Технические характеристики всх 25: технические характеристики и цены на прибор

ВСХ 25 ВСХН 25 Счетчик холодной воды

Цена с НДС

6 200,00 руб

• ●  Тип: крыльчатый, одноструйный, сухого типа
• ●  Присоединение: резьбовое
• ●  Температура воды: +5…+50С
• ●  Диапазон расхода: 0,07…7 м3/час
• ●  Номинальный расход: 3,5 м3/ч
• ●  Монтажная длина: 260 мм;
• ●  Соответствует метрологическому классу В;
• ●  Монтаж: горизонтальное и вертикальное положение
• ●  Прямые участки: 5ДУ перед и 1ДУ после счетчика
• ●  Межповерочный интервал: 6 лет
• ●  Степень защиты IP — 54
• ●  Гарантия: 2 года.
• ●  Габаритные размеры в мм: 260х120х111;
• ●  Вес 2,0 кг;

Описание cчетчика холодной воды ВСХ 25 ВСХН 25:

Счетчики ВСХ 25 ВСХН 25 применяют для проведения измерений и учета объема расходуемой технической и питьевой холодной воды. Они предназначены для установки на трубопроводах с диаметром проходного отверстия 25 мм. Данные измерений отображаются цифрами на табло при помощи роликового и стрелочного указателя и показывают расход воды в метрах кубических с точностью до долей.

Назначение счетчика холодной воды ВСХ 25 ВСХН 25:

Счетчики воды ВСХ-25 ВСХН-25 устанавливают на системах холодного водоснабжения с давлением подачи воды не выше 1,6 МПа, и температурой рабочей среды от 5 до 50 °С. Температура окружающей среды в месте установки счетчика также должна быть не ниже 5 °С. Их размещают только в отапливаемых помещениях в местах, недоступных для затопления и попадания влаги извне.

Размещение счетчика холодной воды ВСХ 25 ВСХН 25:

• ●  Установку водосчетчика ВСХ 25 ВСХН 25 можно производить только на горизонтальных и вертикальных участках.
• ●  Если не использовать присоединительные комплекты, то нужно учитывать прямые участки: 5ДУ перед и 1ДУ после счетчика.
• ●  Перед счетчиком ВСХ25 ВСХН25 желательно установить сетчатый или магнитный фильтр.

Преимущества счетчика холодной воды ВСХ25 ВСХН25:

• ●  простота конструкции и монтажа,
• ●  надежность,
• ●  достаточно высокая точность показаний,
• ●  длительный срок эксплуатации при эксплуатации в подходящих условиях,
• ●  возможность монтажа при помощи присоединителей,
• ●  малые габариты и возможность размещения в условиях ограниченного пространства.

Технические и метрологические характеристики счетчика холодной воды ВСХ 25 ВСХН 25

 Комплект поставки счетчика холодной воды ВСХ-25 (резьбовой), ВСХН-25 (резьбовой)

Внимание!!!

Присоединители (американки) 2 гайки, 2 штуцера, 2 прокладки в комплект со счетчиком не входят (приобретается отдельно)

 Габаритные и присоединительные размеры счетчика холодной воды ВСХ-25 (резьбовой), ВСХН-25 (резьбовой):

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ:

Свидетельство об утверждении типа средств измерении счетчика ВСХН-25 (Apator PoWoGaz S.A., Польша)

Руководство по эксплуатации на счетчики холодной и горячей воды ВСХН-25 (Apator PoWoGaz S.A., Польша)

ВСХ 25 ВСХН 25 Счетчик холодной воды класс С

Цена с НДС

8 390,00 руб

• ●  Тип: крыльчатый, одноструйный, сухого типа
• ●  Присоединение: резьбовое
• ●  Температура воды: +5…+50С
• ●  Диапазон расхода: 0,07…7 м3/час
• ●  Номинальный расход: 3,5 м3/ч
• ●  Монтажная длина: 260 мм;
• ●  Соответствует метрологическому классу С;
• ●  Монтаж: горизонтальное и вертикальное положение
• ●  Прямые участки: 5ДУ перед и 1ДУ после счетчика
• ●  Межповерочный интервал: 6 лет
• ●  Степень защиты IP — 54
• ●  Гарантия: 2 года.
• ●  Габаритные размеры в мм: 260х120х111;
• ●  Вес 2,0 кг;

Описание cчетчика холодной воды ВСХ 25 класс С, ВСХН 25 класс С:

Счетчики ВСХ 25 класс С, ВСХН 25 класс С применяют для проведения измерений и учета объема расходуемой технической и питьевой холодной воды. Они предназначены для установки на трубопроводах с диаметром проходного отверстия 25 мм. Данные измерений отображаются цифрами на табло при помощи роликового и стрелочного указателя и показывают расход воды в метрах кубических с точностью до долей.

Назначение счетчика холодной воды ВСХ 25 класс С, ВСХН 25 класс С:

Счетчики воды ВСХ-25 класс С, ВСХН-25 класс С устанавливают на системах холодного водоснабжения с давлением подачи воды не выше 1,6 МПа, и температурой рабочей среды от 5 до 50 °С. Температура окружающей среды в месте установки счетчика также должна быть не ниже 5 °С. Их размещают только в отапливаемых помещениях в местах, недоступных для затопления и попадания влаги извне.

Размещение счетчика холодной воды ВСХ 25 класс С, ВСХН 25 класс С:

• ●  Установку водосчетчика ВСХ 25 класс С, ВСХН 25 класс С можно производить только на горизонтальных и вертикальных участках.
• ●  Если не использовать присоединительные комплекты, то нужно учитывать прямые участки: 5ДУ перед и 1ДУ после счетчика.
• ●  Перед счетчиком ВСХ25 класс С, ВСХН25 класс С желательно установить сетчатый или магнитный фильтр.

Преимущества счетчика холодной воды ВСХ25 класс С, ВСХН25 класс С:

• ●  простота конструкции и монтажа,
• ●  надежность,
• ●  достаточно высокая точность показаний,
• ●  длительный срок эксплуатации при эксплуатации в подходящих условиях,
• ●  возможность монтажа при помощи присоединителей,
• ●  малые габариты и возможность размещения в условиях ограниченного пространства.

Технические и метрологические характеристики счетчика холодной воды ВСХ 25 класс С, ВСХН 25 класс С:

 Комплект поставки счетчика холодной воды ВСХ-25 (резьбовой), ВСХН-25 (резьбовой)

Внимание!!!

Присоединители (американки) 2 гайки, 2 штуцера, 2 прокладки в комплект со счетчиком не входят (приобретается отдельно)

 Габаритные и присоединительные размеры счетчика холодной воды ВСХ-25 (резьбовой), ВСХН-25 (резьбовой):

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ:

Свидетельство об утверждении типа средств измерении счетчика ВСХН-25 (Apator PoWoGaz S.A., Польша)

Руководство по эксплуатации на счетчики холодной и горячей воды ВСХН-25 (Apator PoWoGaz S.A., Польша)

Счетчики воды ВСХ

Очиститель вороха ОВС-25 устройство и технические характеристики

Очиститель вороха самопередвижной модели ОВС — 25 — это современное механическое устройство в первую очередь предназначено для первичной и предварительной очистки сразу поступающего с поля зернового вороха всех колосовых культур, зернобобовых культур, крупяных, кукурузы, сорго, подсолнечника от различных примесей на открытых токах абсолютно во всех сельскохозяйственных угодиях страны.

Устройство также производит предварительную очистку семян сахарной свеклы и вороха клещевины на специальных приспособлениях по отдельным заказам за дополнительную плату. Машина может быть использована для погрузки и перелопачивания зерна в ворохах шириной не более 4,5 м. Машина самопередвижная.

Фото очистителя вороха ОВС-25

Устройство очистителя вороха ОВС-25

ОВС-25 является мобильной зерноочистительной машиной и может легко быть перевезена на другой ток, зерносклад или же вообще в другое хозяйство, где используются  сушилки зерна.

Это особенно актуально для хозяйств, у которых несколько зернотоков или зерноскладов, так как использование ОВС-25 позволяет сэкономить огромные деньги на строительстве нескольких ЗАВов или закупке других стационарных зерноочистительных машин. Большая производительность — 25 т\ч. Высокое качество очистки за счет использования не только регулируемого воздушного потока (как в сепараторах), но и очистки зерна в ОВС-25 также еще решетами и щетками.

Устройство очистителя вороха ОВС-25

Минимальные расходы электроэнергии на очистку зерна в ОВС-25 — 0,38 кВт/час на 1 т. Использование ОВС-25 позволяет во время очистки зерна проиводить также его сушку. ОВС-25 в отличие от других зерноочистительных машин может самостоятельно без помощи зернометателей, погрузчиков, норий и т. п. производить загрузку зерна в кузов автомашины или прицеп.

В процессе эксплуатации ОВС-25 не требует дорогостоящего сервисного обслуживания. Зерноочистительные машины ОВС-25 являются исключительно надежными зерноочистительными машинами, но даже в случае поломки запчасти к ОВС-25 можно приобрести повсеместно. Покупая ОВС-25 производства завода сельхозмашин Вы получаете недорогую, надежную и высокоэффективную зерноочистительную машину аналогичную по качеству сборки таким машинам как  лущильник ЛДГ-10.

Технические характеристики зерноочистительной машины ОВС-25

Высочайшее качество ОВС-25 производства завода сельхозмашин подтверждено сертификатами соответствия, в т. ч. Российской Федерации, целым рядом дипломов, наград и самое главное — сотнями благодарных покупателей.

Технические характеристики зерноочистительной машины ОВС-25

Используйте преимущества новой усовершенствованной зерноочистительной машины ОВС-25 с увеличенным техническим ресурсом и Вы сможете заработать дополнительную прибыль за счет: — безупречного качества изготовления, надежности и простоты обслуживания ОВС-25; — увеличения производительности и качества очистки; — уменьшения процента травмирования зерна и расходов на содержание техники.

Видео обзор очистителя вороха ОВС-25

Счетчики воды ВСГ, ВСГд, ВСХ, ВСХд, ВСТ | Счетчики воды муфтовые | Счетчики воды | Учет газа, тепла, воды и пара

Счетчики воды/водосчетчики  ВСГ, ВСГд, ВСХ, ВСХд, ВСТ крыльчатые, тахометрические крыльчатые, МУФТОВЫЕ Ду 15 – 40 мм предназначены для коммерческого учета расхода горячей и холодной воды.

Приборы ВСГ, ВСГд, ВСХ, ВСХд, ВСТ крыльчатые Ду 15 – 40 мм предназначены для коммерческого учета расхода горячей и холодной воды.

Счетчики воды Ду 15, 20мм предназначены для установки на горизонтальном и вертикальном участке трубопровода Ду 25, 40 мм предназначены для установки на горизонтальном участке трубопровода.

При установке счетчика после отводов,  запорной арматуры, переходников, фильтров и других устройств непосредственно перед счетчиком необходимо предусмотреть прямой участок трубопровода длиной не менее 5 Dу, а за счетчиком — не менее 1 Dу, где Dу — диаметр условного прохода водосчетчика. Прямой участок трубопровода перед счетчиком с Dу 15-40 мм не требуется, если счетчик монтируется с комплектом поставляемых заводом – изготовителем присоединителей

Межповерочный интервал – 6 лет.

Рекомендованы Госстандартом России к применению у всех потребителей тепловой энергии, горячей и холодной воды.

Счетчики крыльчатые сухоходные с диаметрами условного прохода Dу 15, 20, 25, 32, 40 мм (в дальнейшем счетчики), изготовленные по ТУ 4213-200-18151455-2001, предназначены для измерения объема сетевой воды по СНиП 2.04.07-86 и питьевой воды по ГОСТ 2874-82, протекающей в обратных или подающих трубопроводах закрытых и открытых систем теплоснабжения, системах холодного и горячего водоснабжения при давлении до1,6 МПа (16 кгс/см2 ) в диапазоне температур от +5 до +50 0С (холодная вода) и от + 5 до + 90 0С ( для Dу -15,20 мм, горячая вода) или от +5 до +150 0С (для Dу -25÷40 мм, горячая вода).

Счетчики типа ВСХ-15, ВСХ-20, ВСХ-25, ВСХ-32, ВСХ-40, ВСХд-15, ВСХд-20, ВСХд-25, ВСХд-32, ВСХд-40 работают в диапазоне температур от +5 до +50 0С (холодная вода), имеют счетный механизм с роликовым и стрелочными указателями, показывающими измеренный объем в м3 и его долях. Счетчики ВСХд-15, ВСХд-20, ВСХд-25, ВСХд-32, ВСХд-40 имеют счетный механизм с магнитоуправляемым контактом и выдают импульсы (при присоединении вычислителя, регистратора или других совместимых устройств). Цена одного импульса для ВСХд-15,20 составляет 0,001 м3, для ВСХд -25,32 составляет 0,01 м3 и для ВСХд-40 составляет 0,1 м3.

Счетчики типа ВСГ-15, ВСГ-20, ВСГд-15, ВСГд-20 работают в диапазоне температур от +5 до +90 0С, а ВСГ-25, ВСГ-32 и ВСГ-40 от +5 до +150 0С (горячая вода), имеют счетный механизм с роликовым и стрелочными указателями, показывает измеренный объем в м3 и его долях. Счетчики ВСГд-15, ВСГд-20 имеют счетный механизм с магнитоуправляемым контактом и выдают импульсы (при присоединении вычислителя, регистратора или других совместимых устройств). Цена одного импульса для ВСГд-15,20 составляет 0,001 м3.

Счетчики типа ВСТ-15, ВСТ-20 работают в диапазоне температур от +5 до + 90 0С, а ВСТ-25, ВСТ-32 и ВСТ-40 — от +5 до +150 0С (горячая вода), имеют счетный механизм с магнитоуправляемым контактом и с роликовым и стрелочными указателями, показывающими измеренный объем в м3 и его долях, выдают импульсы (при присоединении вычислителя, регистратора или других совместимых устройств). Цена одного импульса для ВСТ-15,20 составляет 0,001м3, для ВСТ-25,32 составляет 0,01 м3 и для ВСТ-40 составляет 0,1 м3 .

Объем воды, измеренный счетчиком, определяют по показаниям роликового и стрелочных указателей. Роликовый указатель («окошечки») показывает измеренный объем в целых м3, стрелочные указатели — доли м3.

Основные технические характеристики

Примечания:
* — высота водосчетчика типа ВСТ, ВСХд, ВСГд.

Технические характеристики магнитоуправляемого контакта

— максимальное коммутирующее напряжение, В     -50;

— максимальный коммутирующий ток через контакт, мА    -100;

— частота замыкания контакта, Гц, не более    — 1.

Пределы допускаемой относительной погрешности водосчетчиков не должны превышать:

• + 5 % в диапазоне расходов питания от Gmin до Gt ;
• + 2 % в диапазоне расходов от Gt до Gmax включительно

Средний срок службы — не менее 12 лет.

Техническая документация: Паспорт, Санитарно-эпидемиологическое заключение, Сертификат соответствия, Сертификат средств измерения.

ОВС-25 (очиститель вороха самопередвижной): технические характеристики и конструкция

Технические характеристики очистителя вороха ОВС 25 превышают все ожидания пользователей, аппарат широко используется в сельском хозяйстве. Он применяется для обработки различных культур – злаковых, бобовых, кукурузы, рапса и прочих. Аппарат отличается универсальностью и оптимальной ценой, что позволило ему завоевать популярность на рынке.

Преимущества зерноочистительной машины

Главным достоинством аппарата по очистке зернового сырья называют его мобильность. Зерноочистительная машина ОВС-25 способна без трудностей перемещаться по целине или другой территории без прерывания рабочего процесса и привлечения тяговой техники.

Такой принцип функционирования позволяет сэкономить время, финансовые ресурсы и топливо. К другим преимуществам аппарата относят:

Очиститель вороха ОВС-25

• экономичность;
• не требует привлечения транспортера для выгрузки переработанного сырья, что существенно экономит деньги;
• аппарат позволяет произвести не только очистку зерна, но и ее сушку;
• высококачественная обработка злаковых культур;
• очистка сырья осуществляется в несколько этапов, что позволяет достичь лучшего результата;
• простота обслуживания и управления ОBC-25
• любые посторонние включения в составе сырья выгружаются автоматически;
• во время процесса очистки зерно практически не повреждается, что не ухудшает его качеств;
• для работы на машине требуется всего лишь один оператор;
• присутствие скребкового механизма очистки;
• агрегат способен без особых трудностей работать в любых условиях, независимо от существующих погодных условий.

Конструкция зерноочистителя

Аппарат ОВС 25 состоит из следующих конструктивных частей:

Устройство очистителя вороха самопередвижного ОВС-25

• транспортеры, осуществляющие подачу сырья и выгрузку обработанного материала;
• рабочие и приемные камеры;
• аппарат щеточной очистки
• шнек фуражных отходов;
• рама;
• колеса и другие вспомогательные механизмы.

Все конструктивные элементы очистителя вороха ОВС 25 смонтированы на металлической сварной раме. Она оборудована двигательным устройством, которое обладает способностью самостоятельно передвигаться. Рабочие механизмы машины приводятся в действие при помощи четырех моторов. Двигатель для сепаратора имеет мощность 4 кВт, для погрузчика и отгрузчика сырья – 2,2 кВт каждый, для передвижения агрегата – 1,1 кВт.

Основные технические параметры

Технические характеристики ОВС-25 представлены в следующей таблице:

Как работает аппарат?

В тот момент, когда зерноочистительная машина ОВС-25 проходит по целине, ее захватывающие механизмы собирают ворох и отправляют его в загрузочный бункер. В дальнейшем по транспортеру сырье поднимается по желобу и попадает в принимающее отделение шнека. Питающий аппарат обеспечивает равномерную подачу с учетом возможностей рабочей камеры. Шнек разделяет ворох на две части, каждую из которых отправляет в свой воздухоотводящий канал.

Технологическая схема работы решет Б1. Б2, В и Г

В конструкции агрегата для очистки сырья присутствует вентилятор. При движении его лопастей создают воздушные потоки. Они удаляют из вороха мелкие загрязняющие элементы, а более тяжелые оседают в аспирационном отсеке.

В решетном стане, который состоит из двух частей, происходит следующий этап очистки. Каждый из них находятся специальные решетки. Очитка зерна с их помощью происходит путем вертикальной циркуляции. В верхнем отсеке стана сырье подвергается очистке от всех крупных включений – камней, сухой земли. В нижней части происходит удаление сколотых и поврежденных зерен.

В дальнейшем обработанное сырье в ОВС-25 подается в задний отдел рабочей камеры, после чего перемещается в нижнюю полость отгрузочного устройства. Транспортер перемещает материал в кузов грузового автомобиля или сыплет рядом на землю. Все загрязнения и посторонние частицы выводятся через специальный отсек и отсыпаются рядом.

Чтобы ОВС-25 работал эффективно, следует правильно подбирать диаметр сменного сита. Если эксплуатировать агрегат правильно и бережно, он сможет работать без какого-либо ремонта не меньше 10 лет. При необходимости на данную модель может устанавливаться редукторный мотор. Такое решение повышает производительность аппарата и позволяет осуществить настройку скорости передвижения более плавно.

Видео по теме: Работа очистителя вороха ОВС 25

61401-15: ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН Счетчики воды турбинные

Назначение

Счетчики воды турбинные ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН предназначены для измерений объема холодной и горячей воды протекающей в системах холодного и горячего водоснабжения, в обратных или подающих трубопроводах, закрытых и открытых систем теплоснабжения.

Описание

Счетчики воды турбинные ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН состоят из турбины и счетного механизма, расположенных в корпусе счетчика и герметично отделенных друг от друга. Счетный механизм состоит из масштабирующего редуктора с показывающим устройством, выполненном в виде стрелочных и роликовых указателей объема.

Вода через входное отверстие поступает внутрь корпуса счетчика, приводит во вращение турбину и через выходное отверстие вытекает в трубопровод. Число оборотов турбины пропорционально объему прошедшей через счетчик воды. Вращение турбины через магнитную связь передается на счетный механизм, преобразуется в значение измеренного объема воды и выводится на показывающем устройстве счетчика.

Счетчики ВСХНд, ВСТН дополнительно имеют магнитоуправляемый контакт, при помощи которого формируются выходные импульсы, количество которых пропорционально объему воды, прошедшему через счетчик.

Для защиты от несанкционированного доступа к механизму счетчиков воды турбинных ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН устанавливается пломба на регулировочный винт, а на ВСХНд, ВСТН дополнительно устанавливается пломба на импульсный выход.

Счетчики воды турбинные ВСХН, ВСХНд предназначены для измерений объема холодной воды.

Счетчики воды турбинные ВСГН, ВСТН предназначены для измерений объема горячей

воды.

Общий вид счетчиков воды счетчиков воды турбинных ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН приведен на рисунке 1.

г) Счетчик воды турбинный ВСТН-50

Рисунок 1- Общий вид счетчиков воды турбинных ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН

Схема пломбировки счетчиков воды турбинных ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН приведен на рисунке 2.

б) Счетчик воды турбинный ВСХНд-50

Рисунок 2- Пломбировка счетчиков воды турбинных ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН

Технические характеристики

Основные метрологические и технические характеристики счетчиков воды турбинных ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН приведены в таблице 1.

Знак утверждения типа

наносят на маркировочную табличку фотохимическим методом и на титульные листы руководства по эксплуатации и паспорта типографским способом.

Комплектность

Комплектность средства измерений приведена в таблице 2. Таблица 2 — Комплектность

Поверка

осуществляется по документу МП РТ 2272-2015 «Счетчики воды турбинные ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН. Методика поверки», утвержденному ФБУ «Ростест-Москва» 05 мая 2015 г.

При поверке применять следующие средства измерений:

— установка для поверки счетчиков с пределами допускаемой относительной погрешности ±0,5 %.

Сведения о методах измерений

приведены в руководстве по эксплуатации.

Нормативные и технические документы, устанавливающие требования к счетчикам воды турбинным ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН

ГОСТ Р 50193.1-92 (ИСО 4064/1-77) «Измерение расхода воды в закрытых каналах. Счётчики холодной питьевой воды. Технические требования»

ГОСТ 14167-83 «Счетчики холодной воды турбинные. Технические требования»

ГОСТ 8.510-2002 «ГСИ. Государственная поверочная схема для средств измерений объема и массы жидкости»

ТУ 4213-201-18151455-2014 «Счетчики воды турбинные ВСХН, ВСХНд, ВСГН, ВСТН»

NFR25, NFR25H Плавкие негорючие резисторы с металлическими выводами

Пожалуйста, внимательно прочтите заявление об отказе от ответственности перед тем, как продолжить, и перед использованием этих данных. Использование вами этих данных означает
ваше согласие с условиями, изложенными ниже. Щелкните ссылку Я СОГЛАСЕН, чтобы продолжить и принять эти условия.
и условия.

Эти данные предоставляются вам бесплатно для вашего использования, но остаются исключительной собственностью Vishay Intertechnology, Inc.(«Vishay»), Samacsys / Supplyframe Inc. или Ultra Librarian / EMA Design Automation, Inc. (совместно именуемые «Компания»). Эти данные
предоставляется только для удобства и в информационных целях. Включение ссылок на эти данные на сайте Vishay
не означает одобрения или одобрения Vishay каких-либо продуктов, услуг или мнений Компании. Пока
Vishay и Компания приложили разумные усилия для обеспечения точности данных, Vishay и Компания не гарантируют, что
данные будут безошибочными.Vishay и Компания не делают никаких заявлений, гарантий или гарантий того, что данные
полностью точные или актуальные. В некоторых случаях данные могли быть упрощены, чтобы удалить проприетарные детали при сохранении
важные геометрические детали интерфейса для использования клиентами. Vishay и компания категорически отказываются от всех подразумеваемых гарантий в отношении
данные, включая, помимо прочего, любые подразумеваемые гарантии, товарную пригодность или пригодность для определенной цели.Никто
вышеуказанных сторон несут ответственность за любые претензии или убытки любого характера, включая, помимо прочего, упущенную выгоду,
штрафные или косвенные убытки, связанные с данными.

Обратите внимание, что нажатие кнопки «Я СОГЛАСЕН» приведет к тому, что вы покинете веб-сайт Vishay и перейдете на внешний веб-сайт. Вишайские медведи
не несет ответственности за точность, законность или содержание внешнего веб-сайта или последующих ссылок.Пожалуйста свяжитесь
владельцу внешнего веб-сайта для получения ответов на вопросы по его содержанию.

Вертикальные отстойники Sala серии VS

Разнообразные приложения

• Напольные отстойники на производственных предприятиях
• Перекачивание прокатной окалины на сталелитейных работах
• Перекачивание стружки от станков
• Перекачивание древесной стружки

Простая установка

С небольшими отстойниками насос можно подвесить в отстойнике с помощью прилагаемого подъемного кронштейна.Блоки большего размера обычно крепятся болтами к постоянной опорной плите. Подшипники насоса расположены в корпусе над опорной плитой для обеспечения доступа и защиты.

Все насосы могут прерывисто работать всухую. Насосы с металлическими частями насоса могут работать всухую неограниченное время. По запросу доступны специальные конструкции, обеспечивающие увеличенную длину, с подшипниками под опорной плитой.

Прочная конструкция

Вал насоса для тяжелых условий эксплуатации имеет консольную конструкцию и свисает под корпусом подшипника.Нет погружных подшипников, сальника или уплотнений вала. Такая конструкция обеспечивает минимальное обслуживание и устраняет необходимость в промывке водой.

Вал насоса установлен в роликовых подшипниках с консистентной смазкой. Зазор рабочего колеса поддерживается внешней осевой регулировкой узла вал / подшипник. Подшипники имеют двойное уплотнение, защищающее от загрязнения.

Качественные детали

Стандартные насосы поставляются с деталями из износостойкого натурального каучука или сплава белого чугуна с высоким содержанием хрома с номинальной твердостью 600 BHN.

Другие доступные материалы изнашиваемых деталей включают эластомеры из синтетических каучуков и полиуретана, а также такие металлы, как нержавеющая сталь 316 и CD4MCu. Детали из разных материалов полностью взаимозаменяемы и могут быть объединены для оптимального срока службы.

Мокрый конец

Детали «мокрой части» имеют большие сечения из материала для очень длительного срока службы и предназначены для самых тяжелых условий эксплуатации.

Единая спиральная камера и большое количество твердых частиц, проходящих через насос, обеспечивают безопасную и бесперебойную работу.Узел «мокрой части» подвешен на трубчатой ​​колонне под корпусом подшипника.

Привод

Насосы

могут поставляться с клиноременной передачей, двигателем и кожухом привода. Двигатель установлен вертикально на регулируемой пластине двигателя, установленной рядом с корпусом подшипника.

Размер двигателя

Размер двигателя и клиноременная передача зависят от области применения насоса. Минимальные данные, необходимые для приблизительного выбора насоса, скорости и приводного двигателя:

• Расход пульпы
• Плотность пульпы
• Общий напор на выходе

Вспомогательный жилой фонд штата Вирджиния

VSH получает национальный грант на финансирование социальных инноваций «Плата за успех»

23 апреля 2016 г.

VSH для получения опыта в модели государственно-частного партнерства для изучения финансовых услуг для лиц, страдающих бездомностью, и для экономии государственных долларов

18 апреля 2016 г. (Ричмонд, Вирджиния.) —Virginia Supportive Housing (VSH) получил от CSH конкурсный грант для изучения возможности использования инновационного метода финансирования Pay for Success для обслуживания уязвимых лиц, которые в прошлом были бездомными и имели высокий уровень нужды. Некоммерческая организация из Ричмонда является одним из четырех получателей грантов по всей стране.

Финансирование и заключение контрактов «Плати за успех» — многообещающая модель для правительств, которая может сотрудничать с частным сектором для финансирования решений, основанных на фактах. Он использует благотворительные и частные доллары для авансового финансирования услуг, а правительства или другие организации предоставляют возмещение спонсорам после того, как инициативы принесут проверенные результаты.Эта стратегия получила сильную двустороннюю поддержку в Конгрессе за ее способность увеличивать прибыль на доллары налогоплательщиков при одновременном повышении качества услуг, предоставляемых в общинах.

«Поддержка жилья в Вирджинии доказала, что предоставление доступного жилья и дополнительных услуг лицам, страдающим хронической бездомностью, более рентабельно, чем принуждение их к потреблению широкого спектра государственных услуг, когда они испытывают бездомность», — сказала Эллисон Богданович, исполнительный директор штата Вирджиния. Благоприятное жилье.

Фактически, один человек, столкнувшийся с бездомностью, может обойтись сообществу в 40 000 долларов в год или больше из-за потребления государственных услуг, которые не предоставляются скоординированным образом, в то время как вспомогательное жилье стоит около 15 000 долларов.

Благоприятное жилье, предоставляемое

VSH, оказалось очень эффективным: 95% обслуживаемого жилья не возвращаются к бездомным.

«Плата за успех может стимулировать наши усилия по расширению масштабов этих основанных на фактах практик за счет сотрудничества между государственным, частным и некоммерческим секторами», — добавил Богданович.«Финансовая и техническая поддержка гранта поможет разработать более ориентированную на результаты модель оплаты услуг, которые мы предоставляем в районе Ричмонда, при одновременной экономии государственных долларов», — добавила она.

Особое внимание к рецидиву
В Ричмонде небольшая группа лиц играет значительную роль в увеличении затрат на исправительные службы и другие системы экстренной помощи. У этих частых пользователей сложные потребности и рикошет между тюремным заключением, госпитализацией, услугами детоксикации и бездомностью.

VSH в настоящее время обслуживает лиц, освобожденных из Центра правосудия Ричмонда, помогая им получить жилье и предоставляя вспомогательные услуги в целях снижения рецидивизма. Грант поможет изучить возможность расширения обслуживания целевой группы лиц, которые контактировали с тюрьмами и больницами более четырех раз в течение пяти лет, по крайней мере, один раз находясь в тюрьме или больнице в прошлом году. У
VSH и его партнеров будет до 18 месяцев на разработку и определение осуществимости модели «Плата за успех», которая позволила бы ей масштабировать и финансировать услуги, которые помогают снизить рецидивы и использование больниц, тем самым сокращая государственные расходы.

VSH уже доказала экономию средств для систем здравоохранения в районе Ричмонда, особенно среди бездомных людей, которые «часто пользовались» отделениями неотложной помощи и стационарными больничными службами до того, как VSH разместила и предоставила им услуги. Данные за 2013 год о «часто пользующихся услугами», обслуживаемых VSH и VCU Health в течение 12 месяцев, в то время как бездомные, за которыми следовали 12 месяцев в общежитии, показывают, что количество обращений за неотложной помощью снизилось на 75 процентов, а количество посещений стационаров снизилось на 52 процента.

Партнеры по сотрудничеству, изучающие осуществимость Pay for Success с VSH, включают Homeward, Центр правосудия Ричмонда, Richmond FUSE Initiative, Greater Richmond Continuum of Care, Департамент исправительных учреждений Вирджинии, Лабораторию Pay for Success в Вирджинии Школы Фрэнка Баттена при Университете Вирджинии. управления и государственной политики, VCU Health и Bon Secours Richmond Health System.

Конкурсный грант, оцениваемый в услуги и ресурсы в размере 100000 долларов США, включает в себя технический опыт Центра стратегий здравоохранения, который предоставит экспертные знания по Medicaid и другим источникам государственного финансирования для обслуживания уязвимых групп населения, и Third Sector Capital Partners, которые предоставят рекомендации. по наращиванию потенциала финансового моделирования, а также по разработке и структурированию процессов закупок.

Часть финансирования, предоставленного CSH, поступает от Фонда социальных инноваций Корпорации национальных и общественных услуг.

О поддерживающем жилье в Вирджинии
VSH — первое и ведущее агентство по поддержке жилья в Вирджинии, ежегодно обслуживающее более 1500 человек в Ричмонде, Хэмптон-Роудс и Шарлоттсвилле. Основанное в 1988 году со штаб-квартирой в Ричмонде, агентство разработало и управляет 543 объектами вспомогательного жилья в 16 многоквартирных домах. VSH также сотрудничает с другими арендодателями и обеспечивает мобильное ведение дел для жителей этих квартир.Некоммерческая организация управляет крупнейшей программой поддержки семей ветеранов в Вирджинии, играя ключевую роль в предотвращении и искоренении бездомности ветеранов.

Имея большой успех — 95% клиентов не возвращаются к бездомности — VSH помогла сообществам сэкономить миллионы долларов на медицинских услугах, приютах и ​​программах питания, судебных услугах и других общественных ресурсах.

Читать полный пресс-релиз

Индекс

— Система распознавания многоуровневых объектов для обнаружения пешеходов, октябрь 2012 г.

5.ТЕХНИЧЕСКИЙ ПОДХОД

В этом разделе описывается технический подход к достижению целей исследования. Исследовательская группа получила данные с калиброванной стереосистемы, установленной за зеркалом заднего вида автомобиля. Данные обрабатывались со скоростью 30 кадров в секунду с использованием платы Acadia I ™ Vision Accelerator Board для вычисления плотных карт диспаратности в различных масштабах разрешения с использованием представления изображения пирамиды и алгоритма стереосопоставления на основе SAD. ^{(23, 24)} Расхождения генерируются при трех различных разрешениях пирамиды: D _i , i = 1, 2,… 3, причем D ₀ является разрешением входного изображения.На рисунке 10 модуль детектора пешеходов (PD) берет отдельные карты диспаратности и преобразует каждую в представление глубины. Эти три глубинных изображения используются отдельно для обнаружения пешеходов с использованием сопоставления с шаблоном трехмерной модели человеческого тела, как подробно описано в разделе 5.2 настоящего отчета. Модуль структурного классификатора (SC) использует комбинированную карту глубины для классификации областей изображения на несколько широких категорий, таких как высокие вертикальные конструкции, нависающие конструкции, а также земля и столбы, чтобы удалить пешеходные области-кандидаты, которые имеют значительное перекрытие.Наконец, модуль классификатора пешеходов (ПК) принимает список областей интереса пешеходов, предоставленных стереомодулями, и подтверждает достоверные обнаружения с помощью каскада классификаторов, настроенных для нескольких диапазонов глубины и обученных комбинации контуров пешеходов и характеристик градиента. Остальная часть этого раздела описывает реализованные алгоритмы и результаты, полученные на каждом этапе.

Рис. 10. Иллюстрация. Схема разработанной системы.

5.1 ДАТЧИКИ

Предлагаемая система состоит из стереосистемы, состоящей из стандартных монохромных камер и платы Acadia I ™ Vision Accelerator Board. Камеры стандартного формата NTSC с разрешением 720х480 и полем обзора по горизонтали 46 градусов.

5.2 СТЕРЕО-ОБНАРУЖЕНИЕ ПЕШЕХОДОВ

Подход к стереофонической общей структуре обнаружения объектов основан на методах, представленных Chang et al. ⁽²⁵⁾ Алгоритм, представленный Chang et al.использовало сопоставление шаблонов (посредством корреляции) предварительно визуализированных 3D-шаблонов объектов (например, пешеходов и автомобилей) с картой глубины для обнаружения объектов. ⁽²⁵⁾ Сопоставление 3D-шаблона было выполнено от грубого до точного по двумерной (2D) сетке, наложенной на локальную плоскость XY. В каждом месте сетки трехмерный шаблон был сопоставлен с данными изображения диапазона путем поиска по направлениям X, Y и Z в соответствии с локальной неопределенностью шага из-за калибровок и неровностей на поверхности дороги.Местоположения на горизонтальной сетке, соответствующие локальной максимальной корреляции, были возвращены как местоположения потенциальных объектов.

В предлагаемом методе сопоставление шаблонов выполняется отдельно с использованием трехмерного шаблона формы пешехода в трех непересекающихся диапазонах дальности перед основным транспортным средством. Размер 3D-формы — это определенная функция фактического расстояния от камер. Исследователи получают карты глубины при разных разрешениях изображений: D _i , i = 1, 2,… 3.Для диапазона ближайшего диапазона исследователи использовали самую грубую карту глубины D ₂ , для следующего уровня диапазона D ₁ , а для самого дальнего диапазона — карту самой точной глубины D ₀ . Это гарантирует, что в каждом месте горизонтальной сетки будет использоваться только карта несоответствия с самым высоким разрешением, которая достаточно плотна. Результатом этого сопоставления шаблонов является карта оценок корреляции (по горизонтальной 2D-сетке), из которой выбираются пики путем немаксимального подавления, как в Chang et al. ⁽²⁵⁾

Обратите внимание, что этот этап обнаружения должен гарантировать небольшую вероятность пропуска пешеходов. В результате допустимо большее количество пиков, полученных путем немаксимального подавления. Исследователи полагались на дополнительные шаги по сокращению числа кандидатов. Вокруг каждого пика область карты оценки корреляции со значениями в пределах 60 процентов от максимальной оценки проецировалась на изображение для получения начального набора кандидатов ROI для пешеходов. Этот набор был дополнительно сокращен с учетом перекрытия между несколькими областями интереса: были удалены обнаружения с более чем 70-процентным перекрытием с существующими обнаружениями.После этого шага отсечения для каждой начальной пешеходной области интереса была вычислена карта контуров Canny. Крайние пиксели, которые находились слишком далеко от ожидаемого несоответствия, были отклонены. Вертикальная проекция остальных краев привела к одномерному профилю, пики которого были обнаружены с использованием среднего сдвига. ⁽²⁶⁾ Новая область интереса пешехода была инициализирована на каждом обнаруженном пике, которая была уточнена сначала в горизонтальном направлении, а затем в вертикальном направлении, чтобы получить более центрированную и плотно прилегающую ограничивающую рамку на пешеходе.Это включает использование вертикальной и горизонтальной проекций карт двоичного несоответствия (аналогично использованию краевых пикселей выше) с последующим обнаружением местоположений пиков и впадин в вычисленных проекциях. После этого уточнения все возникающие в результате обнаружения перекрытия снова удалялись из списка обнаружений. Вышеупомянутый подход позволяет обнаруживать пешеходов и транспортные средства на расстоянии до 131,2 футов (40 м). На рисунках с 11 по 14 показаны примеры характеристик обнаружения пешеходов. На рисунках белые прямоугольники указывают на возможных пешеходов, а синие прямоугольники указывают на возможных пешеходов, подлежащих дальнейшему анализу с помощью классификатора внешнего вида.Показаны как истинные обнаружения, так и типичные FP. Целью следующих модулей является сокращение числа FP.

5.3 ПРИМЕРЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ПЕШЕХОДОВ

Рисунок 11. Фото. Пример 1 обнаружения пешеходов. ⁽¹²⁾

Рисунок 12.Фото. Пример 2 обнаружения пешеходов. ⁽¹²⁾

Рисунок 13. Фото. Пример 3 обнаружения пешеходов. ⁽¹²⁾

Рисунок 14. Фото. Пример 4 обнаружения пешеходов. ⁽¹²⁾

5.3.1 Структурный классификатор

Ключевым шагом в разработанном методе обнаружения пешеходов является классификация сцены по глубине на несколько основных структурных компонентов. Для данного изображения и разреженной и зашумленной карты диапазона цель состоит в том, чтобы вероятностно пометить каждый пиксель как принадлежащий к одному из следующих классов сцены:

• V : Высокая вертикальная конструкция (пурпурный).
• O : выступающая конструкция (зеленая).
• G : Земля (желтый).
• C : объекты-кандидаты (синие).

Занятая ячейка на карте диапазона сцены свидетельствует о наличии одного или нескольких структурных классов. Структурные классы, описанные выше, обычно охватывают несколько смежных ячеек в сцене с разрывами на границах классов. Следовательно, локальные свидетельства наличия / отсутствия класса могут быть объединены с ограничениями соседства для вероятностной оценки меток классов.

Карта дальности от стерео не обеспечивает достаточного разрешения, чтобы различить группу людей и автомобиль. В результате исследовательская группа помечает все автомобильные объекты как объекты-кандидаты и позволяет классификатору на основе внешнего вида определять обнаружение в этих регионах. Эти классы были выбраны для конкурентной маркировки пикселей среди нескольких часто встречающихся структур в качестве предшественников ПК по сравнению с не-ПК. Это контрастирует с традиционными детекторами, которые напрямую применяют ПК / не-ПК, в которых отрицательные примеры сами по себе образуют большой набор структурированных классов.Исследовательская группа далее разделяет структурированные классы на классы, отличные от класса пешеходов. В этом методе, если большое количество пикселей может быть отклонено как часть общих структурных классов, система существенно сокращает количество ложных гипотез, которые представляются ПК / не-ПК, улучшая как производительность (скорость FP), так и вычисление. .

Исследовательская группа провела структурную классификацию с использованием карт глубины. Пример карты глубины показан на рисунке 15.Карта имеет псевдоцвет: красный цвет обозначает объекты с близкого расстояния, голубой обозначает удаленные объекты, а черный обозначает отсутствующую глубину. Карта глубины иллюстрирует ряд проблем: (1) объекты кажутся раздутыми на карте диапазона из-за окна стереоинтеграции, (2) характерный шум в значениях диапазона наблюдается как разрозненные фрагменты, и (3) границы загораживания между объекты шумные.

Для обработки ошибок карты глубины, во-первых, исследовательская группа определяет структуру, называемую вертикальной опорной гистограммой (VSH), для накопления трехмерной информации по вокселям в вертикальном направлении (см. Рисунок 15).В данном кадре система будет вычислять вектор признаков, используя эту структуру, а затем использовать вектор признаков для определения вероятности принадлежности каждого пикселя к заданному структурному классу. Затем команда использует ограничения контекста сцены, возникающие из точки обзора камеры, формулируя проблему маркировки как MRF, где ограничения гладкости позволяют команде рассуждать об относительном расположении меток трехмерных структур на изображении. Это уменьшает количество ошибок в маркировке из-за неточностей глубины и обеспечивает плавную маркировку сцены.

Рисунок 15. Иллюстрация. VSH. ⁽¹²⁾

5.3.2 Байесовская маркировка

Основная проблема с использованием байесовской маркировки заключается в получении маркировки L = l фрагментов изображения, ∏, с использованием набора наблюдений за изображениями, r . Предположим, что и априорные вероятности меток, и плотности правдоподобия r .Предположим, что известны как априорные вероятности P () меток, так и плотности правдоподобия p (| r ) r , наилучшая оценка, которую можно получить из них, — это та, которая максимизирует MAP, которая может вычисляться по байесовскому правилу следующим образом:

Рисунок 16. Уравнение. Байесовское правило.

В приведенном выше уравнении p ( r ), которое является функцией плотности от r , не влияет на решение MAP.

В следующем разделе описывается подход к оценке плотностей правдоподобия p ( r |) и априорных вероятностей P () для этой задачи маркировки.

5.3.3 Плотность правдоподобия структурных меток

Плотности правдоподобия для структурных меток оцениваются путем первого вычисления VSH, определения вероятности структурных меток с использованием информации VSH и моделирования плавности, присущей структурам сцены.Каждый из этих шагов более подробно описан ниже.

Трехмерная сцена представлена ​​как распределения восстановленных трехмерных точек относительно системы координат наземной плоскости. Плоскость заземления можно оценить с помощью нескольких хорошо известных методов, применяемых к восстановленным стереоточкам, например, в Leibe et al. ⁽¹⁴⁾ Плоскость заземления (в данном случае XZ) разделена на регулярную сетку с разрешением X _res x Z _res .В каждой ячейке сетки создается гистограмма распределения трехмерных точек в соответствии с их высотой. Все пиксели изображения, которые отображаются в заданную координату XZ, участвуют в гистограмме этой ячейки. Высоты или координаты Y всех точек в ячейке отображаются в гистограмму размером k бит, где каждая ячейка представляет собой диапазон высоты по вертикали. Эта структура называется VSH и обозначается V . В любой заданной ячейке сетки можно использовать следующее уравнение:

17.Уравнение. VSH для данной ячейки сетки.

В этом уравнении S ^g _i измеряет поддержку i -го бина гистограммы. На рисунке 8 показано, как точки изображения и соответствующие оценки глубины отображаются в трехмерные распределения для примера гистограммы с k = 3 ячейками.

Выбраны три диапазона для захвата типичных вертикальных характеристик интересующих структур, которые приводят к трем гистограммам: h _low , h _mid и h _hi .

Чтобы вычислить опоры, S ^g , исходя из оценок зашумленного диапазона в каждом пикселе, исследователи используют оценку диапазона как среднее значение. Если патч wxh определен для каждого пикселя ( X , Y ), надежная оценка диапазона вычисляется для каждого патча (в дальнейшем пиксель и патч используются взаимозаменяемо, с идеей, что контекст делает смысл понятен). Точки изображения ( X, Y ) с оценкой диапазона Z отображаются в соответствующую ячейку сетки ( X , Z ) с оценкой высоты Y . Y используется для увеличения соответствующего интервала VSH в ( X , Z ).

Каждая ячейка гистограммы нормализуется путем деления на максимальное количество пикселей, которое может проецироваться в ячейку. Для ячейки на расстоянии от камеры (с горизонтальным и вертикальным фокусными расстояниями f, _x и f _y , соответственно) максимальное количество пикселей в каждой строке изображения составляет:

Рисунок 18.Уравнение. Максимальное количество пикселей в каждой строке изображения.

Максимальное количество строк изображения в полосе высоты ( H _мин. и H _макс. ) составляет:

Рисунок 19. Уравнение. Максимальное количество строк изображения в определенной полосе высоты.

В этом уравнении H _max определяется с учетом максимальной высоты, видимой на изображении на расстоянии Z .Это дает нормирующий коэффициент для ячейки следующим образом:

Рисунок 20. Уравнение. Коэффициент нормализации для каждой ячейки, в которой вычисляется VSH.

V (X, Z) определяется в трехмерном пространстве. Если это трехмерное представление переносится на двухмерное изображение и увеличивается с высотой трехмерного изображения, то для данного фрагмента изображения p можно использовать надежную оценку диапазона Z для проецирования этого фрагмента на посадочное место (набор ячеек ) в системе координат XZ-grid.Совокупность значений VSH для ячеек в этом следе служит полной поддержкой p. H ^P определяется как средняя оценка высоты пикселей изображения внутри фрагмента. Впоследствии каждый такой p связан с вектором признаков k + 1 — D следующим образом:

Рисунок 21. Уравнение. Вектор признаков, извлеченный из каждого фрагмента изображения.

VSH фиксирует распределение трехмерных точек в любой заданной сцене с точки зрения квантованных интервалов высоты. V ( X , Z ) — изображение сцены перед камерой. Чтобы связать каждый фрагмент изображения со структурными метками, исследователи вычисляют вероятность для расширенного вектора признаков, r _p , обусловленного конкретными структурными метками, определенными ранее.

Исследовательская группа произвольно произвела выборку примерно 100 кадров из последовательностей в типичных городских сценариях вождения. В каждом кадре структуры были грубо помечены вручную как высокие вертикальные сооружения (здания), объекты-кандидаты (пешеходы, транспортные средства и т. Д.).), наземные и нависающие конструкции. Группа исследователей экспериментировала с количеством интервалов гистограммы и размещением границ интервалов и эмпирически определила три наиболее отличительных компонента признаков (интервалы в данном случае). Векторы признаков вдоль этих трех наиболее различающих компонентов для всех помеченных участков r _p показаны на рисунке 22, причем разными цветами обозначены разные основные метки истинности. Граничные значения ячеек для этих ячеек приведены в таблице 2.Разрешение составляло 12 × 16 пикселей. Это разделение неудивительно, и его можно объяснить следующим образом:

• Все здания должны иметь опору как минимум в h _mid .
• Все объекты-кандидаты должны иметь низкий H _p и, по крайней мере, иметь поддержку от h _low (и некоторую поддержку от h _hi , когда под нависающими конструкциями), и все нависающие конструкции должны иметь высокий H _p и, по крайней мере, иметь поддержку от h _hi и отсутствие поддержки от h _mid .

