image images listlengths 2 42 | text stringlengths 1.69k 86.4k |
|---|---|
# Public_044
# Thiết lập bài toán
Gần đây việc kiểm tra mã captcha để xác minh không phải robot của google bị chính robot vượt qua
|<image_1>|
Hình 8.1: Robot vượt qua kiểm tra captcha
Thế nên google quyết định cho ra thuật toán mới, dùng camera chụp ảnh người dùng và dùng deep learning để xác minh xem ảnh có chứa mặt người không thay cho hệ thống captcha cũ.
Bài toán: Input một ảnh màu kích thước 64*64, output ảnh có chứa mặt người hay không.
# Convolutional neural network
## Convolutional layer
Mô hình neural network từ những bài trước
|<image_2>|
Hình 8.2: Mô hình neural network.
Mỗi hidden layer được gọi là fully connected layer, tên gọi theo đúng ý nghĩa, mỗi node trong hidden layer được kết nối với tất cả các node trong layer trước. Cả mô hình được gọi là fully connected neural network (FCN).
Như bài trước về xử lý ảnh, thì ảnh màu 64*64 được biểu diễn dưới dạng 1 tensor 64*64*3. Nên để biểu thị hết nội dung của bức ảnh thì cần truyền vào input layer tất cả các pixel (64*64*3 = 12288). Nghĩa là input layer giờ có 12288 nodes.
|<image_3>|
Hình 8.3: Input layer và hidden layer 1
Giả sử số lượng node trong hidden layer 1 là 1000. Số lượng weight W giữa input layer và hidden layer 1 là 12288*1000 = 12288000, số lượng bias là 1000 => tổng số parameter là: 12289000. Đấy mới chỉ là số parameter giữa input layer và hidden layer 1, trong model còn nhiều layer nữa, và nếu kích thước ảnh tăng, ví dụ 512*512 thì số lượng parameter tăng cực kì nhanh => Cần giải pháp tốt hơn !!!
Nhận xét:
* Trong ảnh các pixel ở cạnh nhau thường có liên kết với nhau hơn là những pixel ở xa. Ví dụ như phép tính convolution trên ảnh ở bài trước. Để tìm các đường trong ảnh, ta áp dụng sobel kernel trên mỗi vùng kích thước 3*3. Hay làm nét ảnh ta áp dụng sharpen kernel cũng trên vùng có kích thước 3*3.
* Với phép tính convolution trong ảnh, chỉ 1 kernel được dùng trên toàn bộ bức ảnh. Hay nói cách khác là các pixel ảnh chia sẻ hệ số với nhau.
=> Áp dụng phép tính convolution vào layer trong neural network ta có thể giải quyết được vấn đề lượng lớn parameter mà vẫn lấy ra được các đặc trưng của ảnh.
### Convolutional layer đầu tiên
Bài trước phép tính convolution thực hiện trên ảnh xám với biểu diễn ảnh dạng ma trận
|<image_4>|
Tuy nhiên ảnh màu có tới 3 channels red, green, blue nên khi biểu diễn ảnh dưới dạng tensor 3 chiều. Nên ta cũng sẽ định nghĩa kernel là 1 tensor 3 chiều kích thước k*k*3.
|<image_5>|
Hình 8.4: Phép tính convolution trên ảnh màu với k=3.
Ta định nghĩa kernel có cùng độ sâu (depth) với biểu diễn ảnh, rồi sau đó thực hiện di chuyển khối kernel tương tự như khi thực hiện trên ảnh xám.
|<image_6>|
Hình 8.5: Tensor X, W 3 chiều được viết dưới dạng 3 matrix.
Khi biểu diễn ma trận ta cần 2 chỉ số hàng và cột: i và j, thì khi biểu diễn ở dạng tensor 3 chiều cần thêm chỉ số độ sâu k. Nên chỉ số mỗi phần tử trong tensor là _x ijk_.
Nhận xét:
* Output Y của phép tính convolution trên ảnh màu là 1 matrix.
* Có 1 hệ số bias được cộng vào sau bước tính tổng các phần tử của phép tính element-wise
**Các quy tắc đối với padding và stride toàn hoàn tương tự như ở bài trước.**
Với mỗi kernel khác nhau ta sẽ học được những đặc trưng khác nhau của ảnh, nên trong mỗi convolutional layer ta sẽ dùng nhiều kernel để học được nhiều thuộc tính của ảnh. Vì mỗi kernel cho ra output là 1 matrix nên k kernel sẽ cho ra k output matrix. Ta kết hợp k output matrix này lại thành 1 tensor 3 chiều có chiều sâu k.
|<image_7>|
Hình 8.6: Thực hiện phép tính convolution trên ảnh màu.
|<image_8>|
Hình 8.7: Convolutional layer đầu tiên
Output của convolutional layer đầu tiên sẽ thành input của convolutional layer tiếp theo.
### Convolutional layer tổng quát
Giả sử input của 1 convolutional layer tổng quát là tensor kích thước H * W * D.
Kernel có kích thước F * F * D (kernel luôn có depth bằng depth của input và F là số lẻ), stride: S, padding: P.
Convolutional layer áp dụng K kernel.
=> Output của layer là tensor 3 chiều có kích thước: $\left( \frac{H - F + 2P}{S} + 1 \right)*\left( \frac{W - F + 2P}{S} + 1 \right)$∗ _K_
Lưu ý:
* Output của convolutional layer sẽ qua hàm non-linear activation function trước khi trở thành input của convolutional layer tiếp theo.
* Tổng số parameter của layer: Mỗi kernel có kích thước F*F*D và có 1 hệ số bias, nên tổng parameter của 1 kernel là F*F*D + 1. Mà convolutional layer áp dụng K kernel => Tổng số parameter trong layer này là K * (F*F*D + 1).
## Pooling layer
Pooling layer thường được dùng giữa các convolutional layer, để giảm kích thước dữ liệu nhưng vẫn giữ được các thuộc tính quan trọng. Việc giảm kích thước dữ liệu giúp giảm các phép tính toán trong model.
Bên cạnh đó, với phép pooling kích thước ảnh giảm, do đó lớp convolution học được các vùng có kích thước lớn hơn. Ví dụ như ảnh kích thước 224*224 qua pooling về 112*112 thì vùng 3*3 ở ảnh 112*112 tương ứng với vùng 6*6 ở ảnh ban đầu. Vì vậy qua các pooling thì kích thước ảnh nhỏ đi và convolutional layer sẽ học được các thuộc tính lớn hơn.
