差速器选型计算？

一、差速器选型计算？

差速器只有一个尺寸要求，行星齿轮的半径是半轴齿轮的一半，这样才能保证一边卡住时另一边转速不变，保证扭力和这个可转轮同前轮的速度匹配，要是做大了就会出现驱动轮两边摩擦力稍微不同就会让摩擦低的那边大扭力输出，出现打滑不好控制！做小了就会出现差速出现时，该快速转动的一边转速不够，造成降速甚至失去差速作用！

而驱动轴与传动轴的传动比是输入轴和公转齿盘的直径比，这个比值是随意的，根据变速箱来确定，货车的一般较大，轿车的较小

二、舵轮选型计算？

舵机转动角度先确定，然后计算要的扭矩，控制电压，和响应的响应速度。之后选择舵机。

三、水泵选型计算？

水泵选型依据，应根据工艺流程，给排水要求，从五个方面加以考虑，既液体输送量、装置扬程、液体性质、管路布置以及操作运转条件等

　　1、流量是选水泵的重要性能数据之一，它直接关系到整个装置的的生产能力和输送能力。 如设计院工艺设计中能算出泵正常、最小、最大三种流量。选择泵时，以最大流量为依据，兼顾正常流量，在没有最大流量时，通常可取正常流量的1.1倍作为最大流量。

　　2、装置系统所需的扬程是选泵的又一重要性能数据，一般要用放大5%—10%余量后扬程来选型。

　　3、液体性质，包括液体介质名称，物理性质，化学性质和其它性质，物理性质有温度c密度d，粘度u，介质中固体颗粒直径和气体的含量等，这涉及到系统的扬程，有效气蚀余量计算和合适泵的类型：化学性质，主要指液体介质的化学腐蚀性和毒性，是选用泵材料和选用那一种轴封型式的重要依据。

　　4、 装置系统的管路布置条件指的是送液高度送液距离送液走向，吸如侧最低液面，排出侧最高液面等一些数据和管道规格及其长度、材料、管件规格、数量等，以便进行系梳扬程计算和汽蚀余量的校核。

　　5、 操作条件的内容很多，如液体的操作T饱和蒸汽力P、吸入侧压力PS（绝对）、排出侧容器压力PZ、海拔高度、环境温度操作是间隙的还是连续的、泵的位置是固定的还是可移的。

　　二、选水泵的具体操作

　　根据泵选型原则和选型基本条件，具体操作如下：

　　1、根据装置的布置、地形条件、水位条件、运转条件，确定选择卧式、立式和其它型式（管道式、潜水式、液下式、无堵塞式、自吸式、齿轮式等）的泵。 2、根据液体介质性质，确定清水泵，热水泵还是油泵、化工泵或耐腐蚀泵或杂质泵，或者采用无堵塞泵。

　　安装在爆炸区域的泵，应根据爆炸区域等级，采用相应的防爆电动机。 3、根据流量大小，确定选单吸泵还是双吸泵；根据扬程高低，选单级泵还是多级泵，高转速泵还是低转速泵（空调泵）、多级泵效率比单级泵低，如选单级泵和多级泵同样都能用时，首先选用单级泵。

　　4、确定泵的具体型号

　　确定选用什么系列的泵后，就可按最大流量，（在没有最大流量时，通常可取正常流量的1.1倍作为最大流量），取放大5%—10%余量后的扬程这两个性能的主要参数，在型谱图或者系列特性曲线上确定具体型号。操作如下： 利用泵特性曲线，在横坐标上找到所需流量值，在纵坐标上找到所需扬程值，从两值分别向上和向右引垂线或水平线，两线交点正好落在特性曲线上，则该泵就是要选的泵，但是这种理想情况一般很少，通常会碰上下列两种情况： 第一种：交点在特性曲线上方，这说明流量满足要求，但扬程不够，此时，若扬程相差不多，或相差5%左右，仍可选用，若扬程相差很多，则选扬程较大的泵。或设法减小管路阻力损失。

　　第二种：交点在特性曲线下方，在泵特性曲线扇状梯形范围内 ，就初步定下此型号，然后根据扬程相差多少，来决定是否切割叶轮直径，

　　若扬程相差很小，就不切割，若扬程相差很大，就按所需Q、H、，根据其ns和切割公式，切割叶轮直径，若交点不落在扇状梯形范围内，应选扬程较小的泵。选泵时，有时须考虑生产工艺要求，选用不同形状Q-H特性曲线。 5、泵型号确定后，对水泵或输送介质的物理化学介质近似水的泵，需再到有关产品目录或样本上，根据该型号性能表或性能曲线进行校改，看正常工作点是否落在该泵优先工作区？有效NPSH是否大于（NPSH）。也可反过来以NPSH校改几何安装高度？

　　6、对于输送粘度大于20mm2/s的液体泵（或密度大于1000kg/m3），一定要把以水实验泵特性曲线换算成该粘度（或者该密度下）的性能曲线，特别要对吸入性能和输入功率进行认真计算或较核。

　　7、确定泵的台数和备用率：

　　对正常运转的泵，一般只用一台，因为一台大泵与并联工作的两台小泵相当，（指扬程、流量相同），大泵效率高于小泵，故从节能角度讲宁可选一台大泵，而不用两台小泵，但遇有下列情况时，可考虑两台泵并联合作： 流量很大，一台泵达不到此流量。 对于需要有50%的备用率大型泵，可改两台较小的泵工作，两台备用（共三台）

　　对某些大型泵，可选用70%流量要求的泵并联操作，不用备用泵，在一台泵检修时，另一台泵仍然承担 生产上70%的输送。

　　对需24小时连续不停运转的泵，应备用三台泵，一台运转，一台备用，一台维修。

　　8、一般情况下，客户可提交其“选泵的基本条件”，由我司给予选型或者推荐更好的泵产品。如果设计院在设计装置设备时，对泵的型号已经确定，按设计院要求配置。

　　9、 确定泵的台数和备用率：

　　对正常运转的泵，一般只用一台，因为一台大泵与并联工作的两台小泵相当，（指扬程、流量相同），大泵效率高于小泵，故从节能角度讲宁可选一台大泵，而不用两台小泵，但遇有下列情况时，可考虑两台泵并联合作： 流量很大，一台泵达不到此流量。

　　对于需要有50%的备用率大型泵，可改两台较小的泵工作，两台备用（共三抬）

　　对某些大型泵，可选用70%流量要求的泵并联操作，不用备用泵，在一台泵检修时，另一抬泵仍然承担生产上70%的输送。

　　对需24小时连续不停运转的泵，应备用三台泵，运转，一台备用，一台维修。

四、风机选型计算？

已知风量500立方/小时；设风速为20m/s：

1、计算管道直径D(m)D=Q4/(3600υπ)=√{500*4/(3600*20*3.14)}=0.094(m)2、计算管道沿程摩擦阻力（Pa）R=(λ/D)(υ^2γ/2)=((0.0125+0.0011/0.094)/0.094)(20^2*1.2/2)=61.68(Pa)3、计算总阻力：（不考虑分离器阻力，不考虑弯头、变径摩阻。L-管道长度）H=RL=61.68*管道长度（m）=?（Pa）

4、风速计算（m/s）V=Q/((D/2)^2*3600)=500/((0.094/2)^2*360)=205、风机选型：考虑漏风系数选择风机风量=1.2Q=1.2*500；

、风机压力=1.2H=1.2*RL

五、ai芯片能否替代gpu？

AI芯片和GPU在人工智能领域扮演着不同的角色，虽然它们在某些方面有重叠的功能，但在很多情况下并不能完全替代彼此。

GPU（图形处理单元）是一种专门设计用于图形渲染和并行计算的处理器。它们具备高度并行化的能力，适合处理大规模数据并执行并行计算任务。因此，在许多AI应用中，GPU被广泛用于进行深度学习和神经网络训练，因为这些任务通常需要大量的并行计算。

而AI芯片（也称为AI加速器或神经网络处理器）是专门为人工智能任务而设计的芯片。它们具备高度优化的硬件结构和指令集，可以更高效地执行人工智能任务，如图像识别、语音处理和自然语言处理。AI芯片通常使用特定的硬件加速器，如矩阵乘法单元（Matrix Multiplication Units）和张量处理单元（Tensor Processing Units），以加速矩阵运算和张量计算，从而提供更好的性能和能效。

虽然AI芯片在某些特定的AI任务上可以提供更高的性能和能效，但它们并不适用于所有GPU所擅长的计算任务。GPU在通用计算、图形渲染、科学计算等方面具备广泛的适用性，而AI芯片主要专注于人工智能任务的加速。因此，对于包含多种计算任务的应用场景，通常需要综合考虑GPU和AI芯片的搭配使用，以获得最佳的性能和效果。

总结而言，AI芯片和GPU在人工智能领域有各自的优势和应用范围，而它们的关系更多是互补而非替代。根据具体的应用需求，综合选择和配置不同的处理器可以实现更好的性能和效果。

六、gpu为什么适合ai？

最初，GPU是设计来配合计算机的CPU（中央处理器），以承担图像的计算任务。渲染3D图像场景是一个并行计算任务。由于图像中各区域之间没有联系或依赖关系，因此，这个任务可以轻易地被拆解成若干个独立的任务，每个任务可以同时并行——这样也可以加快速度。

正是这种并行计算让GPU厂商为GPU找到了完全不同的新用途。通过优化GPU，它们可以完成庞大的并行计算任务。于是，GPU变成了专门运行并行代码的处理器，而不仅仅只是用来处理图像。而CPU则始终被用来完成单线程任务，因为大多数通用软件依然是单线程。

CPU通常有单核、双核、四核或八核，而GPU则不同，它可以有成千上万核。比如说，Facebook服务器中使用的 NVIDIA Tesla M40有3,072个所谓的CUDA cores。然而，这种庞大的并行能力需要付出代价：必须编写专门的软件才能利用这样的优势，而GPU很难编程。

七、GPU和AI的关系？

GPU作为AI时代的算力核心，AI技术的发展在各大领域的应用落地方面取得的成果，最关键的力量之一就是GPU算力的快速迭代升级。

GPU算力资源已经成为AI计算不可或缺的基础设施，可以说在这一轮AI发展浪潮中，AI和GPU是相互成就。

GPU算力的不断提升，带动AI计算突破了算力瓶颈，使AI得以大规模的应用;AI大规模应用以及越来越大规模的模型，也反过来带动了GPU算力的不断提升。

综上所述，随着GPU算力的不断提升，带动AI计算突破了算力瓶颈，让AI得以大范围的得到应用;AI大规模应用以及越来越大规模的模型，也反过来推动了GPU算力的不断提升。

八、gpu计算ai效率

GPU计算AI效率的提升

首先，我们需要了解GPU计算的基本原理。GPU是一种专门为并行计算而设计的芯片，它能够同时处理多个任务，从而大大提高了计算速度。在AI领域，GPU被广泛应用于训练和推理模型，因为它能够处理大量的数据，并在短时间内完成计算任务。然而，如果使用不当，GPU计算效率可能会受到影响。因此，我们需要掌握一些实用的技巧和工具，以最大限度地发挥GPU的计算能力。

首先，选择合适的GPU和驱动程序是至关重要的。不同的GPU芯片和驱动程序对AI计算的支持程度不同，因此我们需要根据实际需求选择合适的硬件设备。同时，定期更新驱动程序也可以提高GPU的计算性能。

其次，合理分配计算资源也是提高GPU计算效率的关键。在训练和推理模型时，我们需要根据任务的特点和数据规模来分配计算资源和内存。例如，我们可以使用分批处理的方式，将一个大批次的数据分成多个小批次进行处理，从而提高计算效率。

此外，优化代码也是提高GPU计算效率的重要手段。通过对代码进行优化，我们可以减少计算过程中的时间和内存开销，从而提高GPU的计算效率。例如，我们可以使用更高效的算法和数据结构来加速计算过程，或者使用并行化技术来同时处理多个任务。

另外，使用合适的库和工具也是提高GPU计算效率的重要途径。目前市面上有很多优秀的库和工具，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等，它们提供了丰富的API和工具，可以帮助我们更方便地进行GPU计算。

最后，我们还需要注意一些常见的误区。例如，过度依赖GPU而忽视CPU的使用，或者在不合适的场景下使用GPU计算等。这些误区可能会影响GPU的计算效率，因此我们需要根据实际需求进行合理的选择和搭配。

九、gpu ai计算软件

GPU加速AI计算软件的发展与应用

GPU加速AI计算软件的基本概念

GPU加速AI计算软件的应用场景

未来发展趋势

十、空开选型计算？

功率是线路电压与电流的单位时间的负荷。功率=电压×电流（P=U×I）单位是W＝伏×安而空开，是用来限制电路最大负荷。但一般是来用限制电流量（I）单位是安。一般空开是核定负荷的1.2倍。所以确定了电路的电压，功率。就能确定需要配备多大的空开。我国一般民用电压是220V（俗称两相电），工业用电380V（三相电）。如一个家用电路中2KW额定负荷的电器，计算得出额定电流是9A　只需要11A左右的空开即可。而2KW的工业用电中的电器，计算出额定电流是5.26。那么只需要6A左右的空开即可。

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