Bassa resistenza al rotolamento Ruote: Che cosa avete bisogno di sapere da Sean Phillips. Pneumatici Ruote Expert L'ultimo parola d'ordine quando si tratta di pneumatici è bassa resistenza al rotolamento (LRR). Sembra ultimamente come ogni azienda di pneumatici al mondo ha improvvisamente saltato sul carro a bassa resistenza al rotolamento e di marketing è almeno un pneumatico che a loro parere è più consumo di carburante rispetto al resto. Ma ciò che è veramente bassa resistenza al rotolamento, e come si fa a scegliere tra la tempesta di pneumatici LRR che si presentano sul mercato continua a leggere Come si fa a fare un confronto significativo di consumo di carburante tra, diciamo, Bridgestone39s Ecopia e Yokohama39s Avid Ascend. per esempio cosa fanno RRF e RRC significano, e perché fanno fare anche la mia testa fa male a contemplarli Here39s la verità su bassa resistenza al rotolamento. Qual è motori di Rolling Resistance auto produrre energia, gran parte dei quali è alla fine ha perso da qualche parte lungo la linea. Una grande quantità di energia che si perde nel motore stesso e nel propulsore, ma alcuni di energia alla fine rende le gomme e viene utilizzato per spostare la macchina. La resistenza al rotolamento, quindi, è una misura della quantità di energia che rende effettivamente ai pneumatici viene quindi perso sia per l'attrito della superficie stradale e al processo noto come isteresi. L'isteresi è il processo mediante il quale il pneumatico flette il peso viene collocato su di esso, e poi scatta in forma mentre rotola. L'energia che ritorna al pneumatico quando scatta indietro è, a causa delle leggi della fisica, sempre inferiore all'energia che è andato in deformare il pneumatico in primo luogo, in modo che il pneumatico sta perdendo certa energia al processo di flessione in ogni momento si sta muovendo. Continua a leggere qui sotto fino al 30 parte dell'energia che finisce per fare agli pneumatici è dato da attrito o isteresi. In definitiva, tutta l'energia fornita dal motore car39 proviene dal serbatoio, ed è per questo cercando di mantenere tale energia è così importante più energia che va a spostare la macchina, minore è il consumo di carburante car39s sarà. Con i prezzi del gas chiodare tutto il tempo e la considerazione dell'ambiente rivestono un'importanza sempre maggiore, risparmio di carburante è il nuovo nome del gioco. Poiché è molto difficile ridurre l'attrito nel motore e propulsore ulteriormente, questo rende i pneumatici una delle migliori aree disponibili per cercare di ottenere indietro alcuni di quella persa energia. Negli anni passati, pneumatici a bassa resistenza al rotolamento significava avere un pneumatico con una mescola di gomma molto dura e fianchi rigidi per ridurre l'attrito e Flex. Anche se questo approccio ha funzionato abbastanza bene nel ridurre l'attrito, è fatta per i pneumatici che correva come rocce e aveva pochissimo grip. Al giorno d'oggi, le nuove tecniche di pneumatici di capitalizzazione come i composti a base di silice e gli oli alternativi stanno cambiando il gioco ancora una volta. composti più recenti stanno mostrando alcune ottime proprietà di resistenza al rotolamento, pur mantenendo una piacevole passeggiata e molto più grip RRF e RRC RRF e RRC sono i due numeri più utilizzati per valutare l'attuale resistenza al rotolamento dei pneumatici. Rotolamento Forza di resistenza è essenzialmente la forza in libbre o chilogrammi necessari per ruotare un pneumatico a 50mph contro un grande tamburo di acciaio, mentre Rolling Resistance coefficiente si ottiene dividendo il DRR dal carico effettivo posto su quel particolare le dimensioni del pneumatico. Il processo di farlo è piuttosto ridicolmente complesso, e ci sono un paio di problemi legati all'uso di questi numeri per confrontare diverse marche di pneumatici. Mentre RRF è piuttosto facile da confrontare, non tiene conto delle dimensioni e del carico dei pneumatici, e mentre RRC non prendere in considerazione questi fattori, questo rende impossibile per confrontare pneumatici di dimensioni diverse. Questo è il motivo per cui le aziende di pneumatici più spesso commercializzare pneumatici LRR utilizzando paragoni fuzzy. Il più delle volte si vedrà una società di pneumatici sostengono che il loro pneumatici è di 20 più consumo di carburante rispetto al pneumatico competitor39s. o 10 meno resistenza al rotolamento rispetto al pneumatico precedente. Ho detto prima e dire ancora una volta che questi numeri sono in genere sia una media di RRC su tutta la linea di pneumatici o di un scenario migliore per una particolare dimensione, il che rende il confronto chiare difficile se non impossibile. In realtà, il mio progetto estivo è stato quello di mettere diversi pneumatici LRR diversi sulla mia auto per settimane alla volta per ottenere chiari confronti di una sola misura del pneumatico che trasportano un carico identica, mi dare una chiara idea delle differenze reali tra il pneumatici. Fuel Efficiency: la tecnologia LRR Presente darà il miglioramento di un consumo di carburante dei 1-4 mpg nella migliore delle ipotesi. Anche se questo non sembrare molto, prese cumulativamente sulla vita dei pneumatici, esso comincia a sommare. Ci sono, tuttavia alcune questioni importanti da ricordare. Prima di tutto, se si spendono ogni momento a tutti la lettura di discussioni on-line di pneumatici LRR, sarà inevitabilmente vedere qualcuno si lamentano che i loro nuovi pneumatici LRR danno peggio consumo di carburante rispetto ai loro pneumatici in dotazione vecchi. C'è una spiegazione semplice per questo pneumatici usurati hanno molto minore resistenza al rotolamento di pneumatici nuovi. Quando si mette gomme nuove al posto di quelli vecchi, il tuo consumo di carburante sarà sempre cadere. indipendentemente da quanto in basso la resistenza al rotolamento con le nuove gomme è in realtà. L'unico confronto equo è tra i pneumatici nuovi di zecca e altri pneumatici nuovi di zecca, o tra pneumatici usati nella stessa misura. In secondo luogo, quando si utilizza pneumatici a bassa resistenza al rotolamento, ci sono due fattori correlati che sono facilmente come importante mondo reale combustibile-efficienza pneumatici stessi. Motor Oil: Usando il peso corretto di olio nella vostra auto sarà ridurre l'attrito del motore, e questo spiega almeno tanto nei guadagni di consumo di carburante, come le gomme. Tire Pressure. Anche un po 'le gomme underpressured saranno rapidamente sanguinare via tutti i risparmi di carburante che si potrebbe ottenere da pneumatici LRR. Trovo che se si vuole ottenere il miglior risparmio di carburante da pneumatici LRR, it39s meglio controllare la pressione letteralmente ogni volta che si riempie il serbatoio. Tutto sommato, pneumatici LRR sembrano essere una nuova tecnologia efficace e utile, per tutto ciò che sembra essere in it39s infanzia in questo momento. Con i prezzi del gas sono quello che sono, spesso può essere una buona cosa avere pneumatici che possono risparmiare un po 'di carburante, mentre continuano gli strumenti di auto rollingputational Analogamente, dataframe ha un metodo COV per calcolare covarianze a coppie tra le serie in dataframe , anche escludendo i valori NAnull. Supponendo che i dati mancanti sono mancanti in modo casuale questo si traduce in una stima per la matrice di covarianza che è imparziale. Tuttavia, per molte applicazioni questa stima non può essere accettabile, perché la matrice di covarianza stimato non è garantito per essere positivo semi-definita. Ciò potrebbe portare a correlazioni stimate aventi valori assoluti che sono maggiori di uno, Andor una matrice di covarianza non invertibile. Vedere stima di matrici di covarianza per maggiori dettagli. DataFrame. cov supporta anche una parola minperiods opzionali che specifica il numero minimo richiesto di osservazioni per ciascuna coppia di colonne per avere un risultato valido. I pesi utilizzati nella finestra sono specificati dalla parola chiave wintype. L'elenco dei tipi riconosciuti sono: Boxcar triang blackman hamming Bartlett parzen Bohman blackmanharris Nuttall barthann kaiser (ha bisogno di beta) gaussiana (ha bisogno di std) generalgaussian (ha bisogno di potenza, larghezza) Slepian (larghezza esigenze). Notare che la finestra vagone equivale a dire (). Per alcune funzioni a finestre, devono essere specificati ulteriori parametri: Per. sum () con un wintype. non c'è normalizzazione fatto per i pesi per la finestra. Passando pesi personalizzati di 1, 1, 1 darà un risultato diverso da quello che passa pesi di 2, 2, 2. per esempio. Quando si passa un wintype invece di specificare esplicitamente i pesi, i pesi sono già normalizzati in modo che il peso più grande è 1. Al contrario, la natura del calcolo. mean () è tale che i pesi sono normalizzati rispetto all'altro. Pesi di 1, 1, 1 e 2, 2, 2 producono lo stesso risultato. Time-consapevoli di rotolamento Nuovo nella versione 0.19.0. Nuovo nella versione 0.19.0 sono la capacità di passare un offset (o convertibili) a un metodo. rolling () e farla produrre finestre di dimensione variabile in base alla finestra temporale passato. Per ogni punto di tempo, questo include tutti i valori precedenti che si verificano all'interno del delta time indicato. Questo può essere particolarmente utile per un indice di frequenza tempo non regolare. Questo è un indice di frequenza regolare. Utilizzando un parametro window intero funziona a rotolare lungo la frequenza finestra. Specifica di un offset permette una specificazione più intuitiva della frequenza di laminazione. Utilizzando un indice non regolare, ma ancora monotona, a rotazione con una finestra intero non impartisce alcun calcolo speciale. Usando il tempo-specifica genera finestre variabili per questo dati sparsi. Inoltre, ora permettiamo un optional sul parametro per specificare una colonna (piuttosto che il default dell'indice) in una dataframe. Time-consapevoli di rotolamento contro ricampionamento Utilizzando. rolling () con un indice basato sul tempo è molto simile a ricampionamento. Entrambi operano ed eseguire operazioni riduttive su oggetti panda tempo indicizzato. Quando si utilizza. rolling () con un offset. L'offset è un tempo-delta. Prendere una finestra all'indietro in time guardare, e aggregare tutti i valori in quella finestra (incluso il punto finale, ma non lo start-punto). Questo è il nuovo valore in quel punto nel risultato. Questi sono finestre variabili dimensioni in spazio-tempo per ciascun punto di ingresso. Si otterrà un risultato stesso di dimensioni come ingresso. Quando si utilizza. resample () con un offset. Costruire un nuovo indice che è la frequenza di offset. Per ciascun bin di frequenza, punti aggregati dall'ingresso all'interno di una finestra all'indietro in time guardando che rientrano in tale bin. Il risultato di questa aggregazione è l'uscita per tale punto di frequenza. Le finestre sono fissati dimensione nello spazio di frequenza. Il risultato avrà la forma di una frequenza regolare tra il minimo ed il massimo dell'oggetto input originale. Riassumere. rotolamento () è un'operazione finestra temporale basata, mentre. resample () è un'operazione finestra di frequenze basata. Centraggio Windows di default le etichette sono impostate per il bordo destro della finestra, ma una parola chiave centro è disponibile in modo che le etichette possono essere impostati al centro. Funzioni Finestra Binary COV () e corr () in grado di calcolare lo spostamento statistiche delle finestre su due serie o qualsiasi combinazione di DataFrameSeries o DataFrameDataFrame. Qui è il comportamento in ogni caso: due serie. calcolare la statistica per l'abbinamento. DataFrameSeries. calcolare le statistiche per ogni colonna del dataframe con la Serie passato, restituendo così una dataframe. DataFrameDataFrame. Per impostazione predefinita, calcolare la statistica per la corrispondenza nomi delle colonne, restituendo un dataframe. Se viene passato l'argomento pairwiseTrue parola chiave quindi calcola la statistica per ogni coppia di colonne, restituendo un pannello i cui elementi sono le date in questione (vedere la sezione successiva). Calcolo rotolamento covarianze a coppie e le correlazioni in analisi dei dati finanziari e di altri settori it8217s comune per calcolare covarianza e correlazione matrici per una collezione di serie storiche. Spesso si è anche interessato a trasferirsi finestra covarianza e correlazione matrici. Questo può essere fatto passando l'argomento chiave a coppie, che nel caso di ingressi dataframe produrrà un pannello i cui elementi sono le date in questione. Nel caso di un singolo argomento dataframe l'argomento a coppie può anche essere omesso: i valori mancanti vengono ignorati ed ogni voce è calcolata utilizzando le osservazioni complete a coppie. Si prega di consultare la sezione di covarianza per avvertimenti associati a questo metodo di calcolo covarianza e correlazione matrici. Oltre a non avere un parametro window, queste funzioni hanno le stesse interfacce come le loro controparti. rolling. Come in precedenza, i parametri sono tutti accettano sono: minperiods. soglia di punti dati non nulli da richiedere. Il valore predefinito è minimo necessario per il calcolo statistico. No NaN verrà emesso una volta minperiods punti dati non nulli sono stati visti. centro. booleano, se impostare le etichette al centro (di default è False) L'uscita del. rolling e metodi. expanding non restituiscono un NaN se ci sono almeno minperiods valori non nulli nella finestra corrente. Questo differisce da cumSum. cumprod. cummax. e cumino. che restituiscono NaN nell'output laddove viene rilevato un NaN nell'input. Una espansione finestra statistica sarà più stabile (e meno reattivo) rispetto al suo omologo finestra di laminazione come la dimensione della finestra aumentando diminuisce l'impatto relativo di un singolo punto di dati. A titolo di esempio, qui è l'uscita media () per il precedente set di dati di serie storiche: ponderata esponenzialmente di Windows Un insieme correlato di funzioni sono esponenzialmente versioni di alcune delle statistiche di cui sopra ponderato. Una interfaccia simile a. rolling e. expanding si accede attraverso il metodo. ewm per ricevere un oggetto EWM. Un certo numero di EW espansione sono forniti (in modo esponenziale ponderate) metodi: Moving Average tecnica o media mobile La media utilizzati nelle pratiche di business intitolato media mobile può anche essere definito come una media mobile. Queste tecniche media sono calcolati esattamente nello stesso modo. Il titolo proprio da utilizzare per questa tecnica di averaging tratta veramente basso per come si preferisce visualizzare questa tecnica in azione sia di laminazione o semplicemente muovendo. Come calcolare una media mobile Per seguire insieme con il modo di calcolare una media mobile, si prega di scaricare la base media mobile Previsione Esempio. come sarà usata per spiegare i calcoli in questa sezione. La prima decisione di una società deve fare quando si calcola una media mobile è il numero di periodi saranno in media conosciuto come n. Nell'esempio, n 4 periodi. Cioè, quattro periodi di dati storici saranno utilizzati per sviluppare la media mobile. Una società deve scegliere il numero di periodi che vogliono fare la media in base a come reattiva vogliono la media mobile di essere con le modifiche dei dati registrati. I più periodi in media, il meno reattivo alle medie di laminazione sarà il che significa che utilizzando solo un paio di punti, ad esempio uno o due, fornirà molto reattivo rotolamento averagesbut poi, con quel piccolo dei dati, si potrebbe anche semplicemente utilizzare un media standard. Calcolo di una media mobile richiede i dati registrati in diversi periodi di tempo costanti. Di solito, i dati storici, come le vendite storiche, la produzione, o anche gli utili realizzati vengono utilizzati. Questa media mobile produce un valore futuro, noto come previsione. Una previsione è una previsione calcolato di qualsiasi tipo di dati futuri per il prossimo periodo di attività compreso previsioni giornaliere, settimanali o mensili sulla base del più recente numero di periodi, n, dei dati registrati storicamente utilizzati nel calcolo. Più specificamente, in media mobile può essere definito come un movimento continuo, media calcolata della più recente numero di n periodi, definito dalla società. Diamo un'occhiata l'esempio per vedere come funziona questo calcolo. In Tabella 1 dell'esempio, la prima previsione calcolata è per il periodo di cinque, che è 775. Questo è stato calcolato facendo la media dei quattro più recenti pezzi storici di dati a destra prima di periodo di cinque indicati con segni di spunta rossi, dal momento che n 4 periodi per questo esempio. I calcoli dettagliati per cinque periodo di previsione sono illustrate nella tabella 2. Una volta che i dati effettivi per periodo di cinque vengono raccolti e registrati nella tabella, le previsioni per il periodo di sei può essere calcolato. La media del tempo di laminazione per il periodo di sei è calcolato sulla base dei quattro più recenti pezzi storici dei dati prima del sesto periodo una media dei dati storici per periodi di due a cinque, indicato con segni di spunta blu. La previsione viene documentato nella tabella, che è l'azzurro 825 previsioni per il periodo di sei nella tabella 1 nell'esempio. Per vedere i calcoli dettagliati per la sesta periodi di previsione, si prega di vedere la seconda riga della tabella 2 nell'esempio. Per sapere come calcolare una previsione media mobile utilizzando due variabili, si prega di continuare a leggere a pagina 2. Scopri come calcolare una media mobile a sviluppare una previsione. Questa particolare sezione offre una guida su come calcolare un rotolamento previsione media di produzione e come calcolare un rotolamento di vendita medio di previsione, con esempi di lavoro per entrambi i reparti di un'azienda. Informatica media mobile Manufacturing Previsioni La previsione di produzione in grado di calcolare il numero di elementi da produrre per soddisfare la domanda dei companys acquirenti, noto come la pianificazione della produzione o per calcolare il numero di elementi per fare scorta su in un negozio, nota come la pianificazione della domanda. Al fine di seguire con come calcolare rotolamento previsioni di produzione medi, scaricare Computing media mobile Manufacturing Previsioni un file di Microsoft Excel che contiene due esempi di lavoro di media mobile calcoli di produzione di previsione. Pianificazione della produzione Forecast - (pagina 1) pianificazione della produzione in un impianto di produzione dipende dalla quantità di unità previste per essere richiesto dagli acquirenti nel periodo futuro. Come si è visto a pagina 1. per calcolare una produzione media mobile Pianificazione Previsione per prevedere quante unità per la produzione di una società deve sapere quante unità sono state necessarie nel numero scorso di periodi n. Il numero recente di n periodi viene calcolata la media per creare una previsione. Come un altro mese è completa, il numero di periodi n media rotoli a media gli ultimi n periodi. Questo può essere visto nell'esempio. Il numero di periodi utilizzati è di quattro periodi, come affermato da periodi di N4. Periodo di cinque è prevista dalla media periodi da uno a quattro periodo di sei è prevista da una media di due periodi a cinque e così via. Se più periodi vengono utilizzati per calcolare una previsione media mobile, la previsione sarà meno reattivo. Utilizzando solo due a quattro periodi è di solito il normale numero di periodi di produzione aziende utilizzano per calcolare le previsioni di pianificazione della produzione. Il Demand Planning Forecast - (pagina 2) Dopo aver analizzato attentamente Page 1. la pianificazione previsione della domanda esempio a pagina 2 può colpire una stretta somiglianza. Gli esempi su entrambe le pagine sono praticamente le stesse tuttavia, la domanda di pianificazione dati storici del numero di unità vendute ad acquirenti o clienti sarà la migliore metrica per calcolare una previsione media di laminazione pianificazione della domanda in modo più accurato. Come calcolare Moving Previsioni medi di vendita Un movimento previsioni di vendita medio è calcolato allo stesso modo di una previsione di produzione. Per vedere una previsione di vendita media mobile, scaricare l'esempio di una media mobile Previsione vendite. Questo è anche un file di Excel, come le previsioni Computing media mobile di produzione presenti nella sezione precedente tuttavia, questo file ha tre pagine. Le due pagine extra contengono esempi di calibrati Moving Previsioni medi di vendita ed esponenziale Previsione vendite Smoothing. Per maggiori dettagli su tutti e tre gli esempi di previsione presenti nel Esempio di una media mobile previsioni di vendita, si prega di consultare l'esempio di lavoro completo di una previsione di vendita per 3 metodi di previsione. Berry, W. L. Jacobs, F. R. Vollmann, T. E. Whybark, D. Clark. Produzione Pianificazione e Controllo per Supply Chain Management. (2005). Capitolo 2: Gestione della domanda delle immagini (pag 17-52.): Creato dall'autore di questo articolo, Christopher Kochan. File multimediali: Tutti i file multimediali presenti in questo articolo sono stati creati dall'autore, Christopher Kochan appositamente per i lettori di questo articolo. Navigazione
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