Разное

Задачи 2 класс тренажер: Тренажер по решению задач | Тренажёр по математике (2 класс):

Содержание

Тренажер по математике для 2 класса. Решение задач, Белошистая А.В. | ISBN: 978-5-85429-366-2

Белошистая А.В.

Аннотация


Пособие составлено в соответствии с базовой программой по математике для начальных классов.

Содержит задания на закрепление навыка решения задач на уровне основных требований к знаниям и умениям учащихся. Предлагаемые задания могут быть использованы, как фронтально на уроке математики, так и при индивидуальном обучении ребенка.Пособие может применяться в качестве дополнительного материала к любой из существующих программ.Адресовано учащимся 2 класса, педагогам, родителям.

Дополнительная информация
Регион (Город/Страна где издана):Москва
Тираж:26000
Ширина издания:170
Высота издания:215
Вес в гр. :80

Тренажёр по математике на тему: Задачи на нахождение площади и периметра.

Задача № 1

Найди сумму длин сторон и площадь прямоугольника  со сторонами 8 см и 3 см. 

Задача № 2

Длина прямоугольника 5 см,  а ширина 4 см. Найди площадь и периметр этого прямоугольника.

Задача № 3

Ширина прямоугольника 3 см, а длина на 2 см больше. Чему равна площадь и периметр прямоугольника?

Задача № 4

Ширина прямоугольника 4 дм, а длина в 5 раз больше. Найдите площадь и периметр прямоугольника.

Задача № 5

Площадь прямоугольника 56 см.2 Найдите его длину и периметр, если ширина равна 8 см.

Задача № 6

Длина прямоугольника 6 см, а ширина на 2 см короче. Чему равна площадь и периметр прямоугольника?

Задача № 7

 Длина прямоугольника 9 см, а ширина на 3 см короче.   Найди площадь и периметр этого прямоугольника.

Задача № 8

Площадь прямоугольника равна 12 см2. Какими могут быть его длина и ширина?

Задача № 9

Площадь огорода 48м2. Его длина 8 м. Найдите периметр огорода.

Задача № 10

 Площадь прямоугольника 18см2. Найди его длину и ширину.

Задача № 11

Найди площадь и периметр прямоугольника со сторонами 5см и 8см.

Задача № 12

Площадь участка 70 м2. Его ширина 7 метров. Каков его периметр?

Задача № 13

Площадь прямоугольника 63 см.2 Чему равны ширина и периметр прямоугольника, если его длина 9 см ?.

Задача № 14

 Найди площадь и периметр комнаты,  если её длина 7 метров, а ширина 4 метра.

Задача № 15

Длина стола 25 дм, а его ширина 10 дм. меньше. Чему равны площадь и периметр стола?

Задача № 16

 Площадь квадрата равна 49 см2.  Чему равен периметр квадрата?

Задача № 17

Площадь фундамента дома квадратной формы 64 м2. Чему равен периметр дома?

Задача №  18

Площадь квадрата 36 м.2 .Чему равен периметр квадрата?

Задача № 19

Длина пруда 12 метров, а ширина на 2 метра меньше. Чему равна площадь пруда?

Задача № 20

Площадь сарая 48 м2, его ширина 6 метров. Чему равен периметр сарая?

Задача  № 21

Площадь участка леса 36 км2, длина участка 9 км. Чему равен периметр участка леса?

Задача № 22

Длина прямоугольника 30 см, а ширина в 3 раза меньше.  Чему равна площадь прямоугольника?

             Задача № 23

           Длина класса 9 метров, а ширина на 3 метра меньше. Найди периметр и площадь класса.

Математический тренажер. Текстовые задачи. 2 класс | Festima.Ru

1.Алгeбpа. Сбоpник зaданий для подготовки к гoсудaрcтвeннoй итoговой аттеcтaции в 9 клaccе, М., 2009г, 240стр. -150p. 2.И.Ф.Шарыгин, Гeомeтpия 7-9 , 10-11кл. M.,1997-99, 352+208 cтpаниц – 500р. за 2 книги. 3.А.Н.Кoлмогoров и др., Алгeбра и нaчала aнализa 9 и 10 (2 тoмa), М., 1976г, 224+272cтр.+ Б.M.Ивлeв, А.M.Абpaмов, Ю.П.Дудницын, C.И.Швapцбуpд, Задaчи пoвышенной тpудности по алгебрe и началам анализа, М.”ПРОСВЕЩЕНИЕ”,1990г., 48стр.- 350р.за 3 кн. 4.Б.М.Ивлев, С.М.Саакян и др., Дидактические материалы по алгебре и началам анализа для 9 и 10 классов (две книги), пособие для учителей, М., 1984г, 144+160стр. – 200р. за две книги. 5.Д.И.Аверьянов, Л.И.Звавич и др., Сборник задач по геометрии для проведения устного экзамена в 9 и 11 классах (пособие для учителя), М., 1996г, 96стр. – 100р. 6.З.Я.Квасникова, А.И.Поспелов, Е.Н.Ермолаева, Н.М.Калиткин, Сборник задач по геометрии.Стереометрия, М.,1957г, 92стр.-100р. 7.А.В.Погорелов, Геометрия 7-11, М.,1993г, 384стр.,4-ое изд. – 300р. 8.А.В.Погорелов, Решебники задач из учебника А.В.Погорелова “Геометрия 7-11″, 7,8,9,10,11 классы, М., 1996г 142стр. увеличенного формата – 250р. за 5 шт. 9.В.Литцман, В.Литцман, Веселое и занимательное о числах и фигурах, М.,”ФИЗМАТ”, 1963г, 264стр.+15с. иллюстраций, мягкая обложка, перевод с немец. – 250р. 10.В.Литцман, Где ошибка?, М., 1962г. 192с.,”ФИЗМАТ”, мяг. обл., перевод с немец. -200р. 11.М.Гарднер, Математические чудеса и тайны.Матемаматические фокусы и головоломки, М.,”ФМ”,1967г, 128с., перев. с англ. – 100р. 12.А.П.Иванов, Тесты и контрольные работы по математике, М., “МФТИ”, 2000г, 272стр. – 250р. 13.А.М.Титаренко, А.Н.Роганин, Математика. 500 тестов и задач, М., “ЭКСМО”, 2007г, 448стр. – 250р. 14.Н.А.Полозенко, Сборник тестов по математике, С-Пб.,1999г, 144стр., тираж 3000 экз. – 100р. 15.А.Г.Мерзляк, В.Б.Полонский, М.С.Якир, Алгебраический тренажер. Пособие для школьников и абитуриентов, Москва-Харьков, 1998г, 320стр, мяг. облож.-300р. Самовывоз.

3 Эффективное обучение с помощью моделирования: процесс разработки инструкций | Моделирование рейсов: использование технологий моделирования для обучения и лицензирования моряков

Hammell, T.J., J.W. Гюнтер, В. Питтсли. 1985. Экспериментальная оценка обучения морских пилотов на тренажерах. Отчет № CAORF 50-8318-03 и USCG-D-26-85. Кингс-Пойнт, Нью-Йорк: Центр компьютерных исследований операций, Национальный центр морских исследований.

Хейс, Р.Т. и М.Дж. Сингер. 1989. Точность моделирования в разработке системы обучения: устранение разрыва между реальностью и обучением. Нью-Йорк: Springer-Verlag.

Хатчинс, Э. 1992. Обучение навигации. В понимании практики. С. Чайклин, Дж. Лаве, ред. Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

Kayten, P., W.M. Korsoh, W.C. Миллер, Э. Кауфман, К. Уильямс и Т. Кинг-младший, 1982 г. Оценка обучения на тренажерах для повышения квалификации вахтенного офицера-кадета. Кингс-Пойнт, Нью-Йорк: Национальный центр морских исследований.


Лаве, Дж. И Э. Венгер. 1991. Обучение на месте: законное периферийное участие. Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

Lintern, G., and J.M. Koonce. 1992. Визуальное увеличение и эффекты детализации сцены в летной подготовке. Международный журнал авиационной психологии 2: 281–301.

Lintern, G., K.E. Томли-Йейтс, Б. Нельсон, С. Роско. 1987. Содержание, разнообразие и расширение смоделированных визуальных сцен для обучения атакам “воздух-земля”.Человеческий фактор 29 (1): 45–51.

Lintern, G., D.J. Шеппард, Д. Паркер, К. Йетс и М.Д.Нолан. 1989. Дизайн тренажера и учебные особенности для атаки “воздух-земля”: исследование передачи. Человеческий фактор 31 (1): 87–99.

Линтерн, Г., С.Н. Роско и Дж. Э. Сивье. 1990. Отображение принципов, динамики управления и факторов окружающей среды при обучении и передаче пилотов. Человеческий фактор 32: 299–317.


Миллер, W.C., C. Saxe, and A.D. D’Amico. 1985. Предварительная оценка переноса симуляционного обучения в реальный мир.Отчет № CAORF 50-8126-02. Кингс-Пойнт, Нью-Йорк: Центр компьютерных исследований операций, Национальный центр морских исследований.

Multer, J., A.D. D’Amico, K. Williams, and C. Saxe. 1983. Эффективность моделирования в приобретении знаний о судоходстве в зависимости от предыдущего опыта. Отчет № CAORF 52-8102-02. Кингс-Пойнт, Нью-Йорк: Центр компьютерных исследований операций, Национальный центр морских исследований.


NRC (Национальный исследовательский совет).1991. In the Mind’s Eye: Повышение производительности человека. Д. Дракман, Р.А. Бьорк, ред. Комитет по методам повышения работоспособности человека, Комиссия по поведенческим и социальным наукам и образованию. Вашингтон, округ Колумбия: National Academy Press.

NRC (Национальный исследовательский совет). 1994. За штурвалом: морская навигация и пилотирование. Комитет по развитию мореплавания и лоцманской работы. Морская доска. Вашингтон, округ Колумбия: National Academy Press.


О’Хара, Дж.М. и С. Сакс. 1985. Развитие, удержание и переподготовка вахтенных вахтенных помощников у морских кадетов. Отчет № CAORF 56-8418-01. Кингс-Пойнт, Нью-Йорк: Центр компьютерных исследований операций, Национальный центр морских исследований.


Повенмайр, Х.К., и С.Н. Роско. 1971. Оценка наземных летных инструкторов при обычной начальной летной подготовке. Человеческий фактор 15: 109–116.

Повенмайр, Х.К. и С.Н. Роско. 1973 г. Повышение эффективности передачи наземного инструктора авиации общего назначения.Человеческий фактор 15: 534–542.


Санквист, T.F., J.D. Lee, and A.M. Ротблюм. 1994. Когнитивный анализ навигационных задач: инструмент для оценки обучения и проектирования оборудования. Отчет USCG-D-19-94. Вашингтон, округ Колумбия: Министерство транспорта США.


Waag, W.L. 1981. Тренировочная эффективность визуального и двигательного моделирования. AFHRL-TR-79-72. Лаборатория кадровых ресурсов ВВС, база ВВС Брукс, Техас. Моффетт Филд, Калифорния: Исследовательский центр Эймса НАСА.

ИНСТРУКЦИОННЫЙ ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ СТУДЕНТОВ ТПО В ГОСТЕПРИИМУ

Международный журнал коммуникаций, менеджмента и гуманитарных наук

Конференция AID

41 | IJCoMaH

(i) Изучить воспринимаемую учащимися полезность и воспринимаемую простоту использования Симулятора задач фронт-офиса в качестве учебного пособия

для предметов фронт-офиса в общественном колледже;

(ii) Изучить уровень отношения студентов к использованию Симулятора задач фронт-офиса.

ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Что такое моделирование?

Моделирование можно описать как обучение на практике (Schank, 1997). Кроме того, моделирование

часто предлагается в качестве замены реальных жизненных ситуаций, которые обеспечивают среду, в которой учащиеся могут исследовать, экспериментировать, задавать вопросы и размышлять

о реальных жизненных ситуациях, а предоставление практического опыта является ключевым дополнением процесса обучения. помощь студентам в изучении приложения

вне теоретического контекста (Penfold, Kong, & Lee, 2006).Моделирование также считается ориентированным на учащихся подходом

, которому студенты могут научиться самостоятельно (Chaparro-Peláez, Iglesias-Pradas, Pascual-Miguel & Hernández-García,

2013). Более того, это было заявлено Фрашем, Антун, Клайн и Альманза (2010), что моделирование, воссоздающее рабочие условия

, может быть эффективным способом обучения и удовлетворения потребностей и уровней навыков участников.

Опыт обучения посредством практического моделирования

Сиссон и Адамс (2013) утверждали, что сочетание практических занятий важно для студентов в секторе гостеприимства

для развития сильной профессиональной компетентности, необходимой в отрасли.При этом, в связи с ростом индустрии гостеприимства

(Всемирная туристская организация, 2017), необходимо развитие инновационного обучения и преподавания для поддержки аутентичного обучения

опыта, поскольку индустрия гостеприимства требует готовых к работе выпускников с навыками и возможностями. для решения

реальных проблем (Patiar et al., 2019).

В выводах Пратта и Хана (2015) они пришли к выводу, что моделирование обеспечило полезный опыт обучения посредством

развития командной работы, предложило увлекательный метод обучения и интегрировало их знания из других курсов.Другое исследование

, проведенное Дугласом, Миллером, Кванзой и Каммингсом (2008), добавило к этому выводу, что моделирование оказалось полезным инструментом

для развития навыков, имеющих решающее значение для управления гостиничным бизнесом. Результаты этого исследования показали, что

учащихся оценили полезность моделирования положительно.

Ампунтолас, Шоу и Джеймс (2018) провели исследование, в котором оценивали опыт учащихся, когда моделирование отеля

использовалось в качестве обучающего инструмента.В исследовании приняли участие 101 учащийся, пришедший из различных программ менеджмента в сфере гостеприимства

в Швейцарии, США и Великобритании. Отобранные учащиеся уже имели

опыта использования моделирования отелей в прошлом обучении. Было обнаружено, что теоретическое обучение, основанное на моделировании ролевой игры, может улучшить практические знания и повысить доверие. Это доказывает, что педагогическое взаимодействие играет большую роль в любом педагогическом опыте

(Hay, Hodgkinson, Peltier, & Drago, 2004).

Кроме того, в исследовании Бреннена (2017) ожидается, что студенты будут ежедневно применять практические приложения и теоретические знания

в рамках практического моделирования среды индустрии менеджмента гостеприимства в экспериментальной учебной лаборатории

. Это доказывает, что настоящая практическая экспериментальная среда обучения может дать студентам бакалавриата более сильную основу для практического применения теоретических знаний в реальных отраслевых ситуациях, которые они возникнут после окончания учебы. Учебный план (компонент экспериментального обучения) был таким, который

повторял то, что действительно происходило в индустрии гостеприимства, мог быть недооценен из-за нехватки ресурсов., поэтому

необходимо применить реальный опыт работы с помощью стимулятора задач фронт-офиса

Воспринимаемая полезность, воспринимаемая простота использования и отношение к использованию нового учебного инструмента

В исследовании Lanlan, Ahmi, and Popoola (2019) ), их результаты показали, что существует полезная связь между

воспринимаемой простотой использования, воспринимаемой полезностью и использованием компьютеризированных систем бухгалтерского учета (CAS). Это исследование показало, что

существует положительная связь между воспринимаемой простотой использования и воспринимаемой полезностью с намерением использовать CAS.

Другое исследование, проведенное Альхарби и Дрю (2014), заявило, что общая исследовательская модель в их исследовании предполагает, что все упомянутые переменные

прямо или косвенно влияют на общее поведенческое намерение использовать систему управления обучением

(LMS). В частности, он проверяет взаимосвязь между воспринимаемой простотой использования, воспринимаемой полезностью, отношением к использованию

и общим влиянием на поведенческое намерение использовать.

Дэвис впервые предложил модель принятия технологий (TAM) в 1986 году для теоретического обоснования поведения пользователей по отношению к компьютерным технологиям,

, и эта модель была основана на теории разумных действий (TRA), постулированной Фишбейном и Айзеном (1975).По сути,

TRA широко применяется в областях социальной психологии и маркетинга и постулирует, что поведение человека

определяется его или ее намерением. В свою очередь, намеренно определяется его отношением и субъективной нормой.

Дэвис (1989) и Дэвис, Багоззи и Уоршоу (1989) развили ТАМ в влиятельную исследовательскую модель в области информационных систем

, подчеркнув когнитивные и эмоциональные детерминанты принятия технологий.В частности,

TAM постулирует, что воспринимаемая простота использования (PEOU) и воспринимаемая полезность (PU) вместе определяют отношение,

, которое, в свою очередь, приводит к намерению использовать новую систему или технологию. Таким образом, наши исследовательские рамки опираются на

TAM, предложенный Davis et al. (1989).

Разработка и проверка общей и легко оцениваемой системы оценки лапароскопических навыков с использованием симулятора виртуальной реальности

https: // doi.org / 10.1016 / j.eurox.2019.100092Получить права и контент

Аннотация

Цели

Разработать и проверить систему оценки лапароскопических навыков для пяти конкретных задач на симуляторе виртуальной реальности.

Дизайн исследования

Продольное экспериментальное нерандомизированное исследование с участием 30 гинекологов и стажеров-гинекологов в трех больницах. Участники были разделены на неопытные (Группа 1), со средним опытом (Группа 2) и опытные (Группа 3).

Участники исследования выполнили десять повторений трех основных задач по развитию навыков, сальпингэктомии и лапароскопической супрацервикальной гистерэктомии на симуляторе виртуальной реальности. Оценка навыков основывалась на времени, параметрах погрешности и экономии движений, измеренных на тренажере. Мы использовали результаты (среднее значение и стандартное отклонение для каждого параметра во всех задачах) четырех последних повторений, выполненных опытными гинекологами, в качестве основы для системы оценок. Результативность, равная этому среднему баллу или превышающая его, дает 2 балла.Уменьшение на 1 стандартное отклонение от среднего дает 1 балл. Каждая оценка ниже дает 0 баллов. Сравнивали средний балл неопытных, умеренно опытных и опытных участников исследования.

Результаты

Средние баллы в Задаче 1 составили 3,4 (SD 0,6) в группе 1, 3,4 (SD 0,6) в группе 2 и 5,1 (SD 1,1) в группе 3, соответственно. Наблюдалась статистически значимая разница в баллах между группами 1 и 3 (p = 0,01) и группами 2 и 3 (p = 0,01). В Задаче 2 не было обнаружено статистически значимых различий.В Задаче 3 общие средние баллы составили 1,7 (стандартное отклонение 0,7) в группе 1, 1,9 (стандартное отклонение 0,9) в группе 2 и 2,8 (стандартное отклонение 0,5) в группе 3, соответственно. Разница в баллах между исследуемыми группами была статистически значимой при сравнении группы 1 и группы 3 (p <0,01) и группы 2 и группы 3 (p = 0,02).

В задаче 4 разница в использованном времени между группами 1 и 3 была статистически значимой (p = 0,03). В задании 5 наблюдалась значительная разница в показателях успеваемости между группами 1 и 3 (p = 0.01).

Выводы

Наблюдалась значительная разница в баллах между опытным и неопытным гинекологом по четырем из пяти заданий.

Система выставления баллов легко поддается оценке и может использоваться для итоговой и формирующей обратной связи при оценке на основе квалификации.

Ключевые слова

Лапароскопия

Моделирование

Виртуальная реальность

Процедурное обучение

Оценка хирургической подготовки

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

© 2019 Авторы.Опубликовано Elsevier B.V.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Проект 1: Моделирование сети с помощью NS-2

Проект 1: Моделирование сети с помощью NS-2

По проекту Р. Каца и И. Стойки

Введение – почему сетевое моделирование?

Оценка производительности – важнейший компонент системного исследования. что позволяет оценить новые идеи, выявить проблемы а также узкие места и оптимизация существующих систем.Есть три общие подходы к оценке производительности: (1) прототипирование: сборка это (или его уменьшенная версия) и посмотрите, как это работает; (2) аналитическое моделирование: построить математическую модель и использовать ее для проанализировать систему; и (3) Моделирование: построение программной модели система. Создание прототипа часто невозможно или требует много времени, особенно для крупномасштабные системы; он также обеспечивает ограниченную управляемость и наблюдаемость. Точно так же аналитическое моделирование не может сложные системы.Таким образом, моделирование превратилось в привлекательную альтернатива, которая широко используется при оценке производительности компьютера системы. По этой причине мы делаем общий набор проектов в симулятор, прежде чем мы перейдем к исследовательскому или неисследовательскому проекту (на ваш выбор) для финального проекта. Сетевое моделирование позволяет нам прогнозировать поведение крупномасштабных и сложная сетевая система, такая как Интернет, по низкой цене при различных интересующие конфигурации и в течение длительного периода. Многие сети симуляторы, такие как NS-2, SSFNet, Opnet, Qualnet и др., широко доступный. Мы будем использовать NS-2 для этого проекта. NS-2 – это симулятор дискретных событий, написанный на C ++, с OTcl оболочка интерпретатора в качестве пользовательского интерфейса, который позволяет вводить модель файлы (сценарии Tcl) для выполнения. Большинство сетевых элементов в NS-2 разработаны как классы объектно-ориентированным способом. Симулятор поддерживает иерархию классов в C ++ и очень похожий класс иерархия в OTcl. Корнем этой иерархии классов является TclObject. в OTcl. Пользователи создают новые объекты симулятора через OTcl. интерпретатор, а затем эти объекты зеркалируются соответствующими объекты в иерархии классов в C ++.NS2 обеспечивает существенное поддержка моделирования TCP, алгоритмов маршрутизации, организации очередей алгоритмы и протоколы многоадресной рассылки по проводным и беспроводным (локальным и спутниковые) сети и т. д. Распространяется бесплатно, и все исходники код доступен. В первом проекте вам не о чем будет беспокоиться про внутреннее устройство НС-2 (оставим это до второго проекта).

Разработка новых сетевых протоколов и создание сценариев моделирования сложные задачи, требующие понимания класса НС-2 иерархия, программирование на C ++ и Tcl.Однако в этом проекте вы нужно только проектировать и запускать моделирование в сценариях Tcl, используя объекты симулятора без изменения основных компонентов NS2, таких как класс иерархия, планировщики событий и другие строительные блоки сети. Ты следует поместить все свои результаты в файлы с заданными именами. Для тебя отчет, вам не нужно переписывать предположения, приведенные в этом документ, но должен содержать любую информацию, которая вам еще не была предоставлена. Срок сдачи проекта – до пятницы 26 сентября. За опоздание взимается штраф в размере 20%. представления и представления по истечении недели с установленного срока не будут быть принятым.Вы должны отправить соответствующие программы Tcl, Awk (или perl / python и т. Д.) скрипты и отчеты по каждой проблеме. Подача на компакт-диске или по электронной почте архива / zipball всех ваших файлов мне.

Инструкции и предварительные сведения

  • Вы собираетесь работать над этим проектом самостоятельно.
  • Внимательно прочтите спецификации. Периодически проверяйте наличие обновлений. Если у вас есть сомнения, не стесняйтесь обращаться к нам.
  • Немедленно позаботьтесь об этом Вам нужно место, чтобы Работа.Если вы хотите скачать и скомпилировать NS-2 все в одном дистрибутив, вам понадобится учетная запись linux / unix с примерно 200 МБ (в идеале 300+) свободного места для полного распространения. Поработав, вы сэкономите меньше места (см. Ниже).
    • Если у вас нет доступа к такой учетной записи (на вашем компьютере или в школе), пожалуйста, дайте мне знать как можно скорее, и я предоставлю вам один
    • также, очистка после себя (удалите tar-файл после распаковки Это; удалите файлы .o после компиляции; делиться библиотеками и исполняемые файлы) помогает
    • удалить дополнительные пакеты в ns-all-in-one дистрибутив
    • Можно сделать доступным для вас в предварительно скомпилированной версии bingsuns версии Tcl / Tk / Otcl / TclCL / NS / Nam
    • Я могу сделать доступным Распределение меньшего размера с только необходимыми частями
  • Архивированный tar / gzip файл proj-starter.тгз предоставляет образец файла сценария и несколько файлов awk для обработки следы. На машине linux / unix вы можете распаковать файл с помощью
    tar -xvfz proj1-starter.tgz
    Файлы находятся внутри каталогов task1 для части 1 и task2 для части 2

Описание задачи
Задача 1. Доля пропускной способности TCP- и UDP-трафика
Рассмотрим сеть с 4 узлами, как показано на рисунке 1. Связь между узел 3 и узел 4 имеют скорость 1 Мбит / с. Все остальные ссылки имеют скорость 2 Мбит / с.Все ссылки имеют задержку распространения 10 мс и буфер Drop Tail. Существует поток TCP / FTP от узла 1 к узлу 4 и UDP / CBR (постоянный Битрейт) поток от узла 2 к узлу 4. Оба начинаются с 0,1 секунды и заканчиваются через 5 секунд. Длина пакета для обоих потоков составляет 1500 байт. Оценка потока UDP / CBR составляет 0,2 Мбит / с. Размер буфера очереди для ссылки из от узла 3 к узлу 4 – 4 пакета. В сети нет другого трафика кроме описанного выше.


Рисунок 1

Вам предоставляется образец файла (task1_sample.tcl) для имитации вышеупомянутого сеть. Запустите моделирование в течение 5 секунд, набрав «ns task1_sample.tcl», а затем мы получаем выходной файл трассировки, task1_out.nam. Тебе нужно понять формат трассировки и возможность извлекать значимые метрики производительности из таких файлов с помощью Awk, Perl и т. д. Взгляните на “task1_out.nam”. Игнорировать записи с -t *; эти записи используются nam для визуализации топология сети. Остальные записи выглядят так:

  • [тип события] -t [время] -s [узел src] -d [узел dst] -p [тип pkt] -e [pkt размер] -c [цвет] -i [идентификатор пакета] -a [идентификатор потока] -x {[src.порт] [dst.port] [seqno] ——- null}
Поля в файле трассировки: тип события, время моделирования, когда событие произошло, исходный и целевой узлы, тип пакета (протокол, действие или источник трафика), размер пакета, тип цвета, идентификатор пакета, идентификатор потока, адреса источника и назначения, порядковый номер и идентификатор пакета. Примечание что номера внутренних идентификаторов для узла 1, узла 2, узла 3 и узла 4 равны 0, 1, 2 и 3 соответственно. Тип события «+», «-», «r» и «d». представляют собой операции постановки в очередь, операции удаления из очереди, получения событий и отбрасывания события соответственно.Более подробную информацию о форматах имен можно найти в разделе nam trace руководства Ns-2. Вы можете использовать Не отвечайте на следующие вопросы, или вы можете использовать другие языки, например как perl или python (или на самом деле C / C ++ / Java), чтобы вычислить эти метрики, если хотите, но вы сами. Примеры сценариев perl доступны в дистрибутиве ns-2.
  • Если мы хотим извлечь информацию из файла “task1_out.nam” и вычислить общее количество байтов TCP / FTP-трафика по каналу от узла 3 к узлу 4, мы запускаем следующую команду Awk (в файле “task1_tcp.awk “):

    • awk ‘$ 1 == “r” && $ 7 == 3 && $ 17 == 1 && $ 9 == “tcp” {a + = $ 11} END {print a} ‘task1_out.nam

    В этой команде «$ 1», «$ 7», «$ 17» и «$ 9» означают первое (тип события), 7-й (узел назначения), 17-й (идентификатор потока) и 9-й (тип пакета) столбцы каждой строки в файле “task1_out.nam”. “a” – это переменная Awk, используется для вычисления общего количества байтов. Awk сканирует входной файл “task1_out.nam” строка за строкой и анализирует строку столбец за столбцом.

