Volkswagen поставит 200 тысяч двигателей для ″Газелей″ | Экономические новости из Германии | DW

Немецкий автоконцерн Volkswagen (VW) будет поставлять автомобильные моторы российской «Группе ГАЗ». Согласно договору, заключенному между двумя компаниями, поставки двухлитровых дизельных двигателей типа TDI начнутся в 2019 году, говорится в пресс-релизе VW, распространенном в пятницу, 16 июня.

Общий объем запланированных на пять лет поставок составит около 200 тысяч моторов, произведенных на заводе VW в нижнесаксонском Зальцгиттере. На заводе «ГАЗа» в Нижнем Новгороде их будут устанавливать на легковые автомобили семейства «Газель Next».

В совместном сообщении VW и «Группы ГАЗ» указывается, что 15 июня между концернами был заключен целый ряд соглашений, в том числе о продлении до 2025 года контрактного производства легковых автомобилей Volkswagen и Škoda на мощностях «ГАЗа» в Нижнем Новгороде.

Смотрите также:

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Общение с автомобилем

  В концерне Volkswagen вольфсбургский Автоград принято называть «коммуникационной платформой», то есть центром общения. А проще говоря, это гигантский парк аттракционов, связанных, разумеется, с автомобилями. Люди, купившие свой новый «фольксваген», могут получить его здесь, — и это тоже аттракцион. Машина дожидается владельца в одной из гигантских стеклянных башен.

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Модели в небоскребе

  Все можно увидеть собственными глазами. Стальная «лапа», ведомая компьютером, поднимается на соответствующий этаж, «вынимает» из стеклянной ячейки автомобиль и спускает его вниз, на специальный конвейер, по которому автомобиль катится в зал приемки. Туда приглашают уже оплатившего покупку хозяина. Знакомят, если нужно, с моделью, делают и тут же печатают фотографию на ее фоне — и счастливого пути!

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Тренировка автопилота

  Это не значит, что вас бросают на произвол судьбы. Вы выезжаете на тренировочную площадку, где водители-тренеры подробно рассказывают о некоторых, еще незнакомых вам функциях нового автомобиля (скажем, о парковочном автопилоте), и где вы сами можете опробовать эти функции: например, не хвататься за руль, когда он сам крутится во время автоматической парковки. Время тренировки не ограничено.

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Золотой «жук» со стразами

  Самая популярная модель в истории автомобилестроения — знаменитый фольксваген-«жук» (Volkswagen Käfer). В Автограде он встречается в самых разных вариантах. Этот золотой «жук» — юбилейный, миллионный. Его красили с помощью настоящей золотой фольги, а бампер украсили стразами Сваровски. Правда, хрустальные камушки рабочие со временем повыковыривали на сувениры, и потом пришлось вставлять новые.

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Старинные знаменитости

  Исторический автомузей расположился на нескольких этажах. Здесь есть один из самых первых автомобилей в истории — «Benz» 1894 года (на снимке), развивавший небывалую по тем временам скорость 20 км/час, раритеты начала ХХ века, роскошные «Хорьхи» 1930-х годов, гоночные «Бугатти» 1950-х… Больше всего поражает то, что все они — на ходу и время от времени участвуют в автопробегах олдтаймеров.

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Для среднего класса

  Этот красавец выпускался фирмой Audi (сегодня тоже часть концерна Volkswagen) в 1933-34 годах. Модель Audi Front UW предназначалась для верхушки среднего класса. 6-цилиндровый мотор был сконструирован Фердинандом Порше. Мощность — 40 л. с. Автомобиль развивал скорость до 100 километров в час. Всего было выпущено около 2000 штук.

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Самый быстрый в мире

  Для сравнения с олдтаймерами — современный Bugatti Veyron 16,4. Это самый быстрый серийный автомобиль в мире. Мотор — 1200 л. с., максимальная скорость — свыше 430 км/ч. Цена — более 2 миллионов евро. 300 штук продано. Тем, кто заказывал эту модель, приходилось ждать ее полгода. Для покупателей, пожелавших заплатить наличными, этот срок сокращался до одного месяца.

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Дают порулить

  28 гектаров занимает Автоград. В огромном парке разместились футуристические павильоны, посвященные определенным моделям: от микроавтобусов и грузовиков до Porsche (на снимке) и Lamborghini. Причем, надпись «Не трогать руками» видишь только в музее старинных автомобилей. Во все остальные можно сесть, покрутить ручки, включить свет, радио и так далее. Это особенно нравится детям.

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Полоса препятствий

  В Автограде есть еще одна тренировочная трасса — но уже не для вашего нового автомобиля. Даже не трасса, а полоса препятствий: яму с водой сменяет крутой подъем, затем жуткие колдобины и ямы, и даже лестница! Внедорожник Touareg переваливается с боку на бок, одно колесо повисает в воздухе, кажется, что на спуске тормоза не удержат… Жуть!

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Нервных просят не смотреть

  Этот суперсложный автодром вы преодолеваете на внедорожнике Автограда. Сначала проходит трассу инструктор, показывая, как правильно управлять автомобилем на том или ином участке. Потом он меняется с вами местами, вы сами садитесь за руль, а он — сзади. И вперед! Нервных просят не смотреть! Но они смотрят — с моста над трассой, который ведет в Автоград.

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Сто процентов водителей

  Эта трасса Автограда не столь опасна. Здесь тренируют самых маленьких гостей парка. Сначала, как водится, — теория: знакомят с главными дорожными знаками и правилами движения. Потом — вождение. Успешно сдавшим теорию и проехавшим дистанцию вручают водительские права с фотографией. Таковых тут, похоже, — 100 процентов.

• Золотой «жук» и другие аттракционы Автограда Volkswagen

  Открытый для всех

  Автоград построен и начал работать всего около 15 лет назад. Он вплотную примыкает к цехам концерна Volkswagen, откуда по подземному конвейеру новые автомобили доставляются в гигантские стеклянные башни, где ждут заказчика. Но Автоград открыт для всех.

  Автор: Ефим Шуман

Оценить автомобиль с пробегом в компании Автоград

Сколько стоит мой автомобиль?

Если нужно продать собственный автомобиль с пробегом, обращайтесь в автоцентр «Автоград. Автомобили с пробегом» на Тульском шоссе, 4 в Калуге. Мы занимаемся профессиональным выкупом авто и заплатим вам честную цену. У нас есть услуга trade-in, благодаря которой вы получите скидку на новое авто при продаже старой машины. На сайте нашего центра вы можете максимально быстро выполнить онлайн оценку автомобиля, заполнив простую электронную анкету. Стоимость, которую мы можем предложить, зависит от марки, модели, года выпуска и других параметров.

Как мы работаем

После подачи онлайн-заявки мы быстро проведем бесплатную диагностику вашего авто и выплатим соответствующую сумму. Мы полностью избавим вас от проблем и рисков, связанных с самостоятельной продажей машины. Выкуп автомобилей с пробегом в нашем автоцентре происходит максимально быстро. Квалифицированные специалисты точно определят стоимость автомобиля на основе его технического состояния и внешнего вида. Цена выкупа также будет зависеть от востребованности модели вашего авто на рынке на момент сделки.

Мы обязательно обсудим с вами все детали и проверим предоставленные документы. На основе взаимной договоренности осуществляется сделка купли-продажи. Всю оставшуюся работу по реализации вашего авто в нашем салоне мы берем на себя. Вам не придется ожидать момента продажи автомобиля новому покупателю. Деньги вы получите в день сделки.

Какие документы понадобятся

Для передачи вашего автомобиля на выкуп в наш автоцентр, вам нужно иметь при себе следующий пакет документов:

• Паспорт авто (ПТС).
• Полный комплект ключей от автомобиля.
• Свидетельство государственной регистрации авто.
• Генеральную доверенность (при отсутствии права собственности на автомобиль).

Также у вас должен быть при себе документ, удостоверяющий вашу личность (паспорт). Приветствуется наличие документов о прохождении сервисного обслуживания.

Риски самостоятельной продажи

Автоцентр «Автоград. Автомобили с пробегом» на Тульском шоссе 4 в Калуге предлагает клиентам простую и понятную схему продажи подержанного авто. При этом вы гарантированно получите максимально возможную цену в день обращения и будете застрахованы от неприятностей.

Предположим, вы решили продать машину сами, при содействии своих знакомых или друзей. Ни вы, ни ваши друзья, скорее всего, не продаете автомобили ежедневно. Это – исключительный случай, и у вас нет полной информации о правилах и нюансах подобных сделок. В то же время срочная скупка машин является излюбленной сферой деятельности мошенников и нечистых на руку перекупщиков. Они-то уж точно знают, как лучше воспользоваться вашим желанием «сделать все быстро и получить побольше».

Именно поэтому на черном рынке разработана целая система обмана, основанная на использовании всевозможных манипуляций. Вам могут передать поддельные банкноты, заключить с вами фиктивный договор или просто существенно занизить реальную стоимость автомобиля. Мошенники будут выглядеть весьма убедительно. Они даже могут пригласить подставного оценщика или отвезти вас в «хороший свой автосервис».

Продавая автомобиль самостоятельно, вам придется выполнять работу менеджера по продажам, юриста и автомеханика. В результате процесс затянется, и ни о какой срочности речь уже не будет идти. Риски будут максимальными. В самом худшем случае самостоятельная продажа авто обернется его полной потерей.

Автомобильная группа Автоград станет вашим надежным официальным покупателем, который не подведет. Обращайтесь к нам, чтобы не подвергаться лишним опасностям. У нас вы сможете не только продать авто, но и обменять его на выбранную вами в салоне модель. Зачет стоимости (трейд ин) старого автомобиля в счет нового выполняется в течение 30 минут. Кроме того клиенты Автограда имеют возможность купить авто с пробегом в кредит по двум документам. Процентная ставка составляет от 11% годовых.

История Cadillac — АВТОГРАД плюс официальный дилер

В 1902 году известный инженер и изобретатель Генри Лиланд основывает Cadillac Automobile Company. Он называет компанию в честь французского дворянина Антуана де Ла Мота де Кадильяка, который в конце XVII века бросил вызов судьбе – отправился покорять Новый Свет и в 1701 году основал город Детройт. Фамильный герб Кадильяка и по сей день служит основой логотипа компании. А его поступок как нельзя лучше иллюстрирует философию бренда: «Для тех, кто смеет».

Уже через шесть лет после начала производства автомобилей престиж Cadillac взлетает до небывалых высот, а за продукцией компании закрепляется имидж эталонных транспортных средств.

ПЕРВЫЙ ВЗЛЁТ

Первенца Cadillac, Model A, представили на Нью-Йоркском автошоу в 1903 году. Это был маленький автомобиль с кузовом для двух/четырех пассажиров, но при этом он развивал скорость до 56 км/ч и обладал отличными тяговыми свойствами.

Своим появлением Cadillac Model A вызвал такой ажиотаж, что получил свыше 2000 предварительных заказов. Для сравнения: тремя годами ранее во всем мире едва существовало 10 000 автомобилей.

CADILLAC — ЧАСТЬ GENERAL MOTORS

В конце первого десятилетия XX века будущее автомобильной промышленности все еще оставалось под вопросом. Десятки компаний появлялись и исчезали каждый год. Cadillac, несмотря на значительные успехи, беспокоился о своем развитии. И нашел себе поддержку в виде General Motors.

В 1909 году концерн General Motors (GM) приобрел Cadillac за 6 миллионов долларов, оставив при этом руководство компанией за Генри Лиландом и его командой. Cadillac стал воплощением престижа GM, продолжая заниматься производством автомобилей класса люкс.

ПЕРВАЯ НАГРАДА

Сложно представить, но в начале прошлого века все автомобили собирались полностью вручную. И, как следствие, детали автомобилей одной серии не совпадали друг с другом. Генри Лиланд первым в индустрии начал с особой точностью калибровать каждую деталь.

За это достижение Cadillac получил высшую награду в области технического прогресса – Трофей Дьюара.

И абсолютно заслуженно взял на вооружение свой первый слоган: «Cadillac. Мировой Стандарт».

Второе десятилетие прошлого века компания знаменует появлением множества знаковых новшеств. В частности, все купе Cadillac получают закрытый кузов, что резко снижает зависимость ездового комфорта от погоды.

Настоящими изобретениями с большой буквы считаются электрический стартер и первая V-образная «восьмерка». Продажи моделей с таким мотором бьют рекорды, сам же V8 на долгие годы превращается в своего рода визитную карточку бренда.

ИЗОБРЕТЕНИЕ ЭЛЕКТРОСТАРТЕРА

Раньше бензиновый мотор запускали с помощью заводной рукоятки. Крутить ее было трудно и довольно опасно, а травмы были повсеместны. В 1912 году Cadillac выпускает Model 30 – первый в мире серийный автомобиль, оснащенный электростартером. Вместо огромной ручки – небольшой электромотор, который раскручивал двигатель до требуемой частоты вращения.

Эта инновация позволила женщинам сесть за руль автомобиля: теперь он заводился без единого физического усилия. Многие по сей день считают это техническое решение важнейшим достижением в автомобильной отрасли XX века.

ПЕРВАЯ V-ОБРАЗНАЯ «ВОСЬМЁРКА»

После череды объемных исследований и многочисленных тестов инженеры Cadillac приходят к выводу, что наиболее перспективными являются многоцилиндровые двигатели. В условиях полной секретности они «скрещивают» два 4-цилиндровых агрегата, компактно расположив их под углом друг к другу. Таким образом появляется первая V-образная «восьмерка» объемом 5,2 л и мощностью 70 л.с.

Ее устанавливают на Cadillac 51, который с помощью нового двигателя смог развить скорость до 104,5 км/ч и установить очередной стандарт для всей автомобильной индустрии.

ОСЛЕПИТЕЛЬНАЯ ИДЕЯ

В 1915 году Cadillac Model 30 стал первым автомобилем с электрической системой освещения. Через год она появилась в трети американских автомобилей, а спустя еще четыре – почти на всех автомобилях.

«Эпоха процветания», – так сегодня именуют тот период за бурное экономическое, социальное и культурное развитие послевоенной Америки.

ЭРА ДИЗАЙНА

В 1925 году Cadillac первым из автопроизводителей начинает использовать быстросохнущую лаковую краску для кузовов.

Это рождает возможность выбора цвета под каждого конкретного клиента, в то время как большинство конкурентов все еще ограничиваются лишь черным и коричневым. Фактически покупатель собирает свой собственный уникальный автомобиль, выбирая между 500 цветами кузова.

НОВАЯ ИКОНА СТИЛЯ — CADILLAC LA SALLE

Выпущенный в 1927 году – LaSalle стал первым американским автомобилем, внешний вид которого разработал не инженер, а дизайнер. Автомобиль ярко выделялся на фоне конкурентов принципиально новым имиджем: компактными размерами, аэродинамическими формами и оригинальной внешностью.

Как впоследствии отзовется о нем главный дизайнер GM Дэвид Холлс: «До 1927 года Cadillac были просто солидными и качественными автомобилями. После 1927-го они обрели элегантность и собственный стиль».

ПРЕДВЕСТНИК КОРОБКИ АВТОМАТ

В 1929 году Cadillac разрабатывает первую в истории механическую коробку передач с синхронизаторами.

Конструкция позволяет снизить ударную нагрузку на шестерни, обеспечивает плавность переключений и закладывает основу для будущих автоматических трансмиссий.

Америку настигло одно из самых сложных десятилетий в истории. Но несмотря на трудные времена, Cadillac продолжает с оптимизмом смотреть вперед. Разрабатывает автоматическую коробку передач, изобретает независимую подвеску передних колес, создает первый в мире легковой автомобиль с 16-цилиндровым V-образным двигателем — новый стандарт мощности и динамики.

ВРЕМЯ ИЗОБРЕТЕНИЙ

В это десятилетие Cadillac стал пионером важных технических изобретений и открытий в автомобильной отрасли.

В 1932 году компания начала разрабатывать автоматическую коробку передач. Впервые гидравлика позволила менять передачи в зависимости от скорости автомобиля. Это изобретение оказалось очень полезным в годы Второй мировой войны, где нашло свое применение в боевых танках.

В 1933 году на экспериментальной модели Cadillac появилась первая независимая подвеска передних колес.

Это означало абсолютно иной уровень комфорта для водителя. Ведь теперь, наезжая на кочку, автомобиль реагировал не всей передней подвеской, а только одним колесом. Практическую пользу изобретения оценили все водители новых Cadillac уже со следующего года.

CADILLAC ДЛЯ АЛЬ АЛЬКАПОНЕ

Cadillac Model 341 стал одним из первых «бронемобилей» в истории. И принадлежал он знаменитому гангстеру Аль Капоне. Помимо бронированного корпуса он имел бронированные стекла, специальное устройство для создания дымовой завесы в случае погони и люк в полу автомобиля, через который на трассу можно было высыпать острые шипы.

Аль Капоне не смог насладиться своим бронеавтомобилем в полной мере. В 1931 году его осудили на 11 лет, а Cadillac конфисковали и передали президенту Франклину Рузвельту в гараж Белого дома. Если верить легенде, то Рузвельт, впервые садясь в автомобиль, сказал: «Я очень надеюсь, что Капоне не был бы против этого!»

16 ВНУШИТЕЛЬНЫХ ЦИЛИНДРОВ

В разгар Великой депрессии Cadillac совершает очередной прорыв и представляет Cadillac V16 – первый в мире легковой автомобиль с 16-цилиндровым двигателем объемом 7,4 л, с безумными по тем временам 165 л.с.

Установив новые стандарты мощности и динамики, величественный V16 стал настоящим властелином американских автострад. Как писали корреспонденты того времени, Cadillac V16 «при своих внушительных габаритах ездит невероятно мягко: кажется просто невероятным, что автомобиль приводится в движение с помощью взрывающихся газов».

Во время Второй мировой войны Cadillac начинает работать на военные нужды Америки. Тысячи единиц бронетехники сходят с заводских конвейеров. А дизайнеры Cadillac вдохновляются военными истребителями и воплощают хвостовые элементы самолета в новых автомобилях. Эта дизайнерская находка так впечатляет людей, что предопределяет развитие автомобильного дизайна на десятилетия вперед.

ПРОСЛАВЛЕН В БОЯХ

После трагических событий в Перл-Харборе в феврале 1942 года Америка вступает во Вторую мировую войну. Cadillac сразу же прекращает производство гражданских автомобилей и начинает работать на военные нужды Америки.

В этом же году из ворот завода Cadillac в Детройте выезжает первый танк, оснащенный двумя двигателями Cadillac V8. Комплектующие V8 начинают использовать для создания двигателей истребителей. А у Cadillac появляется заслуженный слоган: «Безупречен в мирное время – прославлен в боях!»

АВТОМОБИЛЬ С ЭЛЕМЕНТОМ ИСТРЕБИТЕЛЯ

Военные годы оставляют свой отпечаток на внешности Cadillac. Главный дизайнер Харли Эрл был так восхищен истребителем Lockheed P-38 Lightning, что в 1948 году воплотил его элементы в хвостовых «плавниках» нового Cadillac Fleetwood.

Эта дизайнерская новинка произвела на американцев сильное впечатление. Дилеры быстро смекнули и стали размещать Cadillac в автосалонах задними фонарями к окну, чтобы проезжающие мимо люди заходили к ним чаще.

Со временем «плавники» заметно выросли и стали характерной особенностью автомобильного дизайна на десятилетия вперед.

ЭКСПЕРИМЕНТЫ С ФОРМАМИ

В 1949 году Cadillac преподнес американцам модную новинку – кузов «хардтоп». Купе без центральных стоек между боковыми стеклами открывало водителю прекрасный обзор, как в кабриолете, а сам автомобиль при этом выглядел гораздо просторнее.

Автомобиль получил название Coupe de Ville. В нем помимо необычной формы дебютировал и новый V8 с высокой степенью сжатия. За этот 160-сильный 5,4-литровый двигатель Cadillac Coupe de Ville удостоился только что учрежденной премии «Автомобиль года», впоследствии не раз присуждаемой автомобилям Cadillac.

Первое мирное десятилетие Америка встречает экономическим бумом. После войны именно Cadillac становится символом золотых 1950-х годов. Знаменитая модель Eldorado с высокими «плавниками» на задних крыльях становится таким же культовым атрибутом эпохи, как Элвис Пресли, который был безумно влюблен в Cadillac и посвящал ему целые песни.

ГОНОЧНЫЙ МОНСТР

Cadillac постоянно бросал вызов себе и всей автомобильной индустрии на знаменитых французских гонках Le Mans. Изнуряющий 24-часовой заезд требовал от автомобилей и их водителей невероятных способностей.

В 1950 году среди специально созданных для гонок болидов на трассе оказался серийный Cadillac 61 Coupe de Ville, которыми владели тысячи обычных американцев. Участники с насмешкой прозвали его Petit Pataud, что в переводе означает «немного неуклюжий». Но результаты расставили все по своим местам. Из 60 участников гонки серийный Cadillac пришел к финишу десятым. И это достижение оказалось важнее любых пьедесталов.

ЭЛВИС ПРЕСЛИ — КОРОЛЬ КАДИЛЛАКОВ

Ставший культовым еще при жизни Элвис Пресли любил не менее культовые машины. За это его прозвали не только Королем рок-н-ролла, но и Королем кадиллаков.

Свой первый Cadillac певец купил в 1954 году и сразу же стал поклонником марки. Cadillac был героем множества песен Элвиса и его настоящей одержимостью. За всю свою жизнь Элвис приобрел около 1200 автомобилей, подавляющее большинство из которых были автомобилями марки Cadillac.

Самым любимым автомобилем Пресли стал розовый Cadillac Fleetwood 60, купленный им для своей мамы. Миллионы матерей Америки мечтали о том дне, когда их сыновья смогут сделать им такой же роскошный подарок. С тех пор в Америке в ходу устойчивое выражение: «Он мечтает купить розовый Cadillac для мамы».

ДОРОГА НА ЭЛЬДОРАДО

CВ 1952 году Cadillac отметил свой золотой юбилей новой эпохальной моделью. Публика впервые увидела Cadillac Eldorado – потрясающий автомобиль, впервые оснащенный панорамным ветровым стеклом, гидроусилителем руля, кондиционером, подогревом передних сидений, стеклоподъемниками и самонастраивающимся радио.

Он обладал впечатляющими размерами, и всегда чувствовалось его превосходство над другими автомобилями. Eldorado стал символом «сказочной страны золота», какой становилась Америка в послевоенное время. Даже президент Дуайт Эйзенхауэр в 1953 году въезжал после инаугурации в Белый дом на белом Eldorado.

Автомобиль не собирались выпускать серийно, рассчитывая на ограниченный тираж. Но американцам настолько понравился кабриолет, что модель запустили в серийный выпуск. В этот момент началось триумфальное шествие нового Cadillac с позолоченной надписью Eldorado на кузове.

В 1960-х годах аэростиль постепенно сходит на нет во многом благодаря футуристичному дизайну обновленного Cadillac Eldorado. Вместо округлых форм в экстерьере теперь преобладают строгие грани. А строгий щит на логотипе Cadillac, напротив, окружают лавровым венком, с которым бренд не расстается многие десятилетия.

В эти годы Cadillac продолжает развиваться в области технологий и дизайна. На автомобилях появляются ремни безопасности, габаритные огни, климат-контроль и подогрев сидений, что значительно повышает уровень водительского комфорта.

УВЕНЧАННЫЙ ЛАВРАМИ

На новом Eldorado-1963 впервые представляют обновленный герб Cadillac, дополненный знаменитым лавровым венком. Этот венок впоследствии стал одним из наиболее узнаваемых элементов символики Cadillac и надолго занял место на решетке радиаторов автомобилей.

ВЗГЛЯД НА ДИЗАЙН С ДРУГОГО УГЛА

Если в Европе передний привод применяли на недорогих компактных машинах, то в Cadillac решили поставить его на дорогой и мощный автомобиль. И в 1967 году компания представляет построенную на новой платформе модель Eldorado. Трансмиссионные узлы, которые раньше были на полноприводной версии, полностью убрали. И теперь в салоне Eldorado могли комфортно разместиться даже 6 человек.

Его внешний вид тоже полностью преображается. В экстерьере нового Cadillac Eldorado совсем нет округлых форм. Их место занимают резкие грани, а задние фонари становятся подобны соплам реактивного двигателя.

Эксперты многих автомобильных изданий назовут новый Eldorado «самым удобным и легким в управлении автомобилем» не только среди американских, но и среди европейских конкурентов в сегменте люкс.

КОМФОРТ, ВЗЯТЫЙ ЗА ОСНОВУ

В 1960-е годы Cadillac продолжает удивлять своими успехами в области технологий и дизайна. Модели Cadillac оснащаются габаритными огнями и фарами подсветки при повороте. Cadillac демонстрирует новые ремни безопасности, еще до того как правительство обяжет делать это всех производителей.

В 1964 году Cadillac первым в мире демонстрирует автоматизированную систему климат-контроля, которая продвигалась на рынок под девизом «Только установи ее – и можешь про нее забыть». А затем преподносит подарок водителям северных штатов Америки – сиденья с электроподогревом.

Семидесятые годы преображают автомобильную промышленность Америки. Их начало Cadillac встречает двигателем объемом 8,2 л, превосходящим двигатели всех легковых автомобилей той эпохи. Но топливный кризис вкупе с введением новых норм по безопасности и экологичности изменяет работу автомобильной индустрии.

Cadillac концентрируется на безопасности пассажиров, охране окружающей среды и новых компактных моделях. И новые автомобили становятся еще более эффективными.

Общее улучшение экономики Америки в 1980-х годах приводит Cadillac к значительному росту продаж. Более 300 000 автолюбителей в год выбирают Cadillac во многом благодаря новому предложению на рынке – тест-драйву.

САМЫЙ МОЩНЫЙ МОТОР

Семидесятые годы Cadillac встретил с новым двигателем V8 объемом 8,2 л, который выдавал невероятные 400 л.с.

Мотор занял свое место в обновленном Cadillac Eldorado и стал самым объемным двигателем, который когда-либо устанавливали на серийные легковые автомобили.

ПЕРВЫЙ КОМПАКТНЫЙ КАДИЛЛАК

Топливный кризис и следующая за ним тенденция к экономии топлива подтолкнули Cadillac к созданию новой компактной модели. Так в 1976 году появился Cadillac Seville. Модель стала эпохальной. Она задавала новую тенденцию в автомобильной моде, являясь предтечей угловатых американских машин 1980-х годов.

Несмотря на то что новая модель Cadillac сильно уступала в размерах прочим автомобилям, Seville пользовалась высоким спросом на рынке. В первый год более 43 000 человек стали обладателями первого компактного Cadillac в истории.

ОГРАНИЧЕНИЯ НА ПОЛЬЗУ

В эти годы правительство США издало ряд законов, повышающих требования к безопасности пассажиров и охране окружающей среды. Многим автопроизводителям эти нововведения принесли проблемы, но Cadillac, наоборот, использовал их для создания инноваций.

Согласно федеральному закону, все американские машины должны были быть оснащены бамперами, чтобы уменьшить повреждения при столкновении. Cadillac не просто добавил бампер, а разработал такую конструкцию, которая поглощала энергию удара.

Правительство также было озабочено снижением выброса вредных веществ от автомобилей. Это сподвигло Cadillac на разработку двигателя с отключаемыми цилиндрами. Когда он появился, то сразу задал новый экологический стандарт в производстве автомобилей.

Покорение 1990-х годов Cadillac начинает с внедрения новейших электронных систем и технологий для безопасности водителя. Благодаря им Cadillac первым и единственным среди автопроизводителей получает престижную премию Малкольма Болдриджа, которая присуждается за высочайшее качество продукции.

Но самым ярким достижением в копилке Cadillac становится дебютировавший под занавес века Escalade, который переворачивает представления о внедорожниках класса люкс.

ПЕРВЫЕ В АВТОПРОИЗВОДСТВЕ

В 1990-е Cadillac патентует 16 технологий, которые появляются в новом двигателе Northstar. Теперь автомобиль может проехать до 80 км без охлаждающей жидкости, а с новой индукционной системой распределение топлива происходит более равномерно.

Cadillac внедряет электронную систему управления передним приводом, систему динамической стабилизации StabiliTrak и боковые подушки безопасности. Благодаря этим разработкам Cadillac получает премию Малкольма Болдриджа за высшие достижения в качестве производства. Встав рядом с IBM, Boeing и Ritz-Carlton, Cadillac стал единственным из автопроизводителей, кто когда-либо получал эту премию.

МИР ВСТРЕЧАЕТ ESCALADE

Уже в начале 1990-х в прессе то и дело появлялась информация о намерении General Motors выпустить под маркой Cadillac внедорожник. И в 1999 году, под занавес столетия, Cadillac выводит понятие «внедорожник класса люкс» на совершенно новый уровень, показав миру Cadillac Escalade.

Французское слово «эскалада» означает «штурм крепостной стены». Этим названием Cadillac показывал свои намерения штурмовать новые высоты. И высота была взята.

Внушительные 5 м в длину, двигатель объемом 5,7 л и знаменитый герб Сadillac на решетке принесли головокружительный ему успех сразу же после дебюта. Escalade стал настолько культовым, что даже после перехода всех моделей Cadillac на трехбуквенные имена единственный сохранил свое прежнее название.

Свою 100-летнюю годовщину Cadillac отмечает рождением нового языка. Отныне названия новых моделей – трехбуквенные. Первопроходцем становится Cadillac CTS. Он же обзаводится спортивной версией CTS-V, которая входит в историю как самый быстрый седан класса люкс.

В это десятилетие Cadillac заявляет свои права на первенство по всему миру – и начинает выпускать модели для отдельных стран: Cadillac BLS – для Швеции и Cadillac SLS – для Китая.

НОВЫЕ ИМЕНА

Второе столетие своей деятельности Cadillac открывает новым словарем. Вместо прежних названий теперь футуристичные аббревиатуры. Первопроходцем становится абсолютно новый Cadillac CTS.

Благодаря агрессивной внешности, 5-ступенчатой механической коробке передач и фирменному шику Cadillac новый CTS задает планку, на которую будут равняться будущие автомобили Cadillac в течение XXI столетия.

САМЫЙ БЫСТРЫЙ CADILLAC

В 2009 году Cadillac создает «заряженную» версию Cadillac CTS-V мощностью 564 л.с. На этой модели инженеры впервые опробовали адаптивные амортизаторы, которые автоматически меняют свои настройки в режиме реального времени.

Новинка не просто успешно проходит тест на знаменитой гоночной трассе «Северная петля» в Нюрбургринге. Новый Cadillac показывает рекордное для седанов класса люкс время – 7 минут 59 секунд.

ВЗГЛЯД НА ДРУГИЕ РЫНКИ

Прежде линейка Cadillac составлялась исключительно исходя из вкусов американцев. Но отныне компания General Motors решила сделать Cadillac всемирной машиной и впервые стала создавать модели не для американского рынка.

Cadillac BLS, выпущенный в 2006 году специально для Швеции, и Cadillac SLS – модель специально для китайского рынка – резко становятся популярными. Cadillac заявляет свои позиции и укрепляет авторитет эксперта в классе люкс по всему миру.

Мыслить с размахом, действовать решительно и менять мир. Мы верим, что только так следует жить. И только так следует создавать автомобили. Новая платформа Cadillac – Dare Greatly – для тех, кто смеет желать большего.

Она находит концептуальное воплощение в первом кроссовере Cadillac – XT5 и совсем скоро она предстанет в виде автомобиля будущего – Cadillac Escala.

ВРЕМЯ КРОССОВЕРОВ

Меняется время – меняются приоритеты. Сегодня все больше людей стремятся получить автомобиль, который идеально впишется как в городской поток, так и в загородный ландшафт.

Для таких водителей Cadillaс создал на инновационной платформе C1XX элегантный, просторный и потрясающе адаптивный кроссовер Cadillac ХT5. Сочетая в себе функциональность и непревзойденное чувство стиля, он не зря назван «первым в своем роде».

CADILLAC ESCALA — ВЗГЛЯД В БУДУЩЕЕ

Escala, что в переводе с испанского языка означает «масштаб», олицетворяет новый этап развития дизайна Cadillac. Броские скульптурные линии кузова создают ощущение безграничной легкости и динамичности. Визуально автомобиль будто парит над дорогой.

Буквально каждый элемент отделки подчеркивает исключительность дизайна Cadillac, будь то вкрапления полированного алюминия или вставки из уникальных пород дерева. А изогнутые сенсорные OLED-дисплеи вместо традиционных приборов технологично дополняют элегантный дизайн интерьера.

«Автоград»: кредит всего 9,9%

Вслух.ру

1 декабря 2006, 03:15

Самая низкая ставка процента по автокредиту будет доступна жителям Тюменской области при приобретении любой машины из автоградовской линейки с 1 декабря 2006 года.

Напомним, что «автоградовская линейка» — это Ford, Renault, Peugeot, Citroen, Suzuki, Fiat, SsangYong, Isuzu, УАЗ и ГАЗ, т. е. десять автомобильных марок, которые предоставляют покупателю роскошный выбор из сотни моделей. Тут и любимчики публики, и рабочие лошадки, «новички» и «завсегдатаи», внедорожники для города и для рыбалки с охотой — в общем, на любой вкус. В скором времени в «Автограде» пропишутся также Land Rover, Volvo и Jaguar. Хороший выбор подкрепляется уникальной возможностью — купить понравившуюся машину в кредит по банковской ставке всего 9,9% могут жители Тюмени, Тюменского района и основных северных городов, таких как Сургут, Нефтеюганск, Ханты-Мансийск, Мегион, Нягань, Ноябрьск и других городов Югры и Ямала, где расположены филиалы Ханты-Мансийского банка и Газпромбанка, партнеров «Автограда».По словам директора компании «Эскорт-Финанс» Елены Константиненко, новизна кредитной программы заключается в 9,9% по кредиту и 6% по страхованию КАСКО — такой кредитной ставки в рублях банки не предлагают, а если и декларируют, то имеют место дополнительные ежемесячные комиссии за обслуживание кредита, которые возвращают итоговую ставку на среднерыночный уровень. В предлагаемой программе нет дополнительных «скрытых» комиссий, кроме единовременной оплаты за открытие ссудного счета. Кроме того, ставка по страхованию будет единой для всех транспортных средств и не предполагает применения повышающих коэффициентов. Также важными условиями кредитной программы будут: срок от 1 до 5 лет; определенная система первоначальных взносов: без взноса при сроке кредита до 2 лет, 20% для 3-летнего кредита, 40% — для 4-летнего и половина от цены автомобиля при сроке кредита в 5 лет; возможность досрочного погашения без штрафов. После расчета кредитоспособности менеджеры заполнят заявление и анкету и отправят в банк запрос на получение кредита. Если «да», то пакет документов отправляется в банк курьером, о дате и месте подписания кредитных документов вы будете уведомлены, а через 3 дня — у вас новая машина.
Еще никогда автомобиль не был так доступен, как сейчас — на кануне нового 2007 года. А это хороший подарок тем, кто планирует купить новый автомобиль.

Андрей Полетаев, служба маркетинга Тюменского автомобильного холдинга, управляющая компания «ТАЦ ГАЗ», «Автостар», «Автоград», тел. (3452) 31−77−76, 31−64−44, факс 31−80−99, [email protected], www.tacgaz.ru, www. auto-star.ru, www.agrad.ru

ГАЗ 322121 К217КХ14 (2016 г.в.) — Школьные автобусы

Модель и марка ГАЗ 322121

Категория M2

Год выпуска 2016

Пассажировместимость 11

Гос. номер К217КХ14

Эксплуатирующая организация

Тип

Образовательное учреждение

Название

МБОУ АМГИНСКАЯ СОШN1

Последний технический осмотр

Дата

04.12.2018 г.

Место проведения

г. Якутск

Оператор

ООО «Автоград»

ГЛОНАСС

Установлен

Да

ТАХОГРАФ

Марка, модель

КАСБИ-ДТ-20Н

Осуществление предрейсового контроля тех.состояния

Реквизиты документа о назначении

Неустроева Евдокия Ильинична

Назначен

Да

Осуществление предрейсового и послерейсового контроля состояния водителя

Организация, реквизиты документа

Отделение скорой медицинской помощи Амгинской ЦРБ

Обеспечено

Да

Наличие парковки или заключение договора о стоянке со специализированной организацией

Организация, реквизиты документа

Гараж МБОУ АСОШ №1

Обеспечено

Да

Соответствие конструкции автобуса для перевозки детей находящегося в эксплуатации дополнительным требованиям безопасности:

• Опознавательные знаки «Перевозка детей», спереди и сзади
• Контрастные надписи «ДЕТИ», на наружных боковых сторонах кузова, а также спереди и сзади по оси симметрии автобуса
• Кузов автобуса желтого цвета

Соответствие конструкции требованиям раздела 1.16 приложения № 6 к Техническому регламенту о безопасности колесных транспортных средств:

• Сиденья, предназначенные для детей, должны быть обращены вперед по ходу автобуса
• Отсек в задней части и (или) полки над окнами или другие места для размещения ручной клади и (или) багажа
• Укомплектован двумя аптечками первой помощи(автомобильными)
• Места для установки не менее двух огнетушителей, при этом одно из мест должно находиться вблизи сиденья водителя
• Удерживающими системами для детей. Эти системы включают в себя ремни безопасности типов ZS или ZSr4m в соответствии с Правилами ЕЭК ООН N 16
• Высота первой ступеньки от уровня дороги должна быть не более 25 см, в случае необходимости, должна быть установлена убирающаяся ступенька(подножка), либо применена система опускания и(или) наклона пола

Ремни безопасности:

Обслуживаемые образовательные организации
МБОУ АМГИНСКАЯ СОШN1

← Вернуться к списку

Автотехцентр АВТОЦЕНТР АВТОГРАД газ — отзывы, фото, цены, телефон и адрес — Автосервисы — Калининград

Автотехцентр АВТОЦЕНТР АВТОГРАД газ (рейтинг на Zoon — 2.7) старается своими сопроводительными услугами улучшить жизнь автомобилистов Калининграда и переложить часть их забот на свои плечи.

Думаете о безопасности вашего автомобиля? Автовладельцам доступна охраняемая территория автостоянки, где вы можете пристроить своего «железного коня» на любое время, не волнуясь о его состоянии, так как по закону работники стоянки обязаны следить за этим. Помимо этого, организация работает в качестве автосервиса. Опытные мастера автосервиса выполняют работы по починке автомобилей, стараясь быстро и своевременно разобраться с причиной и устранить техническую проблему.

Стоит обратиться сюда в том случае, если вам нужна услуга замены масла. Желаете, чтобы двигатель исправно работал не один год? Увеличивайте срок службы его узлов благодаря своевременной промывке фильтра и замене масла, не давая ему сильно загрязниться. Частота всегда разная: просмотрите инструкцию по эксплуатации, ориентируйтесь на пробег и условия езды.

Кроме того, эта компания может оказаться полезной, если вам требуется шиномонтаж, компания по прокату автомобилей, автозаправка или автосалон. Здесь для вас также доступны диагностика автомобиля (в том числе компьютерная), установка ксенона, автозвука, заправка кондиционера автомобиля, антикор, хранение шин, сход-развал, тюнинг автомобиля, ремонт грузовых авто и спецавтотехники, ремонт автоматической и механической коробки переключения передач, кузова, топливной аппаратуры дизельных двигателей и других составляющих, покраска кузова.

Сервис принимает на обслуживание такие марки, как Volkswagen, ПАЗ, Lexus, Geely, Peugeot и другие.

Более детальную информацию вы можете получить на сайте организации avtograd39.ru и по телефону 74012565802. Двери автотехцентра АВТОЦЕНТР АВТОГРАД газ открыты Пн-Пт: 09:00 — 19:00; Сб: 09:00 — 17:00; Вс: 10:00 — 17:00; сервисный центр: пн-пт 9:00—19:00; отдел продаж: пн-пт 9:00—19:00.

Автотехцентр находится по адресу Большая Окружная, 9.

Supplier profile ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «АВТОЦЕНТР АВТОГРАД»

The Kitchin Research Group: автоград

В прошлый раз я писал об использовании автоматического дифференцирования для нахождения производной интегральной функции. Связанная тема — поиск производных функций, которые определяются дифференциальными уравнениями. Обычно мы используем числовой интегратор, чтобы найти решения этих функций. Это оставляет нам числовые решения, которые мы затем должны использовать для аппроксимации производных. Что, если бы сам интегратор был дифференцируемым? В конце концов, это всего лишь программа, и автоматическое дифференцирование должно сообщать нам производные функций, которые их используют.Это не новая идея, в Tensorflow уже есть дифференцируемый решатель ODE. Здесь я реализую простой интегратор Рунге-Кутта, а затем покажу, как мы можем использовать автоматическое дифференцирование для выполнения анализа чувствительности на численном решении.

Я ранее использовал autograd для анализа чувствительности на аналитических решениях в этом посте. Здесь я сравню эти результаты с результатами анализа чувствительности на численных решениях .

Во-первых, нам нужен интегратор ODE, совместимый с Autograd.Вот одна из реализаций простого интегратора Рунге-Кутты четвертого порядка. Обычно для этого я использую индексацию, но это несовместимо с автоградиентом, поэтому я просто накапливаю решение. Это ограничение autograd, и это, вероятно, не проблема, например, с Tensorflow или, возможно, pytorch. Это более сложные и более сложные в использовании пакеты, чем autograd. Здесь я просто прототипирую идею, поэтому мы придерживаемся автограда.

 импортировать autograd.numpy как np
из автограда импорт град
% matplotlib встроенный
import matplotlib.pyplot как plt

def rk4 (f, tspan, y0, N = 50):
    x, h = np.linspace (* tspan, N, retstep = True)
    y = []
    y = y + [y0]
    для i в диапазоне (0, len (x) - 1):
        k1 = h * f (x [i], y [i])
        k2 = h * f (x [i] + h / 2, y [i] + k1 / 2)
        k3 = h * f (x [i] + h / 2, y [i] + k2 / 2)
        k4 = h * f (x [i + 1], y [i] + k3)
        y + = [y [-1] + (k1 + (2 * k2) + (2 * k3) + k4) / 6]
    вернуть x, y
 

Теперь мы просто проверяем, что он работает должным образом:

 Ca0 = 1,0
к1 = к_1 = 3.0

def dCdt (t, Ca):
    возврат -k1 * Ca + k_1 * (Ca0 - Ca)

t, Ca = rk4 (dCdt, (0, 0,5), Ca0)

def аналитический_A (t, k1, k_1):
    вернуть Ca0 / (k1 + k_1) * (k1 * np.exp (- (k1 + k_1) * t) + k_1)

plt.plot (t, Ca, label = 'RK4')
plt.plot (t, аналитический_A (t, k1, k_1), 'r--', label = 'аналитический')
plt.xlabel ('т')
plt.ylabel ('[A]')
plt.xlim ([0, 0,5])
plt.ylim ([0,5, 1])
plt.legend ()
 

Выглядит нормально, мы не можем визуально различить два решения, и оба они выглядят как на рисунке 1 в этой статье.Обратите внимание, что аналитическое решение не такое уж сложное, но для того, чтобы получить это решение, не потребуется большого изменения закона скорости.

Затем, чтобы провести анализ чувствительности, нам нужно определить функцию для \ (A \), которая зависит от констант скорости, чтобы мы могли взять ее производную по параметрам, от которых мы хотим получить чувствительность. Ищем производные: \ (\ frac {dC_A} {dk_1} \) и \ (\ frac {dC_A} {dk _ {- 1}} \). Вот функция, которая это делает. Он вернет значение [A] при \ (t \) с учетом начальной концентрации и констант скорости.

 def A (Ca0, k1, k_1, t):
    def dCdt (t, Ca):
        возврат -k1 * Ca + k_1 * (Ca0 - Ca)
    t, Ca_ = rk4 (dCdt, (0, t), Ca0)
    вернуть Ca _ [- 1]

# Вот две производные, которые мы ищем.
dCadk1 = grad (A, 1)
dCadk_1 = grad (A, 2)
 

Мы также используем autograd, чтобы получить производные от аналитического решения для сравнения.

 dAdk1 = grad (аналитический_A, 1)
dAdk_1 = grad (аналитический_A, 2)
 

Теперь мы можем построить график чувствительности по временному диапазону и сравнить их.Я использую здесь понимание списков, потому что функции AD не векторизованы.

 tspan = np.linspace (0, 0,5)

# Из численных решений
k1_sensitivity = [dCadk1 (1.0, 3.0, 3.0, t) для t в tspan]
k_1_sensitivity = [dCadk_1 (1.0, 3.0, 3.0, t) для t в tspan]

# из аналитических решений
ak1_sensitivity = [dAdk1 (t, 3.0, 3.0) для t в tspan]
ak_1_sensitivity = [dAdk_1 (t, 3.0, 3.0) для t в tspan]

plt.plot (tspan, np.abs (ak1_sensitivity), 'b-', label = 'k1 analytics')
plt.plot (tspan, np.abs (k1_sensitivity), 'y--', label = 'k1 числовой')

plt.plot (tspan, np.abs (ak_1_sensitivity), 'r-', label = 'k_1 analytics')
plt.plot (tspan, np.abs (k_1_sensitivity), 'k--', label = 'k_1 числовой')

plt.xlim ([0, 0,5])
plt.ylim ([0, 0.1])
plt.legend ()
plt.xlabel ('т')
plt.ylabel ('чувствительность')
 

На бумаге эти два подхода неразличимы. Замечу, что построение графика из численного решения занимает намного больше времени, чем из аналитического решения, потому что в каждой точке вы должны заново интегрировать решение с самого начала, что, конечно, неэффективно.Это деталь реализации, которая, вероятно, может быть решена за счет того, что код будет выглядеть иначе, чем то, как я обычно думаю о проблеме.

С другой стороны, замечательно, что мы получаем производные от численного решения, , и они выглядят действительно хорошо ! Это означает, что мы могли бы проводить анализ чувствительности для более сложных реакций, и при этом иметь разумный способ определения чувствительности. Работа здесь далека от этого. Мой простой интегратор Рунге-Кутты не подходит напрямую для систем ODE, он не будет работать с жесткими задачами, размер шага не адаптивен и т. Д.Реализация Tensorflow может быть более подходящей для этого, и, возможно, этот пост является мотивацией узнать, как его использовать!

Авторские права (C) 2018, Джон Китчин. Информацию о копировании см. В Лицензии.

Источник в организационном режиме

Версия Org-mode = 9.1.13

CFD — Джоэл CFD

В большинстве книг и лекций много времени уделяется обучению методам решения PDE — поиску решения с учетом уравнения и коэффициентов. Однако в реальном мире у нас обычно нет четких знаний о параметрах модели.Фактически, иногда мы можем проводить эксперименты, чтобы измерить решение PDE, и мы должны получить коэффициенты из результатов — обратная задача .

Одним из таких примеров является расчет электрического сопротивления земли в недрах. Ниже приведен рисунок, взятый из статьи здесь.

Где электрический потенциал земли () определяется уравнением Пуассона:

В приведенном выше примере электрический потенциал сопротивления измеряется на датчиках, вставленных в землю (), и должно быть найдено отображение проводимости.Итак, у нас есть решение для PDE в дискретных точках зонда, и задача состоит в том, чтобы найти коэффициент. Можно сразу подумать о задаче наименьших квадратов:

Чтобы решить такую ​​минимизацию, можно использовать градиентный спуск, и это потребует использования для вычисления градиента функции стоимости с проводимостью. Здесь на помощь приходят сопряженные методы.

Сопряженные методы
В более общем случае задача минимизации:

Здесь мы минимизируем функцию стоимости с помощью проектных переменных, а это первичная переменная, управляемая оператором PDE с общим условием перебора, наложенным на границы.Производная (или чувствительность) должна быть рассчитана.

Если у нас есть только одна проектная переменная, мы можем просто возмущать ее и дважды решить PDE, чтобы получить чувствительность, используя в качестве примера конечную разность. Однако обычно содержит большое количество элементов, и простое использование конечной разности становится трудноразрешимым. Например, в случае проблемы проводимости земли можно свести к минимуму проблему с помощью уникального для каждого дискретного узла сетки, и впоследствии длина становится равной общему количеству узлов.

Используя математический трюк, мы можем один раз решить (другое) УЧП, а затем использовать результат для получения желаемой чувствительности с минимальными дополнительными затратами. Этот математический трюк может быть применен либо к непрерывному уравнению, либо к дискретным уравнениям, и они известны как непрерывная сопряженная формулировка и дискретная сопряженная формулировка соответственно. Дискретную сопряженную формулировку легче понять, и мы погрузимся в нее на примере. Позже мы также рассмотрим непрерывную сопряженную формулировку и увидим, где она усложняется.

Дискретная сопряженная формулировка
В процессе дискретизации исходная PDE сокращается до набора остатков, которые мы хотели бы свести к нулю:

Это означает, что остаток должен быть нулевой константой, а любая производная константы равна нулю. Линеаризация этого остатка относительно:

Из целевой функции чувствительность составляет:

Это то, что нам действительно нужно.Он сообщает нам, как целевая функция изменяется вместе с проектной переменной и используется при минимизации. Обратите внимание, что трудность во всем этом состоит в вычислении второго члена, потому что, как мы видели из первого уравнения, это требует от нас решения линейной системы для разных правых углов.

Теперь мы вводим переменную, которая определяется как:

будет чрезвычайно полезным для нас, потому что сейчас проблемный второй член:

Следовательно, теперь чувствительность становится:

Где и их легко и дешево вычислить, и нам нужно только один раз решить линейную систему, для которой также известно как сопряженное решение.

Дискретный сопряженный пример
Теперь перейдем к более интересным вещам с примером. Предположим, у нас есть двухмерная металлическая пластина, и мы хотим найти ее проводимость, которая зависит от температуры. Мы проводим эксперимент, в котором он подвергается воздействию известного теплового потока (т.е. мы можем нагреть середину пластины), и мы измеряем температуру на всей пластине. Проблема такова:

Дискретный сопряженный пример значений истинности
Мы создаем некоторые значения истинности с известным распределением проводимости.

Если следует коэффициент теплопроводности

Решение уравнения теплопроводности с использованием конечных разностей на Python дает нам поле температуры, которое мы будем использовать в качестве результата нашего «эксперимента»:

И поле проводимости, которое мы можем использовать для оценки наших инвертированных результатов:

Пример дискретного сопряженного метода решения
Теперь перейдем к решению задачи минимизации. В этом примере мы позволяем варьироваться в каждой точке сетки.Процесс решения состоит из двух циклов: внутреннего цикла для решения нелинейной системы уравнений для первичного решения с использованием метода Ньютона и внешнего цикла, в котором сопряженное решение находится и используется для обновления проводимости в каждой точке сетки.

Обзор процесса решения:

Инициализировать T и k
Начать присоединенный цикл
    Запустить итерационный цикл Ньютона
        Соберите матрицу dR / dT и вектор R
        Решите для дельты T и обновите T
    Вычислить dJ / dT
    Найдите сопряженное решение, используя транспонирование матрицы dR / dT, рассчитанной ранее.
    Вычислить матрицу dR / dk
    Прокручивать узлы
        Вычислить dJ / dk для каждого узла
        Обновите k с помощью -dJ / dk
 

Метод Ньютона потребует вычисления матрицы Якоби, а для вычисления чувствительности нам потребуется вычисление члена.К счастью, мы можем вычислить эти члены, используя автоматическое дифференцирование одной функции. Мы определяем следующую функцию для вычисления невязки на внутренней точке сетки с использованием центральных разностей:

def compute_R_int_discrete_k (input_vec): # input_vec = [T_i, j T_i-1, j T_i + 1, j T_i, j-1 T_i, j + 1 q k_i, j k_i-1, j k_i + 1, j k_i, j -1 k_i, j + 1]
  
  R_int_term_1 = input_vec [6] * \
    (
      (input_vec [2] - 2 * input_vec [0] + input_vec [1]) / (DELTA_H ** 2) +
      (input_vec [4] - 2 * input_vec [0] + input_vec [3]) / (DELTA_H ** 2)
    )
  
  R_int_term_2 = \
    (
      (input_vec [8] - input_vec [7]) / (2 * DELTA_H) * \
      (input_vec [2] - input_vec [1]) / (2 * DELTA_H)
      
    ) \
    + \
    (
      (input_vec [10] - input_vec [9]) / (2 * DELTA_H) * \
      (input_vec [4] - input_vec [3]) / (2 * DELTA_H)
    )
  
  R_int_term_3 = input_vec [5]
  
  вернуть R_int_term_1 + R_int_term_2 + R_int_term_3
 

Требуемые входные значения передаются в виде единого массива, чтобы облегчить использование функции grad из пакета autograd .Подробную информацию о пакете можно найти здесь. Затем создается функция для вычисления производной:

compute_R_int_discrete_k_grad = град (compute_R_int_discrete_k)
 

Функция compute_R_int_discrete_k_grad возвращает массив числовых значений производной от по отношению к различным входам в input_vec . Производная рассчитывается с помощью одной строки кода. Идеально.

Теперь у нас есть еще одна величина, которую нужно вычислить, и это так.Это просто:

Дискретные результаты сопряженного примера
Попробовав несколько «скоростей обучения», мы можем получить целевую функцию, которая хорошо сокращается и достигает среднеквадратичной ошибки менее 4 градусов.

Ниже приведен график поля температуры и проводимости.

Трудно добиться того, чтобы проводимость была такой гладкой, как истинная, из-за того, что она варьируется индивидуально, поэтому в первой производной появляются пики.

Однако на графике выше мы видим, что оптимизированная проводимость была очень близка к истине.

Один из способов сгладить инвертированное поле — использовать базовые функции для описания. Эта функция может быть функцией температуры или пространства (т.е. пусть или). Теперь проектная переменная равна, и необходимо внести незначительные изменения в расчет и. При использовании автоматического дифференцирования вычисление и снова тривиально.

Полный набор скриптов Python можно найти здесь.

Множители Лагранжа
При выводе дискретного сопряженного уравнения ранее я поднял это уравнение совершенно неожиданно, и оно волшебным образом решило все наши проблемы. А теперь давайте копнем глубже и посмотрим, откуда появился этот термин.

В задаче оптимизации с ограничениями мы можем сформировать увеличенную функцию стоимости, известную как лагранжиан:

Дополнительный член ничего не делает с функцией стоимости, поскольку везде и мы можем выбрать любой вектор, для которого является множителем Лагранжа.Принимая производную, как и раньше,

А! Мы видим, что если мы сделаем члены в скобках в последней строке равными нулю, мы придем к тому же альтернативному расчету чувствительности, что и ранее. Следовательно, решая для конкретного вектора, мы полностью меняем способ вычисления, экономя массу вычислительных усилий. В этом мне проявляется элегантность сопряженных методов.

Непрерывная сопряженная формулировка
Та же самая концепция используется при выводе непрерывной сопряженной формулировки, однако есть несколько дополнительных шагов.Мы рассмотрим пример проблемы проводимости пластины в 1D, чтобы получить непрерывную сопряженную формулировку. Во-первых, мы начнем с функции стоимости в непрерывной формулировке:

Где может быть, например, функция штрафа. Мы немного отклонились от примера проблемы, чтобы упростить вывод. Принимая вариацию расширенной функции стоимости и предполагая, что частная производная коммутирует внутрь интеграла,

Теперь мы хотим выйти за пределы производной, поэтому дважды применяем интегрирование по частям к последнему члену:

Подставляя его обратно в функцию расширенных затрат,

Теперь этот шаг должен быть вам знаком, потому что мы собираемся исключить член в квадратных скобках, получив сопряженное уравнение:

Это так, поскольку мы делаем термины в паре с нулем.Теперь мы хотим выйти из производной, как вы уже догадались, нам нужно будет интегрировать по частям последний член один раз.

Наконец,

Если пока пренебречь граничными условиями, это означает, что скалярная целевая функция изменяется вместе с интегрированной по всей области. Следовательно, местная вариация с:

Возвращаясь к граничным условиям, мы видим, что в процессе интеграции по частям появилось 3 члена.Чтобы использовать указанное выше соотношение для получения чувствительности, мы должны выбрать подходящие граничные условия для таких, чтобы члены действительно обращались в ноль. Это похоже на естественные граничные условия, которые появляются в формулировках МКЭ, за исключением того, что на этот раз мы должны обрабатывать их явно.

Уф, это был длительный процесс, но в конце концов мы вывели непрерывные сопряженные уравнения. Обратите внимание, что это только для уравнения Пуассона с одной переменной в 1D. Можно представить, насколько более сложным может быть вывод с более сложными УЧП, такими как, например, связанное уравнение RANS с моделями турбулентности.Для каждого нового уравнения соответствующее сопряженное должно быть получено и реализовано отдельно. Обработка граничных условий — это еще один вопрос, к которому нужно обращаться осторожно.

Отметим, что в дискретной постановке не было необходимости выводить конкретные граничные условия для сопряженного решения. Благодаря наивной реализации через автоматическое различение мы смогли относительно быстро написать пример. Однако этот подход не будет масштабироваться, поскольку автоматическое дифференцирование использует гораздо больше памяти и вычислительных ресурсов, чем соответствующая непрерывная реализация.Следовательно, выбор между дискретной и непрерывной сопряженной формулировкой — это баланс между усилиями программирования и вычислительными усилиями.

Другие примеры сопряжений
Сопряжения также используются в CFD для некоторых действительно интересных вещей. Традиционно они использовались для оптимизации формы, и эта функция доступна в большинстве коммерческих и открытых исходных кодов. Например, в качестве целевой функции можно задать аэродинамическую эффективность модели и рассчитать чувствительность к деформации поверхности.Это включает в себя морфер сетки и дополнительные члены в расчете чувствительности, полученные из метода деформации сетки. Пример, взятый отсюда, показывает результаты выполнения цикла оптимизации с использованием связанных методов на задней части автомобиля. Базовая форма находится в правой половине, а оптимизированная — слева. Мы видим, что оптимизированное решение имеет более узкую хвостовую часть и большее восстановление давления.

Еще один более свежий пример сопряжений в CFD — моделирование турбулентности.Машинное обучение было применено к моделям RANS, чтобы улучшить их прогноз для более широкого диапазона режимов потока. Здесь можно найти отличную статью. Первым шагом к обучению этих моделей является сбор данных, и эти данные получаются путем инверсии поля — очень похоже на то, что мы делаем здесь.

Пример результатов настроенной модели турбулентности из цитируемой статьи показан выше. Модель была улучшена с зеленой линии до красной на рисунке слева.На среднем рисунке показано поле потока, основанное на базовой модели RANS, а на самом правом рисунке показано поле потока, основанное на модели турбулентности, запрограммированной машиной. Модель с машинным обучением смогла точно предсказать характеристики аэродинамического профиля после сваливания, что является основным недостатком большинства современных моделей RANS.

Еще один интересный факт: методы сопряженной и автоматической дифференциации нашли свое применение даже в финансах, где они используются для ускорения вычислений чувствительности опционов на обмен к ценам на активы и их волатильности.

PyTorch для глубокого обучения: краткое руководство для начинающих | автор: Javaid Nabi

В 2019 году у войны за фреймворки машинного обучения есть два основных соперника: PyTorch и TensorFlow. Благодаря простоте использования PyTorch становится все более популярным среди исследователей и студентов, в то время как в промышленности Tensorflow в настоящее время по-прежнему является предпочтительной платформой.

Некоторые из ключевых преимуществ PyTorch:

• Простота: Он очень питоничен и легко интегрируется с остальной частью экосистемы Python.Его легко изучать, использовать, расширять и отлаживать.
• Отличный API: PyTorch отличается удобством использования благодаря лучше спроектированным объектно-ориентированным классам, которые инкапсулируют все важные варианты данных вместе с выбором архитектуры модели. Документация PyTorch также очень хороша и полезна для новичков.
• Динамические графы: PyTorch реализует динамические вычислительные графы. Это означает, что сеть может изменять поведение во время работы с небольшими накладными расходами или без них.Это чрезвычайно полезно для отладки, а также для построения сложных моделей с минимальными усилиями. позволяя автоматически различать выражения PyTorch.

Популярность PyTorch в исследованиях растет. На графике ниже показано ежемесячное количество упоминаний слова «PyTorch» в процентах от всех упоминаний среди других фреймворков глубокого обучения. Мы видим резкую тенденцию к росту PyTorch в arXiv в 2019 году, достигающую почти 50%.

Генерация динамических графиков , тесная интеграция с языком Python и относительно простой API делают PyTorch отличной платформой для исследований и экспериментов.

PyTorch предоставляет очень чистый интерфейс для установки правильной комбинации инструментов. Ниже снимок экрана на выбор и соответствующая команда. Stable представляет собой наиболее протестированную и поддерживаемую версию PyTorch. Это должно подойти многим пользователям. Предварительный просмотр доступен, если вам нужна последняя версия, не полностью протестированная и не поддерживаемая. Вы можете выбрать из установочных пакетов Anaconda (рекомендуется) и Pip, а также с поддержкой различных версий CUDA.

Теперь мы обсудим ключевые модули библиотеки PyTorch, такие как Tensors , Autograd , Optimizer и Neural Networks (NN) , которые необходимы для создания и обучения нейронных сетей.

Тензоры — это рабочая лошадка PyTorch. Мы можем думать о тензорах как о многомерных массивах. PyTorch имеет обширную библиотеку операций с ними, предоставляемую модулем torch . Тензоры PyTorch очень близки к очень популярным массивам NumPy. Фактически, PyTorch обеспечивает полную совместимость с NumPy. По сравнению с массивами NumPy тензоры PyTorch имеют дополнительное преимущество, заключающееся в том, что как тензоры, так и связанные с ними операции могут выполняться на CPU или GPU. Вторая важная вещь, которую предоставляет PyTorch, позволяет тензорам отслеживать выполняемые над ними операции, что помогает вычислять градиенты или производные вывода по отношению к любому из его входов.

Базовые тензорные операции

Тензор относится к обобщению векторов и матриц до произвольного числа измерений. Размерность тензора совпадает с числом индексов, используемых для обозначения скалярных значений внутри тензора. Тензор нулевого порядка (тензор 0D) — это просто число или скаляр . Тензор первого порядка (1D тензор) представляет собой массив чисел или вектор . Аналогичным образом тензор 2-го порядка (2D) представляет собой массив векторов или матрицу .

Теперь создадим тензор в PyTorch.

После импорта модуля torch мы вызвали функцию torch.ones , которая создает (2D) тензор размера 9, заполненный значениями 1.0.

Другие способы включают использование т orch.zeros ; тензор с заполнением нулями, torch.randn ; из случайного равномерного распределения.

Тип и размер

Каждый тензор имеет связанный тип и размер.Тип тензора по умолчанию при использовании резака . Конструктор тензор — torch.FloatTensor . Однако вы можете преобразовать тензор в другой тип ( float , long , double и т. Д.), Указав его при инициализации или позже с помощью одного из методов приведения типов. . Есть два способа указать тип инициализации: либо напрямую вызвать конструктор определенного типа тензора, например FloatTensor или LongTensor , либо с помощью специального метода, torch.tenor () и предоставляет dtype .

Некоторые полезные тензорные операции:

Чтобы найти максимальное значение в тензоре, а также индекс , который содержит максимальное значение. Это можно сделать с помощью функций max () и argmax () . Мы также можем использовать item () для извлечения стандартного значения Python из одномерного тензора.

Большинство функций, которые работают с тензором и возвращают тензор, создают новый тензор для хранения результата.Если вам нужна функция на месте , найдите функцию с добавленным подчеркиванием ( _ ), например, torch.transpose_ выполнит транспонирование тензора на месте.

Преобразование между тензорами и Numpy очень просто с помощью torch.from_numpy & torch.numpy () .

Другая распространенная операция — преобразование тензора.Это одна из часто используемых и очень полезных операций. Мы можем сделать это с помощью view () или reshape () :

Tensor.reshape () и Tensor.view () правда не то же самое.

• Tensor.view () работает только с непрерывными тензорами и не будет никогда копировать память.Это вызовет ошибку для несмежного тензора. Но вы можете сделать тензор непрерывным, позвонив по номеру contiguous () , а затем позвонив по номеру view () .
• Tensor.reshape () будет работать с любым тензором, а может создать клон , если это необходимо.

Tensor Broadcasting

PyTorch поддерживает широковещательную передачу, аналогичную NumPy. Broadcasting позволяет выполнять операции между двумя тензорами.См. Здесь семантику вещания.

Три атрибута, которые однозначно определяют тензор:

dtype: Какой фактически хранится в каждом элементе тензора? Это могут быть числа с плавающей запятой или целые числа и т. Д. PyTorch имеет девять различных типов данных.

layout: Как мы логически интерпретируем эту физическую память. Самый распространенный макет — это тензор с полосами. Шаги — это список целых чисел: k-й шаг представляет собой скачок в памяти, необходимый для перехода от одного элемента к следующему в k-м измерении тензора.

устройство: где физическая память тензора фактически хранится, например, на CPU или GPU. torch.device содержит тип устройства ( ' cpu ' или ' cuda ' ) и дополнительный порядковый номер устройства для типа устройства.

Автоград — система автоматической дифференциации. Что делает автоматическая дифференциация? При наличии сети он автоматически вычисляет градиенты. При вычислении прямого прохода autograd одновременно выполняет запрошенные вычисления и строит график, представляющий функцию, которая вычисляет градиент.

Как это достигается?

Тензоры PyTorch могут запоминать, откуда они берутся в терминах операций и родительских тензоров, которые их породили, и могут автоматически предоставлять цепочку производных таких операций по отношению к своим входным данным. Это достигается с помощью requires_grad , , если установлено значение True.

t = torch.tensor ([1.0, 0.0], requires_grad = True)

После вычисления градиента значение производной автоматически подставляется как атрибут тензора grad .Для любой композиции функций с любым количеством тензоров с requires_grad = True ; PyTorch будет вычислять производные по всей цепочке функций и накапливать их значения в атрибуте grad этих тензоров.

Оптимизаторы используются для обновления весов и смещений, то есть внутренних параметров модели для уменьшения ошибки. Пожалуйста, обратитесь к другой моей статье для получения более подробной информации.

PyTorch имеет резак .пакет optim с различными алгоритмами оптимизации, такими как SGD (стохастический градиентный спуск), Adam, RMSprop и т. д.

Давайте посмотрим, как мы можем создать один из предоставленных оптимизаторов SGD или Adam.

  импортировать torch.optim как optim 
 params = torch.tensor ([1.0, 0.0], requires_grad = True)   learning_rate = 1e-3   ## SGD 
 optimizer = optim.SGD ([params], lr = Learning_rate)   ## Adam 
 optimizer = optim.Adam ([params], lr = Learning_rate)  

Без использования оптимизаторов нам нужно было бы вручную обновить параметры модели примерно так:

  для параметров в модели .parameters (): 
 params - = params.grad * learning_rate  

Мы можем использовать метод step () нашего оптимизатора, чтобы сделать шаг вперед, вместо того, чтобы вручную обновлять каждый параметр.

  optimizer.step ()  

Значение params обновляется при вызове step. Оптимизатор просматривает params.grad и обновляет params , вычитая из него Learning_rate , умноженное на grad , точно так же, как мы делали это без использования оптимизатора.

torch.optim Модуль помогает нам абстрагироваться от конкретной схемы оптимизации, просто передав список параметров. Поскольку есть несколько схем оптимизации на выбор, нам просто нужно выбрать одну для нашей проблемы, а лежащая в основе библиотека PyTorch творит за нас волшебство.

В PyTorch пакет torch.nn определяет набор модулей, которые похожи на слои нейронной сети. Модуль получает входные тензоры и вычисляет выходные тензоры.Пакет torch.nn также определяет набор полезных функций потерь, которые обычно используются при обучении нейронных сетей.

Шаги построения нейронной сети:

• Построение нейронной сети: Создайте слои нейронной сети. настройка параметров (веса, смещения)
• Прямое распространение: Рассчитайте прогнозируемый результат. Погрешность измерения.
• Обратное распространение: После обнаружения ошибки мы распространяем в обратном направлении градиент ошибки для обновления наших весовых параметров.Мы делаем это, взяв производную ошибки функции по параметрам нашей NN.
• Итеративная оптимизация: Мы хотим минимизировать количество ошибок. Мы продолжаем обновлять параметры итеративно градиентным спуском.

Давайте выполним описанные выше шаги и создадим простую нейронную сеть в PyTorch.

Шаг 1: Построение нейронной сети

Мы называем наш NN Net здесь . Мы наследуем от nn.Module . В сочетании с super () .__ init __ () это создает класс, который отслеживает архитектуру и предоставляет множество полезных методов и атрибутов.

Наша нейронная сеть Net имеет один скрытый слой self.hl и один выходной слой self.ol .

  self.hl = nn.Linear (1, 10)  

Эта строка создает модуль для линейного преобразования с 1 входом и 10 выходами.Он также автоматически создает тензоры веса и смещения. Вы можете получить доступ к тензорам веса и смещения после создания сети net с net.hl.weight и net.hl.bias .

Мы определили активацию, используя self.relu = nn.ReLU () .

Сети PyTorch, созданные с помощью nn. В модуле должен быть определен метод forward () .Он принимает тензор x и передает его через операции, которые вы определили в методе __init__ .

  def  forward (self, x): 
 hidden = self.hl (x) 
 activate = self.relu (hidden) 
 output = self.ol (activate) 

Мы видим, что входной тензор проходит через скрытый слой, затем функция активации (relu), затем выходной слой.

Шаг 3: Обратное распространение

Здесь мы должны вычислить ошибку или потерю и распространить в обратном направлении градиент ошибки для обновления наших весовых параметров.

Функция потерь принимает (выход, цель) и вычисляет значение, которое оценивает, насколько далеко выход находится от цели . Существует несколько различных функций потерь в torch.nn упаковка. Простая потеря — nn.MSELoss , которая вычисляет среднеквадратичную ошибку между входом и целью.

  output = net (input) 
 loss_fn = nn.MSELoss () 
 loss = loss_fn (output, target)  

Backprop

Простой вызов функции loss.backward () распространяет ошибку. Не забудьте очистить существующие градиенты, иначе градиенты будут накапливаться до существующих градиентов. После вызова loss.backward () посмотрите на градиенты смещения скрытого слоя до и после обратного вызова.

Итак, после вызова backward () мы видим, что градиенты рассчитываются для скрытого слоя.

Шаг 4: Итерационная оптимизация

Мы уже видели, как оптимизатор помогает нам обновлять параметры модели.

   # создать свой оптимизатор  
 optimizer = optim.Adam (net.parameters (), lr = 1e-2)   optimizer.zero_grad ()  # обнулить градиентные буферы    output = net (input) # вычислить вывод 
 loss = loss_fn (output, target) # вычислить потери 
 loss.backward () # вычислить градиент   optimizer.step ()  # обновить параметры   

Пожалуйста, будьте осторожны, чтобы не пропустить zero_grad ( ) звоните.Если вы пропустите его вызов, градиенты будут накапливаться при каждом вызове назад, и ваш градиентный спуск не будет сходиться. Ниже в недавнем твите Андрея показано разочарование и время, необходимое для исправления таких ошибок.

Теперь, когда наши основные шаги (1,2,3) выполнены, нам просто нужно итеративно обучить нашу нейронную сеть, чтобы найти минимальные потери. Итак, мы запускаем цикл обучения для многих эпох, пока не минимизируем потери.

Запустим нашу нейронную сеть для обучения вводу x_t и target y_t .

Мы вызываем training_loop для 1500 эпох и пропускаем все остальные аргументы, такие как оптимизатор , модель , loss_fn входные данные , target и 2 target и 2 . Через каждые 300 эпох мы печатаем убыток, и мы можем видеть, что убыток уменьшается после каждой итерации. Похоже, наша базовая нейронная сеть обучается.

Мы наносим на график выходные данные модели (черные крестики) и целевые данные (красные кружки), модель, кажется, быстро обучается.

До сих пор мы обсуждали основные или важные элементы PyTorch, чтобы вы начали. Мы можем видеть, насколько модульный код, который мы создаем, каждый компонент предоставляет базовые блоки, которые могут быть расширены для создания решения для машинного обучения в соответствии с нашими требованиями.

Создание решений реальных проблем на основе машинного обучения требует значительных усилий по подготовке данных. Однако библиотека PyTorch предоставляет множество инструментов для облегчения загрузки данных и повышения их читаемости, например, torchvision , torchtext и torchaudio для работы с изображениями, текстом и аудио данными соответственно.

Обучить модели машинного обучения часто очень сложно. Инструмент, который может помочь в визуализации нашей модели и понимании прогресса обучения, всегда необходим, когда мы сталкиваемся с некоторыми проблемами. TensorBoard — один из таких инструментов, с помощью которого помогает регистрировать события в процессе обучения нашей модели, включая различные скаляры (например, точность, потери), изображения, гистограммы и т. Д. Начиная с выпуска PyTorch 1.2.0, TensorBoard теперь построен на PyTorch -в особенности. Пожалуйста, следуйте этому и этому руководству по установке и использованию TensorBoard в Pytorch.

Спасибо за прочитанное. Скоро увидимся с другим сообщением 🙂

[1] https://thegradient.pub/state-of-ml-frameworks-2019-pytorch-dominates-research-tensorflow-dominates-industry/

[2] https: //pytorch.org/

[3] https://www.kdnuggets.com/2018/05/wtf-tensor.html

(PDF) Множественность и нестабильность распределения газа между нанопористыми материалами и резиновыми шарами

14

rspa.royalsocietypublishing.org Proc R Soc A 0000000

…………………………………………… …….

Ссылки

1. Фурукава Х., Кордова К.Э., О’Киф М, Яги О.М. 2013 Химия и применение металлоорганических каркасов

. Science 341, 1230444.

2. Фарха О.К., Эриазичи И., Чон, Северная Каролина, Хаузер Б.Г., Вилмер К.Э., Сарджант А.А., Снурр Р.К., Нгуен

СТ, Язайдин А.О., Хапп Дж.Т. 2012 Металлоорганические каркасные материалы со сверхвысокой поверхностью

площадей: нет ли границ ?. Журнал Американского химического общества 134, 15016–15021.

3. Ма С., Чжоу Х.С. 2010 Хранение газа в пористых металлоорганических каркасах для экологически чистой энергии

приложений. Химические коммуникации 46, 44–53.

4. Мюррей Л.Дж., Динкса М., Лонг-младший. 2009 Хранение водорода в металлоорганических конструкциях. Химическая промышленность

Обзоры общества 38, 1294–1314.

5. Макал Т.А., Ли Дж. Р., Лу В., Чжоу Х. 2012 Хранение метана в современных пористых материалах.

Обзоры химического общества 41, 7761–7779.

6. Сиу П. У., Зигфрид Дж. П., Уэстон М. Х., Фуллер П. Е., Моррис В., Мердок К. Р., Гувер В. Дж., Ричардсон

РК, Родригес С., Фарха ОК.2016 Адсорбция газа трифторида бора в металлоорганических каркасах

. Неорганическая химия 55, 12110–12113.

7. Нотман Н. 2017 Минфин находит применение. Мир химии.

8. Дэн Х., Дунан С.Дж., Фурукава Х., Феррейра Р.Б., Таун Дж., Ноблер С.Б., Ван Б., Яги О.М.

2010 Множественные функциональные группы с различным соотношением в металлоорганических каркасах. Наука 327,

846–850.

9. Конг X, Дэн Х, Ян Ф., Ким Дж., Свишер Дж. А., Смит Б., Яги О. М., Реймер Дж. А.. 2013 Картирование

функциональных групп в металлоорганических каркасах.Science 341, 882–885.

10. Фурукава Х., Мюллер У., Яги О.М. 2015 «Неоднородность в порядке» в металлоорганических каркасах

. Angewandte Chemie International Edition 54, 3417–3430.

11. Хорике С., Шимомура С., Китагава С. 2009 Мягкие пористые кристаллы. Nature Chemistry 1, 695.

12. Schneemann A, Bon V, Schwedler I., Senkovska I, Kaskel S, Fischer RA. 2014 Гибкий металл–

органических каркасов. Обзоры химического общества 43, 6062–6096.

13.Coudert FX. 2015 Адаптивные металлоорганические каркасы и материалы каркасов: под давлением

, принимая тепло, в центре внимания, с друзьями. Химия материалов 27, 1905–1916.

14. Coudert FX, Boutin A, Fuchs AH, Neimark AV. 2013 Адсорбционная деформация и структурные переходы

в металлоорганических каркасах: от элементарной ячейки к кристаллу. Журнал Physical

Chemistry Letters 4, 3198–3205.

15. Гор Г.Ю., Хубер П., Бернштейн Н.2017 Адсорбционная деформация нанопористых материалов

– Обзор. Applied Physics Reviews 4, 011303.

16. Мейсон Дж. А., Октавик Дж., Тейлор М. К., Хадсон М. Р., Родригес Дж., Бахман Дж. Э., Гонсалес М. И.,

Червеллино А., Гуальярди А., Браун С. М., Ллевеллин П. Л., Маскиокки Н., Лонг. JR. 2015 Methane

хранение на гибких металлоорганических каркасах с внутренним терморегулятором. Nature 527,

357.

17. Тейлор М.К., Рунцевски Т., Октавец Дж., Гонсалес М.И., Сигельман Р.Л., Мейсон Дж. А., Йе Дж., Браун С.М.,

Лонг-Дж.2016 Настройка изменения фазы, вызванного адсорбцией в гибком металлоорганическом каркасе

Framework Co (bdp). Журнал Американского химического общества 138, 15019–15026.

18. Ghysels A, Vanduyfhuys L, Vandichel M, Waroquier M, Van Speybroeck V, Smit B. 2013 О термодинамике

каркасного дыхания: модель свободной энергии для адсорбции газа в MIL-53.

Журнал физической химии C 117, 11540–11554.

19. Буске Д., Кудерт Ф., Бутин А. 2012 Пейзажи свободной энергии для термодинамического

понимания деформаций и структурных переходов, вызванных адсорбцией в пористых

материалах.The Journal of Chemical Physics 137, 044118.

20. Overvelde JT, Kloek T, D’haen JJ, Bertoldi K. 2015 Усиление отклика мягких исполнительных механизмов

за счет использования нестабильности с защелкиванием. Труды Национальной академии наук 112,

10863–10868.

21. Рус Д, Толлей М.Т. 2015 Проектирование, изготовление и контроль мягких роботов. Nature 521, 467.

22. Ленгмюр И. 1918 Адсорбция газов на плоских поверхностях стекла, слюды и платины ..

Журнал Американского химического общества 40, 1361–1403.

23. Arruda EM, Boyce MC. 1993 Трехмерная конститутивная модель

поведения резиновых эластичных материалов при большом растяжении. Журнал механики и физики твердого тела 41, 389–412.

24. Безансон Дж., Эдельман А., Карпински С., Шах В.Б. 2017 Юлия: Новый подход к числовым вычислениям

. SIAM Review 59, 65–98.

25. Boyce MC, Arruda EM. 2000 Учредительные модели эластичности резины: обзор. Каучук

Химия и технология 73, 504–523.

Гайка колесной проушины подходит 1991-2005 Toyota Corolla MR2 Spyder Avalon DORMAN — AUTOGRAD

 / * Это поможет получить имя файла изображения, которое является ложным предсказанием, есть способ получить класс и исходное имя преобразованного изображения для передачи  torch.utils.data.DataLoader  в качестве входных данных * /
импортный фонарик
импортировать torch.nn как nn
импортировать torch.nn.functional as F
импортировать torch.optim как optim
из torch.autograd импортная переменная
импорт torchvision
импортировать torchvision.transforms as transforms
импорт ОС
импорт cv2

transform = transforms.Compose ([
        трансформирует.ToPILImage (),
        ### другие преобразования PyTorch
        transforms.ToTensor ()
])

класс CDiscountDataset (torch.utils.data.Dataset):
        '' '
                Пользовательский объект набора данных для конкурса CDiscount
                Параметры:
                        root_dir - каталог, включающий папки категорий с изображениями

                Пример:
                изображений/
                        1000001859 /
                                26_0.jpg
                                26_1.jpg
                                ...
                        1000004141 /
                                ...
                        ...
        '' '
        
        def __init __ (self, root_dir, transform = None):
                self.root_dir = корневой_ каталог
                self.categories = отсортировано (os.listdir (root_dir))
                self.cat2idx = dict (zip (self.categories, range (len (self.categories))))
                self.idx2cat = dict (zip (self.cat2idx.values ​​(), self.cat2idx.keys ()))
                self.files = []
                для (dirpath, dirnames, filenames) в os.прогулка (self.root_dir):
                        для f в именах файлов:
                                если f.endswith ('. jpg'):
                                        o = {}
                                        o ['img_path'] = dirpath + '/' + f
                                        o ['категория'] = self.cat2idx [dirpath [dirpath.find ('/') + 1:]]
                                        self.files.append (о)
                self.transform = преобразовать
        
        def __len __ (сам):
                вернуть len (self.файлы)
        
        def __getitem __ (self, idx):
                img_path = self.files [idx] ['img_path']
                category = self.files [idx] ['category']
                изображение = cv2.imread (img_path)
                image = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2RGB)
                если self.transform:
                        image = self.transform (изображение)
                        
                return {'image': image, 'category': category}

dset = CDiscountDataset ('изображения', преобразовать = преобразовать)
print ('######### Создан класс набора данных #########')
print ('Количество изображений:', len (dset))
print ('Количество категорий:', len (dset.категории))
print ('Образец формы изображения:', dset [0] ['image']. shape, end = '\ n \ n')


dataloader = torch.utils.data.DataLoader (dset, batch_size = 4, shuffle = True, num_workers = 4)

### Определите свою сеть ниже
класс Net (nn.Module):
    def __init __ (сам):
        super (Net, self) .__ init __ ()
        self.fc1 = nn.Linear (180 ** 2 * 3, 84)
        self.fc2 = nn.Linear (84, 36)

    def вперед (self, x):
        x = x.view (-1, 180 ** 2 * 3)
        х = F.relu (self.fc1 (x))
        х = self.fc2 (х)
        вернуть х


net = Net ()
print ('######### Сеть создана #########')
print ('Архитектура: \ n', net)

### Тренироваться
критерий = nn.CrossEntropyLoss ()
optimizer = optim.SGD (net.parameters (), lr = 0,001, импульс = 0,9)

для эпохи в диапазоне (2):

    running_loss = 0,0
    примеры = 0
    для i данные в перечислении (загрузчик данных, 0):
        # Получить входные данные
        входы, метки = данные ['изображение'], данные ['категория']

        # Оберните их в Variable
        входы, метки = переменная (входы), переменная (метки)

        # Обнулить градиенты параметров
        optimizer.zero_grad ()

        # вперед + назад + оптимизировать
        выходы = сеть (входы)
        потеря = критерий (выходы, метки)
        потеря.назад ()
        optimizer.step ()

        # Распечатать статистику
        running_loss + = loss.data [0]
        примеры + = 4
        print ('[% d,% 5d] потеря:% .3f'% (эпоха + 1, i + 1, running_loss / examples))

print ('Завершенное обучение')