Завдання для задачі 2.2
ЕП в геометричному корпусі з шассі
№ п/п
Р,
Вт
L1*L2*H,
м*м*м
h1, м
h3, м
дк, мм
е
tc, 0C
лзони
Вт/(м*К)
31
80
0,2*0,2*0,2
0,07
0,08
3
0,9
21
0,2
32
90
0,2*0,2*0,3
0,11
0,8
23
0,25
33
100
0,2*0,3*0,3
0,09
0,12
0,7
25
0,3
34
110
0,4*0,2*0,2
0,06
27
0,35
35
120
0,4*0,2*0,3
0,13
4
29
0,4
36
130
0,4*0,3*0,3
0,14
0,45
37
140
0,4*0,2*0,4
0,17
0,5
38
150
0,4*0,4*0,3
0,16
0,55
39
160
0,4*0,4*0,4
0,18
5
0,6
40
170
0,5*0,3*0,4
0,19
20
0,65
41
0,5*0,4*0,4
22
42
0,5*0,4*0,3
0,15
24
43
0,5*0,4*0,2
0,05
26
44
0,4*0,4*0,2
28
0,50
45
0,4*0,3*0,2
30
46
0,4*0,3*0,4
0,1
47
48
0,3*0,3*0,3
49
0,3*0,3*0,2
50
0,3*0,2*0,2
51
85
0,2*0,3*0,2
52
95
0,3*0,2*0,3
53
105
54
115
0,3*0,3*0,4
55
125
56
135
57
145
0,4*0,4*0,5
58
155
0,5*0,4*0,5
59
165
0,4*0,5*0,5
60
175
Таблиця 1. Значення коефіцієнтів А1, А2, А3 та А5 для повітря
Коеф.
Tm,0С
10
А1
0,29
-
0,295
0,31
а2?А2
1,4
1,38
1,36
1,34
1,31
1,29
1,3
1,2
а3?А3
1,69
1,61
1,53
1,45
1,39
А5
0,63
0,59
4. Запис домашнього завдання
В якості домашнього завдання студентам записано в електронній формі завдання до лабораторної роботи №1, а також електронну версію навчального посібника (Основи конструювання обчислювальної техніки: Навчальний посібник. - Ч.1./ Укл.: Федоренко А.П., Баловсяк С.В. - Чернівці: Рута, 2005. - 76 с.)
Висновки
За час проходження асистентської практики я краще засвоїла знання та навички з дисципліни «Основи конструювання ОТ», ознайомилася з методикою складання тестових завдань, вдосконалила свої навики опрацювання літератури.
Мною було складено тести з дисципліни “Штучний інтелект” та доповнено лабораторну роботу з дисципліни “Основи конструювання обчислювальної техніки”. Важливим результатом проходження асистентської практики я вважаю набуття практичного досвіду проведення лабораторних занять.
Література
1. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Пер. с англ. - М.: Мир, 1992. - 240 с.
2. Галушкин А.И., Иванов В.В. Некоторые концептуальные вопросы развития нейрокомпютеров // Зарубежная радиоэлектроника. - 1997. - № 2. - С. 3 - 10.
3. Стариков А. Практическое применение нейронных сетей для задач классификации (кластеризации) // BaseGroup. - 2000 (http://www.basegroup.ru /neural/prectice.htm).
4. Красовский А.А. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. -М.: Наука, 1977. - 272 с.
5. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. - М.: Наука, 1984. - 225 с.
6. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети. - Винница: «УНІВЕРСУМ-Вінниця», 1999. - 320 с.
7. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. - М.: Наука, 1968. - 400 с.
8. Неймарк Ю.И. Многомерная геометрия и распознавание образов // Математика. - 1996. - №7. - С. 119 - 123.
9. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6 / Под. общ. редакцией В.Г. Потемкина. - ДИАЛОГ-МИФИ, 2002 . - 496 с.
10. Пономарев С. Нейронные сети // INFUSED BYTES OnLine (http://www.enlight.ru/ib/tech/ neural/index.html).
Страницы: 1, 2, 3, 4