Рисунок 22. Иллюстрация. Два вида пространства признаков, показывающих распределение векторов, по которым оцениваются условные вероятности классов.

На рисунках с 23 по 26 показаны различные этапы процесса оценки плотности вероятности для одного кадра. Обратите внимание, что, в частности, вероятности вертикального строения на рисунке 26 отражают видимую протяженность зданий вплоть до основания — задачу, которую трудно решить с помощью простой эвристики на H .

Рисунок 23. Фото. Оценка вероятности плотности исходных (слева) и помеченных структур (справа), показывающих здания и объекты-кандидаты. ⁽¹²⁾

Рис. 24. Иллюстрация. Компоненты VSH, вид сверху: h _low (слева), h _mid (в центре) и h _hi (справа).

Рисунок 25. Иллюстрация. VSH проецируется на изображение (три изображения слева) и высоту каждого пикселя (справа).

Рисунок 26. Иллюстрация. Вероятность определяется четырьмя ярлыками: объекты-кандидаты, вертикальные конструкции, земля и нависающие конструкции.

Исследовательская группа выполнила оценку плотности ядра для пространства признаков, полученного в вышеупомянутом процессе, чтобы вычислить плотности правдоподобия, p ( r |), для каждой из четырех меток классов, следующим образом: ⁽²⁷⁾

Рисунок 27.Уравнение. Оценка плотности ядра по вектору признаков, извлеченному из каждого фрагмента изображения.

Где:

r ^c _i = векторы признаков всех патчей.
i = обучающий набор, принадлежащий классу c.
= Функция ядра.
H = Матрица полосы пропускания, которая масштабирует поддержку ядра для радиальной симметрии.

При внедрении исследовательская группа определяет K ( u ) = k ( u ^T u ) и использует следующее двухвесовое ядро:

Рисунок 28.Уравнение. Двухвесовое ядро, используемое в функции оценки плотности ядра.

Двухвесовое ядро ​​эффективно для вычислений, и исследовательская группа обнаружила, что его производительность сопоставима с более сложными ядрами.

Помимо вероятностей структурных меток, исследовательская группа смоделировала плавность, присущую структурам сцены, с помощью априорных значений MRF на попарной основе. Априорная совместная вероятность меток, P (L = ), трудно определить в целом, но она поддается контролю для MRF.Если представлено как MRF, то априорная вероятность P () представляет собой распределение Гиббса, задаваемое следующим уравнением: ⁽²⁸⁾

Рисунок 29. Уравнение. Распределение Гиббса, используемое для моделирования априорной вероятности.

В вышеприведенном уравнении E _s () — это стоимость, связанная с попарным членом гладкости между соседними фрагментами, и моделируемая им. L можно сформулировать как MRF на графе сетки, представленном сеткой участков, Pi , с четырьмя связностями, налагаемыми структурой сетки, определяющей края.Это может произойти, если выполняются следующие условия:

• L — случайное поле.
• Метка для конкретного патча и всех других патчей зависит только от ярлыков соседних патчей.

Это разумные предположения в данном сценарии. Например, идентификация участка как участка здания может зависеть от того, заземлены ли его соседние участки, но имеет мало общего с идентичностью участков, находящихся на большом расстоянии в пространстве.

Следующим шагом является определение стоимости гладкости, E _s , из которой может быть вычислена априорная вероятность P (L = ). Термин «гладкость» можно использовать для моделирования действительных конфигураций объектов сцены, возможных с точки зрения камеры. Таким образом, для каждого патча будет рассматриваться его соседний патч, и будет определена стоимость связывания пары меток с двумя патчами. Соседний патч определяется как патч, который четырьмя связан с этим патчем и также близок по своей глубине: Z ^w .Таким образом, два патча, которые являются соседями в пространстве изображений, но далеки от них в мировом пространстве, рассматриваются как не имеющие условной зависимости от маркировки друг друга в сети MRF. Это условие по существу разрезает сеточный граф по разрывам глубины до того, как инфраструктура MRF начнет любое распространение меток. Остальные соседи теперь также являются соседями по глубине, и легче понять, какие объекты могут (или не могут) находиться рядом с другими объектами.

Пусть p и q будут двумя соседними фрагментами из сетки фрагментов, а Z ^w _p и Z ^w _q представляют собой мировые глубины этих фрагментов.Определите двоичную переменную, следующим образом:

Рисунок 30. Уравнение. Двоичная переменная, используемая для проверки глубины окрестности участков изображения.

Двоичная переменная, определенная на рисунке 30, используется для проверки окрестности глубины с использованием порогового значения отношения Z _n . Стоимость плавности, назначенная паре заплат ( p , q ), составляет:

Рисунок 31. Уравнение. Стоимость плавности, связанная с каждой парой патчей изображения.

В приведенном выше уравнении ρ _bp — это постоянный весовой коэффициент, применяемый к члену гладкости и установленный эмпирически, L ( p ) и L ( q ) являются метками p. и q, и D (.) — это функция, которая измеряет совместимость между этими метками.

Функция D (.) Определяется не только с учетом меток L ( p ) и L ( q ), но также с учетом того, является ли патч p левым, правым, верхним , или нижний сосед патча q .Функция может устанавливать разные затраты для одной и той же пары этикеток ( L ( p ) и L ( q )), если p меньше q по сравнению с тем, если p больше q . Например, если p — это участок здания, а q ниже p , то q может быть зданием, объектом-кандидатом или участком земли. Однако, если q выше p , тогда q может быть только участком здания, поскольку нельзя ожидать увидеть ни наземные объекты, ни объекты-кандидаты вдоль верхнего края здания.Обратите внимание, что в первом сценарии метка-кандидат включена, чтобы позволить пешеходному участку, близкому по глубине к участку здания, перекрыть нижнюю часть здания. Допустимые варианты выбора для L ( q ) также будут такими же, как и в первом сценарии, если бы p и q были горизонтальными соседями. D (.) — это двоичная функция, которая налагает штраф 1 (была применена коррекция), если пара меток несовместима, и штраф 0 (без коррекции) в противном случае.В реализации оценка MAP (см. Рисунок 16) выполняется с помощью алгоритма распространения достоверности максимального произведения. ⁽²⁹⁾

5.4 Классификатор пешеходов

Уровень ПК состоит из набора многодиапазонных классификаторов. В частности, три классификатора обучаются для интервалов расстояний от 0 до 65,6, от 65,6 до 98,4 и от 98,4 до 131,2 футов (от 0 до 20, от 20 до 30 и от 30 до 40 м), где срабатывает определенный слой в зависимости от расстояния до обнаруженной цели. .

Это вызвано тем фактом, что при использовании типичной автомобильной камеры с чересстрочной разверткой и разрешением 720 × 480 пикселей размер области интереса пешехода на изображении существенно различается.Например, люди, которые находятся на расстоянии 98,4 фута (30 м) или дальше, появляются на изображении размером около 25 пикселей или меньше. Таким образом, желательно обрабатывать их с помощью подходов, настроенных на каждый конкретный вариант разрешения, а не с помощью единого классификатора, охватывающего смешанные разрешения.

Каждый из трех классификаторов, зависящих от расстояния, состоит из нескольких каскадных уровней для эффективного удаления FP. Для оптимальной производительности целевого приложения классификаторы разработаны с разными подходами (т.например, для обнаружения с малой задержкой на малых расстояниях и обнаружения на больших расстояниях).

5.4.1 Классификатор на основе контуров

Первый классификатор разработан для надежной классификации пешеходов с высоким разрешением с помощью вычислительной эффективности. В общем, для подходов к обнаружению пешеходов, о которых сообщалось до сих пор, часто требуется поиск оптимального положения и размера области интереса для получения действительных классификационных оценок. ^{(6, 10, 14)} Это связано с чувствительностью классификатора к выравниванию области интереса, которая возникает в результате жесткого размещения суб-области интереса локальной функции внутри окна обнаружения.

Этот результат потребует исчерпывающего поиска по множеству позиций и масштабов для каждой входной области интереса. Помимо вычислительных затрат, оценка классификации также становится чувствительной и часто дает ложноотрицательные результаты.

Обратите внимание, что существуют подходы, такие как подходы на основе кодовой книги, которые не требуют глобального поиска ROI; однако они обычно показывают худшую производительность по сравнению с подходами с фиксированной суб-ROI. ^{(14, 6)} Ложноотрицательные результаты также могут возникать, когда пешеходы появляются на сложном фоне (т.э., сильно текстурированные). В этом случае типичные особенности изображения на основе градиента становятся хрупкими из-за наличия нескольких направлений градиента в локальном фрагменте изображения.

Исследовательская группа обратилась к этой проблеме, разработав классификатор, который объединяет шаблон контура и дескрипторы HOG, что помогает с выравниванием локальных частей и фильтрацией фона (см. Рисунок 32).

Рисунок 32. Фото. Процесс классификации контуров и HOG для (a) фиксированной суб-области интереса, (b) локальной области интереса, (c) маски переднего плана из сопоставления контура и (d) отфильтрованных направлений HOG, лежащих в основе замаскированных областей.

Исследовательская группа использует набор шаблонов контуров формы для каждого окна локальных функций. То есть каждое окно функций (то есть суб-ROI) содержит примеры контурных моделей нижележащих частей тела, которые могут охватывать различные варианты. Например, вспомогательная область интереса в положении головы содержит набор образцов контуров головы в различных позах и формах. На рисунке 33 приведен пример модели локального контура.

Рисунок 33. Иллюстрация. Пример локальных контурных моделей.

Учитывая область интереса пешеходов, каждое окно локальных функций может выполнять поиск в ограниченном диапазоне и фиксировать лежащие в основе локальные части тела. Помимо вычислительной эффективности, он может лучше справляться с деформацией локальных деталей из-за изменения позы и вариаций формы. Это также может решить проблемы с выравниванием ROI.

Контурные модели детали состоят из карт краев типичных примеров. Каждая суб-ROI содержит от 5 до 12 таких шаблонов. Сопоставление контура с шаблоном достигается сопоставлением фаски.Для каждой суб-ROI оценка фаски вычисляется для каждой модели шаблона. Уточненное положение суб-области интереса затем получается из среднего положения максимальных оценок фаски для каждого шаблона (см. Рисунок 34).

Из шаблона контура маска переднего плана также может быть составлена ​​путем перекрытия двоичных локальных шаблонов в каждой обнаруженной позиции, которая взвешивается путем сопоставления оценок. Маска переднего плана используется в качестве фильтра для подавления шумных фоновых элементов перед этапом классификации.

Рисунок 34.Уравнение. Маска переднего плана для шаблона контура.

В приведенном выше уравнении

Где:

Ctr _sub-ROI (i _{x, y} ) = Центр локальной вспомогательной ROI.
M ^FG = Маска переднего плана.
I ^Cont _templ = Шаблон двоичного контура.
Ctr _templ (i; I _ch ) = Центр от оценки совпадения фаски с i -м изображением ядра.

Получив уточненную суб-ROI и маску переднего плана, исследовательская группа применила классификатор на основе HOG. Функция HOG вычисляется с использованием уточненных блоков суб-области интереса, где значения градиента усиливаются взвешенной маской переднего плана.

Каждое из трех изображений отображает исходное изображение, маску переднего плана, сгенерированную из локальных шаблонов деталей, и результирующую фильтрацию краев. Обратите внимание, что части локального контура могут захватывать глобальные контуры тела в различных позах из своих комбинаций; однако это не формирует соответствующую маску пешехода для негативных пятен.

На рисунке 35 показаны примеры маски переднего плана и негативных пятен на пешеходах. Столбцы 3, 6 и 9 на рисунке 35 показывают результаты для отрицательных данных. На изображениях пешеходов предложенная схема может уточнить позиции ROI поверх соответствующих локальных частей тела и может эффективно улучшить нижележащие контуры тела. Маска также создает несоответствующие форму и положение на отрицательных примерах. Эта схема обеспечивает эффективную и надежную работу в области интереса для пешеходов с относительно высоким разрешением.Однако по мере того, как размер области интереса пешехода становится меньше, возникает проблема, поскольку этапы выделения контура и согласования становятся хрупкими при изображениях с низким разрешением. В результате исследователи используют обычный классификатор HOG на больших расстояниях от пешеходной зоны интереса (менее 35 пикселей по вертикали).

Рисунок 35. Фото. Примеры масок переднего плана.

5.4.2 Классификация на дальние расстояния

На втором и третьем уровнях исследовательская группа использует каскад классификаторов на основе HOG.Классификатор HOG оказался эффективным на изображениях с относительно низким разрешением, когда контур тела отличается от фона.

Каждый классификатор обучается отдельно для каждой полосы разрешения. Сглаживание по Гауссу и субдискретизация применяются для соответствия разрешению целевого изображения, где 25 (на 82 футах (25 м)) и 17 (на (114,8 фута (35 м)) являются номинальными высотами пикселей для интервала расстояний.

Обратите внимание, что на больших расстояниях контраст изображения уменьшается, поскольку размер области интереса пешехода становится меньше.Чтобы компенсировать это уменьшение и соответствовать зависимым от сцены ситуациям с низким освещением, используется этап нормализации гистограммы, основанный на растяжении гистограммы. Для каждой области интереса исследовательская группа применяет локальное растяжение гистограммы, при котором верхний 95-процентный диапазон гистограммы значений серого линейно расширяется до 255 уровней серого. В отличие от нормализации гистограммы, он не создает артефактов на изображениях с низким коэффициентом сжатия, но может улучшить нижележащие контуры.

5.5 Отслеживание

Исследовательская группа внедрила метод слежения за пешеходами, предназначенный для дополнения периодического обнаружения пропущенных целей и для дальнейшего анализа пространственно-временных пространств признаков (т.e., метки движения) для повышения эффективности классификации. На рисунке 36 представлен обзор устройства слежения за пешеходами. Красный прямоугольник указывает на то, что объект внутри него был идентифицирован как пешеход, а зеленая заливка указывает пиксельную область (след пешехода), которая была занята пешеходом в последующих кадрах.

Рисунок 36. Фото. Обзор пешеходного трекера.

5.5.1 Оценка движения камеры

Метод отслеживания состоит из двух этапов: (1) оценка движения камеры на основе 3D-характеристик и (2) отслеживание области интереса на основе корреляции изображений.Система визуальной одометрии исследовательской группы вычисляет трехмерное движение камеры, а именно вращение и перемещение транспортного средства между соседними кадрами по отношению к плоскости земли. Чтобы вычислить движение камеры, система сначала извлекает характерные точки на каждом кадре, где особенности получаются из угловых точек из различных структур сцены. Затем соответствия между соседними кадрами устанавливаются с использованием точечной ассоциации случайной выборки, основанной на консенсусе. Учитывая соответствия, относительное движение камеры можно вычислить, решив структуру из уравнения движения.

5.5.2 Трекер на основе корреляции изображений

Расчетный параметр движения камеры используется для прогнозирования местоположения обнаруженных пешеходных боксов на изображении (ROI) в текущем кадре. Прогнозирование на основе движения камеры важно для точной локализации областей интереса при больших движениях изображения, таких как поворот.

Учитывая предсказанное местоположение ROI из предыдущего кадра ( t -1), новое местоположение в текущем кадре ( t ) оценивается модулем отслеживания на основе корреляции исправлений.Трекер на основе корреляции уточняет положение области интереса путем поиска по множеству возможных положений и масштабов увеличенного окна прогнозирования, которое соответствует наибольшему сходству внешнего вида с соответствующим фрагментом изображения области интереса. На рисунке 37 представлено уравнение для трекера корреляции изображений.

Рисунок 37. Уравнение. Трекер корреляции изображений.

5.5.3 Интеграция с трекером пешеходов

В текущей системе трекер интегрирован с PD и классификатором, чтобы сформировать архитектуру обратной связи с обратной связью.Положительные выходные данные с ПК, которые представляют собой подтвержденные участки изображения пешеходов, передаются обратно на трекер, и трекер регистрирует их как новые записи, прогнозирует и уточняет изменение положения областей интереса для будущих кадров. Отслеживаемые области интереса удаляются из очереди отслеживания в следующих случаях:

• ОИ выходят за границы изображения.
• Происходит потеря отслеживания.
• Повторное подтверждение пешеходной метки из классификатора не происходит во время отслеживания.

На рисунке 38 показан трекер пешеходов.

Рисунок 38. Иллюстрация. Поток данных пешеходного трекера.

Обгоняет ли Vishay Intertechnology (VSH) в этом году акции других компьютерных и технологических компаний?

Инвесторы, ориентированные на компьютерное и технологическое пространство, вероятно, слышали о Vishay Intertechnology (VSH), но хорошо ли работают акции по сравнению с другими аналогами в этом секторе? Один простой способ ответить на этот вопрос — взглянуть на текущие показатели VSH и остальных акций группы Computer and Technology.

Vishay Intertechnology — одна из 621 компаний в группе Computer and Technology. Группа компаний «Компьютеры и технологии» в настоящее время занимает 10-е место в рейтинге Zacks. Секторный рейтинг Закса учитывает 16 различных групп секторов. Измеряется средний рейтинг Закса отдельных акций внутри групп, и секторы перечисляются от лучших к худшим.

Рейтинг Zacks — это проверенная модель, которая выделяет множество акций с правильными характеристиками, чтобы превзойти рынок в течение следующих одного-трех месяцев.Система делает упор на пересмотре оценки прибыли и поддерживает компании с улучшением прогнозов прибыли. В настоящее время VSH имеет рейтинг Zacks # 2 (покупка).

Консенсус-прогноз Zacks для годовой прибыли VSH вырос на 26,36% за последний квартал. Это свидетельствует об улучшении настроений аналитиков и улучшении прогнозов по прибыли компании.

Наши последние доступные данные показывают, что VSH вернул около 14.20% с начала календарного года. Для сравнения: компьютерные и технологические компании вернули в среднем 12,66%. Это показывает, что Vishay Intertechnology пока что опережает своих конкурентов в этом году.

Если говорить более конкретно, VSH относится к отрасли полупроводников и дискретных материалов, в которую входят 3 отдельные компании, и в настоящее время занимает 73-е место в рейтинге Zacks Industry.В этом году эта группа потеряла в среднем 0,42%, поэтому VSH показывает лучшие результаты в этой области.

В будущем инвесторам, интересующимся акциями компьютерных и технологических компаний, следует по-прежнему уделять пристальное внимание VSH, поскольку он надеется, что и дальше будет демонстрировать стабильные результаты.

Нажмите, чтобы получить бесплатный отчет

Vishay Intertechnology, Inc.(VSH): Отчет об анализе свободных запасов

Чтобы прочитать эту статью на Zacks.com, щелкните здесь.

Zacks Investment Research

Взгляды и мнения, выраженные в данном документе, являются взглядами и мнениями автора и не обязательно отражают точку зрения Nasdaq, Inc.