Gọi pooling size kích thước K*K. Input của pooling layer có kích thước H*W*D, ta tách ra làm D ma trận kích thước H*W. Với mỗi ma trận, trên vùng kích thước K*K trên ma trận ta tìm maximum hoặc average của dữ liệu rồi viết vào ma trận kết quả. Quy tắc về stride và padding áp dụng như phép tính convolution trên ảnh.
|<image_9>|
Hình 8.8: max pooling layer với size=(3,3), stride=1, padding=0
Nhưng hầu hết khi dùng pooling layer thì sẽ dùng size=(2,2), stride=2, padding=0. Khi đó output width và height của dữ liệu giảm đi một nửa, depth thì được giữ nguyên.
|<image_10>|
Hình 8.9: Sau pooling layer (2*2) [4]
Có 2 loại pooling layer phổ biến là: max pooling và average pooling.
|<image_11>|
Hình 8.10: Ví dụ về pooling layer
**Trong một số model người ta dùng convolutional layer với stride > 1 để giảm kích thước dữ liệu thay cho pooling layer.**
## Fully connected layer
Sau khi ảnh được truyền qua nhiều convolutional layer và pooling layer thì model đã học được tương đối các đặc điểm của ảnh (ví dụ mắt, mũi, khung mặt,...) thì tensor của output của layer cuối cùng, kích thước H*W*D, sẽ được chuyển về 1 vector kích thước (H*W*D, 1)
|<image_12>|
Sau đó ta dùng các fully connected layer để kết hợp các đặc điểm của ảnh để ra được output của model.
# Mạng VGG 16
VGG16 là mạng convolutional neural network được đề xuất bởi K. Simonyan and A. Zisserman, University of Oxford. Model sau khi train bởi mạng VGG16 đạt độ chính xác 92.7% top-5 test trong dữ liệu ImageNet gồm 14 triệu hình ảnh thuộc 1000 lớp khác nhau. Giờ áp dụng kiến thức ở trên để phân tích mạng VGG 16.
|<image_13>|
Hình 8.11: Kiến trúc VGG16 conv: convolutional layer, pool: pooling layer, fc: fully connected layer
Phân tích:
* Convolutional layer: kích thước 3*3, padding=1, stride=1. Tại sao không ghi stride, padding mà vẫn biết? Vì mặc định sẽ là stride=1 và padding để cho output cùng width và height với input.
* Pool/2 : max pooling layer với size 2*2
* 3*3 conv, 64: thì 64 là số kernel áp dụng trong layer đấy, hay depth của output của layer đấy.
* Càng các convolutional layer sau thì kích thước width, height càng giảm nhưng depth càng tăng. | |
# Public_182
# Tìm hiểu về DoS
## DoS là gì?
Đây là một thuật ngữ công nghệ, viết tắt của Denial of Service, có nghĩa là từ chối dịch vụ. Tấn công từ chối dịch vụ là một hình thức tấn công mạng nhằm làm cho một hệ thống (hoặc máy chủ) trở nên không khả dụng bằng cách gửi một lượng lớn yêu cầu vượt quá khả năng xử lý của hệ thống đó. Tin tặc thực hiện DoS bằng cách gửi các yêu cầu đến hệ thống mục tiêu, tạo áp lực lớn lên tài nguyên như băng thông, CPU, hoặc bộ nhớ. Điều này dẫn đến việc hệ thống không thể phản hồi yêu cầu từ người dùng, gây ra sự chậm trễ hoặc ngừng hoạt động hoàn toàn.
|<image_1>|
Trong một cuộc tấn công DoS, tin tặc thường sử dụng nhiều phương pháp lên hệ thống mục tiêu, bao gồm một số phương pháp phổ biến sau:
### Ping Floods: Tin tặc gửi một lượng lớn gói tin ping tới một máy chủ, làm cho máy chủ phải xử lý và phản hồi một cách không hiệu quả.
### SYN Floods: Tin tặc gửi các yêu cầu kết nối TCP mà không hoàn thành việc thiết lập kết nối, chiếm hết tài nguyên kết nối TCP của máy chủ.
### HTTP Floods: Gửi một lượng lớn yêu cầu HTTP đến một máy chủ web, gây ra hiện tượng quá tải và khiến cho máy chủ không thể phản hồi các yêu cầu từ người dùng hợp pháp.
### Smurf Attacks: Tin tặc gửi gói tin ICMP (Internet Control Message Protocol) với địa chỉ nguồn được làm giả, khiến cho các máy chủ trong mạng phản hồi tới một địa chỉ không tồn tại, tạo ra một lượng lớn thông tin phản hồi không mong muốn.
Sau khi bị tấn công DoS, hệ thống sẽ trở nên không còn khả dụng, gây thiệt hại nghiêm trọng đến hoạt động kinh doanh và uy tín của tổ chức hoặc doanh nghiệp bị tấn công.
## Mục đích của các cuộc tấn công DoS
Đối tượng tấn công của DoS luôn rất đa dạng, nhưng chủ yếu đều tập trung vào hệ thống máy chủ của các tổ chức, doanh nghiệp hay Chính phủ. Mục đích của DoS thường sẽ như sau:
### Gây gián đoạn và làm giảm hiệu suất: Cuộc tấn công DoS đều làm cho hệ thống hay dịch vụ trở nên không thể sử dụng được đối với người dùng. Việc này gây ra sự gián đoạn, chậm trễ và ngừng hoạt động, làm suy giảm hiệu suất của hệ thống bị tấn công.
### Đe doạ tiền chuộc: Tin tặc thực hiện tấn công DoS để đe dọa và ép doanh nghiệp phải trả tiền để khôi phục hoạt động bình thường của hệ thống.
### Tác động đến hoạt động kinh doanh và uy tín: Các trang web thương mại điện tử, dịch vụ giao dịch trực tuyến, hay các tổ chức kinh doanh trực tuyến đều có thể trở thành đối tượng của DoS, làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến doanh số bán hàng và uy tín của họ.
|<image_2>|
### Tấn công hệ thống Chính phủ hoặc tổ chức lớn: Đối với các tổ chức Chính phủ, DoS có thể được sử dụng như một phương tiện chiến tranh mạng để làm quá tải hệ thống của đối thủ.
### Tạo điều kiện cho các hành động khác: Cuộc tấn công DoS thường tạo cơ hội cho tin tặc thực hiện các hành động xấu khác như xâm nhập vào hệ thống, lợi dụng sự chậm trễ để truy cập thông tin quan trọng, thậm chí là xoá đi dữ liệu.
### Thử nghiệm và nghiên cứu: Một số cá nhân có thể tiến hành các cuộc tấn công DoS như một cách thử nghiệm, để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của hệ thống, kiểm tra tính ổn định và xác định các lỗ hổng bảo mật.
Vì những lí do trên, tin tặc đã thực hiện tấn công từ chối dịch vụ - DoS, và gây ra nhiều ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động hay độ uy tín của các tổ chức, doanh nghiệp chịu sự tấn công này.
## Cách hoạt động của DoS
Bước đầu tiên của cuộc tấn công DoS là lựa chọn mục tiêu, thường là máy chủ hoặc dịch vụ trực tuyến. Sau đó, tin tặc sẽ sử dụng các phương tiện như botnet (một mạng các máy tính bị nhiễm malware) để tạo ra lưu lượng truy cập giả mạo đến mục tiêu.
|<image_3>|
Quá trình tấn công diễn ra khi tin tặc gửi liên tục lưu lượng truy cập giả mạo đến hệ thống hoặc máy chủ. Khi lưu lượng truy cập giả mạo đổ vào hệ thống, nó tạo ra tình trạng quá tải, khiến cho hệ thống không thể xử lý được và dịch vụ trở nên không khả dụng. Tình trạng quá tải này có thể kéo dài từ vài giây đến nhiều ngày liền. Khi cuộc tấn công kết thúc, dịch vụ trực tuyến có thể được khôi phục, nhưng sẽ để lại hậu quả nghiêm trọng đối với doanh nghiệp, tổ chức chịu cuộc tấn công từ chối dịch vụ này.
## Tác hại của DoS
Tác hại của tấn công từ chối dịch vụ DoS là rất lớn và có tác động đáng kể đến các tổ chức và hệ thống mạng:
### Sập hệ thống và máy chủ: Cuộc tấn công DoS có thể làm sập hoặc làm gián đoạn hoạt động của hệ thống và máy chủ, dẫn đến việc người dùng không thể truy cập vào dịch vụ hoặc tài nguyên.
### Thiệt hại tài chính: Các doanh nghiệp chịu ảnh hưởng từ tấn công DoS thường phải tiêu tốn nhiều chi phí để khắc phục sự cố và nâng cấp bảo mật của hệ thống.
### Gián đoạn hoạt động kinh doanh: DoS gây ra mất kết nối mạng, dẫn đến gián đoạn hoạt động kinh doanh, làm suy giảm hiệu suất làm việc của nhân viên và gây ra nhiều rủi ro liên quan đến việc thực hiện các công việc.
|<image_4>|
### Mất uy tín với khách hàng: Việc không thể truy cập vào website hay dịch vụ trực tuyến có thể làm giảm uy tín của doanh nghiệp trong mắt khách hàng. Nếu sự cố kéo dài, có thể làm doanh nghiệp mất đi lượng khách của mình.
### Hình thành lỗ hổng bảo mật: Sau khi bị tấn công, việc tập trung vào việc khôi phục lại trang web và dịch vụ sẽ được ưu tiên. Trong quá trình khôi phục này, hệ thống bảo mật thường bị tạm ngừng hoạt động và các lỗ hổng bảo mật chưa được vá kịp thời, tạo điều kiện thuận lợi cho hacker quay lại tấn công trang web với các phương thức khác.
### Thất thoát doanh thu và dữ liệu: Ngoài thiệt hại tài chính trực tiếp, DoS cũng có thể dẫn đến mất mát tiền bạc do không thể thực hiện các giao dịch kinh doanh quan trọng, và còn có thể làm mất các dữ liệu quan trọng của tổ chức.
Nhìn chung, bất kỳ ai cũng đều có thể trở thành nạn nhân của cuộc tấn công từ chối dịch vụ DoS hay DDoS – tấn công từ chối dịch vụ phân tán, và để có thể bảo vệ được hệ thống của mình, các tổ chức hay doanh nghiệp cần phải thực hiện những biện pháp bảo mật hiệu quả, giúp giảm thiểu tối đa tác hại từ DoS.
# Phân biệt DoS và DDoS
Bên cạnh DoS thì DDoS cũng chính là một hình thức tấn công mạng nguy hiểm mà bạn nên lưu ý tới. Về cơ bản, DoS và DDoS đều là những hình thức tấn công dịch vụ, nhưng DDoS khác ở điểm nó có thể được phân tán từ nhiều dải IP khác nhau, khiến người bị tấn công khó phát hiện để ngăn chặn. Để có thể phân biệt được hai thuật ngữ trên, bạn có thể theo dõi bảng dưới đây:
<table>
<colgroup>
<col/>
<col/>
<col/>
</colgroup>
<thead>
<tr>
<th><strong>Đặc điểm</strong></th>
<th><strong>DoS</strong></th>
<th><strong>DDoS</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Tên</td>
<td>Tấn công từ chối dịch vụ.</td>
<td>Tấn công từ chối dịch vụ phân tán.</td>
</tr>
<tr>
<td>Số lượng hệ thống tấn công</td>
<td>Chỉ sử dụng một hệ thống để nhắm vào mục tiêu cụ thể.</td>
<td>Sử dụng nhiều hệ thống hoặc một mạng lưới các thiết bị đã bị nhiễm
malware để tấn công mục tiêu.</td>
</tr>
<tr>
<td>Vị trí gửi gói dữ liệu</td>
<td>Gửi gói tin tới mục tiêu từ một nguồn duy nhất.</td>
<td>Gửi gói tin từ nhiều nguồn khác nhau, có thể từ hàng trăm hoặc thậm
chí hàng ngàn địa chỉ IP khác nhau.</td>
</tr>
<tr>
<td>Số lượng thiết bị tấn công</td>
<td>Chỉ một thiết bị duy nhất.</td>
<td>Có nhiều thiết bị đồng thời tham gia vào cuộc tấn công.</td>
</tr>
<tr>
<td>Tốc độ tấn công</td>
<td>Tốc độ tấn công thấp hơn so với DDoS do tập trung từ một nguồn duy
nhất.</td>
<td>Có tốc độ tấn công cao hơn do sử dụng nhiều nguồn tấn công cùng một
lúc.</td>
</tr>
<tr>
<td>Khả năng bị ngăn chặn</td>
<td>Có thể dễ dàng hơn để phát hiện và ngăn chặn.</td>
<td>Khó khăn hơn để ngăn chặn vì sự phân tán của nhiều nguồn tấn công
khác nhau.</td>
</tr>
<tr>
<td>Khă năng bị theo dõi</td>
<td>Dễ theo dõi hơn vì số lượng hệ thống tham gia ít hơn.</td>
<td>Khó để theo dõi và xác định nguồn tấn công vì được phân tán từ nhiều
nguồn.</td>
</tr>
<tr>
<td>Lưu lượng truy cập đến mạng mục tiêu</td>
<td>Gửi lưu lượng truy cập nhất định đến mạng của mục tiêu.</td>
<td>Gửi lưu lượng truy cập lớn đến mạng mục tiêu, gây quá tải và làm
ngừng hoạt động hệ thống.</td>
</tr>
<tr>
<td>Phương pháp tấn công điển hình</td>
<td><p>1. Tấn công tràn bộ đệm</p>
<p>2. Tấn công Ping of Death hoặc ICMP flood</p>
<p>3. Tấn công Teardrop Attack.</p></td>
<td><p>1. Tấn công amplification (khuếch đại)</p>
<p>2. Phân mảnh dữ liệu (Fragmentation Attack)</p>
<p>3. Khai thác lỗ hổng trong ứng dụng (Application Layer
Attack).</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
# Giải pháp phòng chống DoS và DDoS
Sau khi đã tìm hiểu qua tác hại của DoS là gì, cách thức hoạt động của hình thức tấn công từ chối dịch vụ này và phân biệt DoS với DDoS, tiếp theo hãy cùng tham khảo qua một số phương pháp giúp phòng chống tấn công mạng DoS và DDoS:
## Cài đặt và duy trì phần mềm diệt virus
Đảm bảo cài đặt và duy trì phần mềm diệt virus hiện đại để ngăn chặn vi-rút và phần mềm độc hại truyền qua mạng, từ đó giảm thiểu nguy cơ bị lợi dụng để thực hiện các cuộc tấn công.
|<image_5>|
## Cài đặt tường lửa và cấu hình hạn chế truy cập
Sử dụng tường lửa và cấu hình nó để giới hạn lưu lượng truy cập vào và ra từ máy tính của bạn.
Thiết lập các quy tắc tường lửa chặt chẽ để từ chối hoặc hạn chế lưu lượng truy cập không mong muốn.
## Thực hiện biện pháp bảo mật cho địa chỉ email và bộ lọc thư điện tử
### Áp dụng biện pháp bảo mật để không phân phối địa chỉ email một cách rộng rãi, tránh việc tiếp nhận các email từ nguồn không xác định hoặc không tin cậy.
### Sử dụng các bộ lọc thư điện tử để quản lý lưu lượng truy cập không mong muốn và ngăn chặn email chứa các đính kèm hay nội dung độc hại.
Về cơ bản, để ngăn chặn toàn bộ DoS và DDoS là điều không thể, nhưng việc thực hiện các phương pháp trên cũng sẽ làm giảm bớt một phần tác hại từ các cuộc tấn công từ chối dịch vụ. | |
# Public_056
Như đã trình bày trong Chương 1, một kiểu dữ liệu trừu tượng (ADTs) được xác định khi ta xây dựng đầy đủ hai phần: cấu trúc dữ liệu cùng các phép toán trên cấu trúc dữ liệu đó. Nội dung của chương này trình bày ba kiểu dữ liệu trừu tượng quan trọng đó là danh sách liên kết, ngăn xếp và hàng đợi. Mỗi kiểu dữ liệu trừu tượng được xây dựng giải quyết lớp các vấn đề cụ thể của khoa học máy tính. Đối với người học, mỗi cấu trúc dữ liệu trừu tượng cần làm chủ được bốn điểm quan trọng sau:
* Định nghĩa cấu trúc dữ liệu ADTs.
* Biểu diễn cấu trúc dữ liệu ADTs.
* Thao tác (phép toán) trên cấu trúc dữ liệu ADTs.
* Ứng dụng của cấu trúc dữ liệu ADTs.
# Danh sách liên kết đơn (Single Linked List)
Như ta đã biết mảng ( _array_ ) là tập có thứ tự các phần tử có cùng chung một kiểu dữ liệu và được tổ chức liên tục nhau trong bộ nhớ. Ưu điểm lớn nhất của mảng là đơn giản và xử lý nhanh nhờ cơ chế truy cập phần tử trực tiếp vào các phần tử của mảng. Hạn chế lớn nhất của mảng là số lượng phần tử không thay đổi gây nên hiện tượng thừa bộ nhớ trong một số trường hợp và thiếu bộ nhớ trong một số trường hợp khác. Đối với một số bài toán có dữ liệu lớn, nhiều khi ta không đủ không gian nhớ tự do liên tục để cấp phát cho mảng. Để khắc phục hạn chế này ta có thể xây dựng kiểu dữ liệu danh sách liên kết đơn được định nghĩa, biểu diễn và thao tác như dưới đây.
## Định nghĩa danh sách liên kết đơn
Tập hợp các node thông tin được tổ chức rời rạc trong bộ nhớ. Trong đó, mỗi node gồm có hai thành phần:
* Thành phần dữ liệu ( _data_ ): dùng để lưu trữ thông tin của node.
* Thành phần con trỏ ( _pointer_ ): dùng để liên kết với node dữ liệu tiếp theo.
## Biểu diễn danh sách liên kết đơn
Để biểu diễn danh sách liên kết đơn ta sử dụng phương pháp định nghĩa cấu trúc tự trỏ của các ngôn ngữ lập trình. Giả sử thành phần thông tin của mỗi node được định nghĩa như một cấu trúc Item như sau:
struct Item {
<Kiểu 1> <Thành viên 1>;
<Kiểu 2> <Thành viên 2>;
……………………………;
<Kiểu N> <Thành viên N>;
};
Khi đó, danh sách liên kết đơn được định nghĩa như sau: struct node {
Item infor; // _Thành phần thông tin của node;_
struct node *next; // _thành phần con trỏ của node_
} *Start; // _Start là một danh sách liên kết đơn_
|<image_1>|
**Hình 3.1. Biểu diễn danh sách liên kết đơn**
## Thao tác trên danh sách liên kết đơn
Các thao tác trên danh sách liên kết đơn bao gồm:
* Tạo node rời rạc có giá trị value cho danh sách liên kết đơn
* Thêm một node vào đầu danh sách liên kết đơn.
* Thêm một node vào cuối danh sách liên kết đơn.
* Thêm node vào vị trí xác định trong danh sách liên kết đơn.
* Loại node trong sách liên kết đơn.
* Tìm node trong sách liên kết đơn.
* Sắp xếp node trong danh sách liên kết đơn.
* Sửa đổi nội dung node trong sách liên kết đơn.
* Đảo ngược các node trong danh sách liên kết đơn.
* Duyệt các node của danh sách liên kết đơn.
Để đơn giản, ta xem thành phần thông tin của node (Item) là một số nguyên. Khi đó, các thao tác trên danh sách liên kết đơn ta định nghĩa một lớp các thao tác như sau:
struct node { // _biểu diễn node_
int info; // _thành phần thông tin của node_
struct node *next; // _thành phần con trỏ của node_
}*start; // _danh sách liên kết đơn: *start._
class single_linked_list { // _biểu diễn lớp danh sách liên kết đơn_
public:
node* create_node(int);// _Tạo một node cho danh sách liên kết đơn_
void insert_begin(); // _thêm node vào đầu DSLKĐ_
void insert_pos(); // _thêm node tại vị trí cụ thể trên DSLKĐ_
void insert_last(); // _thêm node vào cuối DSLKĐ_
void delete_pos(); // _loại node tại vị trí cho trước trên DSLKĐ_
void sort(); // _sắp xếp nội dung các node theo thứ tự tăng dần_
void search(); // _tìm kiếm node trên DSLKĐ_
void update(); // _sửa đổi thông tin của node trên DSLKĐ_
void reverse(); // _đảo ngược danh sách liên kết đơn_
void display(); // _hiển thị nội dung DSLKĐ_
single_linked_list(){// _constructor của lớp single linked list_. start = NULL;// _chú ý start là biến toàn cục_
}
};
**Thao tác:** _tạo một node rời rạc có giá trị value cho DSLKĐ_ **.**
node *single_linked_list::create_node(int value){
struct node *temp; // _khai báo hai con trỏ node *temp_ temp = new(struct node); // _cấp phát miền nhớ cho temp_ if (temp == NULL){ // _nếu không đủ không gian nhớ_
cout<<“ _không đủ bộ nhớ để cấp phát_ "<<endl; return 0;
else {
temp->info = value;// _thiết lập thông tin cho node temp_
temp->next = NULL; // _thiết lập liên kết cho node temp_
return temp;// _trả lại node temp đã được thiết lập_
}
}
**Thao tác: _thêm node vào đầu DSLKĐ_.**
void single_linked_list::insert_begin(){ // _chèn node vào đầu DSLKĐ_
int value; cout<<“Nhập giá trị node:"; cin>>value; // _giá trị node cần chèn_
struct node *temp, *p; // _sử dụng hai con trỏ temp và p_
temp = create_node(value);// _tạo một node rời rạc có giá trị value_
if (start == NULL){ // _nếu danh sách liên kết rỗng_
start = temp; // _danh sách liên kết chính là node temp_
start->next = NULL; // _không có liêt kết với node khác_
}
else { // _nếu danh sách không rỗng_
p = start; // _p trỏ đến node đầu của start_
start = temp; // _node temp trở thành node đầu tiên của start_
start->next = p;// _các node còn lại chính là p_
}
}
Hình 3.2. dưới đây mô tả phép thêm node vào đầu danh sách liên kết đơn.
|<image_2>|
**Hình 3.2. Thêm node vào đầu danh sách liên kết đơn**
**Thao tác thêm node vào cuối danh sách liên kết đơn** :
void single_linked_list::insert_last() **{** // _thêm node vào cuối DSLKĐ_
int value;
cout<<“Nhập giá trị cho node: ";cin>>value; // _nhập giá trị node_
struct node *temp, *s; // _sử dung hai con trỏ temp và s_
temp = create_node(value);// _tạo node rời rạc có giá trị value_
if(start==NULL) {// _trường hợp DSLKĐ rỗng_
start = temp;
temp->next=NULL;
}
s = start; // _s trỏ đến node đầu danh sách_
while (s->next != NULL){ // _di chuyển s đến node cuối cùng_
s = s->next;
}
temp->next = NULL; // _temp không chỏ đi đâu nữa_ s->next = temp; // _thiết lập liên kết cho s_ cout<<“ _Hoàn thành thêm node vào cuối_ "<<endl;
}
|<image_3>|
**Hình 3.3. Thêm node vào cuối danh sách liên kết đơn**
**Thao tác thêm node vào vị trí pos của danh sách liên kết đơn** :
void single_linked_list::insert_pos() **{** // _thêm node vào vị trí pos_
int value, pos, counter = 0; cout<<"Nhap gia tri node:";cin>>value; struct node *temp, *s, *ptr; // _sử dụng ba con trỏ node_
temp = create_node(value);// _tạo node rời rạc có giá trị value_
cout<<“Nhập vị trí node cần thêm: ";cin>>pos; int i; s = start; // _s trỏ đến node đầu tiên_
while (s != NULL){ // _đếm số node của DSLKĐ_
s = s->next; counter++;
}
if (counter==0) {// _trường hợp DSLK đơn rỗng_
cout<<”Danh sách rỗng”; return;
}
if (pos == 1){ // _nếu pos là vị trí đầu tiên_
if (start == NULL){ // _trường hợp DSLKĐ rỗng_
start = temp; start->next = NULL;
}
else { // _thêm node temp vào đầu DSLKĐ_
ptr = start; start = temp; start->next = ptr;
}
}
else if (pos > 1 && pos <= counter){ // _trường hợp pos hợp lệ_
s = start; // _s trỏ đến node đầu tiên_
for (i = 1; i < pos; i++){ // _di chuyển đến node pos-1_
ptr = s; s = s->next;
}
ptr->next = temp; temp->next = s; // _thiết lập liên kết cho node_
}
else { cout<<“ _Vượt quá giới hạn DSLKĐ_ "<<endl; }
}
|<image_4>|
**Hình 3.4. Thêm node vào vị trí pos**
**Thao tác loại node tại vị trí pos** :
void single_linked_list::delete_pos() **{** // _loại node ở vị trí pos_
int pos, i, counter = 0;
if (start == NULL){ // _nếu danh sách liê kết đơn rỗng_
cout<<“Không thực hiện được"<<endl; return;
}
cout<<“ _Vị trí cần loại bỏ_ :";cin>>pos;
struct node *s, *ptr; s = start; // _s trỏ đến đầu danh sách_
if (pos == 1){// _nếu vị trí loại bỏ là node đầu tiên_
start = s->next; s->next=NULL; free(s);}
else {
while (s != NULL) { // _đếm số node của DSLKĐ_
s = s->next; counter++;}
if (pos > 0 && pos <= counter){ // _nếu vị trí pos hợp lệ_
s = start;// _s trỏ đến node đầu của danh sách_
for (i = 1;i < pos; i++){ // _di chuyển đến vị trí pos-1_
ptr = s; s = s->next;
}
ptr->next = s->next; // _thiết lập liên kết cho node_
}
else { cout<<"Vi tri ngoai danh sach"<<endl; } free(s); // _giải phóng s_
cout<<"Node da bi loai bo"<<endl;
}
}
|<image_5>|
**Hình 3.5. Thao tác loại node ở vị trí pos**
**Thao tác sửa đổi nội dung của node** :
void single_linked_list::update() **{** // _sửa đổi thông tin của node_
int value, pos, i;
if (start == NULL){ // _nếu danh sách LKĐ rỗng_
cout<<“ _Không thực hiện được_ "<<endl; return;
}
cout<<“Nhập vị trí node cần sửa:";cin>>pos; cout<<“ _Giá trị mới của node_ :";cin>>value; struct node *s, *ptr; // _sử dụng hai con trỏ s và ptr_ s = start; // _s trỏ đến node đầu tiên_
if (pos == 1) { start->info = value;} // _sửa luôn node đầu tiên_
else { // _nếu pos không phải là node đầu tiên_
for (i = 0;i < pos - 1;i++){// _chuyển s đến vị trí pos-1_
if (s == NULL){// _Nếu s là node cuối cùng_
cout<<"Vị trí "<<pos<<" _không hợp lệ_ “; return;
}
s = s->next;
}
s->info = value; // _Sửa đổi thông tin cho node_
}
cout<<“ _Hoàn thành việc sửa đổi_ "<<endl;
}
**Thao tác duyệt danh sách liên kết đơn** :
void single_linked_list::display() **{** // _hiển thị nội dung DSLKĐ_
struct node *temp; // _sử dụng một con trỏ temp_
if (start == NULL){ // _nếu danh sách rỗng_ cout<<“ _Có gì đâu mà hiển thị_ "<<endl; return;
}
temp = start; // _temp trỏ đến node đầu trong DSLKĐ_
cout<<“ _Nội dung DSLKĐ_ : "<<endl;
while (temp != NULL) { // _lặp cho đến node cuối cùng_ cout<<temp->info<<"->"; // _hiển thị thông tin node_ temp = temp->next; // _di chuyển đến node tiếp theo_
}
cout<<" _NULL_ "<<endl; // _node cuối cùng là NULL_
}
**Thao tác tìm node trong danh sách liên kết đơn** :
_**void single_linked_list::search(){**_ // _Tìm kiếm node_
int value, pos = 0; bool flag = false;
if (start == NULL){// _nếu danh sách rỗng_ cout<<“ _ta không có gì để tìm_ "<<endl; return;
}
cout<<“ _Nội dung node cần tìm_ :";cin>>value; struct node *s; s = start;// _s trỏ đến đầu danh sách_ while (s != NULL){ pos++;
if (s->info == value){// _Nếu s- >infor là value_
flag = true;
cout<<“ _Tìm thấy_ "<<value<<" _tại vị trí_ "<<pos<<endl;
}
s = s->next;
}
if (!flag) {// _đến cuối vẫn không thấy_
cout<<“ _Giá trị_ "<<value<<“ _không tồn tại_ "<<endl;
}
}
**Thao tác sắp xếp các node trong danh sách liên kết đơn** : void single_linked_list::sort() **{** // _sắp xếp theo nội dung các node_
struct node *ptr, *s; // _sử dụng hai con trỏ ptr và s_
int value; // _giá trị trung gian_
if (start == NULL){// _nếu danh sách rỗng_ cout<<“ _không có gì để sắp xếp_ "<<endl; return;
}
ptr = start;// _ptr trỏ đến node đầu danh sách_
while (ptr != NULL){ // _lặp trong khi ptr khác rỗng_
for (s = ptr->next; s !=NULL; s = s->next){ // _s là node tiếp theo_
if (ptr->info > s->info){// _nếu điều này xảy ra_
value = ptr->info;// _tráo đổi nội dung hai node_
ptr->info = s->info; s->info = value;
}
}
ptr = ptr->next;
}
}
**Thao tác đảo ngược các node của DSLKĐ** :
void single_linked_list::reverse() **{** // _đảo ngược danh sách_
struct node *ptr1, *ptr2, *ptr3; // _sử dụng ba con trỏ node_
if (start == NULL) {// _Nếu danh sách rỗng_
cout<<“ _ta không cần đảo_ "<<endl; return;
}
if (start->next == NULL){//Nếu danh sách chỉ có một node cout<<“ _đảo ngược là chính nó_ "<<endl; return;
}
ptr1 = start; // _ptr1 trỏ đến node đầu tiên_
ptr2 = ptr1->next;// _ptr2 trỏ đến node kế tiếp của ptr1_ ptr3 = ptr2->next;// _ptr3 trỏ đến nod kế tiếp của ptr2_ ptr1->next = NULL;// _Ngắt liên kết ptr1_
ptr2->next = ptr1;// _node ptr2 bây giờ đứng trước node ptr1_
while (ptr3 != NULL){// _Lặp nếu ptr3 khác rỗng_ ptr1 = ptr2; // _ptr1 lại bắt đầu tại vị trí ptr2_ ptr2 = ptr3; // _ptr2 bắt đầu tại vị trí ptr3_
ptr3 = ptr3->next; // _ptr3 trỏ đến node kế tiếp_
ptr2->next = ptr1; // _Thiết lập liên kết cho ptr2_
}
start = ptr2; // _node đầu tiên bây giờ là ptr2_
}
**//Chương trình cài đặt các thao tác trên danh sách liên kết đơn:**
#include<iostream> using namespace std;
struct node { // _biểu diễn danh sách liên kết đơn_
int info; // _thành phần thông tin_
struct node *next; // _thành phần liên kết_
}*start;
class single_linked_list { // _biểu diễn lớp single_linked_list_
public:
node* create_node(int);// _tạo node rời rạc có giá trị value_
void insert_begin();// _thêm node vào đầu danh sách liên kết đơn_
void insert_pos();// _thêm node vào vị trí pos trong danh sách liên kết đơn_
void insert_last();// _thêm node vào cuối danh sách liên kết đơn_ void delete_pos();// _loại node tại vị trí pos của sách liên kết đơn_ void sort();// _sắp xếp theo giá trị node cho danh sách liên kết đơn_ void search();// _tìm node trong danh sách liên kết đơn_
void update(); // _cập nhật thông tin cho node_
void reverse(); // _đảo ngược các node trong danh sách liên kết đơn_ void display(); // _duyệt danh sách liên kết đơn_ single_linked_list(){// _constructor của lớp_
start = NULL;
}
}; | |
# Public_507
<table style="width:100%;">
<colgroup>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
</colgroup>
<thead>
<tr>
<th><strong>TT</strong></th>
<th><strong>Tên vật liệu</strong></th>
<th><p><strong>Điện trở suất ρ</strong></p>
<p><strong>Ωmm<sup>2</sup>/m</strong></p></th>
<th><strong>Hệ số nhiệt α</strong></th>
<th><p><strong>Nhiệt độ nóng chảy</strong></p>
<p><strong>t<sup>0</sup>C</strong></p></th>
<th><strong>Phạm vi ứng dụng</strong></th>
<th><strong>Ghi chú</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>1</td>
<td><p><strong>Đồng đỏ hay đồng kỹ thuật</strong></p>
<p>|<image_1>|</p></td>
<td>0,0175</td>
<td>0,004</td>
<td>1080</td>
<td>Chủ yếu dùng làm dây dẫn</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="4">2</td>
<td rowspan="4"><p><strong>Đồng thau</strong></p>
<p>|<image_2>|</p></td>
<td rowspan="4">(0,03 - 0,06)</td>
<td rowspan="4">0,002</td>
<td rowspan="4">900</td>
<td><ul>
<li><p>Các lá tiếp xúc</p></li>
</ul></td>
<td rowspan="4"></td>
</tr>
<tr>
<td><ul>
<li><p>Các</p></li>
<li><p>đầu nối dây</p></li>
</ul></td>
</tr>
<tr>
<td><ul>
<li><p>- Làm dây dẫn điện</p></li>
</ul></td>
</tr>
<tr>
<td><ul>
<li><p>Làm lá nhôm trong tụ xoay</p></li>
</ul></td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2">3</td>
<td rowspan="2">|<image_3>|<strong>Nhôm</strong></td>
<td rowspan="2">0,028</td>
<td rowspan="2">0,0049</td>
<td rowspan="2">660</td>
<td rowspan="2"></td>
<td>Bị ôxyt hoá nhanh, tạo thành lớp bảo vệ, nên khó hàn, khó ăn
mòn</td>
</tr>
<tr>
<td><p>Bị hơi</p>
<p>nước mặn ăn mòn</p></td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td><p><strong>Bạc</strong></p>
<p>|<image_4>|</p></td>
<td></td>
<td></td>
<td>960</td>
<td>Mạ vỏ ngoài dây dẫn để sử dụng hiệu ứng mặt ngoài trong lĩnh vực
siêu cao tần</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>5</td>
<td><p><strong>Nicken</strong></p>
<p>|<image_5>|</p></td>
<td>0,07</td>
<td>0,006</td>
<td>1450</td>
<td><p>Mạ vỏ ngoài dây dẫn để sử dụng hiệu ứng mặt ngoài trong lĩnh vực
siêu cao</p>
<p>tần</p></td>
<td>Có giá thành rẻ hơn bạc</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2">6</td>
<td rowspan="2"><p><strong>Thiếc</strong></p>
<p>|<image_6>|</p></td>
<td rowspan="2">0,115</td>
<td rowspan="2">0,0012</td>
<td rowspan="2">230</td>
<td>Hàn dây dẫn.</td>
<td rowspan="2">Chất hàn dùng để hàn trong khi lắp ráp linh kiện điện
tử</td>
</tr>
<tr>
<td>Hợp kim thiếc và chì có nhiệt độ nóng chảy thấp hơn nhiệt độ nóng
chảy của từng kim loại thiếc và chì...</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="3">7</td>
<td rowspan="3"><p><strong>Chì</strong></p>
<p>|<image_7>|</p></td>
<td rowspan="3">0,21</td>
<td rowspan="3">0,004</td>
<td rowspan="3">330</td>
<td>Cầu chì bảo vệ quá dòng</td>
<td rowspan="3">Dùng làm chất hàn (xem phần trên)</td>
</tr>
<tr>
<td><p>Vỏ bọc</p>
<p>cáp chôn</p></td>
</tr>
<tr>
<td>Dùng trong Acqui chì</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2">8</td>
<td rowspan="2"><p><strong>Sắt</strong></p>
<p>|<image_8>|</p></td>
<td rowspan="2">0,098</td>
<td rowspan="2">0,0062</td>
<td rowspan="2">1520</td>
<td><p>Dây sắt mạ kẽm làm dây</p>
<p>dẫn với tải nhẹ</p></td>
<td rowspan="2"><p>Dây sắt mạ kẽm giá thành hạ hơn dây đồng</p>
<p>Dây lưỡng kim</p>
<p>dẫn điện gần như dây đồng do có hiệu ứng mặt ngoài</p></td>
</tr>
<tr>
<td>Dây lưỡng kim gồm lõi sắt vỏ bọc đồng làm dây dẫn chịu lực cơ học
lớn</td>
</tr>
</tbody>
</table> | |
# Public_038
# Giới thiệu
Mô hình RNN ra đời để xử lý các dữ liệu dạng chuỗi (sequence) như text, video.
|<image_1>|
Hình 19.1: Các dạng bài toán RNN
Bài toán RNN được phân làm một số dạng:
* **One to one** : mẫu bài toán cho Neural Network (NN) và Convolutional Neural Network (CNN), 1 input và 1 output, ví dụ với bài toán phân loại ảnh MNIST input là ảnh và output ảnh đấy là số nào.
* **One to many** : bài toán có 1 input nhưng nhiều output, ví dụ với bài toán caption cho ảnh, input là 1 ảnh nhưng output là nhiều chữ mô tả cho ảnh đấy, dưới dạng một câu.
* **Many to one** : bài toán có nhiều input nhưng chỉ có 1 output, ví dụ bài toán phân loại hành động trong video, input là nhiều ảnh (frame) tách ra từ video, output là hành động trong video.
* **Many to many** : bài toán có nhiều input và nhiều output, ví dụ bài toán dịch từ tiếng anh sang tiếng việt, input là 1 câu gồm nhiều chữ: "I love Vietnam" và output cũng là 1 câu gồm nhiều chữ "Tôi yêu Việt Nam". Để ý là độ dài sequence của input và output có thể khác nhau.
Mô hình sequence to sequence (seq2seq) sinh ra để giải quyết bài toán many to many và rất thành công trong các bài toán: dịch, tóm tắt đoạn văn. Bài này mình sẽ cùng tìm hiểu về mô hình seq2seq với bài toán dịch từ tiếng anh sang tiếng việt.
# Mô hình seq2seq
Input của mô hình seq2seq là một câu tiếng anh và output là câu dịch tiếng việt tương ứng, độ dài hai câu này có thể khác nhau. Ví dụ: input: I love teaching -> output: Tôi thích dạy học, input 1 câu 3 từ, output 1 câu 4 từ.
|<image_2>|
Hình 19.2: Seq2seq model
Mô hình seq2seq gồm 2 thành phần là encoder và decoder.
|<image_3>|
Hình 19.3: Seq2seq model
Encoder nhận input là câu tiếng anh và output ra context vector, còn decoder nhận input là context vector và output ra câu tiếng việt tương ứng. Phần encoder sử dụng mô hình RNN (nói là mô hình RNN nhưng có thể là các mô hình cải tiến như GRU, LSTM) và context vector được dùng là hidden states ở node cuối cùng. Phần decoder cũng là một mô hình RNN với _s_ 0 chính là context vector rồi dần dần sinh ra các từ ở câu dịch.
Phần decoder này giống với bài toán image captioning. Ở bài image captioning mình cũng cho ảnh qua pre-trained model để lấy được embedding vector, sau đó cho embedding vector làm _s_ 0 của mô hình RNN rồi sinh ta caption tương ứng với ảnh.
Bài trước mình đã biết model RNN chỉ nhận input dạng vector nên dữ liệu ảnh (từ) sẽ được encode về dạng vector trước khi cho vào model.
|<image_4>|
Hình 19.4: Mô hình encoder
Các từ trong câu tiếng anh sẽ được embedding thành vector và cho vào mô hình RNN, hidden state ở node cuối cùng sẽ được dùng làm context vector. Về mặt lý thuyết thì context vector sẽ mang đủ thông tin của câu tiếng anh cần dịch và sẽ được làm input cho decoder.
|<image_5>|
Hình 19.5: Mô hình decoder
2 tag <START> và <END> được thêm vào câu output để chỉ từ bắt đầu và kết thúc của câu dịch. Mô hình decoder nhận input là context vector. Ở node đầu tiên context vector và tag <START> sẽ output ra chữ đầu tiên trong câu dịch, rồi tiếp tục mô hình sinh chữ tiếp theo cho đến khi gặp tag <END> hoặc đến max_length của câu output thì dừng lại.
