДВС перед зимним пуском. Быстро нагреть двигатель после его запуска, и даже автоматически прогреть кабину авто.

 

  •   Отопитель салона

 это печка которая обогревает воздух в салоне авто вне зависимости от работы двигателя автомобиля. Можно пользоваться во время стоянки и при движении по дороге. Их ещё называют «Фены», «Воздуходувки» и «Сухие автономки»

 

 

 

 

 

 

  Выбор автономки

 

  Отопители кабины различают по мощности зависящей от объёма нагреваемого помещения:

  •   — 2кВт используют для обычных кабин(камазы + спальник).
  •  — 3-4кВт – большие кабины(американцы).
  •   — 5-8кВт — автодома, кунги.

 

  Предпусковые подогреватели отличаются по объёму ОЖ(охлаждающей жидкости) в ДВС(двигателе) но так как этот параметр редко используется, то различают по объёму камер сгорания(в литрах(они же сантиметры кубические)):

  •   — 4кВт — ДВС до 2,5 литров (большинство легковых с мощностью до 150л.с.(лошадиных сил))
  •   — 5кВт — ДВС от 2,5 до 6 литров (Джипы, микроавтобусы мощностью более 150л.с.)
  •   — 9кВт и выше — ДВС более 6 литров(весь коммерческий транспорт, многоместные автобусы).

 

  Ниже можно скачать методику расчёта тепловой мощности отопителя.

 

 

  Зачем нужна автономка

 

  Автономные отопители салона это безусловный атрибут всех дальнобойщиков, охотников и рыбаков.

Фен работает почти бесшумно; потребляет мало топлива, электроэнергии; и самостоятельно поддерживает заданную водителем температуру.

Подсчёт израсходованного топлива за время стоянки ДВС или автономки покажет окупаемость Webasto и т.д. уже через месяц – два. Кроме того для современных высоконагруженных дизельных двигателей продолжительная работа на холостом ходу во время стоянки вредна.

  Для любых ДВС(двигателей внутреннего сгорания) самое больное(убивает ресурс) это грязный воздушный фильтр и холодный запуск. Один холодный запуск приравнивают к 500км пробега авто.

На зимних дорогах самый пик аварийности происходит в начале движения — окна замёрзли или запотели и движения скованы тёплой одеждой.

 

  Самостоятельно запустившийся перед вашей поездкой  Автономный подогреватель двигателя за 20 — 40 мин работы прогреет ДВС и даже лобовое стекло и салон тёплым воздухом. Запустить Вебасту можно пока вы пьёте дома чай. Позвонив на телефон, нажав кнопку на брелке сигнализации, брелке WEBASTO, или выставив время запуска на пульте-таймере ранее.

  И сейчас Вам уже не нужны «танцы с бубном»  вокруг промёрзшей,

не запустившейся машины. Завели двигатель, и сразу в дорогу.

 

 

  Минусы Вебасто 

 

  Но есть 2 больших минуса:

  Это цена, и разрядка АКБ(аккумулятора авто).

  Б/у, прошедший обслуживание котёл исключает первую неприятность.

  Разрядка АКБ: Чтобы не было проблем с севшим аккумулятором, конечно он должен быть заведомо исправным, свежим(АКБ работающие более 5 лет, уже считаются «супер батареями»).

  Следить за АКБ довольно просто.

Аккумуляторы не любят продолжительной стоянки в морозы, коротких поездок, содержания в грязи не закреплёнными под капотом, и неисправностей бортовой сети автомобиля.

Зимой, перед запуском авто обязательно взгляните на штатный вольтметр, или же установите дополнительно.

Напряжение на клеммах говорит про 

Состояние АКБ.

12.7 В Хорошая  (100%)
12.6 В Нормальная  (90%)
12.5 В Слабая  (70-80%)
12.2 В Разряд (0%)

Данные показания следует замерять при выключенных потребителях, и не менее чем за семь часов после останова ДВС.

 

  При пользовании автономкой, нужно чтобы генератор двигателя заряжал Ваш аккумулятор в два раза дольше.

  Едете на работу 40 минут, — подогрев работает минут 20.

В противном случае, раз в две недели заряжайте АКБ зарядным устройством.

 

 

 

 

Технические характеристики отопителей Webasto и Eberspacher

и расчет подбора мощности автономных отопителей 

можно скачать ниже: 

Патентная заявка США на АВТОНОМНУЮ ГОРЕЛКУ Патентная заявка (заявка № 20200364498, выданная 19 ноября 2020 г.)

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ

Настоящая заявка испрашивает приоритет предварительной заявки на патент США № 62/848,307, поданной 15 мая 2019 г., которая включена в настоящий документ посредством ссылки.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ Область применения

Описанные здесь варианты осуществления в основном относятся к горелкам для избытка углеводородов. В частности, варианты осуществления, описанные здесь, относятся к управлению горением в таких горелках.

Описание предшествующего уровня техники

Мировая нефтегазовая промышленность стремится к повышению экологической безопасности и соответствию требованиям на различных этапах жизненного цикла скважины. Разведка и добыча включают в себя динамические испытания скважин, которые могут добывать большое количество углеводородов на поверхности. Избыточные углеводороды не могут храниться, поэтому наиболее экономичным вариантом часто является утилизация избыточных углеводородов путем сжигания на факеле. Это еще более актуально для оффшорных операций.

Сжигание углеводородов обычно оказывает некоторое воздействие на окружающую среду даже при чистой работе горелки без видимых осадков и дыма. Большая часть воздействия на окружающую среду создается разливами и осадками. Это может быть связано с неполным сгоранием из-за смены жидкости, плохих рабочих параметров горелки и/или плохого контроля. Этапы запуска и отключения имеют решающее значение и требуют тщательного контроля, что требует хорошего человеческого общения и взаимодействия.

Даже самая лучшая горелка нуждается в постоянном контроле и регулировке подачи воздуха во время таких операций для поддержания приемлемого горения за счет изменения свойств жидкости, расхода и погодных условий.

При непрерывной фазе горения, которая может длиться несколько дней, контроль и регулирование подачи воздуха в горелку становится затруднительным. Если не контролировать процесс горения и не регулировать подачу воздуха в зависимости от вида пламени или дыма, это окажет непосредственное влияние на качество горения и выбросы из горелки. Необходимы усовершенствованные методы контроля и управления углеводородными горелками.

РЕЗЮМЕ

Описанные здесь варианты осуществления обеспечивают способы автономного управления углеводородными горелками, включая захват изображения работающей горелки; обработку изображения для формирования набора данных изображения; захват данных датчика работающей горелки; формируют набор данных, содержащий данные датчика и набор данных изображения; предоставление набора данных в систему модели машинного обучения; вывод из системы модели машинного обучения параметра управления подачей воздуха горелки; и применение параметра управления подачей воздуха к горелке.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Для того, чтобы способ, которым перечисленные выше признаки настоящего изобретения могли быть поняты в деталях, более конкретное описание раскрытия, кратко изложенное выше, может быть получено со ссылкой на варианты осуществления, некоторые из которых проиллюстрированы на прилагаемых чертежах. Однако следует отметить, что прилагаемые чертежи иллюстрируют только примерные варианты осуществления и, следовательно, не должны рассматриваться как ограничивающие его объем, и могут допускать другие столь же эффективные варианты осуществления.

РИС. 1 представляет собой системную схему системы управления горелкой согласно одному варианту осуществления.

РИС. 2 представляет собой системную схему системы управления горелкой согласно другому варианту осуществления.

РИС. 3 представляет собой системную схему системы управления горелкой в ​​соответствии с другим вариантом осуществления.

РИС. 4 представляет собой блок-схему, обобщающую способ согласно другому варианту осуществления.

Для облегчения понимания по возможности использовались одинаковые ссылочные позиции для обозначения идентичных элементов, которые являются общими для фигур.Предполагается, что элементы и особенности одного варианта осуществления могут быть успешно включены в другие варианты осуществления без дальнейшего перечисления.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

РИС. 1 представлена ​​схема системы управления горелкой , 100, согласно одному варианту осуществления. Горелка 100 включает в себя по меньшей мере одну камеру 107 , предназначенную для захвата изображения 102 факела, испускаемого горелкой 101 . Здесь показаны две камеры , 107, , которые захватывают изображения , 102, из разных мест, чтобы получить данные изображения из более чем одной плоскости изображения блика. Горелка 101 имеет подачу топлива 103 , которая подает топливо в горелку 101 . Горелка 101 также имеет подвод воздуха 105 , который подает воздух к горелке 101 . Расход подаваемого воздуха регулируется регулирующим клапаном 108 , а датчик расхода воздуха 111 измеряет расход воздуха в горелке 101 . Датчик расхода топлива 113 измеряет расход топлива к горелке 101 .Другие датчики 104 вместе с по меньшей мере одной камерой 107 оперативно связаны с моделью 106 нейронной сети. Датчики , 104, могут воспринимать и выдавать сигналы, представляющие эффективные параметры сгорания, такие как температура, скорость ветра и влажность окружающей среды. Датчики 104 , 111 и 113 , а также камеры 107 отправляют данные, включая данные, представляющие изображения 102 , вместе с данными, представляющими показания датчиков 104 113 , к модели нейронной сети 106 . Данные, отправленные в модель 106 нейронной сети, представляют состояние горения, происходящего в горелке 101 . Модель 106 нейронной сети прогнозирует параметры управления воздушным движением на основе данных от датчиков 104 , 111 и 113 и по меньшей мере одной камеры 107 . Параметры управления подачей воздуха применяются к регулирующему клапану 108 , который управляет подачей воздуха в горелку, показанную на изображении 102 .

«Камера» в настоящем описании означает устройство обработки изображений. Камера фиксирует изображение электромагнитного излучения в среде, которое можно преобразовать в данные для использования в цифровой обработке. Преобразование может происходить внутри камеры или в отдельном процессоре. Камера может захватывать изображения на одной длине волны или в спектре, который может охватывать ультрафиолетовый (УФ) спектр, видимый спектр и/или инфракрасный спектр. Например, камера может захватывать изображение с длиной волны от 350 нм до 1500 нм.В качестве устройств формирования изображения могут использоваться устройства формирования изображений с широким спектром, такие как детекторы LIDAR, и детекторы с более узким спектром, такие как массивы устройств с зарядовой связью и коротковолновые инфракрасные детекторы. Камеры могут быть моновидными или стереокамерами.

Блок 110 обработки изображений может быть связан с моделью 106 нейронной сети для предоставления набора данных, представляющего изображения 102 , снятые по меньшей мере одной камерой 107 . Набор данных вместе с данными датчика, представляющими расход нефти, расход газа, расход воды или пара, расход воздуха, давление, температуру, скорость ветра, влажность окружающей среды и другие параметры эффективного сгорания, отправляется в нейронную сеть. модель 106 в качестве входных данных. Модель 106 нейронной сети получает входные данные и выводит один или несколько параметров управления подачей воздуха, таких как расход, давление и/или температура, для каждой горелки, управляемой системой управления. Таким образом, одна модель нейронной сети может управлять более чем одной горелкой. Параметры управления воздушным движением, выдаваемые моделью нейронной сети 106 , могут быть сохранены в цифровом хранилище для последующего анализа. Параметры управления подачей воздуха передаются на регулирующие клапаны, управляющие подачей воздуха на горелки, управляемые системой управления.Захватываются последующие изображения и данные датчиков, и цикл управления повторяется столько раз, сколько требуется. Частота повторения зависит от различных постоянных времени системы управления, но может составлять от одной доли секунды до одного раза в пять-десять минут. В одном примере несколько изображений фиксируются каждую секунду в видеопотоке, и цикл управления вычислением параметров управления подачей воздуха и применением рассчитанных параметров управления подачей воздуха к регулирующему клапану, управляющему подачей воздуха в горелку, повторяется для каждого изображения, содержащегося в видео. Видео может быть живым, ограниченным только передачей и минимальным временем обработки, или видео может быть намеренно задержано на любую желаемую величину.

Блок обработки изображений 110 преобразует сигналы, полученные от фотонов, полученных камерами 107 , в данные. Блок , 110, обработки изображения может находиться внутри камеры , 107, или быть отдельным от камеры , 107, . Здесь показан отдельный блок , 110, обработки изображений, функционально соединенный с двумя камерами , 107, для обработки изображений, полученных от обеих камер , 107, .Блок обработки изображения , 110, преобразует сигналы, полученные от камер , 107, , в цифровые данные, представляющие фотоинтенсивность в определенных областях изображения, и присваивает информацию о положении каждому значению цифровых данных. Фотоинтенсивность может быть разложена на составляющие длины волн известными способами для получения спектра для каждого пикселя. Этот спектр может дискретизироваться в определенных бинах, и данные из такого дискретизации структурированы в набор данных, представляющий спектральную интенсивность принятого изображения как функцию координат x-y на изображении.Также можно добавить отметку времени.

РИС. 1 показана система управления горелкой , 100, в режиме обучения. Модуль 112 диспетчера обучения оперативно подключается и взаимодействует с моделью 106 нейронной сети для управления обучением модели 106 и, необязательно, структурированием данных для предоставления модели. Блок , 112, управления обучением может включать в себя части обработки данных, которые могут удалять выбросы данных, например, на основе статистического анализа или других входных данных.Например, статистический анализ может показать, что определенные данные отклоняются от нормы со статистически значимым отрывом. Другие данные могут определять период работы, охватывающий определенный датчик или данные изображения, как ненормальный. Модуль 112 диспетчера обучения может удалять данные датчика и/или изображения на основе различных определений ненормальной работы.

Модуль управления обучением 112 также определяет корректировки модели нейронной сети 106 на основе выходных данных модели 106 .Данные датчика и изображения, обработанные и структурированные для использования моделью 106 , предоставляются модели 106 . Модель нейронной сети 106 выводит параметры управления воздухом, которые можно сохранить в цифровом хранилище и оценить качество вывода. Выходные данные модели 106 нейронной сети предоставляются в модуль 112 менеджера по обучению для оценки. Результат высокого качества оценивается высоко, например, путем присвоения выходу высокого балла, тогда как результат низкого качества оценивается на низком уровне, например, с низким баллом. Параметры управления подачей воздуха, выдаваемые моделью 106 нейронной сети, можно сравнивать с фактическими параметрами управления подачей воздуха, полученными от горелки и связанными с соответствующим изображением пламени горелки, которое формирует основу для вывода. Ошибка может быть вычислена и использована для оценки качества вывода модели нейронной сети 106 . Например, модель нейронной сети можно использовать для моделирования того, какие параметры управления воздушным движением приводят к текущим входным данным, включая данные датчика и данные изображения.Смоделированные параметры управления воздушным движением можно сравнить с фактическими параметрами управления воздушным движением, чтобы определить качество выходных данных модели нейронной сети. К ошибке можно применить корректировку веса в целях обучения модели нейронной сети. Например, если модель нейронной сети выдала ошибку «e», выходные данные следующей итерации модели нейронной сети можно скорректировать с помощью «-e» или «-we», где w — корректировка веса. Корректировка веса обычно определяет, насколько быстро система пытается исправить ошибки.Корректировка взвешивания может также реагировать на изменение ошибки (производная) или накопление ошибки (интегральная), в дополнение к пропорции. Таким образом, нейронная сеть самостоятельно улучшает свои прогнозы.

Блок управления обучением 112 также может вычислять изменения параметров модели 106 и применять эти изменения к модели. В одном примере веса ребер модели 106 нейронной сети могут быть скорректированы в соответствии с ошибкой, определенной выше.Веса ребер, которые в наибольшей степени способствовали получению результата, могут быть скорректированы в наибольшей степени, тогда как те, которые внесли наименьший вклад, могут быть скорректированы в наименьшей степени. В простом примере поправочный коэффициент можно вычислить как вес ребра, умноженный на коэффициент активации, умноженный на нормализованную ошибку, и поправочный коэффициент можно вычесть из весов ребра. В более сложном примере для вычисления поправочного коэффициента можно использовать линейную комбинацию ошибок временного ряда. Факторы активации также могут быть обновлены аналогичным образом.

