Распределительная арматура это: РАБОЧАЯ АРМАТУРА - это... Что такое РАБОЧАЯ АРМАТУРА?

Содержание

РАБОЧАЯ АРМАТУРА — это… Что такое РАБОЧАЯ АРМАТУРА?

РАБОЧАЯ АРМАТУРА

РАБОЧАЯ АРМАТУРА: стержни арматуры, предназначенные для воспринятая внутренних усилий, развивающихся в элементах железобетонной конструкции под действием нагрузки. Р. а. располагается гл. обр. в растянутой зоне сечения железобетонного элемента. Необходимое количество стержней определяется на основании расчета прочности конструкции.

«РАБОТА СЕТИ»
РАБОЧЕЕ ОТДЕЛЕНИЕ

Смотреть что такое «РАБОЧАЯ АРМАТУРА» в других словарях:

рабочая арматура — 3. 28 рабочая арматура : Арматура, служащая для восприятия в основном растягивающих усилий от собственного веса конструкций и внешних нагрузок, а в отдельных случаях, также и сжимающих усилий, назначаемая по расчету конструкций. Источник: СТО… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Продольная рабочая арматура — – воспринимает усилия растяжения или сжатия, действующие по продольной оси элемента. Например, в изображенной на 55 балке, опирающейся по концам, продольная рабочая арматура выполнена из стержней 2, 3, 5, которые сопротивляются… … Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов
Арматура рабочая — – арматура, устанавливаемая по расчету. [СНиП 52 01 2003, МСН 52 01 2013] Арматура рабочая – стержни арматуры, предназначенные для воспринятая внутренних усилий, развивающихся в элементах железобетонной конструкции под действием… … Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов
арматура рабочая — Арматура, рассчитанная на полное восприятие внутренних усилий определённого направления в армируемой конструкции [Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)] арматура рабочая Устройства и детали (клапаны,… … Справочник технического переводчика
Арматура распределительная — – рабочая арматура, предназначенная для вовлечения в совместную работу в конструкции отдельных арматурных стержней. [Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)] Арматура распределительная – арматура … Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов
Арматура косвенная — – поперечная (спиральная, кольцевая) арматура центрально сжатых элементов железобетонных конструкций, предназначенная для повышения их несущей способности. [СНиП I 2] Арматура косвенная – кольцевая или спиральная арматура продольно… … Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов
Арматура несущая — арматура монолитных железобетонных конструкций, способная воспринимать монтажные и транспортные нагрузки, возникающие при производстве работ, а также нагрузки от собственного веса бетона и опалубки. [СНиП I 2] Арматура несущая… … Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов
Арматура поперечная — – рабочая арматура, располагаемая в поперечном направлении армируемой конструкции. [Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)] Арматура поперечная (хомуты) – арматура, объединяющая продольные… … Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов
Арматура продольная — (расчетная) – расчетная арматура, предназначаемая для восприятия растягивающих и части сжимающих усилий в железобетонной конструкции. [Терминологический словарь по бетону и железобетону. ФГУП «НИЦ «Строительство» НИИЖБ и м. А. А. Гвоздева,… … Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов
арматура несущая — Арматура монолитных железобетонных конструкций, способная воспринимать монтажные и транспортные нагрузки, возникающие при производстве работ, а также нагрузки от собственного веса бетона и опалубки. [СНиП I 2] арматура несущая Рабочая арматура,… … Справочник технического переводчика

АРМАТУРА РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНАЯ — это… Что такое АРМАТУРА РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНАЯ?

АРМАТУРА РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНАЯ

АРМАТУРА РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНАЯ: стержни арматуры в железобетонных плитах и сводах. А. р. обычно укладывается перпендикулярно стержням рабочей арматуры и служит для обеспечения равномерного распределения действующей нагрузки между стержнями, а также для соединения их в один жесткий каркас при монтаже арматуры и последующем бетонировании. Стержни А. р. укладываются перпендикулярно направлению пролета плиты или свода.

АРМАТУРА РАБОЧАЯ
АРМАТУРНЫЙ ЦЕХ

Смотреть что такое «АРМАТУРА РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНАЯ» в других словарях:

Арматура распределительная — – рабочая арматура, предназначенная для вовлечения в совместную работу в конструкции отдельных арматурных стержней. [Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)] Арматура распределительная – арматура … Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов
арматура распределительная — Рабочая арматура, предназначенная для вовлечения в совместную работу в конструкции отдельных арматурных стержней [Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)] Тематики строительные изделия прочие EN distribution … Справочник технического переводчика
АРМАТУРА РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНАЯ — рабочая арматура, предназначенная для вовлечения в совместную работу в конструкции отдельных арматурных стержней (Болгарский язык; Български) разпределителна армировка (Чешский язык; Čeština) rozdělovači výztuž (Немецкий язык; Deutsch)… … Строительный словарь
арматура — J.2.3. арматура: Устройство крепления светофильтра. Источник … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
арматура распределительно-смесительная — 3. 8 арматура распределительно смесительная арматура распределительная Hp. арматура смесительная Hp. Арматура, предназначенная для распределения потока рабочей среды по определенным направлениям или для смешивания потоков. Источник: СТ ЦКБА 011… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
распределительная система помещений — Упрощенный вариант коммутационных панелей с врезными контактами на лицевой стороне и поддерживающая арматура, обеспечивающая крепление на стене или в стойке. РСП выполняется на базе панелей типа 110 и 66 и других (EIA/TIA 569). [http://www.iks… … Справочник технического переводчика
Арматура (железобетон) — У этого термина существуют и другие значения, см. Арматура. Арматурный каркас панели перекрытия перед заливкой бетоном Арматура совокупность соединенных между собой элементов, которые при совместной работе … Википедия
распределительная арматура — 3. 29 распределительная арматура : Арматура, служащая для равномерного распределения нагрузок между стержнями рабочей арматуры и обеспечивающая их совместную работу. Источник: СТО НОСТРОЙ 2.29.110 2013: Мостовые сооружения. Устройство опор мостов … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Арматура распределительно-смесительная — Распределительно смесительная арматура (Нрк. распределительная арматура; смесительная арматура): арматура, предназначенная для распределения потока рабочей среды по определенным направлениям или для смешивания потоков… Источник: ГОСТ Р 52720… … Официальная терминология
СТ ЦКБА 011-2004: Арматура трубопроводная. Термины и определения — Терминология СТ ЦКБА 011 2004: Арматура трубопроводная. Термины и определения: 2.29 авария Разрушение сооружений и/или технических устройств, применяемых на опасном производственном объекте, неконтролируемые взрывы и/или выбросы опасных веществ. … … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

рабочая распределительная монтажная арматура хомуты

Как указывалось ранее, в качестве арматуры употребляют главным образом круглую сталь и сталь периодического профиля в виде отдельных прутков диаметром до 40 мм, а также сваренную или связанную в арматурные каркасы.

Для элементов массивных железобетонных гидротехнических сооружений, например шлюзов, имеющих большие размеры сечений, целесообразно применять стержни крупных диаметров до 90—120 мм. Кроме круглой стали, в качестве арматуры применяют сталь и других профилей.

По назначению в бетоне арматуру разделяют на рабочую, распределительную, монтажную и хомуты.

Рабочая арматура воспринимает на себя главным образом растягивающие усилия, возникающие в железобетонных конструкциях от собственного веса и внешних нагрузок.

Распределительная арматура служит для равномерного распределения нагрузок между рабочими стержнями и для обеспечения совместной работы всех стержней арматуры.

Кроме того, распределительная арматура связывает рабочие стержни между собой, препятствуя смещению рабочей арматуры при бетонировании.

Распределительная арматура соединяется с рабочей сваркой или проволочной скруткой, в результате чего образуется сетка или каркас.

Хомуты служат для предохранения от появления косых трещин в балке около опор и для связывания арматуры в каркас.

Монтажная арматура никаких усилий не воспринимает и служит как для сборки каркаса, так и для обеспечения во время бетонирования точного положения рабочей арматуры и хомутов. При бетонировании монтажная арматура иногда вынимается.

Рис. 42. Типы крюков на концах гладких арматурных стержней: 1 — полукруглый крюк прп машинном гнутье: 2 — полукруглый крюк с прямым участком прн ручном гнутье

Для лучшего закрепления арматуры в бетоне концы арматурных стержней, работающих на растяжение, делают загнутыми в виде крюков (рис. 42).

Арматура периодического профиля (см. главу VI), благодаря надежной анкеровке и повышенному сцеплению с бетоном, позволяет отказаться от крюков, что способствует экономии металла.

Для совместной работы арматуры с бетоном необходимо, помимо устройства крюков, оставлять вокруг каждого стержня слой бетона; для этого расстояние в свету между отдельными рядами арматурных стержней делается не меньше 25 мм, как показано на рис. 43. На этом же рисунке показан так называемый защитный слой бетона (между арматурными стержнями и поверхностью конструкции), предохраняющий арматуру от воздействия огня при пожаре и от ржавления.

Рис. 43. Расстояние между стержнями арматуры и величина защитного слоя бетона в железобетонной балке и плите (размеры в мм): а — армированной обычной арматурой: 1 — монтажные стержни; 2 — рабочие стержни плиты; 3 — распределительные стержни плиты; 4—рабочие стержни балки; б — армированной сварными сетками и каркасами: 1 — каркасы балки; 2 — сетки плиты

В соответствии с техническими условиями толщина защитного слоя для рабочей арматуры конструкций из тяжелого бетона должна быть:
а) в плитах и стенках толщиной до 10 см — не меньше 10 мм;
б) в плитах и стенках толщиной более 10 см и в ребрах перекрытий — не меньше 15 мм;
в) в балках и колоннах при диаметре продольной арматуры до 20 мм — не меньше 20 мм, а при диаметре арматуры более 20 мм — не меньше 25 мм.

При диаметре продольной арматуры более 35 мм рекомендуется толщина защитного слоя не менее 30 мм, а при применении фасонных прокатных профилей — 50 мм.

Хомуты и поперечные стержни должны отстоять от поверхности бетона не меньше чем на 15 мм. В железобетонных трубах расстояние от стержня продольной арматуры до внутренней поверхности трубы должно быть не меньше, чем до наружной.

В сборных железобетонных конструкциях заводского изготовления из тяжелого бетона марки не менее 200 толщина защитного слоя может быть уменьшена на 5 мм, но в любом случае должна быть не меньше 10 мм для плит и 20 мм для балок и колонн.

Классификация арматуры и технические требования к сталям

Классификация арматуры. Арматура железобетонных конструкций воспринимает в основном растягивающие усилия. Это дает возможность, применяя ее совместно с бетоном, изготовлять железобетонные конструкции разнообразного назначения. Из железобетона выполняют конструктивные элементы зданий и сооружений, работающие не только на сжатие, например колонны, но и на изгиб и растяжение — плиты, балки, фермы для перекрытия больших пролетов. Стальную арматуру классифицируют по назначению, способу изготовления и последующего упрочнения, форме поверхности и способу применения.

По назначению различают арматуру рабочую и монтажную. Рабочая арматура воспринимает усилия, возникающие под действием нагрузок на конструкцию. Количество арматуры рассчитывают в соответствии с этими нагрузками. В зависимости от ориентации в железобетонной конструкции рабочая арматура может быть продольной или поперечной.

Продольная рабочая арматура воспринимает усилия растяжения или сжатия, действующие по продольной оси элемента. Например, в изображенной на рис. 15 балке, опирающейся по концам, продольная рабочая арматура выполнена из стержней, которые сопротивляются растягивающим усилиям в нижней зоне конструкции. Для восприятия усилий, действующих при изгибе под углом 45° к продольной оси балки, стержни отгибают. В колоннах продольную арматуру устанавливают для повышения сопротивляемости усилиям сжатия.

Рис. 15. Армирование балки:
1 — распределительная арматура, 2, 3. 5 — продольные рабочие арматурные стержни, 4 — поперечная арматура (хомуты), 6 — монтажные петли

Поперечная арматура воспринимает усилия, действующие поперек оси балки. Такую арматуру выполняют в виде хомутов либо расположенных поперечно отрезков стержней в сварных каркасах и сетках.

Монтажную арматуру устанавливают в зависимости от конструктивных и технологических требований. Ее подразделяют на распределительную и конструктивную. Распределительная арматура позволяет закреплять рабочую арматуру в проектном положении. В этом важное технологическое значение распределительной арматуры. Кроме того, она служит для более равномерного распределения усилий между отдельными стержнями рабочей арматуры. Стерэкни рабочей и распределительной арматуры сваривают либо связывают в единый пространственный каркас или плоские сетки. Иногда распределительную арматуру используют для тОго, чтобы придать арматурному каркасу необходимую жесткость.

Конструктивная арматура служит для восприятия таких усилий, на которые конструкцию не рассчитывают. В частности, сюда относятся усилия от усадки бетона, температурных изменений. Конструктивную арматуру обязательно устанавливают в местах резкого изменения сечения конструкций, где происходит концентрация напряжений. Конструкции, подвергающиеся действию динамических нагрузок, например подкрановые балки и консоли колонн, на которые они опираются, также нуждаются в конструктивной арматуре.

По способу изготовления стальную арматуру железобетонных конструкций подразделяют на горячекатаную стержневую и холоднотянутую проволочную.

Стержневую арматуру поставляют в прутках диаметром не менее 12 мм и длиной до 13 м, проволочную диаметром З…8мм — в мотках или бунтах массой до 1300 кг.

По способу последующего упрочнения горячекатаная арматура может быть термически упрочненной, т. е. подвергнутой термической обработке, или упрочненной в холодном состоянии — вытяжкой, волочением.

По форме поверхности различают арматуру периодического профиля и гладкую. Стержни арматуры периодического профиля снабжены выступами, благодаря которым улучшается сцепление ее с бетоном. На поверхности проволочной арматуры для этой цели создают рифы (вмятины). Гладкую арматуру выпускают в виде горячекатаных стержней диаметром 6…40 мм или проволоки диаметром 3…8 мм. Чтобы исключить проскальзывание гладкой арматуры в бетоне, ее заанкери-вают.

По способу применения при армировании железобетонных конструкций различают напрягаемую арматуру, подвергаемую предварительному натяжению, и ненапрягаемую.

В некоторых случаях используют так называемую жесткую арматуру в отличие от обычно применяемых гибких стержней и проволоки. Жесткую арматуру выполняют из сортового проката — швеллеров, двутавров, равнобоких и неравнобоких уголков. До отвердевания бетона такая арматура работает как металлическая конструкция на нагрузку от собственного веса, веса прикрепляемой к ней опалубки и свежеуложенной бетонной смеси. Жесткую арматуру применяют при бетонировании большепролетных перекрытий, сильно загруженных колонн нижних этажей многоэтажных зданий.

Рис. 16. Сцепление арматуры с бетоном:
1 — бетон, 2—гладкая арматура, 3 — арматура периодического профиля

Технические требования к арматурной стали. К ним относятся требования по прочности, пластичности, свариваемости, хладноломкости.

Прочность определяют путем испытания образцов стали на растяжение. Основной характеристикой прочности малоуглеродистых арматурных сталей служит предел текучести.

Прочность горячекатаной стержневой арматурной стали существенно — в несколько раз — повышают термическим или термомеханическим упрочнением, проволочной — холодным деформированием. Термическое упрочнение состоит из закалки и частичного отпуска стали. Закалку осуществляют нагревом стержней до температуры 800…900 °С и быстрым охлаждением, отпуск — нагревом до температуры 300…400 °С и постепенным охлаждением. Термомеханическое упрочнение производят путем нагрева, пластического деформирования и последующей термообработки арматуры. Это повышает прочность стержневой арматуры до 1800 МПа.

Проволочную арматурную сталь упрочняют холодным деформированием, пропуская ее через несколько последовательно уменьшающихся в диаметре отверстий. Чтобы получить структуру стали, необходимую для такого холодного волочения, проволоку подвергают предварительной термообработке — патентированию. Оно заключается в нагреве проволоки до температуры 870…950 °С, быстром охлаждении до температуры 500 °С, выдержке и охлаждении на воздухе. По такой технологии изготовляют высокопрочную арматурную проволоку.

Прочностные характеристики арматуры нормируют, как правило, по сопротивлению растягивающим усилиям. В некоторых конструкциях арматуру используют как элемент, усиливающий работу бетона на сжатие. В этом случае нормируют сопротивление арматуры сжатию. Его принимают равным расчетному сопротивлению при растяжении, но не более 400 МПа.

Пластические свойства арматурных сталей важны для нормальной работы железобетонных конструкций под нагрузкой, механизации арматурных работ. Снижение пластических свойств стали может стать причиной хрупкого (внезапного) разрыва арматуры в конструкциях, хрупкого излома напрягаемой арматуры в местах резкого перегиба или при закреплении в захватах. Поэтому пластические свойства арматурных сталей обязательно нормируют. Пластичность характеризуют полным относительным удлинением после разрыва образца, %, а также по результатам испытания на загиб в холодном состоянии.

Свариваемость арматурных сталей характеризуется надежным сварным соединением, отсутствием трещин и других пороков металла в швах и прилегающих зонах. Это свойство используют при изготовлении сварных каркасов и сеток, стыковке стержневой арматуры. Горячекатаные малоуглеродистые и низколегированные арматурные стали свариваются хорошо. Нельзя сваривать стали, упрочненные термически или вытяжкой, так как в результате сварки эффект упрочнения утрачивается: в термически упрочненной стали происходят отпуск и потеря закалки, а в проволоке, упрочненной вытяжкой, — отжиг и потеря наклепа.

Хладноломкость характеризуется склонностью арматурных сталей к хрупкому разрушению при температурах ниже —30 °С. Хладноломкостью обладают горячекатаные стали периодического профиля, изготовленные из полуспокойной мартеновской или конвертерной стали. Менее склонны к хрупкому разрушению при низкой температуре термически упрочненные арматурные стали, а также высокопрочная проволока.

Читать далее:
Теплоизоляционные материалы
Основные свойства строительных материалов
Фиксаторы арматуры
Материалы для смазывания форм
Сборные бетонные и железобетонные конструкции
Арматурные изделия и закладные детали
Проволочная арматура
Стержневая арматура
Обработка давлением
Термическая и химико-термическая обработка стали

РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНАЯ АРМАТУРА ЭТО | ТРАСТ МЕТАЛЛ

Сортовой прокат

Листовой прокат

Нержавеющая сталь

Метизы и метсырье

Цветные металлы

Данная статья поможет детальней рассмотреть, что такое арматура. Специфика маркировки арматуры Класс А400 (А3). В некоторых случаях конструктивная и рабочая арматура может одновременно выполнять функции монтажной. В зависимости от вида изготовленного материала, арматурные стержни бывают: Металлические. Специфика маркировки.

Арматура очень широко применяется в строительстве: гражданские здания, мосты, гидроэлектростанции и плотины, Арматура в строительстве заводы и фабрики, применяется в закладке фундаментов, шахты, аэродромы и портовые сооружения. Выбор конкретного вида арматуры зависит от места и способа её применения. Арматура класса А5 и А6 высокой прочности и стоимости. Класс и А1000 (А6). Кроме вязки и сварки, используют муфтовое соединение арматуры, что позволяет надежно соединить концы арматурных прутьев друг с другом. Ставится в места концентрации напряжений и резких изменений сечения конструкции.

Строительные объекты с применением арматурного каркаса становятся надежными и долгосрочными. Канатной . Подобная арматура используется чаще всего. Арматура изготавливается из проволоки. Продольная арматура принимает нагрузку от факторов сжатия и растяжения по вертикальной оси напряженных конструкций. Арматура класса А600 диаметром от 10 до 32 мм используется в армировании фундаментов зданий и производстве железобетонных конструкций, их часто связывают в каркасы. Периодического профиля. В зависимости от установки арматура делится на три вида: Штучный . Арматурные прутья класса А240 гладкие и без углублений, из-за чего обладают худшими свойствами сцепления с бетоном в сравнении с профильной арматурой.

Железобетонные конструкции предназначены надежному укреплению постройки в сравнении с обычным бетоном: арматура защищает бетон от резких перепадов температуры, повышается прочность при одновременном воздействии факторов сдавливания и растяжения, арматура препятствует образованию бетонных трещин. Неправильная стыковка прутьев может привести к появлению трещин и расслоений. Необходимость применения. Арматура нужна для прочности и выносливости бетона и используется в процессе любого строительства. Дополнительно на фундамент воздействуют движения грунтов и морозное пучение. Буква «т», добавленная к индексу, обозначает — арматура термически упрочненная Буква «в» — арматура, упрочнённая вытяжкой. Арматура в фундаменте работает как эффективная защита и помогает сопротивляться разрушению бетона.

Класс А600 (А4). Имеет невысокую стоимость и повышенную эластичность. Если здание небольшое, её можно применять самостоятельно (в ленточном фундаменте дачи либо бассейна). Арматурный каркас для ленточного фундамента. Маркировка арматуры – специальное обозначение, помогает лучше разобраться в диаметре арматуры, её внешнем виде и характеристиках. Благодаря рифленой поверхности арматура хорошо закрепляется в бетоне и уменьшает его деформацию. Применяется для усиления каркаса и объединяет все части.

Распределительная арматура

Размер данной арматуры доходит до 10 мм. Без выступающих изгибов на поверхности. Состоят из периодичных мелких выступов по всему периметру. Для чего нужна арматура? Арматура – это металлическое изделия в виде стержня. Распределительная (конструктивная) — распределяет нагрузку рабочей арматуры по всей площади и обеспечивает её цельность.

Общая классификация арматуры: виды. Проволочной . Арматура увеличивает прочность конструкции и важна в процессе заложения фундамента здания. Их получают путем проката стали на металлургических заводах, подвергая высоким температурам. Плотнее чем арматура класса А1. Их диаметр составляет от 6 до 40 мм. Существуют и более детальные характеристики в маркировке с различным обозначением: Буква «К» говорит о дополнительной обработке арматурной стали антикоррозийными веществами Буква «С» дает возможность понять, что стержни хорошо свариваются (Ат400С).

Созданное чтобы упростить выбор и быстро сориентироваться в различных видах арматурных прутьев. Арматурный каркас для ленточного фундамента играет роль скелетного основания, который полностью берет на себя напряжение от внешнего и внутреннего давления. Монтажная . Арматуру используют в изготовлении ломов и штифтов, кроме того, прутья популярны в частном применении на дачных участках (в пристройках, заборах и сараях). Они изготовлены из стеклянных, базальтовых и углеродных волокон. Стержневую арматуру поделили на 6 классов: Класс А240 (А1). На угловом месте стыков арматуры хорошо использовать Г-образные пруты. В свою очередь, выделяется: Поперечная рабочая арматура часто производится в виде хомутов.

Её применяют в сварочных и железобетонных конструкциях, в строительстве дорожных плит и покрытий, а также при армировании бетонных стен зданий. Диаметр прутьев от 6 до 80 мм, они изготавливаются путем холодного и горячего проката, служат каркасом железобетонным конструкциям и могут быть: Гладкими. Originally posted 2018-05-08 11:48:32. Из металлов изготавливают традиционную арматуру, она высокая по теплостойкости. Каждый из этих видов арматуры обеспечивает максимальную прочность и долговечность в конкретном месте строительной конструкции. Прутья с рифлеными ребрами диаметром 6-36 мм производится из низколегированной стали.

Распределительная арматура это

Каркас . Каркасные конструкции предназначены армировать колонны и балки. Арматура – это металлическое изделия в виде стержня. Если свариваются крупные прутья с маркировкой «С» в строительстве частного здания небольшого размера — сварка не повлияет на прочность конструкции. Из стали удаляют отходы и добавляют примеси, снижая уровень углерода и повышая прочность прутьев. Пластиковая арматура плюсы и минусы: имеет малый вес, не подвержена коррозии, высокая прочность на разрыв, низкая теплопроводность, не изгибается, прутья соединяются исключительно вязкой. В процессе армирования следует обратить повышенное внимание на правильное армирование углов фундамента.

Арматурные прутья принято соединять в каркасы или сетки с помощью сваривания или связывания специальной проволокой. Используется в опалубках на частном строительстве работ небольших объемов. Арматурная сетка . Их применяют лишь в промышленном строительстве больших фабрик, заводов и сооружений. Арматурные прутья относят к важным элементам строительства. Диаметр высокопрочных канатных прутьев от 6-15 мм. Данный способ соединения арматуры часто применяется в промышленном строительстве и в больших объемах работ. На углах необходима жесткость соединения арматуры и вязка тогда не подходит.

Прутья указанного класса наделены ребристой поверхностью. Арматура весьма популярна из-за недорогой стоимости и высокой прочности. Изготавливается способом холодной протяжки стержней через ряд уменьшающихся в диаметре отверстий. Пластиковую арматуру спокойно применяют в малоэтажном строительстве, в различных фундаментах и плитах. По своему назначению арматура бывает таких видов: Рабочая . Область применения.

Отдельные элементы используются в каркасах и арматурных сетках. Класс А300 (А2). Самый значимый вид арматуры, обладающий высокой прочностью, принимает основные нагрузки строения. Сетка арматурная 50х50х3 мм в картах. В самостоятельном строительстве вязание арматуры занимает длительный период времени и требует соответствующих навыков, поэтому многих волнует вопрос: «Можно ли сваривать арматуру для фундамента?» Вязать арматуру стоит тогда, когда строительство происходит на сложном грунте (с высоким уровнем подземных вод, значительным промерзанием грунта). В зависимости от способа изготовления арматура может быть: Стержневой . В процессе армирования её могут сгибать и сваривать.

Используется в формировании каркасов. Арматура периодического профиля с различным диаметром от 10 до 80 мм пользуется высокой популярностью и нужна в изготовлении железобетонных плит и возведения частных домов. Уже готовые переплетения вертикальных и горизонтальных стержней фундаменту и плитам перекрытия. Заключение. Арматура используется и в фундаменте. Наиболее востребована стеклопластиковая арматура, не проводит электроток и не подвержена коррозии.

Композитные. Разновидности. Устойчивость бетона к растяжению, намного меньше чем к фактору сжатия. У такого способа есть преимущества и недостатки: высокая скорость соединения прутьев, прочность соединения, снижается расход материала, высокая стоимость, требуется нарезать резьбу и прикрутить муфту. Арматура металлическая. После изготовления арматура подвергается проверкам и соответствиям ГОСТу.

Арматура

Он берет на себя любые виды нагрузок от вышестоящих конструкций и потому должен быть максимально прочным. В результате стержни проволочной арматуры сужаются в диаметре и увеличиваются в длине. Современные технологии позволяют использовать не только металлическую, но и композитную арматуру. Используют в напряженных и ненапряженных железобетонных конструкциях. Чистый бетон не имеет высокого свойства прочности, и чтобы увеличить его долговечность, бетон и арматуру соединили в железобетоне. Применяется дополнением к основной арматуре и выпускается разными диаметрами и длиной.

Производство и продажа арматуры — сферы высокого спроса, так как её используют в гражданском и в промышленном строительстве. В ней не должно быть оборванной проволоки и вмятин. Удерживает нагрузку от поперечной силы конструкции и устанавливается перпендикулярно к продольным арматурным прутьям.

Смотрите также

РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНАЯ АРМАТУРА
Для изготовления распределительно-смесительной арматуры используют широкий спектр конструкционных материалов: все виды сталей — углеродистую,…
1 МЕТР АРМАТУРЫ ВЕСИТ
Теперь читатель знает, сколько весит один метр. Арматура класса А3 имеет поперечное рифление. При вязке каркасов, сеток, а также при возведении…
36 АРМАТУРА ВЕС
Из прутковой стали. Сортамент арматуры 36 мм включает металлопрокат из таких видов стали: углеродистой #8212, ее состав соответствует ГОСТу 380-88 ,…
А III 10 АРМАТУРА ВЕС
Возвращаемся к школьному курсу геометрии. Если рассчитать нужно массу не одного метра, а конкретного арматурного стержня, площадь круга нужно будет…
АРМАТУРА 10 500С ВЕС
В следствие чего, уменьшается расход арматуры на 20-25% без увеличения стоимости на неё, улучшается качество бетонирования из-за уменьшения насыщения…

Виды арматуры | Полезные статьи ООО «ЧЗПТ»

В группе металлического проката строительная арматура занимает особое место — спрос на нее всегда высок, а потребность в ней не уменьшается. Это обуславливается тем, что растет рынок жилья и активно строятся объекты всевозможного назначения. Широкая сфера использования предъявляет серьезные требования к изделиям из арматуры и предполагает их большой ассортимент.

Классификация арматурных изделий

В зависимости от способа создания арматура может быть:

Стержневая

Одним из наиболее популярных видов можно назвать горячекатаную стержневую строительную арматуру. В зависимости от механических свойств она подразделяется на классы, обозначающиеся А1 или А3, ВР 1, А400, А500с, А240 и так далее. Используя стержневую арматуру для усиления фундамента (определенные виды), ее связывают, а не сваривают, чтобы не формировать центры высоких напряжений в областях сварки.

Для создания стержневой арматуры используют углеродистую или низколегированную сталь. Вводя в арматурную сталь легирующие добавки, увеличивают:

сопротивление металлического изделия коррозионному растрескиванию при взаимодействии с бетоном;
прочностные характеристики;
пластичные свойства.

Арматуру из легированных сталей используют при строительстве сооружений в районах, где наблюдается повышенная сейсмоактивность и в областях с холодными климатическими условиями. Кроме того, с ее помощью возводят ответственные сооружения, которые эксплуатируются с переменными нагрузками.

Проволочная и канатная

Для создания такой арматуры используется обыкновенная или высокопрочная холоднотянутая проволока. Напрягаемую арматуру производят только из металлоизделий высокой прочности.

Канатную арматуру используют в предварительно напряженном виде. Располагающаяся непосредственно в фундаментной плите, она имеет высокую прочность и способна отлично выдерживать изгибающий момент от противодействия грунта нагрузке.

Неметаллическая строительная

Композитная арматура (стеклопластиковая или полимерная) является результатом внедрения инновационных технологий. Основу этого строительного изделия составляет стекловолокно с добавленными полимерами на базе эпоксидных смол.

Стеклопластиковая арматура — это стержни, имеющие спиральную рельефность диаметром до 12 мм. Материал достаточно перспективен и применяется во многих областях промышленной сферы.

Другие виды классификации арматуры

Видов классификации строительной арматуры имеется достаточно много (не только классификация по классу прочности). Основными определяющими признаками являются:

Классификация по профилю:

Арматура периодического профиля — это стержни, на поверхности которых расположены под углом к продольной оси поперечные выступы. Выступы, называющиеся рифлением, способствуют увеличению уровня сцепления с бетонными растворами.
Арматура с гладким профилем представляет собой стержни, имеющие круглое сечение и гладкую поверхность.

В соответствии с типом принимаемых нагрузок арматура подразделяется на:

Поперечную, не позволяющую формироваться наклонным трещинам. Причиной возникновения последних становятся косые напряжения скалывающего типа около опор.
Продольную, принимающую растягивающие напряжения и не позволяющую появляться вертикальным трещинам в растянутых зонах. Если конструкция работает на сжатие, продольная арматура вместе с бетоном берет на себя определенную нагрузку.
В зависимости от принципа действия арматура может быть ненапрягаемой и напряженной. Напрягаемая арматура проходит процедуру предварительного натяжения. Благодаря этому в процессе эксплуатации конструкции минимизируется вероятность появления трещин, уменьшаются прогибы, расход металла и вес конструкции.

В зависимости от назначения арматура бывает:

рабочая, принимающая внешние нагрузки и напряжения от массы конструкции;
распределительная — рифленая арматура, точно распределяющая нагрузки и позволяющая сохранять первоначальное положение рабочих прутов;
монтажная, использующаяся для сборки каркаса и помогающая сохранять необходимое положение стержней в ходе бетонирования;
анкерная, являющаяся закладными деталями;
конструктивная, которую устанавливают без предварительных расчетов там, где могут возникнуть непредвиденные силовые воздействия.

Монтируя сетки и каркасы, распределительную и монтажную арматуру применяют вместе с рабочей арматурой.

В зависимости от способа распределения арматура подразделяется на:

штучную — круглые стержни или другой профиль, который собирают прямо в процессе строительства методом сварки;
арматурные сетки, являющиеся уже созданными сваренными или связанными армирующими изделиями;
арматурные каркасы.

Трубопроводная арматура имеет свою классификацию. Основными ее видами являются:

запорная арматура — затворы, вентили, задвижки, с помощью которых перекрывают потоки рабочей среды в трубопроводах;
регулирующая арматура, предназначение которой — регулирование объемов рабочей среды.
предохранительная арматура — предохранительные клапаны, предназначенные для констатации опасных значений состояния среды и позволяющие предотвращать аварии.

Разнообразие предлагаемых компаниями-производителями арматурных изделий говорит о расширении применения современных инновационных материалов, которые способны в разы повысить качество строительства.

Распределительная арматура — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2

Распределительная арматура

Cтраница 2

Распределительная арматура предназначена для распределения потока рабочей среды по определенным направлениям. На АЭС она используется в основном для управления пневматическими и гидравлическими приводами арматуры. Распределители в системах с дистанционным или автоматическим управлением арматурой имеют электромагнитный привод с одним или двумя электромагнитами. Это позволяет с пульта управлять арматурой и обеспечивать ее блокировку с Другими объектами. Ниже приведены некоторые распределители для сжатого воздуха, используемые на АЭС при управлении арматурой с пневмоприводами. [16]

Распределительную арматуру ( и рабочую арматуру менее нагруженного — более длинного направления в плитах, опертых по контуру) укладывают над более нагруженной рабочей. Или иначе — более нагруженную арматуру располагают ближе к растянутой грани; менее нагруженную — дальше от нее. [18]

Сечение распределительной арматуры должно составлять не менее 10 % от сечения рабочей арматуры в месте наибольшего изгибающего момента. При армировании плит толщиной hs 120 мм и при содержании рабочей арматуры до 1 5 % расстояние между стержнями распределительной арматуры допускается увеличивать до 600 мм. На всех участках плиты расстояния между стержнями как рабочей, так и распределительной арматуры независимо от их расположения должны быть не менее 50 мм. [20]

К распределительной арматуре относятся трехходовые вентили и клапаны, а также устройства, предназначенные для распределения рабочей среды в один из двух или нескольких трубопроводов. Вентили выполняют с ручным управлением, клапаны — с пневмо — или гидроприводами. Особое место занимают распределительные электромагнитные клапаны. [21]

Поперечные стержни сеток ( распределительную арматуру) устанавливают для обеспечения проектного положения рабочих стержней, уменьшения усадочных и температурных деформаций конструкций, распределения местного воздействия сосредоточенных нагрузок на большую площадь. Поперечные стержни принимают меньшего диаметра общим сечением не менее 10 % сечения рабочей арматуры, поставленной в месте наибольшего изгибающего момента; размещают их с шагом 250 — 300 мм, но не реже чем через 350 мм. [23]

С помощью регулирующей арматуры поддерживается постоянство параметров среды; распределительная арматура служит для подвода среды в необходимом направлении; запорная арматура отключает участки трубопроводов или оборудование от цеховой сети подводок; предохранительная арматура используется для предотвращения резких изменений параметров, а также для перепускания излишков среды; аварийная арматура предназначена для предотвращения аварий при прекращении подачи среды или нарушении последовательности тех или иных операций. [24]

Рулон раскатывают поперек второстепенных балок, поперечные стержни сеток являются распределительной арматурой плиты. [26]

Такие работы на действующих газопроводах, как ремонт, подключения, замена запорной, распределительной арматуры и оборудования по расходу газа в промышленных и бытовых сетях, связаны с опасностью возникновения взрыва. Природные газы в соединении с воздухом при концентрациии от 5 до 14 % образуют взрывоопасную смесь. Взрыв может произойти от возникновения электроискры, открытого пламени, соударения твердых предметов. [27]

На всех участках плиты расстояния между осями стержней как рабочей, так и распределительной арматуры должны быть не более 400 мм. [28]

Недостатками централизованной системы хладоснабжения являются значительная протяженность и разветвленность трубопроводов, большое число запорной и распределительной арматуры, относительно сложная автоматизация. [29]

В соответствии со СНиП 111 — 42 — 80 непосредственно соединение труб с запорной и распределительной арматурой разрешается при условии, что толщина свариваемой кромки патрубка арматуры не превышает 1 5 толщины стенки стыкуемой с ней трубы в случае специальной подготовки кромок патрубка в заводских условиях. [30]

Страницы: 1 2 3 4 5

Установка дистрибутивов

В этом руководстве для установки дистрибутивов используется пакет fitdistrplus .

Выбор подходящего распределения

Давайте использовать один из наборов данных, предоставленных пакетом:

  данные ("фарш", package = "fitdistrplus")
my_data <- фарш $ порция
участок (my_data, pch = 20)

Сначала мы можем построить эмпирическую плотность и гистограмму, чтобы получить представление о данных:

  plotdist (my_data, histo = TRUE, demp = TRUE)

Другой инструмент - показать некоторую описательную статистику, например моменты, чтобы помочь нам в принятии решения:

  descdist (my_data, дискретный = FALSE, boot = 500)

  ## сводная статистика
## ------
## мин: 10 макс: 200
## медиана: 79
## означает: 73. 64567
## оценка SD: 35.88487
## оценочная асимметрия: 0,7352745
## расчетный эксцесс: 3.551384

График также включает непараметрическую процедуру начальной загрузки для значений эксцесса и асимметрии.

Установка раздачи

Скажем, в предыдущем примере мы выбрали Weibull, gamma и log-normal для соответствия:

  fit_w <- fitdist (my_data, "weibull")
fit_g <- fitdist (my_data, "гамма")
fit_ln <- fitdist (my_data, "lnorm")
сводка (fit_ln)

  ## Подгонка распределения lnorm по максимальному правдоподобию
## Параметры:
## оценка Стд.Ошибка
## meanlog 4.1693701 0.03366988
## sdlog 0,5366095 0,02380783
## Loglikelihood: -1261.319 AIC: 2526.639 BIC: 2533.713
## Корреляционная матрица:
## meanlog sdlog
## meanlog 1 0
## sdlog 0 1

мы можем построить результаты:

  номинал (mfrow = c (2,2))
plot.legend <- c ("Вейбулл", "логнормальный", "гамма")
denscomp (список (fit_w, fit_g, fit_ln), legendtext = plot. legend)
cdfcomp (список (fit_w, fit_g, fit_ln), legendtext = plot.легенда)
qqcomp (список (fit_w, fit_g, fit_ln), legendtext = plot.legend)
ppcomp (список (fit_w, fit_g, fit_ln), legendtext = plot.legend)

Примерка может работать с другими небазовыми дистрибутивами. Достаточно только реализовать соответствующие функции d, p, q.

В следующем примере, набор данных эндосульфан не может быть должным образом уложен базовыми распределениями, такими как нормальный логарифм:

  данные ("эндосульфан", package = "fitdistrplus")
my_data <- эндосульфан $ ATV

fit_ln <- fitdist (my_data, "lnorm")
cdfcomp (fit_ln, xlogscale = TRUE, ylogscale = TRUE)

Для решения этой проблемы используются распределения Burr и Pareto, доступные в пакете actar

  библиотека (актуар)

fit_ll <- fitdist (my_data, "llogis", start = list (shape = 1, scale = 500))
fit_P <- fitdist (my_data, "pareto", start = list (shape = 1, scale = 500))
fit_B <- fitdist (my_data, "заусенец", start = list (shape1 = 0. 3, shape2 = 1, rate = 1))
cdfcomp (список (fit_ln, fit_ll, fit_P, fit_B), xlogscale = TRUE, ylogscale = TRUE,
        legendtext = c ("lognormal", "loglogistic", "Pareto", "Burr"), lwd = 2)

Пакет также предоставляет некоторую полезную статистику:

  gofstat (список (fit_ln, fit_ll, fit_P, fit_B), fitnames = c ("lnorm", "llogis", "Pareto", "Burr"))

## Статистика согласия ## lnorm llogis Pareto Burr ## Статистика Колмогорова-Смирнова 0.1672498 0,1195888 0,08488002 0,06154925 ## Статистика Крамера-фон Мизеса 0,6373593 0,3827449 0,13926498 0,06803071 ## Статистика Андерсона-Дарлинга 3,4721179 2,8315975 0,8

83 0,52393018 ## ## Критерии соответствия ## lnorm llogis Pareto Burr ## Информационный критерий Айкаке 1068.810 1069.246 1048.112 1045.731 ## Байесовский информационный критерий 1074.099 1074.535 1053.400 1053.664

Визуально и с использованием предыдущей статистики кажется, что распределение Burr кажется предпочтительным среди кандидатов, которые мы выбрали для исследования.

Оценка параметров

Мы можем применить бутстрап для оценки неопределенности параметров:

  ests <- bootdist (fit_B, niter = 1e3)
сводка (ests)

  ## Параметрические медианы начальной загрузки и 95% процентиль ДИ
## Среднее 2,5% 97,5%
## shape1 0,2024304 0,09504934 0,377547
## shape2 1.5802731 1.01204175 2.959759
## ставка 1,4655764 0,65204235 2,702179
##
## Метод оценки сходился только для 995 из 1000 итераций

  участок (эстс)

  квантиль (оценки, вероятность =.05) # 95% процентильный доверительный интервал начальной загрузки

  ## (исходные) оценочные квантили для каждой указанной вероятности (данные без цензуры)
## p = 0,05
## оценка 0,2939259
## Медиана оценок начальной загрузки
## p = 0,05
## оценка 0,3077854
##
## двусторонний 95% доверительный интервал каждого квантиля
## p = 0,05
## 2,5% 0,1707940
## 97,5% 0,4960287
##
## Метод оценки сходился только для 995 из 1000 итераций начальной загрузки.

numpy - согласование эмпирического распределения с теоретическим с помощью Scipy (Python)?

Это обновление и модификация ответа Саулло, который использует полный список текущих распределений scipy.stats и возвращает распределение с наименьшим SSE между гистограммой распределения и гистограммой данных.

Пример фитинга

Используя набор данных Эль-Ниньо из statsmodels , распределения подходят и определяется ошибка.Возвращается распределение с наименьшей ошибкой.

Все распределения

Распределение Best Fit

Пример кода

 % встроенная библиотека matplotlib

предупреждения об импорте
импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать scipy.stats как st
импортировать statsmodels как sm
импортировать matplotlib
импортировать matplotlib.pyplot как plt

matplotlib.rcParams ['figure.figsize'] = (16.0, 12.0)
matplotlib.style.use ('ggplot')

# Создание моделей из данных
def best_fit_distribution (данные, бункеры = 200, ax = None):
    "" "Моделируйте данные путем нахождения наиболее подходящего распределения к данным" ""
    # Получить гистограмму исходных данных
    у, х = np.гистограмма (данные, ячейки = ячейки, плотность = True)
    x = (x + np.roll (x, -1)) [: - 1] / 2.0

    # Распределения для проверки
    РАСПРЕДЕЛЕНИЕ = [
        ул. альфа, ул. англит, ул. арксин, ул. бета, ул. бетапрайм, ул. брэдфорд, ул. бурр, ул. каучи, ул. чи, ул. чи2, ул. косинус,
        ул. Дгамма, ул. Двейбулл, ул. Эрланг, ул. Экспон, ул. Экспоннорма, ул. Экспонвейб, ул. Экспонпоу, ул. Ж, ул. Фатигелиф, ул. Фиск,
        ул. Фолдкаучи, ул. Фолднорм, ул. Фреше_р, ул. Фреше_л, ул. Генлогистика, ул. Генпарето, ул. Геннорм, ул. Генэкспон,
        ул. Генэкстрим, ул.gausshyper, st. gamma, st.gengamma, st.genhalflogistic, st. gilbrat, st. gompertz, st. gumbel_r,
        ул. Гумбель_л, ул. халфкаучи, ул. халфлогистика, ул. халфнорма, ул. халфгеннорм, ул. гипсекантная, ул. инвгамма, ул. инвгаусс,
        ул. Инввайбулл, ул. Йонсонс, ул. Йохнсонсу, ул. Аксоне, ул. Кствобигн, ул. Лаплас, ул. Левый, ул. Левый_л, ул.левый_стабль,
        st.logistic, st.loggamma, st.loglaplace, st.lognorm, st. lomax, st. maxwell, st. mielke, st.nakagami, st.ncx2, st.ncf,
        ул. нкт, ул. Норма, ул. Парето, ул. Пирсон3, ул. Власть, ул. Пауэрлогнорм, ул.powernorm, ул. редист, ул. взаимная,
        ул. рэлей, ул. рис, ул. реципинвгаусс, ул. полукруглая, ул. т, ул. трианг, ул. тринсэкспон, ул. труннорм, ул. тукейламбда,
        ул. униформа, ул. фонмизес, ул. фонмизес_ линия, ул. вальд, ул. вейбулл_мин, ул. вейбулл_макс, ул. обертка
    ]

    # Лучшие обладатели
    best_distribution = st.norm
    best_params = (0,0; 1,0)
    best_sse = np.inf

    # Оценить параметры распределения по данным
    для распространения в РАСПРОСТРАНЕНИИ:

        # Попробуйте подогнать под раздачу
        пытаться:
            # Игнорировать предупреждения от данных, которые не подходят
            с предупреждениями.catch_warnings ():
                warnings.filterwarnings ('игнорировать')

                # подобрать расстояние к данным
                params = distribution.fit (данные)

                # Отдельные части параметров
                arg = params [: - 2]
                loc = params [-2]
                scale = params [-1]

                # Рассчитать подогнанный PDF и ошибку с подгонкой распределения
                pdf = distribution.pdf (x, loc = loc, scale = scale, * arg)
                sse = np.sum (np.power (y - pdf, 2.0))

                # если ось передана добавить к графику
                пытаться:
                    если топор:
                        pd.Серия (pdf, x) .plot (ax = ax)
                    конец
                кроме исключения:
                    проходить

                # определить, лучше ли этот дистрибутив
                если best_sse> sse> 0:
                    best_distribution = распределение
                    best_params = параметры
                    best_sse = sse

        кроме исключения:
            проходить

    возврат (best_distribution.name, best_params)

def make_pdf (dist, params, size = 10000):
    "" "Сгенерировать функцию распределения вероятностей" ""

    # Отдельные части параметров
    arg = params [: - 2]
    loc = params [-2]
    scale = params [-1]

    # Получите разумные начальную и конечную точки распространения
    start = dist.ppf (0,01, * arg, loc = loc, scale = scale) if arg else dist.ppf (0,01, loc = loc, scale = scale)
    end = dist.ppf (0.99, * arg, loc = loc, scale = scale) if arg else dist.ppf (0.99, loc = loc, scale = scale)

    # Создайте PDF и превратите в pandas Series
    x = np.linspace (начало, конец, размер)
    y = dist.pdf (x, loc = loc, scale = scale, * arg)
    pdf = pd.Series (y, x)

    вернуть pdf

# Загрузить данные из наборов данных statsmodels
data = pd.Series (sm.datasets.elnino.load_pandas (). data.set_index ('ГОД'). values.ravel ())

# График для сравнения
plt.фигура (figsize = (12,8))
ax = data.plot (kind = 'hist', bins = 50, normed = True, alpha = 0.5, color = plt.rcParams ['axes.color_cycle'] [1])
# Сохранить ограничения сюжета
dataYLim = ax.get_ylim ()

# Найдите наиболее подходящее распределение
best_fit_name, best_fit_params = best_fit_distribution (данные, 200, топор)
best_dist = getattr (st, best_fit_name)

# Обновить графики
ax.set_ylim (dataYLim)
ax.set_title (u'El Niño sea temp. \ n All Fitted Distributions ')
ax.set_xlabel (u'Temp (° C) ')
ax.set_ylabel ('Частота')

# Сделать PDF с лучшими параметрами
pdf = make_pdf (best_dist, best_fit_params)

# Отображать
plt.фигура (figsize = (12,8))
ax = pdf.plot (lw = 2, label = 'PDF', legend = True)
data.plot (kind = 'hist', bins = 50, normed = True, alpha = 0.5, label = 'Data', legend = True, ax = ax)

param_names = (best_dist.shapes + ', loc, scale'). split (',') if best_dist.shapes else ['loc', 'scale']
param_str = ',' .join (['{} = {: 0.2f}'. format (k, v) for k, v in zip (param_names, best_fit_params)])
dist_str = '{} ({})'. format (best_fit_name, param_str)

ax.set_title (морская температура u'El Niño с наилучшим распределением \ n '+ dist_str)
ax.set_xlabel (u'Temp.(° C) ')
ax.set_ylabel ('Частота')

Подгонка экспоненциальной суммы распределений времени пребывания без указания начальных параметров

Abstract

Подгонка распределений времени выдержки с суммами экспонент широко используется для характеристики гистограмм длительностей открытого и закрытого интервалов, записанных с одиночных ионных каналов, а также что касается других физических явлений. Однако может быть трудно определить способствующие экспоненциальные составляющие. Здесь мы расширяем предыдущие методы экспоненциальной аппроксимации суммой, чтобы представить подход максимального правдоподобия, который последовательно обнаруживает все значимые экспоненты без необходимости в заданных пользователем начальных параметрах.Вместо поиска экспонент подгонка начинается с очень большого количества начальных экспонент с логарифмически разнесенными постоянными времени, так что ни одна из них не пропущена. Затем аппроксимация методом максимального правдоподобия определяет площади всех начальных экспонент, сохраняя постоянные времени фиксированными. Итеративным образом, с переоборудованием после каждого шага, анализ затем удаляет экспоненты с незначительной площадью и объединяет близко расположенные соседние экспоненты, пока не останутся только те экспоненты, которые вносят значительный вклад в распределение времени пребывания.Нет ограничений на количество значащих экспонент, и нет необходимости указывать начальные параметры. Мы демонстрируем полностью автоматизированное обнаружение как для экспериментальных, так и для смоделированных данных, а также для классических задач экспоненциальной подгонки.

Введение

Подгонка экспоненциальной суммой часто используется для описания распределений различных природных явлений (1–5). При подгонке экспоненциальной суммой интересующие нас распределения описываются суммами экспонент, так что

f (t) = ∑k = 1N (akτk) exp (−tτk),

(1)

, где f ( t ) - функция подобранной суммы экспонент, используемой для описания распределения времени пребывания, N - количество суммированных экспонент, a _k - площадь (доля общей площади распределения времени пребывания) экспоненты k , τ _k - постоянная времени экспоненты k, и частное a _k/ τ k ₆₀ дает величину экспоненты k в 0 момент времени.Постоянная времени τ _k - это время, в течение которого экспонента k распадается до 1 / e (0,368) от ее нулевого значения времени, что совпадает со средней продолжительностью всех времен пребывания в экспоненте k . Сложность, присущая экспоненциальной подгонке, состоит в том, чтобы определить количество суммирующих экспонент и их параметры (1,6–8). Теперь мы расширяем предыдущие подходы экспоненциальной подгонки суммы для конкретного случая подгонки распределений времени пребывания, полученных из одиночных ионных каналов.

Ионные каналы представляют собой интегральные мембранные белки, состоящие из субъединиц, которые позволяют ионам проходить через клеточные мембраны (9). Ионные каналы закрывают свои поры, изменяя их конформацию, обычно с одним или несколькими открытыми (проводящими) состояниями и многими закрытыми (непроводящими) состояниями (9). Такое стробирование было успешно смоделировано с помощью моделей цепей Маркова с дискретным состоянием (10–15). Такие модели предсказывают, что распределение времени пребывания в открытом и закрытом состоянии будет описываться суммами экспонент (16,17).Определение количества значимых экспонент, которые суммируются для описания распределения времени пребывания в открытом и закрытом состоянии, обеспечивает оценку минимального числа открытых и закрытых состояний (16,17), соответственно, но обычно нет однозначного определения. одно соотношение между обозначенными экспоненциальными компонентами и состояниями (16–18). Тем не менее, экспоненты и их сумма предоставляют удобные средства для описания распределений времени пребывания в соответствии с лежащей в основе теорией.

Трудность с экспоненциальной подгонкой суммой распределений времени пребывания, как и с экспоненциальной подгонкой суммой других явлений, заключалась в нахождении всех значимых экспонент, которые вносят вклад в распределения (1,6,7). еще больше усложняется тем, что для описания распределений времени пребывания в одноканальных каналах может потребоваться большое количество экспонент, часто расположенных близко друг к другу (19–21), что согласуется с теоретическими предсказаниями о том, что большое количество кинетических состояний может способствовать стробированию (22–21). 24).Обнаружение таких экспонент может быть особенно трудным, потому что процедуры поиска часто попадают в локальные максимумы, не позволяя им найти все экспоненты. Чтобы преодолеть эти трудности, мы теперь представляем автоматизированный метод анализа, который последовательно находит все значимые экспоненты, вносящие вклад в распределения времени пребывания для смоделированных одноканальных данных. Ключевая особенность нашего автоматического анализа основана на предыдущих примерах экспоненциальной подгонки суммы (4,25–27). Вместо поиска экспонент подгонка начинается практически со всех возможных экспонент, так что ни одна из них не пропущена.

На практике мы обнаружили, что 20-40 начальных экспонент, равномерно распределенных в логарифмическом времени, было достаточно, чтобы найти значимые экспоненты, вносящие вклад в распределения времени пребывания из отдельных каналов. В автоматическом анализе после установки постоянных времени начальных экспонент с одинаковыми логарифмическими интервалами определяются области начальных экспонент с помощью аппроксимации максимального правдоподобия. Затем итеративным образом анализ удаляет экспоненты с незначительной площадью и объединяет соседние экспоненты с переоборудованием для оптимизации площадей и постоянных времени экспонент до тех пор, пока не останутся только те экспоненты, которые вносят значительный вклад в описание распределений времени пребывания.Практического ограничения на количество значащих экспонент нет, и нет необходимости указывать начальные параметры.

Материалы и методы

Измерение, логарифмическое бинирование и построение графиков времени пребывания в одноканальном режиме

Методы измерения времени пребывания в каналах одиночных ионов, логарифмическое бинирование времени пребывания для генерации частотных гистограмм, а также теория и применение максимального правдоподобия аппроксимация распределений времени пребывания суммой экспонент (или смесью экспонент при преобразовании данных в функции плотности вероятности) подробно описана (19,28–31).Биннинг журнала позволяет объединять время ожидания от микросекунд до часов всего в несколько сотен бинов с постоянным относительным разрешением по времени (19,29,30). Хотя можно было бы проанализировать данные для анализа, который будет представлен здесь, без группирования журналов, группирование журналов позволяет построить осмысленные графики распределений, охватывающих до семи порядков величины исследуемых здесь времен пребывания, и это сокращает время, необходимое для подбора. 10 ⁷ интервалов примерно в 60 000 раз, от месяцев до нескольких минут на настольном компьютере под управлением Windows, поскольку время подгонки зависит в основном от количества бинов (∼150), а не от количества интервалов.На графиках распределений времени пребывания в этой статье используется преобразование Сигворта и синуса (29), которое строит квадратный корень из числа интервалов на ячейку в зависимости от логарифмического времени, при этом пиковая амплитуда каждой преобразованной экспоненты находится на ее постоянной времени.

Чтобы найти подходящий интервал для наблюдаемого интервала, логарифм продолжительности интервала в периодах выборки умножается на количество интервалов на единицу логарифма (30). Результатом этой операции является то, что некоторые интервалы не имеют событий, а другие интервалы могут иметь большее или меньшее количество событий, чем указано величиной подобранного распределения времени пребывания в середине интервалов.Это искажение данных, которое является значительным только в короткие промежутки времени, оказывает незначительное влияние на подгонку, но может исказить графики смоделированных и разделенных данных, что затрудняет визуальное сравнение смоделированных и согласованных распределений за короткие промежутки времени. Чтобы уменьшить визуальные неоднородности на графиках из биннинга журнала, при биннинге времен выдержки использовался небольшой интервал выборки, обычно 0,0001–0,001 мс, и применялись корректировки биннированных данных в короткие промежутки времени (19,30). Подгонка всегда выполнялась на нескорректированных данных.

Моделирование распределений времени пребывания

Время ожидания для моделирования распределения времени пребывания было сгенерировано с помощью алгоритма (в сокращенном формате)

, где N - количество экспонент, n - общее количество время ожидания для моделирования, a _k, и τ _k - площадь и постоянные времени соответственно экспоненциальной k , задержка - это продолжительность каждого последовательно сгенерированного времени задержки, RND - случайное число от 0+ (∼5 × 10 ^-8) до 1.0, −log _e (RND) преобразует линейные случайные числа в экспоненциально распределенное время ожидания со средним значением 1,0, а Wend возвращает цикл в While. Если последнее значение na _k перед выходом из цикла> 0,5, то создается интервал. Если не указано иное, 10 ⁷ интервалов были смоделированы для каждого распределения времени выдержки, чтобы снизить стохастическую вариацию до низких уровней, поскольку основной задачей подгонки было определение того, может ли программа автоматического анализа найти значимые экспоненты, а не исследовать эффекты стохастической вариации.В качестве второго метода генерации почти идеальных распределений времени пребывания мы вычислили количество интервалов в каждой ячейке, а не использовали генератор случайных чисел. Распределения, созданные двумя методами визуально наложены друг на друга, и почти идентичные визуальные результаты были получены при подгонке распределений, но, как и следовало ожидать, ошибки подгонки почти идеальных распределений были несколько уменьшены по сравнению с подгонкой стохастических распределений. Результаты, представленные в этой статье для четырех классических примеров экспоненциальной подгонки суммы, предназначены для подгонки вычисленных распределений почти идеальных данных для сравнения с предыдущими исследованиями, в которых были подобраны почти идеальные данные, тогда как результаты, основанные на экспериментальных данных, предназначены для моделирования распределений. , чтобы можно было изучить последствия уменьшения количества времен задержки в распределении, что приведет к увеличению стохастической вариации.Биннинг как для смоделированного, так и для рассчитанного распределения составлял 25 бинов / логарифм (30).

Значимость дополнительной экспоненты и количество времени ожидания, необходимое для значимости

Была ли значима дополнительная экспонента при подгонке распределений с суммами экспонент, определялась из журнала _e отношения правдоподобия, LLR, заданного по формуле

LLR = LL _N - LL _{N − 1},

(2)

, где LL _N и LL _{N − 1} - логарифм _e вероятностей того, что экспериментальные данные были взяты из распределение описывается N или N - 1 экспонентами соответственно.Дважды значение LLR распределяется как × ² с числом степеней свободы, равным 2 для дополнительной экспоненты (19,32,33). На этом основании дополнительная экспонента считалась значимой с P <0,05, P <0,01, P <0,001, P <0,0001 и P <0,00001, когда LLR составлял> 2,995,> 4,605,> 6,908,> 9,210 и> 11,51. , соответственно.

Определив по формуле. 2 что существует N значимых экспоненциальных компонентов в распределении, содержащем n _D интервалов, может быть полезно оценить минимальное количество интервалов n _N, взятых из того же распределения, которое потребуется для обнаружения все N значащие экспоненты, как это сделано в разделе «Результаты и обсуждение».Такой расчет возможен, потому что (для точных данных) отношение LLR масштабируется непосредственно с количеством интервалов в распределении времени пребывания (19,28), так что (19)

, где LLR определяется уравнением. 2.

Определение относительной ошибки

Относительная ошибка при оценке экспоненциального параметра определяется как абсолютное значение дробной разницы между истинным и подобранным значениями, так что

Relativeerror = | (True-FittedTrue) |,

( 4)

, где истинные значения - это значения, используемые для моделирования данных.Где указано, оценки средней относительной ошибки представлены как среднее ± стандартное отклонение индивидуальных оценок относительной ошибки.

Подход для автоматического определения всех значащих экспонент

Было рассмотрено множество различных подходов для поиска количества экспонент и их параметров для экспоненциальной подгонки распределений суммой (1–4,7,8,19,25–28, 34–37). Мы применяем и расширяем различные аспекты некоторых из этих предыдущих подходов для разработки автоматизированного анализа для экспоненциальной подгонки сумм распределений времени пребывания, полученных из одиночных ионных каналов.Ключевой особенностью нашего автоматического анализа является то, что подгонка начинается практически со всех возможных обнаруживаемых экспонент, определяемых их постоянными времени, так что ни одна из них не пропущена, метод, применявшийся ранее (4,26,27). Затем удаляются экспоненты с незначительными площадями, постоянные времени с такими близкими, что их невозможно различить, объединяются, а те, которые вносят статистически незначимый вклад, удаляются, оставляя только те экспоненты, которые значительно повышают вероятность.Следовательно, при использовании автоматического анализа нет необходимости указывать количество экспонент или их начальные параметры.

Метод анализа представлен ниже в 10 шагов. Подгонка, если это указано на различных этапах, выполняется с использованием метода максимальной вероятности, как описано ранее (19,28).

1.
Бункер журнала данных. Экспериментально наблюдаемые времена пребывания делятся на открытые и закрытые распределения времени пребывания (30). Затем эти распределения анализируются отдельно.
2.
Сгенерируйте постоянные времени практически для всех возможных значащих экспонент. Постоянным времени самого быстрого и самого медленного начальных экспонент присваиваются значения самого короткого и самого длительного наблюдаемого времени пребывания, соответственно. Постоянные времени экспонент между ними затем равномерно разнесены по логарифмической оси времени и даны равные площади, сумма которых равна 1,0. Мы обнаружили, что для примеров в этой статье было достаточно 20 начальных экспонент.Изучение подобранных распределений времени пребывания в опубликованных одноканальных распределениях времени пребывания предполагает, что 20 начальных экспонент также будет достаточно, чтобы найти значимые экспоненты в этих распределениях. Для 20 экспонент начальная площадь каждой экспоненты была установлена на 0,05 ( В ). Наличие отношений постоянных времени смежных начальных экспонент не выше минимального отношения значимых смежных экспонент в экспериментальных данных должно гарантировать, что значимые экспоненты в данных будут обнаружены.Это будет так, потому что подгонка будет начинаться с аппроксимации всех возможных значимых экспонент, определенных на основе их постоянных времени. Количество значащих экспонент в экспериментальных данных неизвестно, поэтому количество начальных экспонент может быть увеличено для первоначального анализа. Нет недостатка в том, чтобы начать с большего количества начальных экспонент, чем могло бы потребоваться для обнаружения значимых экспонент, за исключением штрафа времени при подгонке. Подход к оценке количества начальных экспонент, используемых для подгонки, представлен во вспомогательном материале.
Обнаружение суммирования экспонент для описания смоделированного распределения времени задержки для закрытых интервалов на основе идеализированной одноканальной записи. ( A ) Смоделированное распределение времени пребывания ( синих белых кружков ) и восемь лежащих в основе экспоненциальных компонентов из ( красных линий ) представлены с помощью преобразования Сигворта и синуса (29), которое строит квадратный корень из количество закрытых интервалов в каждом интервале в зависимости от продолжительности закрытых интервалов на логарифмической оси времени.Ширина интервала остается постоянной на логарифмической оси времени, что дает экспоненциальное увеличение ширины интервала по мере увеличения продолжительности интервала. Пик каждой преобразованной экспоненты указывает постоянную времени этой экспоненты. Автоматическая подгонка распределения времени выдержки обнаружила восемь экспонент ( пунктирных черных линий, ), которые накладывались на экспоненты, используемые для моделирования распределения. Соответствующее распределение ( сплошная черная линия ) наложило моделированное распределение ( синих белых кружков, ).Восемь основных экспонент были обнаружены без указания пользователем количества экспонент или начальных параметров для экспонент. N = 10 ⁷ смоделированных интервалов. ( B ) 20 начальных экспонент, автоматически сгенерированных программой, нанесены на график ( черных линий, ). Подгонка для этого и других цифр обычно начинается с 0,003981 мс. ( C ) Нормализованные оценки постоянных времени (t1 – t8) и площадей (a1 – a8) восьми экспоненциальных компонентов для шести различных моделей и подгонки (таблица S1).Данные представлены как наблюдаемые (подогнанные) значения, разделенные на значения, использованные для моделирования распределения от. В каждом случае были обнаружены одни и те же восемь экспонент.
3.
При фиксированных постоянных времени выполняется аппроксимация максимального правдоподобия для нахождения наиболее вероятной области для каждой из 20 начальных экспонент. При фиксированных постоянных времени подгонка площадей представляет собой хорошо обусловленную задачу, которая легко сходится (6).
4.
Удалите конечные экспоненты с незначительной площадью.Две-три самых быстрых и самых медленных экспоненты обычно имеют области 0,0. Чтобы удалить эти конечные экспоненты, самые быстрые и самые медленные экспоненты с областями, большими или равными 10 ⁻⁵, принимаются как новые самые быстрые и самые медленные экспоненты. Шаги 2 и 3 затем повторяются, но с новыми самыми быстрыми и самыми медленными экспонентами, устанавливающими диапазон для распределения экспонент. Мы обнаружили, что установка минимальной площади 10 ⁻⁵ для сохранения экспоненты была достаточной для всех примеров, представленных в этом исследовании (наименьшая площадь была 0.000046) и должно быть достаточным для большого количества изученных нами опубликованных распределений, поскольку площади наименьших аппроксимируемых экспонент в этих распределениях были> 10 ⁻⁵. Следовательно, сохранение экспонент с областями ≥10 ⁻⁵ для шага 4 и шага 5 должно подходить для анализа большинства (если не всех) одноканальных данных, опубликованных на данный момент, без необходимости настройки этого параметра. Для поиска значимых экспонент с областями <10 ⁻⁵ в распределениях с интервалами> 100 000 это значение можно уменьшить (см. Вспомогательные материалы).
5.
Удалите все экспоненты с пренебрежимо малой площадью (<10 ⁻⁵). (Для данных в шесть экспонент были автоматически удалены, осталось 14.) График соответствия в конце шага 5 представлен на рис. S1. A во вспомогательном материале.
6.
Примените аппроксимацию максимального правдоподобия, чтобы найти наиболее вероятные области и временные константы оставшихся экспонент. Это первый случай, когда постоянные времени являются свободными параметрами.Подгонка вносит небольшие корректировки в постоянные времени, чтобы переместить их к наиболее вероятным значениям, при этом корректируя области, чтобы они соответствовали новым временным постоянным. Количество экспонент после шага 6 такое же, как и на шаге 5, так как шаг шага 6 не исключает экспоненты. График подгонки в конце шага 6 представлен на рис. S1. B во вспомогательном материале.
7.
Объедините экспоненты с очень близкими постоянными времени. Смежные экспоненты, постоянные времени которых отличаются на <2%, объединяются в одну экспоненту с площадью, равной сумме двух площадей, и постоянной времени между двумя, взвешенными по разнице площадей.Этот процесс осуществляется путем систематического перемещения вниз по списку экспонент, упорядоченных в порядке уменьшения постоянной времени, с переустановкой после каждой комбинации. Для данных в четыре экспоненты были удалены путем объединения смежных экспонент, в результате чего осталось 10. Менее 2% было выбрано для критерия объединения экспонент, поскольку вероятность практически не изменилась после таких комбинаций для 10 ⁷ подобранных интервалов. Следовательно, практически нет шансов, что значительная экспонента будет исключена путем комбинирования для одноканальных данных с использованием этого критерия.
8.
Определите наилучшее соответствие с помощью одной экспоненты меньше. Затем каждая экспонента удаляется по одной с последующим переоснащением (после которого экспонента заменяется) с сохранением каждого соответствия и его значения правдоподобия. Подгонка с наибольшим правдоподобием затем дает значение максимального правдоподобия и экспоненциальные параметры для подгонки с одной экспонентой меньше.
9.
Определите количество значащих экспонент и их параметры.Шаг 8 повторяется до тех пор, пока уменьшение числа экспонент на единицу не сделает вероятность подбора значительно хуже, как показано, когда LLR подходит для N , по сравнению с N - 1, экспоненты> 2,995 (19, 33). Подгонка с экспонентами N затем указывает количество значимых экспонент и наиболее вероятные параметры для каждой из этих экспонент.
10.
Исключение кратких ошибочных экспонент. Для одноканальной записи очень короткие времена задержки не обнаруживаются из-за ограниченной частотной характеристики записывающих систем.Следовательно, аппроксимация максимального правдоподобия начинается не в нулевое время, а во время, обычно равное удвоенному мертвому времени, где мертвое время - это продолжительность самых коротких обнаруженных интервалов (28,30). Для такой подгонки ошибочная экспонента с постоянной времени, как правило, намного короче мертвого времени, может иногда сообщаться программой подбора, если хвост ошибочной экспоненты увеличивает вероятность. Такие ошибочные экспоненты возможны с пропущенными событиями, потому что большая часть площади ошибочной экспоненты не соответствует, поэтому она не дает никаких штрафов.Такие ошибочные краткие экспоненты были автоматически устранены путем исключения представленных экспонент с постоянными времени, меньшими мертвого времени, подобранная площадь которых составляет <10 ^-5 общей подогнанной площади распределения времени пребывания, а затем повторной подгонкой. Ошибочные экспоненты не возникают для экспонент с более длинными постоянными времени, потому что подавляющая часть области более длинных экспонент включена в подгонку. Если очевидные ошибочные экспоненты не исключены этими критериями, то пользователь может изменить параметры исключения.

Хотя фиксированных параметров на предыдущих этапах было достаточно для всех примеров, рассмотренных в этом исследовании, они могут нуждаться в корректировке для других типов каналов и данных. Как и в случае со всеми программами подгонки, подгонка смоделированных данных с параметрами, аналогичными тем, которые получены для экспериментальных данных, может использоваться для проверки способности программы обнаруживать экспоненты для различных типов данных, и при необходимости могут быть внесены корректировки.

Процедура поиска для автоматической аппроксимации максимального правдоподобия

Теория и метод аппроксимации максимального правдоподобия распределений времени пребывания с суммами экспонент (или смесью экспонент при преобразовании данных в функции плотности вероятности) были описаны ранее (19 , 28).Процедура поиска, используемая для подбора максимального правдоподобия на различных этапах выше, не должна находить экспоненты, а только настраивать параметры каждой из начальных экспонент, чтобы максимизировать вероятность того, что данные были взяты из распределения времени ожидания, описанного сумма экспонент. Это так, потому что все возможные значащие экспоненты, которые являются начальными экспонентами, аппроксимируются к концу шага 3 в предыдущем разделе. Затем шаги 4–9 удаляют лишние экспоненты, сохраняя значащие экспоненты.Подпрограммы поиска, которые перескакивают через один или несколько параметров на большие расстояния, не будут подходить для аппроксимации максимального правдоподобия на шагах выше, потому что они могут попасть в локальные максимумы, перемещая параметры для экспоненты от одной из потенциально значимых экспонент, определенных в начальные стартовые параметры. Подход прямого поиска, основанный на Patternsearch (38), использовался, чтобы избежать этой возможности путем настройки параметров по одному с небольшими шагами.

Результаты и обсуждение

Автоматическое обнаружение экспонент в моделируемых распределениях времени пребывания на основе экспериментальных данных без необходимости указания начальных параметров

A представляет пример автоматического обнаружения восьми экспоненциальных компонентов, которые в сумме образуют распределение времени пребывания.Восемь экспоненциальных составляющих () показаны красными линиями в A и основаны на восьми значимых экспоненциальных компонентах, соответствующих экспериментальным данным, зарегистрированным для канала K ⁺ с высокой проводимостью, активированного Ca ²⁺ (19). Используя площади и временные константы компонентов, 10 ⁷ интервалов были смоделированы, разбиты по логам и нанесены на график в виде синих открытых кружков, чтобы получить распределение, предсказанное суммой экспонент. Графики в A и B представлены в преобразовании Сигворта и синуса (29), где квадратный корень из числа интервалов в каждом интервале откладывается относительно средней продолжительности интервалов в этом интервале на диаграмме. логарифмическая ось времени.Ширина ячейки увеличивается логарифмически, давая постоянную ширину ячейки в логарифмической шкале времени. При таком преобразовании время максимальной амплитуды каждой экспоненциальной составляющей указывает постоянную времени этой составляющей (29).

Таблица 1

Восемь экспонент, использованных для моделирования распределения времени задержки в

9047 0.539 9047 9047 9047 9046

Экспоненциальная	τ (мс)	Площадь
1
2	0,139	0,220
3	0,547	0,111
4	1,48	0,0815	11,9	0,00880
7	146,0	0,00170
8	3390,0	0,000046

найти статистически значимое распределение. экспоненциальные компоненты.Установленные компоненты ( A , черные пунктирные линии ) наложены начальные компоненты ( A , красные линии ), и сумма подогнанных компонентов ( A , сплошная черная линия ) наложили моделированное распределение ( Черная линия , с синими кружками (), что указывает на то, что восемь экспоненциальных компонентов, используемых для моделирования распределения времени пребывания, были найдены автоматическим анализом без указания количества экспонент или их начальных параметров.Не было необходимости указывать начальные экспоненты для подгонки, потому что автоматический анализ генерировал достаточное количество начальных экспонент, логарифмически разнесенных во времени, так что будет одна или несколько начальных экспонент с постоянными времени, близкими к таковым из любых возможных основных экспонент. Это можно увидеть, сравнив постоянные времени (пики экспонент) начальных экспонент в B к постоянным времени экспоненциальных компонентов, которые суммируются для создания распределения времени выдержки в А .

Повторение анализа в A для пяти дополнительных наборов данных, каждый из которых моделируется с различным начальным числом случайных чисел, обнаружил те же восемь экспонент, которые использовались для моделирования данных ( C и таблица S1), с относительными ошибками (уравнение 4) в оценках 16 параметров для площадей и постоянных времени восьми экспонент 0,023 ± 0,028 (среднее ± стандартное отклонение) на основе оценок, полученных из 16 параметров. оценивается на основе каждого из шести различных симуляций и фитингов.В более чем 1000 моделированиях и подгонке распределений с 1–10 экспонентами с широким диапазоном постоянных времени и площадей все значимые экспоненциальные компоненты были найдены с использованием автоматического анализа.

Как можно обнаружить значимые экспоненты в смоделированных данных, включая восемь экспонент, суммирующих для описания распределения, если в литературе указано (и переформулировано), что определение площадей и постоянных времени для подбора сумм экспонент может быть безнадежным или потребовать повышения точности данных до пределов, которые намного превышают возможности существующих измерительных устройств (6,7).Конечно, экспоненциальная подгонка суммы может быть плохо обусловлена, когда данные неадекватны, с очень небольшим количеством точек данных, или когда данные получены в ограниченных временных диапазонах, или с очень близко расположенными экспонентами, или с большим шумом (7,8). Однако для одноканальных данных можно записывать от десятков тысяч до многих сотен тысяч открытых и закрытых интервалов в широком диапазоне времени, чтобы уменьшить стохастические вариации и повысить способность обнаруживать экспоненты (19,31). Например, восемь экспонент в были определены на основе анализа 114 350 закрытых интервалов, записанных с канала BK, где экспериментально наблюдаемое время задержки охватывало девять порядков по частоте наблюдения и шесть порядков по продолжительности (19).Распределение времени пребывания экспериментальных данных, снабженных восемью значащими экспонентами, представлено на рис. 8 A в работе McManus и Magleby (19). (Для экспериментальных данных интервалы с истинной длительностью <30 μ S не были обнаружены (пропущенные события) из-за фильтрации (28). Включение пропущенных событий в распределение дает ~ 170 000 истинных интервалов, лежащих в основе экспериментальных данных.)

Тестирование программы автоматической подгонки для менее чем идеальных данных

Чтобы проверить, может ли автоматический анализ также найти значимые экспоненты для менее чем идеальных данных, анализ был применен непосредственно к экспериментальным распределениям времени пребывания из каналов BK, и результаты сравнивались с результатами применения наших предыдущих программ подбора к тем же экспериментальным данным.Этот анализ отличается от анализа, представленного в, для которого известное количество указанных экспонент использовалось для моделирования идеальных данных. При подборе экспериментальных данных количество экспонент неизвестно, но теоретические соображения предполагают, что большое количество открытых и закрытых состояний (> 50) может вносить вклад в распределения времени пребывания от каналов BK (22–24). Применение автоматизированного анализа к экспериментальным данным из каналов BK обнаружило либо те же значащие экспоненты, что и в наших предыдущих программах, либо, в двух случаях, одну дополнительную значительную экспоненту, предполагая, что наши предыдущие программы не всегда имели достаточное количество начальных параметров для найти все значащие экспоненты.Не было ни одного случая, когда автоматизированный анализ обнаружил меньше значимых экспонент, чем наши предыдущие методы анализа. Следовательно, наш автоматический анализ без необходимости указывать начальные параметры был так же хорош или лучше при обнаружении значимых экспонент, чем наши предыдущие программы, в которых использовалось> 100 различных наборов начальных параметров, основанных на данных подгонки из каналов BK за годы.

Мы также сравнили результаты, полученные с помощью программы автоматической подгонки, с результатами, полученными при подгонке с программами, в которых подгонка могла быть запущена с параметрами, используемыми для моделирования данных.Значимые экспоненты, найденные программой автоматического анализа, были по существу идентичны показателям, полученным при запуске подгонки с параметрами моделирования, и это имело место как для меньших наборов данных из 1000 интервалов, так и для больших, что указывает на надежность подгонки. алгоритм поиска значащих экспонент.

Ошибки в экспоненциальной подгонке суммы, вызванные подгонкой слишком малого времени выдержки

Предыдущие разделы показали последовательную способность алгоритма автоматической подгонки находить значимые экспоненты в смоделированных и экспериментальных одноканальных данных.Тем не менее, существуют ограничения на обнаружение экспонент на основе количества подобранных интервалов (19). Теперь мы рассмотрим пределы обнаружения, связанные с количеством подобранных интервалов для смоделированных распределений на основе восьми экспонент в, которые использовались для моделирования данных для. Уравнение 3 сначала исследуется, чтобы определить, может ли он дать оценку количества интервалов, необходимых для обнаружения восьми значащих экспонент. Затем исследуются ошибки, связанные с уменьшением количества интервалов ниже количества, необходимого для обнаружения всех восьми экспонент.

Оценки логарифма правдоподобия из шести имитаций и подгонки 10 ⁷ интервалов, представленных в таблице S1, показали, что LLR (см. Уравнение 2) для девяти экспонент по сравнению с восемью варьируется от 0,5 до 2,5. Эти значения LLR меньше 2,995, необходимых для значимости при P <0,05 (см. «Материалы и методы»), что указывает на то, что девять экспонент не были значительно лучше восьми в любом из шести симуляций. Следовательно, ложных экспонент обнаружено не было. LLR для восьми из семи значащих экспонент находился в диапазоне от 195 до 258, что указывает на восемь значащих экспонент по сравнению с семью при P 0.00001 для каждой симуляции. Следовательно, все восемь значащих экспонент были обнаружены в каждом моделировании 10 ⁷ интервалов.

Учитывая LLR 195–258 для восьми значащих экспонент более семи для подгонки 10 ⁷ интервалов, уравнение. 3 указывает на то, что для обнаружения восьми значащих экспонент потребуется ~ 116 000–154 000 времен выдержки. Чтобы проверить это предсказание, мы смоделировали четыре отдельных распределения, как в A , но с периодом ожидания 135 000 для каждого (среднее между 116 000 и 154 000), и обнаружил, что восемь значащих экспонент были обнаружены в двух из четырех смоделированных распределений, а семь - в двух других.Следовательно, при ∼135000 времен выдержки все восемь значимых экспонент будут обнаружены примерно в половине экспериментов, что соответствует приблизительному количеству времен выдержки, требуемому для порога обнаружения, рассчитанного по формуле. 3. Когда количество смоделированных времен пребывания было увеличено до 170 000, последовательно были обнаружены восемь значимых экспонент (рис. S2). A ), и когда количество смоделированных времен пребывания было уменьшено до 30 000, последовательно были обнаружены семь значимых экспонент.При 30 000 времен выдержки две экспоненты с постоянными времени 4,12 и 11,9 мс были объединены в одну экспоненту с промежуточной постоянной времени и объединенной площадью. При 10 000 смоделированных времен пребывания было найдено только шесть значимых экспонент (рис. S2). B ), причем самая медленная экспонента 3390 мс теперь также отсутствует, как и ожидалось, потому что в среднем будет <1 времени задержки (0,000046 × 10 000) от самой медленной экспоненты в распределении из-за ее очень маленькой области ( ).В тяжелом случае всего 1000 смоделированных времен выдержки были обнаружены только четыре из восьми значащих экспонент (рис. S2). С ). Самая медленная экспонента 3390 мс отсутствовала, как и ожидалось, следующие две самые медленные экспоненты 148 мс и 11,9 мс были объединены в экспоненту на ∼50 мс, а другие три значимые экспоненты были комбинациями пяти оставшихся лежащих в основе экспонент. Таким образом, уменьшение количества задержек в распределении, как ожидается, уменьшит количество значимых экспонент (19) как для автоматизированного анализа, представленного здесь, так и для всех методов экспоненциальной подгонки суммы, в зависимости от сложности механизма стробирования.Отсюда следует, что количество значащих экспонент затем устанавливает нижний предел количества экспонент, вносящих вклад в распределение, так как может быть недостаточно данных для обнаружения всех экспонент, и поскольку некоторые из экспонент могут иметь слишком маленькую область для обнаружения. или имеют постоянные времени, слишком близкие к таковым для других экспонент, чтобы их можно было обнаружить.

Автоматический анализ может найти экспоненты в классических примерах подгонки экспоненциальной суммы

В качестве дополнительной проверки способности программы автоматического подбора найти значащие экспоненты мы проверили, может ли она найти экспоненты в четырех различных классических экспонентах. -задачи подгонки суммы, где обнаружение экспонент может быть затруднено.Первыми двумя классическими примерами были Boliden 3 и Boliden 4 из книги Watson (34). Результаты представлены в и. Параметры, определяющие экспоненциальные компоненты, использовались для моделирования распределений времени пребывания с логическим биннингом, которые затем были подогнаны с помощью автоматического анализа. Boliden 3 проверяет обнаружение четырех экспонент с постепенно увеличивающимися областями и постоянными времени, а Boliden 4 проверяет обнаружение, когда одна из экспонент имеет меньшую площадь, чем две соседние экспоненты.Для обоих примеров автоматический анализ обнаружил четыре экспоненты, использованные для моделирования распределений времени пребывания с минимальной относительной ошибкой в площадях и постоянных времени ∼0,001 ± 0,001. Как для Boliden 3, так и для Boliden 4, каждый с четырьмя значащими экспонентами, LLR для пяти значащих экспонент по сравнению с четырьмя значащими экспонентами составлял ∼0, что указывает на то, что пять экспонент были не лучше четырех, а LLR для четырех значащих экспонент по сравнению с тремя значащими экспонентами составляло 22020 для Boliden 3. и 5580 для Boliden 4, что указывает на то, что четыре экспоненты были найдены в каждом случае и были очень значимыми (P 0.00001). Истинные экспоненты, подобранные значения и относительные ошибки приведены в.

Автоматическая подгонка обнаруживает экспоненты, лежащие в основе смоделированных распределений времени пребывания на основе Болидена 3 и Болидена 4 в Уотсоне (34). Постоянные времени и площади экспонент, используемые для моделирования распределений времени пребывания, указаны в столбцах « τ » и «Nor. Площадь »в. ( A и B ) Красные линии отображают экспоненциальные компоненты, используемые для моделирования, голубые белые кружки - моделируемые распределения, черные пунктирные линии - экспоненты, обнаруженные путем подгонки моделируемых распределений, и сплошные черные линии - сумму обнаруженных экспонент.Как для Boliden 3, так и для Boliden 4 четыре лежащие в основе экспоненты обнаруживаются с минимальной ошибкой ().

Таблица 2

Определение четырех экспонент в Болидене 3 и Болидене 4

. Площадь

Болиден 3

Величина

Скорость (мс ^-1)

Площадь подгонки

Ошибка

Подгонка τ

Ошибка

0.714866

10.00000

0,100000

0,016770

0,016762

0,000460

0,100311

0,003110

0,183963

0,734125

1,362166

0,058784

0,058686

0,001673

1,361681

0,000356

0,078444

0,105668

9,463603

0,174148

0,174068

0,000457

9.45156

0.001273

0.022392

0.007001

142.8367

0.750298

0.750485

0.000249

142.8085

0.000198

Болиден 4

Магнитуда

Оценить

Нор. Площадь

Площадь подгонки

Ошибка

Подгонка τ

Ошибка

0,841884

3.478609

0,287471

0,0 classic 9046 ). Evans GV проверяет способность обнаруживать экспоненту небольшой площади (0,004979), постоянная времени которой всего в три раза больше, чем у предыдущей экспоненты. Результаты представлены в и, где три лежащие в основе экспоненты были обнаружены с незначительной относительной ошибкой в оцененных параметрах (0.0059 ± 0,0042). LLR для четырех экспонент по сравнению с тремя было ∼0, а для трех против двух было 2123, что дает три очень значимых экспоненты (P 0,00001).

Автоматическая подгонка обнаруживает экспоненты, лежащие в основе смоделированного распределения времени пребывания на основе Evans GV в Watson (34). Постоянные времени и площади экспонент, используемые для моделирования распределений времени пребывания, указаны в столбцах « τ » и «Nor. Площадь »в. Красные линии отображают экспоненциальные компоненты, используемые для моделирования, синие белые кружки - моделируемые распределения, черные пунктирные линии - экспоненты, обнаруженные путем подбора моделированного распределения, а сплошная черная линия - сумма обнаруженных экспонент.Три лежащие в основе экспоненты обнаруживаются с минимальной ошибкой ().

Таблица 3

Определение трех экспонент в Evans GV

0,0
0,000593	0,287973	0,001745
0,098694	0,702992	1,422491	0,052813	0,052618	0,003702	1,422578	0,000061
0,049751	0,146201	6,839898	0,128014	0,128046	0,000253	6,830302	0.001403
0.009850	0.005089	196.5023	0.728129	0.728237	0.000148	196.4776	0.000125
0.000125
0.000125

Величина	Скорость (мс ^-1)	τ (мс)	Nor. Площадь	Подогнанная область	Ошибка площади	Установленная τ	τ ошибка
0,100043	0,599936	1,66684	0.829566	0,831361	0,002164	1,67126	0,002649
0,009985	0,300123	3,33197	0,165508	0,163660	0,011163	3,32364	0,002499
0,000099	0,099965	10,0035	0,004927	0,004979	0,010615	9,93884	0,006464

.4-23.17 используется для классического примера Ланцоша (7). Это пример Ланцоша, на который часто ссылаются, когда утверждают, что безнадежно оценивать как величины, так и постоянные времени с помощью экспоненциальной подгонки суммы. Пример Ланцоша проверяет способность обнаруживать три экспоненты, когда две сильно перекрываются, а третья имеет меньшую площадь и большую постоянную времени (и). Когда весь временной диапазон смоделированного распределения соответствовал диапазону от ∼0,004 до 12,6 мс, площади и временные константы трех экспонент в примере Ланцоша были найдены с минимальной относительной ошибкой, равной 0.0022 ± 0,0008 (а). LLR для четырех значимых экспонент по сравнению с тремя составляло ∼0, а для трех значимых экспонент по сравнению с двумя - 1651, что дает три очень значимых экспоненты (P 0,00001).

Автоматическая подгонка обнаруживает экспоненты, лежащие в основе смоделированного распределения времени пребывания на основе уравнения. 4-12.17 у Ланцоша (7). Постоянные времени и площади экспонент, используемые для моделирования распределений времени пребывания, указаны в столбцах « τ » и «Nor. Площадь »в. Красные линии отображают экспоненциальные компоненты, используемые для моделирования, синие белые кружки - моделируемое распределение, черные пунктирные линии - экспоненты, обнаруженные путем подгонки моделируемого распределения, а сплошная черная линия - сумма обнаруженных экспонент.Три лежащие в основе экспоненты обнаруживаются с минимальной ошибкой ().

Таблица 4

Определение трех экспонент от Ланцоша

Величина	Скорость (мс ^-1)	τ (мс)	Nor. Площадь	Подогнанная область	Ошибка площади	Установленная τ	τ ошибка
1.5576	5	0,2	0.449187	0,449854	0,001485	0,200481	0,002405
0,8607	3	0,3333333	0,413687	0,412555	0,037820	0,332843	0,001471
0,0951	1	1	0,137126	0,137591	0,000937	0,998382	0,001618

Если моделируемое распределение для примера Ланцоша соответствовало диапазону ∼0.004 мс до более коротких времен 3,6 и 2,1 мс, а не до 12,6 мс, то три экспоненты в функции Ланцоша все еще были обнаружены, но с увеличенными средними относительными ошибками ∼0,02 и ∼0,46 соответственно. Подгонка распределения к 1,15 мс обнаружила только две значимые экспоненты с большими ошибками, как и в классическом примере Ланцоша, где данные были подогнаны к 1,15 мс. Следовательно, пример подбора суммы Ланцоша в том виде, в котором он был представлен первоначально (7), очень плохо обусловлен из-за отсутствия данных в более длительные периоды времени, необходимых для определения более длинных экспонент, а не потому, что все применения подбора экспоненциальной суммы плохо обусловлены.

В соответствии с нашими выводами и этим заключением, аппроксимация примера Ланцоша к 3,6 единицам времени в предыдущем исследовании с использованием совершенно другого метода также нашла три экспоненты (36), как и наш автоматический анализ.

Использование и ограничения экспоненциальной подгонки по сумме

Наш метод автоматической подгонки нашел, что восемь экспонент суммируются, чтобы сформировать распределение времени задержки в. Он также обнаружил экспоненты в дополнительном большом количестве тестов смоделированных данных (не представлены), а также экспоненты в распределениях, основанных на четырех различных классических задачах подбора экспоненциальной суммы.Тем не менее, есть пределы обнаружения экспонент. Пределы устанавливаются числом, относительными площадями и относительными постоянными времени экспонент, временным диапазоном данных по сравнению с постоянными времени экспонент, количеством подходящих времен выдержки (уравнение 3), а также стохастическим и экспериментальные вариации данных, включая экспериментальный шум (7,8,19,26,34). Некоторые из этих ограничений были проиллюстрированы в предыдущих разделах и на рис. S2. Следовательно, для сложных механизмов стробирования или даже для простых, и особенно когда анализ основан на тысячах или даже десяти тысячах интервалов, а не на сотнях тысяч, вероятны экспоненты, возникающие из стробирования, которые не обнаруживаются в распределения времени пребывания.Зачем же тогда заморачиваться с подгонкой значимых экспоненциальных составляющих к распределениям времени пребывания? 1), экспоненциальная подгонка суммы обеспечивает количественный метод описания распределений времени пребывания для обобщения экспериментальных данных для публикации и сравнения с данными, полученными в различных экспериментальных условиях и из других исследований. 2), аппроксимация экспоненциальной суммой может обеспечить оценку минимального числа состояний, которые вносят вклад в стробирование канала, с одним состоянием на экспоненту, хотя компоненты и состояния не обязательно напрямую связаны (16–18).Минимальное количество состояний может служить отправной точкой для разработки стробирующих механизмов. 3). В качестве альтернативы, любой жизнеспособный предлагаемый механизм стробирования должен генерировать, по крайней мере, столько экспоненциальных составляющих, сколько значимых экспонент определяется с помощью подгонки экспоненциальной суммы. В то время как экспоненциальная подгонка по сумме первоначально полезна как инструмент кинетического анализа, дальнейшее развитие кинетических механизмов стробирования на основе одноканальных данных обычно включает глобальную подгонку данных, полученных в диапазоне экспериментальных условий, включая учет корреляционной информации в данных. , чтобы получить достаточно информации для определения моделей и параметров (10–13,15,21,32).

В заключение мы представили автоматизированный метод, который можно использовать для обнаружения всех значимых экспонент, вносящих вклад в распределения времени задержки из одноканальных данных без необходимости указывать начальные параметры.

Фитинги UTG для саморазборных распределительных клапанов на пластмассах Saint Gobain Performance

Страна ^*

Афганистан Аландские острова Албания Алжир американское Самоа Андорра Ангола Ангилья Антарктида Антигуа и Барбуда Аргентина Армения Аруба Австралия Австрия Азербайджан Багамы Бахрейн Бангладеш Барбадос Беларусь Бельгия Белиз Бенин Бермуды Бутан Боливия, Многонациональное Государство Бонэйр, Синт-Эстатиус и Саба Босния и Герцеговина Ботсвана Остров Буве Бразилия Британская территория Индийского океана Бруней-Даруссалам Болгария Буркина-Фасо Бурунди Камбоджа Камерун Канада Кабо-Верде Каймановы острова Центрально-Африканская Республика Чад Чили Китай Остров Рождества Кокосовые (Килинг) острова Колумбия Коморские острова Конго Конго, Демократическая Республика Острова Кука Коста-Рика Берег Слоновой Кости Хорватия Куба Кюрасао Кипр Республика Чехия Дания Джибути Доминика Доминиканская Республика Эквадор Египет Эль Сальвадор Экваториальная Гвинея Эритрея Эстония Эфиопия Фолклендские (Мальвинские) острова Фарерские острова Фиджи Финляндия Франция Французская Гвиана Французская Полинезия Южные Французские Территории Габон Гамбия Грузия Германия Гана Гибралтар Греция Гренландия Гренада Гваделупа Гуам Гватемала Гернси Гвинея Гвинея-Бисау Гайана Гаити Остров Херд и острова Макдональд Святой Престол (государство-город Ватикан) Гондурас Гонконг Венгрия Исландия Индия Индонезия Иран, Исламская Республика Ирак Ирландия Остров Мэн Израиль Италия Ямайка Япония Джерси Иордания Казахстан Кения Кирибати Корея Северная Корея, Юг Кувейт Кыргызстан Лаосская Народно-Демократическая Республика Латвия Ливан Лесото Либерия Ливия Лихтенштейн Литва Люксембург Макао Македония, бывшая югославская Республика Мадагаскар Малави Малайзия Мальдивы Мали Мальта Маршалловы острова Мартиника Мавритания Маврикий Майотта Мексика Микронезия, Федеративные Штаты Молдова, Республика Монако Монголия Черногория Монтсеррат Марокко Мозамбик Мьянма Намибия Науру Непал Нидерланды Новая Каледония Новая Зеландия Никарагуа Нигер Нигерия Ниуэ Остров Норфолк Северные Марианские острова Норвегия Оман Пакистан Палау Палестинская территория, оккупированная Панама Папуа - Новая Гвинея Парагвай Перу Филиппины Питкэрн Польша Португалия Пуэрто-Рико Катар Реюньон Румыния Российская Федерация Руанда Сен-Бартелеми Святой Елены, Вознесения и Тристан-да-Кунья Сент-Китс и Невис Санкт-Люсия Сен-Мартен (французская часть) Сен-Пьер и Микелон Святой Винсент и Гренадины Самоа Сан-Марино Сан-Томе и Принсипи Саудовская Аравия Сенегал Сербия Сейшельские острова Сьерра-Леоне Сингапур Синт-Мартен (голландская часть) Словакия Словения Соломоновы острова Сомали Южная Африка Южная Георгия и Южные Сандвичевы острова южный Судан Испания Шри-Ланка Судан Суринам Шпицберген и Ян Майен Свазиленд Швеция Швейцария Сирийская Арабская Республика Тайвань, провинция Китая Таджикистан Танзания, Объединенная Республика Таиланд Тимор-Лешти Идти Токелау Тонга Тринидад и Тобаго Тунис Турция Туркменистан Острова Теркс и Кайкос Тувалу Уганда Украина Объединенные Арабские Эмираты Великобритания Соединенные Штаты Внешние малые острова США Уругвай Узбекистан Вануату Венесуэла, Боливарианская Республика Вьетнам Виргинские острова, Британские Виргинские острова, СШАС. Уоллис и Футуна Западная Сахара Йемен Замбия Зимбабве

Трубные фитинги BSP / метрические | BSPP Распределительный блок с внутренней резьбой 3053 | Hi-Tech Controls

303-680-5159
1-800-677-8942

3053 - Коллектор распределительного блока с внутренней резьбой BSPP

Номер детали	Впуск A	Выход B	В	ф.	г	H	I	л	М	т	SW
3053 1 / 4-3D-1/8	1/4	3	1/8	4.5	4,5	30	21	72	18	63	20
3053 1 / 4-4D-1/8	1/4	4	1/8	4.5	4,5	30	21	90	18	81	20
3053 1 / 4-5D-1/8	1/4	5	1/8	4.5	4,5	30	21	108	18	99	20
3053 1 / 4-6D-1/8	1/4	6	1/8	4.5	4,5	30	21	126	18	117	20
3053 3 / 8-3D-1/4	3/8	3	1/4	5.5	6	40	28	92	24	75	25
3053 3 / 8-4D-1/4	3/8	4	1/4	5.5	6	40	28	116	24	99	25
3053 3 / 8-5D-1/4	3/8	5	1/4	5.5	6	40	28	140	24	123	25
3053 3 / 8-6D-1/4	3/8	6	1/4	5.5	6	40	28	164	24	147	25
3053 1 / 2-3D-3/8	1/2	3	3/8	5.5	6,5	50	37	104	26	85	30
3053 1 / 2-4D-3/8	1/2	4	3/8	5.5	6,5	50	37	130	26	111	30
3053 1 / 2-5D-3/8	1/2	5	3/8	5.5	6,5	50	37	156	26	137	30
3053 1 / 2-6D-3/8	1/2	6	3/8	5.5	6,5	50	37	182	26	163	30

(Размеры в мм)

Технические характеристики

Материал	Латунь OT58 UNI 5705, никелированная
Резьбовые соединения	M5, 1/8, 1/4, 3/8, 1/2, 3/4 BSPT / BSPP
Рабочее давление	0-580 фунтов на кв. Дюйм
Жидкость	Сжатый воздух (Для других типов жидкостей свяжитесь с нами)
Рабочая температура	-40 ° C - 120 ° C (-40 ° F - 250 ° F)

Товаров по цене

Обновить Easy Quote

Никелированные латунные фитинги для труб - BSP / метрические
S2500	Sprint® Ниппель с шестигранной головкой
2500	Шестигранный ниппель, BSPT, наружная резьба
2501	Шестигранный ниппель, BSPP, наружная резьба
S2510	Sprint® Ниппель с шестигранной головкой
2510	Шестигранный ниппель, BSPT, наружная резьба
2511	Шестигранный ниппель, BSPP, наружная резьба
S2520	Sprint® Адаптер
2520	Гнездо BSPP - переходник с наружной резьбой BSPT
2521	Гнездо BSPP - переходник с наружной резьбой BSPP
2525	BSPP, розетка - удлиненный переходник BSPP, вилка
S2530	Sprint® Редуктор
2530	Внутренняя резьба BSPP - переходник с наружной резьбой BSPT
2531	Внутренняя резьба BSPP - переходник с наружной резьбой BSPP
2541	Внутренняя резьба BSPP - Поворотный адаптер Sprint® Наружная резьба
2543	BSPP Муфта с внутренней резьбой
2553	BSPP Муфта с внутренней резьбой (переходная)
S2610	Sprint® Заглушка для промывки
2611	Штекер BSPP, штекер
2610	Заглушка BSPT
S2615	Sprint® Заглушка для промывки
2613	Заглушка
S2010	Sprint® Отвод с наружной резьбой
2010	Колено с наружной резьбой BSPT
2601	BSPP Переходник с наружной резьбой
2013	Колено с внутренней резьбой BSPP
S2020	Sprint® Наружная - внутренняя угловая
2021/2020	Мужской - Женский локоть
S2050	Sprint® Наружная резьба - Наружная часть - Тройник
2050	Мужской - Мужской - Женский тройник
S2060	Sprint® Женский - Мужской - Женский тройник
2060	Женский - Мужской - Женский Тройник
S2070	Sprint® Женский - Женский - Мужской Run Tee
2070	Женский - Женский - Мужской Run Tee
S2080	Sprint® Наружная резьба - Наружная часть - тройник
2080	Мужской - Мужской - Мужской тройник
S2090	Sprint® Наружная - женская - Наружная тройник
2090	Мужской - Женский - Мужской Тройник
2003	Тройник женский
S2040	Sprint® Женский - Женский - Мужской "Y"
2040	Женский - Женский - Мужской "Y"
2043	Женщина - Женщина - Женщина "Y"
2033	Женский Крест
2023	Банджо
1631-01	Шпилька коллектора, BSPP, наружная резьба
1631-02	Коллектор с двойной шпилькой, BSPP, наружная резьба
1631-03	Коллектор с тройной шпилькой, BSPP, наружная резьба
3033	Распределительный блок BSPP с внутренней резьбой
3043	BSPP Распределительный блок с внутренней резьбой
3053	BSPP Распределительный блок с внутренней резьбой

- эксклюзивный импортер продукции HUMMEL.Мы предлагаем более 6000 различных типов и размеров , соответствующих RoHS, жидкостных герметичных фитингов для снятия натяжения, зажимов для шнуров, кабельных вводов, круглых соединителей, систем кабелепроводов, промышленных корпусов и других сопутствующих продуктов для прокладки кабелей, которые считаются лучшими в отрасли.

Арматура воздушной линии электропередачи, Поставщик арматуры воздушной линии электропередачи

Советы по арматуре воздушной линии

Почему важна арматура воздушной линии?

Фитинг воздушной линии

Воздушные линии в основном относятся к столбам или столбам, которые используются для поддержки воздушных линий связи.Эти коммунальные услуги включают воздушные линии, воздушные кабели, уличные фонари, трансформаторы, а также оптоволоконные кабели.

Эти воздушные линии необходимы для изоляции этих коммуникаций от соприкосновения с землей, а также для обеспечения того, чтобы транспортные средства или люди не прерывали их работу и не подвергались воздействию.

В связи с тем, что эти воздушные линии обеспечивают безопасность людей, а также изолируют различные воздушные коммуникации, они должны быть выполнены из прочных и прочных материалов.

Также известно, что арматура воздушных линий включает в себя крепежные детали, которые позволяют им полностью поддерживать кабели. Эти крепежные элементы, также известные как перекрестные зажимы, изготавливаются разных размеров для поддержки кабелей разных размеров и обычно используются на важных стыках, которые возникают между многими кабелями, для их стабилизации.

Позвольте мне объяснить каждый тип

фитингов воздушных линий по очереди:

Струнная арматура

Струнная арматура Jingyoung состоит из следующих компонентов:

Натяжной тупиковый зажим

Шаровая проушина

Головка с головкой

Натяжной тупиковый зажим изготовлен из чугуна, а не из алюминиевого сплава.

Все компоненты из горячеоцинкованной стали Мин. UTS 60 кН для ВЛ 33 кВ.

Подвесные зажимы были подписаны для использования на стальных армированных алюминиевых проводниках (ACSR) для подвешивания ACSR к фитингу изолятора.

3 Болтовые тупиковые зажимы для проводов линии 100 мм2 (ACSR и AAAC) предназначены для крепления проводов среднего напряжения к изоляторам натяжения. Натяжные зажимы изготовлены из алюминиевого сплава с минимальным пределом прочности на разрыв (U.T.S) 60 кН. U-образные болты, гайки и шайбы изготовлены из горячеоцинкованной стали.Шплинты из нержавеющей стали.

Струнная фурнитура

Когда одиночный изолятор соединяется в цепь изолятора, струнная фурнитура Jingyoung используется для соединения одной или двух цепей изоляторов.

Полный набор, который используется для соединения одной одиночной изолирующей цепи, выглядит следующим образом:

Шаровой крюк
Шаровой шарнир

Размеры шаровой втулки и шаровой петли проверяются в соответствии с IEC60120.

Натяжной зажим
U БОЛТ

Струнная арматура, которая используется для соединения изолирующих цепей на траверсе или сборки заземляющего провода на опоре или опоре, представлена ниже:

Как производить арматуру для воздушных линий

Jingyoung, как лучший производитель материалов для электрических воздушных линий, гарантирует, что все сырье имеет лучшее качество и соответствует последним стандартам BS.

Есть много процессов для изготовления каждого типа фитинга воздушной линии. Для шаровой проушины, крюка и U-образной скобы основной процесс ковки. Для поперечины, полосы полюса и пластины ярма основным процессом является холодная штамповка и прессование.

Основным процессом для натяжного и подвесного зажимов является литье.

Чтобы сделать каждый шаг очень хорошо, Jingyoung успешно прошла испытание на нагрузку и испытание на размеры, а также испытание на цинкование.

Направляющая по арматуре воздушной линии электропередачи

Воздушная линия электропередачи не считается завершенной, если она не имеет комплекта линейной арматуры.

Арматура воздушной линии обеспечивает нормальную работу воздушной линии без каких-либо заминок.

Обычно они присоединяются к различным компонентам воздушной линии электропередачи для выполнения своих соответствующих функций.

Другими словами, арматура ВЛ для изоляторов отличается от арматуры ВЛ для проводов.

По этой причине вам необходимо купить правильную накладную принадлежность для конкретного компонента воздушных линий.

Что такое фитинги воздушных линий?

Арматура воздушной линии - это в основном аксессуары, которые используются для присоединения одного компонента воздушной линии электропередачи к другому компоненту или блоку.

Например, фитинг может соединять проводник с натяжными струнами.

К изолятору или даже к тому же проводнику присоединяются другие фитинги, выполняющие другую роль.

Каковы функции фитингов воздушных линий?

Возможно, вам интересно, какую роль играет арматура воздушных линий.

Или они просто используются для придания эстетической ценности линиям электропередач?

Чтобы вы лучше поняли, вот некоторые из важнейших функций, которые выполняет силовая арматура:

- Для соединения проводника и изолятора с полюсами или опорой

- Для защиты проводника и изолятора от напряжение и другие механические силы

-Для упрощения передачи электрических нагрузок в проводнике

-Для фиксации кабеля и проводника через прорезь

Как вы можете видеть, аксессуары в основном играют вспомогательную роль.

Их задача - обеспечить бесперебойную работу основных компонентов воздушных линий, как и ожидалось.

Свойства Фитинги для воздушных линий

Перед поставкой на рынок фитинги для воздушных линий должны пройти ряд испытаний, чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам.

Эти стандарты определяют свойства принадлежностей.

Конечно, есть несколько причин, по которым это нужно делать.

Во-первых, арматура будет подвержена капризам природы, таким как ветер, дождь, чрезмерные температуры и другие.

Испытания проводятся для того, чтобы убедиться, что фитинги могут выдерживать такие условия.

Вторая причина - проверить механику фурнитуры.

Поскольку фитинги будут подключены к другим компонентам, существует острая необходимость в обеспечении бесшовного соединения между всеми компонентами.

Итак, какие свойства определяют качество арматуры воздушных линий?

Свойства материала фитингов воздушных линий

Существуют определенные требования, которые определяют идеальный материал аксессуаров воздушных линий электропередач.

Одно из них - твердость.

Материал должен быть достаточно твердым, чтобы выдерживать любые физические истирания.

Он не должен так легко сгибаться или даже ломаться при ударе каким-либо предметом.

Кроме того, материалы не должны подвергаться коррозии при появлении царапин.

Физическое свойство применяется ко всей арматуре воздушных линий и их компонентам, независимо от их конкретных функций.

Чтобы соответствовать высочайшим стандартам, большинство аксессуаров для воздушных линий изготавливаются из стали и оцинкованного алюминия.

Это потому, что эти два металла известны своей огромной прочностью и удельным сопротивлением.

Для предотвращения эффекта ржавчины материалы оцинкованы.

Материал фитинга должен иметь некоторую толщину, чтобы иметь некоторый припуск в случае коррозии.

2. Расчетные характеристики фитингов воздушных линий

Когда вы видите термин «проектирование», что первое, что приходит вам в голову?

Для большинства из нас дизайн обычно ассоциируется с формой и структурной организацией объекта.

Он определяет, как арматура воздушной линии соотносится с другими важными компонентами воздушной линии электропередачи.

Существуют определенные требования к конструкции, которым должен соответствовать аксессуар.

Во-первых, конструкция должна позволять аксессуару свободно перемещаться по изолятору или проводнику.

Не должно быть силы трения или других сил сопротивления, препятствующих перемещению фитинга.

Размеры аксессуара должны быть точными и точными.

Это позволит аксессуару легко прикрепить себя к проводнику, не заставляя вас выполнять какие-либо регулировки.

Что касается размеров, вы должны учитывать диаметр и даже длину фитинга.

Точность размера также может предотвратить ослабление и падение аксессуара с проводника.

Вам также может потребоваться принять во внимание вес аксессуара.

Знаете ли вы, что фитинг с избыточным весом может вызвать усталостное повреждение проводника?

Еще один фактор конструкции, о котором необходимо учитывать, - это допустимый угол, при котором аксессуар может отклоняться от проводника.

Например, хомут противовеса подвесного зажима имеет припуск 45 °.

Чертеж анкерной штанги

3. Механические свойства фитингов воздушных линий

Механические свойства определяют принцип работы подвесных фитингов.

Они также определяют соотношение между арматурой и проводником.

Первое механическое свойство, которое необходимо учитывать, - это угол поворота насадки.

Фитинг должен иметь четко определенный угол, под которым он может поворачиваться, не ломаясь и не показывая никаких признаков деформации.

Еще одно механическое свойство, которое следует учитывать, - это сила, которую аксессуар будет оказывать на проводник.

Сила должна быть разумной. Однако его не должно быть слишком много, чтобы можно было физически повредить проводник.

Электрические свойства арматуры воздушных линий

Поскольку воздушные линии предназначены для передачи электроэнергии, арматура должна иметь несколько электрических свойств.

Первое свойство - это способность выдерживать ток короткого замыкания.

Это ток, который течет по проводнику при неисправности.

Обычно это происходит, когда проводники замыкают друг друга.

Второе свойство - аксессуар не должен вызывать потери гистерезиса.

Это потеря тока, обычно вызываемая магнитными эффектами.

Общие фитинги для воздушных линий

Итак, о каких именно накладных деталях мы постоянно говорим?

Вот список наиболее важных аксессуаров для воздушных линий, которые вам необходимо купить.

1. Подвесной зажим для воздушных линий

Подвесной зажим

Подвесной зажим представляет собой подвесное оборудование, которое зажимает провод или кабель в продольном направлении к опоре.

Плечи зажима выдвигаются наружу в любом направлении, в котором вы хотите, чтобы кабель.

Несмотря на то, что зажим крепко удерживает кабель, он все же позволяет ему свободно колебаться вместе с ним, но в четко определенных пределах.

2. Натяжной зажим

Натяжной зажим

Натяжной зажим - это потолочный фитинг, предназначенный для заделки проводника в разных точках.

Он также обеспечивает электрические и механические соединения с изолятором.

Натяжной зажим также служит защитным приспособлением для проводника.

3. Удлинитель воздушной линии

Удлинитель с проушиной представляет собой U-образный металлический соединитель, в который входят другие компоненты воздушной линии.

Имеет головку и болт, через которые может проходить проводник или даже изолятор.

4. Анкерные стержни

Анкерные стержни

Анкерные стержни прикрепляются непосредственно к опоре или опорам воздушных линий.

Они встроены в фундамент этих структур для обеспечения поддержки и устойчивости.

Анкерные стержни состоят из нескольких компонентов, таких как болты, ребра жесткости и пластины.

5. Соединение среднего пролета

Соединение среднего пролета - это аксессуар, который используется для соединения двух проводов разной длины.

Обычно они соединяются между опорными опорами для образования натяжных швов.

6. Броневые стержни

Броневые стержни

Броневые стержни в основном играют защитную роль в воздушных линиях.

Они предназначены для защиты проводника от истирания, изгиба и сжатия.

7. Лента для столбов

Лента для столбов

Лента для столбов - это аксессуар, который удерживает другие фитинги в их идеальном положении.

Это обязательный аксессуар на любой линии электропередачи, в противном случае вся ваша арматура выпадет из своего положения.

Так как он играет вспомогательную роль, ленточный хомут должен быть прочным и устойчивым к внешним воздействиям.

8. Хомут с глухим концом

Это еще один важный фитинг на воздушной линии.

Основная функция тупикового зажима как оборудования воздушной линии заключается в завершении соединения воздушных линий с опорой.

Зажим этого типа состоит из различных компонентов, таких как пробивной соединитель, и изготовлен из высококачественного материала.

Обычно используемые материалы для тупиковых зажимов - сталь и алюминий.

Выбор лучшей арматуры для воздушных линий

После того, как вы точно знаете, какие аксессуары для воздушных линий вам нужны, следующим шагом будет их покупка.

Но, учитывая наличие на рынке нескольких моделей и брендов, как выбрать лучший аксессуар?

Очевидно, что вам нужно что-то, что будет по-настоящему соответствовать вашим деньгам.

Вот лучшие советы по выбору фитингов для воздушных линий:

1. Материалы для воздушных линий

Какой материал был использован для изготовления аксессуаров?

Будь то подвесной зажим или любой другой фитинг, вам нужно обратить внимание на материал, который был использован.

Выбирайте фитинги воздушных линий, изготовленные из высококачественных материалов или материалов премиум-класса.

Рекомендуется выбирать аксессуар из нержавеющей стали или алюминия.

Учитывая, что аксессуар будет подвергаться воздействию всех капризов природы, он должен быть изготовлен из материала, который будет справляться со всеми внешними силами.

Это важно, особенно если учесть, что некоторые фитинги предназначены для защиты проводника.

Является ли материал воздушных линий электропередач твердым или прочным, чтобы выдерживать самые суровые условия?

Может ли оно ржаветь при контакте с водой при других неблагоприятных условиях?

Проверьте характеристики материала, указанные производителем фитингов воздушной линии.

2. Конструкция фитинга

Не торопитесь, чтобы внимательно проанализировать конструкцию принадлежностей или фитингов.

Под дизайном мы подразумеваем просто внешний вид аксессуара.

Что касается дизайна, посмотрите размеры фитинга.

Соответствуют ли они требованиям вашей линии электропередачи?

Если это натяжной зажим, его размер должен точно соответствовать размеру проводника.

3.Стоимость арматуры воздушных линий

Цена на арматуру воздушных линий - фактор, который нельзя игнорировать.

Важно знать, сколько вы потратите на фурнитуру.

Эти знания помогут вам правильно спланировать свой бюджет.

Прежде чем совершить покупку, уделите время и сравните цены, предлагаемые разными производителями линейной арматуры.

По естественному закону вы должны будете покупать самые дешевые фитинги для воздушных линий.

Однако не стоит всегда спешить с покупкой дешевых товаров.

Вместо этого проанализируйте качество продукта.

Аксессуар может стоить дешево только потому, что сделан из некачественного материала.

Как всегда говорят, дешево будет дорого.

4. Производитель воздушных линий

Не покупайте просто у кого-то воздушные линии.

Будьте осторожны с выбранным производителем.

Поставщик оборудования для воздушных линий связи может оставить вам как хорошие, так и неприятные впечатления.

Некоторые могут продать вам качественную фурнитуру, в то время как другие продадут вам неисправную фурнитуру.

В то же время некоторые производители устанавливают разумные цены, в то время как другие взимают с вас завышенную цену.

Итак, что вы должны сделать, чтобы в конечном итоге выбрать лучших производителей арматуры для воздушных линий?

Просто воспользуйтесь следующим контрольным списком:

-Опыт производителя: Как долго производитель работает в отрасли?

Всегда желательно покупать у опытных производителей.

Это потому, что они знают всю динамику, которая вращается вокруг этой отрасли.

-Мощность производителя: Есть ли у производителя ресурсы и технологии для производства лучшей фурнитуры?

Один из способов узнать это - посетить их помещения.

-Имеет ли производитель лицензию? Проверьте, имеет ли производитель, с которым вы имеете дело, лицензию на работу в Китае.

Лицензированные компании стремятся соблюдать строгие правила при продаже своим клиентам.

Пусть они вам это докажут, предъявив необходимые документы.

-Referrals: Люди, купившие арматуру для линий электропередач, могут направить вас к лучшим производителям и поставщикам.

-Интернет-ссылки: Онлайн-платформы, такие как социальные сети, могут сыграть жизненно важную роль в поиске надежных поставщиков фитингов для воздушных линий в Китае.

Заключение

Нет никаких сомнений в том, что покупка комплектующих для воздушных линий может оказаться непростой задачей.

Это требует от вас хорошо просчитанных шагов.

Но как только вы узнаете, какую именно фурнитуру вам следует купить, и найдете надежного производителя, все встанет на свои места.

Подробнее:

FAQ

Что такое фитинг воздушной линии?

Фитинги для воздушных линий - это широкий ассортимент стальных фитингов, которые используются для строительства воздушных линий ， они используются для подвешивания, соединения или защиты проводов или изоляторов.

Арматура воздушной линии также называется оборудованием воздушной линии или аксессуарами воздушной линии.

Какие бывают типы арматуры воздушной линии?

В зависимости от функции фитинги воздушных линий можно разделить на:

Струнная арматура
Подвесной зажим
Натяжной зажим
Соединительный фитинг
Защитный фитинг
Тупиковый фитинг

Что является ключевым моментом, когда выбираете арматуру ВЛ?

Материалы воздушных линий
Конструкция арматуры
Механические свойства арматуры воздушных линий
Электрические характеристики арматуры воздушных линий
Стоимость арматуры воздушных линий
Производитель воздушных линий

Y - Распределительная арматура: Полиамидная система

Состояние* AfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua И BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia И HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Демократическая Республика TheCook IslandsCosta RicaCôte D'IvoireCroatiaCubaCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland (Мальвинских) островах Фарерских IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный TerritoriesGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHeard Island И острова Макдональд, Священное море (Ватикан), Гонду. rasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIran, Исламская Республика OfIraqIrelandIsle Мэн IsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea, Корейская Народно-Демократическая Республика OfKorea, Республика OfKosovoKuwaitKyrgyzstanLao Народная Демократическая RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyan Арабская JamahiriyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia, бывшая югославская Республика OfMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Федеративные Штаты OfMoldova, Республика OfMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian край, OccupiedPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarRéunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint HelenaSaint Китс и НевисСент-ЛюсияСент-Пьер и МикелонСент-Винсент и Гренади nesSamoaSan MarinoSao Фолиант И PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы IslandsSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwan, провинция ChinaTajikistanTanzania, Объединенная Республика OfThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad И TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks И Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Арабских EmiratesUnited KingdomUnited StatesUnited Внешний Малые IslandsUruguayUzbekistanVanuatuVenezuelaViet NamVirgin остров, BritishVirgin остров, U.