  • Точно так же вы можете запустить следующую команду Awk (в файле “task1_udp.awk “) для вычисления общего количества байтов трафика UDP / CBR:

    • awk ‘$ 1 == “r” && $ 7 == 3 && $ 17 == 2 && $ 9 == “cbr” {b + = $ 11} END {print b} ‘task1_out.nam
  • Теперь вы можете вычислить общее количество байтов трафика TCP / FTP и UDP / CBR и соотношения трафика TCP / FTP и UDP / CBR с использованием более сложного Awk скрипт (в файле “task1_total.awk”):

    • awk ‘{if ($ 1 == “r” && $ 7 == 3 && $ 17 == 1 && $ 9 == “tcp”) {a + = $ 11} else if ($ 1 == “r” && $ 7 == 3 && $ 17 == 2 && $ 9 == “cbr”) {b + = $ 11}} END {printf (“tcp: \ t% d \ n cbr: \ t% d \ n итого: \ t% d \ n коэффициент tcp: \ t%.4f \ n cbr соотношение: \ t% .4f \ n “, a, b, a + b, a / (a ​​+ b), b / (a ​​+ b))} ‘task1_out.nam


Давайте взглянем на сценарии Tcl в “task1_sample.tcl” и выполнить последовательность необходимых шагов для настройки и решения моделирования проблема:

  • В качестве первого шага мы создаем объект-симулятор.
      • # создать объект симулятора
      набор нс [новый симулятор]
  • Настройте топологию сети, создав узловые объекты и подключив узлы с объектами ссылок. Если реализована очередь вывода роутера в составе ссылки нам нужно указать тип очереди.В этом проекте Используется очередь DropTail. В некоторых случаях мы можем определить макет топология сети для лучшего отображения NAM.
      • # создать четыре узла
      установить узел1 [узел $ ns]
      установить узел2 [узел $ ns]
      установить node3 [узел $ ns]
      установить node4 [узел $ ns]

      # создать связи между узлами
      $ нс дуплексная связь $ node1 $ node3 2 Мб 20 мс DropTail
      $ нс дуплексная связь $ node2 $ node3 2 Мб 20 мс DropTail
      $ нс дуплексная связь $ node3 $ node4 1 Мб 20 мс DropTail
      $ нс предел очереди $ node3 $ node4 4

      # установить макет отображения узлов и ссылок для nam
      $ нс duplex-link-op $ node1 $ node3 ориентировать вправо-вниз
      $ нс duplex-link-op $ node2 $ node3 ориентировать вправо вверх
      $ нс duplex-link-op $ node3 $ node4 ориентировать вправо

      # определить разные цвета для потоков данных nam
      $ нс цвет 0 зеленый
      $ нс цвет 1 Синий
      $ нс цвет 2 Красный
      $ нс цвет 3 желтый

      # контролировать очередь для соединения между узлом 2 и узлом 3
      $ нс duplex-link-op $ node3 $ node4 queuePos 0.5

  • Определяйте шаблоны трафика, создавая агентов, приложения и потоки. В NS2, пакеты всегда отправляются от одного агента другому агенту или группе агентов. Кроме того, нам нужно связать этих агентов с узлами.
      • # источник TCP трафика
      # создать TCP-агент и подключить его к узлу node1
      установить tcp [новый агент / TCP]
      $ нс агент присоединения $ node1 $ tcp
      $ tcp set fid_ 1
      $ tcp set class_ 1

      # window_ * (размер_пакета_ + 40) / RTT
      $ tcp установить window_ 30
      $ tcp установить размер пакета_ $ packetSize

      # создать агент приемника TCP и присоединить его к узлу node4
      установить приемник [новый агент / TCPSink]
      $ нс агент присоединения $ node4 $ приемник

      # подключить обоих агентов
      $ нс подключить $ tcp $ сток

      # создать “приложение” источника FTP;
      установить ftp [новое приложение / FTP]
      $ ftp-агент присоединения $ tcp

      # Источник трафика UDP
      # создать агент UDP и прикрепить его к узлу 2
      установить udp [новый агент / UDP]
      $ набор udp fid_ 2 # красный цвет
      $ нс агент присоединения $ node2 $ udp

      # создать источник трафика CBR и присоединить его к udp
      set cbr [новое приложение / трафик / CBR]
      $ cbr установить размер пакета_ $ packetSize
      $ cbr установить rate_ 0.25Мб
      $ cbr установить random_ false
      $ cbr прикрепленный агент $ udp

      # создать нулевой агент (приемник трафика) и присоединить его к узлу 4
      установить ноль [новый агент / ноль]
      $ нс агент присоединения $ node4 $ null
      $ нс подключение $ udp $ null

  • Определите файлы трассировки и разместите мониторы в местах топологии, чтобы собирать информацию о потоках пакетов. NS2 поддерживает два основных мониторинга возможности: следы и мониторы. Трассы позволяют записывать пакеты всякий раз, когда событие, такое как отбрасывание или прибытие пакета, происходит в очереди или ссылка.Мониторы предоставляют средства для сбора количеств, таких как количество отбрасывания пакетов или количества поступивших пакетов в очереди. Монитор может использоваться для сбора этих количеств для всех пакетов или только для указанного поток (монитор потока).
      • # открыть файл трассировки nam
      установить nam_trace_fd [открыть tcp_tahoe.nam w]
      $ нс namtrace-все $ nam_trace_fd
      установить trace_fd [открыть tcp_tahoe.tr w]

      # Определите процедуру завершения
      proc finish {} {
      глобальный нс nam_trace_fd trace_fd

      # закрыть след nam файл
      $ нс флеш-трассировка
      закрыть $ nam_trace_fd

      # выполнить nam на файл трассировки
      выход 0
      }

  • Запланируйте симуляцию, указав начало и остановку симуляции, транспортные потоки, отслеживание и другие события.
      • # расписание событий для всех потоков
      $ нс при 0,25 “$ ftp start”
      $ нс при 0,25 “$ cbr start”
      $ нс при 5.0 “$ cbr stop”
      $ нс при 5.0 “$ ftp stop”

      # вызвать процедуру завершения через 6 секунд моделирования
      $ нс на 6 “финише”

      # запустить симуляцию
      $ нс бег

  • Наконец, нам нужно извлечь полезные данные из трассировок, поскольку вы просто использовали команды Awk, и скормили их программному обеспечению для построения графиков, чтобы получить человеческое читаемые результаты.В приведенных ниже индивидуальных задачах каждая задача с префиксом имени файлов, которые вы должны передать для этой подзадачи.


(a) (report.pdf) На основе результатов выполнения предыдущего Awk команды, которые из TCP / FTP или UDP / CBR используют большую пропускную способность в связь с узким местом от узла 3 к узлу 4?

(b) (report.pdf, task1_b.tcl) Измените пример кода “task1_sample.tcl” так, чтобы скорость Трафик UDP / CBR изменяется с 0,2 Мбит / с до 1 Мбит / с с шагом 0,2 Мбит / с.В каждом случае запускайте моделирование и используйте заданные сценарии Awk для вычислить общее количество байтов TCP / FTP, общее количество байтов UDP / CBR движение. Постройте результаты. Какой поток использует большую пропускную способность в узком звене от узла 3 к узлу 4? Оба потока получают “справедливая доля” доступной полосы пропускания узкого звена? Который поток предпочтителен в этом сценарии? Какова причина?


Рисунок 2

(c) (task1_c.tcl, task1_c_total.awk, report.pdf) Теперь добавлен узел 5. Он подключен к узлу 3.Связь между узлом 5 и узлом 3 имеет скорость 2 Мбит / с и задержка распространения 10 мс. Новая топология сети показано на рисунке 2. Еще один поток UDP / CBR (со скоростью 0,4 Мбит / с) от узла 5 в узел 4. Кроме того, скорость потока UDP / CBR от узла 2 для узла 4 изменяется на 1 Мбит / с. Измените пример кода “task1_sample.tcl” для новой сети и запустите моделирование. Измените пример команды Awk в файле “task1_c_total_sample.awk” для вычисления общего количества байтов TCP, общее количество байтов трафика UDP / CBR от узла 2 до узла 4 и общее количество байтов трафика UDP / CBR от узла 5 к узлу 4.Оба потока UDP / CBR получают “справедливая доля” доступной полосы пропускания узкого звена?

(d) (task1_d.tcl, task1_d_total.awk, report.pdf) Заменить Поток UDP / CBR в “task_1_sample.tcl” с другим потоком TCP / FTP. Делать оба потока начинаются одновременно. Увеличьте задержку на связь между 2 и 3 идет от 10 мс до 40 мс с шагом 5 мсек. После запуска моделирования нанесите на график пропускную способность двух TCP-соединения против задержки ссылки.Вы должны изменить task1_total_sample.awk для извлечения пропускной способности двух TCP соединения. Получают ли эти две связи “справедливую долю” доступная пропускная способность? Есть догадки, почему?

Задача 2: моделирование беспроводной сети Цель этой задачи – дать вам некоторый опыт работы с беспроводной связью. сетевое моделирование, а также некоторый анализ MAC. Мы будем использовать в качестве наших стартовым скриптом для этой задачи является скрипт task2_sample.tcl (на основе сценарий simple-wireless.tcl, поставляемый с дистрибутивом NS-2 в справочник нс-2.29 / тсл / экс). Беспроводное моделирование отличается от проводного тем, что имеет возможность подключения. и помехи часто являются функцией расстояния между узлами. Так, мы не беспокоимся о явном указании ссылок – скорее, они присутствует, если узлы «достаточно близко» друг к другу. Присутствие мобильности тоже все усложняет. По этой причине моделирование отслеживает расположение узлов и может моделировать мобильность с помощью перемещая их в разные места. Обратите внимание на набор параметров, которые создаются в верхней части скрипта. это выглядит так:

    set val (ifqlen) 50; # максимальный пакет в ifq
Они устанавливают некоторые важные параметры моделирования, которые позже перешел в симулятор с помощью Обратите внимание, что строка node-config также включает переключатели для включения трассировка на разных уровнях.Текущая настройка такова, что agentTrace (TCP, UDP …) и трассировка маршрутизации (протокол маршрутизации пакеты) включены, но macTrace выключен. Начальное расположение узлов указывается с помощью следующих
    $ node_ (0) установить X_ 0.0 $ node_ (0) установить Y_ 0.0 $ node_ (0) установить Z_ 0,0
Вы можете перемещать узлы, используя опцию случайного перемещения (чего мы не будем делать), или используя “setdest” следующим образом:
    $ ns_ при 50.0 “$ node_ (1) setdest 25.0 20.0 15.0”
который запускает перемещение $ node_ (1) в точку (25,20) с скорость 15 м / с.Нецелесообразно выполнять мобильность и генерацию трафика вручную для большие сети; в NS-2 есть скрипты для генерации такой код автоматически. Обратите внимание, что в этой задаче мы полагаемся на файлы трассировки NS (а не на nam файлы трассировки). Они имеют немного другой формат и позволяют отслеживание большего количества вещей, чем вы получаете с помощью nam. Вы все еще можете использовать имя (например, чтобы увидеть анимацию перемещения узлов).


(a) (report.pdf) Дальность передачи для узлов, использующих заданных параметров – 250.0 метров. Идеализированная модель распространения используется так, чтобы обеспечить отличный прием, если расстояние меньше чем или равно 250 и без приема, если он больше этого. Примечание что узлы начинаются вне диапазона друг друга, а затем запускаются движутся навстречу друг другу. В какое время симуляции первое пакет успешно доставлен? Учитывая структуру мобильности в скрипт, в какое время на самом деле узлы попадают в диапазон с каждым Другие?


(б) (report.pdf, task2_b.tcl, analysis-b.awk) Изменить сценарий для удаления мобильности и размещения двух узлов в диапазоне с друг с другом. Кроме того, замените соединение FTP / TCP на CBR / UDP. связь. Увеличьте скорость отправки UDP-соединения с 0,1 Мбит / с до 2,1 Мбит / с с шагом 0,2 Мбит / с. Постройте график достигнутой пропускной способности от связи. Предоставьте свой сценарий для сбора этого пропускной способности или иным образом объясните, как вы ее получили. Как бы ты вычислить задержку пакета?


(c) (report.pdf, task2_c.tcl, analysis-c.awk) Начать с task2_b.tcl и создайте другое мешающее соединение, чтобы источники находятся в пределах досягаемости друг друга, но пункты назначения не находятся в диапазон друг с другом. Каждое соединение должно иметь CBR / UDP. связь. Зафиксируйте скорость отправки на одном подключении до 0,5 Мбит / с, и увеличьте другой с 0,1 Мбит / с до 1 Мбит / с с шагом 0,1 Мбит / с. участок пропускная способность двух соединений.


(d) Бонус: (report.pdf, task2_d.tcl, analysis-d.awk) Измените сценарий в (c) такой, что источник одного соединения находится в диапазон помех с назначением другого соединения (но не диапазон приема).Например, S1 может быть в (250,100), D1 может быть в (450,100), S2 может быть в (0,500), а D2 может быть в (0,300). Показать пример столкновений, происходящих из следа. Вы видите эффект отсрочки? Сколько наблюдается коллизий на уровне MAC?

Используя NS2

Ниже приведены несколько полезных учебных документов или веб-сайтов по NS2 (вы найти ценную информацию о NS2, а также несколько полезных примеров моделирования):

Список обновлений этих полезных веб-сайтов можно найти на веб-сайте курса. сайт.
  • Войдите в каталог, в котором хранятся файлы моделирования. Запустите симуляцию файл, сохраненный как “task1_sample.tcl” с командой
  • При выполнении «task1_sample.tcl» создается файл трассировки «task1_out.nam». Вы можете использовать программу “nam” для визуализации всей симуляции, набрав следующая команда
    • Интерфейс GUI для NAM: довольно интуитивно понятный; нажмите кнопку воспроизведения, чтобы воспроизвести анимацию по трассе

    Несколько других программных инструментов очень полезны для запуска симуляций нс. скрипты: Otcl, Nam, Gnuplot, XGraph, Awk и Perl.Сам сценарий в Otcl, который является объектно-ориентированной версией Tcl, хорошо известный скрипт язык. Nam – это инструмент анимации на основе Tcl / Tk для визуализации сети. трассировки моделирования и трассировки пакетов в реальном мире. Gnuplot и XGraph – это общие инструменты построения графиков, и мы используем их для построения результатов моделирования. Awk и Perl – это языки обработки текста, и мы используем их для анализа трассировки. файлы для дальнейшего анализа. Если вам нужна дополнительная информация об этом программном обеспечении инструменты, перейдите на веб-сайт класса Project 2.

    Вы также можете установить NS2 и соответствующий пакет программного обеспечения на свой Машина LINUX. Все-в-одном Пакет NS2 можно загрузить с веб-сайта NS2 (http://www.isi.edu/nsnam/ns/ns-build.html). Есть версия NS2 для Windows. Однако это работает не так хорошо, как версия UNIX / LINUX, поэтому используйте ее на свой страх и риск.

    Новости проекта 1 и изменения в спецификации проекта

      Подсказки и подсказки


        Как получить файл pdf из файла ps: www.ps2pdf.ком
        Как создавать файлы postscript: http://www.cs.dal.ca/~smedley/veu/postscript.html
      • Номера внутренних идентификаторов узла 1, узла 2, узла 3 и узла 4 в NS2 равны 0, 1, 2 и 3 соответственно, как показано на визуализированном рисунке. по нам. Это поможет вам понять скрипты Awk.
      • Каждый из предоставленных для проекта сценариев Awk имеет свой исполняемый файл. Их не нужно вводить или вставлять. Но вы должны убедиться, что они исполняемые. Если это не так, измените их атрибут, набрав:

        • chmod ug + x *.*
      • Пожалуйста, внимательно прочтите спецификации.
      • NS2 сложно новичку! Официальная документация NS2 – это Ns Manual. Тем не менее, учебное пособие для сетевого симулятора дает простое введение. и базовое использование для NS2.
      • Если вы считаете, что есть проблемы, дайте всю информацию, которую вы можете получить, хотя иногда может помочь указание возможных причин ошибки, также может вводить в заблуждение и сбивать с толку. Важно обеспечить как можно больше информация по мере возможности.Причина в том, что то, что вы считаете неправильным, может не быть реальной причиной проблемы.

      Часто задаваемые вопросы

      • Мы протестируем вашу реализацию на машинах linux или solaris. если ты реализовать свои скрипты в Windows, вам нужно перенести свою реализацию и заставить его работать на учебных машинах
      • Нам, визуализация на основе Tcl / TK инструмент для просмотра трассировок моделирования сети NS2 и трассировок реальных пакетов
      • Страницы руководства по Tcl / Tk
      • OTcl, расширение в Tcl / Tk для объектно-ориентированного программирования.
      • Awk, a язык программирования для обработки текстов
      • Gnuplot, программа, управляемая из командной строки для создания 2D и 3D графиков (учебное пособие)
      • XGraph, довольно простой программа для построения графиков

    % PDF-1.7 % 137 0 объект > эндобдж xref 137 91 0000000016 00000 н. 0000002871 00000 н. 0000003099 00000 н. 0000003140 00000 н. 0000003175 00000 н. 0000003646 00000 н. 0000003761 00000 н. 0000003875 00000 н. 0000003990 00000 н. 0000004107 00000 н. 0000004224 00000 н. 0000004340 00000 н. 0000004446 00000 н. 0000004550 00000 н. 0000004630 00000 н. 0000004710 00000 н. 0000004790 00000 н. 0000004869 00000 н. 0000004948 00000 н. 0000005026 00000 н. 0000005105 00000 н. 0000005184 00000 п. 0000005262 00000 н. 0000005341 00000 п. 0000005419 00000 н. 0000005498 00000 п. 0000005576 00000 н. 0000005655 00000 н. 0000005733 00000 н. 0000005811 00000 н. 0000005888 00000 н. 0000005966 00000 н. 0000006043 00000 н. 0000006123 00000 н. 0000006203 00000 н. 0000006283 00000 п. 0000006363 00000 п. 0000007058 00000 н. 0000007665 00000 н. 0000008312 00000 н. 0000008650 00000 н. 0000008952 00000 п. 0000009359 00000 н. 0000009437 00000 н. 0000009961 00000 н. 0000010818 00000 п. 0000010982 00000 п. 0000011182 00000 п. 0000011990 00000 н. 0000012146 00000 п. 0000013001 00000 п. 0000013843 00000 п. 0000014689 00000 п. 0000015512 00000 п. 0000015658 00000 п. 0000016483 00000 п. 0000017024 00000 п. 0000023914 00000 п. 0000029849 00000 н. 0000034111 00000 п. 0000034408 00000 п. 0000036564 00000 п. 0000036801 00000 п. 0000037001 00000 п. 0000037197 00000 п. 0000037494 00000 п. 0000037685 00000 п. 0000037741 00000 п. 0000037797 00000 п. 0000037875 00000 п. 0000037933 00000 п. 0000038189 00000 п. 0000038320 00000 п. 0000038425 00000 п. 0000038539 00000 п. 0000038647 00000 п. 0000038788 00000 п. 0000038901 00000 п. 0000039037 00000 н. 0000039195 00000 п. 0000039336 00000 п. 0000039451 00000 п. 0000039548 00000 п. 0000039692 00000 п. 0000039836 00000 п. 0000039946 00000 н. 0000040070 00000 п. 0000040206 00000 п. 0000040316 00000 п. 0000002701 00000 п. 0000002159 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 227 0 объект > поток xb“b` Ȁ

    RLBench / simple_task.md at master · stepjam / RLBench · GitHub

    Это пошаговое руководство по одному из всего процесса построения одной из более простых задач: slide_block_to_target. Задача направлена ​​на то, чтобы робот Panda двигал куб в определенное целевое место, и если все будет сделано правильно, вы получите что-то вроде следующего:

    Обратите внимание, что создание задачи включает в себя (1) создание задачи с помощью построителя задач, (2) создание задачи путем добавления объектов на сцену в экземпляре симулятора V-Rep, затем (3) кодирование файла Python и, наконец, (4 ) прохождение валидатора задач.Последние два шага часто являются итеративным процессом в зависимости от сложности задачи. (2) Потребуется добавить сначала физические объекты, затем, как правило, датчики, используемые для обнаружения объектов и, таким образом, определения успешного завершения задачи, а затем путевые точки, используемые при вычислении пути и действий робота Panda в симуляторе. (3) Включает создание дескрипторов для различных объектов и определение того, что считается успешным завершением задачи. (4) Необходимо пройти, чтобы задание считалось достаточным дополнением к этому набору данных.

    Дизайн задания должен быть тщательно продуман. В идеале это были бы задачи, которые, как можно представить, однажды попросят выполнить робота-панда в реальной жизни; многие задачи, выполненные до сих пор, являются обычными домашними задачами, такими как подвешивание рамки для картины на настенной вешалке или сервировка обеденного стола, но задачи из строительства, производства и любой общей трудоемкой области также будут рассматриваться как полезные. Задачи также имеют разный уровень сложности и часто имеют общие темы, связывающие их вместе; хороший пример – open_cabinet и take_cup_out_from_cabinet.При этом жестких ограничений на самом деле нет, поэтому используйте свое творчество и воображение, чтобы увидеть, что вы можете создать.

    Вариации и их эпизоды

    Здесь стоит поговорить об эпизодах и вариациях. Каждая задача имеет различные текстовые описания, связанные с ними, которые при желании могут быть использованы для лингвистического обучения в роботизированных задачах. На рисунке ниже показаны различные описания задач, возвращаемые функцией init_episode () в задаче toilet_seat_up для ее единственного варианта.В идеале они будут включать все возможные способы использования английского языка для описания задачи; например, два из различных описаний, приведенных для конкретного эпизода стопки, – это «поставить другие чашки на верхнюю часть красной чашки» и «поднять и поставить чашки в красную чашку».

    У каждой задачи есть хотя бы один вариант, и у каждого варианта должно быть несколько эпизодов. stack_cups имеет несколько вариантов для каждого цвета базовой чашки, например, еще одна из его вариаций может быть описана как «складывать другие чашки поверх синей чашки».Вариации также не ограничиваются изменением цвета; В setup_checkers есть три эпизода, каждый из которых инструктирует Panda установить оставшиеся 1, 2 или 3 шашки на доске.

    Вариант , таким образом, определяется как конкретное семантическое значение текстового описания задачи, так что разные варианты фактически инструктируют робота делать что-то немного отличающееся от каждого варианта. Эпизод определяется как конкретное физическое начальное состояние (наиболее вероятная компоновка / расположение) объектов задачи для конкретного варианта, и они должны различаться между эпизодами одного и того же варианта с одним и тем же семантическим описанием.Как минимум, расположение / ориентация объектов задачи должно изменяться в зависимости от эпизода, но многие задачи, созданные на данный момент, меняют цвета объектов и условия успеха (наряду с инструкциями по действиям Panda) с каждым изменением эпизода.

    1 Запустите построитель задач

    Во-первых, просто запустите построитель задач. Новый экземпляр V-Rep должен открыться автоматически, и он будет запускаться из кода, найденного в репозиториях RLBench и Pyrep.

    Затем вам будет предложено ввести задачу для редактирования.В этом случае введите «slide_block_to_target» в качестве имени задачи, нажмите Enter и введите «y», когда вас попросят подтвердить, хотите ли вы создать новую задачу. Это побудит конструктор задач создать как файл python в rlbench / tasks , так и соответствующий файл сцены с расширением .ttm в rlbench / task_ttms . Ниже показано диалоговое окно task_buidler для создания новой задачи с именем slide_block при запуске task_builder.

    Файл ttm должен автоматически загрузиться в экземпляр V-Rep, и он будет содержать сцену (набор стен, камер, границу стола / рабочего пространства и робота-панды) и макет задачи, который в этом случае должен быть назван ‘слайд_блок_то_целевой’.Ниже показана пустая сцена task_design_empty.ttt, содержащая пустой объект task_dummy с именем «complex_task» для задачи, также называемой «complex_task».

    Обратите внимание, в частности, на иерархию сцены слева, показывающую родительские дочерние отношения для всех существующих объектов в сцене, представленных в виде древовидной структуры. Здесь следует отметить две вещи: (1) имейте в виду, что перемещение / вращение объекта будет делать то же самое с его дочерними объектами, рассматривая их как единый объект для этих конкретных операций и (2) важно, чтобы любые созданные объекты V-Rep для задачи должны быть дочерними по отношению к этой задаче-пустышке, и все объекты, существующие в задачах как часть пустого файла сцены (.ttt) не включаются в нисходящее дерево пустышки задачи. Это гарантирует, что при сохранении задачи она будет сохранена только в файле сцены задачи (.ttm), а при переключении между задачами все будет очищено и загружено соответствующим образом. Чтобы изменить порядок в иерархии сцены, просто удерживайте нажатой кнопку мыши и перетащите имена объектов вверх или вниз к желаемому новому родительскому объекту, а затем отпустите кнопку мыши.

    2 Создание задачи в V-REP

    Чтобы создать задачу, ее сначала нужно спроектировать в экземпляре RLBench V-Rep.Мы создадим необходимые объекты, установив динамические и специальные свойства объекта. Для этой задачи был добавлен куб с именем «блок» и плоскость с именем «цель». Эти объекты необходимо разместить наверху стола в пределах «рабочей области», чтобы гарантировать, что панда сможет добраться до объектов и выполнить задачу.

    Сначала обратите внимание, что для панорамирования вашего вида в экземпляре V-Rep вы можете убедиться, что значок панорамирования выбран в верхней левой части экрана (см. Рисунок ниже), а затем панорамировать ваш вид методом перетаскивания.Чтобы повернуть угол обзора, либо удерживайте кнопку колеса прокрутки на мыши, если она доступна, либо выберите значок справа от значка панорамирования камеры и переместите его перетаскиванием. Потратьте несколько секунд на то, чтобы освоиться с этим, поскольку создание задачи потребует просмотра различных позиций со всех точек зрения.

    Чтобы создать блок, перейдите на верхнюю панель инструментов и нажмите «Добавить» -> «Примитивная форма» -> «Кубоид». Затем вам будет предложено диалоговое окно, в котором вы можете инициализировать свойства кубоида:

    А пока убедимся, что размеры кубоида равны 0.1 м вдоль каждого края и нажмите кнопку ОК, чтобы создать его. Обратите внимание, что этот кубоид серого цвета и появляется на полу под столом. Поскольку мы будем динамически настраивать цвет блока со стороны файла Python, в этом пока нет необходимости, но имейте в виду, что мы обычно настраиваем цвет создаваемых объектов, как показано ниже. Это делается двойным щелчком по кубоиду в иерархии сцены V-Rep, чтобы открыть диалоговое окно «Свойства объекта сцены», проверяя, что мы просматриваем «Форма», а не «Общие» свойства, и нажимая либо «Настроить цвет», либо «Настроить». texture ‘/’ Быстрые текстуры (выделение) ‘.

    После того, как наш кубоид создан, нам нужно разместить его поверх стола. Есть несколько способов сделать это, здесь мы просто перетащим его. Чтобы сделать это, нам нужно выбрать диалоговое окно «Перевод / положение», щелкнув его значок в верхнем левом разделе экземпляра V-Rep. Мы можем выбрать несколько способов управления положением объектов; для выбора перетаскивания щелкните вкладку «Перевод с помощью мыши». Отсюда мы можем выбрать оси для перемещения, выбрав только «по Z», так как это позволит нам отрегулировать его вертикальное положение, как показано на рисунке ниже.Перетаскивая его вверх, мы можем разместить его поверх стола, отметив, что наличие (очень) крошечного промежутка между объектом и столом не является проблемой. Чтобы уменьшить размер шага перевода, инициируйте перевод, удерживая левую кнопку мыши, затем удерживайте нажатой клавишу Shift, так как это позволит вам разместить объект более точно. Также обратите внимание, что для перемещения объектов по другим осям или плоскостям мы можем просто выбрать желаемые оси перемещения таким образом, и что иногда мы хотим перемещать объекты по осям относительно других объектов, если их ограничивающая рамка имеет неудобную ориентацию (подробнее об этом в другой учебник).

    Мы завершаем создание кубоида, задав его Object Special Properties . Дважды щелкните кубоид в иерархии сцен, чтобы открыть диалоговое окно специальных свойств объекта, и откройте вкладку Common . В разделе Особые свойства объекта установите для объекта значение Collidable , Measurable , Detectable и Renderable , установив соответствующие флажки:

    Collidable означает, что симулятор V-Rep способен обнаруживать столкновения с другими объектами, и это особенно полезно для планирования пути. Measurable разрешает вычисление минимального расстояния между двумя объектами, и обычно мы хотим, чтобы это было включено. Detectable позволяет обнаруживать объект с помощью датчиков приближения; мы добавим один позже в этой задаче. На самом деле Renderable означает, что объект может отображаться камерами, и мы также хотим, чтобы это было включено почти для каждого объекта, чтобы объект визуально присутствовал во время обучения.

    Далее мы создадим target_visual. Создайте плоскость, нажав Add -> Primitive Shape -> Plane, и создайте плоскость со сторонами длиной 0.1м. Задайте все четыре из его специальных свойств объекта . Как мы сделали для кубоида, перетащите его на поверхность стола, поместив рядом с кубоидом с шагом примерно 0,1 м. В этом примере кубоид окрашен в красный цвет, а плоскость – в белый, но вам нужно только позаботиться о том, чтобы придать плоскости цвет, чтобы ее можно было визуализировать как поверхность, а не просто набор полых краев, также известный как каркас. . На этом этапе у вас должно получиться что-то похожее на следующую картинку:

    Мы покрасили нашу плоскость в белый цвет, но только части плоскости кажутся окрашенными с большинства точек обзора, остальные не видны.Вы заметите, что если плоскость находится в том же вертикальном положении, что и поверхность стола, она может быть или не быть полностью видимой в зависимости от угла обзора. По этой причине мы воспользуемся диалоговым окном перевода, чтобы увеличить его высоту по оси z на минимальную величину. Откройте диалоговое окно «Перевод / положение» и перейдите на вкладку «Перевод». Введите + 1.00e-5 в поле Along Z и нажмите на Z-translate sel. Кнопка . Теперь ваш самолет должен быть размещен прямо над поверхностью стола, а его цветная поверхность должна быть видна со всех прямых точек обзора.

    Теперь, когда у нас есть необходимые физические объекты, должным образом размещенные в сцене, нам нужно добавить датчик приближения. Это потребуется для определения того, достиг ли блок цели, и будет использоваться для определения успешного завершения задачи позже при записи файла python. Щелкните Добавить -> Датчик приближения -> Тип пирамиды. Это создаст датчик с объемом обнаружения, намного большим, чем нам нужно, поэтому дважды щелкните Proxity_sensor в иерархии сцены, чтобы открыть его свойства объекта сцены, щелкните Показать параметры объема , чтобы открыть диалоговое окно Параметры объема обнаружения и заполните поле поля, как показано ниже.Это резко уменьшит размер, например:

    Нам нужна задача сдвинуть кубоид к плоскости, поэтому мы разместим датчик приближения в центре плоскости. Самый простой способ сделать это – сначала сделать датчик дочерним по отношению к плоскости: перетащить его на плоскость в иерархии сцены, открыть диалоговое окно «Перенос / Положение», щелкнуть вкладку Положение и затем установить его положение. относительно родительского фрейма до 0 по всем осям, как показано ниже. Переименуйте этот датчик в success .

    Далее нам нужно разобраться с физическими свойствами наших объектов. И у блока, и у цели заданы все специальные свойства объекта (Collidable, Measureable, Detectable, Renderable), и в журнале динамических свойств блок должен быть настроен как на реагирующий, так и на динамический. Ответный означает, что объект имеет физическое присутствие, т.е. что он существует для целей физического взаимодействия с другими объектами в сцене. Динамический означает, что на него могут действовать внешние силы, кроме тех, которые прилагаются к нему другими силами, то есть сила тяжести и сила реакции.Для обоих блоков откройте диалоговое окно свойств объекта сцены, убедитесь, что вкладка Shape открыта, затем нажмите Показать диалоговое окно динамических свойств . Откроется диалоговое окно «Динамические свойства твердого тела», установите флажки, соответствующие параметрам Тело отвечает и Тело динамическое .

    Затем необходимо добавить манекены с именами waypoint0 и waypoint1 . Манекены, названные таким образом, действуют как необходимые путевые точки при определении предполагаемого движения и действия захвата панды и будут использоваться сценарием планирования пути в RlBench для определения того, что панда делает в симуляции.Предполагаемая ориентация манекенов должна быть установлена ​​соответствующим образом, и в следующем уроке будет видно, что манекены могут иметь связанные с ними extension_strings, инструктирующие захват выполнять более сложные вещи, такие как захват и игнорирование столкновений при планировании пути. Обратите внимание, что движение и действие захвата панды будут следовать сначала за путевой точкой 0, затем за путевой точкой 1 и так далее в порядке возрастания.

    Чтобы добавить такие манекены, создайте их, нажав Добавить -> Манекен. Сделайте его дочерним по отношению к датчику приближения и установите его положение относительно родительского фрейма на 0 по всем осям, переименовав этот манекен в «waypoint0», дважды щелкнув его имя в иерархии сцен, набрав его и нажав Enter.Добавьте еще один манекен и установите его в качестве дочернего элемента кубоида, затем откройте диалоговое окно «Перевод / положение», установите его относительное положение (к родительскому элементу) на 0 м в полях координаты X и Z, но установите для поля координаты Y значение -0,1 м таким образом, чтобы он располагался с другой стороны кубоида, как плоскость и датчик приближения. Назовите это «waypoint1».

    На данный момент у нас есть блок, расположенный между «waypoint0» и «waypoint1», и, следовательно, Panda в конечном итоге планирует путь, который идет вокруг этого блока. Чтобы избежать этого, мы должны назначить строки расширения для ‘waypoint1’, открыв его диалоговое окно «Свойства объекта сцены», выбрав вкладку «Общие» в верхней части диалогового окна и введя «ignore_collisions ()» в текстовое поле «Строка расширения» в разделе «Общие свойства». .Наконец, нам нужно установить ориентацию манекенов путевых точек, чтобы у панды был самый простой путь для планирования; это связано с тем, что в симуляции панда будет ориентировать свой захват таким образом, чтобы манекен с именем «Panda_tip» (который сохраняет постоянную позу относительно наконечника панды) имел идентичную ориентацию с путевыми точками, которых он достигает, и необходимо следить за тем, чтобы они путевые точки имеют допустимую (т.е. достижимую) позу. Откройте диалоговое окно Object / Item Rotatation / Orientation, щелкнув значок справа от диалогового окна Position / Translation, перейдите на вкладку Orientation и укажите его ориентацию (относительно мира) следующим образом:

    Наконец, была создана плоскость с именем «граница».Это определено для случайного создания (перемещения и поворота) объектов задачи внутри себя и необходимо, когда мы будем кодировать файл python позже. Чтобы создать это, мы могли бы просто добавить плоскость желаемой геометрии и перетащить ее на поверхность стола, но есть более простой способ. Выберите рабочее пространство в иерархии сцен, нажмите Ctrl + c, затем Ctrl + v, чтобы скопировать и вставить его, затем дважды щелкните вновь созданное рабочее пространство0 в иерархии сцен, чтобы открыть диалоговое окно свойств объекта сцены. Нажмите Просмотр / изменение геометрии , чтобы открыть диалоговое окно геометрии, снимите флажок Сохранить пропорции и измените свойства X и Y в разделе Коэффициенты масштабирования на 0.70, сохраняя Z равным 1,00. Нажмите «Применить»; это должно оставить вас с меньшим workspace0 внутри, чем граница рабочего пространства, и позаботьтесь о том, чтобы все объекты, которые мы создали, расположены внутри этой новой границы.

    Не забудьте сделать workspace0 дочерним элементом макета задачи slide_block_to_target, перетащив его на макет задачи в иерархии сцены. Теперь нам нужно переименовать фигуры, чтобы мы могли создавать ручки с максимальной читабельностью для них позже в файле Python.Переименуйте Cuboid в block , датчик приближения на success , workspace0 на границу и плоскость на target . Наконец, убедитесь, что все созданные нами объекты являются дочерними по отношению к целевой плоскости, так как позже, когда мы определим случайное порождение плоскости, все дочерние объекты будут сохранять свою позу относительно их родительской константы. Убедитесь, что ваша иерархия родитель-потомок такая:

    3 Написание файла Python

    Теперь, когда мы создали наш простой файл сцены, мы находим и открываем rlbench / tasks / slide_block_to_target.py . Он будет содержать пустые функции, как показано ниже, большинство из которых должны быть определены на этом этапе.

     от ввода списка импорта
из rlbench.backend.task Задача импорта


класс ComplexTask (Задача):

    def init_task (self) -> Нет:
        # TODO: вызывается один раз при инициализации задачи.
        проходить

    def init_episode (self, index: int) -> Список [str]:
        # TODO: вызывается в начале каждого эпизода.
        возвращение ['']

    def вариация_count (self) -> int:
        # TODO: количество вариантов этой задачи.возврат 1

    def step (self) -> Нет:
        # Вызывается на каждом шаге симуляции. Удалите это, если не используете.
        проходить

    def cleanup (self) -> Нет:
        # Вызывается в конце каждой серии. Удалите это, если не используете.
        пройти

    Разъяснено, это:

    • init_task () – вызывается всякий раз, когда симулятор запускается, и вызывается перед любыми другими функциями, содержащимися в этом файле.
    • init_episode () – вызывается перед запуском каждой отдельной демонстрации, он автоматически выбирает макет задачи и, следовательно, всех дочерних элементов в рабочей области, сохраняя при этом относительную позу между всеми созданными нами объектами задач постоянной, но остальное остается на усмотрение создателя задачи.
    • вариация_count () – должна возвращать общее количество вариаций, необходимых для автоматизации работы этого набора данных.
    • step () – вызывается на каждом временном шаге в симуляции и может использоваться для изменения состояния сцены после выполнения определенных условий, например, кнопка в push_button меняет цвет с красного на зеленый после успешного нажатия . Эта функция не является обязательной, и если она не используется, ее следует удалить.
    • cleanup () – Используется для сброса состояния сцены между каждым запуском, вызывается после завершения любой успешной или неудачной демонстрации.Если ваша задача изменяет набор объектов внутри сцены, то есть путем создания или удаления объектов динамически, здесь сцена должна быть восстановлена ​​в исходное состояние. Например, в wipe_desk пятна грязи, динамически создаваемые и порождаемые в начале каждой демонстрации, должны быть удалены. Его также следует удалить, если он не используется.

    Сначала мы гарантируем, что мы импортируем необходимые функции и классы из бэкэнда pyrep и rlbench, перечисленные здесь являются типичными для большинства задач и включают стандартные классы Shape и Task, а также классы, взаимодействующие с Spawn Boundary и Proximity Sensor. и, наконец, список цветов в формате RGB и определение условия успеха, которое будет использоваться в этой задаче:

     от ввода списка импорта
из пламени.objects.shape импорт формы
из pyrep.objects.proximity_sensor import ProximitySensor
из rlbench.const импортировать цвета
из rlbench.backend.task Задача импорта
из rlbench.backend.conditions import DetectedCondition
из rlbench.backend.spawn_boundary import SpawnBoundary

    init_task () -> Нет:

    Затем нам нужно завершить функции, созданные в задаче SlideBlockToTarget. Функция init_task () будет вызываться один раз при запуске симулятора (путем ввода ‘+’ в диалоговом окне task_builder) и должна будет содержать нашу инициализацию различных типов дескрипторов объектов, а также инициализацию условий успеха, которые останутся постоянна на протяжении разных эпизодов.Обратите внимание, что демонстрация задачи заканчивается после того, как будут достигнуты все условия успеха, они будут включать в себя условия о состоянии захвата (то есть, захватывает ли он в данный момент), а также условия для конкретного датчика приближения, обнаруживающего конкретный объект. . Более сложные задачи будут иметь условия успеха, меняющиеся и перерегистрированные с каждым новым эпизодом, и, таким образом, они будут обрабатываться внутри функции init_episode ().

    Чтобы создать дескриптор объекта, просто создайте его, используя существующие классы.Большинство объектов, включая граничные плоскости, будут простой формы, но другие классы, такие как границы порождения и датчики приближения, должны быть созданы как таковые:

     self.block = Форма ('блок')
success_detector = ProximitySensor ('успех')
self.target = Форма ('цель')
self.boundary = SpawnBoundary ([Форма ('граница')])

    Последним шагом для создания init_task для этой задачи будет установка условия успеха в виде класса DetectedCondition (), передача сначала дескриптора объекта, который должен быть обнаружен, и предполагаемого датчика приближения, а затем эти условия успеха будут зарегистрированы, инструктируя task_builder, чтобы остановить и объявить успешную задачу, как только это условие будет достигнуто.Обратите внимание, что эти условия должны быть переданы в виде списка, что позволяет объединить несколько условий вместе, чтобы определить успешное завершение задачи:

     success_condition = DetectedCondition (self.block, success_detector)
self.register_success_conditions ([success_condition])

    init_episode (self, index: int) -> Список [str]:

    Если задача состоит из нескольких вариантов, эта функция должна сначала установить self._variation_index , как показано ниже. При создании собственных задач имейте в виду, что эта переменная индекса является единственной доступной информацией, касающейся того, какой вариант в настоящее время настроен для выполнения задачи.Таким образом, любые различия в потоке выполнения вашего скрипта Python между вариантами должны зависеть от этой переменной. Однако это будет проиллюстрировано в более сложном руководстве, поэтому вам не нужно сейчас об этом беспокоиться.

     self._variation_index = индекс

    При вызове нового эпизода серверная часть RLBench произвольно выбирает task_dummy вместе со всеми его дочерними элементами в пределах рабочей области, сохраняя их относительное положение и ориентацию постоянными. Чтобы добавить больше вариантов задач в набор данных, мы можем циклически перебирать цвета объектов и текстовые описания (подробнее об этом позже) задач, если эти варианты зависят от индекса.Здесь мы циклически перебираем цвета блока, выбирая желаемый цвет из уже существующего списка цветов и вызывая .set_color в блоке:

     имя_цвета_блока, block_rgb = цвета [индекс]
self.block.set_color (block_rgb)

    Затем мы очищаем нашу границу и вызываем на ней .sample (), чтобы случайным образом перемещать и вращать объекты задачи внутри нее. Обратите внимание, что необходимо передать только self.target, чтобы выполнить выборку всех объектов задачи вместе, сохраняя при этом их относительное положение в такте, потому что все объекты задачи (за исключением границы) являются дочерними по отношению к self.цель:

     self.boundary.clear ()
self.boundary.sample (self.target)

    Мы заканчиваем написание init_episode определением его возврата. Это должен быть список описаний задач на английском языке, который будет использоваться для семантического обучения. Обратите внимание на заполнитель строки % s , это сделано потому, что конкретное значение этой строки (также известное как цвет блока) будет меняться с каждым вариантом и определяется переменной self.variation_index, показанной выше. Обязательно верните список, содержащий столько текстовых описаний, сколько вы можете придумать, так как это значительно поможет полезности этого набора данных для роботизированного лингвистического обучения.

     return ['переместите блок% s к цели'% block_color_name,
        'подтолкнуть куб% s к белой плоскости'% block_color_name,
        'подтолкнуть блок% s так, чтобы он покрыл белую цель'% block_color_name,
        'Найдите элемент% s на столе и измените его положение так, чтобы он достиг плоскости'% block_color_name]

    количество_вариантов (сам) -> интервал:

    Наконец, для каждой задачи необходимо определитьcharacter_count (). Это должно вернуть количество различных вариантов задачи.В случае slide_block_to_target каждый вариант устанавливает цвет блока для другого элемента из списка цветов. Таким образом, эта функция просто вернет свою длину:

    .

    Другие функции класса

    Любые другие неиспользуемые функции, такие как cleanup (), можно удалить, чтобы файл python стал читаемым.

    4 Игра с задачей

    После создания файлов сцены и Python пора проверить выполнение задачи. Это можно сделать, введя «+» в диалоговом окне конструктора задач, чтобы запустить симулятор, затем «d», чтобы протестировать демонстрацию этого конкретного варианта.Мы хотим убедиться, что панда может достигать большинства мест нереста в разных эпизодах и что задача работает для всех вариаций, это можно сделать, запустив демонстрационные ролики для разных эпизодов (нажмите «e» для цикла) и вариантов (нажмите «v»). ) соответственно. Общие (но не исчерпывающие) вещи, которые нужно изменить на этом этапе, включают изменение положения / ориентации / размера объектов, чтобы сделать их доступными / захватываемыми захватом, изменение положения / ориентации / размера любых границ возрождения, чтобы обеспечить плавное выполнение большинства вариантов , изменяя min_rotation и max_rotation (путем изменения файла.sample () для любой выборки границ порождения и путем повторного определения base_rotation_bounds () для выборки из рабочей области при вызовах init_episode ()), изменения динамических свойств (включая массу) и доработки макетов путевых точек, чтобы гарантировать, что плавный и прямой путь может быть согласован планируется.

    5 Передача валидатора задач

    Чтобы убедиться, что задача завершена, она должна пройти валидатор задачи. Это можно сделать, передав ‘!’ к диалогу task_builder, когда он не находится в моделировании, и валидатор задачи должен считать задачу успешной для демонстраций, которые она выполняет для каждого отдельного варианта.Большинство демонстраций должны быть успешно пройдены, чтобы валидатор задачи объявил успешную задачу. Если ваша задача не прошла, вернитесь к шагу 4 и попробуйте еще раз. Если это по-прежнему остается серьезной проблемой, перепроектируйте и воссоздайте задачу более простым способом.

    6 Что дальше?

    Теперь вы должны понять, как были созданы более простые задачи в RlBench. Более сложные задачи включают более сложный код, например, для динамического изменения положения путевых точек во время работы демонстрации, динамического создания и последующего удаления объектов, изменения свойств объекта, таких как цвет, в рамках задачи и т. Д.Поняв, как была создана эта задача, переходите к следующему руководству по созданию более сложной задачи, чтобы ознакомиться с тем, как эти проблемы были решены в уже созданных примерах.

    Страница не найдена – Powergenics

    В этой короткой статье обсуждается, почему электролитические конденсаторы выходят из строя, и шаги, которые вы можете предпринять, чтобы предотвратить или продлить сроки до того, как это произойдет. Мы не будем «изобретать велосипед» в этой статье, так как на эту тему написано много.Где возможно, я буду включать ссылки на информацию, которую читатель должен просмотреть.

    Что нужно знать:

    • Конденсаторы со временем разлагаются «в полевых условиях», даже если печатная плата или модуль, на котором они установлены, НЕ находятся в эксплуатации! Я знаю, что в это трудно поверить, но это правда.
      • Конденсаторы
    • используются для поддержания постоянного напряжения постоянного тока, когда они начинают ухудшаться, напряжение может измениться!
    • Если их не заменить, они в конечном итоге выйдут из строя, что может вызвать другие системные проблемы.

    Что искать:

    Как вы можете видеть на этом электролитическом конденсаторе, он начал «выпирать» сверху. Это указывает на избыточное давление внутри крышки из-за старения. Этот конденсатор плохой! Замени это!

    Что может сделать пользователь, чтобы продлить срок службы конденсатора:

    • Не использовать компоненты, хранящиеся в помещении с контролируемой температурой.
    • После установки убедитесь, что все установки работают в пределах заданных температур, желательно на нижнем уровне.
    • Осмотрите конденсаторы на предмет признаков старения, таких как частое вздутие, во время простоев

    Для получения более подробной информации несколько полезных ссылок:

    (это отличная подробная статья)

    Для получения дополнительной информации о том, как Powergenics улучшает источники питания, щелкните здесь.

    Как Powergenics улучшает этот блок питания MK V

    Блоки питания MK V выходят из строя по многим причинам:
    • Возраст (даже если они просто лежат на полке инвентаря)
    • Перегрев (из-за неисправности вентиляторов шкафа или панели)
    • Загрязнение окружающей среды
    • Неправильный ремонт (в основном из-за некачественных запасных частей)
    • Неправильная установка (повреждение, которое может быть не сразу видно)
    Прежде чем блоки питания MK V выйдут из строя, они «шумят».Это означает, что одно или несколько выходных напряжений становятся нестабильными или «подключаются» к переменному напряжению. Визуально это может выглядеть как на этой картинке. Видите треснувшие резисторы? Это может быть вызвано нагревом или старением и, вероятно, способствует отказу источника питания MK V. Компания Powergenics разработала решение по ремонту, которое полностью устраняет этот «шум». Мы заменяем компоненты с высокой интенсивностью отказов на более качественные детали с более жесткими допусками, что приводит к более чистому выходному напряжению в течение более длительного периода времени.Поскольку эти компоненты более прочные, они устойчивы к нагреву и старению, что увеличивает срок службы источника питания. Вот та же диаграмма, показывающая выходное напряжение после ремонта Powergenics: (Обратите внимание, что шкала составляет 500 мВ / деление вместо 1 В / деление!)

    Для более полного объяснения посмотрите это короткое видео ниже:

    Хотите, чтобы ваша система управления работала более плавно?

    Получить предложение

    Powergenics, ведущий поставщик решений по ремонту и замене промышленных электронных карт для потребителей электроэнергии и промышленных предприятий, только что запустил новое мобильное приложение для смартфонов iPhone и Android.

    Это приложение позволит клиентам быстрее общаться и легче получать ответы от Powergenics.

    Клиенты смогут быстро запрашивать расценки, узнавать, какие продукты поддерживает Powergenics, а также отправлять текстовые сообщения, звонки или электронные письма Powergenics прямо из приложения!

    Кроме того, была предоставлена ​​ссылка на веб-сайт Powergenics с его логотипа и страницы в Facebook.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *