Расшифровка газ 3307: Расшифровка газ 3307. Техническая характеристика

>

Самосвал ГАЗ САЗ-3507: технические характеристики автомобиля

Самосвал 4-поколения ГАЗ САЗ 3507 предназначен для перемещения в пространстве и механизированной разгрузки сухих грузов. Передвигается машина по трассам общего пользования с твердым покрытием. Допускается выезд на дорогу с грунтовым покрытием при условии обеспечения нормальной проходимости транспортного средства. Построен 3507 самосвал на базе еще одного творения Горьковского автозавода, прошедшего испытание временем, — ГАЗ 3307.

Так выглядит грузовик Газ САЗ 3507

Вернуться к оглавлению

Эксплуатационные параметры транспортного средства

Проектирование грузового автомобиля осуществлялось для регионов с умеренным климатом. Практические испытания показали, что даже при повышенных нагрузках безотказный технический пробег составляет 6300 км. С экономической точки зрения, автомобиль отличается высоким пробегом между капитальным ремонтом — 255 тыс. км. Другие технические характеристики выглядят следующим образом:

  • полный вес — 8 тыс. кг;
  • мощность -125 л.с.;
  • размер дорожного просвета — 265 мм;
  • параметры колесной базы — 3770 мм;

    Габаритные размеры газ саз 3507

  • формула расположения колес — 4х2;
  • грузоподъемность — 4400 кг;
  • предельная скорость — 90 км/ч;
  • расход топлива — 19.5 л/ 100 км пути;
  • количество мест — 2;
  • разгрузка осуществляется на 3 стороны;
  • шасси — ГАЗ-33072.

Рекомендуется эксплуатировать ГАЗ САЗ 3507 на скорости до 60 км/ч. В этом случае показатель расхода топлива находится в указанном диапазоне. При соблюдении рекомендаций производителя пробег между ремонтами составляет 3600 км. При этом каждые 500 км необходим профилактический осмотр. Повышенное внимание уделяется тормозным колодкам и крепежам кузова.

При обнаружении трещин или сколов необходимо сразу заменить вышедший из строя элемент. В противном случае вибрационные нагрузки спровоцируют поломку во время движения. Если неисправности избежать не удалось, рекомендуется заменять вышедший из строя элемент оригинальным.


Вернуться к оглавлению

Восстановление технического состояния

Отдельные водители утверждают, что ремонт допустимо провести при помощи схожих по физическим параметрам деталей, но опыт говорит об обратном. Каждый грузовой автомобиль имеет определенный запас прочности, позволяющий выдержать конкретные физические нагрузки. При выборе неоригинальных запасных частей для ГАЗ САЗ 3507 велика вероятность снизить грузоподъемность или выносливость транспортного средства.

Распространенная проблема грузовика — повреждение кузова, вызванное несоблюдением весовых норм. Горьковский автозавод многократно акцентировал внимание эксплуатирующих организаций на том, что машина построена на базе ГАЗ 3307. Это накладывает строгие ограничения, касающиеся максимального веса для перевозки — 4400 кг. Превышение указанного значения приводит к повреждению днища кузова, ремонт которого отнимет время и деньги.

Вариант подъема кузова в бок грузовика САЗ 3507


Нельзя сильно хлопать бортами кузова при закрытии, иначе крепления и сами створки выйдут из строя. При срочной погрузке или разгрузке створки принимают на себя всю силу удара. В связи с этим их ремонт является далеко не последней причиной для обращения на СТО. Завершает перечень проблем, связанных с кузовом, неправильная разгрузка перевозимых вещей.

Схема грузовика ГАЗ предусматривает устройство для механизированной разгрузки. Для этого используется гидравлический механизм. Производитель рекомендует равномерно размещать груз в кузове, иначе автомобиль с одной из сторон испытывает повышенные нагрузки. При снятии негабарита необходимо дополнительного его зафиксировать.

Подъем кузова cамосвала ГАЗ САЗ 3507


В противном случае груз давит на гидравлический механизм, вызывая его ускоренный износ. Помимо кузовной части, грузовая модификация ГАЗ 3307 испытывает часто проблемы с коррозией швов. Ошибочно транспортное средство воспринимается в качестве всепогодного грузовика. С одной стороны двигатель и сам корпус рассчитан на езду по грунтовым дорогам со следами гравия, но с другой стороны автомобиль нуждается в регулярном обслуживании. Не реже 1 раза в 2 месяца проверяются швы на корпусе.

Даже если следов износа или коррозии не обнаружено, следует провести профилактическую обработку специальным составом. Регулярное его применение снизит риск длительного простоя.

Вернуться к оглавлению

Возможные неисправности грузовика

Помимо относительно легких неисправностей, ремонт которых не занимает много времени, есть и более серьезные проблемы. В первую очередь речь идет о проблемах с гидравликой.

При длительной эксплуатации отмечаются незначительные протекания гидравлических элементов. Схема грузовика устроена таким образом, что при небольшой протечке ходовые качества ГАЗ не снижаются.

С одной стороны, водитель продолжит движение до места, где есть инструменты для ремонта. С другой стороны, автомобиль длительное время остается без надлежащего технического осмотра.

Водители не придают появившейся течи значения, в результате через 1-2 месяца автомобиль приходит в негодность. Помимо гидравлической жидкости, у грузовика часто выходят из строя гидроцилиндры.

Так выглядит гидроцилиндр для подъема кузова ГАЗ САЗ 3507


Завод-изготовитель позаботился о том, чтобы ГАЗ 3307 и его грузовая модификация справлялись с различными нагрузками:
  • жесткая погрузка и разгрузка;
  • перевозка негабаритных вещей;
  • езда по грунтовой дороге;
  • эксплуатация в суровых погодных условиях.

В зависимости от интенсивности езды водитель обязан каждые 3 месяца делать профилактический осмотр. В первую очередь внимание уделяется гидравлической системе, корпусу и двигателю. Несмотря на то что схема транспортного средства не включает детали, которые проблематично найти, не нужно допускать серьезные поломки.


Проблема заключается в том, что 1 поломка нередко провоцирует цепную реакцию.
К примеру, начавшаяся течь гидравлической жидкости приводит к тому, что схема запуска двигателя выходит из строя. Временный, на первый взгляд простой, дефект обернется длительным и дорогостоящим ремонтом. Если планируется длительная поездка, настоятельно рекомендуется взять с собой материал для проведения ремонта в пути следования. В первую очередь нужно обратить внимание на гидравлически трубки, гидроузлы, крепления кузова и масло.
Вернуться к оглавлению

Профилактический осмотр агрегатов

Технические неисправности легче предупредить, нежели пробовать их потом устранить. В полной мере это справедливо по отношению к универсальному грузовику ГАЗ. Конкурентным преимуществам машины стал доступный прайс и наличие необходимого парка запасных частей. При этом в инструкции по эксплуатации указаны сроки обязательного прохождения ТО.

Грузовые перевозки сопряжены со множеством рисков, поэтому необходимо выбрать надежный и относительно недорогой автомобиль. Таковым во всех отношениях является ГАЗ. Срок его гарантийной эксплуатации — 35 лет при условии соблюдения рекомендаций завода-изготовителя.

Грузовик ГАЗ САЗ 3507 с наращенным деревянным бортом


К таковым относится забота о швах на кузове и водительской кабине. Для большей надежности они обрабатываются каждые 4 месяца. На втором месте находится гидравлическая система кузова ГАЗ. Не следует ее перегружать или использовать чрезмерно интенсивно. Аккуратность и разумное поведение водителя и грузчиков — основа длительной безаварийной эксплуатации проверенного временем грузовика.

ГАЗ-3309 и ГАЗ-33098 диагностические коды ошибок — статьи по ремонту автомобилей — статьи полезные о автоэлектрике

 

 

 

 ГАЗ-3309 и ГАЗ-33098 коды ошибок.

 

Световые коды неисправностей.

 

1-1-1 Ошибка, зафиксированная функцией наблюдения аналого-цифрового преобразователя

1-1-2 Неисправность в цепи датчика частоты вращения коленчатого вала

1-1-3 Неисправность в цепи датчика частоты вращения распределительного вала

1-1-4 Старт и работа двигателя осуществляется только по датчику частоты вращения распределительного вала

Рассогласование между сигналами датчиков частоты вращения коленчатого и распределительного валов

1-1-5 Ошибка работы электронного процессора времени

1-1-6 Неисправность, зафиксированная при инициализации блока функцией проверки дополнительных способов отключения силовых каскадов управления цилиндрами

1-2-1  Неисправность в цепи силового каскада управления реле стартера, Высокая сторона

1-2-2 Неисправность в цепи клеммы 50

1-2-3 Неисправность в цепи клеммы 15

1-2-4 Недопустимое напряжение батареи питания

1-2-5 Поле FMTC_trq2q Bas_MAP содержит не строго монотонные кривые зависимости цикловой подачи топлива от крутящего момента при фиксированный оборотах двигателя

1-3-1 Неисправность напряжения питания датчиков

1-3-2 Неисправность в цепи главного реле

1-3-3 Неисправность в цепи датчика давления топлива в рэле

1-3-4 Неисправность предохранительного клапана давления топлива в рэле

1-3-5 Неисправность в цепи силового каскада широтно-импульсного управления дозатором топливного насоса высокого давления

1-3-6 Неисправность предохранительного клапана давления топлива в рэле, определенная на основе данных о его работе

1-4-1 Неисправность в цепи силового каскада управления цилиндром 1, специфическая ошибка, остановка двигателя

1-4-2 Неисправность в цепи силового каскада управления цилиндром 2, специфическая ошибка, остановка двигателя

1-4-3 Неисправность в цепи силового каскада управления цилиндром 3, специфическая ошибка, остановка двигателя

1-4-4 Неисправность в цепи силового каскада управления цилиндром 4, специфическая ошибка, остановка двигателя Проверить состояние штекеров и кабеля подключения инжекторов цилиндров двигателя.  

Неисправность в цепи силового каскада управления цилиндром 4, 

1-5-3

Неисправность в цепи силового каскада управления инжекторами Bank1, специфическая ошибка, остановка двигателя 

1-5-4   Число работающих цилиндров меньше заданного минимального предела, остановка двигателя

1-5-5   Ограничение числа впрысков топлива

Проверить состояние штекеров и кабеля подключения инжекторов цилиндров двигателя. 

2-1-1

Зафиксированная датчиком концентрация воды в топливе выше допустимой Засорение топливного фильтра тонкой

2-1-2

Заменить топливо.

Заменить топливный фильтр тонкой очистки.

 

2-1-3 Неисправность в цепи датчика засоренности топливного фильтра тонкой очистки

2-1-4 Неисправность в цепи датчика водосборника топливного фильтра

2-1-5 Неисправность в цепи датчика температуры топлива

2-1-6 Неисправность в цепи электронагревательного элемента топливного фильтра

2-2-1 Неисправность датчика 1 положения педали газа

Неисправность датчика 2 положения педали газа Проверить состояние и подключение датчиков положения педали газа.  

2-2-2 Ошибка, зафиксированная функцией диагностики сигнала состояния сцепления Проверить состояние и подключение датчика положения педали сцепления. Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

2-2-3 Неисправность в цепи датчика педали тормоза Проверить состояние и подключение датчика положения педали тормоза. 

2-2-4 Неисправность в цепи силового каскада перепускного клапана промежуточного охладителя наддувочного воздуха Проверить состояние и подключение клапана промежуточного охладителя наддувочного воздуха. 

2-2-5 Ошибка, зафиксированная функцией проверки правдоподобности действия педали газа и педали тормоза

2-2-6 Превышение максимально допустимой частоты вращения коленчатого вала

2-2-7 Физическое неправдоподобие работы блока управления переключением передач Проверить состояние и подключение блока управления переключением передач. 

2-2-8 Ошибка работы блока Системы Контроля Момента сопротивления Проверить состояние и подключение блока Системы Контроля Момента. Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

2-2-9 Ошибка определения скорости вращения турбинного колеса гидро трансформатора Можно продолжать движение. 

2-3-1 Неисправность в цепи датчика давления наддува

2-3-2 Неисправность в цепи датчика атмосферного давления Проверить состояние и подключение датчика. 

2-3-3 Неисправность в цепи датчика температуры воздуха Проверить состояние и подключение датчика температуры воздуха. 

2-3-4 Неисправность в цепи датчика температуры поступающего воздуха в расходомере массы воздуха

2-3-5 Неисправность в цепи датчика температуры окружающего воздуха

2-3-6 Неисправность в цепи датчика влажности воздуха Проверить состояние и подключение датчика влажности воздуха. 

2-4-1 Неисправность в цепи датчика температуры охлаждающей жидкости Проверить состояние и подключение датчика температуры охлаждающей жидкости. 

2-4-2 Перегрев охлаждающей жидкости

2-4-3 Неисправность в цепи датчика давления масла Проверить состояние и подключение датчика давления масла.  

Ошибка сигнала датчика давления масла, слишком низкое давление масла Проверить состояние и подключение датчика давления масла. 

2-4-4 Неисправность в цепи датчика температуры масла Проверить состояние и подключение датчика температуры масла. 

Ошибка сигнала датчика температуры масла, слишком высокая температура масла Проверить состояние и подключение датчика температуры масла. 

2-4-5 Ошибка, зафиксированная функцией проверки абсолютного правдоподобия датчика температуры охлаждающей жидкости Проверить состояние и подключение датчика уровня охлаждающей жидкости. 

2-4-7 Неисправность в цепи датчика уровня масла Проверить состояние и подключение датчика уровня масла. 

2-5-1 Нарушение режима управления дозатором топливного насоса высокого давления Проверить состояние и соединения компонентов гидравлических контуров высокого и низкого давления. 

 

2-5-2 Нарушение режима управления дозатором топливного насоса высокого давления Проверить состояние и соединения компонентов гидравлических контуров высокого и низкого давления.  

2-5-3 Нарушение режима управления дозатором топливного насоса высокого давления Проверить состояние и соединения компонентов гидравлических контуров высокого и низкого давления. 

Нарушение режима управления дозатором топливного насоса высокого давления Проверить состояние и соединения компонентов гидравлических контуров высокого и низкого давления. 

2-5-4 Нарушение режима управления дозатором топливного насоса высокого давления Проверить состояние и соединения компонентов гидравлических контуров высокого и низкого давления. 

2-5-5 Нарушение режима управления дозатором топливного насоса высокого давления Проверить состояние и соединения компонентов гидравлических контуров высокого и низкого давления. 

2-5-6 Нарушение режима управления дозатором топливного насоса высокого давления Проверить состояние и соединения компонентов гидравлических контуров высокого и низкого давления. 

2-5-7 Нарушение режима управления дозатором топливного насоса высокого давления Проверить состояние и соединения компонентов гидравлических контуров высокого и низкого давления.  

2-5-8 Нарушение режима управления дозатором топливного насоса высокого давления Проверить состояние и соединения компонентов гидравлических контуров высокого и низкого давления. 

2-6-1 Рестарт электронного блока записанное как защитное 

Рестарт электронного блока по скрытым причинам 

Рестарт электронного блока видимое в памяти ошибок 

2-6-2 Ошибка, зафиксированная функцией наблюдения за работой электронного блока

Ошибка, зафиксированная функцией наблюдения за работой электронного блока с помощью независимого вычисления оборотов двигателя

2-6-3 Ошибка максимального предела напряжения питания модуля CJ940

Ошибка минимального предела напряжения питания модуля CJ940

Нарушение связи с силовыми каскадами электронного блока, контролируемыми с помощью SPI

2-6-4 Функция наблюдения за коммуникацией между Watchdog of CY310 и контроллером. Используется для реверсивного прекращения работы системы с помощью функции координатора двигателя

2-6-5 Неисправность электрически стираемого программируемого постоянного запоминающего устройства, ЭСППЗУ

3-1-1 Короткое замыкание на батарею в цепи силового каскада управления выпускной заслонкой Проверить состояние и подключение выпускной заслонки.  

Короткое замыкание на землю в цепи силового каскада управления выпускной заслонкой Проверить состояние и подключение выпускной заслонки. 

 

3-1-3

Ошибка сигнала управления кондиционером воздуха по CAN

Неисправность в цепи силового каскада управления кондиционером

3-2-1

Неисправность в цепи силового каскада предварительного подогрева воздуха

Проверить состояние и подключение устройства предварительного подогрева воздуха. 

3-2-2

Предварительный подогрев воздуха по-

Проверить состояние и подключение устройства предварительного подогрева воздуха.

центр._

Проверить состояние и подключение устройства предварительного подогрева воздуха.

центр._

Проверить состояние и подключение устройства предварительного подогрева воздуха.

центр._

Проверить состояние и подключение датчика измерения скорости автомобиля. Проверить подключение к датчику скорости. Проверить подключение CAN линии к другим

CAN устройствам. _

Проверить состояние и подключение датчика измерения скорости автомобиля. Проверить подключение к датчику скорости. Проверить подключение CAN линии к другим

CAN устройствам. _

Проверить подключение к датчику скорости. Обратиться в

сервисный центр._

Проверить состояние и подключение декомпрессионного дросселя моторного тормоза. 

стоянно включен

Ошибка, зафиксированная функцией проверки включения предварительного подогрева воздуха

Ошибка, зафиксированная функцией проверки выключения предварительного подогрева воздуха

Неисправность измерения скорости автомобиля, путь 1

Неисправность в цепи силового каскада декомпрессионного дросселя моторного тормоза

3-2-3 3-2-4

3-2-5

3-2-6

Неисправность в цепи силового каскада управления электрическим насосом предварительной подкачки топлива

Проверить состояние и подключение электрического насоса предварительной подкачки топлива. _

 

3-2-7

Неисправность в цепи переключателя выбора типа входного сигнала

3-2-8

Активен режим ограничения технических характеристик двигателя

 

3-3-1

Неисправность в цепи силового каскада управления системной диагностической лампой

Проверить состояние и подключение системной диагностической лампы.  

3-3-2   Неисправность в цепи лампы холодного старта

Проверить состояние и подключение лампы холодного

старта. _

Проверить состояние и подключение лампы индикации неисправной работы. 

3-3-3

Неисправность в цепи силового каскада управления лампой индикации неисправной работы

 

3-3-4

Описание неисправности

Неисправность в цепи силового каскада управления лампой предупреждения Неисправность в цепи силового каскада управления многофункциональной лампой 1

Неисправность в цепи силового каскада управления многофункциональной лампой 2

Неисправность в цепи силового каскада управления многофункциональной лампой 3

Способ и метод устранения неисправности

Проверить состояние и подключение лампы предупреждения. _

Проверить состояние и подключение многофункциональной лампы 1. 

Проверить состояние и подключение многофункциональной лампы 2. 

Проверить состояние и подключение многофункциональной лампы 3.  

3-3-5

Неисправность в цепи лампы регулируемого ограничения скорости

Проверить состояние и подключение лампы. 

3-4-1

Неисправность в цепи исполнительного устройства круиз-контроля

3-4-2

Неисправность состояния переключателей системы предварительного выбора режима работы моторного тормоза

Проверить состояние и подключение устройства круиз-

контроля. _

Проверить состояние и подключение переключателей системы предварительного выбора режима работы моторного тормоза. 

3-4-3

Неисправность в цепи кнопки старта дублирующего управления двигателем

Проверить состояние и подключение кнопки старта дублирующего управления двигателем.

центр._

Проверить состояние и подключение регулятора компрессора наддува. 

3-4-4   Неисправность канала аналогово-

цифрового преобразователя управления регулятором компрессора наддува Короткое замыкание на батарею питания в цепи силового каскада регулятора компрессора наддува

Короткое замыкание на землю в цепи силового каскада регулятора компрессора наддува

Отсутствие нагрузочного сопротивления или превышение температуры нагрева в цепи силового каскада регулятора компрессора наддува 3-4-5   Неисправность в цепи датчика давления газов в выпускной трубе

3-5-1    Короткое замыкание на батарею в цепи силового каскада управления исполнительным элементом системы рециркуляции выхлопных газов Короткое замыкание на землю в цепи силового каскада управления исполнительным элементом системы рециркуляции выхлопных газов

Отсутствие нагрузочного сопротивления или недопустимая температура в цепи силового каскада управления исполнительным элементом системы рециркуляции выхлопных газов

Проверить состояние и подключение компрессора наддува.  

Проверить состояние и подключение компрессора наддува. 

Проверить состояние и подключение компрессора наддува. 

Проверить состояние и подключение датчика давления газов в выпускной трубе. 

Проверить состояние и подключение исполнительного элемента системы рециркуляции выхлопных газов. 

Проверить состояние и подключение исполнительного элемента системы рециркуляции выхлопных газов. 

Проверить состояние и подключение исполнительного элемента системы рециркуляции выхлопных газов. 

Неисправность в цепи силового каскада перепускного клапана системы рециркуляции выхлопных газов

Проверить состояние и подключение перепускного клапана системы рециркуляции выхлопных газов. 

 

3-5-2 Неисправность в цепи силового каскада управления дроссельной заслонкой поступающего воздуха, короткое замыкание на батарею Проверить состояние и подключение дроссельной заслонки поступающего воздуха. 

Неисправность в цепи силового каскада управления дроссельной заслонкой поступающего воздуха, короткое замыкание на землю Проверить состояние и подключение дроссельной заслонки поступающего воздуха.  

Неисправность в цепи силового каскада управления дроссельной заслонкой поступающего воздуха, нет нагрузочного сопротивления или превышение температуры нагрева Проверить состояние и подключение дроссельной заслонки поступающего воздуха. 

4-1-1 Отсутствие шины CAN AПроверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-1-2 Отсутствие шины CAN BПроверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-1-3 Отсутствие шины CAN CПроверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-1-4 Нарушение связи SPI между центральным процессором и блоком наблюдения

4-1-5 Ошибка EngGsFlowRt CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-1-6 Ошибка HRVD CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-1-7 Ошибка TimeDate CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-2- 1 Ошибка TSC1-AE CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам.  

Ошибка TSC1-AR CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-2-2 Ошибка TSC1-DE CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

Ошибка TSC1-DR CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-2-3 Ошибка TSC1-PE CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-2-4 Ошибка TSC1-TE CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

Ошибка TSC1-TR CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-2-5 Ошибка TSC1-VE CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

Ошибка TSC1-VR CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-3-1 Ошибка посылаемых CAN-сообщений Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-3-2 Информация об ошибке сигнала температуры выпускных газов двигателя, полученная в RXENGTEMP2 CAN-сообщении Проверить состояние и подключение датчика температуры выпускных газов.  

4-3-3 Информация об ошибке сигнала массового расхода выпускных газов двигателя, полученная в ENGGSFLOWRT CAN-сообщении Проверить состояние и подключение датчика массового расхода выпускных газов. 

4-3-4 Ошибка DashDspl CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-3-5 Ошибка WSI CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

 

4-4-1 Ошибка EBC1 CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-4-2 Ошибка ERC1DR CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. < /div>

4-4-3 Ошибка ETC1 CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-4-4 Ошибка RxAMCON CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-4-5 Ошибка RxCCVS CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-4-6 Ошибка TCO1 CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам.  

4-5-1 Ошибка RxEngTemp2 CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-5-2 Ошибка TF CAN-сообщения Проверить подключение CAN линии к другим CAN устройствам. 

4-5-3 Ошибка перманентного позитивного отклонения регулятора рециркуляции выхлопных газов Проверить состояние и подключение регулятора рециркуляции выхлопных газов. 

Ошибка перманентного негативного отклонения регулятора рециркуляции выхлопных газов Проверить состояние и подключение регулятора рециркуляции выхлопных газов. 

4-5-4 Ошибка постоянного отклонения регулятора в системе регулирования наддува Проверить состояние и подключение регулятора в системе наддува. 

Ошибка постоянного отклонения регулятора в системе регулирования наддува Проверить состояние и подключение регулятора в системе наддува. 

4-6-1 Ошибка DM1DCU CAN-сообщения, блок SPN 1

4-6-2 Ошибка DM1DCU CAN-сообщения, блок SPN 2

4-6-3 Ошибка DM1DCU CAN-сообщения, блок SPN 3

4-6-4 Ошибка DM1DCU CAN-сообщения, блок SPN 4

4-6-5 Ошибка DM1DCU CAN-сообщения, блок SPN 5

4-6-6 Ошибка DM1DCU CAN-сообщения

5-1-1 Ошибка, зафиксированная функцией контроля пропусков вспышек в 1 цилиндре Проверить состояние штекеров и кабеля подключения инжекторов цилиндров двигателя.  

5-1-2 Ошибка, зафиксированная функцией контроля пропусков вспышек в 2 цилиндре Проверить состояние штекеров и кабеля подключения инжекторов цилиндров двигателя. 

5-1-3 Ошибка, зафиксированная функцией контроля пропусков вспышек в 3 цилиндре Проверить состояние штекеров и кабеля подключения инжекторов цилиндров двигателя. 

5-1-4 Ошибка, зафиксированная функцией контроля пропусков вспышек в 7 цилиндре Проверить состояние штекеров и кабеля подключения инжекторов цилиндров двигателя. 

5-1-5 Ошибка, зафиксированная функцией контроля пропусков вспышек в нескольких цилиндрах Проверить с остояние штекеров и кабеля подключения инжекторов цилиндров двигателя. 

5-2-1 Сигнал ошибки означающей проведение компрессионного теста цилиндров двигателя

 

5-2-2 Сигнал ошибки означающей проведение теста проверки контура высокого давления

5-2-3 Сигнал ошибки означающей проведение теста проверки производительности отдельных цилиндров двигателя

5-2-4 Ошибка кодирования варианта ТАП, Npl=Требуемый вариант не может быть установлен, Sig=дефектный вариант ТАП

5-3-1 Ошибка, зафиксированная функцией контроля пропусков вспышек в 4 цилиндре Проверить состояние штекеров и кабеля подключения инжекторов цилиндров двигателя.  

5-3-2 Ошибка, зафиксированная функцией контроля пропусков вспышек в 5 цилиндре Проверить состояние штекеров и кабеля подключения инжекторов цилиндров двигателя. 

5-3-3 Ошибка, зафиксированная функцией контроля пропусков вспышек в 6 цилиндре Проверить состояние штекеров и кабеля подключения инжекторов цилиндров двигателя. 

5-3-4 Ошибка, зафиксированная функцией контроля пропусков вспышек в 8 цилиндре Проверить состояние штекеров и кабеля подключения инжекторов цилиндров двигателя. 

5-3-5 Сигнал ошибки означающей проведение теста выключения цилиндров двигателя

Предохранители Газ 3309 3307 3308 и реле с описанием и схемами блоков

ГАЗ-3307 ГАЗ-3308 ГАЗ-3309 серия среднетоннажных грузовых автомобилей выпускавшихся с 1989 по 2020 год в различных модификациях и с различными изменениями как с дизельными, так и бензиновыми двигателями. В данной статье мы покажем описание предохранителей и реле Газ 3307 3308 3309 со схемами блоков и местами их расположения.

Блоки в салоне

Блок предохранителей

Он находится в центре приборной панели за защитной крышкой и бывает двух варианта исполнения (плоские и цилиндрические предохранители).

Вариант 1

Схема

Описание

Верхний блок

116А Резервный
28А Подкапотного фонаря, плафона освещения кабины
38А Освещения приборов, подсветки выключателей
48А Заднего противотуманного фонаря
58А Правого переднего и заднего габаритного света, сигнализатора габаритного света
68А Левого переднего и заднего габаритного света, сигнализатора габаритного света
78А Ближнего света левой фары
88А Ближнего света правой фары
916А Дальнего света левой фары, сигнализатора дальнего света
1016А Дальнего света правой фары

Нижний блок

116А Резервный
28А Аварийной сигнализации
38А Указателей поворотов
48А Резервный (ГАЗ-3309), блока управления МСУД (ГАЗ-3307)
58А Звукового сигнала, розетки переносной лампы
68А Сигнала торможения
78А Резервный
88А Стеклоочистителя, стеклоомывателя
916А Фонаря заднего хода, реле стеклоочистителя
1016А Отопителя, приборов, сигнализаторов
Вариант 2

Схема

Обозначение

Верхний блок

125А Резервный
215А Аварийной сигнализации
315А Отопителя, зуммера падения давления воздуха в тормозах
410А Стеклоочистителя, стеклоомывателя
510А Резервный
610А Сигнала торможения, реле
720А Звукового сигнала, реле, розетки переносной лампы
85А Тахографа («+» АКБ)
910А Реле стеклоочистителя, света заднего хода
1010А Сигнализаторов, приборов, тахографа («15»)
115А Резервный
1215А Реле нагревателя топлива
1315А Указателей поворотов

Нижний блок

125А Резервный или предпускового подогревателя
215А Дальнего света правой фары
315А Дальнего света левой фары, сигнализатора дальнего света
410А Ближнего света правой фары
510А Ближнего света левой фары
610А Противотуманных фонарей, реле
720А Резервный или предпускового подогревателя
85А Блок системы управления двигателем («50»)
910А Подкапотной лампы, плафонов кабины и платформы, колодки диагностики системы управления двигателем
1010А Подсветки приборов и выключателей
115А Блок системы управления двигателем («15»)
1215А Габаритных огней правого борта, корректора фар
1315А Габаритных огней левого борта, сигнализатора габаритного света, контурных фонарей на крыше кабины

Отдельно могут устанавливаться:

  • Предохранитель цепи управления подогревателем на 20 ампер установлен в корпусе пульта управления подогревателем.
  • На стеклоочистителе имеется дополнительно термобиметаллический предохранитель вибрационного типа.

Блок реле

Данный блок расположен у левой ноги водителя, за пластиковой защитой. Его исполнение и количество элементов может быть различным.

Общая схема

Расшифровка

  1. Реле зажигания
  2. Реле блокировки стартера
  3. Электрооборудование предпускового подогревателя
  4. Резерв
  5. Реле звукового сигнала
  6. Реле стеклоочистителя (отдельно, немногим правее диагностического разъёма)

Блоки под капотом

Блок предохранителей

Запасные предохранители находятся в крышке блока предохранителей.

Вариант 1

На кронштейне крепления бачка ГУР установлен блок предохранителей из четырёх плавких предохранителей на 60А, 30А, 60А и 30А.

Крайний предохранитель на 60А защищает цепь штифтовых свечей накаливания. Предохранитель на 30А защищает световую цепь автомобиля. Второй предохранитель на 60А защищает все цепи автомобиля, кроме цепи стартера. Крайний предохранитель на 30А защищает цепь блока управления двигателем.

Вариант 2

Справа на панели боковины капота установлен блок предохранителей из четырёх плавких предохранителей на 30А, 40А, 90А и 125А.

Предохранитель на 30А защищает цепь блока управления двигателем. Предохранитель на 40А защищает световую цепь автомобиля. Предохранитель на 90А защищает общую плюсовую цепь автомобиля. Предохранитель на 125А защищает цепь нагревателя воздуха.

Блок реле

Крепится на специальном считке и тут могут находится реле управления двигателем и свечей.

На этом всё. А если вы хотите помочь дополнить материал, то пишите в комментарии.

Стекло заднее, боковое Камаз, Газель, МАЗ, ГАЗ, ЗИЛ грузовое автостекло Казань

НаименованиеРазмер, ммБесцвет
ное
Зеле
ное

ГАЗель 3302 заднее стекло грузовое

*ЭО — с электро-обогревом
ГАЗель 3302 автолайн полукруг      
ГАЗель пер. дв. опускное 682*474 600 750
ГАЗель пер. дв. неподвижное 630*370 490 600
ГАЗель 3302 заднее кабины 580*310 300  
ГАЗель стекло двери фургона 1074*553 900 1200
ГАЗель подв. двери с отверстием 520*509 500 800
ГАЗель неподв. двери 520*509 490 600
Рамка в сборе   2250  
ГАЗель боковина 583*551 600  

Стекло Газель 2705

     
ГАЗель 2705 заднее (лев/пр) 602*533 600  
ГАЗель стекло люка 698*315 800  
ГАЗель люк в сборе   2500  

Стекло заднее ГАЗель Некст/Next

     
ГАЗель NEXT      
ГАЗель NEXT пер. дв.опускное 690*504 900 1000
ГАЗель NEXT пер.дв неподвижное 594*295 600 800
ГАЗель NEXT боковина правое 785*203 500 600
ГАЗель NEXT боковина с форточкой переднее левое 1444*1300 9200 9900
ГАЗель NEXT боковина правое 1008*654 1680 1890
ГАЗель NEXT нижнее 732*654 1300 1400
ГАЗель NEXT боковина с форточкой правое/левое среднее 1660*1039 8200 8850
ГАЗель NEXT стекло окна двери правое 1038*638 1550 1800
ГАЗель NEXT стекло окна двери верхняя часть правое 781*541 1100 1210
ГАЗель NEXT стекло окна двери нижняя часть левое 732*541 1050 1200
ГАЗель NEXT боковина с форточкой правое заднее 1039*939 6650 7100
ГАЗель NEXT боковина с форточкой левое заднее 1660*1039 8150 8850
ГАЗель NEXT задка 1658*707 3000 3400

Стекло заднее ГАЗель Баргузин

     
ГАЗ 2217 “БАРГУЗИН” заднее с ЭО 1381*506 1050  
       
ГАЗ 3234 СемАР ст. распашной двери 720*551 700  

Стекло Газель 3221

     
ГАЗель 3221      
ГАЗель 3221 перегородка неподв. 370*220 350  
ГАЗель 3221 перегородка подв. с отв. 379*230 350  
       

КамАЗ заднее стекло грузовое

     
КамАЗ опускное двери 497*496 600  
КамАЗ форточка с отверстием 464*286 450  
КамАЗ задок 548*271 500  
KAMAZ — Marcopolo Bravis заднее серое   9400  
       

ГАЗ 3111 заднее стекло грузовое

     
ГАЗ 3111 пер. дв. опускное   1050 1220
       

Стекло ГАЗ 3307

     
ГАЗ 3307 опускное двери 547*489 450  
ГАЗ 3307 поворотное двери 467*193 250  
       

Стекло ГАЗ 52

     
ГАЗ 52 опускное двери 407*345 350  
ГАЗ 52 поворотное двери 341*235 250  
       

Стекло ГАЗ 66

     
ГАЗ 66 опускное двери 490*370 350  
ГАЗ 66 поворотное двери   250  
ГАЗ 66 боковина неподв.   250  
ГАЗ 66 заднее кабины   500  

ЗИЛ 4331 грузовое стекло заднее и боковое

     
ЗИЛ 4331 опускное двери 550*398 400  
ЗИЛ 4331 форточка двери с отв. 489*278 300  
       
ЗИЛ 130 опускное двери 458*396 300  
ЗИЛ 130 поворотное двери 384*132 200  

КРАЗ грузовое стекло

     
КРАЗ 214 опускное двери 472*457 350  
КРАЗ 214 поворотное двери 430*183 200  
КРАЗ 260 опускное двери 564*453 350  
КРАЗ 260 поворотное двери 475*181 250  
КРАЗ 260 боковина неподв. 601*204 250  

МАЗ грузовое стекло

     
МАЗ Евро пер. дв. опускное 700*810 750  
МАЗ-Супер пер. дв. опускное 630*570 650  
МАЗ-Супер пер. дв. поворотное 606*274 600  
МАЗ-Супер заднее кабины 680*380 650  
МАЗ 500 опускное двери 520*389 400  

УРАЛ грузовое стекло

     
УРАЛ опускное кабины 502*415 350  

Каталог продукции СОАТЭ

РазделАмортизаторыБегункиВаликиВыключатели, включателиВысоковольтные проводаГенераторыДатчики (разные)Диодные мостыЗарядные устройства USBЗвуковые сигналыКатушки зажиганияКлапаны электромагнитныеКоммутаторыКомплекты БСЗКонтакторыКрышкиНасосы водяныеПереключателиПластиныПрикуривателиПрочееРаспределители зажиганияРегуляторыРеле и блоки предохранителейСопротивления, резисторыСтартерыТермостатыТопливные рампы форсунокФорсункиФильтры топливныеФильтры воздушныеЭБН и МПЭБНЭлектродвигателиЭлектробытовые приборыЭлектромагнитыЭлектронные блоки управления (ЭБУ)

МаркаВАЗГАЗГАЗ УАЗПАЗКАВЗУАЗКАМАЗУРАЛМАЗБЕЛАЗМОАЗС/Х ТЕХНИКАЗМЗАЗЛКИЖOPELNISSANRENAULTHYUNDAIKIAAUDIVWSKODAFORDMAZDABEETLEЯМЗZAZдля выключателей 13/14. 3737ЗИЛAUDI, VW, FIATKIA, PEUUGEOTКРАЗЗАЗDAEWOOAUDI, VW, SKODAЛИАЗЛАЗЛиАЗИКАРУСТРАКТОРЫАвтобусыВАЗ, DatsunCHEVROLETАВТОБУСЫLADADatsunChevroletМОТОЦИКЛЫИЖМАШШААЗРАФЕРАЗRenaultLadaОКАУМЗКОМБАЙНЫМТЗВТЗАМЗВАЗ, ГАЗ, ЗАЗ

Модель21903302, 3221, 2217, 275221212101, 2102, 2103, 2104, 2105, 2106, 210721232170, 2171, 21722110, 2111, 21122108, 2109, 21099111911181641.3701-039412.3701, 09412.37019422.3701, 09422.37019402.3701, 09402.3701371.3701, 372.3701, 0372.3701Г221, Г221А, Г222, Г0221А.3701, Г0222.3701Газель-Бизнес, Газель NextСобольГазель-БизнесВолгаГезель, Соболь52, 53, 3307, 3308, 3309, 66, 3402, 4301, Т-130, 170, 3205Волга, Газель, СобольК700Волга, Газель, Соболь, 5320, 43102110, 2111, 2112, 2114, 2115 (с 2003г.), 2170, 2171, 21721117, 1118, 11192110, 2111, 2112, 21102, 21103, 21113, 21121Газель, ПатриотПАЗ2108, 2109, 21099, 2115, 1111, Ока2101, 2102, 2103, 2104, 2105, 2106, 2107, 21213, 21214, 2141, Москвич, 2126, 2717Astra, Vectra, CorsaAlmera II, Almera Tino, Primera (P11), Primera Hatchback (P12), Primera Traveller (WP11)Micra, Note, Qashqai, Tiida, X-Trail, Clio, LagunaGrandeur, Santa Fе II, Sonata, Opirus, Sorento, ix 55A2, A3, Golf, PassatMegane, Laguna, Epase, KangooFiesta, Mondeo, 121Logan, Megane, Clio, KangooFiesta , FocusJetta, Golf, Octavia, A1, А3, Q35410, 7402101, 2103, 2106с дв. ЗМЗ 405, 405 ,409212142110-21152104, 2105, 2107, 2108, 21092104,2105ЗМЗ-406, ЗМЗ-4052104, 2105, 210721112111, 2112? Сенс, Славута21122111, 2121Газель2111, 2112, Сенс, СлавутаLada Vesta, Lada XRAYГазель Next2111,2121Газель Next, Газель Бизнес3110, 3303, с двиг. 405, 406, 409с двиг. ЗМЗ 402, 4212110-21142101, 2108, 2717, 212621152113-21152103, 2107, 2121, 1111, 3151252-04, 53, 12, 404, 4104437040, 53363, 53366, 431410(130)1117, 1118, 1119, 21703110, 3160, 31652141, 290613170, 3171, 39073102, 31012, 33015, 53, 66, 24, 34022141, 2103 — 2107, 2108, 2109, 3102, 3110, 2217, 2752, 2705, 3221, 33022108-2115, 11112103-2107, 2126, 1102, 3102, 3110, 2217, 2752, 2705, 3221, 3302210832108, 2109, 2110 ,2117, 21702110 ,2114, 21152108, 2109, 2110 ,2114, 2115Приора2108, 2110, 2111, 2112, 2115КАЛИНА9402.3701-06, 09402.3701-1437.3701, 371.3701, 372.3701, 0372.37019402.3701, 9402.3701-03, 9422.3701, 9422.3701-032108-2109, 2113-2115, 2126Калина21702217, 27053110, 2705, 22172106, 3110, Hunter2108-21092110-21122108-2111, 2113-21152108-2110, 21152101-210721214, 2123, 21202131, 21213, 2121, 2120Волга, Газель, Соболь, Баргузин, Хантер, Патриот, ПикапДля управления дизельными двигателями КамАЗ 7404905131, 3676, 6772108, 2109, 2110, 2111, 2112, 2113, 2114, 2115, 2126, 31602108-2110,21232103-07, 2108-10, 2170Г-3110,3111,3302,221721213, 21214, 2131Г-3302, 2217, 3221, 2705, 27522101-07, 2121, Ока2108,09,10-15Г-3302, 2217, 3221103, 104, 1051117-1119, 2110-21121117,2123Г-33025, 311052108-152101-07, 2121, 11112110,21232108,-09,-15, 3160, 2141, 2126ЗИЛ-5301, 44211117, 119, 212312/200-1Приора, Калина, Гранта, DatsunГазель Бизнес, Газель NextГазель, Соболь, Волга 311052108, 21073, 2110, 2112, Приора, КалинаГазель, СобольГазель-Бизнес, Газель NEXT2123 Chevrolet-NIVA21102110, 2170, 2171, 2172, Приора2108, 21092101, 2107, 2121, 212321083,210932170,11182115,11181117, 1118, 2110130, 157, 13, 142114, 21152108,2109, 4х4, Газель66, 53, 24, 31022105, 21062110, 2111, 2112, 2104, 2105, 2107469, Газель53, 66, 3307АЗЛК 2141, ИЖ 2126111121213, 21102101, 2104, 21052103, 2106, 2107130532451, 522101, 21022106, 2107ВАЗ: 2108, 2109, 21214, 2131, Гранта; DatsunКалина,ГрантаВАЗ: 2108, 2109, 21214, 2131; DatsunВАЗ: 2108, 2109; Chevrolet Niva2101, 2102, 2103, 2104, 2105, 2106, 2107, АЗЛК, Газель2110, Chevrolet NivaLanosNexia2108, 2109, Волга, Газель, Соболь, УАЗ, АЗЛК-2141523307Для автомобилей «Урал Next», «Газон Next», «ПАЗ Вектор»Для автомобилей «Газон Next»Для автомобилей «Урал Next», «ПАЗ Вектор»2705, 3302, 33012118, 2123, 21702108-211553, 66, 3307,ПАЗ3102662101, 2102, 2103, 2104, 2105, 2106, 2107, 2121431043342103, 2106ЗиЛ-131, Урал-375Волга, Газель, Москвич, Иж2101-2108, 2109, 21099, 2121, 2110, Таврия, ДанаLogan, LargusГазель, Сенс, Таврия, СлавутаВолга, Газель21124, 11194, Гранта, Приора, Калина2110, 2111, 2112, 1117, 1118, 1119, 21214, 2113, 2114, 2115, Приора, Гранта, Калина2103, 2104, 2106 ,2107 ,2108 ,2109, 2121, 21213Lanos, Sens2170, 2171, 2172, 21703, 2172 С2113, 2114, 2115, 1117, 1118, 1119, 1119 S, 2121, 21312105, 21053, 21077522, 7540, 5433, 255, 256МТЗ-80432666, 71, 2410МТЗ-80, Т-28х4МГАЗ-41, -49, -66, Т-150К33104, 63685433420СпецтехникаГАЗ-41, -49, -54, Т-330К-701, Т-139М, Дон-1200, Дон-1500646065205301, 43314234Газель, Соболь, Т-150К, К-400 АЗМЗ-406, 409 ЕВРО 0-2ЗМЗ-406, ЕВРО 0ЗМЗ-4022107, -1117, -111, 21702110,12,17, с 16-ти клапанными двигателями2108-12,13, 15 и мод. (8клап.)2101,02,03,04,05,06,07,2153, 33072410, 330251,5231029, 3110, 27052108, 2109, Таврия2101, 2104, 2105, 21213, 2110ЗМЗ-409RENAULT Logan, Clio II , III, Symbol, Duster, Sandero, NISSAN Micra IIIУАЗ «Патриот» 2012 г.(с новой панелью)УАЗ «Патриот» 3163 с кондиционеромLADA Vesta, RENAULT Logan II, ClioГазель NEXTЛада-Приора с кондиционером PanasonicЛада-Приора с кондиционером HallaДля МПТН: 504.1139, 505.1139-01 и 515.1139-10Лада-Калина, Лада-Гранта с кондиционером и безДля МПТН: 503.1139 и 503.1139-01Шевроле-Нива ВАЗ 21232108, 2110, КалинаВАЗ 2110-12 (после 2003 г. выпуска) Приора без кондиционераДля МПЭБН: 515.1139, 515.1139-20, A21R33.1139010, A63R43.1139020, A31R33.1139010, A31R33.1139020ГАЗель-Бизнес с двигателем CUMMINSДля МТ: 3302.1139 010, 3302.1139 020, A31R32.1139010, A31R32.1139020ГАЗ с двигателем 405 (выпуск с 03.2017 г.), Соболь, ChryslerNIVAГАЗель, Волга с двигателем ЗМЗ-4062, ЗМЗ-560 штайер, ГАЗ-3110 с двигателем 406 инжекторТаврия, СлавутаГазель, Соболь, ВолгаГАЗель, Волга, дв. ЗМЗ-4062, ГАЗ-3110 дв.406 инжектор, УАЗ Хантер, Патриот530, Бычок, автобус ЗИЛ-3250ВАЗ 01-07, 08, 09, 2121, ЗАЗ, ОКА, М-412н/дГазель дв. ЗМЗ-24, ЗМЗ-402 с увеличением V дв. До 3,0LADA X-RAY, LADA Vesta

Сравнение и описание насосов вакуумных КО 503, КО 505, КО 510, УВД 1000А. В чём отличия?


Любая техника к сожалению ломается и это относится и к илосоным и вакуумным машинам. Одними из наиболее дорогостоящих частей асеннизационных машин являются вакуумные насосы. Что такое вакуумный насос КО? Для чего он нужен в ассенизаторской машине? Из каких частей состоит ассенизаторский насос, принцип его работы? Как не ошибиться в выборе вакуумного насоса? Какой вакуумный насос лучше для Вашей машины? На эти и ряд других вопросов мы попытаемся ответить в данной статье.  

Вакуумный насос КО и УВД предназначен для создания вакуума или избыточного давления в цистерне вакуумных и илососных машин. Вакуумный насос состоит из ребристого чугунного корпуса внутри которого находится ротор с лопатками из текстолита, пропитанного маслом. При начале работы ротор насоса вращается и засчет изменения объема ячеек, образованных эксцентрично расположенным ротором, пластинами, корпусом насоса и боковыми крышками, происходит перекачивание воздуха.

Самыми популярными насосами, используемыми на илососных и  ассенизаторских машинах являются: насос КО 503, насос КО 505, насос КО 510, насос УВД. Попробуем разобраться в чем состоит отличие данных товаров друг от друга. Для этого сравним вакуумные насосы, которые потребители используют в своей работе и которые являются взаимозаменяемыми. Для начала предлагаю провести сравнительную характеристику насоса УВД и насоса КО 503. В сознании многих людей, которые заняты в сфере использования илососных и ассенизаторских машин, эти насосы являются аналогами.

                                            1) Насос вакуумный КО 503 и насос вакуумный УВД применяются в основном на машинах на шасси ГАЗ 53, ГАЗ 3309, ГАЗ 3307.

                                            2)Проиводительность насоса вакуумного КО 503 = 240,0 ± 20,6 куб. м./час, производительность  насос вакуумного УВД = 60 куб.м./час. Как видите, производительность  насоса КО 503 в четыре раза больше, соответственно и закачка в цистерну происходит в несколько раз быстрее.

        3)Насос вакуумный КО 503 весит больше насоса вакуумного УВД (75 кг против 48 кг).

        4)Разница в цене между тем небольшая: КО 503 стоит 15 260 р., цена УВД 12 500 р. (цены на вакуумные насосы действительны на июнь 2017 года)

        5)Обратим внимание на такие нюансы как габариты. И здесь насос КО 503 превосходит насос УВД:

 

 

 Габаритные размеры насоса вакуумного КО  503, мм, не более:

 длина

 ширина

 высота

 

 470 

 280

 225

 

 Габаритные размеры насоса вакуумного  УВД, мм, не более:

 длина

 ширина

 высота

 

 

 366 

 241

 432*

 

 * Высота указана вместе с масленкой.

                             

                                       6)И все же существует категория потребителей, которые  несмотря на превосходство насоса КО 503 над насосом УВД все-таки используют уже долгие годы именно насос вакуумный УВД. И дело не только в силе привычки, но и в том, что он надежен. Наверное, это главная характеристика для данного  товара. Если эксплуатирующей организации не так важна скорость закачивания в цистерны, то они останавливают свой выбор на насосе УВД. 

Насос вакуумный УВД и насос вакуумный КО 503 Вы можете приобрести у Группы компаний СпецСнаб. Насос вакуумный УВД и насос вакуумный КО 503 в наличии на складе в Екатеринбурге.                  

  Теперь перейдем к более мощным насосам КО 505 и КО 510. У данных товаров значительно шире спектр применения. Насос  вакуумный КО 505 и насос вакуумный КО 510 можно увидеть на спецтехнике на шасси Камаз, МАЗ, Урал, ЗиЛ. Насос КО 505 более популярен, так как илососных и ассенизаторских машин на шасcи Камаз больше, чем на шасси МАЗ, Урал, ЗиЛ. А насос КО 505 считается «родным» именно для Камаза, так как изначально на заводах-изготовителях он устанавливался на эту машину. 

                  

                                         1)Производительность  насоса вакуумного КО 510 360 м. куб. в час против 310 м. куб. в час у насоса вакуумного КО 505. Это главная причина того, что если потребитель хочет увеличить скорость закачивания нечистот в цистерны, то вместо насоса КО 505 он приобретает и устанавливает насос КО 510.

                                    2)Номинальный вес насоса КО 510 составляет 130 кг, а у вакуумного насоса КО 505 120 кг. Разница небольшая, хотя габаритные размеры КО 510 превосходят показатели КО 505 (длина 700 мм против 520 мм, ширина 310 мм против 210 мм). Преимущество в габаритах КО 510 получает за счет защитного кожуха и вентилятора, которые у КО 505 отсутствуют.

                                 3)В последнее время возникла тенденция использования более мощных насосов на машинах на шасси ГАЗ и Камаз. Если раньше на ГАЗ устанавливались исключительно насосы вакуумные КО 503, то теперь специально для них закупают и КО 510, и КО 505. Все это связано с тем,    что    организации,   осуществляющие откачку нечистот, хотят справляться с каждым объектом быстрее, что освободит им время для обслуживания большего количества других объектов,

 а следовательно принесет больший доход. Среднее время закачки нечистот для машин, на которых устанавливаются насосы КО 505 и КО 510 7-10 минут.

    4)В связи с желанием получить большую прибыль, профессиональные игроки на рынке ассенизаторских услуг в последнее время все реже обращают свое внимание на вакуумные насосы КО 503. И это притом, что самой популярной техникой в этой сфере до сих пор остается ГАЗ (модели ГАЗ 53, ГАЗ 3307, ГАЗ 3309). Конкуренция (в последнее время она усилилась на этом рынке за счет того, что  люди поняли: ассенизаторские услуги интересный бизнес) и вполне посильные траты на первом этапе работы в сфере ассенизаторских услуг (в основном берут ветхие машины, доводят их до ума и покупают запчасти на КО) привели кувеличению количества участников в этом сегменте рынка. Именно с этим связано снижение средней стоимости откачки нечистот в частном секторе и желание организаций, предоставляющих ассенизаторские услуги, получить преимущество перед конкурентами за счет более высокой скорости работы. Это главная причина роста популярности самых мощных вакуумных насосов на отечественном рынке – вакуумного насоса КО 505 и вакуумного насоса КО 510.

                                                                                                                              

        Купить насосы вакуумные КО 503, КО 505, КО 510, УВД 1000А                                                                    

 Также хотелось бы добавить, что помимо верного выбора вакуумного насоса, для успешной работы, необходимо его верно эксплуатировать, своевременно менять запчасти и комплектующие.

Так перед установкой вакуумного насоса на машины , находящиеся в эксплуатации необходимо произвести полную разборку трубопровода для его очистки. Помните, что при поломке насоса, вселедствие попадании посторонних частиц из трубопровода, изготовители претензии не принимают. Очень важной составляющей частью эксплуатации вакуумного насоса является смазка. В обкаточный период производители обычно рекомендуют увеличить расход масла в полтора раза.

Наша компания понимает как важно, чтобы техника не простаивала поэтому у нас можно купить из наличия в Екатеринбурге, Уфе, Тюмени не только вакуумные насосы на ассенизаторские машины, но и запчасти к насосам, а также комплектующие к ним.

  Купить запчасти для вакуумных насосов КО 503, КО 505, КО 510, УВД 1000А

 

Коды ошибок АБС Wabco. Чтение, стирание, диагностика по световым кодам.

Коды ошибок АБС Wabco. Чтение, стирание, диагностика по световым кодам.

Диагностика системы АБС фирмы «Wabco» при помощи считывания световых кодов сигнализатора неисправности АБС автомобилей ГАЗ.

Для точного выявления и устранения неисправностей электрических компонентов АБС тормозов необходимо, чтобы данные работы выполнялись специалистами, имеющими навыки работы с персональным компьютером, знающими базовые основы электротехники и умеющими разбираться в простых схемах электрических принципиальных.

После поворота ключа выключателя системы пуска и приборов в положение «I», сигнализатор неисправности АБС должен включаться на время (2 – 5)с, а затем выключаться, если блок управления не нашел ошибок АБС тормозов. При первичном подключении блока управления АБС сигнализатор неисправности АБС гаснет при достижении транспортным средством скорости примерно 7 км/ч, если активные ошибки не обнаружены.

Если сигнализатор неисправности АБС не выключается, для выявления неисправностей, следует провести диагностику электрических компонентов АБС тормозов. АБС в процессе диагностики не функционирует.

Для начала режима диагностики перевести выключатель системы пуска и приборов в положение «I». Нажать на выключатель диагностики АБС на время от 0,5 до 3 секунд.

После того, как клавиша выключателя диагностики АБС отпущена, сигнализатор неисправности АБС загорается на 0,5 секунды, что свидетельствует о начавшемся режиме диагностики. При этом если блоком управления АБС фиксируется новая ошибка, появившаяся во время считывания, или если клавиша диагностики была нажата более 6,3 секунд, то система выходит из режима диагностики. При нажатии на выключатель диагностики АБС более 15 секунд фиксируется обрыв сигнализатора неисправности АБС.

Если при переводе выключателя системы пуска и приборов в положение «I» была зафиксирована только одна активная ошибка, то блок управления АБС будет выдавать только эту ошибку. Если было зафиксировано несколько активных ошибок, то блок управления АБС будет выдавать только ошибку, зафиксированную последней.

Если при переводе выключателя системы пуска и приборов не зафиксированы активные ошибки, то при активизации режима диагностики будут выводиться ошибки, не присутствующие в системе в данный момент (пассивные ошибки). Режим вывода пассивных ошибок прекращается после вывода последней ошибки, зафиксированной в памяти электронного блока.

Ошибки выводятся на сигнализатор неисправности АБС следующим образом:

Включение сигнализатора неисправности АБС 0,5 секунд – подтверждение начавшегося режима диагностики.

  • Пауза 1, 5 секунды.
  • 1-я часть кода ошибки.
  • Пауза 1,5 секунды.
  • 2-я часть кода ошибки.
  • Пауза 4 секунды.
  • 1-я часть кода ошибки.
  • и так далее…

Для выхода из режима диагностики перевести выключатель системы пуска и приборов в положение «0».

Автоматическое стирание ошибок.

Запомненная ошибка автоматически стирается из памяти, если в течение следующих 250 часов не возникало ошибок по данному компоненту системы.

Стирание ошибок при помощи выключателя диагностики ABS.

Стирание ошибок происходит только в случае отсутствия текущих (активных) ошибок.

Для стирания ошибок необходимо произвести следующие действия:

  • Перевести выключатель системы пуска и приборов в положение «I».
  • Нажать клавишу выключателя диагностики АБС на время от 3 до 6,3 секунд.
  • Пауза 1,5 секунды
  • 8 быстрых миганий лампы диагностики свидетельствуют о стирании ошибок из памяти блока управления АБС.
  • Пауза 4 секунды.
  • 3 мигания лампы диагностики свидетельствуют о верной конфигурации ABS.
  • Перевести выключатель системы пуска и приборов в положение «0».
  • Перевести выключатель системы.
Первый код ошибки Второй код ошибкиМетоды устранения неисправностей
1 – Нет ошибок1 – Нет ошибокСистема полностью исправна
2 – Модулятор ABS1 – Передний правый
2 – Передний левый
3 – Задний правый
4 – Задний левый
Проверьте провода к модулятору. В проводах к впускному, выпускному клапанам или в «общем» проводе пропадающий или постоянный обрыв, или замыкание на “минус”.
3 – Датчик: увеличен воздушный зазор1 – Передний правый
2 – Передний левый
3 – Задний правый
4 – Задний левый
Проверьте биение ступичного подшипника. Придвиньте датчик к ротору. Проверьте кабель датчика и разъемы на пропадающий контакт.
4 – Датчик: короткое замыкание/ обрыв провода1 – Передний правый
2 – Передний левый
3 – Задний правый
4 – Задний левый
Проверьте провода к датчику. Разрыв или замыкание на “минус” или “плюс” или между проводами датчика.
5 – Пропадающий сигнал / размер шин1 – Передний правый
2 – Передний левый
3 – Задний правый
4 – Задний левый
Проверьте провода к датчику на пропадающий контакт. Проверьте ротор на повреждения. Подключите для проверки другой датчик. Диаметры колес различны.
6 – Ротор1 – Передний правый
2 – Передний левый
3 – Задний правый
4 – Задний левый
Проверьте ротор на повреждения. Замените ротор.
7 – Системные функции4 – Лампа ABSПроверьте провода на сигнализатор неисправности АБС. Была ли нажата клавиша выключателя диагностики АБС более 16 секунд?
8 – Электронный блок1 – Пониженное напряжение питанияПроверьте цепи питания и предохранители АБС. Пониженное напряжение питания
8 – Электронный блок2 – Повышенное напряжение питанияПроверьте аккумулятор и генератор. Повышенное напряжение питания
8 – Электронный блок3 – Внутренняя ошибкаЗаменить блок управления ABS, если ошибка повторится
8 – Электронный блок4 – Ошибка конфигурацииНеверный электронный блок / параметрирование
8 – Электронный блок5 – Соединение с “минусом” аккумуляторной батареиПроверьте “массу” на блоке управления АБС и модуляторах.

Поделиться ссылкой:

Похожие статьи

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или уточнить у системного администратора.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файлах cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Странный (таргоидный?) Звук, требуется декодирование? : EliteDangerous

РЕШЕНО: Это глюк со звуком! Благодаря / u / Backflip_into_a_star у нас теперь есть подтверждение:

100% ошибка звука, которая существует уже много лет. Это не имеет ничего общего с таргоидами или чем-то интересным. Думаю, это показывает, как раскрученные люди могут получить буквально любой вид контента , когда мы голодаем. Это было задолго до того, как была добавлена ​​и ФСС. По сути, это сканирующий звук, застрявший в петле.

Соответствующие примеры.

https://youtu.be/Yzus4PypfxY от 3 лет назад.

Спасибо, что помогли нам, оставлю остальную часть этого сообщения для архивных целей. Будем надеяться, что следующая жертва найдет здесь путь.

Здравствуйте, друзья!

Итак, сегодня я направлялся к туманности Сердце и, как обычно, прыгнул в систему. Я черпал топливо, когда услышал очень странный звук, это меня немного напугало.Я подумал, может быть, на меня напали, и я не мог найти источник.

Я на мгновение пожал плечами, подумав, что это мог быть мой топливный ковш, но после сканирования системы он вернулся дважды подряд.

Обычно я не предполагаю вслепую, но я путешествовал дольше и играл в игру почти 5 лет. Я ни разу не слышал такого звука. Единственное, что сегодня изменилось, это то, что у меня в настоящее время есть таргоидный датчик, зонд и линк в стойке, устойчивой к коррозии.

Вот файл, дайте мне знать, что вы о нем думаете: https://gofile.io/?c=P06m0i

Обновление:

Прежде чем продолжить рассуждения, я хочу кое-что указать. Некоторые пользователи уже сообщали о том, что слышали этот звук раньше, и думают, что это ошибка, что вполне возможно. Я все думал, что слышал подобный звук раньше; мне это напоминает обычные жесткие сканы, но разве вариант?

Вот хронологический список того, что произошло на данный момент:

  1. Звук впервые прозвучал, когда я прыгнул в систему OUTORDY RW-C C13-0 и начал собирать звезду.

  2. Второй раз это случилось, когда я направлялся к одному из газовых гигантов (для меня стало привычкой сканировать 8-ю луну на любом газовом гиганте. Знаете, на всякий случай.).

  3. Услышав звук, я долго останавливался в Supercruise, ничего не трогая, надеясь записать его. Когда этого не произошло, я открыл FSS, проверил сигналы и затем закрыл его, что, казалось, снова включило звук. Здесь начинается запись.

  4. После включения звука я подумал, что FSS, возможно, инициировал событие, поэтому я открыл / закрыл его еще раз, что, похоже, помогло (вы можете услышать, как я это делаю в аудиофайле).После этого этого больше не было.

На этом этапе я мог предположить, что это ошибка звука, если бы ее не произошло, пока я черпал. Отнеситесь к этому с долей скептицизма, тем более, что другие люди, кажется, тоже слышали этот шум, когда в их грузовых стеллажах не было таргоидов. Однако если у вас что-нибудь появится, дайте мне знать.

Хранение метана в нанопористом материале при сверхкритической температуре в широком диапазоне давлений

  • Lee, R.Перспективы роста населения. Science 333, 569–573 (2011).

    ADS CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Чу, С. и Маджумдар, А. Возможности и проблемы для устойчивого энергетического будущего. Природа 488, 294–303 (2012).

    ADS CAS Google ученый

  • Международное энергетическое агентство в World Energy Outlook 2011, 546–547 http: // www.worldenergyoutlook.org. (Международное энергетическое агентство, 2011 г.).

  • Casco, M. E. et al. Хранение метана под высоким давлением в пористых материалах: налицо ли углеродные материалы? Chem. Mater. 27. С. 959–964 (2015).

    CAS Google ученый

  • Chang, G. et al. Микропористый металлорганический каркас с поляризованными трифторметильными группами для хранения большого количества метана. Chem. Commun. 51, 14789–14792 (2015).

    CAS Google ученый

  • Брандт, А.R. et al. Утечки метана из систем природного газа Северной Америки. Science 343, 733–735 (2014).

    ADS CAS Google ученый

  • Li, B. et al. Пористые металлоорганические каркасы с основными азотными центрами Льюиса для мощных хранилищ метана. Energy Environ. Sci. 8. С. 2504–2511 (2015).

    CAS Google ученый

  • Кох, Х. С., Рана, М. К., Вонг-Фой, А.Г. и Сигель, Д. Дж. Прогнозирование хранения метана в открытых металлических объектах. J. Phys. Chem. С 119, 13451−13458 (2015).

    CAS Google ученый

  • Юань, К., Чжу, X., Лин, К. и Чжао, Ю. П. Моделирование молекулярной динамики ускоренного извлечения ограниченного метана диоксидом углерода. Phys. Chem. Chem. Phys. 17. С. 31887–31893 (2015).

    CAS Google ученый

  • Сервис, р.F. Жать на газ. Science 346, 538–541 (2014).

    ADS CAS Google ученый

  • Ву, Х.А., Чен, Дж. И Лю, Х. Моделирование молекулярной динамики адсорбции и вытеснения метана в углеродных наноканалах. J. Phys. Chem. С 119, 13652−13657 (2015).

    CAS Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Alezi, D. et al. Кристаллохимия MOF открывает путь к хранению газа: soc-MOF на основе алюминия для хранения Ch5, O2 и CO2.Варенье. Chem. Soc. 137, 13308–13318 (2015).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • Видич, Р. Д., Брантли, С. Л., Ванденбосше, Дж. М., Йокстхаймер, Д. и Абад, Дж. Д. Влияние разработки сланцевого газа на качество воды в регионе. Science 340, 1235009 (2013).

    CAS PubMed Google ученый

  • Папайоанну, А. и Каусик, Р. Хранение метана в нанопористых средах, наблюдаемое с помощью высокополевой ЯМР-релаксометрии.Physical Review Applied 4, 024018 (2015).

    ADS Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Янг, Р., Хе, С., Йи, Дж. И Ху, К. Структура пор в наномасштабе и фрактальная размерность богатого органическими веществами сланца Вуфенг-Лунмакси из области Цзяошиба, бассейн Сычуань: исследования с использованием FE- СЭМ, газовая адсорбция и гелиевая пикнометрия. Mar. Pet. Геол. 70, 27–45 (2016).

    CAS Google ученый

  • Бекнер, М.И Дайли А. Хранилище адсорбированного метана для транспортных средств. Appl Energy 149, 69–74 (2015).

    CAS Google ученый

  • Саймон, К. М. и др. Геном материалов в действии: определение пределов производительности для хранения метана. Energy Environ. Sci. 2015. Т. 8. С. 1190–1199.

    CAS Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Mason, J. A. et al. Хранение метана в гибких металлоорганических каркасах с внутренним терморегулятором.Nature 527, 357–361 (2015).

    ADS CAS Google ученый

  • Шен, Дж., Сулковски, Дж., Бекнер, М. и Дайли, А. Влияние текстурных и поверхностных характеристик металлоорганических каркасов на адсорбцию метана для транспортных средств, работающих на природном газе. Micropor. Мезопор. Mater. 212, 80–90 (2015).

    CAS Google ученый

  • См. Программу DOE MOVE по адресу https: // arpa-e-foa.energy.gov/.

  • Peng, Y. et al. Одновременно высокие гравиметрические и объемные характеристики поглощения метана металлоорганическим каркасом НУ-111. Chem. Commun. 49, 2992–2994 (2013).

    CAS Google ученый

  • Макал, Т. А., Ли, Дж .-Р., Лу, В. и Чжоу, Х.-К. Хранение метана в современных пористых материалах. Chem. Soc. Ред. 41, 7761–7779 (2012).

    CAS Google ученый

  • Дим, М.W., Pophale, R. & Cheeseman, P.A. База данных новых цеолитоподобных материалов. Phys. Chem. Chem. Phys. 13, 12407–12412 (2011).

    Google ученый

  • Kim, J. et al. Новые материалы для улавливания метана из разбавленных и средних источников. Nat. Commun. 4: 1694 10.1038 / ncomms2697 (2013).

  • org/ScholarlyArticle»>

    Фери, Г. Гибридные пористые твердые тела: прошлое, настоящее, будущее. Chem. Soc. Ред. 37, 1

    (2008).

    Google ученый

  • Яги, О.M. et al. Ректикулярный синтез и создание новых материалов. Nature 423, 708714 (2003).

    Google ученый

  • Д’Алессандро, Д. М., Смит, Б. и Лонг, Дж. Р. Улавливание двуокиси углерода: перспективы для новых материалов. Энгью. Chem. Int. Эд. 49, 60586082 (2010).

    Google ученый

  • Banerjee, R. et al. Высокопроизводительный синтез имидазолатных каркасов цеолита и применение для улавливания CO2.Science 319, 939943 (2008).

    Google ученый

  • Ван, Б., Коте, А. П., Фурукава, Х., О’Кифф, М. и Яги, О. М. Колоссальные клетки в каркасах из цеолитных имидазолатов в качестве селективных резервуаров углекислого газа. Nature 453, 207–211 (2008).

    ADS CAS Google ученый

  • Адиса О. О., Кокс Б. Дж. И Хилл Дж. М. Хранение метана в молекулярных наноструктурах.Nanoscale 4, 3295–3307 (2012).

    ADS CAS Google ученый

  • Lu, X. et al. Конкурентная адсорбция бинарной смеси CO2 – Ch5 в нанопористых углях: эффекты краевой функционализации. Nanoscale 7, 1002–1012 (2015).

    ADS CAS Google ученый

  • Доусон, Р., Купер, А. И. и Адамс, Д. Дж. Нанопористые сетки из органических полимеров. Прог. Polym.Sci. 37, 530–563 (2012).

    CAS Google ученый

  • Фэн, X., Ding, X. & Jiang, D. Ковалентные органические каркасы. Chem. Soc. Ред. 41, 6010–6022 (2012).

    CAS PubMed Google ученый

  • He, Y., Zhou, W., Qian, G. & Chen, B. Хранение метана в металлоорганических каркасах. Chem. Soc. Ред. 43, 5657–5678 (2014).

    CAS Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Пэн, Ю.и другие. Хранение метана в металлоорганических каркасах: текущие записи, неожиданные открытия и проблемы. Варенье. Chem. Soc. 135, 11887–11894 (2013).

    CAS Google ученый

  • Мейсон, Дж. А., Винстра, М. и Лонг, Дж. Р. Оценка металлоорганических каркасов для хранения природного газа. Chem. Sci. 5. С. 32–51 (2014).

    CAS Google ученый

  • Furukawa, H. et al.Сверхвысокая пористость металлоорганических каркасов. Science 329, 424–428 (2010).

    ADS CAS Google ученый

  • Эддауди М., Сава Д. Ф., Юбанк Дж. Ф. , Адил К. и Гилерм В. Цеолитоподобные металлоорганические каркасы (ZMOF): конструкция, синтез и свойства. Chem. Soc. Ред. 44, 228–249 (2015).

    CAS Google ученый

  • Стади, Н. П., Муриальдо, М., Ан, К. и Фульц, Б. Необычная энтропия адсорбированного метана на угле, созданном по образцу цеолита. J. Phys. Chem. С 119, 26409–26421 (2015).

    CAS Google ученый

  • Shekhah, O. et al. Металлоорганические каркасы для удаления следов углекислого газа и улавливания воздуха на заказ. Nat. Commun. 5, 4228; 10.1038 / ncomms5228 (2014).

    Артикул ОБЪЯВЛЕНИЯ PubMed PubMed Central CAS Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Нгуен, Т.X., Bae, J. S., Wang, Y. & Bhatia, S. K. О силе взаимодействия водорода с углеродом, выведенной из физической адсорбции. Langmuir 25, 4314–4319 (2009).

    CAS Google ученый

  • Bartuś, K. & Bródka, A. Температурное исследование структуры и динамики метана в углеродных нанотрубках.J. Phys. Chem. С 118, 12010–12016 (2014).

    Google ученый

  • Эддауди, М.и другие. Систематический расчет размера пор и функциональности в изоретикулярных MOF и их применение в хранилищах метана. Science 295, 469–472 (2002).

    ADS CAS Google ученый

  • Гадипелли С. и Го З. X. Материалы на основе графена: синтез и сорбция, хранение и разделение газов. Прог. Mater. Sci. 69, 1–60 (2015).

    CAS Google ученый

  • Вилмер, К.E. et al. Масштабный скрининг гипотетических металлоорганических каркасов. Nat. Chem. 2012. Т. 4. С. 83–89.

    CAS Google ученый

  • Lasich, M. & Ramjugernath, D. Влияние разнородных дисперсионных взаимодействий на адсорбцию метана в графите: грандиозное каноническое моделирование Монте-Карло и исследование классической теории функционала плотности. Евро. Phys. J. B 88, 1–10 (2015).

    CAS Google ученый

  • Чжан, Х. , Дерия, П., Фарха, О. К., Хапп, Дж. Т. и Снурр, Р. К. Термодинамическая модель резервуара для изучения влияния высших углеводородов на хранение природного газа в металлоорганических каркасах. Energy Environ. Sci. 8. С. 1501–1510 (2015).

    CAS Google ученый

  • Талапатра, С., Замбано, А. З., Вебер, С. Э. и Мигоне, А. Д. Газы не адсорбируются на межузельных каналах однослойных пучков углеродных нанотрубок с закрытыми концами. Phys.Rev. Lett. 85, 138 (2000).

    ADS CAS Google ученый

  • Роуселл, Дж. Л., Спенсер, Э. К., Эккерт, Дж., Ховард, Дж. А. и Яги, О. М. Центры адсорбции газа в металлоорганическом каркасе с большими порами. Science 309, 1350–1354 (2005).

    ADS CAS Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Cho, H. S. et al. Дополнительная адсорбция и образование адсорбционной сверхрешетки в металлоорганических каркасах.Nature 527, 503–507 (2015).

    ADS Google ученый

  • Драммонд, М. Л., Самптер, Б. Г., Шелтон, В. А. и Ларез, Дж. З. Функциональное исследование плотности адсорбции монослоя метана на поверхности MgO (100). Phys. Ред. B 73, 195313 (2006).

    ADS Google ученый

  • Заррагойкоэча, Г. Дж. И Куз, В. А. Уравнение состояния ван дер Ваальса для жидкости в нанопоре.Phys. Ред. E 65, 021110 (2002).

    ADS Google ученый

  • Чжу, X. и Чжао, Ю. П. Атомные механизмы и уравнение состояния адсорбции метана в углеродных нанопорах. J. Phys. Chem. С 118, 17737–17744 (2014).

    CAS Google ученый

  • Ши В. и Джонсон Дж. К. Адсорбция газа на гетерогенных однослойных пучках углеродных нанотрубок. Phys. Rev. Lett.91, 015504 (2003).

    ADS Google ученый

  • Эстрём, Х., Огасавара, Х., Нэслунд, Л. А., Петтерссон, Л. Г. М., Нильссон, А. Удлинение связи С-Н в метане, индуцированное физисорбцией. Phys. Rev. Lett. 96, 146104 (2006).

    ADS Google ученый

  • Цзян Дж., Сандлер С. И. и Смит Б. Капиллярные фазовые переходы н-алканов в углеродной нанотрубке. Nano Lett.4. С. 241–244 (2004).

    ADS CAS Google ученый

  • Димитракакис, Г. К., Тилианакис, Э. и Фроудакис, Г. Э. Пилларед графен: новая трехмерная сетевая наноструктура для улучшенного хранения водорода. Nano Lett. 8, 3166–3170 (2008).

    ADS CAS Google ученый

  • Оквиг, Н. В., Дельгадо-Фридрихс, О., О’Киф, М. и Яги, О. М. Ретикулярная химия: возникновение и таксономия сетей и грамматика для проектирования каркасов.Соотв. Chem. Res. 38, 176–182 (2005).

    CAS Google ученый

  • Lépinay, M. et al. Прогнозирование адсорбции на голых и модифицированных поверхностях кремнезема. J. Phys. Chem. С 119, 6009–6017 (2015).

    Google ученый

  • Мадани, С. Х., Седги, С., Биггс, М. Дж. И Пендлтон, П. Анализ взаимодействий адсорбат-адсорбат и адсорбат-адсорбент для расшифровки изостерической теплоты адсорбции газа.ХимФизХим 16, 3797–3805 (2015).

    CAS Google ученый

  • Гарсия, Э. Дж., Перес-Пеллитеро, Дж., Джаллут, К. и Пирнгрубер, Г. Д. Моделирование адсорбционных свойств на основе микроскопических, молекулярных и структурных дескрипторов неполярных адсорбентов. Langmuir 29, 9398–9409 (2013).

    Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Berland, K. et al. Силы Ван-дер-Ваальса в теории функционала плотности: обзор метода vdW-DF.Rep. Prog. Phys. 78, 066501 (2015).

    ADS PubMed Google ученый

  • Lin, L.C. et al. In silico экранирование углеродосодержащих материалов. Nature Mater. 11. С. 633–641 (2012).

    ADS CAS Google ученый

  • Петропулос, Дж. Х. и Пападокостаки, К. Г. Можно ли законно или, по крайней мере, эффективно применить уравнение Кнудсена для разбавления потока адсорбируемого газа в мезопористых средах? Chem.Англ. Sci. 68. С. 392–400 (2012).

    CAS Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Шиндо Ю., Хакута Т., Йошитоме Х. и Иноуэ Х. Диффузия газа в микропористых средах в режиме Кнудсена. J. Chem. Англ. Jpn. 16. С. 120–126 (1983).

    CAS Google ученый

  • Кога, К., Гао, Г. Т., Танака, Х. и Цзэн, X. С. Формирование упорядоченных ледяных нанотрубок внутри углеродных нанотрубок. Nature 412, 802–805 (2001).

    ADS CAS Google ученый

  • Holt, J. K. et al. Быстрый массоперенос через углеродные нанотрубки размером менее 2 нанометров. Science 312, 1034–1037 (2006).

    ADS CAS PubMed Google ученый

  • Джовамбаттиста, Н. , Россски, П. Дж. И Дебенедетти, П. Г. Фазовые переходы, вызванные наноконфайнментом в жидкой воде. Phys. Rev. Lett. 102, 050603 (2009).

    ADS Google ученый

  • Кефингер Дж., Хаммер Дж. И Деллаго К. Макроскопически упорядоченная вода в нанопорах. Proc. Natl Acad. Sci. USA 105, 13218–13222 (2008).

    ADS Google ученый

  • Гелб, Л. Д., Губбинс, К. Э., Радхакришнан, Р., Сливинска-Бартковяк, М. Разделение фаз в замкнутых системах. Rep. Prog. Phys. 62, 1573–1659 (1999).

    ADS CAS Google ученый

  • Альба-Симионеско, К.и другие. Влияние заключения на замерзание и таяние. J. Phys. Конденс. Дело 18, R15 – R68 (2006).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • Поршерон Ф., Монсон П. А. и Томмс М. Моделирование ртутной порометрии с использованием статистической механики. Langmuir 20, 6482–6489 (2004).

    CAS Google ученый

  • Пелленк, Р. Дж. М., Коасн, Б., Denoyel, R.O. & Coussy, O. Простая феноменологическая модель фазовых переходов в ограниченной геометрии. 2. Капиллярная конденсация / испарение в цилиндрических мезопорах. Langmuir 25, 1393–1402 (2009).

    CAS Google ученый

  • Ной, А. и др. Нанофлюидика в углеродных нанотрубках. Нано сегодня 2, 22–29 (2007).

    Google ученый

  • Zhang, X. & Wang, W.Флюиды квадратной скважины в ограниченном пространстве с дискретно привлекательными потенциалами стенка-жидкость: смещение критической точки. Phys. Ред. E 74, 062601 (2006).

    ADS Google ученый

  • Дерике И., Виньерон Дж. П., Ламбин П., Лукас А. и Деруан Э. Г. Физическая сорбция в ограниченной геометрии. J. Chem. Phys. 94, 4620–4627 (1991).

    ADS CAS Google ученый

  • Hamada, Y., Кога, К. и Танака, Х. Фазовое равновесие и межфазное натяжение жидкостей, заключенных в узких порах. J. Chem. Phys. 127, 084908 (2007).

    ADS Google ученый

  • Сингх С. и Сингх Дж. К. Влияние морфологии пор на фазовый переход пар-жидкость и кроссоверное поведение критических свойств от 3D к 2D. J. Равновесие жидкой фазы. 2011. Т. 300. С. 182–187.

    CAS Google ученый

  • Ислам, А.В., Пацек, Т. В., Сан, А. Ю. Термодинамика фазовых изменений нанопор флюидов. J. Nat. Газ. Наука. Англ. 25. С. 134–139 ​​(2015).

    CAS Google ученый

  • Zarragoicoechea, G.J. и Kuz, V.A. Критический сдвиг ограниченной жидкости в нанопоре. J. Равновесие жидкой фазы. 220, 7–9 (2004).

    CAS Google ученый

  • Моришиге, К., Фудзи, Х., Уга, М. и Кинукава, Д.Критическая точка капилляров аргона, азота, кислорода, этилена и диоксида углерода в MCM-41. Langmuir 13, 3494–3498 (1997).

    CAS Google ученый

  • Питакбункате, Т., Балбуэна, П., Моридис, Дж. Дж. И Близингейм, Т. А. Влияние удержания на PVT-свойства углеводородов в сланцевых коллекторах. Доклад представлен на Ежегодной технической конференции и выставке SPE, Амстердам, Нидерланды. Общество инженеров-нефтяников.DOI: http://dx.doi.org/10.2118/170685-MS. 27–29 октября 2014 г.

  • Дидар, Б. Р., Аккутлу, И. Ю. Зависимость поведения и свойств флюидной фазы от размера пор в богатых органикой сланцевых коллекторах. Документ, представленный на Международном симпозиуме SPE по нефтехимии, Вудлендс, Техас, США. Общество инженеров-нефтяников. DOI: http://dx.doi.org/10.2118/164099-MS. 8–10 апреля 2013 г.

  • Сингх, С. К., Саха, А. К. и Сингх, Дж. К. Исследование с помощью молекулярного моделирования критических свойств пара-жидкости для простой жидкости в привлекательных щелевых порах: переход от 3D к 2D.J. Phys. Chem. В 114, 4283–4292 (2010).

    CAS Google ученый

  • Сингх, С. К., Синха, А., Део, Дж. И Сингх, Дж. К. Сосуществование пар-жидкой фазы, критические свойства и поверхностное натяжение ограниченных алканов. J. Phys. Chem. С. 113, 7170–7180 (2009).

    CAS Google ученый

  • Вишняков А., Пиотровская Е. М., Бродская Е. Н., Вотяков Е. В.& Товбин Ю.К. Критические свойства леннард-джонсовских флюидов в узких щелевидных порах. Langmuir 17, 4451–4458 (2001).

    CAS Google ученый

  • Яна, С., Сингх, Дж. К. и Квак, С. К. Критические и межфазные свойства жидкостей квадратного сечения в щелевых порах. J. Chem. Phys. 130, 214707 (2009).

    ADS Google ученый

  • Бхатия, С.К., Бонилла, М. Р. и Николсон, Д. Молекулярный транспорт в нанопорах: теоретическая перспектива. Phys. Chem. Chem. Phys. 13. С. 15350–15383 (2011).

    CAS Google ученый

  • Тьатьопулос, Дж. Дж., Феке, Д. Л., Манн-младший, Дж. А. Потенциалы взаимодействия молекулы и микропоры. J. Phys. Chem. 92, 4006–4007 (1988).

    CAS Google ученый

  • Стил, В. А.Физическое взаимодействие газов с кристаллическими твердыми телами: I. Энергии газа и твердого тела и свойства изолированных адсорбированных атомов. Серфинг. Sci. 36, 317–352 (1973).

    ADS CAS Google ученый

  • Balbuena, P. B. & Gubbins, K. E. Теоретическая интерпретация адсорбционного поведения простых жидкостей в щелевых порах. Langmuir 9, 1801–1814 (1993).

    CAS Google ученый

  • Редлих, О.И Квонг, Дж. Н. О термодинамике растворов. V. Уравнение состояния. Летучесть газовых растворов. Chem. Ред. 44, 233–244 (1949).

    CAS Google ученый

  • Уитсон, К. Х. и Брюле, М. Р. Фазовое поведение. Глава 4: Расчеты по уравнению состояния 1-2 (Общество инженеров-нефтяников, 2000).

  • Setzmann, U. & Wagner, W. Новое уравнение состояния и таблицы термодинамических свойств метана, охватывающие диапазон от линии плавления до 625 K при давлениях до 100 МПа.J. Phys. Chem. Ref. Данные 20, 1061–1155 (1991).

    ADS CAS Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Ковальчик, П., Танака, Х., Канеко, К., Терзик, А. П. и До, Д. Д. Большое каноническое моделирование адсорбции метана на открытой поверхности графита и в щелевидных углеродных порах при 273 К. 21. С. 5639–5646 (2005).

    CAS Google ученый

  • Джин, З.& Фироозабади, А. Течение метана в нанопорах сланца при низком и высоком давлении с помощью моделирования молекулярной динамики. J. Chem. Phys. 143, 104315 (2015).

    ADS Google ученый

  • Мошер, К., Хе, Дж., Лю, Ю., Рупп, Э. и Уилкокс, Дж. Молекулярное моделирование адсорбции метана микро- и мезопористыми углями с приложениями к системам угля и сланцевого газа. Int. J. Coal Geol. 109, 36–44 (2013).

    Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Цзян, С., Zollweg, J. A. & Gubbins, K. E. Адсорбция метана и этана под высоким давлением в активированном угле и углеродных волокнах. J. Phys. Chem. 98, 5709–5713 (1994).

    CAS Google ученый

  • Гусев, В. Ю., О’Брайен, Дж. А. и Ситон, Н. А. Самосогласованный метод определения характеристик активированного угля с использованием сверхкритической адсорбции и большого канонического моделирования Монте-Карло. Langmuir 13, 2815–2821 (1997).

    CAS Google ученый

  • Heuchel, M., Дэвис, Г. М., Басс, Э. и Ситон, Н. А. Адсорбция диоксида углерода и метана и их смесей на активированном угле: моделирование и эксперимент. Langmuir 15, 8695–8705 (1999).

    CAS Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»>

    Дэвис, Г. М., Ситон, Н. А. и Вассилиадис, В. С. Расчет распределения пор активированного угля по размерам на основе изотерм адсорбции. Langmuir 15, 8235–8245 (1999).

    CAS Google ученый

  • Ли, Дж.Р., Скалли, Дж. И Чжоу, Х. С. Металлоорганические каркасы для разделения. Chem. Ред. 112, 869–932 (2012).

    CAS Google ученый

  • Sumida, K. et al. Улавливание углекислого газа в металлоорганических каркасах. Chem. Ред. 112, 724–781 (2011).

    Google ученый

  • Дай, Й., Джонсон, Дж. Р., Карван, О., Шолл, Д. С. и Корос, У. Дж. Ultem ® / ZIF-8 половолоконные мембраны со смешанной матрицей для разделения CO2 / N2.J. Membr. Sci. 401. С. 76–82 (2012).

    Google ученый

  • Lee, J. et al. Металлоорганические каркасные материалы как катализаторы. Chem. Soc. Ред. 38, 1450–1459 (2009).

    CAS Google ученый

  • Датчики | Бесплатный полнотекстовый | Анализ чувствительности датчиков в системе мониторинга гидравлического состояния с использованием моделей CNN

    1. Введение Мониторинг состояния

    (CM) — это основанный на данных подход для наблюдения за условиями работы машин и для обнаружения отказов на ранней стадии.На основе данных датчиков, которые отражают физическое состояние машины, прогнозируется ее работоспособность [1]. Обычный мониторинг состояния в промышленной автоматизации основан на жестких заранее установленных правилах и пороговых значениях, которые имеют ограниченную способность распознавать отказы в сложных мультисенсорных системах. Вычислительный интеллект и машинное обучение (ML) являются многообещающими решениями для интеллектуального мониторинга состояния в реальных промышленных приложениях [2], поскольку эти методы могут учиться на исторических данных и подходят для обработки многомерных данных из нескольких источников.Сам по себе мониторинг состояния является интересным приложением в индустрии 4.0, поскольку он позволяет автоматически обнаруживать начинающиеся сбои машин [3]. Таким образом, это технология, позволяющая проводить техническое обслуживание по состоянию (CBM), промышленную парадигму профилактического обслуживания, которая позволяет планировать операции технического обслуживания по запросу. Подход CBM имеет преимущества за счет более низких эксплуатационных расходов, сокращения времени простоя оборудования, а также более высокого уровня безопасности и надежности работы машин, поскольку предотвращаются крупные поломки с потенциально опасным воздействием на окружающую среду и людей [4].В последние годы во многих исследованиях сообщалось о высокоэффективных системах мониторинга состояния, основанных на моделях глубокого обучения для различных промышленных приложений [5]. Интересными примерами являются мониторинг подшипников редуктора ветряных турбин [6] или контроль состояния износа в фрезерном станке с числовым программным управлением [7]. Оба автора представляют архитектуру глубокого обучения, основанную на сверточных нейронных сетях (CNN) [8] и сетях с долгой краткосрочной памятью (LSTM). CNN реализуют извлечение признаков и уменьшение размерности, а LSTM отслеживают временную эволюцию сигнала и предсказывают наблюдаемую переменную.Успех моделей глубокого обучения во многих областях связан с их способностью к автоматическому обучению представлению общих функций [9]. Эта способность особенно ценна в промышленных приложениях, поскольку система должна быть устойчивой к шуму из окружающей среды. Еще одна ценная характеристика моделей глубокого обучения — это возможность работать напрямую с необработанными данными датчиков, избегая необходимости в явном проектировании функций специалистом-человеком в этой области. Данные временных рядов от датчиков также часто изучаются с помощью методов извлечения признаков, таких как временная область (среднее значение, дисперсия, эксцесс или асимметрия), частотная область или особенности вейвлетной области [10,11]. В этой работе мы уделяем особое внимание сетям CNN из-за их способности изучать представления признаков из нетрансформированных данных многомерных временных рядов. Сверточные слои могут применять нелинейные преобразования и давать абстрактные шаблоны в более низком измерении, отбрасывая нерелевантную или избыточную информацию [12]. В промышленных приложениях модели CNN используются для анализа сигналов временных рядов датчиков, используя способность сети изучать пространственные отношения, которые в данном случае соответствуют временной эволюции сигнала датчика.Этот тип анализа изображения данных датчиков использовался для диагностики неисправностей подшипников качения [13] или в системе мониторинга коробки передач с помощью сигналов вибрации [14]. Текущая работа следует аналогичному подходу к построению моделей CNN на основе показаний датчиков мультисенсорной системы сложной гидравлической установки, где наблюдается несколько степеней деградации компонентов. Исследуемый набор данных находится в открытом доступе в репозитории машинного обучения Калифорнийского университета в Ирвине (опубликовано [15]). Вкладом данной работы является реализация моделей машинного обучения для мониторинга состояния подсистем гидравлики, охладителя, клапана и насоса для прогнозирования различных уровней деградации компонентов. Модели CNN обеспечивают точность прогнозов, близкую к той, о которой сообщалось в предыдущих работах по набору данных [15,16,17], с той разницей, что текущий подход использует модели глубокого обучения и обрабатывает необработанные данные датчиков без необходимости явного проектирования функций. Кроме того, мы проводим анализ чувствительности атрибуции показаний датчиков для задачи прогнозирования различных состояний деградации [18].Эта высокоуровневая информация об актуальности датчиков в системе мониторинга используется для изучения возможности уменьшения количества датчиков для обнаружения отказов в определенных подсистемах. Тенденция систем мониторинга состояния на основе машинного обучения к развертыванию на периферийных устройствах [19] накладывает дополнительные ограничения на проектирование моделей машинного обучения, такие как, например, требование низкого энергопотребления. По этой причине оптимизация количества датчиков с помощью подходов к выбору характеристик является целесообразной, поскольку обработка данных является энергозатратной задачей [20], а сенсоризация сама по себе является дополнительным трудом при проектировании промышленного оборудования [21,22].В оставшейся части статьи описывается анализ с моделями CNN на наборе данных гидравлической системы. Во-первых, приложение для мониторинга состояния гидравлической системы и набор данных объясняются в Разделе 2. Далее описывается построение моделей машинного обучения, включая этап предварительной обработки данных (Раздел 3), изучение представления признаков (Раздел 4) и модель машинного обучения. строительство (Раздел 5). В следующих разделах обсуждается классификационная характеристика модели (Раздел 6 и Раздел 7).Раздел 8 посвящен анализу атрибуции датчиков при прогнозировании состояний деградации с использованием карт окклюзии [23], а также оптимизации моделей машинного обучения. Статья завершается в Разделе 9 обсуждением результатов и направлений будущих работ.

    2. Гидравлическая система и датчики

    Гидравлические системы широко используются в промышленности, поэтому мониторинг состояния важен, так как неисправности могут произойти в самом гидравлическом компоненте, во всем гидравлическом приводе или в гидравлической жидкости [24].Сети водяного охлаждения особенно важны и критичны во многих промышленных приложениях из-за их использования для защиты от перегрева. Тем не менее их изучение нетривиально, поскольку эти системы оборотной воды основаны на сложных гидравлических и термодинамических моделях. Прогноз температуры воды многообразен и используется в различных приложениях. Модели нейронных сетей применялись в [25] для мониторинга сетей охлаждающей воды на нефтехимическом предприятии. Адаптивная система нейро-нечеткого вывода [26] использовалась для прогнозирования температуры в реверсивной градирне, являющейся частью системы теплового насоса, во избежание замерзания воды.В данной работе мы сосредоточимся на исследовании гидравлической системы, которая была представлена ​​в [15,16] в качестве испытательного стенда в рамках проекта iCM Hydraulics. Авторы предоставляют общедоступные данные этой гидравлической системы для изучения характерных отказов гидравлической системы на основе показаний датчиков от набора датчиков, установленных в цепи. Как поясняется в [27], гидравлическая система (рисунок 1) состоит из первичной контур управления нагрузкой и две подсистемы с контурами охлаждения и фильтрации, подключенные через масляный бак к первичному контуру.Изучается несколько типичных отказов системы, таких как внутренняя утечка насоса, утечка давления в гидроаккумуляторе, задержка переключения клапана или снижение эффективности охлаждения. Авторы собирают измерения с 17 датчиков (таблица 1), установленных на стенде, и проводят измерения за рабочие циклы продолжительностью 1 мин. Используемые датчики представляют собой обычные датчики промышленных процессов, такие как датчики давления, расхода, мощности, температуры и вибрации с частотой дискретизации от 100 Гц до 1 Гц. Сбор данных осуществляется с помощью устройства PLC (Beckhoff CX5020) с передачей данных на ПК через EtherCAT. Авторы предоставляют подробное описание компонентов испытательного стенда и подхода эксперимента к обратимому изменению состояния или состояния компонентов гидравлической системы [15]. Подход заключается в моделировании различных условий работы во время повторяющихся циклов нагрузки. Клапан давления (V11) используется для создания переменных уровней нагрузки. Далее описываются критерии измерения для моделирования условий отказа в различных компонентах. Главный насос (МП) имеет мощность электродвигателя 3.3 кВт с переключаемым отверстием (V9) для имитации внутренней утечки насоса. Снижение коммутации контролируется током клапана (V10) с использованием уставок его номинального значения тока в соответствии с интервалами 100%, 90%, 80% и 73%. Утечка газа контролируется аккумулятором (A1 – A4) с четырьмя значениями давления предварительной зарядки 90, 100, 110 и 115 бар. Снижение мощности охлаждения (Cooler C1) контролируется рабочим циклом вентилятора, работающим в диапазоне потребляемой мощности от 0,6 до 2,2 кВт. В таблице 2 подробно описана таксономия неисправностей этого эксперимента.Существует четыре целевых переменных для мониторинга состояния: Cooler (для уменьшения мощности охлаждения), Valve (для ухудшения характеристики переключения), Internal Pump Leakage и Гидравлический аккумулятор (для утечки газа). Каждая целевая переменная имеет несколько классов, которые представляют различные состояния деградации системы. Набор данных включает показания датчиков от нескольких датчиков. В таблице 1 приведены подробные данные измерений 17 датчиков, которые включают 14 физических датчиков — давления (PS1 – PS6), мощности двигателя (EPS1), объемного расхода (FS1 – FS2), температуры (TS1 – TS4) и вибрации (VS1. ) — и три виртуальных датчика, обозначающих вычисленные значения — коэффициент полезного действия (SE), виртуальные датчики эффективности охлаждения (CE) и мощности охлаждения (CP).Для каждого датчика измерения записываются во время цикла нагрузки 60 с. Как указано в таблице 2, набор данных включает измерения во время 2205 циклов нагрузки. В каждом цикле измерения помечаются данным состоянием деградации для каждой из четырех переменных состояния. См. Таблицу 2 для получения сводной информации о распределении экземпляров для каждой целевой переменной условия.

    3. Предварительная обработка сенсорных данных

    Как показано в таблице 1, исходный набор данных содержит потоковые данные сенсора от сенсоров различных типов и частот выборки.На рисунке 2 показаны сигналы различных датчиков системы во время некоторых выбранных циклов нагрузки. Для каждого сигнала отображается сокращенное название датчика и краткое описание наблюдаемых состояний ухудшения для каждой из четырех переменных состояния. Например, сигнал эффективности охладителя (CE) отображается для цикла нагрузки с пониженной эффективностью охладителя, оптимальным режимом переключения в клапане, состоянием отсутствия утечки в насосе и состоянием, близким к отказу в гидравлической системе. скорость, давление и мощность двигателя измеряются при 100 Гц, объемный расход при 10 Гц, а температура и вибрация при 1 Гц. Это несоответствие между частотами выборки датчиков — распространенная проблема в реальных приложениях для мониторинга оборудования. Предварительная обработка необходима для получения полных показаний данных для всех переменных в заданные интервалы времени. Это важно, поскольку мониторинг состояния на основе ML представляет собой синхронное представление полного набора данных со значениями для всех показаний датчиков в модели ML. Рисунок 3 описывает подход к гомогенизации частот дискретизации для данных сенсора.

    На первом этапе показания датчиков повышаются до максимальной частоты дискретизации 100 Гц.Это подразумевает увеличение частоты выборки для датчиков объемного расхода (FS1 / 2) на 10 и увеличение на 100 для датчиков температуры и вибрации (TS1 – TS4). Результатом является согласованный набор данных с 6000 показаниями в минуту (цикл) для всех 17 датчиков. Поскольку эта частота может быть довольно высокой, набор данных субдискретизируется путем взятия среднего значения каждых шести последовательных показаний датчика, что дает набор данных с 1000 значений в минуту для каждого датчика. В дальнейшем показания данных датчиков нормируются в диапазоне (0,1).Мотивация, стоящая за понижающей дискретизацией (на самом деле, затрагиваются только показания датчиков давления и мощности двигателя), состоит в том, чтобы получить более поддающийся лечению и разумный размер изображения для экспериментов, поскольку время обучения модели CNN увеличивается с размером изображения.

    Наконец, показания датчика, соответствующие циклу, преобразуются в матрицу данных размером 17 × 1000, которая является набором данных входа для сети глубокого обучения. Комбинация информации от разных датчиков на уровне данных называется слиянием ранней информации мультимодальных данных [28].Использование раннего слияния с несколькими мультимодальными наборами данных обсуждалось в [29] и использовалось в [30] при реализации системы обнаружения неисправностей во вращающихся машинах.

    4. Обучение представлению признаков

    Вклад моделей глубокого обучения в мониторинг состояния объясняется их способностью автоматически изучать репрезентативные признаки из необработанных данных, делегируя обучение представлению признаков слоям сети [2,5]. мы следуем той же стратегии, используя CNN, чтобы автоматически узнавать временные отношения необработанных данных датчиков.CNN способны фиксировать пространственные отношения в многомерных данных и обладают высокой точностью в сложных задачах машинного обучения, таких как распознавание образов в изображениях и анализ речи [31]. В нашей работе мы фокусируемся на использовании этих возможностей CNN для автоматического распознавания временных закономерностей в необработанных данных датчиков. По этой причине мы применяем CNN к 2D-представлениям необработанных данных датчика. Матрица данных 17 × 1000 представлена ​​как двухмерное изображение в градациях серого для ее оценки в модели CNN, где каждая строка соответствует показаниям датчика во время цикла нагрузки.Слои свертки применяются к матрице данных для распознавания пространственных отношений и шаблонов, специфичных для местоположения. В этом случае анализируются одномерные отношения, поскольку данные представляют собой последовательные показания датчиков. Альтернативными глубокими нейронными сетями для обучения автоматическому представлению функций являются автоэнкодеры (AE). AE — это сети глубокого обучения, которые используют уровни кодирования и декодирования для сжатия входных функций в пространстве скрытых функций более низкой размерности, так что только соответствующие характеристики функций сохраняются в пространстве меньшей размерности.AE часто используются для обработки необработанных сигналов датчиков. Ref. [32] описывает AE для распознавания образов процессов в промышленных процессах. Автоматические кодировщики шумоподавления (DAE) — это вариант AE, использующий случайное искажение входных функций, так что модель изучает более надежные представления функций, что особенно полезно для устранения шума в показаниях датчиков [14]. Наконец, краткое изложение. Представления признаков, использованные в соответствующей работе над набором данных, представлены в таблице 3. Предыдущие работы над этим набором данных основывались на явном проектировании признаков статистических признаков из временной области сигнала.

    5. CNN Model

    Исследуемый набор данных содержит четыре независимых переменных мониторинга состояния (см. Таблицу 2). На рисунке 4 изображена архитектура CNN, используемая в качестве мультиклассового классификатора для каждой цели мониторинга состояния. Дизайн сети направлен на фиксацию временной корреляции сигналов датчиков, которые представляют собой одномерные временные ряды. Похожая архитектура была реализована в [14], где банки одномерных фильтров использовались для анализа сигналов вибрации для обнаружения неисправностей в коробке передач.В [34] для анализа записей многоканальной полисомнограммы использовалось медицинское приложение для обнаружения пробуждения во сне, а также CNN с одномерной архитектурой. Размер входного слоя соответствует размеру данных сенсора 17 × 1000. Каждая строка представляет одну последовательность сенсорных данных во время цикла нагрузки. Сеть состоит из пяти основных блоков для извлечения признаков. Каждый блок состоит из набора слоев {свертка, пакетная нормализация, повторная активация}. Первый и третий сверточные (сверточные) слои имеют 64 фильтра, а остальные три содержат по 32 фильтра в каждом случае.Чтобы захватить закономерности из временной эволюции каждой последовательности датчиков, свертки выполняются отдельно для каждой строки набора данных с использованием фильтров (или ядер) с высотой 1 во всех слоях, в то время как длины варьируются от 5 на ранних уровнях (свертка 1, 2 и 3) до 2 в более глубоких слоях (свертки 4 и 5). В первом сверточном слое применяются полосы размера [1,1] и такое же заполнение. Эта комбинация сохраняет созданное изображение фильтра после первого сверточного слоя с теми же размерами, что и входное изображение, тем самым улучшая способность второго слоя распознавать больше шаблонов из входного изображения.В последующих слоях в фильтрах применяются полосы с другой горизонтальной длиной, чтобы уменьшить размеры элементов. Например, шаг размера [1,5] второго сверточного слоя уменьшает размер созданного изображения фильтра до формата 17 × 200. В последовательных слоях элементы дополнительно уменьшаются до размеров 17 × 40, 17 × 20 и 17 × 10. Сокращение признаков с шагом — альтернатива объединению слоев в CNN [35,36].

    Последние три уровня сети реализуют этап прогнозирования.Сетевая архитектура состоит из двух полностью связанных (fc) слоев с 512 нейронами в первом слое. Размер второго слоя fc равен количеству прогнозируемых состояний деградации исследуемой цели (размер 3 для охладителя и насоса и 4 для клапана и гидроаккумулятора). На последнем уровне функция softmax используется для предсказания метки (состояние деградации).

    6. Результаты классификации

    Набор данных для каждой цели мониторинга состояния был случайным образом разделен на 70% обучающих и 15% проверочных данных для построения модели и 15% для оценки модели на тестовом наборе данных.Во время обучения применяется критерий ранней остановки, чтобы предотвратить переобучение модели. В целом, для рассматриваемых целевых переменных состояния предложенные модели сходятся за 30-50 эпох. Мы протестировали ряд размеров мини-пакетов, получив размер 90, что является хорошим компромиссом между временем обучения и способностью к обобщению. Начальная скорость обучения составляет 0,001, и для обучения сети используется алгоритм стохастического градиентного спуска с импульсом 0,9. Представленные результаты классификации для каждой целевой переменной состояния являются средними результатами 10-кратного повторения построения модели CNN.Эксперименты проводились в среде Matlab с использованием процессора i5, 2,6 ГГц с 8 ГБ оперативной памяти.

    Прогнозирование каждой условной переменной представляет собой задачу классификации мультиклассов, в которой состояния деградации равны подклассам. Следовательно, несколько показателей классификации используются как для оценки качества классификатора на уровне классификации подкласса, так и на уровне классификатора мультикласса. На уровне подкласса для оценки эффективности классификации для каждого состояния используются точность (Prec), отзыв (Rec) и коэффициент корреляции Мэтьюса (MCC). Prec — это мера качества, поскольку она описывает, в какой степени все предсказанные положительные результаты верны. Rec фокусируется на полноте классификатора, измеряющего, в какой степени обнаруживаются все истинные положительные результаты. Точность и отзыв являются важными показателями при обнаружении неисправностей, поскольку система не должна ни выдавать ложных сигналов тревоги (оцениваемых по точности), ни отклонять любые неисправности (оцениваемые по отзыву) [37]. MCC — это общее описание качества классификатора с учетом всех элементов матрицы неточностей и, следовательно, надежная мера для несбалансированных наборов данных [38].Коэффициент принимает значения от -1 (для полной неправильной классификации) до 1 (для идеальной классификации), вычисляя корреляцию между наблюдаемой и предсказанной классификацией. При мониторинге состояния дисбаланс классов является проблемой, поскольку нетривиально получить репрезентативные наборы данных о потенциальных режимах отказа или аномалиях, поскольку производители оборудования не желают эксплуатировать машины до состояния полного отказа [39]. На уровне тестирования мониторинга состояния производительность мультиклассового классификатора оценивается с использованием точности классификации (Accu), которая измеряет долю правильно классифицированных экземпляров, и мультиклассового MCC [40].Далее мы описываем результаты классификации для каждой целевой переменной состояния, сообщая о точности, отзыве и MCC на уровне подкласса и точности, а также MCC для мультиклассового классификатора (см. Таблицу 4, таблицу 5, таблицу 6 и таблицу 7). Целевой показатель Cooler (см. Таблицу 4) и целевой показатель Valve (см. Таблицу 5) демонстрируют высокую точность классификации как на уровне тестирования целевого состояния, так и для различных состояний, обеспечивая почти идеальную точность и показатели отзыва. Фактически, авторы [15] упомянули в описании набора данных, что цели Cooler и Value являются легко классифицируемыми проблемами, в то время как две другие цели, Pump и Hydraulic Accumulator, являются сложными.В нашем исследовании состояние гидроаккумулятора достигло точности 0,98 и MCC 0,95 (см. Таблицу 7). Сосредоточившись на подклассе MCC, мы наблюдаем различия в правильном распознавании каждого состояния. Состояние, близкое к отказу, признано наилучшим с достижением точности и отзыва приблизительно 0,98. Другие состояния ухудшения качества, такие как сильно пониженное давление и слегка пониженное давление, распознать труднее. Интерпретация соответствующих значений точности и отзыва в обоих случаях показывает, что эти системы должны обнаруживать правильное состояние ухудшения с точностью до 0.93 и 0,96, в то время как событие деградации определяется в пределах 0,95 и 0,92 в каждом случае. Что касается распознавания состояния оптимального давления, которое не является состоянием деградации, но его распознавание может быть важным для работы установки, система имеет точность 0,96 для распознавания состояния и 0,90 для полноты обнаружения. В случае переменной Pump, общая эффективность классификации все еще довольно хорошая, точность равна 0.97 и MCC 0,91 (см. Таблицу 6). Состояние «Нет утечки» лучше всего распознается с достижением MCC 0,98, в то время как распознавание состояний деградации «Слабая утечка» и «Серьезная утечка» составляет приблизительно 0,90 в отношении точности и 0,90–0,92 в отношении полноты.

    8. Анализ чувствительности датчиков

    Модели глубокого обучения часто рассматриваются как модели «черного ящика», поскольку лежащие в основе функции прогнозирования нелегко объяснить или интерпретировать для людей [41]. Из-за их способности реализовывать сложные и нелинейные отношения в глубинных сетевых архитектурах сложно объяснить логику модели, поскольку параметры сети, такие как веса и преобразованные характеристики, являются абстрактной информацией.Вместо этого для анализа чувствительности функций в нейронных сетях часто используются методы атрибуции на основе градиента, поскольку их представление понятно людям [18]. Этот подход присваивает значение атрибуции каждой входной характеристике сети, которая описывает ее актуальность или вклад в прогноз. Вклад функций визуализируется в тепловой карте атрибуции, «где красный и синий цвета обозначают соответственно функции, которые положительно влияют на активацию целевого вывода, и функции, оказывающие на него подавляющее воздействие» [18]. В этом разделе мы представляем результаты анализа атрибуции для исследуемой проблемы с использованием карт чувствительности окклюзии [23]. Этот метод попадает в категорию подходов, основанных на возмущении, где определенный тип возмущения, такой как удаление, маскирование или изменение пикселей, выполняется для того, чтобы измерить разницу в предсказании цели. Эта информация используется для анализа важности особенностей в прогнозировании класса с использованием так называемых «частичных окклюдеров» для областей изображения.Далее мы обсуждаем чувствительные к окклюзии карты четырех целевых переменных состояния, чтобы получить общее представление о вкладе датчиков в прогнозирование каждого состояния (Рисунок 5, Рисунок 6, Рисунок 7, Рисунок 8, Рисунок 9. , Рисунок 10 и рисунок 11). Визуализация тепловой карты отображает абсолютное значение вклада в предсказание указанного класса (красный цвет для положительных и синий цвета для отрицательных вкладов). Такие представления тепловой карты полезны для визуального распознавания наиболее подходящих датчиков для прогнозирования (области, выделенные красным цветом) и выявления комбинаций датчиков с общими шаблонами во вкладках. Обратите внимание, что датчик может иметь как положительный, так и отрицательный вклад в последовательности из 1000 измерений. Таблица 10 показывает статистическую сводку максимальных атрибутов на каждой карте датчиком. Атрибуты показаны как относительные значения в диапазоне от 0,0 до 1,0 о максимальном положительном или отрицательном вкладе карты в каждом случае. Кроме того, мы также показываем коробчатую диаграмму, чтобы дать полное описание изменения вкладов датчика. Этот статистический анализ направлен на то, чтобы показать, в какой степени датчик положительно / отрицательно влияет на прогнозирование цели.На рис. 5 показаны карты чувствительности к окклюзии цели Valve для различных состояний деградации. Шаблоны датчиков с положительным вкладом в прогнозирование состояний отмечают все похожие области, особенно выделяя вклад датчиков №6 — №9 (датчики давления). Сходство карт указывает на то, что аналогичные комбинации датчиков имеют отношение к прогнозам, намекая на то, что абсолютное значение показаний датчиков может иметь решающее значение для прогнозирования состояния, а не различные комбинации датчиков. А именно, датчики давления P1, PS2 и PS3 являются датчиками с наивысшим положительным вкладом в прогнозирование всех трех состояний в соответствии с графическим представлением (рис. 6) атрибутов и статистической сводкой, приведенными в таблице 10. Карты чувствительности к окклюзии На рисунке 7 показаны соответствующие показания датчика для охладителя. В этом случае на карте видны более сложные комбинации датчиков, чем у цели Valve, что позволяет предположить, что большее количество датчиков имеет отношение к прогнозированию состояний деградации.Для каждого случая выделяются разные области изображения. Интересно, что паттерн активации пониженной эффективности, по-видимому, дополняет паттерн активации Close Failure (см. Рисунок 7b, c). Этот вывод указывает на хорошую разделимость состояний в CNN, поскольку различные комбинации функций участвуют в предсказании каждого состояния. Более подробный анализ атрибуции из графического представления изображения на Рисунке 8 показывает, что датчики №8, №9 и №10 (датчики давления PS3 – PS5) вносят положительный вклад в снижение эффективности, в то время как они оказывают подавляющее влияние в режимах полной эффективности и Закрыть отказ. Для состояния полной эффективности сообщается о многих положительных датчиках, где датчики № 3 — № 5 (мощность двигателя EPS1 и объемный расход FS1 / 2) важны в соответствии с картой чувствительности (см. Рисунок 7a). Прогнозирование состояний Close Failure, по-видимому, включает сложную комбинацию показаний датчиков, поскольку карта чувствительности описывает в основном отрицательные вклады почти всех датчиков (см. Рисунок 7c). Тем не менее, датчики № 1 и № 2 (эффективность охлаждения CE и мощность охлаждения CP), а также датчики № 5 и № 6 (датчик потока FS2 и датчик давления PS1) показывают некоторые незначительные положительные результаты для этой цели.На рисунке 9 показаны карты чувствительности к окклюзии целевой внутренней утечки насоса для состояний «Нет утечки», «Слабая утечка» и «Серьезная утечка». Во всех трех случаях сложные комбинации показаний датчиков способствуют прогнозированию соответствующих состояний, где положительные и отрицательные вклады чередуются вместе с показаниями 1000 датчиков. Анализ карты окклюзии отсутствия утечки (см. Рисунок 9a) и соответствующей коробчатой ​​диаграммы (см. Рисунок 10a) показывает положительный вклад датчиков №3 — №6 (мощность двигателя EPS1, датчики потока FS1 / 2, датчик давления PS1) для прогнозирования состояния отсутствия утечки.Что касается карт окклюзии слабой утечки и серьезной утечки (см. Рис. 9b, c), карты показывают, что паттерны активации этих состояний дополняют друг друга, поскольку положительные вносящие вклад области в каждом случае не вносят вклад в прогнозирование другого состояния. Эта атрибуция намекает на четкое разделение между состояниями Слабая утечка и Серьезная утечка в модели CNN. На рисунке 11 показаны карты чувствительности к окклюзии для цели гидравлического аккумулятора, а на рисунке 12 показано распределение значений атрибуции каждого датчика для прогнозирования различные состояния деградации.Карты чувствительности оптимального давления и близкого отказа (рис. 11a, c) выделяют группу датчиков, тем самым выявляя более сложные шаблоны датчиков, участвующие в этих прогнозах. Показания датчиков №11–13 (датчик давления PS6, КПД SE и датчик температуры TS1) выделены в обоих случаях, в то время как для прогнозирования оптимального давления датчики №4 и №5 (объемный расход) выделены, а для закрытия Датчики отказов №6 и №7 (датчики давления PS1 и PS2). Согласно результатам анализа атрибуции, мы стремимся оптимизировать модель ML, сокращая данные датчиков только до тех датчиков, которые отмечены как очень актуальные для данной цели.Для этого мы фильтруем атрибуты датчиков (см. Таблицу 10) по пороговому значению θ≥0,5, чтобы выбрать те датчики, которые вносят положительный вклад, по крайней мере, с 50% в функции для прогнозирования состояния. Датчики, превышающие эту степень фильтрации, выделены жирным шрифтом в таблице 10. Применяя этот подход к четырем целевым значениям переменных состояния, мы можем уменьшить количество датчиков до трех для клапана, 12 для охладителя, 16 для насоса и 9 для аккумулятора. Эти результаты показывают, что только в случае Valve и Accumulator сокращение функций представляет интерес, и мы решаем построить модели CNN для этих двух целей, следуя методологии, описанной в разделе 6. Для цели Valve мы обучаем модель CNN на показаниях датчиков давления (PS1 – PS3). Результаты классификации такие же, как и для полного набора датчиков (см. Таблицу 5). Для цели «Аккумулятор» мы снова обучаем модель CNN с помощью датчиков №3–8 (мощность двигателя EPS1, объемный расход FS1 / 2, датчики давления PS1 – PS3) и датчиков №11–13 (датчик давления PS6, коэффициент полезного действия SE. и датчик температуры TS1). В этом случае результаты классификации немного лучше, чем у полного набора датчиков, достигающих MCC 0.983 и точность 0,993 против MCC 0,982 и точность 0,947 со всем набором датчиков.

    9. Выводы

    В этом исследовании мы представили результаты приложения для мониторинга состояния на основе глубокого обучения на примере мультисенсорного набора данных гидравлической установки из литературы. Во время разработки решения мы рассмотрели несколько важных аспектов приложений мониторинга состояния на основе машинного обучения, среди которых качество прогнозирования и интерпретируемость модели являются наиболее важными аспектами.

    Мы разработали CNN с одномерной архитектурой, чтобы фиксировать временную эволюцию сигнала датчика. Модели CNN для каждой переменной состояния были близки к тем, о которых сообщалось в предыдущем исследовании набора данных [17,33]. В этих предыдущих исследованиях была проанализирована производительность нескольких классификаторов с использованием частотно-временных характеристик и представлены результаты по выбору и сокращению функций. Основное отличие нашей работы от предыдущих исследований заключается в способности модели CNN работать напрямую с многомерными данными временных рядов без явного проектирования функций.Во-вторых, наша работа была направлена ​​на более глубокий анализ классификационных моделей. Помимо анализа эффективности классификации, мы также исследовали качество обнаружения неисправностей, детализируя важность точного и полного обнаружения, поскольку системы мониторинга состояния не должны иметь ложных сигналов тревоги и отклонять отказы. Качество классификатора оценивалось MCC, надежным показателем дисбаланса классов, который является частой проблемой при мониторинге состояния из-за нехватки репрезентативных наборов данных о режимах отказа по сравнению с данными при нормальной эксплуатации. Несмотря на то, что система мониторинга состояния оказалась очень точной, мы проанализировали ошибочные классификации в матрице неточностей, чтобы получить более глубокое представление о шаблонах неправильной классификации. Этот анализ выявил неправильную классификацию между аналогичными уровнями деградации переменной состояния и подтвердил необходимость должным образом характеризовать неисправности при проектировании системы мониторинга состояния, поскольку слишком точные уровни обнаружения неисправностей могут затруднить работу системы с высокоточными прогнозами.Правильная характеристика неисправностей — распространенная проблема при диагностике неисправностей. Такая характеристика может быть сделана вручную по критериям специалиста в данной области или систематически на основе исторических отказов из базы данных отказов или системного журнала [42] с использованием методов разбивки компонентов или статистического анализа отказов и простоев.

    Во второй части работы мы сосредоточились на интерпретируемости моделей CNN. Цель заключалась в том, чтобы проанализировать, как каждый датчик способствует прогнозированию переменной состояния, чтобы оптимизировать количество датчиков.Первоначально модели CNN были построены на полном наборе мультисенсорных данных. Анализ атрибуции с помощью карт окклюзии предоставил полезную высокоуровневую информацию о том, какие датчики положительно влияют на прогнозирование состояния деградации. Хотя для целей Cooler и Pump этот анализ выявил более сложные комбинации датчиков для прогнозирования переменной состояния, в случае Valve и Hydraulic идентификация соответствующих датчиков была довольно простой, уменьшив количество датчиков до трех и девяти соответственно.Проверка правильности выбора датчика посредством построения моделей CNN на сокращенном наборе признаков подтвердила адекватность выбора признаков, поскольку точность классификации осталась одинаковой для обеих моделей.

    Цель представленного здесь исследования состояла в том, чтобы продемонстрировать, как анализ атрибуции данных изображения сенсора CNN может быть использован в качестве подхода к выбору признаков для уменьшения количества сенсоров во время проектирования системы мониторинга состояния. Пример состояния клапана был довольно наглядным, так как анализ атрибуции выявил три датчика давления.Следовательно, было бы целесообразно сконцентрировать конструкцию контроля состояния клапана только на надлежащем измерении давления в установке.

    В качестве будущего направления исследований мы хотели бы изучить устойчивость модели CNN к отсутствию показаний датчика, поскольку в определенных ситуациях датчик может не работать. Например, при промышленном обслуживании датчик может нуждаться в замене, что часто происходит не сразу. Между тем, система мониторинга состояния может работать с неполными данными датчика и должна оставаться в рабочем состоянии.Это будущее исследование будет сосредоточено на методах завершения по глубине, чтобы изучить представления данных, инвариантные к пропущенным значениям, с использованием разреженных архитектур или специальных подходов к обучению [43].

    Сохранение когерентности после Кента: от оптических коммуникаций до биомедицинской оптики

  • org/ScholarlyArticle»> [1]

    Т.Г. Джаллоренци, Дж. А. Букаро, А. Дандридж, Г. Х. Сигель, Дж. Х. Коул, С. К. Рэшли и Р. Г. Прист, «Технология оптоволоконных датчиков», IEEE Журнал квантовой электроники , т. 18, нет.4. С. 626–665, 1982.

    Google ученый

  • [2]

    Д. Д. Сэмпсон и М. К. Элиас, «Стабилизация полупроводникового лазера с использованием коротких внешних резонаторов», в Proc. 12-я Австралийская конференция по оптоволоконным технологиям , Сидней, Австралия, 6–9 декабря, стр. 151–154, 1987.

  • [3]

    Д.Т. Кэссиди, «Обнаружение следовых газов с использованием диодно-лазерного передатчика на основе InGaAsP 1,3 мкм. модулей », Applied Optics , vol.27, нет. 3. С. 610–614, 1988.

    . Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»> [4]

    Г. Стюарт, У. Джонстон, JRP Bain, К. Ракстон и К. Даффин, «Восстановление абсолютных форм линий поглощения газа с помощью перестраиваемой диодной лазерной спектроскопии с модуляцией длины волны — Часть I: теоретический анализ. » Журнал световой волны , вып. 29, нет. 6. С. 811–821, 2011.

    . Google ученый

  • [5]

    J.Х. Ван Флек и Д. Миддлтон, «Спектр ограниченного шума», in Proceedings of the Institute of Electrical and Electronics Engineers , vol. 54, стр. 2–19, 1966.

    Google ученый

  • [6]

    Р. Х. Браун и Р. К. Твисс, «Корреляция между фотонами в двух когерентных лучах света», Nature , т. 177, нет. 4497, стр. 27–29, 1956.

    Google ученый

  • org/Book»> [7]

    H.З. Камминс и Э. Р. Пайк, ред., Корреляция фотонов и спектроскопия биений света . Институт перспективных исследований НАТО, Нью-Йорк: Пленум, 1973 г.

    Google ученый

  • [8]

    А. Р. Томпсон, Дж. М. Моран и Г. В. Свенсон, Интерферометрия и синтез в радиоастрономии . Нью-Йорк: Wiley, 1986.

    Google ученый

  • [9]

    Д. А. Джексон и Дж.Д. К. Джонс, «Предлагаемые топологии для оптоволоконного цифрового коррелятора с ограничением 1 ГГц», Optics Letters , vol. 11, вып. 12. С. 824–826, 1986.

    Google ученый

  • [10]

    К. П. Джексон и Х. Дж. Шоу, «Волоконно-оптические процессоры с линией задержки», в Optical Signal Processing , J. L. Horner Ed., New York: Academic Press, 1987.

    Google ученый

  • [11]

    B.Мослехи, Дж. У. Гудман, М. Тур и Х. Дж. Шоу, «Обработка сигналов с помощью оптоволоконной решетки», in Proceedings of the IEEE , vol. 72, стр. 909–930, 1984.

    Google ученый

  • [12]

    Д. Д. Сэмпсон и Д. А. Джексон, «Генерация высокоскоростных оптических импульсов с использованием одномодовых волоконно-оптических сетей», Review of Scientific Instruments , vol. 62, нет. 1. С. 36–41, 1991.

    Google ученый

  • [13]

    Дж.Л. Халлетт и Т. В. Муой, «Усилитель приема с обратной связью для оптических систем передачи», IEEE Transactions on Communications , vol. 24, вып. 10. С. 1180–1185, 1976.

    Google ученый

  • [14]

    Д. Д. Сэмпсон и Д. А. Джексон, «Экспериментальная реализация многоканального цифрового коррелятора на основе волоконной оптики», Optics Letters , vol. 16, нет. 23, стр. 1899–1901, 1991.

    Google ученый

  • [15]

    D.Д. Сэмпсон, В. Т. Дав и Д. А. Джексон, «Многоканальный цифровой коррелятор с оптоволоконной линией задержки с высокой пропускной способностью», Applied Optics , vol. 32, нет. 21. С. 3905–3916, 1993.

    . Google ученый

  • [16]

    Д. Д. Сэмпсон и Д. А. Джексон, «Система когерентной волоконно-оптической связи, использующая полностью оптическую корреляционную обработку», Optics Letters , vol. 15, нет. 10. С. 585–587, 1990.

    . Google ученый

  • [17]

    М.E. Marhic и Y. L. Chang, «Импульсное кодирование и когерентное декодирование в волоконно-оптических лестничных сетях», Electronics Letters , vol. 25, нет. 22. С. 1535–1536, 1989.

    . Google ученый

  • [18]

    Ю. Л. Чанг и М. Э. Мархик, «Волоконно-оптические лестничные сети для обратного декодирования когерентного CDMA», Journal of Lightwave Technology , vol. 10, вып. 12. С. 1952–1962, 1992.

    Google ученый

  • [19]

    С.Делисл и П. Чиело, «Применение модуляции спектра для передачи данных», Canadian Journal of Physics , vol. 53, нет. 11. С. 1047–1053, 1975.

    . Google ученый

  • [20]

    JP Goedgebuer, H. Porte и A. Hamel, «Электрооптическая модуляция лазерных диодов с многопродольной модой — демонстрация на длине волны 850 нм с одновременной передачей данных посредством когерентного мультиплексирования», IEEE Journal of Quantum Electronics , т.23, нет. 7. С. 1135–1144, 1987.

    . Google ученый

  • [21]

    С. А. Аль-Чалаби, Б. Калшоу, Д. Э. Н. Дэвис, «Частично когерентные источники в интерферометрических датчиках», в Proc. 1-я Международная конференция по оптоволоконным датчикам (IEE) , Лондон, Соединенное Королевство, 26–28 апреля, стр. 132–135, 1983 г.

  • [22]

    Дж. Л. Брукс, Р. Х. Вентворт, Р. К. Янгквист, М. Тур, BY Kim и HJ Shaw, «Когерентное мультиплексирование оптоволоконных интерферометрических датчиков», Journal of Lightwave Technology , vol.3, № 5, с. 1062–1072, 1985.

    Google ученый

  • [23]

    J. P. Goedgebuer и A. Hamel, «Когерентное мультиплексирование с использованием параллельной матрицы электрооптических модуляторов и многомодовых полупроводниковых лазеров», IEEE Journal of Quantum Electronics , vol. 23, нет. 12. С. 2224–2237, 1987.

    . Google ученый

  • [24]

    Д. Д. Сэмпсон, Р. А. Гриффин и Д. А. Джексон, «Фотонный CDMA посредством когерентной согласованной фильтрации с использованием кодирования с временной адресацией в оптических лестничных сетях», Journal of Lightwave Technology , vol.12, вып. 11. С. 2001–2010, 1994.

    Google ученый

  • [25]

    Д. Д. Сэмпсон, М. Каллеха и Р. А. Гриффин, «Характеристики перекрестных помех когерентных фотонных сетей CDMA с временной адресацией», IEEE Transactions on Communications , vol. 46, нет. 3. С. 338–348, 1998.

    . Google ученый

  • [26]

    Р. А. Гриффин, Д. Д. Сэмпсон и Д. А. Джексон, «Демонстрация передачи данных с использованием когерентной корреляции для восстановления кодированной последовательности импульсов», IEEE Photonics Technology Letters , vol.4, вып. 5. С. 513–515, 1992.

    . Google ученый

  • [27]

    Р. А. Гриффин, Д. Д. Сэмпсон и Д. А. Джексон, «Оптическое фазовое кодирование для сетей множественного доступа с кодовым разделением каналов», IEEE Photonics Technology Letters , vol. 4, вып. 12. С. 1401–1404, 1992.

    . Google ученый

  • [28]

    Дж. А. Салехи, А. М. Вайнер и Дж. П. Херитэдж, «Системы связи многостанционного доступа с кодовым разделением когерентных ультракоротких световых импульсов», Journal of Lightwave Technology , vol.8, вып. 3. С. 478–491, 1990.

    . Google ученый

  • [29]

    А. М. Вайнер, Дж. П. Херитаж и Э. М. Киршнер, «Формирование фемтосекундных импульсов высокого разрешения», Журнал Оптического общества Америки B-Optical Physics , vol. 5, вып. 8. С. 1563–1572, 1988.

    . Google ученый

  • [30]

    Р. А. Гриффин, Д. Д. Сэмпсон и Д. А. Джексон, «Модификация оптической когерентности с использованием спектрального фазового кодирования для использования в системах множественного доступа с фотонным кодовым разделением», Electronics Letters , vol.29, нет. 25. С. 2214–2216, 1993.

    . Google ученый

  • [31]

    Р. А. Гриффин, Д. Д. Сэмпсон и Д. А. Джексон, «Кодирование когерентности для сетей множественного доступа с фотонным кодовым разделением каналов», Journal of Lightwave Technology , vol. 13, нет. 9. С. 1826–1837, 1995.

    Google ученый

  • [32]

    Дж. У. Гудман, Статистическая оптика . Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья, 2000.

    Google ученый

  • [33]

    П. Хили, «Определение размеров оптоволоконной системы связи с множественным доступом с расширенным спектром», Optics Letters , vol. 12, вып. 6. С. 425–427, 1987.

    . Google ученый

  • [34]

    К. В. Чу и Ф. М. Дики, «Оптическое когерентное мультиплексирование для межпроцессорной связи», Optical Engineering , vol. 30, нет.3. С. 337–344, 1991.

    . Google ученый

  • [35]

    Р. Х. Вентворт, «Теоретические шумовые характеристики когерентно-мультиплексированных интерферометрических датчиков», Journal of Lightwave Technology , vol. 7, вып. 6. С. 941–956, 1989.

    . Google ученый

  • [36]

    П. Р. Прукнал и М. А. Санторо, «Волоконно-оптическая локальная сеть с расширенным спектром с использованием оптической обработки», Journal of Lightwave Technology , vol.4, вып. 5. С. 547–554, 1986.

    . Google ученый

  • [37]

    Д. Брэди и С. Верду, «Полуклассический анализ множественного доступа с оптическим кодовым разделением», IEEE Transactions on Communications , vol. 39, нет. 1. С. 85–93, 1991.

    Google ученый

  • [38]

    Д. Д. Сэмпсон, Г. Дж. Пендок и Р. А. Гриффин, «Многостанционная связь с фотонным кодовым разделением каналов», Fiber and Integrated Optics , vol.16, нет. 2. С. 129–157, 1997.

    Google ученый

  • [39]

    Г. Дж. Пендок, М. Дж. Л. Кэхилл и Д. Д. Сэмпсон, «Демонстрация фотонного мультиплексирования с кодовым разделением каналов на нескольких гигабитах в секунду», Electronics Letters , vol. 31, нет. 10. С. 819–820, 1995.

    . Google ученый

  • [40]

    Г. Дж. Пендок и Д. Д. Сэмпсон, «Повышение пропускной способности когерентно-мультиплексированных систем связи с помощью дифференциального обнаружения», IEEE Photonics Technology Letters , vol.7, вып. 12. С. 1504–1506, 1995.

    . Google ученый

  • [41]

    Г. Дж. Пендок и Д. Д. Сэмпсон, «Шум в волоконно-оптических системах с когерентным мультиплексированием», Applied Optics , vol. 36, нет. 36, pp. 9536–9540, 1997.

    Google ученый

  • [42]

    Г. Дж. Пендок и Д. Д. Сэмпсон, «Пропускная способность сетей cdma с когерентным мультиплексированием», Optics Communications , vol.143, нет. 1–3, стр. 109–117, 1997.

    Google ученый

  • [43]

    М. Х. Рив, А. Р. Ханвикс, У. Чжао, С. Г. Метли, Л. Бикерс и С. Хорнунг, «Спектральное срезание светодиодов для одномодовых приложений локальной петли», Electronics Letters , vol. 24, вып. 7. С. 389–390, 1988.

    . Google ученый

  • [44]

    Д. Д. Сэмпсон и В. Т. Холлоуэй, «Спектрально-однородный широкополосный источник ASE мощностью 100 мВт для систем WDM с разделением спектра», Electronics Letters , vol.30, нет. 19, с. 1611–1612, 1994.

    Google ученый

  • [45]

    М. Тачибана, Р. И. Лэминг, П. Р. Моркель и Д. Н. Пейн, «Волоконный усилитель, легированный эрбием, со сглаженным спектром усиления», IEEE Photonics Technology Letters , vol. 3, вып. 2. С. 118–120, 1991.

    . Google ученый

  • [46]

    Д. Д. Сэмпсон и В. Т. Холлоуэй, «Передача WDM-канала со срезанным спектром 622 Мбит / с на 60 км по бездисперсионному волокну на длине волны 1550 нм», Electronics Letters , vol.30, нет. 21. С. 1767–1768, 1994.

    . Google ученый

  • [47]

    А. Дж. Китинг, У. Т. Холлоуэй и Д. Д. Сэмпсон, «Снижение шума с прямой связью некогерентного света для передачи с разделением спектра на 2,5 Гбит / с», IEEE Photonics Technology Letters , vol. 7, вып. 12. С. 1513–1515, 1995.

    . Google ученый

  • [48]

    А. Дж. Китинг и Д. Д. Сэмпсон, «Снижение шума избыточной интенсивности в спектрально-срезанном некогерентном свете для приложений WDM», Journal of Lightwave Technology , vol.15, нет. 1. С. 53–61, 1997.

    Google ученый

  • [49]

    У. Т. Холлоуэй, А. Дж. Китинг и Д. Д. Сэмпсон, «Многоволновой источник для сетей доступа WDM с разделением спектра и локальных сетей», IEEE Photonics Technology Letters , vol. 9, вып. 7. С. 1014–1016, 1997.

    . Google ученый

  • [50]

    Р. Д. Т. Лаудер, Дж. М. Бэдкок, В. Т. Холлоуэй и Д. Д. Сэмпсон, «Кольцевая сеть WDM, использующая совместно используемый многоволновый некогерентный источник», IEEE Photonics Technology Letters , vol.10, вып. 2. С. 294–296, 1998.

    . Google ученый

  • [51]

    Г. Дж. Пендок и Д. Д. Сэмпсон, «Характеристики передачи высокоскоростных систем WDM с разделением спектра», Journal of Lightwave Technology , vol. 14, вып. 10. С. 2141–2148, 1996.

    . Google ученый

  • [52]

    С. Д. Персоник, «Линейность основной полосы частот и выравнивание в волоконно-оптических цифровых системах связи», Bell System Technical Journal , vol.52, нет. 7. С. 1175–1194, 1973.

    Google ученый

  • [53]

    Д. Маркузе, «Расчет вероятности битовой ошибки для световолновой системы с оптическими усилителями и гауссовским шумом после обнаружения», Journal of Lightwave Technology , vol. 9, вып. 4. С. 505–513, 1991.

    . Google ученый

  • [54]

    Г. Дж. Пендок и Д. Д. Сэмпсон, «Отношение сигнал / шум модулированных источников АЗЭ, передаваемых по дисперсионному волокну», IEEE Photonics Technology Letters , vol.9, вып. 7. С. 1002–1004, 1997.

    . Google ученый

  • [55]

    Р. А. Гриффин, Д. А. Джексон и Д. Д. Сэмпсон, «Когерентные и шумовые свойства полупроводниковых лазеров Фабри-Перо с переключением усиления», IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics , vol. 1, вып. 2. С. 569–576, 1995.

    . Google ученый

  • [56]

    М. Дж. Л. Кэхилл, Г. Дж. Пендок и Д.Д. Сэмпсон, «Прямая модуляция лазеров с переключением усиления с низким коэффициентом ошибок, обратная к нулю», Optical and Quantum Electronics , vol. 28, вып. 9. С. 1181–1185, 1996.

    . Google ученый

  • [57]

    Д. С. Сео, Х. Ф. Лю, Д. Ю. Ким и Д. Д. Сэмпсон, «Зависимость мощности инжекции и длины волны лазера Фабри-Перо с переключением усиления с внешней затравкой», Applied Physics Letters , vol. 67, нет. 11. С. 1503–1505, 1995.

    . Google ученый

  • [58]

    D.Хуанг, Э. А. Свенсон, К. П. Лин, Дж. С. Шуман, В. Г. Стинсон, В. Чанг, М. Р. Хи, Т. Флотт, К. Грегори, К. А. Пулиафито и Дж. Г. Фудзимото, «Оптическая когерентная томография», Science , vol. 254, нет. 5035, стр. 1178–1181, 1991.

    Google ученый

  • [59]

    Д. Д. Сэмпсон и Т. Р. Хиллман, «Оптическая когерентная томография», в журнале «Лазеры и современные оптические методы в биологии», , том. 4, G. Palumbo и R. Pratesi, Eds.Кембридж, Великобритания: Королевское химическое общество, 2004 г., стр. 481–571.

    Google ученый

  • [60]

    Т. Р. Хиллман и Д. Д. Сэмпсон, «Влияние водной дисперсии и поглощения на осевое разрешение в оптической когерентной томографии сверхвысокого разрешения», Optics Express , vol. 13, нет. 6. С. 1860–1874, 2005.

    . Google ученый

  • [61]

    Э. Д. Дж. Смит, А. В.Звягин, Д. Д. Сэмпсон, «Компенсация дисперсии в реальном времени в сканирующей интерферометрии», Optics Letters , vol. 27, нет. 22, стр. 1998–2000, 2002.

    Google ученый

  • [62]

    Дж. К. Ранка, Р. С. Винделер и А. Дж. Стенц, «Генерация видимого континуума в оптических волокнах с микроструктурой воздух-диоксид кремния с аномальной дисперсией при 800 нм», Optics Letters , vol. 25, нет. 1. С. 25–27, 2000.

    Google ученый

  • [63]

    E.Д. Дж. Смит, С. К. Мур, Н. Вада, В. Чуджо и Д. Д. Сэмпсон, «Интерферометрия в спектральной области для оптических датчиков с использованием негауссовских широкополосных источников», IEEE Photonics Technology Letters , vol. 13, нет. 1. С. 64–66, 2001.

    Google ученый

  • [64]

    Э. Д. Дж. Смит, Н. Вада, В. Чуджо и Д. Д. Сэмпсон, «OCDR высокого разрешения с использованием источника суперконтинуума 1,55 мкм и квадратурного спектрального детектирования», Electronics Letters , vol.37, нет. 21. С. 1305–1307, 2001.

    . Google ученый

  • [65]

    Р. Трипати, Н. Нассиф, Дж. С. Нельсон, Б. Х. Парк и Дж. Ф. де Бур, «Формирование спектра для негауссовых спектров источников в оптической когерентной томографии», Optics Letters , vol. 27, нет. 6. С. 406–408, 2002.

    . Google ученый

  • [66]

    Б. Повазай, К. Бижева, А. Унтерхубер, Б. Херманн, Х.Sattmann, A. F. Fercher, W. Drexler, A. Apolonski, W. J. Wadsworth, J. C. Knight, P. S. J. Russell, M. Vetterlein, E. Scherzer, «Оптическая когерентная томография с субмикронным осевым разрешением», Optics Letters , vol. 27, нет. 20. С. 1800–1802, 2002.

    Google ученый

  • [67]

    Д. Д. Сэмпсон, Н. Вада, К. Китайма и В. Чуджо, «Демонстрация реконфигурируемого полностью оптического преобразования кода для фотонного мультиплексирования с кодовым разделением и создания сетей», Electronics Letters , vol.36, нет. 5. С. 445–447, 2000.

    Google ученый

  • [68]

    Дж. У. Гудман, Спекл-явления в оптике: теория и приложения . Englewood: Roberts & Company, 2007.

  • [69]

    J. C. Dainty, Лазерные спеклы и родственные явления , второе изд. Гейдельберг: Springer, 1984.

    Google ученый

  • [70]

    Дж. М. Шмитт, С.Х. Сян и К. М. Юнг, «Спекл в оптической когерентной томографии», Journal of Biomedical Optics , vol. 4, вып. 1. С. 95–105, 1999.

    . Google ученый

  • [71]

    Т. Р. Хиллман, С. Г. Ади, В. Симанн, Дж. Дж. Армстронг, С. Л. Жак и Д. Д. Сэмпсон, «Корреляция статических спеклов со свойствами образца в оптической когерентной томографии», Optics Letters , vol. 31, нет. 2. С. 190–192, 2006.

    Google ученый

  • [72]

    B.Ф. Кеннеди, Т. Р. Хиллман, А. Куратоло и Д. Д. Сэмпсон, «Уменьшение спеклов в оптической когерентной томографии путем компаундирования деформаций», Optics Letters , vol. 35, нет. 14. С. 2445–2447, 2010.

    . Google ученый

  • [73]

    Б. Ф. Кеннеди, А. Куратоло, Т. Р. Хиллман, К. М. Сондерс и Д. Д. Сэмпсон, «Уменьшение пятен на изображениях оптической когерентной томографии с использованием вязкоупругости тканей», Journal of Biomedical Optics , vol.16, нет. 2, 2011.

  • [74]

    Д. Д. Сэмпсон, «Оптическое биоимиджинг 2010: видеть больше, глубже, быстрее», IEEE Photonics Journal , vol. 3, вып. 2. С. 278–283, 2011.

    MathSciNet Google ученый

  • [75]

    Дж. Клементс, А.В. Звягин, К.К.М.Б.Д. Сильва, Т. Ваннер, Д.Д. Сэмпсон и В.А. Каулинг, «Оптическая когерентная томография как новый инструмент для неразрушающего измерения толщины оболочки семян люпина», Селекция растений , т.123, нет. 3. С. 266–270, 2004.

    . Google ученый

  • [76]

    С. Г. Ади, Т. Р. Хиллман и Д. Д. Сэмпсон, «Обнаружение многократного рассеяния в оптической когерентной томографии с использованием пространственного распределения векторов Стокса», Optics Express , vol. 15, нет. 26, стр. 18033–18049, 2007.

    Google ученый

  • [77]

    Т. Р. Хиллман, А. Куратоло, Б. Ф. Кеннеди и Д.Д. Сэмпсон, «Обнаружение многократного рассеяния в оптической когерентной томографии с помощью спекл-корреляции угловых B-сканов», Optics Letters , vol. 35, нет. 12. С. 1998–2000, 2010.

    Google ученый

  • [78]

    Д. Д. Сэмпсон и Д. А. Джексон, «Волоконно-оптическая сеть с расширенным спектром, основанная на импульсной когерентной корреляции», Electronics Letters , vol. 26, вып. 19. С. 1550–1552, 1990.

    . Google ученый

  • [79]

    К.Ф. Квонг, Д. Янкелевич, К. К. Чу, Дж. П. Херитэдж и А. Динес, «Механическая сканирующая оптическая линия задержки 400 Гц», Optics Letters , vol. 18, нет. 7. С. 558–560, 1993.

    . Google ученый

  • [80]

    Р. Н. Терстон, Дж. П. Херитэдж, А. М. Вайнер и В. Дж. Томлинсон, «Анализ синтеза формы пикосекундных импульсов с помощью спектральной маскировки в решетчатом компрессоре импульсов», IEEE Journal of Quantum Electronics , vol.22, нет. 5. С. 682–696, 1986.

    . Google ученый

  • [81]

    Дж. Дж. Терни, Б. Э. Баума и Дж. Г. Фудзимото, «Высокоскоростное сканирование фазовой и групповой задержки с помощью линии задержки на основе решетки», Optics Letters , vol. 22, нет. 23. С. 1811–1813, 1997.

    . Google ученый

  • [82]

    А. М. Роллинз, М. Д. Кулькарни, С. Язданфар, Р. Унг-Аруниави и Дж.А. Изатт, « In vivo оптическая когерентная томография с частотой видео», Optics Express , vol. 3, вып. 6. С. 219–228, 1998.

    . Google ученый

  • [83]

    К. К. М. Б. Д. Сильва, А. В. Звягин и Д. Д. Сэмпсон, «Линия оптической задержки с расширенным диапазоном быстрого сканирования для биомедицинской интерферометрической визуализации», Electronics Letters , vol. 35, нет. 17. С. 1404–1406, 1999.

    . Google ученый

  • [84]

    А.В. Звягин, Д. Д. Сэмпсон, «Ахроматический оптический фазовращатель-модулятор», Optics Letters , vol. 26, вып. 4. С. 187–189, 2001.

    . Google ученый

  • [85]

    Звягин А.В., Эд Дж. Смит и Д.Д. Сэмпсон, «Характеристики задержки и дисперсии оптической линии задержки в частотной области для сканирующей интерферометрии», журнал Оптического общества Америки A-Optics Image Science and Vision , т. 20, нет.2. С. 333–341, 2003.

    . Google ученый

  • [86]

    Р. Барер, «Рефрактометрия и интерферометрия живых клеток», журнал Оптического общества Америки, , вып. 47, нет. 6. С. 545–556, 1957.

    Google ученый

  • [87]

    GJ Tearney, ME Brezinski, JF Southern, BE Bouma, MR Hee и JG Fujimoto, «Определение показателя преломления сильно рассеивающих человеческих тканей с помощью оптической когерентной томографии», Optics Letters , vol. .20, нет. 21. С. 2258–2260, 1995.

    . Google ученый

  • [88]

    С. А. Александров, А. В. Звягин, К. К. М. Б. Д. Сильва, Д. Д. Сэмпсон, «Бифокально-оптическая когерентная рефрактометрия мутных сред», Optics Letters , vol. 28, вып. 2. С. 117–119, 2003.

    . Google ученый

  • [89]

    А. В. Звягин, К. К. М. Б. Д. Сильва, С. А. Александров, Т. Р. Хиллман, J. J.Армстронг, Т. Цузуки и Д. Д. Сэмпсон, «Томография показателя преломления мутных сред с помощью бифокальной оптической когерентной рефрактометрии», Optics Express , vol. 11, вып. 25. С. 3503–3517, 2003.

    . Google ученый

  • [90]

    AM Zysk, SG Adie, JJ Armstrong, MS Leigh, A. Paduch, DD Sampson, FT Nguyen и SA Boppart, «Измерение показателя преломления иглой с использованием низкокогерентной интерферометрии», Optics Letters , т.32, нет. 4. С. 385–387, 2007.

    Google ученый

  • [91]

    А. М. Зиск, Д. Л. Маркс, Д. Ю. Лю и С. А. Боппарт, «Игольчатая рефрактометрия отражения рассеивающих образцов с использованием когерентно-стробируемого детектирования», Optics Express , vol. 15, нет. 8. С. 4787–4794, 2007.

    . Google ученый

  • [92]

    Р. А. Маклафлин, Л. Сколаро, П. Роббинс, К. Сондерс, С.Л. Жак и Д. Д. Сэмпсон, «Параметрическая визуализация рака с помощью оптической когерентной томографии», Journal of Biomedical Optics , vol. 15, нет. 4. С. 046029, 2010.

    . Google ученый

  • [93]

    С. Г. Ади, Б. Ф. Кеннеди, Дж. Дж. Армстронг, С. А. Александров и Д. Д. Сэмпсон, «Звуковая частота in vivo, оптическая когерентная эластография», Physics in Medicine and Biology , vol. 54, нет. 10. С. 3129–3139, 2009.

    Google ученый

  • [94]

    Б. Ф. Кеннеди, Т. Р. Хиллман, Р. А. Маклафлин, Б. К. Куирк и Д. Д. Сэмпсон, « In vivo динамическая оптическая когерентная эластография с использованием кольцевого привода», Optics Express , vol. 17, нет. 24. С. 21762–21772, 2009.

    . Google ученый

  • [95]

    С. Г. Ади, Х. Лян, Б. Ф. Кеннеди, Р. Джон, Д. Д. Сэмпсон и С. А.Боппарт, «Спектроскопическая оптическая когерентная эластография», Optics Express , vol. 18, нет. 25. С. 25519–25534, 2010.

    . Google ученый

  • [96]

    Б. Ф. Кеннеди, Х. Лян, С. Г. Ади, Д. К. Герстманн, Б. К. Квирк, С. А. Боппарт и Д. Д. Сэмпсон, « In vivo трехмерная оптическая когерентная эластография», Optics Express , vol. 19, нет. 7. С. 6623–6634, 2011.

    . Google ученый

  • [97]

    Дж.Ф. Гринлиф, М. Фатеми и М. Инсана, «Избранные методы визуализации упругих свойств биологических тканей», Annual Review of Biomedical Engineering , vol. 5. С. 57–78, 2003.

    Google ученый

  • [98]

    Р. Мутупиллай, Д. Дж. Ломас, П. Дж. Россман, Дж. Ф. Гринлиф, А. Мандука и Р. Л. Эман, «Магнитно-резонансная эластография путем прямой визуализации распространяющихся акустических волн деформации», Science , vol.269, нет. 5232, стр. 1854–1857, 1995.

    Google ученый

  • [99]

    Дж. М. Шмитт, «ОКТ-эластография: визуализация микроскопической деформации и деформации ткани», Optics Express , vol. 3, вып. 6. С. 199–211, 1998.

    . Google ученый

  • [100]

    Б. Ф. Кеннеди, С. Лойч, Р. А. Маклафлин, Л. Сколаро, П. Ригби и Д. Д. Сэмпсон, «Фибриновый фантом для использования в оптической когерентной томографии», Journal of Biomedical Optics , vol.15, нет. 3, стр. 030507, 2010.

    Google ученый

  • [101]

    А. Куратоло, Б. Ф. Кеннеди и Д. Д. Сэмпсон, «Структурированные трехмерные оптические фантомы для оптической когерентной томографии», Optics Express , vol. 19, 2011 (в печати).

  • [102]

    X. D. Li, C. Chudoba, T. Ko, C. Pitris и J. G. Fujimoto, «Игла формирования изображений для оптической когерентной томографии», Optics Letters , vol. 25, нет. 20, стр.1520–1522, 2000.

    Google ученый

  • [103]

    JC Jung, AD Mehta, E. Aksay, R. Stepnoski и MJ Schnitzer, « In vivo визуализация мозга млекопитающих с использованием одно- и двухфотонной флуоресцентной микроэндоскопии», Journal of Neurophysiology , т. 92, нет. 5. С. 3121–3133, 2004.

    . Google ученый

  • [104]

    Б. К. Куирк, Р. А. Маклафлин, А.Куратоло, Р. В. Кирк, П. Б. Ноубл и Д. Д. Сэмпсон, «Визуализация альвеол легких in situ с помощью игольчатого зонда ОКТ», Journal of Biomedical Optics , vol. 16, нет. 3, с. 036009, 2011.

    Google ученый

  • [105]

    Р.А. Маклафлин, Л. Сколаро, П. Роббинс, С. Хамза, К. Сондерс и Д.Д. Сэмпсон, «Визуализация лимфатических узлов человека с использованием оптической когерентной томографии: потенциал для определения стадии рака», Cancer Research , т.70, нет. 7. С. 2579–2584, 2010.

    . Google ученый

  • [106]

    У. Дрекслер и Дж. Г. Фудзимото (редакторы), Оптическая когерентная томография: технология и применение . Гейдельберг: Springer, 2008.

    Google ученый

  • [107]

    С. А. Боппарт, В. Луо, Д. Л. Маркс и К. В. Синглетари, «Оптическая когерентная томография: возможность фундаментальных исследований и хирургии рака груди под визуальным контролем», Исследование и лечение рака молочной железы, , том.84, нет. 2. С. 85–97, 2004.

    Google ученый

  • [108]

    К. Чжоу, Д. В. Коэн, Й. Х. Ван, Х. К. Ли, А. Э. Мондельблатт, Т. Х. Цай, А. Д. Агирре, Дж. Г. Фуджимото и Дж. Л. Коннолли, «Интегрированная оптическая когерентная томография и микроскопия для ex vivo многомасштабной оценки тканей груди человека », Cancer Research , vol. 70, нет. 24. С. 10071–10079, 2010.

    . Google ученый

  • [109]

    М.J. Cobb, JH Hwang, MP Upton, YC Chen, BK Oelschlager, DE Wood, MB Kimmey и XD Li, «Визуализация субсквамного эпителия Барретта с помощью оптической когерентной томографии сверхвысокого разрешения: исследование гистологической корреляции», Gastrointestinal Endoscopy , т. 71, нет. 2. С. 223–230, 2010.

    . Google ученый

  • [110]

    Дж. Дж. Армстронг, М. С. Ли, И. Д. Уолтон, А. В. Звягин, С. А. Александров, С. Швер, Д.Д. Сэмпсон, Д. Р. Хиллман и П. Р. Иствуд, « In vivo измерение размера и формы верхних дыхательных путей человека с помощью эндоскопической оптической когерентной томографии с большим радиусом действия», Optics Express , vol. 11, вып. 15. С. 1817–1826, 2003.

    Google ученый

  • [111]

    Дж. Дж. Армстронг, М. С. Ли, Д. Д. Сэмпсон, Дж. Х. Уолш, Д. Р. Хиллман и П. Р. Иствуд, «Количественная визуализация верхних дыхательных путей с анатомической оптической когерентной томографией», Американский журнал респираторной и интенсивной терапии , том .173, нет. 2. С. 226–233, 2006.

    . Google ученый

  • [112]

    Ли М.С., Дж. Дж. Армстронг, А. Падуч, Дж. Х. Уолш, Д. Р. Хиллман, П. Р. Иствуд и Д. Д. Сэмпсон, «Анатомическая оптическая когерентная томография для долговременной портативной количественной эндоскопии», IEEE Transactions on Биомедицинская инженерия , т. 55, нет. 4. С. 1438–1446, 2008.

    . Google ученый

  • [113]

    Р.А. Маклафлин, Дж. П. Уильямсон, М. Дж. Филлипс, Дж. Дж. Армстронг, С. Беккер, Д. Р. Хиллман, П. Р. Иствуд и Д. Д. Сэмпсон, «Применение анатомической оптической когерентной томографии для количественной трехмерной визуализации нижних дыхательных путей», Optics Express , vol. 16, нет. 22. С. 17521–17529, 2008.

    . Google ученый

  • [114]

    Дж. Х. Уолш, М. С. Ли, А. Падуч, К. Дж. Мэддисон, Дж. Дж. Армстронг, Д. Д. Сэмпсон, Д. Р. Хиллман и П.Р. Иствуд, «Влияние положения тела на форму и размер глотки у взрослых с синдромом обструктивного апноэ во сне и без него», Sleep , vol. 31, нет. 11. С. 1543–1549, 2008.

    . Google ученый

  • [115]

    Дж. Х. Уолш, М. С. Ли, А. Падуч, К. Дж. Мэддисон, Д. Л. Филип, Дж. Дж. Армстронг, Д. Д. Сэмпсон, Д. Р. Хиллман и П. Р. Иствуд, «Оценка формы и размера глотки с использованием анатомической оптической когерентной томографии у людей. с синдромом обструктивного апноэ во сне и без него », Journal of Sleep Research , vol.17, нет. 2. С. 230–238, 2008.

    . Google ученый

  • [116]

    Р.А. Маклафлин, Дж. Дж. Армстронг, С. Беккер, Дж. Х. Уолш, А. Джайн, Д. Р. Хиллман, П. Р. Иствуд и Д. Д. Сэмпсон, «Дыхательная синхронизация изображений анатомической оптической когерентной томографии дыхательных путей человека», Оптика Экспресс , т. 17, нет. 8. С. 6568–6577, 2009.

    Google ученый

  • [117]

    Дж.П. Уильямсон, Р. А. Маклафлин, М. Дж. Филлипс, Дж. Дж. Армстронг, С. Беккер, Дж. Х. Уолш, Д. Д. Сэмпсон, Д. Р. Хиллман и П. Р. Иствуд, «Использование оптической когерентной томографии для улучшения диагностической и терапевтической бронхоскопии», Chest , vol. 136, нет. 1. С. 272–276, 2009.

    Google ученый

  • [118]

    П. Б. Ноубл, Р. А. Маклафлин, А. Р. Уэст, С. Беккер, Дж. Дж. Армстронг, П. К. Макфон, П. Р. Иствуд, Д. Р. Хиллман, Д.Д. Сэмпсон и Х. У. Митчелл, «Распределение реакций сужения дыхательных путей между поколениями и в точках ветвления, по оценке in vitro с помощью анатомической оптической когерентной томографии», Respiratory Research , vol. 11, вып. 1, DOI: 10.1186 / 1465-9921-11-9 (12 страниц), 2010.

  • [119]

    PB Noble, AR West, RA McLaughlin, JJ Armstrong, S. Becker, PK McFawn, JP Williamson, PR Иствуд, Д. Р. Хиллман, Д. Д. Сэмпсон и Х. У. Митчелл, «Сужение дыхательных путей, оцененное с помощью анатомической оптической когерентной томографии in vitro : динамическая морфология и функция стенки дыхательных путей», Журнал прикладной физиологии , вып.108, нет. 2. С. 401–411, 2010.

    . Google ученый

  • [120]

    JP Williamson, JJ Armstrong, RA McLaughlin, PB Noble, AR West, S. Becker, A. Curatolo, WJ Noffsinger, HW Mitchell, MJ Phillips, DD Sampson, DR Hillman и PR Eastwood, » Измерение размеров дыхательных путей во время бронхоскопии с помощью анатомической оптической когерентной томографии », European Respiratory Journal , vol. 35, нет. 1. С. 34–41, 2010.

    Google ученый

  • [121]

    JP Williamson, RA McLaughlin, WJ Noffsingerl, AL James, VA Baker, A. Curatolo, JJ Armstrong, A. Regli, KL Shepherd, GB Marks, DD Sampson, DR Hillman и PR Eastwood, » Эластические свойства центральных дыхательных путей при обструктивных заболеваниях легких, измеренные с помощью анатомической оптической когерентной томографии », Американский журнал респираторной и реаниматологии , т.183, нет. 5. С. 612–619, 2011.

    Google ученый

  • [122]

    Дж. Дж. Армстронг и Д. Д. Сэмпсон, «Определение расстояния до биологической ткани с использованием волоконно-оптической системы Фабри-Перо, FMCW-интерферометрия с коротким диапазоном настройки», в Proc. ШПИОН (ОФС-14) , т. 4185 (AG Mignani, HC Lefevre, Eds.), Стр. 366–369, 2000.

  • [123]

    Б. Лау, Р. А. Маклафлин, А. Куратоло, Р. В. Кирк, Д. К. Герстманн и Д. Д. Сэмпсон, «Imaging истинная трехмерная эндоскопическая анатомия за счет включения магнитного отслеживания с оптической когерентной томографией: доказательство принципа для дыхательных путей », Optics Express , vol.18, нет. 26, стр. 27173–27180, 2010.

    Google ученый

  • [124]

    AD Люси, AJC King, GA Tetlow, J. Wang, JJ Armstrong, MS Leigh, A. Paduch, JH Walsh, DD Sampson, PR Eastwood и DR Hillman, «Измерение, реконструкция и расход -полевые вычисления глотки человека с приложением к апноэ во сне », IEEE Transactions on Biomedical Engineering , vol. 57, нет. 10. С. 2535–2548, 2010.

    . Google ученый

  • [125]

    Дж.П. Уильямсон, Р. А. Маклафлин, М. Дж. Филлипс, А. Куратоло, Дж. Дж. Армстронг, К. Дж. Мэддисон, Р. Э. Шихан, Д. Д. Сэмпсон, Д. Р. Хиллман и П. Р. Иствуд, «Возможность применения оптической визуализации в реальном времени во время бронхоскопических вмешательств по поводу обструкции центральных дыхательных путей. Журнал бронхологии и интервенционной пульмонологии , vol. 17, нет. 4. С. 307–316, 2010.

    . Google ученый

  • [126]

    П. Д. Паре, «Податливость центральных дыхательных путей при астме выше или ниже? Хорошо или плохо? », Американский журнал респираторной медицины и реанимации, , т.183, нет. 5. С. 563–564, 2011.

    Google ученый

  • [127]

    О. Варгас, Э. К. Чан, Дж. К. Бартон, Х. Г. Риландер и А. Дж. Велч, «Использование агента для уменьшения рассеяния на коже», Лазеры в хирургии и медицине , т. 24, вып. 2. С. 133–141, 1999.

    . Google ученый

  • [128]

    Г. Варгас, К.Ф. Чан, С.Л. Томсен и А.Дж. Велч, «Использование осмотически активных агентов для изменения оптических свойств ткани: влияние на обнаруженный сигнал флуоресценции, измеряемый через кожу», Лазеры в хирургии и Медицина , т.29, нет. 3. С. 213–220, 2001.

    . Google ученый

  • [129]

    Р. Чикки, Ф. С. Павоне, Д. Масси и Д. Д. Сэмпсон, «Увеличение контраста и глубины в двухфотонной микроскопии кожи человека ex vivo с использованием оптических очищающих агентов», Optics Express , т. 13, нет. 7. С. 2337–2344, 2005.

    . Google ученый

  • [130]

    Тучин В.В., Оптическое очищение тканей и крови .Беллингем, штат Вашингтон: SPIE Press, 2006.

    Google ученый

  • [131]

    Дж. М. Шмитт и Г. Кумар, «Турбулентный характер вариаций показателя преломления в биологической ткани», Optics Letters , vol. 21, нет. 16. С. 1310–1312, 1996.

    . Google ученый

  • [132]

    Дж. М. Шмитт и А. Кнуттель, «Модель оптической когерентной томографии гетерогенной ткани», Журнал Оптического общества Америки A-Optics Image Science and Vision , vol.14, вып. 6. С. 1231–1242, 1997.

    . Google ученый

  • [133]

    Дж. М. Шмитт и Г. Кумар, «Свойства оптического рассеяния мягких тканей: модель дискретных частиц», Applied Optics , vol. 37, нет. 13. С. 2788–2797, 1998.

    . Google ученый

  • [134]

    Д. Х. П. Шнейдерхейнце, Т. Р. Хиллман и Д. Д. Сэмпсон, «Модифицированная модель дискретных частиц оптического рассеяния в кожной ткани с учетом многочастичного рассеяния», Optics Express , vol.15, нет. 23. С. 15002–15010, 2007.

    . Google ученый

  • [135]

    К. А. Мортон и Р. М. Макки, «Клиническая точность диагностики кожной злокачественной меланомы», British Journal of Dermatology , vol. 138, нет. 2. С. 283–287, 1998.

    . Google ученый

  • [136]

    К. М. Грин, А. В. Копф, Б. Велкович, Р. С. Барт и М. Дж. Левенштейн, «Точность клинической диагностики злокачественной меланомы», Архив дерматологии , том.126, нет. 6. С. 763–766, 1990.

    . Google ученый

  • [137]

    Б.У. Мерфи, Р.Дж. Вебстер, Б.А. Турлах, С.Дж. Куирк, С.Д. Клей, П.Дж. Хинан и Д.Д. Сэмпсон, «На пути к различению ранней меланомы от обычных и диспластических невусов с помощью волоконно-оптической спектроскопии диффузного отражения», Журнал биомедицинской оптики , т. 10, вып. 6. С. 064020, 2005.

    . Google ученый

  • [138]

    Н.Н. Бустани, С. К. Куо и Н. В. Такор, «Визуализация оптического рассеяния: субклеточная морфометрия in situ с фильтрацией Фурье», Optics Letters , vol. 26, вып. 14. С. 1063–1065, 2001.

    . Google ученый

  • [139]

    С. А. Александров, Т. Р. Хиллман и Д. Д. Сэмпсон, «Фурье-голографическая угловая спектроскопия рассеяния света с пространственным разрешением», Optics Letters , vol. 30, нет. 24. С. 3305–3307, 2005.

    . Google ученый

  • [140]

    Т.Р. Хиллман, С. А. Александров, Т. Гутцлер и Д. Д. Сэмпсон, «Дискриминация микроскопических частиц с помощью пространственно-разрешенной фурье-голографической угловой спектроскопии рассеяния света», Optics Express , vol. 14. С. 11088–11102, 2006.

    . Google ученый

  • [141]

    Т. Гутцлер, Т. Р. Хиллман, С. А. Александров и Д. Д. Сэмпсон, «Трехмерная характеристика микрочастиц с разрешением по глубине и расширенным разрешением с помощью голографической спектроскопии рассеяния света», Optics Express , vol.18, нет. 24. С. 25116–25126, 2010.

    . Google ученый

  • [142]

    С. А. Александров, Т. Р. Хиллман, Т. Гутцлер и Д. Д. Сэмпсон, «Фурье-голографическая оптическая микроскопия с синтезированной апертурой», Physical Review Letters , vol. 97, нет. 16, стр. 168102, 2006.

    Google ученый

  • [143]

    С. А. Александров, Т. Р. Хиллман, Т. Гутцлер, Д. Д. Сэмпсон, “Фурье-голографическая оптическая микроскопия с синтетической апертурой (т.97, арт. 168102, 2006) », Physical Review Letters , vol. 98, нет. 9. С. 099905, 2007.

    . Google ученый

  • [144]

    С.А. Александров, Т.Р. Хиллман, Т. Гутцлер и Д.Д. Сэмпсон, «Цифровая голография Фурье обеспечивает широкопольное, сверхразрешенное, микроскопическое определение характеристик», В специальном выпуске «Оптика в 2007 году» журнала «Оптика и фотоника» Новости , т. 18, с. 29, 2007.

    Google ученый

  • [145]

    Т.Р. Хиллман, Т. Гутцлер, С. А. Александров и Д. Д. Сэмпсон, «Реконструкция широкопольного объекта с высоким разрешением с помощью голографической оптической микроскопии Фурье с синтетической апертурой», Optics Express , vol. 17, нет. 10. С. 7873–7892, 2009.

    Google ученый

  • [146]

    Т. Гуцлер, Т. Р. Хиллман, С. А. Александров и Д. Д. Сэмпсон, «Когерентный апертурный синтез, широкопольная голографическая микроскопия с высоким разрешением биологической ткани», Optics Letters , vol.35, нет. 8. С. 1136–1138, 2010.

    . Google ученый

  • [147]

    С. А. Александров и Д. Д. Сэмпсон, «Передача пространственной информации за пределы дифракционного предела системы с использованием оптического спектрального кодирования пространственной частоты», Journal of Optics A: Pure and Applied Optics , vol. 10, вып. 2, стр. 025304, 2008.

    Google ученый

  • CatalysisHubBackend / test_api_unittest.py на master · SUNCAT-Center / CatalysisHubBackend · GitHub

    году27, -0,00986315727173091], [0.00879477058939808, 0,00

  • 65844, 0,0352720011056403], [-0,00206053074046705, -0,0276

    3694061, 0,03796833
  • 86369, -0,0317452457101462]]», rv_data 91 9353270631], [10.0, 11.5248997266606, 10.0018863364684], [10.0, 10.0015782733394, 10.0018863364684]] «, rv_data
    импорт ОС
    импортная система
    импорт unittest
    импорт временного файла
    импортный ппринт
    импорт sqlite3
    импорт json
    колба импортная
    sys.путь.append (os.path.abspath (‘.’))
    импорт приложения
    #def connect_db ():
    # rv = sqlite3.connect (app.app.config [‘DATABASE’])
    # rv.row_factory = sqlite3.Row
    # return rv
    #def get_db ():
    # если нет (hasattr (flask.g, ‘sqlite_db’)):
    # flask.g.sqlite_db = connect_db ()
    # return flask.g.sqlite_db
    #def init_db (приложение):
    # db = get_db ()
    # с app.open_resource (‘tests / pg_sample_data.sql ‘) как f:
    # db.cursor (). Executescript (f.read (). Decode ())
    # db.commit ()
    класс ReactionBackendTestCase (unittest.TestCase):
    по умолчанию setUp (self):
    #TEST_DB_FILENAME = ‘./test_database.db ‘
    # self.db_fd = open (TEST_DB_FILENAME, ‘w’,)
    # app.app.config [‘DATABASE’] = TEST_DB_FILENAME
    # self.db_fd, app.app.config [‘DATABASE’] = ‘test_data’
    # os.environ [‘SQLITE_DB’] = app.app.config [‘DATABASE’]
    приложение.app.testing = True
    self.app = app.app.test_client ()
    # с app.app.app_context ():
    # init_db (приложение)
    def get_data (self, query, verbose = False):
    если подробный == Истина:
    print (‘\ n \ nQUERY {запрос}’.формат (** местные ()))
    данные = json.loads (
    self.app.post (‘/ graphql? Query = {query}’. Format (** locals ())). Data.decode (‘utf8’)
    )
    если подробный == Истина:
    печать (‘ДАННЫЕ’)
    стр.pprint (данные)
    вернуть данные
    #def tearDown (сам):
    # # os.close (self.db_fd)
    # self.db_fd.close ()
    # os.unlink (app.app.config [‘DATABASE’])
    def test_graphql1 (сам):
    #rv = self.app.post (‘/ graphql? query = {systems (last: 10) {no}}’)
    «» «таблица систем» «»
    # ТЕСТ, что некоторые системы возвращаются
    rv_data = self.get_data (‘{systems (last: 10) {edge {node {uniqueId}}}}’)
    утверждать данные в rv_data
    assert ‘systems’ в rv_data [‘data’]
    утверждать «ребра» в rv_data [«данные»] [«системы»]
    assert len ​​(rv_data [‘данные’] [‘системы’] [‘края’]) == 10
    # проверка того, что вернулось нужное количество систем
    rv_data = сам.get_data (‘{системы {края {узел {uniqueId}}}}’)
    assert len ​​(rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’]) == 3347, «Found» + str (len (rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’]) ) + «системы вместо 3347»
    ## утверждают, что уникальный идентификатор состоит из 32 символов
    #uniqueId = rv_data [‘данные’] [‘системы’] [‘ребра’] [0] [‘узел’] [‘uniqueId’]
    #assert len ​​(uniqueId) == 32, «len (uniqueId) ==» + str (len (uniqueId)) + «вместо 32»
    #rv_data = self.get_data («{systems (uniqueId: \» «+ uniqueId +» \ «) {edge {node {Cifdata}}}}»)
    ## pprint.pprint (rv_data)
    ## TODO: Current CifData is None
    ## Проанализируйте и подумайте об исправлении
    def test_graphql2 (сам):
    # ТЕСТ, что возвращено 10 элементов с энергией
    rv_data = сам.get_data («{системы (последние: 10) {края {узел {энергия Cifdata}}}}»)
    # pprint.pprint (rv_data)
    assert len ​​(rv_data [‘данные’] [‘системы’] [‘края’]) == 10
    для узла в rv_data [‘данные’] [‘системы’] [‘края’]:
    узел подтверждения [‘узел’] [‘энергия’] <10
    def test_graphql3 (сам):
    # ТЕСТ, который запрашивает годами, дает значимое в публикациях
    #query = ‘{numberKeys (last: 10, key: «publishing_year») {edge {node {value}}}’
    #rv_data = self.get_data (запрос)
    «» «Публикации» «»
    # ТЕСТИРОВАНИЕ, можем ли мы отфильтровать публикации по
    query = ‘{публикации (последние: 10, год: 2017) {Edge {node {title year doi}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    результатов = rv_data [‘данные’] [‘публикации’] [‘края’]
    подтвердить «узел» в результатах [0]
    подтвердить «заголовок» в результатах [0] [«узел»]
    подтвердить doi в результатах [0] [‘node’]
    def test_graphql4 (сам):
    # ТЕСТ, можно ли вызвать таблицу реакций из публикаций
    query = ‘{публикации (год: 2017, последний: 1) {edge {node {doi journal Reaction {dftCode dftFunctional}}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    результатов = rv_data [‘данные’] [‘публикации’] [‘края’]
    утверждения результатов [0] [‘узел’] [‘doi’] == ’10 .1021 / jacs.7b02622 ‘, результаты [0] [‘ узел ‘] [‘ doi ‘]
    подтвердить результаты [0] [‘узел’] [‘журнал’] == ‘JACS’, результаты [0] [‘узел’] [‘журнал’]
    results_reactions = результаты [0] [‘узел’] [‘реакции’]
    assert results_reactions [0] [‘dftCode’] == ‘VASP_5.4.1 ‘, results_reactions [0] [‘ dftCode ‘]
    assert results_reactions [0] [‘dftFunctional’] == ‘PBE + U = 3.32’, results_reactions [0] [‘dftFunctional’]
    def test_order_key (сам):
    query = ‘{systems (last: 1, order: «energy») {edge {node {Formula energy}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘Formula’] == ‘H’, rv_data
    def test_order_key_descending (self):
    query = ‘{systems (last: 1, order: «-energy») {edge {node {Formula energy}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘Formula’] == ‘Cu36Zn3’, rv_data
    def test_total_count (сам):
    query = ‘{systems (first: 0) {totalCount Edge {node {id}}}}’
    rv_data = self.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘totalCount’] == 3347, rv_data
    def test_resolve_publication_systems (сам):
    query = ‘{публикации (год: 2017, последняя: 1, до: «YXJyYXljb25uZWN0aW9uOjM =») {totalCount edge {node {systems {systems {uniqueId}}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    print (len (rv_data [‘данные’] [‘публикации’] [‘края’] [0] [‘узел’] [‘системы’]))
    assert len ​​(rv_data [‘данные’] [‘публикации’] [‘ребра’] [0] [‘узел’] [‘системы’]) == 7, rv_data
    def test_resolve_input_file (сам):
    query = ‘{systems (last: 1, order: «-energy») {edge {node {Formula energy InputFile (format: «vasp»)}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘InputFile’]. Strip (), rv_data
    def test_resolve_input_file_undefined (самостоятельно):
    query = ‘{systems (last: 1, order: «-energy») {edge {node {Formula energy InputFile (format: «blablabla»)}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘InputFile’]. Strip (). Startwith (‘Unsupported’), rv_data
    def test_resolve_reaction_systems (сам):
    query = ‘{реакции (первый: 1, порядок: «responseEnergy») {ребра {узел {responseEnergy systems {id Formula}}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert len ​​(rv_data [‘данные’] [‘реакции’] [‘ребра’] [0] [‘узел’] [‘системы’]) == 3, rv_data
    def test_distinct_filter_on (сам):
    query = ‘{реакции (сначала: 0, реагенты: «~ H», отличные: true) {totalCount Edge {node {id}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘данные’] [‘реакции’] [‘totalCount’] == 128, rv_data
    def test_distinct_filter_off (сам):
    query = ‘{реакции (сначала: 0, реагенты: «~ H», отличные: false) {totalCount Edge {node {id}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘данные’] [‘реакции’] [‘totalCount’] == 3307, rv_data
    def test_operation_eq (сам):
    query = ‘{systems (natoms: 70, op: «eq» first: 3) {totalCount edge {node {id natoms Formula}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘totalCount’] == 2, rv_data
    def test_operation_gt (сам):
    query = ‘{systems (natoms: 70, op: «gt» first: 3) {totalCount edge {node {id natoms Formula}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘totalCount’] == 52, rv_data
    def test_operation_ge (сам):
    query = ‘{systems (natoms: 70, op: «ge» first: 3) {totalCount edge {node {id natoms Formula}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘totalCount’] == 54, rv_data
    def test_operation_le (сам):
    query = ‘{systems (natoms: 70, op: «le» first: 3) {totalCount edge {node {id natoms Formula}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘totalCount’] == 3295, rv_data
    def test_operation_lt (сам):
    query = ‘{systems (natoms: 70, op: «lt» first: 3) {totalCount edge {node {id natoms Formula}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘totalCount’] == 3293, rv_data
    def test_operation_ne (сам):
    query = ‘{systems (natoms: 70, op: «ne» first: 3) {totalCount edge {node {id natoms Formula}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘totalCount’] == 3345, rv_data
    def test_reactants_expansion (сам):
    query = ‘{реакции (первые: 0, реагенты: «CO») {totalCount Edge {node {id}}}}’
    rv_data = self.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘данные’] [‘реакции’] [‘totalCount’] == 438, rv_data
    def test_reactants_star (сам):
    query = ‘{реакции (первые: 0, реагенты: «COstar») {totalCount Edge {node {id}}}}’
    rv_data = сам.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘данные’] [‘реакции’] [‘totalCount’] == 21, rv_data
    def test_products_star (сам):
    query = ‘{реакции (первый: 0, продукты: «COstar») {totalCount edge {node {id}}}}’
    rv_data = self.get_data (запрос)
    assert rv_data [‘данные’] [‘реакции’] [‘totalCount’] == 772, rv_data
    def test_root_website (сам):
    rv = сам.app.get (‘/’)
    assert rv.status_code == 302, rv
    def test_root_website (сам):
    rv = self.app.get (‘/ apps /’)
    assert rv.status_code == 200, rv
    def test_dft_code_property (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{системы (последние: 10) {края {узел {uniqueId DftCode}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘DftCode’] == », rv_data
    def test_dft_functional_property (сам):
    rv_data = self.get_data (‘{системы (последние: 10) {ребра {node {uniqueId DftFunctional}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘DftFunctional’] == », rv_data
    def test_facet_property (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{systems (uniqueId: «607a860f01f8c9efe82d41e14d0f564c») {Edge {node {uniqueId Facet}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘Facet’] == ‘1x1x1’, rv_data
    def test_username_property (self):
    rv_data = self.get_data (‘{systems (last: 10) {Edge {node {uniqueId Username}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘Username’] == », rv_data
    def test_adsorbate_property (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{systems (last: 10) {edge {node {uniqueId Adsorbate}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘Adsorbate’] == », rv_data
    def test_reaction_property (сам):
    rv_data = self.get_data (‘{systems (last: 10) {Edge {node {uniqueId Reaction}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘Reaction’] == », rv_data
    def test_substrate_property (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{системы (последние: 10) {края {узел {uniqueId Substrate}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘Substrate’] == », rv_data
    def test_charges_property (сам):
    rv_data = self.get_data (‘{systems (last: 10) {Edge {node {uniqueId charge}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘charge’] == None, rv_data
    def test_magmoms_property (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{systems (uniqueId: «704635cfa5b954b4fd69a61b82cd1041») {edge {node {uniqueId magmoms}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘magmoms’] == ‘[4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0 , 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 0.0, 0.0] ‘, rv_data
    def test_stress_property (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{системы (последняя: 10) {края {узел {uniqueId stress}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘stress’] == None, rv_data
    def test_dipole_property (сам):
    rv_data = self.get_data (‘{systems (last: 10) {Edge {node {uniqueId dipole}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘диполь’] == None, rv_data
    def test_forces_property (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{systems (uniqueId: «2baa0dff53f6e374ec62a851f1519203») {edge {node {uniqueId force}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘force’] == «[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]» , [0,0, 0,0, 0,0], [0,0, 0,0, 0,0], [0,0, 0,0, 0,0], [0,0, 0,0, 0,0], [0,0, 0,0, 0,0], [0,0, 0,0, 0,0], [ 0,0, 0,0, 0,0], [0,0, 0,0, 0,0], [0,0, 0,0, 0,0], [0,0, 0,0, 0,0], [-0,00614427004948372, 0,0044969694
    177], [0,0245038028154277, +0,0144735534975378, 0,017733582986786], [-0,00
  • 6443668941, -0,00789
  • 1
  • 1, 0,014741863883181], [0,015184343620972, +0,0032943
  • def test_momenta_property (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{системы (последние: 10) {ребра {узел {uniqueId momenta}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘momenta’] == None, rv_data
    def test_tags_property (сам):
    rv_data = self.get_data (‘{systems (uniqueId: «2baa0dff53f6e374ec62a851f1519203») {edge {node {uniqueId tags}}}}’)
    assert rv_data [‘данные’] [‘системы’] [‘ребра’] [0] [‘узел’] [‘теги’] == «[7, 7, 7, 7, 6, 6, 6, 6 , 5, 5, 5, 5, 3, 3, 3, 1, 0, 0] «, rv_data
    def test_masses_property (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{системы (последние: 10) {ребра {узел {uniqueId masses}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘masses’] == None, rv_data
    def test_initial_charges_property (сам):
    rv_data = self.get_data (‘{systems (last: 10) {Edge {node {uniqueId initialCharges}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘initialCharges’] == None, rv_data
    def test_initial_magmom_sproperty (собственный):
    rv_data = сам.get_data (‘{systems (uniqueId: «607a860f01f8c9efe82d41e14d0f564c») {edge {node {uniqueId initialMagmoms}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘initialMagmoms’] == «[0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0 , 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0] «, rv_data
    def test_pbc_sproperty (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{системы (последние: 10) {края {узел {uniqueId Pbc}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘Pbc’] == ‘[True, True, True]’, rv_data
    def test_cell_sproperty (сам):
    rv_data = self.get_data (‘{systems (uniqueId: «607a860f01f8c9efe82d41e14d0f564c») {edge {node {uniqueId cell}}}}’)
    assert rv_data [‘данные’] [‘системы’] [‘края’] [0] [‘узел’] [‘ячейка’] == «[[5.977315042726, 0,0, 0,0], [2,988657521363, 5,176506673424, 0,0], [0,0, 0,0, 31,320685943271]] «, rv_data
    def test_positions_sproperty (self):
    rv_data = self.get_data (‘{systems (uniqueId: «1c8b50a73d22bfd72b8b799a12b774fc») {край {узел {позиции uniqueId}}}}’)
    assert rv_data [‘данные’] [‘системы’] [‘края’] [0] [‘узел’] [‘позиции’] == «[[10.0, 10.763239, 10.5
    def test_numbers_sproperty (собственный):
    rv_data = self.get_data (‘{systems (uniqueId: «1c8b50a73d22bfd72b8b799a12b774fc») {edge {node {uniqueId numbers}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘numbers’] == «[8, 1, 1]», rv_data
    def test_equation_property (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{реакции (сначала: 1, реагенты: «~ H», отличные: false) {totalCount Edge {node {id Equation}}}}’)
    assert rv_data [‘данные’] [‘реакции’] [‘ребра’] [0] [‘узел’] [‘Equation’] == ‘Ch3O * + * -> CHO * + H *’, rv_data
    def test_equation_property_gas (сам):
    rv_data = self.get_data (‘{реакции (первые: 1, реагенты: «~ Ogas», отличные: false) {totalCount Edge {node {id Equation}}}}’)
    assert rv_data [‘данные’] [‘реакции’] [‘ребра’] [0] [‘узел’] [‘Equation’] == ‘h3O (g) -> hfh3 (g) + OH *’, rv_data
    def test_timestamp_mtime (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{системы (первая: 10, порядок: «mtime») {Edge {node {id Mtime}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘Mtime’] == «среда, 9 мая, 17:53:11 2018», rv_data
    def test_timestamp_ctime (сам):
    rv_data = self.get_data (‘{systems (first: 10, order: «ctime») {edge {node {id Ctime}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘edge’] [0] [‘node’] [‘Ctime’] == ‘2 февраля, пт, 07:09:45 2018’, rv_data
    def test_page_info (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{systems (first: 2, after: «») {totalCount pageInfo {hasNextPage hasPreviousPage startCursor endCursor} edge {node {Formula energy mtime}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘pageInfo’] [‘startCursor’] == ‘YXJyYXljb25uZWN0aW9uOjA =’, rv_data
    def test_keyvalue_state (сам):
    rv_data = сам.get_data (‘{systems (keyValuePairs: «state-> gas») {totalCount Edge {node {id}}}}’)
    assert rv_data [‘data’] [‘systems’] [‘totalCount’] == 48, rv_data
    , если __name__ == ‘__main__’:
    unittest.main ()

    2021 Lexus UX 200 в Сан-Хосе, Калифорния | Окленд Lexus UX 200

      • 4.014 Передаточное число переднего моста
      • Полная масса: 4410 фунтов (2000 кг)
      • Передний привод
      • Батарея с защитой от разряда
      • Газовые амортизаторы
      • Передние и задние стабилизаторы поперечной устойчивости
      • Рулевое управление с электроусилителем и датчиком скорости
      • 12,4 галлона. Топливный бак
      • Одиночный выхлоп из нержавеющей стали
      • Стойка передней подвески с винтовой пружиной
      • Многорычажная задняя подвеска с винтовой пружиной
      • 4-колесные дисковые тормоза с 4-колесной АБС, передние вентилируемые диски, система помощи при торможении, система удержания на холме и электрический стояночный тормоз
      • Колеса: 18 дюймов x 7J 5-Spk Dark Grey Met Alum Alloy — цинк: машинная отделка
      • Шины: 225 / 50RF18 Всесезонные Run-Flat
      • Прозрачная краска
      • Передний бампер в цвет кузова
      • Задний бампер, окрашенный в цвет кузова, с черной рубчатой ​​полосой / акцентом на фасции
      • Расширители крыльев, черный
      • Хромированная боковая отделка окон и черная передняя отделка лобового стекла
      • Дверные ручки в цвет кузова
      • Цвет кузова Боковые зеркала с электроприводом и ручным складыванием и указателем поворота
      • Фиксированное заднее стекло с стеклоочистителем и дефростером с фиксированным интервалом
      • Стекло тонированное светлое
      • Переменные стеклоочистители прерывистого действия
      • Оцинкованная сталь / алюминий / композитные панели
      • Спойлер для губ
      • Черная решетка с хромированными вставками
      • Откидной борт Задний доступ в багажник
      • Задняя дверь / Замок задней двери в комплекте с дверными замками с электроприводом
      • Только рейлинги на крышу
      • Полностью автоматические фары дальнего / ближнего света, дневные ходовые огни, автоматический дальний свет с функцией задержки выключения
      • Светодиодные стоп-сигналы
      • Радио: мультимедийная система Lexus с цветным дисплеем — интеграция с Apple CarPlay, интеграция с Android Auto, аудиосистема премиум-класса с 6 динамиками, Lexus Enform Safety Connect с первыми 3 годами владения, Lexus Enform Service Connect с первыми 10 годами владение, Lexus Enform Wi-Fi 4 ГБ с 3-месячной пробной версией, подключение по Bluetooth и 4 порта USB
      • Радио с функцией поиска, одиночный компакт-диск, монтируемый в приборную панель, MP3-плеер, часы, регулятор громкости с компенсацией скорости, дополнительный аудиовход, органы управления на рулевом колесе, голосовая активация и система передачи данных по радио
      • Потоковое аудио
      • Встроенная антенна на крыше
      • 2 ЖК-монитора спереди
      • Enform App Suite 2.0 Отображение трафика в реальном времени
      • Передние ковшовые сиденья -inc: 8-позиционная регулируемая мощность с двусторонней поясничной опорой водителя
      • Сиденье водителя
      • Пассажирское сиденье
      • 60-40 Складывающаяся скамья Передняя складывающаяся спинка переднего сиденья Заднее сиденье
      • Рулевая колонка с ручным опрокидыванием и выдвижением
      • Электрические задние окна
      • Кожаное рулевое колесо
      • Передний подстаканник
      • Задний подстаканник
      • Компас
      • Бесконтактный ключ для дверей и кнопочный пуск
      • Дистанционный вход без ключа со встроенным передатчиком ключа, вход с подсветкой, выключатель зажигания с подсветкой и тревожная кнопка
      • Дистанционные пусковые устройства -Inc: Mechanical Fuel
      • Круиз-контроль с элементами управления на рулевом колесе
      • Определение расстояния с остановкой движения
      • Двухзонный фронтальный кондиционер
      • HVAC -inc: Воздуховоды под сиденьями и воздуховоды консоли
      • Запирающийся перчаточный ящик
      • Подставка для ноги водителя
      • Внутренняя отделка-inc: вставка приборной панели под металл, вставка дверной панели под металл, вставка консоли под металл и акценты интерьера под металл
      • Потолок потолка полностью тканевый
      • Кожа / металл. Материал переключателя передач
      • Поверхности сиденья NuLuxe
      • Зеркало заднего вида день-ночь
      • Косметические зеркала заднего вида для водителя и пассажира с подсветкой для водителя и пассажира, вспомогательное зеркало для водителя и пассажира
      • Полноценная напольная консоль с крытым хранилищем и 2 розетками постоянного тока 12 В
      • Передние и задние фонари
      • Внутреннее освещение Fade-To-Off
      • Полное ковровое покрытие -inc: Коврики спереди и сзади
      • Ковровое покрытие
      • Грузовой отсек для скрытого хранения
      • Складывающаяся крышка багажника
      • Огни грузового отсека
      • Система отслеживания
      • Полки в дверях водителя и пассажира
      • Силовые окна 1-го ряда с передним и задним подъемом / опусканием одним касанием
      • Дополнительное питание с задержкой
      • Электрические дверные замки с функцией автоблокировки
      • Бортовой компьютер
      • Датчик наружной температуры
      • Цифровой / аналоговый дисплей
      • Сиденья с материалом спинки из кожзаменителя
      • Фиксированные передние подголовники и задние подголовники, складываемые вручную
      • Центральный подлокотник передний
      • 1 карман для хранения в спинке сиденья
      • Сигнализация по периметру
      • 2 розетки постоянного тока 12 В
      • Фильтрация воздуха
      • Электронный контроль устойчивости (ESC)
      • ABS и противобуксовочная система
      • Боковые противоударные балки
      • Двухступенчатые боковые подушки безопасности водителя и пассажира
      • Монитор слепых зон с системой помощи при смене полосы движения, слепые зоны
      • Система предупреждения столкновений (PCS) и система предупреждения о перекрестном движении сзади (RCTA)
      • Система предупреждения о выезде с полосы движения (LDA) с системой помощи при рулевом управлении Система удержания полосы движения
      • Предупреждение о выезде с полосы движения (LDA) с функцией помощи при рулевом управлении, предупреждение о выезде с полосы движения
      • Предупреждение о низком давлении в шинах для конкретных шин
      • Двухступенчатые передние подушки безопасности водителя и пассажира
      • Шторные подушки безопасности 1-го и 2-го ряда
      • Датчик присутствия подушки безопасности
      • Коленная подушка безопасности водителя и пассажира и задняя боковая подушка безопасности
      • Задний замок для безопасности детей
      • Подвесные передние поясные и плечевые ремни безопасности-вкл: задний центральный трехточечный, регуляторы высоты и преднатяжители
      • Резервная камера

    СИСТЕМА ПАРКОВКИ (565 $)

    БЕСПРОВОДНОЕ ЗАРЯДНОЕ УСТРОЙСТВО (75 $)

    ДВЕРНАЯ ПЛЕНКА 3М

    ПРЕМИУМ КРАСКА (PJ) (425 $)

      • Классификация EPA: легковые автомобили среднего размера
      • Расчетная экономия топлива в комбинированном режиме (MPG): 32
      • EPA Fuel Economy Est — City (MPG): 29
      • EPA Fuel Economy Est — Hwy (MPG): 37
      • Базовая масса в снаряженном состоянии (фунты): 3307
      • Тип подвески — передняя: стойка
      • Тип подвески — Задняя: Multi-Link
      • Тип подвески — передняя (продолж.): Стойка
      • Тип подвески — задняя (продолжение): Multi-Link
      • Тип тормоза: 4-колесный диск
      • Тормозная система ABS: 4-колесная
      • Диск — передний (Да или): Да
      • Диск — задний (Да или): Да
      • Диаметр ротора переднего тормоза x толщина (дюймы): 12
      • Диаметр ротора заднего тормоза x толщина (дюймы): 11,1
      • Размер передней шины: P225 / 50HR18
      • Размер задней шины: P225 / 50HR18
      • Размер переднего колеса (дюймы): 18 X 7
      • Размер заднего колеса (дюймы): 18 X 7
      • Материал переднего колеса: Алюминий
      • Материал заднего колеса: Алюминий
      • Тип рулевого управления: зубчатая рейка
      • Диаметр разворота от бордюра до бордюра (футы): 34.2
      • Емкость топливного бака, приблизительно (галлон): 12,4
      • Колесная база (дюйм): 103,9
      • Длина, общая (дюйм): 177
      • Ширина, макс. Без зеркал (дюймы): 72,4
      • Высота, общая (дюймы): 60,6
      • Ширина гусеницы спереди (дюймы): 61
      • Ширина гусеницы сзади (дюймы): 61
      • Объем груза до сиденья 2 (фут3): 17,2
      • Объем груза до сиденья 3 (фут3): 17,2
      • Пассажировместимость: 5
      • Пассажирский объем (фут3): 90.4
      • Передняя высота помещения (дюймы): 37,2
      • Комната для передних ног (дюймы): 42,1
      • Переднее плечо (дюймы): 55,1
      • Передняя бедра (дюймы): 53,8
      • Вторая головная комната (дюйм): 36,3
      • Комната для вторых ног (дюйм): 33,1
      • Вторая плечевая комната (дюйм): 52,9
      • Вторая модная комната (дюйм): 52,3
      • Имя транспорта: Lexus UX
      • Тип кузова: Утилита
      • Тонн / год выбросов CO2 при 15 000 миль / год: 5.5

  • Базовая гарантия: 48 месяцев / 50 000 миль
  • Гарантия на трансмиссию
  • : 72 месяца / 70000 миль
  • Гарантия на коррозию: 72 месяца / Неограниченное количество миль
  • Гарантия помощи на дороге: 48 месяцев / Неограниченное количество миль
  • Гарантия на техническое обслуживание: 12 месяцев / 10000 миль
  • .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *