Вортекс машина: Купить Vortex с пробегом по цене от 40 000 рублей

Содержание

Vortex — весь модельный ряд автомобилей Вортекс, каталог всех моделей Vortex, история компании Vortex, отзывы

Vortex (Вортекс) – бренд, созданный компанией «ТагАЗ», для продвижения ряда моделей на российском рынке. Под маркой Vortex выпускаются модели китайской компании Chery с измененным логотипом. Модельный ряд включает три машины – Estina, Corda и Tingo.

Прототипом Vortex Estina стал китайский седан Fora. Продажи российской модификации авто начались в 2008 году. Модель Estina отличается от китайского аналога улучшенной системой безопасности, а в частности новым прочным кузовом и системами ABS+EBD в базовой комплектации. Четырехдверный седан обладает просторным отделанным пластиком и тканью салоном, вмещающим пять человек. Объем багажного отсека машины составляет 483 литра. Под капотом автомобиля установлены силовые агрегаты объемом 1,6 и 2 литра мощностью в 119 и 136 лошадиных сил соответственно. В начальную комплектацию, помимо вышеуказанных систем, входят бортовой компьютер, кондиционер, акустическая система с двумя динамиками, электропривод передних и задних стеклоподъемников, подогрев и электропривод боковых зеркал, две фронтальные подушки безопасности, гидроусилитель руля, центральный замок и сигнализация.

За дополнительную плату покупатель может получить салон с кожаной отделкой, систему климат контроля и боковые подушки безопасности.

Если Вы интересуетесь покупкой машины и не определились с выбором, на форуме марки на сайте Auto.dmir.ru Вы можете задать интересующие Вас вопросы, а также почитать отзывы других автовладельцев.

Автомобиль Vortex Tingo больше известен российским автолюбителям под именем Chery Tiggo, ставшим первым кроссовером в линейке китайского производителя. Сборкой машины занимается Таганрогский автомобильный завод. Популярность Tingo во многом объясняется его невысокой стоимостью. Главными конкурентами автомобиля являются китайские и отечественные внедорожники. На данный момент модель выпускается с бензиновым мотором объемом 1,8 литра, МКПП и передним приводом. Изучая модель Vortex Tingo, можно обнаружить немало сходств с японским кроссовером RAV4 второй генерации. Специалисты Таганрогского автомобильного завода используют в производстве этого авто передовые технологии. Так, кузов автомобиля высокопрочный, что подтверждено результатами краш-тестов. Все системы безопасности отличаются исправной работой.

Осенью 2011 года Таганрогский автомобильный завод приступил к выпуску новой модели. На конвейер предприятия встал седан Вортекс Corda. Это экономичный и неприхотливый автомобиль с двигателем Евро-4 объемом 1,5 л и мощностью 109 л.с при 6000 об/мин. Corda работает на бензине АИ-92, что позволяет экономить на эксплуатационных расходах. В базовую комплектацию автомобиля уже включены кондиционер, центральный замок, а также гидроусилитель руля. Седан отличается хорошей управляемостью и прогнозируемостью траектории движения. Первоначально автомобиль будет выпускаться в одной комплектации с механической 5-ступенчатой коробкой переключения передач.

Описание всех моделей производителя с подробными техническими характеристиками и фото Вы сможете найти в нашем каталоге на сайте Auto.dmir.ru.

Лучшие автомобили от Vortex. | Krosavto.ru

Под брендом Vortex выпущено не так много автомобилей, однако некоторые из них заслуживают внимания, поскольку привлекают взгляд автомобилиста интересным экстерьером, учитываются параметры.

Все машины собраны на Таганрогском автомобильном заводе. Там особое внимание уделяли двигателям, первые модели являются лицензированными копиями авто Chery с некоторыми доработками. Лучшие машины Vortex рассмотрены ниже.

Обзор ESTINA

Сборка модели осуществлялась в 2010 году, и тогда было решение создать качественную машину с новым дизайном. Некоторые элементы скопированы с китайских машин, и это заметно по форме фар, передним линзам. Решетка радиатора выполнена в классическом стиле, кузов претерпел несколько доработок (спортивные очертания).

Модели с двигателем L4 шустро разгоняются до максималки в 180 км в час и поддерживают крутящий момент на отметке 147 Нм. У нее незначительный расход топлива в городе (на 100 км уходит около 8.6 л).

Используется распределительный впрыск топлива, а объем мотора заявлен 1500 кубических сантиметров. Установлен передний привод, коробка передач применяется на 5 ступеней.

Производитель решил установить подвеску класса McPherson, особенностью которой считается использование поперечных рычагов. Торможение осуществляется за счёт дисковых механизмов. В кузове седан длина машины составляет 4.5 м, а ширина лишь 1.7 м.

Описание Estina FL-C

Начиная с 2013 года, в продажу поступили данные машины Vortex с большой радиаторной решеткой. На них используются мелкие горизонтальные жалюзи и изменения коснулись переднего бампера. Применяются раскосые фары, и в городских условиях машина смотрится достойно.

Если оценивать фары, машина несколько схожа с Volvo либо BMW, однако это нельзя назвать копированием. Что касается салона, сложно отметить что-то уникальное. Используются стандартные инструменты для настройки кресла, а также руля.

Некоторые эксперты много внимания уделяют оценки подвески и ходовой. Машина успешно прошла краш-тест, является безопасной. Защищённую подвеску решено устанавливать со стабилизатором многорычажного типа.

Для российского потребителя модель оказалась подходящей, на большой скорости, дискомфорта от повышенного шума незаметно. Применение дисковых вентилируемых тормозов — ещё одно преимущество. Используется система EBD, она указывает на распределение усилий.

Что касается двигателя, его объём равен 1.5 литров, и он рассчитан на 109 лошадиных сил. Модель соответствует требованиям экологических стандартов и отдельно покупателей порадовала цена на машину.

Модель CORDA

С 2010 года на рынке можно было встретить данные машины Vortex. Она используется с экономичным двигателем и предлагается в разных комплектациях. Если оценивать экстерьер авто, отмечается схожесть с Фольксвагеном. Особенно это заметно по передней части машины.

Рассматривая основные параметры, сразу стоит упомянуть, что используется 5-ступенчатая коробка, имеется передний привод. Крутящий момент двигателя внутреннего сгорания составляет 140 Нм.

В салоне используется мягкая отделка и предусмотрено много пластика. В целом авто выглядит презентабельно и подходит для занятых людей. Обивка сидений на любителя, а среди прочих особенностей имеется следующее:

  • Обогрев заднего стекла.
  • Противотуманки.
  • Центральный замок.
  • Кондиционер.

Машины Vortex TINGO

Рассматривая динамические автомобили с современным салоном, стоит упомянуть про эту машину, больше подходящую для бездорожья. Кроссовер имеет стандартные опции: кондиционер, электростеклоподъемники.

Внешне он способен удивить даже требовательных автомобилистов. Впервые авто было представлено в 2012 году и тогда жители России могли оценить данную сборку с двигателем на 1.8 литров.

Если детально остановиться на экстерьере, стоит оценить переднюю часть машины. Производитель не стал устанавливать большие фары головного света. Тут используются строгие линии и предусмотрены сложные геометрические формы.

По примеру других кроссоверов применяется лента светодиодов, а решётка радиатора сделана со вставкой. Крыша не является выпуклой, и расширенные колесные арки намекают на стабильность машины.

Сзади используется дополнительные стоп сигналы. Заглянув в салон, можно увидеть красивый LCD-дисплей. У него яркая подсветка и нет проблем с разрешением. Все кнопки находятся в удобном месте, предусмотрено место для хранения бутылок. По отзывам пользователей, освещение салона продумано с умом. К прочим достоинствам стоит приписать такое:

  • Бесшумность.
  • Качественный стабилизатор поперечной устойчивости.
  • Использование вакуумного усилителя.
  • Качественная гидравлическая система.

Встречаем Vortex Tingo FL

Для сельской местности привлекательным выглядит данный автомобиль в кузове внедорожника. У него используется стандартная коробка на 5 ступеней и предусмотрена независимая подвеска.

Мощность двигателя достигает 132 лошадиных сил, и водитель может надеяться на хорошие ходовые качества. Что касается салона, стоит отметить трёхспицевый комфортный руль, на котором находится специальное утолщение.

Производитель хорошо продумал центральную консоль. Предусмотрен блок управления микроклиматом. Внутри полно места и на заднем сидении можно разместить много людей. Пятая дверь открывается в бок и багажник позволит разместить чемоданы, оборудование, инструменты.

Обзор Vortex Tingo

Аппарат вакуумно-роликового массажа | Vortex (Вортекс Россия)

Стандартная манипула Манипула 3D Манипула по лицу Манипула 2D Манипула 5D

Стандартная Манипула Vortex это — уникальная разработка, при технической поддержке немецких инженеров.

Основные преимущества стандартной Манипулы:

  • Эффективное и мощное воздействие на подкожно-жировой слой
  • Удобство в эксплуатации
  • Надежные и прочные элементы конструкции

Новая Манипула 3D разработана совместно с рекомендациями профессиональных массажистов и новейших исследований в области вакуумно-роликового массажа.

Основные преимущества Манипулы 3D:

  • Эффективное и мощное воздействие на подкожно-жировой слой
  • Увеличенная рабочая камера, благодаря которой воздействие на подкожно – жировую ткань происходит эффективнее.
  • Легкость в эксплуатации
  • Удобная эргономичная форма
  • Манипула изготовлена из легкого и прочного пластика

Создана специально для процедур по лицу, зоне декольте и шейно-воротниковой зоне. Внутри рабочей камеры находится два ролика. Процедуры данной манипулой производятся по открытым участкам тела. Уникальная разработка обеспечивает эффективный лимфодренаж и запускает процессы благодаря которым:

  • Восстанавливается система микроциркуляция в кожных покровах
  • Моделируются и улучшаются контуры
  • Разглаживаются неглубокие морщины

В два раза больше камера по сравнению с манипулой по лицу.

2D манипула для тела позволяет осуществлять массаж не только основных зон, но и шейно-воротниковой зоны, зоны декольте, массаж ступней и прочих труднодоступных зон на теле. Внутри рабочей камеры находится два ролика. Процедуры данной манипулой производятся как по специальному костюму так и по открытым участкам тела.

5D манипула для тела применяется для вакуумно-роликового массажа всего тела. Внутри рабочей камеры находится три ролика. Процедуры данной манипулой производятся по специальному костюму.

Основные преимущества 5D Манипулы для тела:

  • За счет формирования двух складок, позволяет наиболее эффективно прорабатывать подкожно-жировую ткань.
  • Легкость в эксплуатации
  • Удобная эргономичная форма
  • Манипула изготовлена из легкого и прочного пластика

Машина Вортекс Эстина

1

Вортекс Эстина 2011


2

Chery Vortex Estina 2010


3

Vortex Estina, 2010


4

Vortex Estina, 2010


5

Вортекс Эстина 1.6


6

Vortex Estina, 2010


7

Vortex Estina 2009


8

Машина Вортекс Эстина


9

Vortex Estina 1.6 2010


10

Vortex Estina 2011


11

Вортекс Эстина машина 2009


12

Вортекс Эстина черная


13

Vortex Estina Рестайлинг


14

Vortex Estina 1.6


15

Машина Vortex Estina


16

Вортекс Эстина 2010


17

Vortex Estina 2009г


18

Vortex Estina 2009 2.0


19

Vortex Estina 2.0 МТ, 2010,


20

Vortex Estina i 1,6


21

Vortex седан Estina


22

Vortex Estina 2009


23

Vortex Estina, 2011г


24

Вортекс Эстина машина 2009


25

Вортекс Эстина 2010 1.6


26

Chery Vortex Estina 2010


27

Vortex Estina 2020


28

Машина Вортекс Эстина


29

Vortex Estina 2021


30

Вортекс Эстина тонированная


31

Автомобиль Vortex Estina a21


32

Vortex Estina 2020


33

Вортекс Эстина 2009 2.0


34

Vortex Estina 2011


35

Вортекс Эстина 2010


36

Вортекс Эстина 2010


37

Вортекс Эстина машина 2009


38

Машина Вортекс Эстина


39

Вортекс Эстина 2009


40

Вортекс Эстина 2010 1.6


41

Vortex Estina a21


42

Vortex Estina Рестайлинг


43

Вортекс Эстина 2010 2.0


44

Машина Вортекс Эстина 2018


45

Vortex Estina 2009


46

Vortex Estina 1.6 МТ, 2009,


47

Vortex Estina 2011 1.5


48

Vortex Estina 2013г


49

Вортекс Эстина 2011


50

A21 Vortex Estina 2009


51

Vortex Estina 1.6 МТ 2011


52

Vortex Estina 2009 2.0


53

Vortex Estina 2.0 МТ 2009


54

Vortex Estina 2.0 МТ, 2010,


55

Вортекс Эстина 2


56

Vortex Estina 1.6


57

Vortex Estina, 2010


58

Vortex Estina 2011


59

Vortex Estina 1.6 2010


60

Vortex Estina 2009 2.0


61

Vortex Estina 2.0


62

Вортекс Эстина 2010 1.6


63

Vortex Estina 2009 год


64

Вортекс седан 2011


65

Вортекс Эстина 2010

Vortex Tingo c пробегом 87 000 км за 265 000 рублей – АвтоЛидер

Обзор
• Электрообогрев боковых зеркал

Элементы экстерьера
• Диски 16-го размера радиуса

Прочее
• Электрообогрев боковых зеркал

Мультимедиа
• Аудиосистема Hi-Fi

Салон
• Количество мест: 5
• Ткань (Материал салона)
• Цвет салона: Светлый салон
• Регулировка передних сидений по высоте
• Подогрев передних сидений

Комфорт
• Кондиционер
• Усилитель руля
• Регулировка руля по высоте
• Электростеклоподъёмники задние
• Парктроник передний

Безопасность
• Сигнализация с обратной связью
• Подушка безопасности водителя
• Подушка безопасности пассажира
• Подушки безопасности боковые задние
• Подушки безопасности боковые
• Антипробуксовочная система (ASR)

✔ Автомобиль в отличном состоянии
✔ Вложений никаких не требует

✔ Успешно прошел техническую диагностику

✔ Успешно прошел компьютерную диагностику

✔ ПТС — оригинал!
✔ Присутствует сервисная книжка со всеми отметками ТО у официального дилера

Автомобиль в отличном состоянии. Вложений никаких не требует.

Автомобиль прошел тщательную техническую и компьютерную диагностику,а так же предпродажную подготовку. Полный комплект документов. ПТС оригинал! Присутствует сервисная книжка со всеми отметками ТО у официального дилера.

+ Имеется второй комплект резины

+ Полный комплект ключей!

Документы проверены на подлинность: не находится в залоге, розыске, в спорах, отсутствуют ограничения на регистрационные действия. По запросу предоставим VIN номер.

Проведена предпродажная подготовка салона и кузова: химчистка и полировка.
На все наши автомобили предоставляем 1 год технической гарантии.
По желанию можно провести тест-драйв и повторную диагностику автомобиля в присутствии клиента.

На данный автомобиль действует акция «Предложение недели» уточняйте у менеджера.

Так же вы можете воспользоваться нашими дополнительными услугами:
Выгодный автокредит:
Первоначальный взнос от 0%
Необходим только паспорт и в/у
Без справок и трудовой книжки.
КАСКО – по желанию
Обмен авто – с выгодой до 50 000₽ по системе trade-in
Оформление ОСАГО на месте

Место осмотра по адресу: Москва, метро Варшавское ( в шаговой доступности) Варшавское шоссе, д. 91
Крытый шоу-рум, более 200 автомобилей с пробегом, открыт ежедневно без выходных с 9 до 20
Посмотреть на карте

Автомобиль в отличном состоянии. Вложений никаких не требует.Автомобиль прошел тщательную техническую и компьютерную диагностику,а так же предпродажную подготовку.Полный комплект документов.ПТС оригинал.Присутствует сервисная книжка со всеми отметками ТО у официального дилера.Имеется второй комплект резины.Полный комплект ключей!

Покупка подержанного Vortex Tingo , I в Москве — это гарантия того, что вы получите автомобиль без каких-либо технических неисправностей, с комплектом необходимых документов и исчерпывающей информацией о его предыдущих владельцах.

Автомобиль в отличном состоянии, никаких вложений не требует. Вортекс Tingo I 2011 года выпуска прошел тщательную техническую и компьютерную диагностику, а также предпродажную подготовку. Полный комплект документов. ПТС оригинал! Присутствует сервисная книжка со всеми отметками ТО у официального дилера.

Автомобиль обладает следующими основными характеристиками: двигателем 1.9 см³ 132 л.с., механической коробкой передач и с пробегом 87 000 километров.

Прежде чем совершить сделку, вы всегда можете проверить работоспособность всех систем транспортного средства в специализированном сервисе, а также лично испытать машину на тест-драйве. Все предлагаемые нами автомобили с пробегом проходят тщательный технический осмотр и полную юридическую проверку.

Так же вы можете приобрести Вортекс Tingo в кредит по следующим условиям:

•   Без справок и трудовой книжки.

Вихревые миксеры

— Conduct Science

Правильное смешивание определенных материалов иногда необходимо, особенно при смешивании различных типов химикатов. Основное преимущество вихревого смесителя заключается в его способности функционировать как высокоэффективное смесительное устройство, которое точно и полностью смешивает различные материалы на относительно высокой скорости.

Дополнительным преимуществом является то, что вихревой смеситель служит настольным смесителем жидкости, используя минимальное пространство и мощность для работы.Также устройство требует минимального уровня специальных навыков для правильной работы.

Еще одной особенностью вихревого смесителя является его высокая пригодность для смешивания жидкостей в небольших емкостях, например, в пробирках, которые легко справляются с пробирками различных размеров без регулировки или использования адаптеров. Кроме того, исследователь может легко вставлять или извлекать пробирки одной рукой во время работы с устройством.

Кроме того, вихревой смеситель может служить особенно эффективным устройством для смешивания связанного с белками йода с водой.Это быстро функционирующее устройство для смешивания жидкостей с эксцентрично построенной динамической опорой для сбора одного нижнего конца лабораторной пробирки и умеренно статической опорой, в значительной степени поддерживающей противоположный верхний конец пробирки (Kraft et al., 1962).

Кроме того, настольные лабораторные вихревые миксеры стали универсальными в микробиологических исследованиях, которые регулярно используются для смешивания жидкостей и ресуспендирования клеток, включая исследования in vitro и инфекции.Такое регулярное использование может прояснить широкое использование вихревых миксеров в работе in vitro наряду с моделями болезней животных. (Totten et al., 2017).

Кроме того, вихревые миксеры полезны для инкубации культур, поскольку они могут обеспечивать точную температуру, необходимую для перемешивания в широком диапазоне скоростей. Это особенно ценно для методов молекулярной биологии, например, для исследования ферментов и белков.

Что такое вихревой миксер?

Вихревые миксеры

— одна из основных технологий смешивания лабораторных проб в пробирках, планшетах с лунками или колбах.Они используют довольно простой механизм для перемешивания образцов и стимулирования реакций или гомогенизации с высокой степенью точности. Моторизованные приводные валы под платформой для образцов быстро колеблются и передают орбитальное движение контейнерам для образцов, загруженным в смеситель. Это вызывает циркуляцию жидкостей пробы и турбулентный поток, также известный как вихрь.


Это кинетическая сила, аналогичная перемешиванию, но без компонента, выступающего в контейнер для образца.Это предпочтительно для многих приложений микробиологии и биологии с чувствительными образцами или высокопроизводительными операциями. Типичная мешалка ограничена смешиванием одного контейнера для образца за раз и не может смешивать жидкости в герметичных колбах, что часто является необходимым условием для смешивания реагентов в биохимических анализах. Вихревые миксеры, напротив, обычно проектируются с минимальным форматом двух пластин, что позволяет одновременно смешивать несколько образцов.

Типы вихревых смесителей

Геометрия вихревых миксеров невероятно разнообразна: от сенсорных миксеров с одной пробиркой до конструкций большой емкости.

Сенсорный вихревой смеситель от Glas-Col оснащен двигателем с регулируемой скоростью, который можно настроить на непрерывную работу или реакцию на приложенное давление. Альтернативные конструкции могут подвергаться перегрузке при приложении чрезмерного давления к резиновому колпачку, но Touch Vortexer Glas-Col спроектирован с двигателем с постоянным магнитом и регулируемой скоростью. Это обеспечивает повышенную долговечность в периоды интенсивной эксплуатации.

Сенсорное встряхивание и перемешивание в одной пробирке не подходят для высокопроизводительных лабораторных сред и типов щелочей.Вихревые смесители большей производительности используют картриджную систему, способную одновременно вместить несколько контейнеров для проб. Обычно они предназначены для использования в различных типах сосудов, от микроцентрифужных пробирок до больших колб Эрленмейера.

Дополнительные функции вихревых смесителей

Закручивающее действие вихревых смесителей можно использовать для гомогенизации образцов, таких как гетерогенные растворы, но это действие перемешивания ограничено по отношению к вертикальным слоям. Растворы перемешиваются горизонтально вокруг оси вращения, что затрудняет приготовление образцов с составными частями разной плотности.

Инновационные вихревые смесители преодолевают эту проблему с помощью дополнительной импульсной функции, которая прерывает орбитальное движение жидкости для перемешивания снизу вверх. Частота импульсов до 80 импульсов в минуту (ppm) обеспечивает наиболее тщательное перемешивание, чтобы гарантировать надлежащую гомогенизацию несмешивающихся жидкостей или сложных суспензий.

Новые вихревые смесители также были разработаны в стерильных инкубаторах для обеспечения жесткого контроля тепловых условий реакции во время процессов орбитального перемешивания.Термодинамическая стабильность сложных биохимических продуктов требует максимальной точности при обработке. Инкубационный вихревой миксер Glas-Col может похвастаться широким диапазоном скорости от 150 до 1200 об / мин в диапазоне температур от 15 до 50 ° C. Вы можете узнать больше об эффективности этого продукта в нашем предыдущем сообщении в блоге: Vortex Mixer for Bacterial Protein Expressions.

Вихревые смесители от Glas-Col

Glas-Col специализируется на разработке высокофункционального лабораторного оборудования для широкого спектра областей применения.Наши вихревые миксеры использовались для различных исследований, таких как анализ загрязнения пищевых продуктов и экспрессия бактериального белка.

Если вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, свяжитесь с нами.

Машина для восстановления хладагента переменного тока Inficon Vortex

Машина для сбора хладагента Vortex AC ускоряет сбор всех хладагентов

Вихрь? AC, установка для рекуперации хладагента нового поколения от INFICON, расширяет доказанную высокую производительность и долговечность оригинального Vortex.Модернизированный компрессор с керамическими подшипниками обеспечивает еще более длительный срок службы, повышенную степень восстановления и гарантию от выхода из строя компрессоров при любых обстоятельствах. Vortex AC содержит одноклапанный, устойчивый к жидкостям, безмасляный компрессор, приводимый в действие двигателем переменного тока мощностью 1/2 л.с. Эта комбинация компрессора и двигателя обеспечивает надежность и долговечность без снижения скорости восстановления или крутящего момента.

Vortex AC подходит для работы независимо от того, связано ли это с большим количеством пара хладагента или жидкости.На него предоставляется лучшая в отрасли 3-летняя безрецептурная гарантия на замену всей машины — компрессора, клапанов, вентилятора и всех других компонентов.

Vortex AC продолжает предлагать инновационные и революционные особенности Vortex. Его отдельный клапан в сборе со штоками клапанов с двойным уплотнением исключает утечки, а уникальная паяная алюминиевая конструкция конденсатора обеспечивает лучшую теплопередачу. Благодаря трехклапанной конструкции вы можете продувать машину, не меняя шланги.Vortex AC легкий, компактный и хорошо сбалансированный, обеспечивающий удобство и надежность.

Характеристики:

Технические характеристики:

Сертификаты:

Типичный хладагент Категория Скорость вытягивания-толкания (фунт / мин) Расход жидкости (фунт / мин) Скорость пара (фунт / мин)
R134a III 7.57 2,49 0,22
R22 IV 11,81 2,97 0,29
R410A В 11,33 3,45 0,29

Скачать технический паспорт

Вихревой двойной эвакуатор

/ {{vm.product.unitOfMeasureDescription || vm.product.unitOfMeasureDisplay}}

{{section.sectionName}}:

{{option.description}}

{{раздел.sectionName}} Выберите {{section.sectionName}}

.

{{styleTrait.nameDisplay}} {{styleTrait.unselectedValue? «»: «Выбрать»}} {{styleTrait.unselectedValue? styleTrait.unselectedValue: styleTrait.nameDisplay}}

Нет аккаунта? Нет проблем! Продукты
Lowe’s Pro Supply также доступны
в магазинах Lowe’s и в Интернете.
Купить сейчас

Нет учетной записи? Нет проблем!

Продукты

Lowe’s Pro Supply также доступны
в магазинах Lowe’s и в Интернете.


Удобство покупки!
Эксклюзивный способ сделать покупки еще удобнее в вашей учетной записи, в магазине или онлайн в Lowe’s
Зарегистрируйтесь сейчас

Удобство покупки!

Эксклюзивный способ сделать покупки еще удобнее в вашем аккаунте, в магазине или онлайн в магазине Lowe’s

.
  • Характеристики
  • Документы
  • {{Технические характеристики.nameDisplay}}
  • Технические характеристики
  • Документы
Марка
{{attributeValue.valueDisplay}} {{$ last? »: ‘,’}}
Марка
{{attributeValue.valueDisplay}} {{$ last? »: ‘,’}}

Делиться

Электронное письмо было успешно отправлено. Электронное письмо не было отправлено, проверьте данные формы.

×

Метод идентификации вихрей, основанный на машине экстремального обучения

Идентификация и визуализация вихрей являются важными средствами для понимания лежащего в основе физического механизма поля потока.Методы идентификации локальных вихрей необходимо сочетать с ручным выбором соответствующего порога, что приводит к низкой надежности. Методы идентификации глобального вихря имеют высокую вычислительную сложность и трудоемкость. Методы машинного обучения связаны с размером и формой поля потока, которые обладают слабой универсальностью и масштабируемостью. Он не может быть расширен и подходит для полей течения разных размеров. Недавно предложенные методы глубокого обучения имеют длительное время обучения сети и высокую вычислительную сложность.Стремясь решить вышеуказанные проблемы, мы представляем новый метод идентификации вихрей, основанный на сверточной нейронной сети — машине экстремального обучения (CNN-ELM). Этот метод преобразует проблему идентификации вихрей в проблему бинарной классификации и может быстро, объективно и надежно идентифицировать вихри по полю потока. Большое количество экспериментов доказывает эффективность нашего метода, который может улучшить или дополнить недостатки существующих методов.

1. Введение

Вихрь — одна из наиболее важных характеристик в поле течения, которую образно сравнивают с «сухожилием движения жидкости» [1], и он играет важную роль во многих инженерных задачах.Поэтому точное извлечение вихря имеет большое значение для изучения физического механизма сложного поля течения. В настоящее время традиционные методы выделения вихревых элементов можно разделить на три категории: локальные методы, глобальные методы [2] и частичные локально-глобальные гибридные методы [3–7].

Локальные методы получают некоторые характеристики, основанные на физических свойствах поля потока. Например, -критерий [8], -критерий [9], -критерий [10] и -критерий [11], которые позволяют быстро получить результаты.Однако в практических приложениях местные методы требуют тщательного выбора подходящих пороговых значений для получения достоверных результатов. Но в локальных методах все еще есть много ложных срабатываний и ложных отрицаний [12].

Глобальные методы обычно основаны на глобальных топологических свойствах поля потока, таких как метод угла намотки [13], эйлеровы когерентные структуры эллиптических объектов (эллиптические OECS) [14] и мгновенное отклонение завихренности (IVD) [15] . Упомянутый выше метод требует информации о глобальном поле потока для определения областей вихревых свойств.Обладая высокой объективностью и надежностью, для проверки точности результатов идентификации используются глобальные методы. Однако эти методы основаны на глобальной информации и поэтому требуют больше времени, чем локальные методы. И они требуют большого вмешательства пользователя для получения надежных результатов. Таким образом, глобальные методы трудно применять для распознавания вихревых признаков больших наборов данных.

Комбинируя преимущества локальных и глобальных методов, предлагаются некоторые методы машинного обучения, такие как алгоритм усиления вихрей Boosting [4] и голосование большинством [5], которые предлагаются на основе преимуществ двух методов.Универсальность и расширяемость этих методов оставляет желать лучшего. Для решения этих задач предлагается несколько методов, основанных на сверточных нейронных сетях. Такие как Eddy-Net [16], Fluid R-CNN [17], Vortex-CNN [6] и Vortex-Seg-Net [7]. Эти сетевые методы нацелены на локальные точки, а не на все поле потока различных размеров и форм. Следовательно, эти методы не зависят от размера и формы поля потока и обладают большей универсальностью и расширяемостью.

Эти методы обеспечивают значительную точность и меньше времени, чем глобальные методы, но они требуют больше времени, чем локальные методы.В ходе исследования мы обнаружили два недостатка ограничения их временных характеристик. Во-первых, Vortex-CNN управляется данными и требует большого количества данных для обучения сети, что приводит к длительному обучению сети. Кроме того, их сложная сетевая структура означает, что время тестирования сети длится долго.

Чтобы решить эти проблемы, мы предлагаем метод быстрой идентификации признаков вихря для сверточной нейронной сети — экстремальной обучающей машины (CNN-ELM), как показано на рисунке 1. Чтобы быть конкретным, мы использовали простую сеть CNN для извлечения функция данных поля потока и использовала функцию, извлеченную из сети CNN, для обучения сети ELM.В сети CNN-ELM параметры сети CNN определяются случайным образом и не изменяются после определения, что сокращает время на повторное обучение параметров сети. Параметры сети ELM немногочисленны. Обучать нужно только параметры выходного слоя, а остальные параметры определяются случайным образом. Большое количество экспериментальных результатов показывает, что точность и скорость отзыва этого метода аналогичны традиционным методам. Кроме того, предлагаемый нами метод требует меньше времени, чем другие методы.


Основными статьями этого документа являются следующие: (1) Мы предлагаем новый метод идентификации вихрей на основе CNN-ELM. Этот метод сочетает в себе преимущества глобального и локального методов идентификации вихрей (2). Предлагаемый в статье метод предназначен для локальных данных малых блоков. Все поле потока делится на данные локальных небольших участков, и данные небольших локальных блоков прогнозируются одновременно, а не по точкам. Делая это, мы значительно улучшим скорость идентификации вихрей. (3) Мы объединяем характеристики сети ELM и сети CNN, извлекаем характеристики поля потока с помощью сети CNN, улучшаем общую точность прогнозирования поля потока и используйте сеть ELM для идентификации вихрей, чтобы реализовать быструю идентификацию вихрей (4) Благодаря большому количеству экспериментов, по сравнению с традиционным методом, наш метод может объективно и надежно обнаруживать вихри из поля потока.

Остальная часть статьи организована следующим образом. Вторая часть знакомит с работами по теме. Третья часть знакомит с деталями предлагаемого метода. В четвертой части приведены экспериментальные результаты. Пятая часть — заключение этой статьи.

2. Сопутствующие работы

В этом разделе кратко представлены существующие методы идентификации вихревых токов.

2.1. Методы идентификации локальных вихрей

Заданное -мерное поле скорости, матрица Якоби скорости представляет собой матрицу, которую можно использовать для анализа характеристик структуры потока в небольшой зоне вокруг заданной точки.Многие методы идентификации локальных вихрей основаны на разложении матрицы Якоби на, где антисимметричная матрица называется тензором спина, а симметричная матрица — тензором скорости деформации. -Критерий, -критерий, -критерий и -критерий являются наиболее важными локальными методами, которые зависят от матрицы Якоби. -Критерий рассматривает связанную область как вихрь, когда. Подобно -критерию, Liu et al. В [9] представлен критерий, определяющий область вихря, где эмпирически установлено значение 0.52. -критерий [10] определяет область вихря посредством, где — определитель. Приведенные выше условия показывают, что матрица Якоби имеет комплексные собственные значения, связанные со структурой вихря. Как правило, предел меньше, поэтому -критерий будет выделять большую область вихря [18]. -Критерий, предложенный Джеонгом и Хуссейном, предполагает, что область матрицы Гессе, по крайней мере, с двумя отрицательными собственными значениями, является областью вихря, что более надежно и эффективно, чем другие методы идентификации локальных вихрей.

Все методы идентификации локальных вихрей связаны с порогом. Выбор подходящего порога является ключом к определению эффективности данного метода идентификации вихрей. Однако не существует подходящего критерия, чтобы судить о том, является ли пороговое значение этих методов идентификации локальных вихрей наилучшим, поскольку выбор порогового значения требует знаний в области механики жидкости и может быть скорее субъективным [19].

2.2. Методы идентификации глобального вихря

Глобальный метод рассматривает вихрь как эллипс и использует метод замкнутого контура.Sadarjoen et al. [13] использовали метод угла намотки для извлечения вихрей из поля течения на основе геометрических характеристик линий тока. Недостатком метода угла намотки является то, что он требует больших вычислительных ресурсов и глобального отслеживания линий тока во всем регионе. Эллиптическая система OECS [14] определила границу вихря как внешнюю замкнутую кривую с константой скорости касательной деформации в каждой точке и предложила автоматический метод для эффективного вычисления таких кривых на основе геодезической геометрии [20].Схема требует значительных численных усилий для вычисления нулевых геодезических общих лоренцевых метрик и используется только для двумерных полей потока. Haller et al. [15] предложили объективное определение вихрей, подходящее для любой поступательно вращающейся системы отсчета, и метод глобальной идентификации вихрей (IVD), не зависящий от порога.

2.3. Методы машинного обучения для идентификации вихрей

Методы машинного обучения привлекают все больше внимания к проблемам идентификации и визуализации вихревых элементов.Эти методы используют несколько локальных методов для создания более точных и надежных методов. Zhang et al. [4] использовали метод адаптивного усиления (AdaBoost) [21], чтобы присвоить разные веса четырем различным детекторам локальных вихрей на основе экспертной информации и получить уменьшенную частоту ошибочной классификации в двух наборах данных CFD. Biswas et al. использовали голосование большинства [5] для присвоения равных весов каждому детектору области локального вихря и представили метод на основе нечеткости для объединения неопределенностей в выходных данных четырех существующих методов идентификации локальных вихрей.По сравнению с методом AdaBoost, метод голосования большинством может обеспечить более надежные и надежные результаты идентификации. Одним словом, эти методы могут в некоторой степени повысить точность результатов идентификации вихревых элементов за счет уменьшения количества ложных срабатываний и ложных отрицаний, но они требуют результатов нескольких методов идентификации локальных зон вихря, что увеличивает стоимость вычислений. Кроме того, эти методы в значительной степени полагаются на помеченные данные от экспертов в предметной области для оптимизации модели.Хуже того, эти методы зависят от размера и формы поля потока, поэтому они менее универсальны и масштабируемы.

Недавно были предложены два новых метода идентификации вихрей на основе CNN Vortex-Net [6] и Vortex-Seg-Net [7]. Vortex-CNN использует локальные участки вокруг каждой точки в поле скорости для обучения сети CNN с помощью меток, полученных глобальным методом, тем самым преобразуя задачу идентификации признаков вихря в задачу двоичной классификации. Vortex-Seg-Net использует стратегию заполнения сетки для заполнения границы данных поля потока, чтобы гарантировать, что точки рядом с границей имеют достаточно соседей для получения достаточных участков локальной скорости.Оба метода нацелены на локальные точки, а не на все поле потока, чтобы улучшить универсальность и расширяемость. Хотя эти два метода достигают той же точности и меньше времени, что и глобальный метод, они оба требуют больше времени, чем локальный метод. А время обучения сетей Vortex-CNN и Vortex-Seg-Net очень велико.

Для решения вышеуказанных проблем мы представляем метод сверточной машины с экстремальным обучением и проектируем полную сеть сверточных машин с экстремальным обучением для идентификации вихрей.

3. Предлагаемый метод
3.1. Машина экстремального обучения

Машина экстремального обучения (ELM) была предложена Хуангом и др. для улучшения алгоритма обратного распространения ошибки (BP) для повышения низкой эффективности обучения и упрощенной настройки параметров обучения [22]. В последующих исследованиях расширилась область применения ELM, включая проблемы неконтролируемого обучения, представленные кластеризацией [23], и были внесены изменения в репрезентативные возможности обучения и улучшенные алгоритмы [24].Машина с экстремальным обучением имеет скорость и производительность обобщения, не имеющую себе равных при обработке больших данных [25], что может повысить эффективность обработки данных поля потока, поэтому ELM используется для извлечения вихревых характеристик поля потока.

Кроме того, для сети ELM требуется несколько параметров. Настраиваемый параметр — это количество нейронов в скрытом слое сети ELM. Веса и смещения входного слоя генерируются случайным образом, и повторение цикла не требуется, что снижает сложность операций алгоритма.

Сеть машин экстремального обучения (ELM) имеет три уровня: входной, скрытый и выходной. Предположим, есть выборочные наборы, где

Для нейронной сети с одним скрытым слоем с L узлами скрытого слоя это может быть выражено как

Среди них функция активации, входной весовой коэффициент того блока скрытого слоя, смещение ячейки того блока скрытого слоя и выходной вес того блока скрытого слоя. После активации входных данных происходит упомянутое выше.Псевдообратное и внутреннее произведение набора образцов равно.

Метод идентификации вихревых признаков, основанный на предложенной нами машине экстремального обучения свертки, включает в себя часть предварительной обработки данных, часть сетевой модели и часть постобработки, как показано на рисунке 2. Раздел предварительной обработки обеспечивает ввод данных для второй части. Сетевая часть называется Vortex-ELM-Net, которая используется для обучения сетевой модели для определения характеристик вихря в поле потока.Третья часть восстанавливает данные поля потока, идентифицированные во второй части.


3.2. Предварительная обработка

В этом разделе мы познакомим вас с предварительной обработкой нашего метода. Эта часть включает четыре этапа: вычисление завихренности, преобразование сетки, нормализация данных и выборка данных.

Первым шагом является обработка данных и вычисление значения завихренности, используя скорость внутрь и направления.

Второй шаг — преобразовать неоднородную сетку на физической плоскости в однородную сетку на вычислительной плоскости.Равномерная сетка может быть непосредственно выражена в виде прямоугольного массива, и каждая точка сетки имеет соответствующую информацию о положении и значение завихренности в декартовой системе координат. Таким образом, мы можем легко выполнить выборку данных фиксированного размера на вычислительной плоскости без учета исходного поля потока.

Третий шаг — нормализовать данные значения завихренности в поле потока. Используемый нами метод нормализации данных — нормализация -score-сигмоид, который сначала нормализует -score, а затем нормализует сигмоид.

Сначала мы идентифицируем локальные максимумы поля IVD, затем извлекаем близлежащие замкнутые кривые уровня IVD, используя метод установки уровня. Наконец, мы рассматриваем крайнюю выпуклую кривую уровня МПД вокруг максимума МПД как границу вихря. Внутренняя отметка границы вихря — 1, а внешняя отметка границы вихря — 0. На четвертом шаге, чтобы отметить все точки в поле потока, мгновенное отклонение завихренности (IVD) используется для идентификации глобальных вихрей. На основе интеграционных мер глобальная информация может быть интегрирована в подход, представленный в этой статье.После того, как нормализация завихренности выполнена на четырех обучающих данных в таблице 1, производится случайная выборка на локальных небольших участках вокруг каждой точки значения завихренности в четырех полях потока, и 10000 небольших участков размером собираются в каждом поле потока, и эти небольшие пятна и метки были использованы в качестве входных данных для Vortex-ELM-Net, что делает метод применимым к различным масштабам и формам.

0

Цилиндр_005000042 Цилиндр

Назначение Название данных Размер сетки

Данные поезда Цилиндр_0005000
Пластина_0005000
Пластина_0140000
Пластина_0180000

Данные испытаний Треугольник
Квадрат
Квадрат

3.3. Vortex-ELM-Net

После предварительной обработки сетевая модель обучается с помощью Vortex-ELM-Net, чтобы различать вихревые точки и не вихревые точки и классифицировать точки в каждом небольшом участке. В этом разделе мы сначала познакомимся со структурой Vortex-ELM-Net. Сеть имеет хорошую проницаемость, и нет необходимости разрабатывать сетевую модель и параметры для различных данных моделирования, сохраняя при этом меньше параметров обучения и меньшие вычислительные затраты. Затем мы кратко представляем процесс обучения и тестирования Vortex-ELM-Net.На этапе обучения Vortex-ELM-Net изучите параметры сети с помощью помеченных данных. На этапе тестирования Vortex-ELM-Net идентификация вихревого элемента выполняется на данных поля потока с помощью обученной сетевой модели, и получается результат идентификации вихревого элемента.

3.3.1. Структура Vortex-ELM-Net

Используемая нами Vortex-ELM-Net представляет собой улучшенную сеть одноуровневой сети ELM. Сверточная сеть добавляется перед одноуровневой сетью ELM.Сверточная нейронная сеть включает входной слой, три сверточных слоя и два полностью связанных слоя. Слои со второго по четвертый — это сверточные слои. Все эти сверточные слои используют ядра свертки. Количество карт функций составляет 16, 32 и 64 соответственно. Данные субдискретизируются после каждого сверточного слоя. Число нейронов первого полностью связанного слоя составляет 4096, а число нейронов последнего полностью связанного слоя — 2048. Функция активации, используемая в сверточной сети, представляет собой выпрямленную линейную единицу (ReLU).Выход последнего полностью подключенного слоя сверточной нейронной сети используется в качестве входного уровня сети ELM. Сверточная сеть ELM показана на рисунке 1:

3.3.2. Обучение и тестирование

На этапе обучения обучающий набор был получен с помощью этапа предварительной обработки; 80% обучающей выборки было взято в качестве обучающих данных сети. Сеть Vortex-ELM-Net обучена получать функции, представляющие данные, помеченные вихрями. Установите порог уверенности.Часть, которая превышает порог, помечается как 1 (1 представляет положение вихря). Часть, которая не превышает порогового значения, помечается как 0 (0 представляет положение невихря). Таким образом отмечается положение вихря в тестовых данных. 20% обучающей выборки используется в качестве тестовых данных сети. Тестовые данные проверяют модель сети на точность и отзывчивость. Производительность сетевой модели оценивается по этим двум параметрам, параметры сетевой модели настраиваются, а сетевая модель многократно обучается и повторно настраивается.

FP, FN, TP и TN представляют количество ложных срабатываний, ложных отрицательных результатов, истинных положительных и истинно отрицательных результатов, соответственно. Мы сравниваем время обучения сетевого обучения со временем обучения существующих методов глубокого обучения.

На этапе тестирования выполняется последовательная выборка тестовых данных. Размер выборки такой же, как размер небольших участков, выбранных случайным образом при обучении сети. Затем мы вводим эти небольшие наборы данных участков в обученную сеть, чтобы получить данные небольших участков предсказания поля потока.Наконец, все небольшие фрагменты данных, выводимые сетью поля потока, распределяются в соответствующие места для получения результатов визуализации всего вывода, как показано на рисунке 3.


3.3.3. Постобработка

Часть постобработки работает только во время фазы тестирования. Результатом Vortex-ELM-Net является предсказание локальных небольших пятен. Чтобы получить маркировку всего поля потока, все эти локальные небольшие фрагменты данных должны быть объединены.На этапе постобработки все предсказанные фрагменты реконструируются и реконструируются согласно координатным точкам центральной точки каждого фрагмента для получения предсказанной вихревой структуры во всем поле потока; процесс реконструкции поля потока показан на рисунке 4.


4. Результаты и обсуждение

В этом разделе мы сравниваем сети Vortex-ELM-Net с другими методами, включая четыре популярных метода идентификации локальных вихрей (-критерий, -criterion, -criterion и -criterion), два традиционных метода машинного обучения (Random Forest и AdaBoost), три метода глубокого обучения (Vortex-CNN, Vortex-Seg-Net и Vortex-ELM-Net) и метод IVD.Для измерения производительности каждого метода использовались четыре классических показателя, включая точность, отзыв, время обучения сети и время работы.