Руководство по установке оборудования Cisco MDS серии 9700 — Технические характеристики [Cisco MDS 9000 NX-OS и программное обеспечение SAN-OS]

Технические характеристики

Это приложение содержит технические характеристики и включает следующие разделы:

Примечание Технические характеристики кабелей и разъемов приведены в Приложении 7 «Технические характеристики кабелей и портов».

Характеристики переключателя

В Таблице 6-1 перечислены характеристики окружающей среды для Cisco MDS серии 9700.

Cisco MDS 9718 Директор Спецификация

В Таблице 6-2 перечислены физические характеристики Cisco MDS 9718 Director.

Cisco MDS 9710 Директор Спецификация

В Табл. 6-3 перечислены физические характеристики Cisco MDS 9710 Director.

Cisco MDS 9706 Директор Спецификация

В Таблице 6-4 перечислены физические характеристики Cisco MDS 9706 Director.

Технические характеристики модуля

В Таблице 6-5 перечислены технические характеристики модуля Cisco MDS 9700 Supervisor-4.

Таблица 6-5 Технические характеристики модуля Cisco MDS 9700 Supervisor-4

В таблице 6-7 перечислены спецификации модулей Cisco MDS 9700 Supervisor-1E.

Таблица 6-7 Технические характеристики модуля Cisco MDS 9700 Supervisor-1E

В Табл. 6-9 перечислены спецификации модулей Cisco MDS 9700 Supervisor-1.

Таблица 6-9 Технические характеристики модуля Cisco MDS 9700 Supervisor-1

В Таблице 6-11 перечислены технические характеристики модулей коммутации коммутационной матрицы Crossbar серии 9700 Cisco MDS.

В Табл. 6-12 перечислены технические характеристики 40-гигабитного модуля коммутации FCoE Cisco MDS 9700 Series.

В Табл. 6-13 перечислены характеристики модуля коммутации Cisco MDS 9700 Series 10-Gigabit FCoE.

В Табл. 6-14 перечислены технические характеристики 24/10-портового модуля расширения SAN Cisco MDS 9700 Series.

В Таблице 6-15 перечислены спецификации 48-портового модуля коммутации FC 32 Гбит / с Cisco MDS 9700.

В таблице 6-16 перечислены спецификации 48-портового модуля коммутации FC 16 Гбит / с Cisco MDS 9700

.

Характеристики питания для Cisco MDS серии 9700

Этот раздел включает следующие темы:

Характеристики источника питания

В Табл. 6-17 перечислены технические характеристики блоков питания Cisco MDS 9700 Series.

Требования к питанию и тепловыделению компонентов

При определении требований к кондиционированию воздуха для установки учитывайте рассеивание тепла.Мощность и тепло, связанные с Cisco MDS 9700 Director, варьируются в зависимости от следующих соображений:

• Тип блока питания
• Тип коммутационного модуля и количество установленных коммутационных модулей
• Средние уровни коммутационного трафика

В Табл. 6-18 перечислены требования к питанию для компонентов Cisco MDS 9700 Director.

Примечание Если не указано иное, данные о потребляемой мощности, перечисленные в столбце «Максимальная» требуемая мощность в таблице 6-18, основаны на наихудших условиях, которые маловероятны в среде центра обработки данных.

Потребляемая мощность переменного тока для Cisco MDS 9718 Director

В Табл. 6-20 показано типичное энергопотребление переменного тока для Cisco MDS 9718 Director.

Потребляемая мощность переменного тока для Cisco MDS 9710 Director

В Табл. 6-21 показано типичное энергопотребление переменного тока для Cisco MDS 9710 Director.

Потребляемая мощность переменного тока для Cisco MDS 9706 Director

В Табл. 6-22 показано типичное энергопотребление переменного тока для Cisco MDS 9706 Director.

Требования к источникам питания переменного тока для резервирования сети

Минимальное количество блоков питания переменного тока, необходимое для обеспечения резервирования сети на каждом из директоров Cisco MDS серии 9700, различается.Это число не зависит от настроенной оптики (см. Таблицу 6-24). Изменения, внесенные в конфигурации, могут потребовать дополнительных блоков питания в соответствии с Таблицей 6-23.

Примечание Минимальное количество блоков питания переменного тока, необходимое для обеспечения резервирования сети, основано на максимальной зарезервированной мощности на шасси для любой данной конфигурации. Фактическое энергопотребление будет ниже.

Технические характеристики трансивера SFP +

Коммутатор Cisco MDS серии 9700 совместим с трансиверами SFP + и кабелями с разъемами LC.Длина волны каждого приемопередатчика должна соответствовать приемопередатчику на другом конце кабеля, а длина кабеля не должна превышать предусмотренную длину кабеля для надежной связи.

Приемопередатчики

Cisco SFP + обеспечивают интерфейсы восходящего канала, лазерную передачу (Tx) и лазерный прием (Rx), а также поддерживают номинальные длины волн от 850 до 1610 нм, в зависимости от приемопередатчика.

Используйте только трансиверы Cisco SFP + с Cisco MDS серии 9700. Каждый приемопередатчик Cisco SFP + закодирован с информацией о модели, которая позволяет коммутатору проверять соответствие приемопередатчика SFP + требованиям для коммутатора.

В этом разделе представлены следующие темы:

Приемопередатчики Cisco Fibre Channel SFP +

В Табл. 6-24 перечислены трансиверы Cisco Fibre Channel.

Общие спецификации для приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP + 32 Гбит / с

В Таблице 6-25 приведены общие характеристики приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP +.

Требования к окружающей среде и питанию для приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP + 32 Гбит / с

В Таблице 6-26 приведены характеристики мощности для приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP + 32 Гбит / с.

В Табл. 6-27 приведены спецификации среды для приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP + 32 Гбит / с.

Для получения информации о безопасности, нормативных требованиях и соответствии стандартам см. Информацию о соответствии нормативным требованиям и безопасности для семейства Cisco MDS 9000

Общие характеристики трансиверов Cisco Fibre Channel SFP + 16 Гбит / с

В Табл. 6-28 приведены общие характеристики трансиверов Cisco Fibre Channel SFP +.

Требования к окружающей среде и питанию для приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP + 16 Гбит / с

В Таблице 6-29 приведены характеристики питания трансиверов Cisco Fibre Channel SFP + 16 Гбит / с.

В Табл. 6-30 приведены спецификации среды для приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP + 16 Гбит / с.

Для получения информации о безопасности, нормативных требованиях и соответствии стандартам см. Информацию о соответствии нормам и безопасности для семейства Cisco MDS 9000 .

Общие характеристики трансиверов Cisco Fibre Channel SFP + 8 Гбит / с

В Таблице 6-31 приведены общие характеристики приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP + 8 Гбит / с.

Требования к окружающей среде и питанию для приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP + 8 Гбит / с

В Таблице 6-32 приведены характеристики питания трансиверов Cisco Fibre Channel SFP + 8 Гбит / с.

В Таблице 6-33 приведены спецификации среды для приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP + 8 Гбит / с.

Для получения информации о безопасности, нормативных требованиях и соответствии стандартам см. Информацию о соответствии нормам и безопасности для семейства Cisco MDS 9000 .

Максимальные характеристики окружающей среды и электрические параметры для приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP +

В Таблице 6-34 приведены максимальные параметры окружающей среды и электрические параметры для приемопередатчиков Cisco Fibre Channel SFP +.

Для получения информации о безопасности, нормативных требованиях и соответствии стандартам см. Информацию о соответствии нормам и безопасности для семейства Cisco MDS 9000 .

Расстояния и варианты интерфейсов 10-гигабитного Fibre Channel через Ethernet

40 Gigabit Fibre Channel over Ethernet Расстояния и опции интерфейса

% PDF-1.5
%
486 0 объект
>
эндобдж

xref
486 112
0000000016 00000 н.
0000003738 00000 н.
0000003963 00000 н.
0000003990 00000 н.
0000004040 00000 н.
0000004098 00000 н.
0000004552 00000 н.
0000004659 00000 н.
0000004764 00000 н.
0000004872 00000 н.
0000004978 00000 н.
0000005086 00000 н.
0000005192 00000 н.
0000005300 00000 н.
0000005405 00000 н.
0000005514 00000 н.
0000005620 00000 н.
0000005729 00000 н.
0000005835 00000 н.
0000005944 00000 н.
0000006050 00000 н.
0000006159 00000 н.
0000006268 00000 н.
0000006375 00000 н.
0000006483 00000 н.
0000006592 00000 н.
0000006701 00000 п.
0000006810 00000 н.
0000006919 00000 н.
0000007027 00000 н.
0000007135 00000 н.
0000007244 00000 н.
0000007353 00000 п.
0000007462 00000 н.
0000007571 00000 н.
0000007679 00000 н.
0000007784 00000 н.
0000007865 00000 н.
0000007944 00000 н.
0000008025 00000 н.
0000008106 00000 п.
0000008187 00000 н.
0000008268 00000 н.
0000008349 00000 п.
0000008430 00000 н.
0000008511 00000 н.
0000008592 00000 н.
0000008673 00000 п.
0000008754 00000 н.
0000008835 00000 н.
0000008916 00000 н.
0000008996 00000 н.
0000009076 00000 н.
0000009156 00000 п.
0000009236 00000 п.
0000009316 00000 п.
0000009396 00000 п.
0000009476 00000 н.
0000009556 00000 п.
0000009636 00000 н.
0000009716 00000 н.
0000009796 00000 н.
0000009876 00000 н.
0000009956 00000 н.
0000010036 00000 п.
0000010116 00000 п.
0000010195 00000 п.
0000010367 00000 п.
0000010444 00000 п.
0000010522 00000 п.
0000011791 00000 п.
0000013205 00000 п.
0000013281 00000 п.
0000014801 00000 п.
0000016107 00000 п.