Таблица кубатуры досок: Сколько досок в кубе таблица калькулятор

таблица, метод расчета. как измерить, обрезной и необрезной, видео

Один из наиболее дешевых видов пиломатериалов – необрезная доска. Она характеризуется высокими декоративными свойствами, но при строительных работах часто дизайн не играет особой роли.

Таблицы для расчета объемов и площадей различных видов досок.

Обшивка, леса, настилы, обрешетка для крыши часто изготавливаются из этого материала. Он широко используется в строительстве подсобок, сооружении опалубки, временных навесов, складских помещений, всевозможных черновых работах. Но иногда – и в дизайнерских целях: для создания специфической отделки под необработанное дерево в интерьерах пабов, баров, ресторанов, кафе и т.п.

Способ расчета кубатуры

Расчет веса кубического метра древесины.

Необрезная доска – это просто распиленное продольно бревно с обзолами по обе стороны. Именно за счет обзолов, на которых часто остается кора, достигается специфический дизайнерский эффект. В связи с этим форма 1 штуки этого пиломатериала может меняться в зависимости от того, из какой части бревна она выпилена.

То есть невозможно, как в случае с обрезной доской, подсчитать по формуле прямоугольного параллелепипеда объем 1 штуки, а потом рассчитать их количество в кубометре, у данного пиломатериала фиксированы только длина и толщина, но не ширина.

Ширина варьируется в довольно широких пределах и зависит как от параметров самих бревен, так и от того, из средней части бывшего ствола выпилен именно этот экземпляр или из боковой (той, которая ближе к горбылю).

Конечно, можно рассчитать примерные средние параметры одной необрезной доски в каждом конкретном случае, однако смысла в этом немного. Обычно расчет производят иначе – в соответствии с площадью стен.

То есть сначала рассчитывается общая площадь, а потом учитывается толщина необрезной доски (исходя из потребностей). Например, если необходимо обшить какое-то сооружение, то считают площадь его стен и умножают на толщину используемых досок. Допустим, надо обшить подсобку 4х6 м и высотой 3 м досками толщиной 25 мм.

Тогда есть 2 меньших стены 4х3 м и 2 больших 6х3 м. Общая площадь их составляет, таким образом, 4х3+4х3+6х3+6х3=60 м². Умножаем на толщину (миллиметры для этого переводим в метры): 60х0,025=1,5 м³. Нет нужды учитывать ширину отдельных досок: общая кубатура от этого не поменяется, а продается пиломатериал кубами, а не штуками.

Таблица-кубатурник

Тем не менее средние параметры условной 1 штуки тоже следует помнить. Для примерного предварительного расчета это знание может оказаться полезным. Тем более что сама по себе таблица кубатуры необрезной доски проста и состоит всего из 3 строчек. Этот пиломатериал выпускается трех стандартов толщины: 25, 40 и 50 мм. Стандартная длина – 6 м. Средние объемы получаются такими:

  • если толщина 25 мм – объем 0,0294 м³;
  • 40 мм – 0,05 м³;
  • 50 мм – 0,071 м³.

Кубатуру досок нестандартной длины (3 или 4 м, такие тоже иногда встречаются в продаже) можно рассчитать из указанной в таблице, умножив соответствующее значение на 0,5 или на 2/3.

Таблица количества 6-метровых досок в кубе

В данной таблице приведены значения для досок и бруса длиной 6 метров. Вы можете узнать, какой объем в кубометрах имеет одна доска и сколько 6-метровых досок данного сечения содержится в одном кубическом метре. Если Вам понадобится рассчитать значения для пиломатериалов другого размера, то можете воспользоваться калькулятором кубатуры

Размер в мм Объём одной доски, м3 Кол-во досок в 1 м3
6000×75×160.007138.889
6000×100×160.010104.167
6000×125×160.01283.333
6000×150×160.01469.444
6000×75×190.009116.959
6000×100×190.01187.719
6000×125×190.01470.175
6000×150×190. 01758.480
6000×175×190.02050.125
6000×75×220.010101.010
6000×100×220.01375.758
6000×125×220.01760.606
6000×150×220.02050.505
6000×175×220.02343.290
6000×200×220.02637.879
6000×225×220.03033.670
6000×75×25
0.011		88.889
6000×100×250.01566.667
6000×125×250.01953.333
6000×150×250.02344.444
6000×175×250.02638.095
6000×200×250.03033.333
6000×225×250.03429.630
6000×250×250.03826.667
6000×275×250.04124.242
6000×75×320. 01469.444
6000×100×320.01952.083
6000×125×320.02441.667
6000×150×320.02934.722
6000×175×320.03429.762
6000×200×320.03826.042
6000×225×320.043 23.148
6000×250×320.04820.833
6000×275×320.05318.939
6000×75×400.01855.556
6000×100×400.02441.667
6000×125×400.03033.333
6000×150×400.03627.778
6000×175×400.04223.810
6000×200×400.04820.833
6000×225×400.05418.519
6000×250×400.06016.667
6000×275×400.06615.152
6000×75×440. 02050.505
6000×100×440.02637.879
6000×125×440.03330.303
6000×150×440.040
25.253
6000×175×440.04621.645
6000×200×440.05318.939
6000×225×440.05916.835
6000×250×440.06615.152
6000×275×440.07313.774
6000×75×500.02344.444
6000×100×500.03033.333
6000×125×500.03826.667
6000×150×500.04522.222
6000×175×500.05319.048
6000×200×500.06016.667
6000×225×500.06814.815
6000×250×500.07513.333
6000×275×500.08312.121
6000×75×600. 02737.037
6000×100×600.03627.778
6000×125×600.04522.222
6000×150×600.05418.519
6000×175×600.06315.873
6000×200×600.07213.889
6000×225×600.08112.346
6000×250×600.09011.111
6000×275×600.09910.101
6000×75×750.03429.630
6000×100×750.04522.222
6000×125×750.05617.778
6000×150×750.06814.815
6000×175×750.07912.698
6000×200×750.09011.111
6000×225×750.1019.877
6000×250×750.1138.889
6000×275×750.1248.081
6000×100×1000.
060		16.667
6000×125×1000.07513.333
6000×150×1000.09011.111
6000×175×1000.1059.524
6000×200×1000.1208.333
6000×225×1000.1357.407
6000×250×1000.1506.667
6000×275×1000.1656.061
6000×125×1250.09410.667
6000×150×1250.1138.889
6000×175×1250.1317.619
6000×200×1250.1506.667
6000×225×1250.1695.926
6000×250×1250.1885.333
6000×150×1500.1357.407
6000×175×1500.1586.349
6000×200×150 0.1805.556
6000×225×1500.2034. 938
6000×250×1500.2254.444
6000×175×1750.1845.442
6000×200×1750.2104.762
6000×225×1750.2364.233
6000×250×1750.2633.810
6000×200×2000.2404.167
6000×225×2000.2703.704
6000×250×2000.3003.333
6000×250×2500.3752.667

Исследование адаптивного кубатурного фильтра Калмана для тесно интегрированной навигационной системы GPS/БИНС

Оглавление

= 768 && window.innerWidth

Исследование адаптивного кубатурного фильтра Калмана для тесно интегрированной навигационной системы GPS/БИНС

Май 2017 г.

Чен Чжао, Шуай Чен, Ипин Ван

Метрики

  • 54 Просмотры
  • 10 загрузок

54 просмотра // 10 загрузок

Цитата

Чжао, Чен и др. «Исследование адаптивного кубатурного фильтра Калмана для тесно интегрированной навигационной системы GPS / БИНС». Международный журнал инженерных и прикладных наук , том. 4, нет. 5 мая. 2017.

Скачать файл цитирования:

РИС (Mendeley, Zotero, EndNote, RefWorks)

БибТекс (LaTeX)

Посмотреть оригинал

Abstract

С учетом характеристик баллистической ракеты в данной статье исследуется тесно интегрированный навигационный алгоритм GPS/БИНС, основанный на скорости псевдодальности/псевдодальности в инерциальных координатах пуска. Выведен метод преобразования координат из координат ECEF в инерциальные координаты Старта. В этих координатах были выведены уравнение погрешности бесплатформенной инерциальной навигации и уравнение погрешности GPS. Установлены уравнения состояния и уравнения измерений для тесно интегрированной навигационной системы GPS/БИНС. Затем используется адаптивный кубатурный фильтр Калмана (ACKF) для улучшения характеристик положения. Численное моделирование показывает лучшую точность интегрированной навигационной системы и контроль качества контура векторного слежения.

Полный текст

 

Еще из этого журнала

p-выпуклые функции в дискретных множествах

Открытый доступ Октябрь 2017 г.

0″ :class=»showTooltipRight ? ‘слева’ : ‘справа'» x-init=»setToolTipPosition($el)» @resize.window=»setToolTipPosition($el)»> +

другиедругие

×

Авторы

Абубакр Баюми, Ахмед Фати Ахмед

Периодическая адсорбция ионов аммония из синтетических сточных вод с использованием местной камерунской глины и активированного угля ZnCl2

Открытый доступ Февраль 2016

0″ :class=»showTooltipRight ? ‘слева’ : ‘справа'» x-init=»setToolTipPosition($el)» @resize. window=»setToolTipPosition($el)»> +

другиедругие

×

Авторы

Зинг Зинг Бертран, Белиби Белиби Плачиде Дезире, Анкоро Нафтали Одогу, Куотоу Дауда, Нди Юлиус Нсами, Кетча Джозеф Мбадкам

Отслеживание и позиционирование мобильных систем в телекоммуникационных сетях

Открытый доступ Январь 2015 г.

0″ :class=»showTooltipRight ? ‘слева’ : ‘справа'» x-init=»setToolTipPosition($el)» @resize.window=»setToolTipPosition($el)»> +

другиедругие

×

Авторы

М. Сушма Шри

🧐 Просмотреть все из этого журнала

Оценка динамического состояния энергосистемы с ограничением связи с использованием кубатурного фильтра Калмана, запускаемого событиями

[1]

Su W, Wang J, Roh J. Стохастическое планирование энергопотребления в микросетях с непостоянными возобновляемыми источниками энергии [J]. IEEE Trans Smart Grid, 2014, 5(4): 1876−1883. doi: 10.1109/TSG.2013.2280645

[2]

Чжао Дж., Чжан Г., Дас К. и др. Мониторинг энергосистемы в режиме реального времени с использованием метода надежной оценки состояния на основе PMU [J]. IEEE Trans Smart Grid, 2015, 7(1): 300−309.

[3]

Гахремани Э., Камва И. Локальная и глобальная децентрализованная оценка динамического состояния на основе PMU в энергосистемах с несколькими машинами [J]. IEEE Trans Power Syst, 2016, 31(1): 547−562. дои: 10.1109/TPWRS.2015.2400633

[4]

Эмами К., Фернандо Т., Ю Х Х С и др. Применение преобразования без запаха в управлении частотой сложной энергосистемы с использованием зашумленных данных PMU [J]. IEEE Trans Ind Informat, 2016, 12(2): 853−863. doi: 10.1109/TII.2015.2491222

[5]

Чжао М., Абур А. Оценка состояния нескольких областей с использованием синхронизированных векторных измерений [J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2005, 20(2): 611–617. doi: 10.1109/TPWRS.2005.846209

[6]

Гарбан С.К., Кори Б.Дж. Нелинейная динамическая оценка состояния энергосистемы [J]. IEEE Power Eng Rev, 1986, 6(8): 54−55.

[7]

Сингх А.К., Пал Б.С. Децентрализованная оценка динамического состояния в энергосистемах с использованием преобразования без запаха [J]. IEEE Trans Power Syst, 2014, 29(2): 794−804. doi: 10.1109/TPWRS.2013.2281323

[8]

Shahraeini M, Javidi M H. Системы измерения больших площадей, расширенные темы измерений [M]. Захурул Хаг. ИнТех, 2012.

[9]

Шахрейни М. , Джавиди М. Х., Газизаде М. С. Сравнение коммуникационных инфраструктур централизованных и децентрализованных глобальных систем измерения [J]. IEEE Trans Smart Grid, 2011, 2(1): 206−211. doi: 10.1109/TSG.2010.2091431

[10]

Ци Дж., Сунь К., Ван Дж. и др. Оценка динамического состояния энергосистемы с несколькими машинами с помощью фильтра Калмана без запаха с повышенной числовой стабильностью [J]. IEEE Trans Smart Grid, 2015, 9(2): 1−1.

[11]

Ван С., Цинь З., Хоу И. и др. Оценка динамического состояния нескольких областей с измерениями PMU с помощью расширенного фильтра Калмана с ограничением равенства [J]. IEEE Trans Smart Grid, 2016, 9(2): 1−1.

[12]

Эмами К., Фернандо Т., Ч.Х.Х. и др. Метод фильтрации частиц для оценки динамического состояния генераторов в энергосистемах [J]. IEEE Trans Power Syst, 2014, 30(5): 2665−2675.

[13]

Чжоу Н., Мэн Д., Хуан З. и др. Оценка динамического состояния синхронной машины с использованием данных PMU: сравнительное исследование [J]. IEEE Trans Smart Grid, 2015, 6(1): 450−460. дои: 10.1109/ТСГ.2014.2345698

[14]

Гахремани Э., Камва И. Оценка динамического состояния энергосистемы путем применения расширенного фильтра Калмана с неизвестными входными данными для векторных измерений [J]. IEEE Trans Power Syst, 2011, 26(4): 2556−2566. doi: 10.1109/TPWRS.2011.2145396

[15]

Bose A. Приложения для интеллектуальных сетей передачи и поддерживающая их инфраструктура [J]. IEEE Trans Smart Grid, 2010, 1(1): 11−19. doi: 10.1109/TSG.2010.2044899

[16]

Gungor VC, Lu B, Hancke GP. Возможности и проблемы беспроводных сенсорных сетей в интеллектуальных сетях [J]. IEEE Trans Ind Electron, 2010, 57(10): 3557-3564. дои: 10.1109/TIE.2009.2039455

[17]

Ван С., Гао В., Ван Дж. и др. Компенсация сетевых эффектов в wams-коммуникациях на основе технологии синхронной выборки [J]. IEEE Trans Smart Grid, 2012, 3(2): 837−845. doi: 10.1109/TSG.2012.2183902

[18]

Kansal P, Bose A. Требования к пропускной способности и задержке для интеллектуальных сетевых приложений [J]. IEEE Trans Smart Grid, 2012, 3(3): 1344−1352. doi: 10.1109/TSG.2012.2197229

[19]

Ho Y C, Cassandras C. Новый подход к анализу динамических систем с дискретными событиями [J]. Automatica, 1983, 19(2): 149−167. дои: 10.1016/0005-1098(83)-2

[20]

Хань Д., Мо Ю., Ву Дж. и др. Расписание стохастического датчика, инициируемого событиями, для удаленной оценки состояния [J]. IEEE Trans Autom Control, 2015, 60(10): 2661−2675. doi: 10.1109/TAC.2015.2406975

[21]

Астром К.Дж., Бо Б. Сравнение периодической выборки и выборки на основе событий для стохастических систем первого порядка[C]// Труды Всемирного конгресса IFAC, 1999, 11: 301-306.

[22]

Imer O C, Basar T. Оптимальная оценка с ограниченными измерениями [J]. Int J of syst Control & Commun, 2010, 2(1): 5−29.

[23]

Когилл Р., Лалл С., Хеспанья Дж. П. Алгоритм аппроксимации постоянного фактора для выборки на основе событий[C] // Американская конференция по управлению, 2007: 305-311.

[24]

Ли Л., Леммон М., Ван Х. Оценка состояния, инициируемая событиями, в векторных линейных процессах[C]// Американская конференция по управлению, 2010: 2138-2143.

[25]

Тримпе С. , Д’Андреа Р. Экспериментальная демонстрация распределенного алгоритма оценки состояния на основе событий[C]// IFAC Proceedings Volumes, 2011, 44(1): 8811-8818.

[26]

Раби М., Мустакидес Г.В., Барас Дж.С. Адаптивная выборка для оценки линейного состояния [J]. SIAM J on Control & Optim, 2012 г., 50 (2): 672–702.

[27]

Wu J, Jia Q S, Johansson K H, et al. Планирование данных датчиков на основе событий: компромисс между скоростью передачи данных и качеством оценки [J]. IEEE Trans Autom Control, 2013, 58(4): 1041–1046. doi: 10.1109/TAC.2012.2215253

[28]

Lu J, Darmofal DL. Многомерное интегрирование с гауссовским весом для приложений вероятностного проектирования [J]. SIAM J on Scientific Comput, 2004, 26(2): 613−624. дои: 10.1137/S1064827503426863

[29]

Арасаратнам И.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *