The 4 reference contexts in paper A. Sagdatullin M., Артур Сагдатуллин Маратович (2015) “МОДЕЛИРОВАНИЕ Q-H ХАРАКТЕРИСТИК ЭЛЕКТРОПРИВОДА С ВИХРЕВЫМ ЭЛЕКТРОНАСОСОМ // MODELING OF Q-H CHARACTERISTICS OF THE ELECTRIC DRIVE WITH A VORTEX ELECTRICAL PUMP” / spz:neicon:tumnig:y:2015:i:3:p:133-137

  1. Start
    965
    Prefix
    Следовательно, исследование режимов работы насосных станций с автомати- зированными электроприводами является важной задачей, позволяющей определить наиболее оптимальные расходные характеристики работы оборудования и уменьшить затраты и эксплуатационные расходы при обустройстве месторождений и вводе в дей- ствие новых месторождений
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    . Цель данной работы — моделирование Q-H характеристик электропривода с вих- ревым электронасосом. Объект исследования — вихревой электронасос Pk 200 мощно- стью 1,5 кВт. Вихревой электронасос Pk 200 (рис. 1) представляет собой устройство, включаю- щее в себя: 1 — корпус насоса; 2 — крышку двигателя; 3 — рабочее колесо; 4 — ве- дущий вал; 5 — механическое уплотнение; 6 — подшипники; 7 — конд
    (check this in PDF content)

  2. Start
    2229
    Prefix
    Увеличение подачи ведет к снижению напора, снижение расхода, напротив, приводит к увеличению напора насоса. Квадратичная характеристика H = f(Q) в оптимальных пре- делах может быть описана следующим выражением для рабочего участка
    Exact
    [3–5]
    Suffix
    : Ннас = Нф + Sф Q2 , (2) 1 2 1 2 2 1 1 где Нф — фиктивный напор при нулевой подаче, м; Sф — гидравлическое фиктивное сопротивление насоса, с2/м5. Параметры Sф и Нф могут быть определены по каталожным или эксперименталь- ным характеристикам насоса.
    (check this in PDF content)

  3. Start
    3182
    Prefix
    от конструктивных параметров на- соса и могут быть представлены выражением: Нф = Н1 + Sф Q2 . (4) Согласно технической характеристике (см. рис. 2) и полученным эксперименталь- ным данным при работе вихревого электронасоса построим математическую модель рабочих Q-H характеристик для данного типа насоса. Применим метод наименьших квадратов для аппроксимации экспериментальных данных
    Exact
    [6, 7]
    Suffix
    . Используем функции slope и intercept для определения коэффициентов линейной регрессии (аппроксимация данных прямой линией). Функция slope определяет угловой коэффициент прямой, а функция intercept – точку пересечения графика с вертикальной осью [2, 5, 8].
    (check this in PDF content)

  4. Start
    3404
    Prefix
    Используем функции slope и intercept для определения коэффициентов линейной регрессии (аппроксимация данных прямой линией). Функция slope определяет угловой коэффициент прямой, а функция intercept – точку пересечения графика с вертикальной осью
    Exact
    [2, 5, 8]
    Suffix
    . А : = intercept (x1,y1) B : = slope (x1,y1). Определяем аппроксимирующую функцию: fl (z ) : = A + B · z. Коэффициенты линейной регрессии — . 132 Неф ть и газ '){ 3, 2015 '){ 3, 2015 133 Неф ть и газ Вычислим стандартное отклонение На рис. 3 представлена математическая модель рабочих Q-H характеристик вихре- вого электронасоса Pk 200, где 1 – аппроксимируемая характеристика, 2 — х
    (check this in PDF content)