Перевод: со всех языков на все языки

со всех языков на все языки

принятые методы

  • 1 принятые методы бухгалтерского учёта

    Универсальный русско-английский словарь > принятые методы бухгалтерского учёта

  • 2 принятые методы расчёта

    Универсальный русско-английский словарь > принятые методы расчёта

  • 3 стандартные методы анализа воды и сточных вод

    Makarov: standard methods (принятые Американской ассоциацией здравоохранения, Американской ассоциацией специалистов по водоснабжению и Федерацией по борьбе с загрязнением воды)

    Универсальный русско-английский словарь > стандартные методы анализа воды и сточных вод

  • 4 current design methods

    Универсальный англо-русский словарь > current design methods

  • 5 current design methods

    current design methods
    n
    действующие [принятые] методы расчёта

    Англо-русский строительный словарь. — М.: Русский Язык. . 1995.

    Англо-русский словарь строительных терминов > current design methods

  • 6 recognised accounting policies

    Универсальный англо-русский словарь > recognised accounting policies

  • 7 adopted

    [æ'dɔptɪd]
    прил.
    1) приёмный (о ребёнке, родителе); усыновлённый, удочерённый
    2) принявший, приютивший, предоставивший гражданство ( о государстве)

    to speak the language of one's adopted country — разговаривать на языке страны, гражданство которой было принято

    Australia is my adopted country, it is my home. — Австралия приняла меня и стала для меня домом.

    Many refugee servicemen gave their lives to their adopted country. — Многие военнослужащие из бывших беженцев отдали свои жизни за приютившую их страну.

    3) принятый (о законодательстве, плане, методах и т. п.)

    Англо-русский современный словарь > adopted

  • 8 current design methods

    действующие [принятые] методы расчёта

    Англо-русский строительный словарь > current design methods

  • 9 линейное программирование

    1. linear programming

     

    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

    EN

    Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > линейное программирование

  • 10 linear programming

    1. линейное программирование

     

    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

    EN

    Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > linear programming

  • 11 нормальные условия

    1. STP
    2. standard reference conditions
    3. standard conditions
    4. Referenzbedingungen
    5. reference conditions
    6. reference condition
    7. normal situation
    8. normal conditions
    9. normal condition


    нормальные условия
    Условия, при которых все средства защиты являются неповрежденными.
    Примечание - При нормальных условиях все меры предосторожности для основной защиты (прежде всего - основная изоляция) находятся в неповрежденном состоянии, обеспечивая надлежащую защиту от поражения электрическим током.
    [ ГОСТ Р 50571. 1-2009 ( МЭК 60364-1: 2005)]

    нормальные условия
    соответствующий набор влияющих величин и технических характеристик с нормальными значениями, их допусками и нормальными областями, по отношению к которым устанавливается систематическая составляющая относительной погрешности.
    [ ГОСТ 6570-96]

    EN

    normal condition
    condition in which all means for protection against hazards are intact
    [IEC 61010-031, ed. 1.0 (2002-01)]

    FR

    condition normale
    état dans lequel tous les moyens de protection contre les dangers sont intacts
    [IEC 61010-031, ed. 1.0 (2002-01)]


     

    нормальные условия
    -
    [IEV number 442-01-31]

    EN

    normal situation
    situation where normally, only non-conductive pollution occurs but occasionally, a temporary conductivity caused by condensation can be expected
    [IEV number 442-01-31]

    FR

    situation normale
    normalement, présence seulement d'une pollution non conductrice mais, occasionnellement, une conductivité temporaire provoquée par la condensation peut se développer
    [IEV number 442-01-31]

     

     

    нормальные условия
    Параметры, принятые для определения объема газов: температура 20 °С, давление 760 мм рт.ст. (101325 Н/м2), влажность равна 0. [ ГОСТ 2939-63, статья 2]
    [ ГОСТ Р 52720-2007 ]

    Тематики

    EN

    FR

    3.5 нормальные условия (reference conditions): Установленная совокупность значений (включая допустимые отклонения) влияющих величин, при которых получают представительные значения оцениваемой характеристики.

    Источник: ГОСТ Р ИСО 9169-2006: Качество воздуха. Определение характеристик методик выполнения измерений оригинал документа

    2.5 нормальные условия (reference condition): Нормируемые условия, необходимые для определения поправочных коэффициентов К и величины с, которые могут быть произвольно выбраны в определенных пределах.

    Примечание - Под нормальными условиями подразумевают следующее:

    - движение теплоносителя в отопительном приборе осуществляется по схеме «сверху вниз»;

    - средняя температура теплоносителя в отопительном приборе tm составляет от 40 °С до 60 °С;

    - нормируемая температура воздуха tL составляет (20 ± 2) °С. При этом нормируемая температура воздуха tL

    - температура воздуха, измеренная в помещении с постоянным микроклиматом на высоте 0,75 м от пола и на расстоянии 1,5 м от поверхности отопительного прибора;

    - расход теплоносителя соответствует нормальным условиям для определения номинального теплового потока отопительного прибора по 2.8.

    Источник: СТО НП АВОК 4.3-2007: Распределители стоимости потребленной теплоты от комнатных отопительных приборов. Распределители с электрическим питанием

    3.27 нормальные условия (reference conditions): Соответствующая совокупность заданных значений и/или областей значений влияющих величин, при которых должны быть определены наименьшие допустимые погрешности измерительной аппаратуры. (См. стандарт [11], статья 3.3.10)

    Источник: ГОСТ Р 54127-1-2010: Сети электрические распределительные низковольтные напряжением до 1000 В переменного тока и 1500 В постоянного тока. Электробезопасность. Аппаратура для испытания, измерения или контроля средств защиты. Часть 1. Общие требования оригинал документа

    3.1 нормальные условия (normal conditions): Условия, при которых ожидается обычный режим эксплуатации.

    Источник: ГОСТ Р 54806-2011: Насосы центробежные. Технические требования. Класс 1 оригинал документа

    3.10 нормальные условия (standard conditions): Постоянные значения давления и температуры газа и условия, к которым должны приводиться расчетные объемы.

    Примечание - В настоящем стандарте нормальные условия - давление 101,325 кПа (округленное до 101,3 кПа); температура 273,15 К (округленная до 273 К); сухой пылегазовый поток.

    Источник: ГОСТ Р ИСО 9096-2006: Выбросы стационарных источников. Определение массовой концентрации твердых частиц ручным гравиметрическим методом оригинал документа

    3.62 нормальные условия (reference conditions): Условия измерения объема газа, приведенные к температуре 15 °С и абсолютному давлению 101,325 кПа.

    Источник: ГОСТ Р 54110-2010: Водородные генераторы на основе технологий переработки топлива. Часть 1. Безопасность оригинал документа

    нормальные условия (standard reference conditions): В случаях, когда мощность, КПД или другие параметры приводятся к стандартным атмосферным условиям, как определено в ГОСТ 4401, такие условия должны соответствовать:

    а) для окружающего воздуха или воздуха на входе в соединительный фланец компрессора (другой вариант названия - входной патрубок компрессора):

    - абсолютное давление 101,325 кПа (1,01325 бар = 760 мм. рт. ст),

    - температура 288,16 К (15 °С),

    - относительная влажность 60 %;

    б) для выхлопа на выходе из теплообменника, обогреваемого выхлопными газами турбины, если используется регенеративный цикл:

    - статическое давление 101,325 кПа.

    Примечание - В случае замкнутого цикла нормальные условия для воздухоподогревателя должны быть: температура и давление окружающего атмосферного воздуха 15 °С и 101,325 кПа соответственно [ title="РМГ 29-99 ГСИ. Метрология. Основные термины и определения", статья 12.5] [1].

    При использовании охлаждения рабочих текучих сред следует применять воду с температурой на входе 15 °С.

    Источник: ГОСТ Р 52782-2007: Установки газотурбинные. Методы испытаний. Приемочные испытания оригинал документа

    3.1.48 нормальные условия (reference conditions): Условия применения, нормированные для проверки характеристик весоизмерительного датчика или для сравнения результатов измерений.

    Источник: ГОСТ Р 8.726-2010: Государственная система обеспечения единства измерений. Датчики весоизмерительные. Общие технические требования. Методы испытаний оригинал документа

    3.14 нормальные условия (reference conditions): Соответствующий набор влияющих факторов и характеристик функционирования с оценками их устойчивости и с указанием диапазонов, в которых определена основная погрешность.

    Источник: ГОСТ Р МЭК 61207-1-2009: Газоанализаторы. Выражение эксплуатационных характеристик. Часть 1. Общие положения оригинал документа

    3.1.37 нормальные условия (reference conditions): Определенная совокупность значений влияющих величин и рабочих характеристик, задаваемая нормальными значениями и допускаемыми отклонениями, а также нормальными диапазонами, для которой нормируется основная погрешность [МЭК 359,4.9].

    Источник: ГОСТ Р МЭК 61557-1-2005: Сети электрические распределительные низковольтные напряжением до 1000 В переменного тока и 1500 В постоянного тока. Электробезопасность. Аппаратура для испытания, измерения или контроля средств защиты. Часть 1. Общие требования оригинал документа

    4.5 нормальные условия (Referenzbedingungen): Условия эксплуатации, представляющие собой значения влияющих величин, установленные с целью обеспечить сравнение результатов измерений.

    Источник: ГОСТ Р ЕН 1434-1-2006: Теплосчетчики. Часть 1. Общие требования

    4.5 нормальные условия (reference conditions): Набор заданных значений влияющих величин, зафиксированных для обеспечения достоверного взаимного сопоставления результатов измерений.

    Источник: ГОСТ Р ЕН 1434-1-2011: Теплосчетчики. Часть 1. Общие требования

    Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > нормальные условия

  • 12 standard methods

    2) Металлургия: общепринятые методы
    3) Макаров: стандартные методы анализа воды и сточных вод (принятые Американской ассоциацией здравоохранения, Американской ассоциацией специалистов по водоснабжению и Федерацией по борьбе с загрязнением воды)

    Универсальный англо-русский словарь > standard methods

  • 13 базовые нанопорошки энергонасыщенных материалов

    1. basic nano-powder of energy saturated materials

    3.3 базовые нанопорошки энергонасыщенных материалов (basic nano-powder of energy saturated materials): Представительные нанопорошки энергонасыщенных материалов, технологии создания которых в настоящее время наиболее освоены, принятые за основу для распространения на другие нанопорошки энергонасыщенных материалов.

    Источник: ГОСТ Р 54848-2011: Нанопорошки энергонасыщенных материалов. Общие технические требования. Методы испытаний оригинал документа

    Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > базовые нанопорошки энергонасыщенных материалов

  • 14 basic nano-powder of energy saturated materials

    1. базовые нанопорошки энергонасыщенных материалов

    3.3 базовые нанопорошки энергонасыщенных материалов (basic nano-powder of energy saturated materials): Представительные нанопорошки энергонасыщенных материалов, технологии создания которых в настоящее время наиболее освоены, принятые за основу для распространения на другие нанопорошки энергонасыщенных материалов.

    Источник: ГОСТ Р 54848-2011: Нанопорошки энергонасыщенных материалов. Общие технические требования. Методы испытаний оригинал документа

    Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > basic nano-powder of energy saturated materials

  • 15 good practice

    1) Общая лексика: опыт проведения работ (АД), принятые нормы (АД), рекомендуемые нормы

    Универсальный англо-русский словарь > good practice

  • 16 American Society for Testing and Materials methods

    TRIBOLOGY TERMS ТНТ №181
    сокр. ASTM method
    методы испытаний смазочных материалов, принятые Американским обществом по испытанию материалов

    New terms dictionary > American Society for Testing and Materials methods

  • 17 ASTM method

    TRIBOLOGY TERMS ТНТ №181
    сокр. от American Society for Testing and Materials methods
    методы испытаний смазочных материалов, принятые Американским обществом по испытанию материалов

    New terms dictionary > ASTM method

  • 18 Institute of Petroleum methods

    TRIBOLOGY TERMS ТНТ №181
    сокр. IP methods
    методы испытаний смазочных материалов, принятые Институтом нефти в Великобритании

    New terms dictionary > Institute of Petroleum methods

  • 19 IP methods

    TRIBOLOGY TERMS ТНТ №181
    сокр. от Institute of Petroleum methods
    методы испытаний смазочных материалов, принятые Институтом нефти в Великобритании

    New terms dictionary > IP methods

  • 20 ASTM method

    American Society for Testing and Materials method — методы испытаний смазочных материалов, принятые Американским обществом по испытанию материалов

    Англо-русский словарь промышленной и научной лексики > ASTM method

Страницы
  • 1
  • 2

См. также в других словарях:

  • МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ — МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ. Любая организация представляет собой сложную систему, в которой принятию решений предшествует множество согласований в различных обстоятельствах. Соблюдение правил безопасности труда только одно из множества требований,… …   Российская энциклопедия по охране труда

  • МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРИЧИННЫХ СВЯЗЕЙ — логич. методы установления причин явлений или вытекающих из них следствий. Простейшими М. и. п. с. являются методы изучения эмпирич. причинных связей, известные под названием методов Бэкона – Милля (или индуктивных методов Милля, или методов… …   Философская энциклопедия

  • ГОСТ Р 51266-99: Автомобильные транспортные средства. Обзорность с места водителя. Технические требования. Методы испытаний — Терминология ГОСТ Р 51266 99: Автомобильные транспортные средства. Обзорность с места водителя. Технические требования. Методы испытаний оригинал документа: Бинокулярный обзор обзор, получаемый в результате наложения полей, видимых левым и правым …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • ГОСТ Р 54807-2011: Вакуумная технология. Стандартные методы измерения характеристик вакуумных насосов — Терминология ГОСТ Р 54807 2011: Вакуумная технология. Стандартные методы измерения характеристик вакуумных насосов оригинал документа: 3.3 базовое давление р b (base pressure): Давление, полученное в измерительной камере после создания… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Научные методы — Верификация Научный метод совокупность основных способов получения новых знаний и методов решения задач в рамках любой науки. Метод включает в себя способы исследования феноменов, систематизацию, корректировку новых и полученных ранее знаний.… …   Википедия

  • ГОСТ Р 54174-2010: Стеклопакеты клееные. Правила и методы обеспечения качества продукции — Терминология ГОСТ Р 54174 2010: Стеклопакеты клееные. Правила и методы обеспечения качества продукции оригинал документа: 3.2 информация от поставщика: Информация, основанная на периодических измерениях и на том факте, что поставщик использует… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • ГОСТ Р 54848-2011: Нанопорошки энергонасыщенных материалов. Общие технические требования. Методы испытаний — Терминология ГОСТ Р 54848 2011: Нанопорошки энергонасыщенных материалов. Общие технические требования. Методы испытаний оригинал документа: 3.1 агломерат (agglomerate): Группа (скопление) слабо связанных частиц или их совокупностей, или их двух… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • ОСТ 45.193-2002: Фиксированная и радиовещательная спутниковые службы. Станции земные, работающие в полосах частот: 27,5-31,0 ГГц на передачу, 17,7-21,2 ГГц и 10,7-12,75 ГГц на прием. Технические требования. Методы испытаний — Терминология ОСТ 45.193 2002: Фиксированная и радиовещательная спутниковые службы. Станции земные, работающие в полосах частот: 27,5 31,0 ГГц на передачу, 17,7 21,2 ГГц и 10,7 12,75 ГГц на прием. Технические требования. Методы испытаний: Внешнее… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • ИСО 9004-1-94: Управление качеством и элементы системы качества. Часть 1. Руководящие указания — Терминология ИСО 9004 1 94: Управление качеством и элементы системы качества. Часть 1. Руководящие указания: 8.7. Анализ готовности продукций к реализации Следует определить возможности организации для поставки новой или модернизированной… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • ТУБЕРКУЛЕЗ — ТУБЕРКУЛЕЗ. Содержание: I. Исторический очерк............... 9 II. Возбудитель туберкулеза............ 18 III. Патологическая анатомия............ 34 IV. Статистика.................... 55 V. Социальное значение туберкулеза....... 63 VІ.… …   Большая медицинская энциклопедия

  • планирование — 3.25 планирование: Вид управленческой деятельности, связанный с определением целей управляемой системы. Источник: СТО Газпром 7 2005: Структура управления. Полномочия и ответственность в системе менеджмента охраны окружающей ср …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Поделиться ссылкой на выделенное

Прямая ссылка:
… Нажмите правой клавишей мыши и выберите «Копировать ссылку»