В дополнение к удалению выбросов блок управления обучением 112 может подготовить входные данные для обучения нейронной сети.Изображения можно фильтровать, нормализовать, сжимать, пикселизировать, интерполировать и/или сглаживать, а выбросы можно полностью отбрасывать. Изображение может быть преобразовано в числовую форму пиксель за пикселем, записывая длину волны света, захваченного пикселем, и яркость. В качестве альтернативы, свет, полученный каждым пикселем, может быть записан в виде спектра с отдельными значениями, представляющими яркость пикселя на выбранных длинах волн. Другие данные, такие как условия окружающей среды, качество воздуха и расход топлива, также могут быть включены в набор входных данных для обучения нейронной сети.

Нейронная сеть может периодически работать в режиме обучения, чтобы перефокусировать модель с новыми параметрами. Например, нейронная сеть может автоматически переходить в режим обучения после заданного количества циклов управления, например 1000 циклов управления или 10 000 циклов управления. В качестве альтернативы нейронная сеть может автоматически переключаться в режим обучения через заданное время, например, один раз в день или один раз в неделю. В каждом случае нейронная сеть проверяет выходные данные своих прогнозов, используя текущие параметры модели, такие как топологии и весовые поправочные коэффициенты, и корректирует эти факторы для улучшения результата.Тренировочный режим может сохраняться по любым удобным критериям. Например, режим обучения может сохраняться до тех пор, пока не будет достигнут определенный уровень точности. С другой стороны, режим тренировки может сохраняться в течение определенного периода времени, пока результаты улучшаются. В случае, если алгоритм режима обучения не может найти способ улучшить результат модели, режим обучения может быть автоматически прекращен.

Обучение может проводиться с использованием данных изображения в реальном времени или ранее собранных данных изображения. Блок , 112, менеджера обучения может иметь сохраненный заранее определенный набор обучающих данных, который он подает в модель , 106 нейронной сети для «обучения» или калибровки модели.Блок 112 диспетчера обучения также может подготавливать данные в реальном времени, полученные от камер 107 и датчиков 104 , 111 и 113 , для подачи в модель 106 нейронной сети. Блок управления обучением 112 также может отправлять комбинацию данных в реальном времени и предварительно записанных данных в модель нейронной сети 106 для калибровки модели 106 .

РИС. 2 представлена ​​схема системы управления горелкой , 200, согласно другому варианту осуществления.ИНЖИР. 2 иллюстрирует систему управления в рабочем режиме. Одна или более камер , 107, отправляют один или более наборов данных изображения , 102, в модель , 106, нейронной сети. Данные датчиков также отправляются в модель нейронной сети. Модель 106 нейронной сети, работающая на основе результатов, полученных в режиме обучения, вычисляет и выводит параметры управления подачей воздуха в контроллер 202 , который, в свою очередь, подает сигнал регулирующему клапану 108 на управление потоком воздуха к управляемым горелкам.Управляющий клапан 108 может приводиться в действие пневматически, поэтому контроллер 202 подает сигнал приводу 204 подачи воздуха на управление подачей воздуха к регулирующему клапану 108 для приведения в действие регулирующего клапана 108 . В качестве альтернативы регулирующий клапан , 108, может приводиться в действие электрически. Как отмечалось выше, цикл управления может повторяться с любой желаемой частотой. Выходные данные параметра управления воздухом модели нейронной сети можно при желании отфильтровать, чтобы предотвратить любые резкие изменения воздушного потока. Настройка модели нейронной сети для компенсации простоев системы и шума также может улучшить результаты.

В системе управления горелкой 200 между контроллером 202 и моделью нейронной сети 106 не работает блок управления обучением. Модель 106 нейронной сети получает данные изображения и датчика от контроллера 202 и вычисляет выходные данные, применяя модель к входным данным. Выход подается контроллером на регулирующий клапан 108 .

Следует отметить, что контроллер 202 может быть сконфигурирован для обработки выходных данных модели 106 нейронной сети перед применением к регулирующему клапану 108 . Например, контроллер , 202, может фильтровать выходные данные в соответствии с любыми правилами, такими как правила скорости или величины изменения, правила задержки, правила принятия или любые другие правила. Стандартные правила PID могут использоваться при применении выходных данных модели нейронной сети 106 к регулирующему клапану 108 .В других случаях правила ограничения могут применяться либо к самому выходу, либо к изменению выхода. Правила ограничения могут быть настроены так, чтобы полностью игнорировать выходной сигнал, эффективно пропуская цикл управления и оставляя положение регулирующего клапана 108 неизменным, или правила ограничения могут быть настроены так, чтобы принимать некоторое значение, частично репрезентативное для модели нейронной сети 106 вывода. . Например, если выходные данные модели 106 представляют собой слишком большое изменение, которое не может быть разрешено правилами ограничения, часть изменения, которая может быть зафиксирована или определена в зависимости от того, насколько изменение превышает допустимый предел, может быть реализовано.

Контроллер 202 может включать в себя секцию 206 приема выходных данных для тестирования выходных данных модели 106 нейронной сети в соответствии с любыми правилами, сконфигурированными в секции 206 приемки выходных данных. Секция 206 приема вывода может, в качестве альтернативы, быть частью самой модели 106 нейронной сети. Секция , 206, принятия вывода может быть сконфигурирована для определения того, является ли вывод модели 206 нейронной сети приемлемым в соответствии с заранее определенными критериями, такими как абсолютная величина или величина изменения.Секция приемки вывода 206 также может быть сконфигурирована для корректировки любого вывода, который нарушает любой из критериев приемки. Секция , 206, приемки выходного сигнала также может быть сконфигурирована для прерывания и отмены любого выходного сигнала, который нарушает любой из критериев приемки, что приводит к тому, что на клапан 108 управления воздухом не посылается управляющее действие. В таких случаях предыдущая уставка клапана , 108, управления воздухом будет продолжать управлять клапаном , 108, управления воздухом.

РИС. 3 представлена ​​схема системы управления горелкой , 300, согласно другому варианту осуществления. Система управления горелкой 300 во многом аналогична системе управления горелкой 200 . Система управления горелкой 300 показывает систему, находящуюся в рабочем режиме, как и система управления горелкой 200 . Главное отличие состоит в том, что система 300 управления горелкой включает в себя блок 302 обновления модели. Блок обновления модели 302 работает для обновления параметров модели 106 на непрерывной, полунепрерывной или пакетной основе.Блок 302 обновления модели включает в себя стандарт 304 , который представлен здесь изображением пламени, но может быть данными, полученными из изображения пламени, необязательно включая данные датчика и окружающей среды, такие как данные о качестве воздуха. Блок обновления модели , 302, может работать с каждым циклом контура управления на основе каждого изображения, полученного от любой из камер , 107, , или может работать с каждыми несколькими полученными изображениями (т.е. полунепрерывно), или может работать после получения набора изображений или только при обнаружении отклонений в модели 106 .

Блок обновления модели 302 сравнивает один или несколько наборов данных, предоставленных модели нейронной сети 106 , со стандартом 304 , чтобы определить недостаток управляющего параметра, отправляемого на воздушный регулирующий клапан 108 . Параметр данных изображения или данные изображения в целом можно сравнить со стандартом 304 для определения оценки, которую можно использовать для количественной оценки дефицита. Например, среднее значение и стандартное отклонение значения яркости на одной или нескольких длинах волн могут количественно определять отклонение изображения. Другие параметры окружающей среды, такие как расход топлива, ветер, температура окружающей среды и т.п., могут быть компенсированы статистически или с использованием физических моделей для получения нормализованной оценки недостатков изображения. Выходному сигналу управления потоком воздуха, обеспечиваемому моделью 106 , может быть присвоена ошибка на основе нормализованного дефицита. В одном примере ошибка может быть распространена обратно на веса ребер с использованием процедуры, аналогичной той, которая обычно используется для обучения нейронных сетей. Затем обновленные значения веса ребер можно загрузить в модель 106 .

Блок обновления модели 302 может работать параллельно с моделью 106 . Таким образом, модель 106 запускается для каждого изображения, полученного с одной из камер 107 , в то время как модуль 302 обновления модели запускается параллельно с обработкой модели. Когда блок 302 обновления модели имеет новые веса ребер, обработка модели может быть временно приостановлена, пока новые веса ребер загружаются в модель 106 .

Блок обновления модели 302 может быть настроен на сохранение параметров модели от обновления к обновлению, чтобы обеспечить возможность анализа тенденций для модели.Тенденции любого или всех параметров модели могут указывать на дрейф датчика или другие факторы, которые могут со временем вызывать, увеличивать или уменьшать ошибку модели.

РИС. 4 представляет собой блок-схему, обобщающую способ , 400, согласно другому варианту осуществления. Метод 400 представляет собой метод эксплуатации автономной системы управления углеводородной горелкой. По адресу 402 устройства управления системой инициализируются в рабочее состояние. Связь сигналов с различными контроллерами, датчиками и устройствами обработки изображений оценивается, и любые дефекты отмечаются и устраняются. Контроллер активируется для управления системой в режиме «автопилота», получая входные данные от устройств управления системой, вычисляя выходные данные управления и отправляя выходные данные управления на устройства управления системой. Режим «автопилот» поддерживает номинальный поток воздуха к горелке в соответствии с простой схемой управления, чтобы обеспечить основу для запуска системы машинного обучения. По номеру 404 определяется состояние системы. Если система выключена, метод завершается. Если индикаторы потока в системе, например, давление масла и давление воздуха, не поддаются обнаружению (например, получают показания данных, близкие или равные нулю), можно использовать исполнительный механизм для инициализации потока воздуха и/или углеводородов к горелкам.После инициализации работы горелки можно дополнительно активировать операцию ожидания по номеру 406 на заданное время или до тех пор, пока не будет достигнуто другое условие, и метод 400 повторяется, начиная с номера 402 .

Если определено, что система находится в рабочем состоянии, например, если параметры индикации расхода указывают на то, что система работает (например, давление масла и давление воздуха не равны нулю), активируется процесс сбора данных 408 .По номеру 410 одна или несколько камер фиксируют пламя горелки. Изображение может быть преобразовано в данные, установленные камерой или системой цифровой обработки, функционально связанной с камерой, как описано в другом месте настоящего документа. По номеру 412 поступает пакет данных датчиков с датчиков системы управления горелкой. В пакет данных датчика могут быть включены такие данные, как расход нефти, расход газа, расход воздуха, расход воды или пара, температура, давление, скорость ветра, направление ветра, влажность, качество воздуха и другие факторы.

По телефону 413 подготавливается пакет данных и отправляется на контроллер. Пакет данных получается в результате цифровой обработки изображений, полученных с камеры, и включает в себя координаты x-y с данными спектральной интенсивности, а также данными об окружающей среде, датчиками и данными управления в структуре данных с отметками времени.

По номеру 414 данные изображения и датчика отправляются на контроллер. Контроллер использует модель машинного обучения, такую ​​как модель нейронной сети, описанную выше, для определения параметра управления подачей воздуха, такого как открытое положение клапана, которое отправляется на исполнительный механизм для управления подачей воздуха по номеру 416 .Привод для управления подачей воздуха принимает открытое положение клапана, отправленное контроллером, а затем можно опционально активировать процесс ожидания до тех пор, пока не будет получено другое изображение пламени горелки. Если доступно другое изображение пламени горелки, метод 400 можно немедленно повторить, чтобы цикл управления был активен непрерывно. Привод для управления подачей воздуха может быть регулирующим клапаном с пневматическим приводом или регулирующим клапаном с электрическим приводом.

Модель нейронной сети, описанная здесь, может быть сконфигурирована как серия вычислений с использованием входных данных для вычисления значения функции на основе параметров модели. Параметры модели могут различаться между вычислительными узлами модели нейронной сети в соответствии с весовыми коэффициентами и оценками, назначаемыми любым удобным способом. Например, каждый вычислительный узел может принимать в качестве входных данных набор данных с датчиков и камер, а также результат предыдущего вычислительного узла, такой как оценка или ошибка, которые применяются для настройки параметров модели, используемых в предшествующем вычислительном узле. . Например, ошибка, описанная выше, может быть использована в качестве вывода ошибки расчетного узла модели нейронной сети.Таким образом, каждый вычислительный узел может улучшить или ухудшить результат модели, получить соизмеримые баллы и выделить или уменьшить значение для последующих узлов сети до тех пор, пока не будет получен общий результат модели нейронной сети.

Модель нейронной сети, описанная в данном документе, может контролировать работу горелки посредством операций запуска, выключения и непрерывной записи, а также может воспроизводиться посредством клонирования поведения. Когда одна модель обучена и протестирована и дает небольшие ошибки при прогнозировании управления подачей воздуха, модель можно установить в контур управления и использовать для управления горелкой.Модель может применять допуски к различным входным данным, отмечая определенные сигнатуры в данных изображения или данных датчика, которые могут указывать на плохое или ухудшающееся сгорание, и может предпринимать корректирующие действия, такие как увеличение или уменьшение расхода воздуха, расхода топлива или соотношения воздуха к топливу. соотношение топлива. Мониторинг данных изображения позволяет модели идентифицировать наличие или отсутствие пламени, различные типы дымовыделения, водяные завесы, качество пламени, переходы и изменения объема пламени. По мере работы модели ее можно постоянно улучшать, сравнивая полученные данные изображения пламени со стандартами, которые также могут определяться автоматически.Например, если качество воздуха рядом с горелкой периодически проверяется, модель может применять данные о качестве воздуха к данным изображения пламени, чтобы сопоставить изображения пламени с качеством воздуха. Затем модель может манипулировать рабочими параметрами, чтобы постоянно искать изображения пламени, которые указывают на лучшее качество воздуха.

Хотя вышеизложенное относится к вариантам осуществления настоящего изобретения, другие и дополнительные варианты осуществления настоящего раскрытия могут быть разработаны без отклонения от его основного объема, и его объем определяется следующей формулой изобретения.

Light — ключ к полностью автономным электромобилям дальнего действия — TechCrunch

Ник Харрис — ученый, инженер, основатель и генеральный директор компании Lightmatter, производящей фотонные процессоры.

Усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS) открывают огромные перспективы. Время от времени заголовки об индустрии автономных транспортных средств (AV) кажутся зловещими, с упором на несчастные случаи, регулирование или оценку компаний, которые некоторые считают незаслуженными. Ничто из этого не является необоснованным, но из-за этого удивительные возможности мира AV кажутся непрозрачными.

Одним из общепризнанных преимуществ беспилотников является потенциальное положительное влияние на окружающую среду, поскольку большинство беспилотников также будут электромобилями (EV).

Отраслевые аналитики сообщают, что к 2023 году 7,3 миллиона автомобилей (7% от общего объема рынка) будут иметь возможности автономного вождения, требующие 1,5 миллиарда долларов для процессоров, предназначенных для автономного вождения. Ожидается, что к 2030 году эта сумма вырастет до 14 миллиардов долларов, когда более 50% всех проданных автомобилей будут классифицироваться как SAE Level 3 или выше, как это определено Национальной администрацией безопасности дорожного движения (NHTSA).

Фундаментальные инновации в вычислительной технике и аккумуляторных технологиях могут потребоваться, чтобы полностью реализовать обещания AEV с запасом хода, безопасностью и производительностью, требуемыми потребителями.

Хотя фотонные чипы быстрее и энергоэффективнее, для достижения уровня SAE 3 потребуется меньше чипов; однако мы можем ожидать, что эта повышенная вычислительная производительность ускорит разработку и доступность полностью автономных транспортных средств SAE Level 5. В этом случае к 2030 году рынок автономных фотонных процессоров, вероятно, намного превысит прогнозируемый уровень в 14 миллиардов долларов.

Когда вы рассматриваете все широкие потенциальные возможности использования автономных электромобилей (AEV), включая такси и служебные автомобили в крупных городах или экологически чистые перевозки грузов по нашим автомагистралям, мы начинаем видеть, как эта технология может быстро начать существенно повлиять на нашу окружающую среду: помогая наполнить чистым воздухом некоторые из самых густонаселенных и загрязненных городов.

Проблема в том, что у AEV в настоящее время есть проблемы с устойчивостью.

Чтобы работать эффективно и безопасно, AEV должен использовать головокружительный набор датчиков: камеры, лидар, радар и ультразвуковые датчики, и это лишь некоторые из них.Они работают вместе, собирая данные для обнаружения, реагирования и прогнозирования в режиме реального времени, по сути становясь «глазами» автомобиля.

Несмотря на то, что ведутся споры о том, сколько датчиков необходимо для обеспечения эффективного и безопасного беспилотного транспорта, все согласны с одним: эти автомобили будут создавать огромные объемы данных.

Реагирование на данные, генерируемые этими датчиками, даже в упрощенном виде, требует огромной вычислительной мощности, не говоря уже о мощности батареи, необходимой для работы самих датчиков.Обработка и анализ данных включают алгоритмы глубокого обучения, ветвь ИИ, печально известную своим огромным углеродным следом.

Чтобы быть жизнеспособной альтернативой, как с точки зрения энергоэффективности, так и с точки зрения экономики, вездеходы должны приблизиться по дальности к автомобилям, работающим на газе. Однако чем больше датчиков и алгоритмов задействует AEV в ходе поездки, тем ниже диапазон заряда аккумулятора и дальность движения автомобиля.

Сегодня электромобили едва способны проехать 300 миль, прежде чем их нужно будет перезарядить, в то время как традиционный двигатель внутреннего сгорания в среднем проезжает 412 миль на одном баке бензина, по данным U.С. Министерство энергетики. Добавление автономного вождения еще больше увеличивает этот разрыв и потенциально ускоряет износ батареи.

В недавней работе, опубликованной в журнале Nature Energy, утверждается, что запас хода автоматизированного электромобиля уменьшается на 10-15% при движении по городу.

На мероприятии Tesla Autonomy Day в 2019 году выяснилось, что дальность пробега может быть уменьшена на 25%, если система помощи водителю Tesla включена во время движения по городу. Это уменьшает типичный запас хода для электромобилей с 300 миль до 225 миль, что превышает воспринимаемый порог привлекательности для потребителей.

Анализ из первых принципов делает еще один шаг вперед. Вычислительное решение искусственного интеллекта NVIDIA для роботакси, DRIVE, потребляет 800 Вт, в то время как Tesla Model 3 потребляет около 11,9 кВтч/100 км. При типичном ограничении скорости в городе 50 км/ч (около 30 миль в час) Model 3 потребляет около 6 кВт — это означает, что мощность, предназначенная исключительно для вычислений ИИ, потребляет примерно 13% общей мощности аккумулятора, предназначенной для вождения.

Это показывает, как энергоемкие вычислительные механизмы, используемые для автоматизированных электромобилей, создают серьезную проблему для срока службы батареи, запаса хода автомобиля и принятия потребителями.

Эта проблема еще больше усугубляется издержками на электроэнергию, связанными с охлаждением текущего поколения энергоемких компьютерных микросхем, которые в настоящее время используются для продвинутых алгоритмов искусственного интеллекта. При обработке тяжелых рабочих нагрузок ИИ эти архитектуры полупроводниковых микросхем выделяют огромное количество тепла.

Когда эти чипы обрабатывают рабочие нагрузки ИИ, они выделяют тепло, что повышает их температуру и, как следствие, снижает производительность. Затем потребуются дополнительные усилия и затраты энергии на радиаторы, вентиляторы и другие методы охлаждения для рассеивания этого тепла, что еще больше снизит мощность батареи и, в конечном итоге, запас хода электромобиля.Поскольку отрасль AV продолжает развиваться, срочно требуются новые решения для устранения этой проблемы перегрева вычислительных чипов AI.

Проблема с архитектурой чипа

На протяжении десятилетий мы полагались на закон Мура и его менее известного родственника масштабирование Деннарда, чтобы из года в год увеличивать вычислительную мощность на единицу занимаемой площади. Сегодня хорошо известно, что электронные компьютеры больше не улучшают значительно производительность на ватт, что приводит к перегреву центров обработки данных во всем мире.

Наибольший выигрыш в вычислительной технике достигается на уровне архитектуры микросхем, особенно в изготовлении нестандартных микросхем, каждая из которых предназначена для конкретных приложений. Однако архитектурные прорывы — это одноразовая уловка — они могут быть сделаны только в определенные моменты времени в истории вычислений.

В настоящее время вычислительная мощность, необходимая для обучения алгоритмов искусственного интеллекта и выполнения логических выводов на основе полученных моделей, растет экспоненциально — в пять раз быстрее, чем скорость прогресса согласно закону Мура.Одним из следствий этого является огромный разрыв между объемом вычислений, необходимых для реализации огромного экономического потенциала автономных транспортных средств, и текущим состоянием вычислений.

Автономные электромобили оказываются в перетягивании каната между сохранением запаса хода батареи и вычислительной мощностью в реальном времени, необходимой для обеспечения автономности.

Фотонные компьютеры обеспечивают более устойчивое будущее летательных аппаратов

Фундаментальные инновации в вычислительной технике и аккумуляторных технологиях могут потребоваться, чтобы полностью реализовать обещания AEV с запасом хода, безопасностью и производительностью, требуемыми потребителями.В то время как квантовые компьютеры являются маловероятным краткосрочным или даже среднесрочным решением этой загадки AEV, есть другое, более доступное решение, совершающее прорыв прямо сейчас: фотонные вычисления.

Фотонные компьютеры используют лазерный свет вместо электрических сигналов для вычисления и передачи данных. Это приводит к резкому снижению энергопотребления и улучшению критических параметров процессора, влияющих на производительность, включая тактовую частоту и задержку.

Фотонные компьютеры

также позволяют использовать входные данные от множества датчиков для одновременного выполнения задач вывода на одном ядре процессора (каждый вход кодируется уникальным цветом), в то время как традиционный процессор может обрабатывать только одну задачу за раз.

Преимущество гибридных фотонных полупроводников по сравнению с традиционными архитектурами заключается в особых свойствах самого света. Каждый ввод данных кодируется с использованием разных длин волн, т. е. цвета, в то время как каждый работает на одной и той же модели нейронной сети. Это означает, что фотонные процессоры не только обеспечивают большую производительность по сравнению с их электронными аналогами, но и значительно более энергоэффективны.

Компьютеры

Photonic отлично подходят для приложений, требующих максимальной пропускной способности с малой задержкой и относительно низким энергопотреблением, таких как облачные вычисления и, возможно, автономное вождение, где требуется обработка огромных объемов данных в реальном времени.

Технология фотонных вычислений находится на грани того, чтобы стать коммерчески доступной, и у нее есть потенциал, чтобы ускорить текущую дорожную карту автономного вождения, а также уменьшить ее углеродный след. Понятно, что интерес к преимуществам беспилотных автомобилей растет, и потребительский спрос неизбежен.

Поэтому для нас крайне важно не только учитывать отрасли, которые он изменит, и безопасность, которую он может обеспечить на наших дорогах, но и обеспечить устойчивость его воздействия на нашу планету.Другими словами, пришло время пролить свет на автономные электромобили.

Ядро SmartDesk | Основной письменный стол для домашних офисов

Оставайтесь энергичными и сфокусированными на лазере благодаря сверхмощной моторизованной настольной раме

Изготовленный из прочной промышленной стальной рамы и в сочетании с усовершенствованной системой с двумя двигателями, наш стол для стоя с черной рамой очень прочный и может легко поднимать до 300 фунтов. — более чем достаточно для большинства устройств домашнего офиса. Стол с черной рамой рассчитан на длительный срок службы и имеет нашу гарантию.Работа занимает такое большое место в нашей жизни, что важно получать удовольствие от того, что мы делаем, где бы мы ни работали. Доказано, что наш черный письменный стол повышает уровень вашей энергии, делая рабочий день более позитивным и продуктивным. Это также отличный инструмент для геймеров, чтобы оставаться в своей игре в течение более длительных периодов времени, переключаясь между сидячим и стоячим режимом. Посмотрите, как черный письменный стол может дать вам энтузиазм и энергию, необходимые для преодоления полуденного спада.

Черные аксессуары в сочетании с гладкой и темной эстетикой

Сочетайте этот стол с отличными черными офисными аксессуарами, такими как наша сверхширокая светодиодная настольная лампа или черный коврик для стояния, чтобы ваши колени не испытывали давления и боли, когда вы работаете или играете стоя.Смешивайте и сочетайте аксессуары и цвета — с нашим черным письменным столом все будет отлично смотреться! Темный, гладкий и скрытный! Наши столешницы черного цвета, доступные в размерах Classic и XL, изготовлены из высококачественной древесины МДФ толщиной 1 дюйм с красивой отделкой и водостойким гладким черным цветом. Это надежный выбор для людей, которые хотят, чтобы их домашний офис выглядел незаметно и современно, и он особенно популярен среди геймеров! Черный стоячий стол отличается яркими вспышками и является идеальным фоном для всего вашего игрового оборудования со светодиодами.Кроме того, он вписывается в окружающую среду и идеально дополняет ее своими минималистскими дизайнерскими решениями и эстетикой. Изысканный, смелый и профессиональный черный письменный стол — отличный выбор как для геймеров, так и для офисных работников.

Бесшумный двигатель — проверен на безопасность, прочность и совместимость

Черный письменный стол SmartDesk поставляется с клавиатурой, позволяющей запрограммировать 4 пользовательских предустановки высоты. Поскольку сдвоенные двигатели производят всего 45 дБ звука, вы можете почти бесшумно перемещаться между вашими любимыми сидячими и стоячими положениями на своем домашнем стоячем столе одним нажатием кнопки.Все наши письменные столы для домашнего использования сертифицированы международным органом по безопасности UL, одним из старейших независимых инспекционных агентств США. Заявления о прочности и экологической безопасности нашей продукции также были сертифицированы Ассоциацией производителей мебели для бизнеса и учреждений (BIFMA). Наконец, этот домашний письменный стол прошел сертификацию на электромагнитную совместимость (ЭМС), что означает, что это лучший письменный стол для домашнего офиса, который безопасен для всех ваших электронных устройств.

Черный письменный стол подходит вам?

Черный письменный стол SmartDesk — это письменный стол для дома и офисный стол, идеально подходящий для работающих профессионалов, которые хотят вывести свой рабочий процесс на новый уровень.Вы хотите купить черный регулируемый письменный стол? Узнайте, почему SmartDesk — лучший письменный стол для домашнего офиса.

Профессиональный инструмент и лучшая игровая боевая станция

Черный письменный стол выполнен в минималистском стиле и идеально подходит практически для любого дома или корпоративного офиса. Любой, кто хочет купить письменный стол для дома, может выбрать черный электрический письменный стол с белой, серой или черной рамой. Черный стоячий стол — отличный выбор для геймеров, поскольку он имеет тенденцию дополнять игровые настройки так, как другие отделки стола просто не могут соответствовать.Он прочный и устойчивый к царапинам, а также позволяет любому красочному игровому оборудованию, которое вы держите на своем столе, по-настоящему выделяться. Лучше всего то, что он может работать со всем вашим игровым оборудованием, ПК и консолями весом до 300 фунтов! Технологические инновации являются частью того, что делает черный письменный стол действительно особенным. Его мощный двойной электродвигатель работает бесшумно, что делает его подходящим для дома или на рабочем месте, не будучи достаточно громким, чтобы беспокоить ваших коллег или соседей по комнате. Независимо от вашего стиля или эстетики, черный письменный стол гармонирует и объединяет, а не доминирует. эстетику вашего офисного помещения или игровой боевой станции.Это ваше пространство, ваша работа, ваш SmartDesk, и это лучший черный письменный стол для домашнего офиса, созданный, чтобы дополнять вас.

Для кого?

Черный стол для работы сидя и стоя специально разработан для работающих профессионалов, которые хотят приобрести черный стол для работы стоя, чтобы обновить свой домашний офис более эргономичным вариантом для работы стоя. Разработчики, творческие специалисты, ИТ, бухгалтеры, руководители — этот список можно продолжить. Независимо от того, какие профессиональные инструменты вы используете, просторной поверхности SmartDesk достаточно, чтобы выдержать все это — до 300 фунтов! Он хорош не только для работы, но и для игр.Геймеры могут извлечь выгоду из этого удивительного рабочего стола для домашнего офиса, с возможностью сидеть или стоять, чтобы поддерживать уровень своей энергии и смотреть на приз.

Польза для здоровья

Электрический письменный стол черного цвета для тех, кто ценит свое здоровье и хочет получать максимум от того, чем он занимается каждый день. Наука говорит нам, что сидячий образ жизни может иметь негативные долгосрочные последствия для здоровья, вызывая боли в спине, проблемы с кровообращением и даже канцерогенные эффекты, которые могут привести к раку.Возможность стоять хотя бы несколько минут каждый день может помочь вам бороться с пагубными последствиями малоподвижного образа жизни. Использование таких методов, как метод Pomodoro, может помочь вам рассчитать рабочий день и запланировать рабочие периоды и перерывы. Вы также можете использовать его, чтобы рассчитать время ваших сидячих и стоячих сессий! Черный регулируемый стол SmartDesk имеет 4 программируемых параметра памяти, которые вы можете использовать для указания высоты, необходимой вам в течение рабочего дня. Это означает, что вы можете не гадать на правильной высоте; Простое нажатие кнопки каждый раз доставит вас на нужную высоту.

Truck Talk: автономная дальномерная версия

На этой неделе мы рассмотрим множество лидарных компаний, занимающихся производством автономных транспортных средств; задать три вопроса генеральному директору Torc Robotics Майклу Флемингу; и объезжать земной шар с новыми бизнес-объявлениями. Плюс некоторые люди, места и вещи. Начиная со следующей пятницы, Truck Talk будет доставляться по электронной почте, если вы подпишетесь по адресу: https://www.freightwaves.com/truck-talk.

Бизнес для всех?

Лидар, что означает обнаружение света и определение дальности, является критическим элементом автономных транспортных средств.Технология считывает объекты на расстоянии до 1000 метров, отправляя сигналы обратно на процессоры бортового компьютера, которые создают виртуальную карту дороги впереди для водителя робота.

Стартапы в космосе — любимцы компаний по приобретению специального назначения (SPAC), так называемых подставных компаний, которым инвесторы выдают карт-бланш, чтобы собрать деньги специально для инвестирования в частную компанию, часто стартап с небольшим доходом или без него.

Две из них — Luminar Technologies (NASDAQ: LAZR) и Velodyne (NASDAQ: VLDR) — стали публичными после объединения бизнеса со SPAC.Еще двое в пути. Израильская Innoviz Technologies 10 декабря объявила об окончательном слиянии с Collective Growth Corp. (NASDAQ: CGRO). Innoviz планирует объединить бизнес с Коллективным ростом в этом квартале. Менее чем через две недели после Innoviz Ouster Inc. заявила о слиянии с Colonnade Acquisition Corp. (NYSE: CLA). Ожидается, что это слияние завершится в первом полугодии.

Облако лидарных точек от Ouster Inc. (Фото: Ouster)

А потом их было пятеро. AEye Inc. во вторник объявила об окончательном соглашении о слиянии с CF Finance Acquisition Corp.III (НАСДАК: CFAC). Ожидается, что слияние завершится во втором квартале.

Все пять претендуют на лидерство как в воздушных, так и в наземных лидарах, двух основных типах. Все имеют высокие прогнозы доходов. Каждый утверждает бизнес на книгах. Но…

Кайл Фогт, соучредитель и генеральный директор Cruise Automation, дочерней компании General Motors Co. (NYSE: GM), разбирается в стартапах. У него есть два единорога на его имя. В 2014 году Фогт продал платформу видеоигр Twitch для прямой трансляции Amazon (NASDAQ: AMZN) за 970 миллионов долларов.Два года спустя GM заплатила 1 миллиард долларов за Cruise, который зависит от лидара для своих беспилотных автомобилей, чтобы ориентироваться в Сан-Франциско.

1/ Интересные вещи происходят сейчас в индустрии лидаров. 5+ компаний скоро получат SPAC. Их стоимость основана на *прогнозируемом* доходе, который поступает от *полностью пересекающихся* потенциальных клиентов, с очень небольшой скидкой, применяемой к будущим прогнозам. Это плохо?

— Кайл Фогт (@kvogt) 6 января 2021 г.

3 вопроса Майклу Флемингу, генеральному директору Torc Robotics

Torc Robotics, основанная в 2005 году, была подростковым стартапом в области программного обеспечения, когда Daimber Trucks AG заплатила нераскрытую сумму, чтобы дать толчок своим амбициям по созданию беспилотных грузовиков в марте 2019 года.На этой неделе мы встретились с соучредителем и генеральным директором Майклом Флемингом в Zoom после того, как Torc объявил о сделке по управлению данными с Amazon Web Services.

Майкл Флеминг

Как прошли два года работы в Daimler Truck?

«Я невероятно счастлив. Наша команда показывает отличные результаты. Поддержка, которую мы получаем от [генерального директора Daimler Trucks North America] Роджера [Нильсена] и [генерального директора Daimler AG] Мартина Даума, невероятна. У нас есть полная поддержка организации Daimler.

Что грядущая независимость Daimler Truck означает для Torc?

«Я считаю это положительным моментом, потому что у Daimler Trucks будет больше автономии и возможностей принимать решения, ориентированные на клиентов грузоперевозок. То, что хорошо для Daimler Trucks, хорошо и для Torc».

Растущее число ваших конкурентов, таких как Aurora, Plus и TuSimple, сотрудничают с производителями грузовиков. У всех ли сейчас есть партнеры по танцам?

«Мы ищем долгосрочных обязательств [с Daimler].Мне сложно рассуждать о других партнерствах. Но если немного покопаться, окажется, что там несколько раундов музыкальных стульев».

Путешествовать по миру (спасибо B-52)

На этой неделе стартапы запустили новые направления глобального бизнеса. Hyzon Motors, только что объявившая о слиянии SPAC, заявила, что к 2026 году произведет 1500 грузовиков на топливных элементах для Новой Зеландии. Ее партнер Hiringa Energy построит инфраструктуру для заправки водородом.… Вернувшись домой, Хайзон ремонтирует 78 000 квадратных футов промышленных площадей в Хоней Фолс, штат Нью-Йорк, и планирует добавить 100 новых рабочих мест в течение следующих трех лет. …

Городской грузовой электрогрузовик Volta Zero (Фото (Volta)

Стокгольмская компания Volta Trucks привлекла калифорнийского производителя электрических автобусов Proterra Inc. для производства аккумуляторов для городского грузового электрического грузовика Volta Zero. Стартап также назначил бывшего руководителя глобальной инфраструктуры зарядки Tesla Дрю Беннетта старшим вице-президентом по сетевым операциям.…

Lordstown Motors Corp. (NASDAQ: RIDE) представляет бета-версию скейтборда, который лежит в основе электрического пикапа Endurance, в гонке SCORE International San Felipe 250 2021 года. Гонка на 290 миль по одной петле является частью гонки SCORE World Desert Championship. ряд.

Заправки, новые рабочие места и дополненная реальность

Лора Кинкл из DTNA пробует HoloLens 2 от Microsoft. (Фото: Даймлер)

TravelCenters of America Inc. (NASDAQ: TA) реализует свой план расширения франшизы.В этом году TA планирует открыть более 20 франчайзинговых туристических центров TA Express в Калифорнии и 10 других штатах, где, по словам генерального директора Джона Перчика, «не существует достаточной земли для размещения более обширного традиционного TA». … ZF Friedrichshafen AG инвестирует 200 миллионов долларов и создает 500 рабочих мест в Южной Каролине для создания своей 8-ступенчатой ​​автоматической коробки передач Powerline. Производство начнется в 2023 году. … DTNA сообщает, что пилотная программа с использованием технологии дополненной реальности HoloLens 2 от Microsoft (NASDAQ: MFST) помогает компании виртуально общаться с дилерами и клиентами.Специалисты в данной области могут проецировать руководства по обслуживанию, схемы и другую документацию в пределах своего поля зрения при поиске и устранении неисправностей при ремонте автомобиля.

Подведение итогов на этой неделе. Спасибо за чтение.

Алан

Реализация автономных нагревательных плит, работающих на фотоэлектрической энергии и солнечных батареях

https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.01.604Получить права и содержание автономная солнечная плита (плита), работающая от возобновляемой фотоэлектрической (PV) энергии.Эта плита состоит из фотоэлектрических панелей (600 Вт), двух преобразователей энергии постоянного тока в постоянный, двух терморезисторов и цифрового блока управления. Роль последнего заключается в локальном и удаленном управлении работой плиты в соответствии с потребностями пользователей, а также в сборе и отображении метеорологических (освещение и температура окружающей среды), тепловых (температура сопротивления) и электрических величин системы (токи, напряжения, мощности, выходы…). Эксперименты с системой в течение целых дней показывают, что при интенсивности освещения 1115 Вт/м 2 и температуре окружающей среды около 22°C общая электрическая мощность, выдаваемая фотоэлектрическими панелями, достигает 464 Вт/пик.Температура термического сопротивления достигает 700°С (70°С/с) через 10 с, КПД преобразователей 87%, кипячение 1 л воды (температура 90°С) и нагрев 0,5 л воды. масла (температура 270°С) произошло через 20 мин. и 60мин соответственно. Кроме того, исследование накопления энергии в солнечных батареях показывает, что энергия, произведенная в течение дня, может храниться в батареях емкостью 160 Ач (т. е. в двух батареях емкостью 75 Ач). Все эти результаты показывают целесообразность предлагаемой плиты и, следовательно, возможность ее использования как в сельских, так и в городских хозяйствах для приготовления пищи в солнечные дни и ночи.

Ключевые слова

Ключевые слова

Ключевые слова

Ключевые слова

ключевые слова

Фотоэлектрические солнечные энергии

инновационные солнечные фотоэлектрические плиты (горячая пластина)

крытый / на открытом воздухе

Оптимизированная фотоэлектрическая энергия

Локальная и дистанционная система дистанционного управления

Солнечные батареи

Рекомендуемые стационарные батареи (0)

© 2021 Elsevier Ltd. Все права защищены. Отбор и рецензирование под ответственность научного комитета Четвертой Международной конференции по материаловедению и науке об окружающей среде.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Что такое автономный автомобиль? – Как работают беспилотные автомобили

Полностью автономные (уровень 5) автомобили проходят испытания в нескольких регионах мира, но пока ни один из них не доступен широкой публике. Нам до этого еще далеко. Проблемы варьируются от технологических и законодательных до экологических и философских. Вот лишь некоторые из неизвестных.

Лидар и радар

Лидар

стоит дорого и все еще пытается найти правильный баланс между дальностью и разрешением.Если несколько автономных автомобилей будут двигаться по одной и той же дороге, будут ли их лидарные сигналы мешать друг другу? И если будет доступно несколько радиочастот, будет ли диапазона частот достаточно для поддержки массового производства автономных автомобилей?

Погодные условия

Что происходит, когда беспилотный автомобиль едет в сильные осадки? Если на дороге слой снега, разделители полос исчезают. Как камеры и датчики будут отслеживать разметку полосы движения, если она закрыта водой, маслом, льдом или мусором?

Правила дорожного движения и законы

Будут ли у автономных автомобилей проблемы в туннелях или на мостах? Как они поведут себя в плотном потоке? Будут ли автономные автомобили переведены на определенную полосу движения? Будет ли им предоставлен доступ к автомобильной полосе? А как насчет парка устаревших автомобилей, которые будут делить дороги в течение следующих 20 или 30 лет?

Государство противФедеральный регламент

Процесс регулирования в США недавно перешел от федерального руководства к предписаниям отдельных штатов в отношении автономных автомобилей. Некоторые штаты даже предложили ввести налог за милю для автономных транспортных средств, чтобы предотвратить появление «автомобилей-зомби», разъезжающих без пассажиров. Законодатели также написали законопроекты, в которых предлагается, чтобы все автономные автомобили были транспортными средствами с нулевым уровнем выбросов и имели установленную тревожную кнопку. Но будут ли законы отличаться от штата к штату? Сможете ли вы пересечь границу штата на автономном автомобиле?

Ответственность за несчастный случай

Кто несет ответственность за аварии, вызванные беспилотным автомобилем? Производитель? Человек-пассажир? Последние чертежи предполагают, что полностью автономный автомобиль уровня 5 не будет иметь приборной панели или рулевого колеса, поэтому у человека-пассажира даже не будет возможности взять на себя управление транспортным средством в чрезвычайной ситуации.

Искусственный и эмоциональный интеллект

Водители-люди полагаются на тонкие сигналы и невербальную коммуникацию, такие как зрительный контакт с пешеходами или чтение выражений лиц и языка тела других водителей, чтобы принимать решения за доли секунды и предсказывать поведение. Смогут ли автономные автомобили воспроизвести эту связь? Будут ли у них те же инстинкты спасения жизни, что и у людей-водителей?

Новые автономные отопители Espar Airtronic S2 (D2L) и M2 (D4L): обзор

Через десять лет после их выпуска, Eberspacher/Espar Airtronic D2 и D4 наконец-то получили Обновить.Названные Airtronic S2 (D2L) и M2 (D4L), два новых комплекта отопителей новейшие технологии на тех же площадях, при этом значительно сокращая расход топлива и электроэнергии. Однако можно ли их назвать достойными преемниками на обогреватели последнего десятилетия? Давайте узнаем.

Вот ссылки на новые высотные комплекты:

Airtronic D2L

Airtronic D4R

Airtronic D4L

Изменения

Эберспехер Эйртроник S2 и M2 имеют длинный список функций и изменений по сравнению с предыдущей версией.Мы рассмотрим их один за другим, чтобы дать вам четкое представление о сделаны улучшения. Короткий срок? Вы можете найти краткий обзор в нижней части статья.

Тот же случай, проще установка

Espar Airtronic S2 и M2 поставляются в черном цвете. пластиковый корпус идентичен своим предшественникам. Хотя это может не звучать так много изменений, подвиг на самом деле впечатляет, учитывая количество усовершенствования, которые получили обогреватели. Это также означает, что у вас не будет проблем замена старого обогревателя на новый.Монтажные положения, механические интерфейсы, запасные и ремонтные детали остались прежними.

Что изменилось, так это установка. С Eberspacher Airtronic D2 и D4 вам приходилось делать все проводку сам. Это было одновременно и благословением, и проклятием: можно было легко приспособиться провода к вашему автомобилю; но это также приводило к ошибкам установки, иногда требуется профессионал для установки обогревателя для вас. Жгуты проводов S2 и M2 подготовлены для вас, что значительно упрощает процесс установки и снижает потребность в специализированных инструментах.А поскольку провода довольно длинные, у вас не должно возникнуть проблем с их установкой. их к вашему автомобилю.

Более тихий насос

Новый насос содержит одно небольшое, но существенное изменение для акустических характеристик: демпфер. Спасибо к нему, гул тик-тик звук был значительно уменьшен. Ты будешь по-прежнему слышен некоторый шум при запуске, но при нормальной работе нагреватель быть еле слышно.

Интегрированная высота комплект (до 3000 м / 9842.52 фута)

Эспар Аиртроник С2 и M2 включает новый датчик давления, который постоянно регулирует скорость воздуха. впуск турбины и частота топливного насоса. Это обеспечивает безопасное и эффективная работа между уровнем моря и высотой до 3000 метров / 9843 футов высота. Тем не менее, старый высотный комплект обещал безопасную работу до 4000 метров. метров, так что это остается одной из областей, требующих улучшений. Не пытайтесь принести эти обогреватели до высот Гималаев только еще.

Двойной срок службы

Эспар Аиртроник С2 и M2 поставляется с новым бесщеточным двигателем, который намного надежнее предыдущего. встречается в классических версиях Airtronic D2 и D4. Конструкция подшипника была исправлено, что сделало деталь больше и прочнее. Это позволило Eberspächer увеличить срок службы новых нагревателей до 5000 часов — огромное улучшение по сравнению с Ранее рекламировалось от 2000 до 3000 часов. В результате Airtronic S2 и M2 должны прослужить дольше и привести к существенная экономия денежных средств в долгосрочной перспективе.

Бесступенчатое управление теплопроизводительность

Помимо надежности, Еще одним преимуществом бесщеточного двигателя является бесступенчатая регулировка нагрева. поток. Предшественники Airtronic S2 и M2 имели четыре предустановленных уровня мощности; теперь мощность нагревателей можно регулировать во всем диапазоне мощностей: с 850 Вт / 2900 БТЕ до 2200 Вт / 7500 БТЕ для S2 и с 900 Вт / 3070 БТЕ до 4000 Вт / 13650 БТЕ для M2. Это облегчает адаптацию отопители салона.

Более экологично дружелюбно

Последний по порядку, но не по значению Преимуществом бесщеточного двигателя является его экологичность. Бесступенчатая регулировка мощности дает вам более точный контроль над производительностью нагревателя, уменьшая напрасно тратить. С другой стороны, производители теперь могут изменять пороги мощности, что позволяет им лучше следовать сегодняшним или будущим экологическим стандартам.

Запуск при -46°C / -50,8°F

Предыдущий Поколение отопителей Airtronic имело серьезные проблемы, начиная с температуры до -25° C / -13° F, даже при работе на арктическом топливе.Хотя бы быть Честно говоря, они без проблем работали до -50 ° C / -58 ° F один раз в пути. Эспар Airtronic S2 и M2 могут запускаться при гораздо более низких температурах — по крайней мере, на бумаге. В В действительности вы должны ожидать, что реальные цифры будут немного ниже, в зависимости от используемого топлива и присадок.

Новый и более интуитивно понятный Управление EasystartPro

Таймер Espar Easystart Pro

Во многом новый Управление Easystart Pro напоминает таймер Easystart. Это высокотехнологичная версия, позволяет использовать до трех программируемых позиций для управления нагревом в выбранное время или во временном диапазоне.Однако его эргономика была полностью пересмотрена и улучшен. Вам больше не нужно быть инженером или иметь руководство перед вам включить отопление. Все упрощено.

Еще одна особенность Обратите внимание, что система управления Easystart Pro включает в себя датчик температуры. Это позволяет измерять температуру непосредственно в салоне, где находится контроль. Больше нет необходимости ставить выносной датчик. Тем не менее, возможность сделать это по-прежнему полностью поддерживается.

Airtronic S2 и M2 можно использовать и с другими элементами управления. При желании вы можете установить Easystart Remote+ или любой другой элемент управления старого поколения. Это также возможно управление отопителем через телефон.

Протокол шины CAN с более простые коды ошибок

Новые обогреватели включать протокол шины CAN — такой же, как тот, который используется для диагностики многих автомобилей. Это делает отопление диагностика стала еще проще благодаря понятным кодам ошибок.Когда время для техническое обслуживание, вы (или ваш специалист по обслуживанию) оцените эта особенность.

Вот быстрый сводка улучшений в Airtronic S2 (D2L) и M2 (D4L):

— Тот же случай, проще установка

— Гораздо тише насос

— Интегрированная высота комплект (до 3000 м —

— Продолжительность жизни удвоилась до 5000 часов

— Бесступенчатое управление теплопроизводительность: от 850 Вт до 2200 Вт (от 2900 БТЕ до 7500 БТЕ) для S2 и от 900 Вт до 4000 Вт для M2 (от 3070 БТЕ до 13650 БТЕ)

— Более экологично дружелюбный

— Запуск до -46° С

— Новое и многое другое интуитивно понятное управление Easystart Pro

— протокол шины CAN с более простыми кодами ошибок

Заключение

Пришло время вернуться к наш первоначальный вопрос: можно ли назвать достойными Eberspächer Airtronic S2 и M2 преемники Aitronic D2 и D4? В наших глазах абсолютно.Пока не совсем революционными, им удается улучшить почти все важные области, обеспечивая естественное продолжение респектабельной линии продуктов.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *