Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "wydajność koparek" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Dobór sprzętu budowlanego koparek i samochodów samowyładowczych w aspekcie minimalizacji emisyjności CO2 z wykorzystaniem metod prognostycznych
Selection of construction equipment – excavators and dump trucks in terms of minimizing the emission of CO2 by using forecasting methods
Autorzy:
Rogalska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/390242.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
wydajność koparek
emisyjność CO2
metoda regresji wielorakiej
performance of excavators
CO2 emission
method of multiple regression
Opis:
W pracy podjęto próbę prognozowania emisyjności CO2 przez zestaw maszyn koparka i samochód samowyładowczy. Emisyjność dwutlenku węgla maszyn do wykonania określonego zadania roboczego zależy od wydajności maszyn. W etapie pierwszym pracy prognozowano wydajność koparek. Zebrano dane techniczne i organizacyjne mające hipotetyczny wpływ na wydajność koparek takie jak: pojemność łyżki, rodzaj narzędzia roboczego, kategorię gruntu, ładowność środka transportowego, rodzaj drogi dojazdowej, lata pracy operatora, wilgotność gruntu, odległość wywozu gruntu, temperatura powietrza, awaryjność. Zakodowano zmienne lingwistyczne, przekształcono dane tak by uzyskać najlepsze wyniki. Prognozowano wydajność koparek. Wykorzystano metodę prognozowania regresji wielorakiej. Przeprowadzono analizę autokorelacji i autokorelacji cząstkowej reszt oraz analizę wrażliwości. Obliczono błędy MAPE prognoz. Na podstawie otrzymanego modelu prognostycznego wykonano przykład obliczeniowy doboru maszyn w aspekcie emisyjności dwutlenku węgla. Sformułowano wzór obliczeniowy do kwantyfikacji liczby kilogramów dwutlenku węgla powstającego w czasie wykonywania robót ziemnych. Z przeprowadzonych analiz wynika, że kryterium minimalizacji emisji dwutlenku węgla jest wprost proporcjonalne do pojemności łyżki koparki i ładowności środka transportowego.
The article predicted CO2 emission by a set of machines: excavator and dump trucks. The emissivity of carbon dioxide during the execution of a specific work task depends on the performance of the machines. In the first stage, work performance of excavators was projected. The following technical and organisational data having a hypothetical influence on the performance of excavators were collected: bucket capacity, type of working tool, category of land, load capacity of a mean of transport, type of access road, work experience of an operator, humidity of the soil, distance of the soil disposal, air temperature, failure frequency. The linguistic variables were coded, the data was transformed in a way that ensures that the best results were obtained. The method of multiple regression were used for forecasting. Analysis of the autocorrelation and partial autocorrelation residues and sensitivity analysis was done. MAPE errors forecasts were calculated. On the basis of a predictive model, an example of calculation of selection of machines in terms of carbon dioxide emission was made. The calculation formula to quantify the number of kilograms of carbon dioxide produced during earthworks was formulated. Analyses showed that the criterion of minimizing carbon dioxide emissions are directly proportional to the excavator’s bucket capacity and capacity of means of transport.
Źródło:
Budownictwo i Architektura; 2016, 15, 1; 133-142
1899-0665
Pojawia się w:
Budownictwo i Architektura
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies