Онлайн калькуляторы
На нашем сайте собрано более 100 бесплатных онлайн калькуляторов по математике, геометрии и физике.
Справочник
Основные формулы, таблицы и теоремы для учащихся. Все что нужно, чтобы сделать домашнее задание!
Заказать решение
Не можете решить контрольную?! Мы поможем! Более 20 000 авторов выполнят вашу работу от 100 руб!
Любое вещество под воздействием внешнего давления может сжиматься, то ест в той или иной степени изменят свой объем. Так, газы при увеличении давления могу очень существенно уменьшать свой объем. Жидкость подвержена изменению объема при изменении внешнего давления в меньшей степени.
Еще меньше сжимаемость у твердых тел. Сжимаемость отражает зависимость физических свойств вещества от расстояний между его молекулами (атомами).
Сжимаемость характеризуют при помощи коэффициента сжатия (Тоже самое: коэффициент сжимаемости, коэффициент всестороннего сжатия, коэффициент объемного упругого расширения).
- Встречаются различные обозначения коэффициента сжатия, чаще всего это буквы или . В виде формулы коэффициент сжатия запишем как:
-
- где знак минус отражает тот факт, что увеличение давления ведет к уменьшению объема и наоборот. В дифференциальной форме коэффициент определяют как:
-
- Объем связан с плотностью вещества, поэтому для процессов изменения давления при постоянной массе, можно записать:
Величина коэффициента сжатия зависит от природы вещества, его температуры и давления. Помимо всего выше сказанного коэффициент сжатия зависит от вида процесса, в котором происходит изменение давления. Так, в изотермическом процессе коэффициент сжатия отличается от коэффициента сжатия в адиабатном процессе. Изотермический коэффициент сжатия определяют как:
-
- где — частная производная при T=const.
- Адиабатический коэффициент сжатия можно найти как:
-
где — частная производная при постоянной энтропии (S). Для твердых веществ коэффициент сжимаемости изотермический и адиабатический различается очень мало и этим различием часто пренебрегают.
- Между адиабатическим и изотермическим коэффициентами сжимаемости существует связь, которая отражается уравнением:
-
- где и — теплоемкости при постоянном объеме и давлении.
Единицы измерения коэффициента сжатия
- Основной единицей измерения коэффициента сжимаемости в системе СИ является:
-
- В СГС:
- =см2/дин
Примеры решения задач
| Понравился сайт? Расскажи друзьям! |
Как рассчитать и изменить степень сжатия двигателя
string(10) «error stat»
string(10) «error stat»
Одним из главнейших технических
показателей автомобильного мотора является коэффициент сжатия. Он показывает соотношение разницы между объёмом
свободного участка над цилиндровым поршнем и под ним в крайних его положениях.
Что такое степень сжатия двигателя
Условно величину сжатия представляют и как
соотношение давлений в устройстве при подаче горючего и взрыве смеси. Конкретно
эта степень обусловлена конструкцией автомобильного двигателя, и может быть
высокой или низкой.
Перед непосредственным процессом
воспламенения горючей смеси, поршни сжимают топливо до определённого объёма.
Инженеры способны варьировать этот показатель, рассчитывая его ещё на стадии
проектирования. Узнав количественное соотношение данной величины к объёму
камеры сгорания, можно делать различные выводы.
На бензиновых силовых установках
показатель сжатия достигает максимум 12 единиц. Чем выше здесь степень сжатия
двигателя или ССД, тем больше удельная мощность
мотора. Однако при сильном увеличении данного показателя снижается ресурс
агрегата, особенно при заправке низкосортным бензином. На дизельных моторах,
ввиду их технических отличий, она может варьироваться от 14 до 18 единиц.
В бензиновые двигатели с увеличенной до 12 единиц степенью сжатия нельзя лить ничего, кроме АИ-98 Премиум. Очевидно, что это существенно удорожает расходы на топливо.
На что она влияет
ССД непосредственно определяет объём
работы, произведённой ДВС. Чем изначально выше рассчитана
степень сжатия, тем продуктивнее будет воспламенение.
Пропорционально увеличится и отдача мотора.
Вспомним, как разработчики в 90-е годы
старались повышать этот показатель, полностью не модернизируя двигатель. Таким
способом они конкурировали между собой, делая агрегаты мощнее, и не затрачивая
при этом много средств.
Но что самое интересное — моторы в этом случае не
потребляли больше горючего, а даже становились экономнее.
Однако всему есть предел, и как было
сказано выше, чересчур высокий коэффициент приводит к снижению ресурса ДВС.
Почему это происходит? Дело в том, что при значительном сжатии топливная смесь
начинает самопроизвольно детонировать, взрываться. Особенно это затрагивает
агрегаты на бензине, поэтому здесь данный коэффициент имеет строгое
ограничение.
Помните, что применение низкооктанового топлива становится причиной детонации на агрегатах с повышенной ССД. И наоборот, высокооктановое горючее может не позволять двигателю полностью раскрываться, если будет использовано в агрегатах с низким коэффициентом сжатия. По этой причине оба параметра должны соответствовать. Подробнее в таблице ниже.
Отличие степени сжатия от компрессии
Степень сжатия двигателя не является компрессией. Они полностью различаются, хотя многие их путают. Коэффициент, о котором идёт речь в статье, не раскрывает значение оптимального давления ТВС перед возгоранием. Измеряется ССД лишь относительно, в соотношении к единице объёма камеры.
Под компрессией принято понимать предельное значение сжатия, образуемого в камере сгорания, на конечном этапе давления горючей смеси. Данная величина априори не может быть относительной, поэтому её измеряют в абсолютных значениях — атм, кг/см2, бар.
Степень сжатия и компрессия неразрывно связаны, но не идентичны. Показатель компрессии зависит не только от сжатия. На него оказывает влияние температура ДВС, наличие зазоров в приводных клапанах, состав топлива и многое другое.
Расчет коэффициента сжатия
Ввиду того, что желательно увеличивать
степень сжатия до определённого значения, необходимо уметь рассчитывать этот
показатель. К тому же это даст возможность избежать детонационных моментов,
разрушающих силовой агрегат изнутри в процессе форсирования.
Таким образом, необходимость в измерении
этого показателя требуется в таких случаях, как:
- форсировка мотора;
- подгонка под топливо с другим АИ или для метанового топлива с октановым числом 120;
- послеремонтная корректировка.
Турбированные моторы
На турбомоторах расчёт коэффициента сжатия
отличается. Это объясняется наличием наддува воздуха. Поэтому в этом случае
величину, полученную в ходе вычислений, умножают на показатель
турбокомпрессора.
Кроме того, при вычислении степени сжатия
турбированных моторов учитывается не только давление наддува, но и показатель
эффективного сжатия, климатические изменения и многое другое. В данном случае
процесс значительно усложняется по сравнению с измерениями на атмосферном
двигателе.
Пример подсчета
Вот как выглядит общепринятая расчётная
формула для автомобильного ДВС: «ССД = (РО+ОКС)/ОКС». Степень сжатия здесь
отмечена как «ССД», рабочий объём цилиндра — «РО», а объём камеры сгорания —
«ОКС».
Для расчёта «РО» нужно в первую очередь
разложить единый объём двигателя или литраж на количество используемых
цилиндров. К примеру, литраж мотора «четвёрки» — 1997 см3. Для определения
ёмкости одного цилиндра, надо 1997 разделить на 4. Получится около 499 см3.
Для вычисления параметра «ОКС» специалисты
пользуются проградуированной в см3 трубкой или пипеткой. Под камерой
подразумевается место, где непосредственно происходит возгорание горючего.
Камеру заправляют, а затем измеряют объём с помощью жидкостной бюретки.
Если
нет градуированной трубочки, можно жидкость выкачать с помощью шприца, а затем
измерить в мерной посуде или на весах.
В этом случае желательно для расчёта
использовать не бензин или солярку, а чистую воду, так как её удельный вес
более соотносим к объёму в см3.
Внимание! Для точного измерения «ОКС» дополнительно приплюсовывается объём толщины прокладки ГБЦ, учитывается форма днища поршней и другие особенности. Поэтому расчёт этой величины рекомендуется доверить специалистам.
Как увеличить степень сжатия двигателя
Если необходимо увеличить данный
показатель, используют несколько способов:
- расточка блока и установка поршней с большим диаметром;
- уменьшение объёма камеры сгорания путём удаления слоя металла в месте соединения ГБЦ.
Нельзя забывать, что в некоторых случаях потребуется инсталляция модернизированных поршней. Это делается, чтобы исключить такое нежелательное последствие, как встреча поршней с клапанами. В частности, на элементах увеличивают выемки клапанов. Также в обязательном порядке корректируются заново фазы газораспределения.
Интересно, что лучше всех раскрыли
потенциал степени сжатия ДВС японские производители. В то время как европейские
автокомпании пошли путём усовершенствования гибридных моторов, японцам удалось
увеличить ССД до 14 единиц и на бензиновых силовых агрегатах, применив
изменяемую величину.
Но как это возможно без детонационных моментов? Всё
оказалось просто. Оказывается, нужно охладить камеру, где происходит
возгорание. Тогда можно будет без опасения сжимать смесь. И вовсе не
обязательно для этого использовать прохладный воздух: достаточно модернизировать
систему выпуска.
Приём, давно известный ещё по гоночным
движкам. Выпускные каналы меняются согласно схеме 4-2-1. Порции выхлопных газов
здесь не мешаются, поочерёдно вылетают в трубу. Благодаря такой чёткой системе
выхлопа, улучшается продувка цилиндров, где остаётся меньше горячих газов.
Секрет японской формулы, согласно которой можно без опаски сжимать горючую смесь, имеет строго математическое соотношение. Так, если процент выхлопа снизить в 2 раза, ССД можно поднимать на 3 единицы, но не больше. Если же при этом ещё и охлаждать воздух, поступающий в цилиндры, можно приплюсовать ещё одну единицу.
Однако для реализации данного метода нужно
будет еще модернизировать газообмен, раскошелившись на фазовращатели обоих
распредвалов. Вдобавок потребуется доработать некоторые моменты. К примеру,
изменить длину поршневого хода посредством компьютерного вмешательства.
Применяется система изменяемого коэффициента на многих японских движках, например, для Inflniti. Способность автоматически менять этот показатель сжатия в зависимости от нагрузки позволяет значительно повышать КПД мотора, особенно турбированного.
Каждая порция смеси сгорает при оптимальном на данный момент работы сжатии. Так, если нагрузки на мотор незначительные и смесь обеднённая, включается максимальное сжатие.
И наоборот, в нагруженном режиме задействуется минимальная степень, так как бензина впрыскивается много и возможна детонация.
Таким образом, передовая система изменения ССД позволяет вдвое уменьшать литраж мотора, сохраняя при этом мощность и динамические характеристики.
Курс на увеличение
степени сжатия двигателя наблюдался и в середине 20 века в
США. Основная масса американских двигателей, выпущенных в 70-е годы, находилась
в пределах 11-13 единиц. Но работали они только на очень качественном,
высокооктановом топливе, получаемом путём этилирования. После того как
этилирование запретили, в серийных образцах ДВС наблюдалось снижение показателя
сжатия.
Важно знать, что прирост мощности будет наиболее заметен на двигателях, штатно работающих на низкой степени сжатия. Например, моторы с показателем 8 единиц, доведённые до 10, выдадут больше мощности, чем агрегаты со стоковым параметром 11 единиц, форсированные до 12.
Дефорсирование ДВС: для чего нужно и как осуществить
Иногда бывает необходимо уменьшить показатель сжатия. В этом случае устанавливается дополнительная металлическая прокладка ГБЦ. Можно использовать две прокладки вместо одной, тем самым утолщая промежуток — объём камеры растёт за счёт высоты головки блока. Более сложный способ подразумевает укорочение поршня — удаление верхнего слоя на токарном станке.
Дефорсирование двигателя, как правило, процедура
вынужденная. В том числе это делается для снижения налоговых выплат или в целях
увеличения ресурса агрегата. Как известно, моторы с низкой степенью сжатия дольше
работают, меньше подвержены износу. Однако любой такой процесс усложняется
законом, чтобы недобросовестные владельцы искусственно не занижали технические
данные.
Что касается снижения показателя сжатия на
турбированных моторах, то здесь потребуется модернизация системы электрики с
датчиками, всей поршневой группы и форсунок, если это дизельный агрегат.
В отдельных случаях дефорсированию предпочитают свап, когда менее мощный контрактный мотор устанавливают вместо штатного.
Таблица: зависимость степени сжатия от октанового
числа
| Степень сжатия | Октановое число |
| 5,5-7 | АИ 66-72 |
| 7-7,5 | АИ 72-76 |
| 7,5-8,5 | АИ 76-85 |
| 10 | АИ 92 |
| 10,5-12,5 | АИ 95 |
| 12-14,5 | АИ 98 |
Таблица: популярные двигатели и показатель сжатия
| Двигатели | Степень сжатия |
| BMW M54B30 | 10,2 |
| Mercedes-Benz M112 E32 3.2 л | 10 |
| Ford-Mazda 2,0 л Duratec HE/MZR LF | 10,8 |
| Infiniti VQ37VHR (Nissan) 3.7 л | 11.0 |
| Mitsubishi 4М41 | 17.0 |
| Audi 3.6 FSI | 12.0 |
| ЗМЗ 406 2.3 л. | 8-9,3 |
Если у вас возникли вопросы — оставляйте их в х под статьей. Мы или наши посетители с радостью ответим на них
Сжатие данных алгоритмом Хаффмана
В данной статье я расскажу вам о широко известном алгоритме Хаффмана, и вы наконец разберетесь, как все там устроено изнутри.
После прочтения вы сможете своими руками(а главное, головой) написать архиватор, сжимающий реальные, черт подери, данные! Кто знает, быть может именно вам светит стать следующим Ричардом Хендриксом!
Да-да, об этом уже была статья на Хабре, но без практической реализации. Здесь же мы сфокусируемся как на теоретической части, так и на программерской. Итак, все под кат!
Немного размышлений
В обычном текстовом файле один символ кодируется 8 битами(кодировка ASCII) или 16(кодировка Unicode). Далее будем рассматривать кодировку ASCII. Для примера возьмем строку s1 = «SUSIE SAYS IT IS EASY
».
Всего в строке 22 символа, естественно, включая пробелы и символ перехода на новую строку — '
'. Файл, содержащий данную строку будет весить 22*8 = 176 бит. Сразу же встает вопрос: рационально ли использовать все 8 бит для кодировки 1 символа? Мы ведь используем не все символы кодировки ASCII.
Даже если бы и использовали, рациональней было бы самой частой букве — S — дать самый короткий возможный код, а для самой редкой букве — T (или U, или '
') — дать код подлиннее.
В этом и заключается алгоритм Хаффмана: необходимо найти оптимальный вариант кодировки, при котором файл будет минимального веса. Вполне нормально, что у разных символов длины кода будут отличаться — на этом и основан алгоритм.
Кодирование
Почему бы символу 'S' не дать код, например, длиной в 1 бит: 0 или 1. Пусть это будет 1. Тогда второму наиболее встречающемуся символу — ' '(пробел) — дадим 0.
Представьте себе, вы начали декодировать свое сообщение — закодированную строку s1 — и видите, что код начинается с 1.
Итак, что же делать: это символ S, или же это какой-то другой символ, например A? Поэтому возникает важное правило:
Ни один код не должен быть префиксом другого
Это правило является ключевым в алгоритме. Поэтому создание кода начинается с частотной таблицы, в которой указана частота (количество вхождений) каждого символа: 
Символы с наибольшим количеством вхождений должны кодироваться наименьшим возможным количеством битов. Приведу пример одной из возможных таблиц кодов: 
Таким образом, закодированное сообщение будет выглядеть так: 10 01111 10 110 1111 00 10 010 1110 10 00 110 0110 00 110 10 00 1111 010 10 1110 01110 Код каждого символа я разделил пробелом. По-настоящему в сжатом файле такого не будет!
Вытекает вопрос: как этот салага придумал код как создать таблицу кодов? Об этом пойдет речь ниже.
Построение дерева Хаффмана
Здесь приходят на выручку бинарные деревья поиска. Не волнуйтесь, здесь методы поиска, вставки и удаления не потребуются. Вот структура дерева на java: class BinaryTree {
private Node root;
public BinaryTree() {
root = new Node();
}
public BinaryTree(Node root) {
this.root = root;
}
…
}
public class Node {
private int frequence;
private char letter;
private Node leftChild;
private Node rightChild;
…
}
Это не полный код, полный код будет ниже. Вот сам алгоритм построения дерева:
- Создать объект Node для каждого символа из сообщения(строка s1). В нашем случае будет 9 узлов(объектов Node).
Каждый узел состоит из двух полей данных: символ и частота
- Создать объект Дерева(BinaryTree) для кажлого из узлов Node. Узел становится корнем дерева.
- Вставить эти деревья в приоритетную очередь. Чем меньше частота, тем больше приоритет. Таким образом, при извлечении всегда выбирается дерево наименьшей частотой.
Далее нужно циклически делать следующее:
- Извлечь два дерева из приоритетной очереди и сделать их потомками нового узла (только что созданного узла без буквы). Частота нового узла равна сумме частот двух деревьев-потомков.
- Для этого узла создать дерево с корнем в данном узле. Вставить это дерево обратно в приоритетную очередь.
(Так как у дерева новая частота, то скорее всего она встанет на новое место в очереди)
- Продолжать выполнение шагов 1 и 2, пока в очереди не останется одно дерево — дерево Хаффмана
Рассмотрим данный алгоритм на строке s1: 
Здесь символ «lf»(linefeed) обозначает переход на новую строку, «sp» (space) — это пробел.
А что дальше?
Мы получили дерево Хаффмана. Ну окей. И что с ним делать? Его и за бесплатно не возьмут А далее, нужно отследить все возможные пути от корня до листов дерева. Условимся обозначить ребро 0, если оно ведет к левому потомку и 1 — если к правому.
Строго говоря, в данных обозначениях, код символа — это путь от корня дерева до листа, содержащего этот самый символ. 
Таким макаром и получилась таблица кодов. Заметим, что если рассмотреть эту таблицу, то можно сделать вывод о «весе» каждого символа — это длина его кода. Тогда в сжатом виде исходный файл будет весить: 2 * 3 + 2*4 + 3 * 3 + 6 * 2 + 1 * 4 + 1 * 5 + 2 * 4 + 4 * 2 + 1 * 5 = 65 бит. Вначале он весил 176 бит. Следовательно, мы уменьшили его аж в 176/65 = 2.7 раза! Но это утопия. Такой коэффициент вряд ли будет получен. Почему? Об этом пойдет речь чуть позже.
Декодирование
Ну, пожалуй, осталось самое простое — декодирование. Я думаю, многие из вас догадались, что просто создать сжатый файл без каких-либо намеков на то, как он был закодирован, нельзя — мы не сможем его декодировать! Да-да, мне было тяжело это осознать, но придется создать текстовый файл table.
txt с таблицей сжатия: 01110
00
A010
E1111
I110
S10
T0110
U01111
Y1110
Запись таблицы в виде 'символ'«код символа». Почему 01110 без символа? На самом деле он с символом, просто средства java, используемые мной при выводе в файл, символ перехода на новую строку — '
' -конвертируют в переход на новую строку(как бы это глупо не звучало).
Поэтому пустая строка сверху и есть символ для кода 01110. Для кода 00 символом является пробел в начале строки. Сразу скажу, что нашему коэффициенту ханаэтот способ хранения таблицы может претендовать на самый нерациональный. Но он прост для понимания и реализации. С удовольствием выслушаю Ваши рекомендации в х по поводу оптимизации. Имея эту таблицу, очень просто декодировать.
Вспомним, каким правилом мы руководствовались, при создании кодировки:
Ни один код не должен являться префиксом другого
Вот тут-то оно и играет облегчающую роль. Мы читаем последовательно бит за битом и, как только полученная строка d, состоящая из прочтенных битов, совпадает с кодировкой, соответствующей символу character, мы сразу знаем что был закодирован символ character (и только он!). Далее записываем character в декодировочную строку(строку, содержащую декодированное сообщение), обнуляем строку d, и читаем дальше закодированный файл.
Реализация
Пришло время унижать мой код писать архиватор. Назовем его Compressor. Начнем с начала. Первым делом пишем класс Node: public class Node {
private int frequence;//частота
private char letter;//буква
private Node leftChild;//левый потомок
private Node rightChild;//правый потомок
public Node(char letter, int frequence) { //собственно, конструктор
this.letter = letter;
this.frequence = frequence;
}
public Node() {}//перегрузка конструтора для безымянных узлов(см. выше в разделе о построении дерева Хаффмана)
public void addChild(Node newNode) {//добавить потомка
if (leftChild == null)//если левый пустой=> правый тоже=> добавляем в левый
leftChild = newNode;
else {
if (leftChild.getFrequence() newTree.getFrequence()) {//если частота вставляемого дерева меньше
data.add(i, newTree);//чем част. текущего, то cдвигаем все деревья на позициях справа на 1 ячейку
break;//затем ставим новое дерево на позицию текущего
}
if (i == nElems — 1)
data.add(newTree);
}
}
nElems++;//увеличиваем кол-во элементов на 1
}
public BinaryTree remove() {//удаление из очереди
BinaryTree tmp = data.get(0);//копируем удаляемый элемент
data.remove(0);//собственно, удаляем
nElems—;//уменьшаем кол-во элементов на 1
return tmp;//возвращаем удаленный элемент(элемент с наименьшей частотой)
}
}
Класс, создающий дерево Хаффмана: public class HuffmanTree {
private final byte ENCODING_TABLE_SIZE = 127;//длина кодировочной таблицы
private String myString;//сообщение
private BinaryTree huffmanTree;//дерево Хаффмана
private int[] freqArray;//частотная таблица
private String[] encodingArray;//кодировочная таблица
//—————-constructor———————-
public HuffmanTree(String newString) {
myString = newString;
freqArray = new int[ENCODING_TABLE_SIZE];
fillFrequenceArray();
huffmanTree = getHuffmanTree();
encodingArray = new String[ENCODING_TABLE_SIZE];
fillEncodingArray(huffmanTree.getRoot(), «», «»);
}
//———————frequence array————————
private void fillFrequenceArray() {
for (int i = 0; i < myString.length(); i++) {
freqArray[(int)myString.charAt(i)]++;
}
}
public int[] getFrequenceArray() {
return freqArray;
}
//------------------------huffman tree creation------------------
private BinaryTree getHuffmanTree() {
PriorityQueue pq = new PriorityQueue();
//алгоритм описан выше
for (int i = 0; i < ENCODING_TABLE_SIZE; i++) {
if (freqArray[i] != 0) {//если символ существует в строке
Node newNode = new Node((char) i, freqArray[i]);//то создать для него Node
BinaryTree newTree = new BinaryTree(newNode);//а для Node создать BinaryTree
pq.insert(newTree);//вставить в очередь
}
}
while (true) {
BinaryTree tree1 = pq.remove();//извлечь из очереди первое дерево.
try {
BinaryTree tree2 = pq.remove();//извлечь из очереди второе дерево
Node newNode = new Node();//создать новый Node
newNode.addChild(tree1.getRoot());//сделать его потомками два извлеченных дерева
newNode.addChild(tree2.getRoot());
pq.insert(new BinaryTree(newNode);
} catch (IndexOutOfBoundsException e) {//осталось одно дерево в очереди
return tree1;
}
}
}
public BinaryTree getTree() {
return huffmanTree;
}
//-------------------encoding array------------------
void fillEncodingArray(Node node, String codeBefore, String direction) {//заполнить кодировочную таблицу
if (node.isLeaf()) {
encodingArray[(int)node.getLetter()] = codeBefore + direction;
} else {
fillEncodingArray(node.getLeftChild(), codeBefore + direction, "0");
fillEncodingArray(node.getRightChild(), codeBefore + direction, "1");
}
}
String[] getEncodingArray() {
return encodingArray;
}
public void displayEncodingArray() {//для отладки
fillEncodingArray(huffmanTree.getRoot(), "", "");
System.out.println("======================Encoding table====================");
for (int i = 0; i < ENCODING_TABLE_SIZE; i++) {
if (freqArray[i] != 0) {
System.out.print((char)i + " ");
System.out.println(encodingArray[i]);
}
}
System.out.println("========================================================");
}
//-----------------------------------------------------
String getOriginalString() {
return myString;
}
}
Класс, содержащий который кодирует/декодирует: public class HuffmanOperator {
private final byte ENCODING_TABLE_SIZE = 127;//длина таблицы
private HuffmanTree mainHuffmanTree;//дерево Хаффмана (используется только для сжатия)
private String myString;//исходное сообщение
private int[] freqArray;//частотаная таблица
private String[] encodingArray;//кодировочная таблица
private double ratio;//коэффициент сжатия
public HuffmanOperator(HuffmanTree MainHuffmanTree) {//for compress
this.mainHuffmanTree = MainHuffmanTree;
myString = mainHuffmanTree.getOriginalString();
encodingArray = mainHuffmanTree.getEncodingArray();
freqArray = mainHuffmanTree.getFrequenceArray();
}
public HuffmanOperator() {}//for extract;
//---------------------------------------compression-----------------------------------------------------------
private String getCompressedString() {
String compressed = "";
String intermidiate = "";//промежуточная строка(без добавочных нулей)
//System.out.println("=============================Compression=======================");
//displayEncodingArray();
for (int i = 0; i < myString.length(); i++) {
intermidiate += encodingArray[myString.charAt(i)];
}
//Мы не можем писать бит в файл. Поэтому нужно сделать длину сообщения кратной 8=>
//нужно добавить нули в конец(можно 1, нет разницы)
byte counter = 0;//количество добавленных в конец нулей (байта в полне хватит: 0
Как вычислить степень сжатия файла
- Все алгоритмы сжатия оперируют входным потоком информации с целью получения более компактного выходного потока при помощи некоторого преобразования. Основными техническими характеристиками процессов сжатия и результатов их работы являются:
- ·степень сжатия – отношение объемов исходного и результирующего потоков;
- ·скорость сжатия – время, затрачиваемое на сжатие некоторого объема информации входного потока, до получения из него эквивалентного выходного потока;
- ·качество сжатия – величина, показывающая, на сколько сильно упакован выходной поток при применении к нему повторного сжатия по тому же или другому алгоритму.
Алгоритмы, которые устраняют избыточность записи данных, называются алгоритмами сжатия данных, или алгоритмами архивации. В настоящее время существует огромное множество программ для сжатия данных, основанных на нескольких основных способах.
- Все алгоритмы сжатия данных делятся на:
- ) алгоритмы сжатия без потерь, при использовании которых данные на приемной восстанавливаются без малейших изменений;
- )алгоритмы сжатия с потерями, которые удаляют из потока данных информацию, незначительно влияющую на суть данных, либо вообще невоспринимаемую человеком.
- Существует два основных метода архивации без потерь:
- алгоритм Хаффмана (англ. Huffman), ориентированный на сжатие последовательностей байт, не связанных между собой,
алгоритм Лемпеля-Зива (англ. Lempel, Ziv), ориентированный на сжатие любых видов текстов, то есть использующий факт неоднократного повторения «слов» – последовательностей байт.
Практически все популярные программы архивации без потерь (ARJ, RAR, ZIP и т.п.) используют объединение этих двух методов – алгоритм LZH.
Алгоритм основан на том факте, что некоторые символы из стандартного 256-символьного набора в произвольном тексте могут встречаться чаще среднего периода повтора, а другие, соответственно, – реже. Следовательно, если $+o записи распространенных символов использовать короткие последовательности бит, длиной меньше 8, а для записи редких символов – длинные, то суммарный объем файла уменьшится.
Телефон зте блейд а 610 характеристики
Алгоритм Лемпеля-Зива. Классический алгоритм Лемпеля-Зива -LZ77, названный так по году своего опубликования, предельно прост.
Он формулируется следующим образом: если в прошедшем ранее выходном потоке уже встречалась подобная последовательность байт, причем запись о ее длине и смещении от текущей позиции короче чем сама эта последовательность, то в выходной файл записывается ссылка (смещение, длина), а не сама последовательность.
4.Показатель степени сжатия файлов
Сжатие информации в архивных файлах производится за счет устранения избыточности различными способами, например за счет упрощения кодов, исключения из них постоянных битов или представления повторяющихся символов или повторяющейся последовательности символов в виде коэффициента повторения и соответствующих символов. Алгоритмы подобного сжатия информации реализованы в специальных программах-архиваторах (наиболее известные из которых arj/arjfolder, pkzip/pkunzip/winzip, rar/winrar) применяются определенные Сжиматься могут как один, так и несколько файлов, которые в сжатом виде помещаются в так называемый архивный файл или архив.
Целью упаковки файлов обычно являются обеспечение более компактного размещения информации на диске, сокращение времени и соответственно стоимости передачи информации по каналам связи в компьютерных сетях. Поэтому основным показателем эффективности той или иной программы-архиватора является степень сжатия файлов.
Степень сжатия файлов характеризуется коэффициентом Кс, определяемым как отношение объема сжатого файла Vc к объему исходного файла Vо, выраженное в процентах (в некоторых источниках используется обратное соотношение):
Степень сжатия зависит от используемой программы, метода сжатия и типа исходного файла.
Наиболее хорошо сжимаются файлы графических образов, текстовые файлы и файлы данных, для которых коэффициент сжатия может достигать 5 – 40%, меньше сжимаются файлы исполняемых программ и загрузочных модулей Кс = 60 – 90%. Почти не сжимаются архивные файлы.
Это нетрудно объяснить, если знать, что большинство программ-архиваторов используют для сжатия варианты алгоритма LZ77 (Лемпеля-Зива), суть которого заключается в особом кодировании повторяющихся последовательностей байт (читай – символов).
Частота встречаемости таких повторов наиболее высока в текстах и точечной графике и практически сведена к нулю в архивах.
Гугл музыка и ютуб музыка
Кроме того, программы для архивации все же различаются реализациями алгоритмов сжатия, что соответственно влияет на степень сжатия.
В некоторые программы-архиваторы дополнительно включаются средства, направленные на уменьшение коэффициента сжатия Кс.
Так в программе WinRAR реализован механизм непрерывного (solid) архивирования, при использовании которого может быть достигнута на 10 – 50% более высокая степень сжатия, чем дают обычные методы, особенно если упаковывается значительное количество небольших файлов однотипного содержания.
Характеристики архиваторов – обратно зависимые величины. То есть, чем больше скорость сжатия, тем меньше степень сжатия, и наоборот.
На компьютерном рынке предлагается множество архиваторов – у каждого свой набор поддерживаемых форматов, свои плюсы и минусы, свой круг почитателей, свято верящих в то, что используемый ими архиватор самый лучший.
Не будем никого и ни в чем разубеждать – просто попытаемся беспристрастно оценить самые популярные архиваторы в плане функциональности и эффективности. К таковым отнесем WinZip, WinRAR, WinAce, 7-Zip – они лидируют по количеству скачиваний на софтовых серверах.
Рассматривать остальные архиваторы вряд ли целесообразно, поскольку процент применяющих их пользователей (судя по числу скачиваний) невелик.
Пошаговая инструкция
В этом пошаговом руководстве я покажу Вам, как узнать степень сжатия файлов архива. Для этого щелкнем правой кнопкой мыши по заархивированному файлу и выбираем графу «Свойства».
В новом диалоговом окне переходим во вкладку «Архив» и в графе «Степень сжатия» Вы видите процент сжатия документа. Это все! Если информация помогла Вам – жмите Спасибо!
Приветствую! В этой подробной пошаговой инструкции, с фотографиями, мы покажем вам, как узнать степень сжатия файлов в архиве.
Воспользовавшись этой инструкцией, вы с легкостью справитесь с данной задачей.
Коэффициент сжимаемости: как рассчитать, примеры и упражнения — наука
В коэффициент сжимаемости Z, или коэффициент сжатия для газов, представляет собой безразмерное значение (без единиц измерения), которое вводится как поправка в уравнение состояния идеальных газов. Так
Содержание:
В коэффициент сжимаемости Z, или коэффициент сжатия для газов, представляет собой безразмерное значение (без единиц измерения), которое вводится как поправка в уравнение состояния идеальных газов. Таким образом, математическая модель больше напоминает наблюдаемое поведение газа.
В идеальном газе уравнение состояния, связанное с переменными P (давление), V (объем) и T (температура), выглядит следующим образом: П.В. идеальный = n.R.T где n = число молей и R = постоянная идеального газа. Добавляя поправку на коэффициент сжимаемости Z, это уравнение принимает вид:
P.V = Z.n.R.T
Как рассчитать коэффициент сжимаемости?
Учитывая, что молярный объем равен Vпрохладно = В / п, имеем реальный молярный объем:
П. Vнастоящий = Z. R. T → Z = PV настоящий/ RT
- Поскольку коэффициент сжимаемости Z зависит от условий газа, он выражается как функция давления и температуры:
- Z = Z (P, Т)
- Сравнивая первые два уравнения, можно увидеть, что если число молей n равно 1, молярный объем реального газа связан с объемом идеального газа следующим образом:
- Vнастоящий / Vидеальный = Z → V настоящий = Z Vидеальный
- Когда давление превышает 3 атмосферы, большинство газов перестают вести себя как идеальные газы, и фактический объем значительно отличается от идеального.
Это было реализовано в его экспериментах голландского физика Йоханнеса Ван дер Ваальса (1837-1923), которые привели его к созданию модели, которая лучше подходила для практических результатов, чем уравнение идеального газа: уравнение состояния Вана. дер Ваальс.
Примеры
Согласно уравнению П.В.настоящий= Z.n.RT, для идеального газа Z = 1. Однако в реальных газах с увеличением давления увеличивается и значение Z. Это имеет смысл, потому что чем выше давление, молекулы газа имеют больше возможностей для столкновения, поэтому силы отталкивания увеличиваются, а вместе с ними и объем.
С другой стороны, при более низких давлениях молекулы движутся более свободно и силы отталкивания уменьшаются. Поэтому ожидается меньшая громкость. Что касается температуры, то при повышении Z уменьшается.
- Как заметил Ван-дер-Ваальс, вблизи так называемой критической точки поведение газа сильно отличается от поведения идеального газа.
- Критическая точка (Tc, Пc) любого вещества являются значениями давления и температуры, определяющими его поведение до фазового перехода:
- -Tc это температура, выше которой рассматриваемый газ не сжижается.
- -Пc- минимальное давление, необходимое для сжижения газа при температуре Tc
- Однако у каждого газа есть своя критическая точка, определяющая температуру и пониженное давление Tр И пр следующим образом:
- пр = P / Pc
- Vр = В / Вc
- Тр = Т / Тc
Замечено, что ограниченный газ с идентичным Vр Y Тр оказывает такое же давление пр. По этой причине, если Z отображается как функция пр себе Тр, каждая точка на этой кривой одинакова для любого газа. Это называется принцип соответствующих состояний.
Коэффициент сжимаемости в идеальных газах, воздухе, водороде и воде
Ниже представлена кривая сжимаемости для различных газов при различных пониженных температурах. Вот несколько примеров Z для некоторых газов и процедура определения Z с помощью кривой.
Идеальные газы
У идеальных газов Z = 1, как объяснялось в начале.
Воздух
Для воздуха Z составляет приблизительно 1 в широком диапазоне температур и давлений (см. Рисунок 1), где модель идеального газа дает очень хорошие результаты.
Водород
Z> 1 для всех давлений.
вода
Чтобы найти Z для воды, вам нужны значения критических точек. Критическая точка воды: Pc = 22,09 МПа и Tc= 374,14 ° С (647,3 К). Снова необходимо учитывать, что коэффициент сжимаемости Z зависит от температуры и давления.
Например, предположим, что вы хотите найти Z воды при 500 ºC и 12 МПа. Итак, первое, что нужно сделать, это вычислить приведенную температуру, для которой градусы Цельсия необходимо преобразовать в Кельвина: 50 ºC = 773 K:
Тр = 773 / 647.3 = 1.2
пр = 12 / 22.09 = 0.54
Этими значениями поместим на график рисунка кривую, соответствующую Tр = 1,2, обозначено красной стрелкой. Затем смотрим на горизонтальную ось значение Pр ближе к 0,54, отмечен синим цветом. Теперь рисуем вертикаль, пока не перехватим кривую Tр = 1,2 и, наконец, он проецируется из этой точки на вертикальную ось, где мы читаем приблизительное значение Z = 0,89.
Решенные упражнения
Упражнение 1
- Это образец газа с температурой 350 К и давлением 12 атмосфер с молярным объемом на 12% больше, чем предсказывается законом идеального газа. Рассчитать:
- а) Коэффициент сжатия Z.
- б) Молярный объем газа.
- c) На основании предыдущих результатов укажите, какие силы преобладают в данной пробе газа.
- Данные: R = 0,082 л атм / моль К
Решение для
- Зная, что V настоящий на 12% больше, чем Vидеальный :
- Vнастоящий = 1,12 Видеальный
- Z = V настоящий / Vидеальный = 1.12
Решение б
П. Vнастоящий = Z. R. T → Vнастоящий = (1,12 x 0,082 x 350/12) л / моль = 2,14 л / моль.
Решение c
Силы отталкивания преобладают, так как объем образца увеличился.
Упражнение 2.
- В объеме 4,86 л при 27 ° C содержится 10 моль этана. Найдите давление этана по формулам:
- а) Модель идеального газа
- б) Уравнение Ван-дер-Ваальса
- c) Найдите коэффициент сжатия из предыдущих результатов.
- Данные для этана
- Коэффициенты Ван-дер-Ваальса:
а = 5,489 дм6. атм. моль-2 и b = 0,06380 дм3. моль-1.
Критическое давление: 49 атм. Критическая температура: 305 К
Решение для
Температура переводится в Кельвин: 27 º C = 27 + 273 K = 300 K, также помните, что 1 литр = 1 л = 1 дм3.
Затем предоставленные данные подставляются в уравнение идеального газа:
P.V = n.R.T → P = (10 x 0,082 x 300 / 4,86 л) атм = 50,6 атм
Решение б
Уравнение состояния Ван-дер-Ваальса:
Где a и b — коэффициенты, указанные в заявлении. При очистке P:
Решение c
Рассчитываем пониженное давление и температуру:
пр = 35.2/ 49 = 0.72
Тр = 300 /305 = 0.98 ≈ 1
С этими значениями мы ищем значение Z на графике на рисунке 2, обнаруживая, что Z составляет приблизительно 0,7.
Ссылки
- Аткинс, П. 1999. Физическая химия. Издания Омега.
- Ценгель, Ю. 2012. Термодинамика. 7ма Издание. Макгроу Хилл.
- Энгель, Т. 2007. Введение в физико-химию: термодинамика. Пирсон.
- Левин, И. 2014. Основы физико-химии. 6-е. Издание. Макгроу Хилл.
- Википедия. Фактор сжимаемости. Получено с: en.wikipedia.org.