обозначение компонента

3.5 классификационное обозначение (designation): Полное обозначение газа или газовой смеси, включающее номер настоящего стандарта и группу индексов (основную группу и подгруппу), идентифицирующих газ или газовую смесь, а также группу индексов, обозначающих все газы, входящие в смесь и объемную долю (в процентах) компонентов, входящих в смесь (например, газовая смесь, содержащая в качестве основного газа Ar, в качестве компонента СО₂ с объемной долей 11 %, имеет следующее классификационное обозначение: ISO 14175-M20-ArC-11).

Примечание - Группы индексов для обозначения компонентов приведены в 5.2.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14175-2010: Материалы сварочные. Газы и газовые смеси для сварки плавлением и родственных процессов оригинал документа

вносимые потери
Уменьшение коэффициента передачи - уменьшение оптической энергии между входным и выходным портами пассивного компонента, выраженное в децибелах. (МСЭ-T G.671).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

вносимые потери
Разница между мощностями, измеренными на нагрузке до и после вставки дополнительного узла в линию. Если полученный результат отрицательный, - отмечается увеличение потерь.
[ Источник]

оптические вносимые потери
вносимые потери
Отношение суммарной мощности оптического излучения на входных оптических полюсах компонента ВОСП к суммарной мощности оптического излучения на выходных полюсах компонента ВОСП, выраженное в децибелах.
[ ГОСТ 26599-85]

Термин "вносимые потери" (insertion loss) заменил термин "затухание" (attenuation) при измерении потерь сигнала, снимаемых как с линий, так и с каналов. Причина изменения в том, что коммутирующее оборудование и процесс инсталляции изменяют динамику процессов передачи кабеля. Следовательно, у кабеля, приобретенного у производителя, будет измеряться затухание (attenuation). Как только кабель был инсталлирован и оконцован коннекторами, во всех дальнейших тестированиях будут измеряться "вносимые потери" (insertion loss) в линии или канале.

[ http://www.lanmaster.ru/SKS/DOKUMENT/568b.htm]

Тематики

• оптические линии связи

Синонимы

• оптические вносимые потери

EN

• IL
• inserted losses
• insertion loss
• insertion losses

3.9 вносимые потери (insertion loss) D_i, дБ: Разность уровней звуковой мощности проходящего по каналу или через отверстие звука при наличии глушителя и в его отсутствие.

Источник: ГОСТ 31328-2006: Шум. Руководство по снижению шума глушителями оригинал документа

3.3 вносимые потери (insertion loss), дБ: Разность уровней звукового давления на приемнике, установленном в контрольной точке, при отсутствии и наличии экрана и при отсутствии других значительных явлений, отрицательно влияющих на распространение звука.

В стандарте применены обозначения, указанные в таблице 1.

Таблица 1 - Обозначения, величины и единицы

Источник: ГОСТ 31295.2-2005: Шум. Затухание звука при распространении на местности. Часть 2. Общий метод расчета оригинал документа

3.11 термический класс (thermal class): Обозначение, которое соответствует максимальной температуре, °С, рекомендованной для продолжительного использования.

Примечания

1 Воздействие на ЭИС рабочих температур, превышающих значения, определенные для ее термического класса, может привести к сокращению ее предполагаемого срока службы.

2 ЭИМ с различными индексами термостойкости (ГТС/СТС по МЭК 60216-5) могут быть объединены в составе ЭИС, термический класс которой может быть выше или ниже максимальной температуры, рекомендованной для продолжительного использования любого отдельного компонента в соответствии с требованиями МЭК 60505.

Источник: ГОСТ Р МЭК 60085-2011: Электрическая изоляция. Классификация и обозначение по термическим свойствам оригинал документа

2.13 коммерциализация: Предоставление изделия, охватываемого настоящим стандартом, на рынке страны за соответствующую плату или бесплатно с целью его распространения и/или использования.

2.14 В настоящем стандарте применены следующие обозначения и сокращения

2.14.1 Обозначения и единицы измерения показателей, определяемых при испытаниях (см. таблицу 1).

Таблица 1

Источник: ГОСТ Р 41.96-2005: Единообразные предписания, касающиеся двигателей с воспламенением от сжатия, предназначенных для установки на сельскохозяйственных и лесных тракторах и внедорожной технике, в отношении выброса вредных веществ этими двигателями оригинал документа

линейное программирование
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

линейное программирование
Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны ограничения типа или в так называемой канонической форме, к которой можно привести все три указанных случая Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, …, n), которые минимизируют (или максимизируют) линейную форму Неотрицательность искомых чисел записывается так: Таким образом, здесь представлена общая задача математического программирования с теми оговорками, что как ограничения, так и целевая функция — линейные, а искомые переменные — неотрицательны. Обозначения можно трактовать следующим образом: bi — количество ресурса вида i; m — количество видов этих ресурсов; aij — норма расхода ресурса вида i на единицу продукции вида j; xj — количество продукции вида j, причем таких видов — n; cj — доход (или другой выигрыш) от единицы этой продукции, а в случае задачи на минимум — затраты на единицу продукции; нумерация ресурсов разделена на три части: от 1 до m1, от m1 + 1 до m2 и от m2 + 1 до m в зависимости от того, какие ставятся ограничения на расходование этих ресурсов; в первом случае — «не больше», во втором — «столько же», в третьем — «не меньше»; Z — в случае максимизации, например, объем продукции или дохода, в случае же минимизации — себестоимость, расход сырья и т.п. Добавим еще одно обозначение, оно появится несколько ниже; vi — оптимальная оценка i-го ресурса. Слово «программирование» объясняется здесь тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно в совокупности определяют программу (план) работы некоторого экономического объекта. Слово, «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными. При этом, как указано, задача обязательно имеет экстремальный характер, т.е. состоит в отыскании экстремума (максимума или минимума) целевой функции. Следует с самого начала предупредить: предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, есть огрубление, упрощение действительности. В некоторых случаях оно достаточно реалистично, в других же выводы, получаемые с помощью решения задач Л.п. оказываются весьма несовершенными. Рассмотрим две задачи Л.п. — на максимум и на минимум — на упрощенных примерах. Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы). Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ? bi a21x1 + a22x2 ? b2 a31x1 + a32x2 ? b3 Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения: x1? 0, x2? 0. Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т.е. величина c1 x1 + c2 x2 будет наибольшей, или короче: Удобно показать условия задачи на графике (рис. Л.2). Рис. Л.2 Линейное программирование, I (штриховкой окантована область допустимых решений) Любая точка здесь, обозначаемая координатами x1 и x2, составляет вариант искомого плана. Очевидно, что, например, все точки, находящиеся в области, ограниченной осями координат и прямой AA, удовлетворяют тому условию, что не может быть израсходовано первого ресурса больше, чем его у нас имеется в наличии (в случае, если точка находится на самой прямой, ресурс используется полностью). Если то же рассуждение отнести к остальным ограничениям, то станет ясно, что всем условиям задачи удовлетворяет любая точка, находящаяся в пределах области, края которой заштрихованы, — она называется областью допустимых решений (или областью допустимых значений, допустимым множеством). Остается найти ту из них, которая даст наибольшую прибыль, т.е. максимум целевой функции. Выбрав произвольно прямую c1x1 + c2x2 = П и обозначив ее MM, находим на чертеже все точки (варианты планов), где прибыль одинакова при любом сочетании x1 и x2 (см. Линия уровня). Перемещая эту линию параллельно ее исходному положению, найдем точку, которая в наибольшей мере удалена от начала координат, однако не вышла за пределы области допустимых значений. (Перемещая линию уровня еще дальше, уже выходим из нее и, следовательно, нарушаем ограничения задачи). Точка M0 и будет искомым оптимальным планом. Она находится в одной из вершин многоугольника. Может быть и такой случай, когда линия уровня совпадает с одной из прямых, ограничивающих область допустимых значений, тогда оптимальным будет любой план, находящийся на соответствующем отрезке. Координаты точки M0 (т.е. оптимальный план) можно найти, решая совместно уравнения тех прямых, на пересечении которых она находится. Противоположна изложенной другая задача Л.п.: поиск минимума функции при заданных ограничениях. Такая задача возникает, например, когда требуется найти наиболее дешевую смесь некоторых продуктов, содержащих необходимые компоненты (см. Задача о диете). При этом известно содержание каждого компонента в единице исходного продукта — aij, ее себестоимость — cj ; задается потребность в искомых компонентах — bi. Эти данные можно записать в таблице (матрице), сходной с той, которая приведена выше, а затем построить уравнения как ограничений, так и целевой функции. Предыдущая задача решалась графически. Рассуждая аналогично, можно построить график (рис. Л.3), каждая точка которого — вариант искомого плана: сочетания разных количеств продуктов x1 и x2. Рис.Л.3 Линейное программирование, II Область допустимых решений здесь ничем сверху не ограничена: нужное количество заданных компонентов тем легче получить, чем больше исходных продуктов. Но требуется найти наиболее выгодное их сочетание. Пунктирные линии, как и в предыдущем примере, — линии уровня. Здесь они соединяют планы, при которых себестоимость смесей исходных продуктов одинакова. Линия, соответствующая наименьшему ее значению при заданных требованиях, — линия MM. Искомый оптимальный план — в точке M0. Приведенные крайне упрощенные примеры демонстрируют основные особенности задачи Л.п. Реальные задачи, насчитывающие много переменных, нельзя изобразить на плоскости — для их геометрической интерпретации используются абстрактные многомерные пространства. При этом допустимое решение задачи — точка в n-мерном пространстве, множество всех допустимых решений — выпуклое множество в этом пространстве (выпуклый многогранник). Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов («константы ограничений«) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования; когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. Разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать на ЭВМ задачи линейного программирования, насчитывающие сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Среди них наибольшее распространение приобрели методы последовательного улучшения допустимого решения (см. Симплексный метод, Базисное решение), а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др. Сама разработка и исследование таких методов — развитая область вычислительной математики. Один из видов решения имеет особое значение для экономической интерпретации задачи Л.п. Он связан с тем, что каждой прямой задаче Л.п. соответствует другая, симметричная ей двойственная задача (подробнее см. также Двойственность в линейном программировании). Если в качестве прямой принять задачу максимизации выпуска продукции (или объема реализации, прибыли и т.д.), то двойственная задача заключается, наоборот, в нахождении таких оценок ресурсов, которые минимизируют затраты. В случае оптимального решения ее целевая функция — сумма произведений оценки (цены) vi каждого ресурса на его количество bi— то есть равна целевой функции прямой задачи. Эта цена называется объективно обусловленной, или оптимальной оценкой, или разрешающим множителем. Основополагающий принцип Л.п. состоит в том, что в оптимальном плане и при оптимальных оценках всех ресурсов затраты и результаты равны. Оценки двойственной задачи обладают замечательными свойствами: они показывают, насколько возрастет (или уменьшится) целевая функция прямой задачи при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурсов на единицу. В частности, чем больше в нашем распоряжении данного ресурса по сравнению с потребностью в нем, тем ниже будет оценка, и наоборот. Не решая прямую задачу, по оценкам ресурсов, полученных в двойственной задаче, можно найти оптимальный план: в него войдут все технологические способы, которые оправдывают затраты, исчисленные в этих оценках (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Первооткрыватель Л.п. — советский ученый, академик, лауреат Ленинской, Государственной и Нобелевской премий Л.В.Канторович. В 1939 г. он решил математически несколько задач: о наилучшей загрузке машин, о раскрое материалов с наименьшими расходами, о распределении грузов по нескольким видам транспорта и др., при этом разработав универсальный метод решения этих задач, а также различные алгоритмы, реализующие его. Л.В.Канторович впервые точно сформулировал такие важные и теперь широко принятые экономико-математические понятия, как оптимальность плана, оптимальное распределение ресурсов, объективно обусловленные (оптимальные) оценки, указав многочисленные области экономики, где могут быть применены экономико-математические методы принятия оптимальных решений. Позднее, в 40—50-х годах, многое сделали в этой области американские ученые — экономист Т.Купманс и математик Дж. Данциг. Последнему принадлежит термин «линейное программирование». См. также: Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткость, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна — Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• linear programming

cигнал
1. Материальный носитель информации, содержащий в себе информацию, кодированную определенным образом.
2. Любая физическая величина (например, температура, давление воздуха, интенсивность света и т. п.), которая изменяется со временем. Именно благодаря этому изменению сигнал может нести в себе некую информацию.
[ http://life-prog.ru/view_programmer.php?id=146&page=15]

сигнал
Визуальное, звуковое или осязательное обозначение передаваемой информации
[ ГОСТ Р МЭК 60447-2000]

сигнал
Материальное воплощение сообщения, представляющее собой изменение некоторой физической величины.
[ ГОСТ 23829-79]

сигнал
В области контроля технического состояния изделий используется понятие "сигнал", которое включает следующие компоненты:
наличие физической величины (несущей величины), характеризующей материальный (энергетический) носитель воздействия;
изменение значений данной физической величины содержит информацию об источнике воздействия и физической среде, взаимодействующей с отображаемым материальным носителем;
изменение несущей величины во времени характеризуется совокупностью физических величин, взаимосвязь которых представляется определенной математической функцией.
Пример
Периодический сигнал в виде гармонического колебания тока.
Несущая физическая величина - ток, как характеристика направленного движения электронов. Изменение тока в данном случае характеризуется зависимостью I (t) = A·cos(2π/T - φ) = A·cos(ωt - φ), т.е. связанной совокупностью физических величин A, T, ω, φ (амплитуда, период, угловая частота и начальная фаза соответственно).
[ ГОСТ 19919-74]

сигнал
Форма представления данных, при которой данные рассматриваются в виде последовательности значений скалярной величины - записанной (измеренной) во времени.
[ ГОСТ Р 50304-92]

сигнал
Форма представления информации для передачи по каналу.
Примечание. В зависимости от множества возможных сигналов и области их определения во времени различают четыре вида сигналов: дискретные дискретного времени, дискретные непрерывного времени, непрерывные дискретного времени и непрерывные непрерывного времени; первые и последние соответственно именуются также «дискретными сигналами» и «непрерывными сигналами».
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 94. Теория передачи информации. Академия наук СССР. Комитет технической терминологии. 1979 г.]

сигнал
Совокупность несущего воздействия и передаваемой им информации.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 107. Теория управления. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

сигнал
Знак, физический процесс или явление, несущие информацию. В кибернетике выделяют четыре компонента С.: физический носитель (природа его может быть самой различной: звуковой, электрической и т.п.), форма выражения (см. Синтаксический аспект информации), интерпретация смысла (см. Семантический аспект информации), правила приписывания различного смысла одному и тому же С. (см. Прагматический аспект информации). Общие закономерности преобразования и передачи С. изучаются теорией информации.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

signal
unit of information conveyed from one object to another
NOTE Messages (units of signals) may be sent in a communication network in the form of telegrams. Such messages may represent one or several signals
[IEC 61175, ed. 2.0 (2005-09)]

signal
visual, acoustic or tactile message conveying information
[IEC 60447, ed. 3.0 (2004-01)]

signal
variation of a physical quantity used to represent data
NOTE A signal is represented by one or several parameters.
[IEC 60706-5, ed. 2.0 (2007-09)]

signal
physical variable of which one or more parameters carry information about one or more variables represented by the signal
[IEC 60770-2, ed. 3.0 (2010-11)]

FR

signal
unité d'information transportée d'un objet vers un autre
NOTE Des messages (unités de signaux) peuvent être envoyés dans un réseau de communication sous la forme de télégrammes. De tels messages peuvent représenter un ou plusieurs signaux.
[IEC 61175, ed. 2.0 (2005-09)]

signal
message visuel, acoustique ou tactile véhiculant de l'information
[IEC 60447, ed. 3.0 (2004-01)]

signal
variation d’une quantité physique utilisée pour représenter des données
NOTE Un signal est représenté par un ou plusieurs paramètres.
[IEC 60706-5, ed. 2.0 (2007-09)]

signal
variable physique dont un ou plusieurs paramètres contiennent des informations sur une ou plusieurs variables représentées par le signal
[IEC 60770-2, ed. 3.0 (2010-11)]

КЛАССИФИКАЦИЯ

• По физической природой носителя информации:
  
  • электрические;
  • электромагнитные;
  • оптические;
  • акустические и др.;
• По способу задания сигнала:
  
  • регулярные (детерминированные), заданные аналитической функцией;
  • нерегулярные (случайные), которые принимают произвольные значения в любой момент времени.
    Для описания таких сигналов используются средства теории вероятности;
• В зависимости от функции, описывающей параметры сигнала, выделяют сигналы:
  
  • аналоговые:
    
    • непрерывные (аналоговые), описываемые непрерывной функцией;
    • модулированные;
  • дискретные
    дискретные, описываемые функцией отсчетов, взятых в определенные моменты времени;
  • квантованные;
  • двоичные;
  • цифровые;

[ Источник с изменениями]

Тематики

• автоматизация, основные понятия
• виды (методы) и технология неразр. контроля
• контроль автоматизир. тех. состояния авиац. техники
• системы для сопряж. радиоэлектр. средств интерфейсные
• теория передачи информации
• экономика

EN

• signal

FR

• signal

3.4 сигнал (signal): Воздействие на органы чувств оператора, характеризующее состояние или изменение состояния производственного оборудования. Настоящий стандарт описывает сигналы, распознаваемые органами зрения (видеодисплей), слуха (акустический индикатор) или осязания (тактильный индикатор).

Источник: ГОСТ Р ИСО 9355-2-2009: Эргономические требования к проектированию дисплеев и механизмов управления. Часть 2. Дисплеи оригинал документа