4.1. Наборы данных

Несколько используемых нами двумерных полей потока подробно описаны в таблице 1. Двумерное поле потока включает в себя цилиндрическое поле потока, плоское поле потока, квадратное поле потока, треугольное поле потока и поле потока, созданное под разными углами атаки. того же профиля. Предложенный метод был апробирован в нескольких случаях двумерного поля течения.Все случаи являются зависящими от времени результатами моделирования при различных условиях потока. Мы выбираем наиболее репрезентативный временной шаг для каждого моделируемого поля потока для идентификации и визуализации вихрей. Данные испытаний в таблице 1 подробно описывают поле потока.

В MATLAB реализована проверка локального метода и метода IVD. Традиционные алгоритмы машинного обучения и наш метод реализованы на Python. Все методы выполняются на одном настольном компьютере с процессором Intel (R) Xeon (R) Gold 6144 CPU @ 3.50 ГГц, 64 ГБ памяти.

4.2. Поле двумерного потока

Этот раздел включает определение вихря в случаях двухмерного потока. Vortex-ELM-Net обучается с использованием шести полей потока: поля потока в цилиндре с размером сетки, поля потока в цилиндре с размером сетки, поля потока в цилиндре с размером сетки на разных временных шагах, поле потока в пластине с размером сетки размер сетки, поле течения пластины с размером сетки и поле потока пластины с размером сетки на разных временных шагах.10000 небольших блоков данных были собраны для данных каждого поля потока, всего 60000 небольших фрагментов данных для обучения сетевой модели, а области вихря, отмеченные каждым обучающим данным, показаны на рисунке 5.

Чтобы доказать общность и Расширяемость нашего метода, для тестирования использовались поля течения разных размеров и форм. Предлагаемый подход апробирован на трех различных потоках, включая квадратное поле потока с размером сетки, треугольное поле потока с размером сетки и поле аэродинамического потока с размером сетки.

Таблица 2 показывает точность, повторное использование и время выполнения различных методов для прогнозирования треугольных и квадратных полей потока. И время, необходимое для обучения сети трем методам глубокого обучения. Время обучения нашей сети (Vortex-ELM-Net) составляет 90,72 с, что составляет 1/960 от Vortex-CNN и Vortex-Seg-Net. По сравнению с Vortex-CNN время внедрения нашей сети и Vortex-Seg-Net будет меньше 5 секунд.


Случаи Методы Точность (%) Отзыв (%) Время обучения Время выполнения (с)

Треугольник — критерий 89.15 42,8 \ 1,7
— критерий 87,7 38,4 \ 2,1
— критерий 89,1 41,4 \ 2,5
-критерий 88,9 41,35 \ 4,3
Случайный лес 92,9 71,1 112 с 12,7
AdaBoost 85.5 54,3 150 с 18,14
Vortex-CNN 95,85 88,2 > 24 ч 19,45
Vortex-Seg-Net 96,64 94,72 > 24 часа 0,81
Vortex-ELM-Net 96,17 89,4 90,72 с 2,4
IVD 100 100 \ 227

Квадрат — критерий 93.22 61,6 \ 3,6
— критерий 89,7 60,4 \ 4,4
— критерий 93,1 56,7 \ 5,3
-критерий 93,1 60,7 \ 8,6
Случайный лес 87,35 90,1 112 с 24,6
AdaBoost 88.2 83,44 150 с 33,2
Vortex-CNN 84,4 95,7 > 24 ч 41,4
Vortex-Seg-Net 86,65 90,98 > 24 часа 1,24
Vortex-ELM-Net 92,6 91,5 90,72 с 3,9
IVD 100 100 \ 433

Для точности точность Vortex-ELM-Net в треугольном поле потока равна 7.В среднем на 46% выше, чем у локального метода, и на 10,67% выше, чем у традиционного метода машинного обучения. На 0,32% выше, чем у Vortex-CNN. По точности Vortex-ELM-Net аналогичен Vortex-Seg-Net. В поле квадратного потока точность Vortex-ELM-Net в среднем на 0,32% выше, чем у локального метода, на 4,4% выше, чем у традиционного метода машинного обучения, на 8,2% выше, чем у Vortex-CNN, и на 5,95% выше, чем у метода. Vortex-Seg-Net.

Для скорости отзыва у Vortex-ELM-Net коэффициент отзыва 89.4% и 91,5% в треугольном поле потока и квадратном поле потока соответственно. По сравнению с местным методом средний уровень отзыва Vortex-ELM-Net в этих двух случаях увеличился на 48,41% и 31,65% соответственно. По сравнению с традиционными методами машинного обучения, скорость запоминания предлагаемого метода улучшена на треугольники и на 8,06% в случае квадратов.

Судя по сравнению точности и отзыва, локальным методам трудно одновременно получить более высокую точность и вспомнить тестовые данные.Например, в квадратных данных метод -criterion имеет точность 93,1%, тогда как коэффициент отзыва составляет всего 56,7%, что означает, что в -criterion много ложноотрицательных результатов. В отличие от этого, Vortex-CNN, Vortex-Seg-Net и Vortex-ELM-Net могут одновременно обеспечивать высокую точность и скорость отзыва.

С точки зрения времени обучения сети, поскольку четыре локальных метода и глобальные методы являются физическими методами, у всех нет времени на обучение сети. Сравнивая три метода глубокого обучения и методы машинного обучения, Vortex-ELM-Net имеет наименьшее время обучения, обучение занимает всего около 90 секунд, по сравнению с более чем 24 часами для Vortex-CNN и Vortex-Seg-Net.Vortex-ELM-Net экономит время на обучение сети. Короткое время обучения Vortex-ELM-Net обусловлено двумя факторами: (i) Сеть имеет несколько параметров, которые должны быть определены путем обучения (ii) Сеть похожа на простую нейронную сеть с прямой связью и не требует повторного обучения для настройки параметров

С точки зрения времени выполнения, Vortex-ELM-Net примерно то же, что и время выполнения локального метода. Однако все эти локальные методы являются итеративным процессом и требуют тщательного выбора пороговых значений.Следовательно, невозможно точно измерить общее время выполнения этих локальных методов. Сравнивая три метода глубокого обучения, время выполнения предсказания поля потока Vortex-CNN в треугольном поле потока составляет 19,45 секунды, в то время как время выполнения сети Vortex-ELM-Net занимает всего 2,4 секунды. В квадратном поле потока время выполнения Vortex-CNN для предсказания поля потока составляет 41,4 секунды, в то время как время выполнения сети Vortex-ELM-Net занимает всего 3,9 секунды.По сравнению с Vortex-CNN, Vortex-ELM-Net короче как по времени обучения сети, так и по времени выполнения программы. По сравнению с Vortex-Seg-Net, Vortex-ELM-Net требует меньше времени на обучение сети и эквивалентного времени выполнения для достижения лучших результатов прогнозирования. По сравнению с методом IVD, Vortex-ELM-Net имеет коэффициент ускорения 94,58 в треугольном поле потока и 111,03 в квадратном поле потока. Короткое время выполнения Vortex-ELM-Net объясняется двумя причинами: (i) Сетевая модель проста (ii) Vortex-ELM-Net делает прогнозы для каждого небольшого фрагмента данных вместо прогнозирования каждой точки в небольших фрагментах

В визуализации CFD точность и отзыв не могут отражать явление потока в подробно, поэтому мы визуализируем выявленные результаты, как показано на рисунке 6.В локальном методе наблюдается большое количество пропущенных или ложных обнаружений вихревых структур. Хотя традиционные методы машинного обучения имеют более высокую точность и отзывчивость, они не могут отражать разделение вихрей в поле потока. Визуальная структура вихря, полученная методом Vortex-ELM-Net, согласуется с методом IVD. В то же время Vortex-ELM-Net может точно отражать явление образования вихрей в поле течения.

Для дальнейшего сравнения трех методов глубокого обучения мы прогнозируем данные поля потока, генерируемые 5 разными углами атаки одного и того же профиля, и результаты показаны в таблицах 3-5.На рисунке показаны точность, возврат и время выполнения методов Vortex-CNN, Vortex-Seg-Net, Vortex-ELM-Net и IVD. Из рисунка видно, что метод Vortex-ELM-Net имеет лучшую производительность, чем Vortex-CNN и Vortex-Seg-Net, что указывает на то, что метод имеет лучшую производительность обобщения, чем Vortex-CNN и Vortex-Seg-Net. Кроме того, предлагаемый нами метод имеет более короткое время обучения и выполнения сети.

31.4

Точность (%)
Профиль 2 4 6 8 10

Вихрь-CNN 39,5 41 38,1 33,1
Vortex-Seg-Net 74,6 69,1 70,5 70,3 60,7
Vortex-ELM-Net 64,93 57,06 59,4 62,78 54,32
IVD 100 100 100 100 100

904
Отзыв (%)
Профиль 2 4 6 8 10

Vortex-CNN 66.3 78,2 74,8 77,7 77,9
Vortex-Seg-Net 87,86 82,9 83,3 85,4 84,9
Vortex-ELM-Net 94,97 94,24 94,2 93,48 95,77
IVD 100 100 100 100 100

Время (с)
Профиль 2 4 6 8 10

Vortex-CNN 21.5 21,6 22,2 21,7 21,4
Vortex-Seg-Net 1,01 0,94 1,04 1 0,98
Vortex-ELM-Net 3,71 3,68 3,72 3,69 3,68
IVD 238 239 241 228 255

5.Обсуждение

Целью данного исследования является решение проблем локальных и глобальных методов обнаружения вихрей, а также времени обучения и времени работы существующей сети CNN с помощью сверточной машины экстремального обучения (Vortex-ELM-Net). Результаты анализа поля двумерного потока показывают, что метод Vortex-ELM-Net имеет более высокую точность распознавания, более высокую скорость отзыва и более высокую скорость, чем локальный метод. В то же время метод не зависит от порога и может дать объективные и надежные результаты распознавания вихрей.По сравнению с традиционным алгоритмом машинного обучения, Vortex-ELM-Net может точно обнаруживать вихревую структуру и выявлять явления потока в поле потока. После обучения предложенная нами сетевая модель Vortex-ELM-Net может быть напрямую применена к другим случаям, избегая длительного обучения и имея хорошую универсальность и расширяемость.

6. Заключение

В этой статье предлагается быстрый метод обнаружения вихрей в поле течения, который называется Vortex-ELM-Net. В отличие от существующих методов идентификации вихрей, этот метод может сочетать в себе преимущества глобального и локального методов.Подобные результаты могут быть получены только с локальной информацией, как и при глобальном подходе. По сравнению с локальным методом этот метод имеет более высокую точность и скорость отзыва и требует меньше времени, чем глобальный метод. По сравнению с недавно предложенными Vortex-CNN и Vortex-Seg-Net, предлагаемый метод имеет более короткое время для обучения сети при тех же условиях. Что еще более важно, наш метод не зависит от порога и обладает хорошей универсальностью и расширяемостью.

Кроме того, предлагаемый нами метод также имеет ограничения.Метод не работает в следующих ситуациях, например, при слишком сильном изменении числа Рейнольдса или в случае неструктурированных сеток. Метод в данной статье пока не рассматривает неструктурированные сетки и не рассматривает идентификацию вихрей в постоянных полях IVD. Мы оставляем эти вопросы для будущей работы и сосредотачиваемся на изучении более простой и быстрой сетевой модели для обработки данных поля потока и применения этого метода к данным поля потока 3D.

Доступность данных

Данные, использованные для подтверждения результатов этого исследования, не были доступны из-за Национального фонда естественных наук Китая.

Конфликты интересов

Мы заявляем, что у нас нет никаких коммерческих или ассоциативных интересов, представляющих конфликт интересов в связи с представленной работой.

Благодарности

Эта работа была поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (№ 61806205) и Национальным численным проектом аэродинамических труб.

Набивочная машина Vortex ONE от Be My Bear

Набивочная машина Vortex ONE от Be My Bear

Магазин не будет работать корректно, если куки отключены.

Похоже, в вашем браузере отключен JavaScript. Для наилучшего взаимодействия с нашим сайтом обязательно включите Javascript в своем браузере.

Описание

vortex ONE — это новое определение набивочной машины в своем классе. Благодаря увеличенной в 1,5 раза емкости поливолокна, улучшенной портативности и внутреннему освещению, привлекающему внимание, эта машина является лидером среди других.Цена включает повышающий понижающий преобразователь, чтобы сделать машину совместимой с британским напряжением.

Встречайте машину Vortex Stuffing Machine серии

Конкурентное преимущество Be My Bear

  • Все машины изготавливаются под заказ — доступны индивидуальные цвета и графика.
  • Мобильность — машины отлично подходят для ярмарок, домашних вечеринок, корпоративных мероприятий и вечеринок.
  • Ограниченная гарантия на 1 год
  • Vortex Series — эксклюзивный продукт Be My Bear в Европе

Технические характеристики

  • 70 фунтов без волокна
  • 24 ″ D x 22.5 ″ W (+5,5 ″ с соплом) x 40,5 ″ H
  • Использует технологию принудительной подачи воздуха, которая никогда не блокирует и не забивает
  • Машины соответствуют ВСЕМ требованиям к уровню децибел
  • Сертифицирован OSHA и соответствует стандартам воздействия профессионального шума (1910,95 децибел)
  • Аварийные выключатели, съемные переключатели с ключом и аварийные выключатели на всех машинах
  • Съемная ножная педаль и шнур питания
  • CE международные детали и компоненты, соответствующие всем нормам

Загрузки

Брошюра по серии Vortex

Характеристики

  • SKU 681479
  • Персональный номер

Информация о доставке

Стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа и зависит от веса и места назначения вашего заказа.Пожалуйста, проверьте нашу страницу доставки для получения более подробной информации.

RBI Vortex Batting Machine и Swing Trainer

Это RBI VORTEX, чрезвычайно прочный и портативный тренажер для игры в бейсбол. Vortex сразу готов к использованию. Просто разложите ножки, зафиксируйте их на месте и закрепите с помощью поставляемые молотые колья или мешки с песком.Один раз ножки надежно закреплены, отрегулированы по высоте мяча, и вы готовы к работе! Пытаться различные диапазоны скорости Vortex путем смешивания или сопоставления различных скоростей уровня полосы, чтобы настроить скорость тренировки.

Характеристики

  • Отлично подходят для всех возрастов, для бейсбола или софтбола с быстрой игрой
  • Speed ​​Band доступны с различными уровнями сопротивления для индивидуальной скорости тренировки
  • Hit Stick поставляется с бейсбольным мячом из натуральной кожи или 11 софтболом для реалистичного ощущения
  • Регулируемый высота мяча от 20 до 43 дюймов
  • Включает 3 колышка и 3 мешка с песком для использования внутри и снаружи помещений (для использования необходимо заполнить мешки с песком)
  • Сборка не требуется
  • Улучшает координацию рук и глаз
  • Весит менее 18 фунтов
  • Изготовлен из усиленного композитного материала толщиной 1/2 дюйма. стержень и формованный шар
  • Пожизненная гарантия на алюминиевый каркас и литые детали

Тренажер RBI Vortex Swing

Ройс Клейтон использует тренажер RBI Vortex Swing Trainer

Майк Либерталь использует RBI Vortex

This entry was posted in . Bookmark the permalink.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

2019 © Все права защищены.