API滤矢量大于多少可测定，0AB向量等于多少

1，0AB向量等于多少

0向量

搜一下：0?AB向量等于多少？

0AB向量等于多少

2，安全阀开启压力如何确定

最大期望工作压力为90%同时此值也为泄露测试压力，设定压力也就是最大工作压力为100%，超压定义为110%，也就是所说的最大允许累计压力

开启压力一般都与设计压力相同，可以大于最大工作压力，也可以低于设计压力，但是不能大于设备或管线的最大允许操作压力（此值一般都是大于设计压力）。超压是指在有背压条件下，安全阀的最大允许累计压力，与开启压力没有关系，而与安全阀的设计工矿有关，根据API标准，火灾为21%，一般工矿为10%。如果经计算背压很大，30%以内可以用普通的安全阀，30~50%一般为波纹管式安全阀，超过50%以上就得用先导式。我建议你好好看看API520和521。

应不大于被保护的对象的设计压力，考虑到从被保护对象到安全阀入口有管路阻力损伤，一般安全阀的设定压力即开启压力宜比被保护对象的设计压力略低。

这要看您的使用工况，对于锅炉来说，控制安全阀为额定压力的1.06倍，工作安全阀为额定压力的1.04倍

都说低一点，具体一般低多少，有没指标？

应该是不低于最高工作压力，不高于设计压力

安全阀开启压力如何确定

3，PM10浓度0374计算出来的API指数是多少

空气污染指数的计算方法　　① 基本计算式：　　设I为某污染物的污染指数，C为该污染物的浓度。则：　　式中：　　C大与C小：在API分级限值表（表1）中最贴近C值的两个值，C大为大于C的限值，C小为小于C的限值。　　I大与I小：在API分级限值表（表1）中最贴近I值的两个值，I大为大于I的值，I小为小于I的值。　　② 全市API的计算步骤　　a 求某污染物每一测点的日均值　　式中：Ci为测点逐时污染物浓度，n为测点的日测试次数　　b 求某一污染物全市的日均值　　式中：l为全市监测点数　　c 将各污染物的市日均值分别代入API基本计算式所得值，便是每项污染物的API分指数。　　d 选取API分指数最大值为全市API。　　③ 全市主要污染物的选取　　各种污染物的污染分指数都计算出以后，取最大者为该区域或城市的空气污染指数API，则该项污染物即为该区域或城市空气中的首要污染物。　　API = max(I1,I2…Ii…In）　　假定某地区的PM10日均值为0.215毫克/立方米，SO2日均值为0.105毫克/立方米，NO2日均值为0.080毫克/立方米，则其污染指数的计算如下：按照表1，PM10实测浓度0.215毫克/立方米介于0.150毫克/立方米和0.350毫克/立方米之间，按照此浓度范围内污染指数与污染物的线性关系进行计算，即此处浓度限值C2 =0.150毫克/立方米，C3 =0.350毫克/立方米，而相应的分指数值I2 =100，I3 =200，则可吸入颗粒物（PM10）污染分指数为：　　I ＝（（200－100）/（0.350－0.150））×(0.215－0.150) +100＝132　　这样，可吸入颗粒物（PM10）污染分指数I =132；其它污染物的分指数分别为I =76（SO2），I =50（NO2）。取污染指数最大者报告该地区的空气污染指数：　　API =max（132,76,50）=132　　首要污染物为可吸入颗粒物（PM10）。望采纳

PM10浓度0374计算出来的API指数是多少

4，android 硬件加速要api大于多少

Android从3.0（API Level 11）开始，在绘制View的时候支持硬件加速，充分利用GPU的特性，使得绘制更加平滑，但是会多消耗一些内存。开启或关闭硬件加速：由于硬件加速自身并非完美无缺，所以Android提供选项来打开或者关闭硬件加速，默认是关闭。可以在4个级别上打开或者关闭硬件加速： Application级别：Activity级别： Window级别：复制代码代码如下: getWindow().setFlags( WindowManager.LayoutParams.FLAG_HARDWARE_ACCELERATED,WindowManager.LayoutParams.FLAG_HARDWARE_ACCELERATED); 注意：目前为止，Android还不支持在Window级别关闭硬件加速。 View级别： ? 1 myView.setLayerType(View.LAYER_TYPE_HARDWARE, null); 注意：目前为止，Android还：不支持在View级别开启硬件加速。检测当前是否启用了硬件加速: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 // 方法一 // 此方法返回true，如果myView挂在一个开启了硬件加速的Window之下， // 也就是说，它在绘制的时候不一定使用了硬件加速，getDrawingCache myView.isHardwareAccelerated(); // 方法二 // 返回true，如果canvas在绘制的时候启用了硬件加速 // 尽量采用此方法来判断是否开启了硬件加速 canvas.isHardwareAccelerated(); 控制硬件加速开关引言中说过控制硬件加速可以在不同层级进行，这样可以避免因为一个绘制动作不支持而导致整个应用都不可以使用硬件加速这样很愚蠢的情况发生。总共有四个层级，从上到下是： 1. Application 应用程序等级控制硬件加速，在AndroidManifest.xml中进行： ? 1 在Android4.0以上（包含）默认就为true，即打开。如果整个应用都不想用硬件加速，则设定为false。 2. Activity Activity等级的控制方法还是在AndroidManifest.xml中进行，如下展示了应用整体使用硬件加速，而某一个Activity不使用的例子： ? 1 2 3 4 3. Window 窗口级控制，如果只是想让某个窗口使用硬件加速： ? 1 2 3 getWindow().setFlags( WindowManager.LayoutParams.FLAG_HARDWARE_ACCELERATED, WindowManager.LayoutParams.FLAG_HARDWARE_ACCELERATED); 4. View 可以通过代码在运行时控制单个View是否使用硬件加速： ? 1 myView.setLayerType(View.LAYER_TYPE_SOFTWARE, null); LAYER_TYPE_HARDWARE即为使用硬件加速（GPU），LAYER_TYPE_SOFTWARE使用CPU进行绘制。理解View的绘制模型： 1.没有硬件加速：invalidate the view hierarchy ------> draw the view hierarchy 2.有硬件加速：invalidate the view hierarchy ------> record and update the display list ------> draw the display list 硬件加速的限制：目前，Android对硬件加速的支持并非完美，有些绘制操作在开启硬件加速的情况下不能正常工作（具体的列表可以参考Android开发者文档）。不过Android可以保证内置的组件和应用支持硬件加速。因此，如果应用中只使用了标准UI组件，可以放心开启硬件加速。随着Android的版本升级，相信一段时间之后，硬件加速可以得到完美的支持。开启硬件加速之后的异常反应： 1.某些UI元素没有显示：可能是没有调用invalidate 2.某些UI元素没有更新：可能是没有调用invalidate 3.绘制不正确：可能使用了不支持硬件加速的操作，需要关闭硬件加速或者绕过该操作 4.抛出异常：可能使用了不支持硬件加速的操作，需要关闭硬件加速或者绕过该操作

5，机床的几何误差包括哪些

1.1 机床的原始制造误差是指由组成机床各部件工作表面的几何形状、表面质量、相互之间的位置误差所引起的机床运动误差，是数控机床几何误差产生的主要原因。 1.2 机床的控制系统误差包括机床轴系的伺服误差（轮廓跟随误差），数控插补算法误差。 1.3 热变形误差由于机床的内部热源和环境热扰动导致机床的结构热变形而产生的误差。 1.4切削负荷造成工艺系统变形所导致的误差包括机床、刀具、工件和夹具变形所导致的误差。这种误差又称为“让刀”，它造成加工零件的形状畸变，尤其当加工薄壁工件或使用细长刀具时，这一误差更为严重。 1.5 机床的振动误差在切削加工时，数控机床由于工艺的柔性和工序的多变，其运行状态有更大的可能性落入不稳定区域，从而激起强烈的颤振。导致加工工件的表面质量恶化和几何形状误差。 1.6 检测系统的测试误差包括以下几个方面：（1）由于测量传感器的制造误差及其在机床上的安装误差引起的测量传感器反馈系统本身的误差；（2）由于机床零件和机构误差以及在使用中的变形导致测量传感器出现的误差。 1.7 外界干扰误差由于环境和运行工况的变化所引起的随机误差。 1.8 其它误差如编程和操作错误带来的误差。上面的误差可按照误差的特点和性质，归为两大类：即系统误差和随机误差。数控机床的系统误差是机床本身固有的误差，具有可重复性。数控机床的几何误差是其主要组成部分，也具有可重复性。利用该特性，可对其进行“离线测量”，可采用“离线检测——开环补偿”的技术来加以修正和补偿，使其减小，达到机床精度强化的目的。随机误差具有随机性，必须采用“在线检测——闭环补偿”的方法来消除随机误差对机床加工精度的影响，该方法对测量仪器、测量环境要求严格，难于推广。 2几何误差补偿技术针对误差的不同类型，实施误差补偿可分为两大类。随机误差补偿要求“在线测量”，把误差检测装置直接安装在机床上，在机床工作的同时，实时地测出相应位置的误差值，用此误差值实时的对加工指令进行修正。随机误差补偿对机床的误差性质没有要求，能够同时对机床的随机误差和系统误差进行补偿。但需要一整套完整的高精度测量装置和其它相关的设备，成本太高，经济效益不好。文献[4] 进行了温度的在线测量和补偿，未能达到实际应用。系统误差补偿是用相应的仪器预先对机床进行检测，即通过“离线测量”得到机床工作空间指令位置的误差值，把它们作为机床坐标的函数。机床工作时，根据加工点的坐标，调出相应的误差值以进行修正。要求机床的稳定性要好，保证机床误差的确定性，以便于修正，经补偿后的机床精度取决于机床的重复性和环境条件变化。数控机床在正常情况下，重复精度远高于其空间综合误差，故系统误差的补偿可有效的提高机床的精度，甚至可以提高机床的精度等级。迄今为止，国内外对系统误差的补偿方法有很多，可分为以下几种方法： 2.1单项误差合成补偿法这种补偿方法是以误差合成公式为理论依据，首先通过直接测量法测得机床的各项单项原始误差值，由误差合成公式计算补偿点的误差分量，从而实现对机床的误差补偿。对三坐标测量机进行位置误差测量的当属Leete, 运用三角几何关系,推导出了机床各坐标轴误差的表示方法,没有考虑转角的影响。较早进行误差补偿的应是Hocken教授，针对型号Moore 5-Z(1)的三坐标测量机，在16小时内，测量了工作空间内大量的点的误差，在此过程中考虑了温度的影响，并用最小二乘法对误差模型参数进行了辨识。由于机床运动的位置信号直接从激光干涉仪获得，考虑了角度和直线度误差的影响，获得比较满意的结果。1985年G. Zhang成功的对三坐标测量机进行了误差补偿。测量了工作台平面度误差，除在工作台边缘数值稍大，其它不超过1μm，验证了刚体假设的可靠性。使用激光干涉仪和水平仪测量得的21项误差，通过线性坐标变换进行误差合成，并实施了误差补偿。X-Y平面上测量试验表明，补偿前,在所有测量点中误差值大于20μm的点占20％，在补偿后，不超过20％的点的误差大于2μm，证明精度提高了近10倍。除了坐标测量机的误差补偿以外，数控机床误差补偿的研究也取得了一定的成果。在1977年Schultschik教授运用矢量图的方法，分析了机床各部件误差及其对几何精度的影响，奠定了机床几何误差进一步研究的基础。Ferreira和其合作者也对该方法进行了研究，得出了机床几何误差的通用模型,对单项误差合成补偿法作出了贡献。J.Ni et al更进一步将该方法运用于在线的误差补偿,获得了比较理想的结果。Chen et al建立了32项误差模型，其中多余的11项是有关温度和机床原点误差参数，对卧式加工中心的补偿试验表明，精度提高10倍。Eung-Suk Lea et al几乎使用了同G. Zhang一样的测量方法，对三坐标Bridge port铣床21项误差进行了测量，运用误差合成法得出了误差模型，补偿后的结果分别用激光干涉仪和Renishaw的DBB系统进行了检验，证明机床精度得以提升。 2.2误差直接补偿法这种方法要求精确地测出机床空间矢量误差，补偿精度要求越高，测量精度和测量的点数就要求越多，但要详尽地知道测量空间任意点的误差是不可能的，利用插值的方法求得补偿点的误差分量，进行误差修正，该种方法要求建立和补偿时一致的绝对测量坐标系。 1981年,Dufour和Groppetti在不同的载荷和温度条件下，对机床工作空间点的误差进行了测量,构成误差矢量矩阵,获得机床误差信息。将该误差矩阵存入计算机进行误差补偿。类似的研究主要有A.C.Okafor et al，通过测量机床工作空间内，标准参考件上多个点的相对误差，以第一个为基准点，然后换算成绝对坐标误差，通过插值的方法进行误差补偿，结果表明精度提高了2～4倍。Hooman则运用三维线性（LVTDS）测量装置,得到机床空间27个点的误差（分辨率0.25μm，重复精度1μm），进行了类似的工作。进一步考虑到温度的影响，每间隔1.2小时测量一次，共测量8次，对误差补偿结果进行了有关温度系数的修。这种方法的不足之处是测量工作量大，存储数据多。目前，还没有完全合适的仪器，也限制了该方法的进一步运用和发展。 2.3相对误差分解、合成补偿法大多数误差测量方法只是得到了相对的综合误差，据此可以从中分解得到机床的单项误差。进一步利用误差合成的办法，对机床误差补偿是可行的。目前，国内外对这方面的研究也取得一定进展。 2000年美国Michigan大学Jun Ni教授指导的博士生Chen Guiquan做了这样的尝试，运用球杆仪(TBB)对三轴数控机床不同温度下的几何误差进行了测量，建立了快速的温度预报和误差补偿模型，进行了误差补偿。Christopher运用激光球杆仪（LBB），在30分钟内获得了机床的误差信息，建立了误差模型, 在9个月的时间间隔内,对误差补偿结果进行了5次评价,结果表明，通过软件误差补偿的方法可

一主轴回转误差1径向跳动2端面跳动3角度摆动。二导轴的导向误差1导轨水平面内的直线度误差2导轨平行度误差三机床传动链误差。

有很多自己想吧

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