условия течения

условия течения флюидов
—
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]

Тематики

• нефтегазовая промышленность

EN

• fluid-flow conditions

в идеальных условиях — under ideal circumstances

выполнять условие — meet condition, fulfill condition

налагать условия — impose conditions

нарушать условие — violate condition

определять условия — specify conditions

отвечать условию — meet condition

по условиям задачи — under the conditions of the problem

при заданных условиях — under given conditions

при нормальных условиях — at standard conditions

при определённых условиях — under certain conditions

при прочих равных условиях — other conditions being equal

при сходных условиях — under similar conditions

при условии, что... — provided that..., on condition that..., given that...

расчетное давление
Избыточное давление, на которое производится расчет прочности сосуда.
[ ГОСТ Р 12.2.085-2002]

расчетное давление
Давление, на которое производится расчет на прочность.
[ПБ 03-576-03]
[ПБ 03-108-96]
[РД 26-18-89]

расчетное давление
Ррасч.
Давление, на которое рассчитан защищаемый сосуд (трубопровод) по условию прочности.
[ПБ 03-583-03]

Тематики

• сосуды, в т. ч., работающие под давлением

EN

• breaking pressure
• bursting pressure
• design pressure
• pressure rating
• structural pressure container

расчётное давление
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• design pressure

3.75 расчетное давление (pressure, design): Максимальное внутреннее давление в течение обычной эксплуатации, отнесенное к указанной базисной высоте, по которому должен рассчитываться трубопровод или участок трубопровода.

Примечание - Расчетное давление должно учитывать условия стационарного течения на всем диапазоне значений расхода, а также возможные условия засорения и отключения для всей длины трубопровода или участка трубопровода, который должен находиться под постоянным расчетным давлением.

Источник: ГОСТ Р 54382-2011: Нефтяная и газовая промышленность. Подводные трубопроводные системы. Общие технические требования оригинал документа

3.4 расчетное давление (design pressure): Максимальное давление на компоненты соединительного звена в условиях испытания.

Примечание - В настоящем стандарте расчетное давление составляет 125 % рабочего давления.

Источник: ГОСТ Р 54113-2010: Соединительные устройства для многократной заправки сжатым водородом наземных транспортных средств оригинал документа

3.12 расчетное давление (design pressure): Разность однородного статического давления воздуха внутри и снаружи, для которой образец рассчитан в условиях эксплуатационной нагрузки с применением обычных строительно-технических требований и принципов.

Примечание - Давление определяют аналитически или при помощи аэродинамической трубы.

Источник: ГОСТ Р ИСО 16932-2011: Стекло и изделия из него. Защитное остекление, стойкое к воздействию бурь. Метод испытания и классификация оригинал документа

Кӱшкӧ кӱзаш подниматься вверх;

пӧртӧнчыкӧ кӱзаш подниматься в сени.

Модаш ямдылалтше-влак чыланат сценышке кӱзат. М. Шкетан. Готовящиеся выступить все поднимаются на сцену.

Корно я курыкыш кӱза, то лапыш вола. А. Эрыкан. Дорога то поднимается в гору, то спускается в низину.

Пушеҥгыш кӱзаш влезать на дерево;

пӧрткоклаш кӱзаш взбираться на чердак;

машина кузовыш кӱзаш забраться в кузов машины.

Марий, нунын (мӱкшын) йӱкыштым колын, пӱнчӧ вуйыш кӱзаш шопшарым ямдылаш тӱҥалын. «Ончыко» Услышав жужжанье пчёл, мариец начал готовить лестницу (из целого дерева), чтобы влезть на сосну.

– Семон таҥ, тый каванышке кӱзӧ, – Сакар ӱжеш. М. Иванов. – Друг Семон, ты влезай на скирд, – зовёт Сакар.

Кече кӱза солнце восходит.

Ял шеҥгеч сорла гай тылзе кӱза. М. Иванов. Из-за деревни восходит луна, похожая на серп.

Тарай ӱжара кӱза. В. Колумб. Восходит алая заря.

Кайык пушеҥгыш чоҥештен кӱза птица взлетает ни дерево;

ракет кӱза ракета взлетает.

Кече лекме дене тӧрак нур ӱмбак кынелын, йылдырий турий-влак, шӱвырым шокталын, пӧрдын-пӧрдын, канде кавашке кӱзат. М.-Азмекей. Взлетая с полей вместе с восходом солнца, весёлые жаворонки, как бы играя на волынке, кружась, поднимаются в голубое небо.

Ола ӱмбалан кугу кругым ыштен, аэроплан кӱшкӧ кӱза. М. Шкетан. Делая большой круг над городом, аэроплан поднимается ввысь.

Эҥер дене кӱзаш подниматься по реке.

– Озаҥ гыч Вяткыш вӱд дене кӱзенам... В. Юксерн. – С Казани на Вятку поднимался по воде.

– Вашке шийголат Юл гыч изи эҥерлашке кӱзаш тӱҥалеш, – такшлыше эҥерым ончен, пелештыш Опанас. А. Юзыкайн. – Скоро и сомы будут подниматься с Волги в маленькие реки, – сказал Опанас, взирая на разлившуюся реку.

Кӱдырчан йӱр кӱза приближается гроза.

Кечывалйымачын шем пыл оварген кӱза. Н. Лекайн. С юга, вздуваясь, надвигается чёрная туча.

Чынак, кугу йӱр кӱза. Г. Чемеков. Действительно, надвигается сильный дождь.

Йытын кӱза поднимается лён.

Корно кок могырышто озым кӱза. В. Любимов. По обе стороны дороги всходит озимь.

Посто гай шудо кушкын кӱза. И. Одар. Поднимается трава, похожая на зелёное сукно.

Ак кӱза цены растут.

Озажат весе, да кольмо ложашат кӱзен. М.-Азмекей. И хозяин мельницы другой, да и плата за помол поднялась.

Продукт ден сатулан ак кӱзен гынат, пӱтынь война мучко пашадарым нимынярат кугемден огытыл. «Ончыко» Хотя цены на продукты и товары повышались, зарплата нисколько не увеличилась за всю войну.

Шурно лектыш кӱзен урожайность поднялась.

Теҥгече шӧр лӱштыш иканаште кок литрлан кӱзен, а таче кузе лиеш? М. Иванов. Вчера удои молока увеличились сразу на два литра, а как будет сегодня?

Илыш условий кӱза улучшаются условия жизни.

Кумыл кече дене тӧр кӱза. Д. Орай. Настроение повышается наравне с солнцем.

Кунам ялыште культур кӱза! А. Волков. Когда же поднимется в деревне культура!

Составные глаголы:

Идиоматические выражения:

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

дифференциальные уравнения
Уравнения, предназначенные для выражения соотношений не только между отдельно взятыми величинами, но и между их изменениями. Это уравнения, в той или иной форме связывающие независимые переменные (см. Аргумент функции), искомые функции и их производные. Решение (интегрирование) Д.у. заключается в отыскании функции, которая удовлетворяет этому уравнению для всех значений независимой переменной (или переменных) в определенном конечном или бесконечном интервале. Такое решение может быть проверено подстановкой. Если неизвестная функция зависит от одной независимой переменной, то Д.у. называется обыкновенным; если рассматривается функция многих переменных и в уравнении содержатся частные производные — уравнением в частных производных (с частными производными). Порядком Д.у. называется высший из порядков производных или дифференциалов, входящих в уравнение. Общий вид обыкновенного Д.у. n-го порядка: F(x, y, y?, …, y(n)) = 0. Общий вид решения обыкновенного Д.у. n-го порядка можно записать так: y = f (x, c1, c2, …, cn). Здесь c1, c2 и т.д. — произвольные постоянные (постоянные интегрирования), каждый частный набор которых дает частное решение. Таким образом, Д.у. сами по себе, без наложенных дополнительных ограничений, описывают целые классы функций. Если речь идет об обыкновенном уравнении n-го порядка (т.е. об уравнении, содержащем производную n-го порядка), то решение содержит ровно n произвольных постоянных. Для того чтобы выделить из этого класса единственное решение, обычно необходимо задать n дополнительных ограничений на функцию. Например, Д.у. позволяют определять поведение решения всюду, где оно существует, если заданы начальные условия, т.е. значения функции и ее производных в начальной точке. В огромном числе случаев законы природы и общества, управляющие теми или иными процессами, могут быть выражены в форме Д.у., а расчет течения этих процессов сводится к решению таких уравнений.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• differential equations

математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• mathematical statistics

полуугол конуса волоки
Угол между образующей конической волоки и осью волоки, который значительно влияет как на кинематику течения металла, так и на схему напряженно-деформированного состояния в очаге деформации. Увеличение угла волоки приводит к уменьшению контактной поверхности и снижению сил трения. Но при этом ухудшаются условия смазки, она выжимается из деформационной зоны, растет коэффициент трения. Поэтому существует область оптимальных углов волоки, где преобладают факторы, уменьшающие силу и напряжение волочения.
[ http://www.manual-steel.ru/eng-a.html]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• die semi-angle
• semi-cone angle

3.16 сценарий пожара (fire scenario): Качественное описание последовательного течения пожара во времени от причины до нежелательного последствия, при этом должны быть идентифицированы ключевые события, которые характеризуют конкретный пожар и отличают его от других пожаров.

[ИСО/ТУ16733](см.[5])

Примечание - Сценарий пожара обычно определяет возгорание и процесс развития пожара, описание полностью развитой стадии пожара и стадию распада, а также окружающие условия и систему зданий и сооружений, которые влияют на течение пожара. Сценарий пожара используют для детерминированного анализа пожара (см. «проект сценария пожара») или оценку пожарного риска.

Источник: ГОСТ Р 51901.10-2009: Менеджмент риска. Процедуры управления пожарным риском на предприятии оригинал документа