**Vấn đề** : Mô hình seq2seq encode cả câu tiếng anh thành 1 context vector, rồi dùng context vector để sinh ra các từ trong câu dịch tương ứng tiếng Việt. Như vậy khi câu dài thì rất khó cho decoder chỉ dùng 1 context vector có thể sinh ra được câu output chuẩn. Thêm vào đó các mô hình RNN đều bị mất ít nhiều thông tin ở các node ở xa nên bản thân context vector cũng khó để học được thông tin ở các từ ở phần đầu của encoder.
=> Cần có cơ chế để lấy được thông tin các từ ở input cho mỗi từ cần dự đoán ở output thay vì chỉ dựa vào context vector => **Attention** ra đời.
# Cơ chế attention
## Motivation
Attention tiếng anh nghĩa là chú ý, hay tập trung. Khi dịch ở mỗi từ tiếng việt ta cần chú ý đến 1 vài từ tiếng anh ở input, hay nói cách khác là có 1 vài từ ở input có ảnh hưởng lớn hơn để dịch từ đấy.
|<image_6>|
Hình 19.6: Dịch tiếng anh sang tiếng việt, độ quan trọng các từ khi dịch
Ta thấy từ I có trọng số ảnh hưởng lớn tới việc dịch từ tôi, hay từ teaching có ảnh hưởng nhiều tới việc dịch từ dạy và từ học.
=> Do đó khi dịch mỗi từ ta cần chú ý đến các từ ở câu input tiếng anh và đánh trọng số khác nhau cho các từ để dịch chuẩn hơn.
## Cách hoạt động
Attention sẽ định nghĩa ra 3 thành phần query, key, value.
|<image_7>|
Hình 19.7: Các thành phần attention
Query (q) lấy thông tin từ từ tiếp theo cần dịch (ví dụ từ dạy). Mỗi từ trong câu input tiếng anh sẽ cho ra 2 thành phần tương ứng là key và value, từ thứ i kí hiệu là _k i_, _v i_.
Mỗi bộ q, _k i _qua hàm _α_ sẽ cho ra _a i _tương ứng, _a i _chính là độ ảnh hưởng của từ thứ i trong input lên từ cần dự đoán. Sau đó các giá trị _a i _được normalize theo hàm softmax được _b i_.
|<image_8>|
Hình 19.8: Các thành phần attention
Cuối cùng các giá trị _v i _được tính tổng lại theo hệ số _b i_, output = ∑ _b i _∗ _v i_, trong đó N là số từ trong câu input. Việc normalize các giá trị _a i _giúp output cùng scale với các giá trị value.
|<image_9>|
Hình 19.9: Các bước trong attention
Ở phần encoder, thông thường mỗi từ ở input thì hidden state ở mỗi node được lấy làm cả giá trị key và value của từ đấy. Ở phần decoder, ở node 1 gọi input là _x_ 1, output _y_ 1 và hidden state _s_ 1; ở node 2 gọi input là _x_ 2, output _y_ 2. Query là hidden state của node trước của node cần dự đoán từ tiếp theo ( _s_ 1). Các bước thực hiện:
* Tính score: _a i _= _α_ ( _q,k i_)
* Normalize score: _b i_
* Tính output: output_attention = ∑ _b i _∗ _v i_
* Sau đó kết hợp hidden state ở node trước _s_ 1, input node hiện tại _x_ 2 và giá trị output_attention để dự đoán từ tiếp theo _y_ 2.
|<image_10>|
Hình 19.10: Một số hàm _α_ hay được sử dụng
Nhận xét: Cơ chế attention không chỉ dùng context vector mà còn sử dụng hidden state ở từng từ trong input với trọng số ảnh hưởng tương ứng, nên việc dự đoán từ tiếp theo sẽ tốt hơn cũng như không sợ tình trạng từ ở xa bị mất thông tin ở context vector.
Ngoài ra các mô hình deep learning hay bị nói là hộp đen (black box) vì mô hình không giải thích được, attention phần nào giúp visualize được kết quả dự đoán, ví dụ từ nào ở output ảnh hưởng nhiều bởi từ nào trong input. Do đó model học được quan hệ giữa các từ trong input và output để đưa ra kết quả dự đoán.
Lúc đầu cơ chế attention được dùng trong bài toán seq2seq, về sau do ý tưởng attention quá hay nên được dùng trong rất nhiều bài toán khác, ví dụ như trong CNN người ta dùng cơ chế attention để xem pixel nào quan trọng đến việc dự đoán, feature map nào quan trọng hơn trong CNN layer,.. Giống như resnet, attention cũng là 1 đột phá trong deep learning. Mọi người để ý thì các mô hình mới hiện tại đều sử dụng cơ chế attention. | |
# Public_095
# Giới thiệu
Terraforming là quá trình **cải tạo khí hậu, bề mặt và sinh quyển của một hành tinh** để biến nó trở nên giống Trái Đất, đủ điều kiện cho sự sống của con người và các loài sinh vật khác. Trong số các hành tinh của Hệ Mặt Trời, **Sao Hỏa** được coi là ứng viên tiềm năng nhất vì có ngày dài tương tự Trái Đất, sự hiện diện của nước đóng băng và bầu khí quyển mỏng nhưng giàu CO₂ – yếu tố quan trọng cho việc tạo hiệu ứng nhà kính.
Ý tưởng này không chỉ mang tính khoa học viễn tưởng mà còn là **kế hoạch dài hạn của nhân loại** để đảm bảo sự tồn tại khi Trái Đất đối mặt với khủng hoảng môi trường hoặc thảm họa vũ trụ.
# Định hướng hiện tại: Sao Hỏa
Ngày nay, hành tinh khả thi nhất cho việc cải tạo địa hình (terraforming) có vẻ là Sao Hỏa. Robert Zubrin, người sáng lập Mars Society, đã trình bày một kế hoạch chi tiết có tên **Mars Direct** , khởi đầu bằng một sứ mệnh đưa con người trở lại Sao Hỏa.
Lý do chính cho việc cải tạo hành tinh là để tạo ra các thế giới thích hợp cho sự sinh sống của con người. Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu tin rằng việc xây dựng các **không gian sống nhân tạo trong vũ trụ (space habitats)** sẽ là giải pháp kinh tế hơn cho việc định cư không gian.
Nếu nghiên cứu về **công nghệ nano và các quy trình hóa học tiên tiến** tiếp tục phát triển, việc cải tạo toàn bộ hành tinh có thể trở nên khả thi trong vài thế kỷ thay vì hàng thiên niên kỷ. Ngược lại, có thể sẽ hợp lý hơn nếu **chỉnh sửa cơ thể con người** để họ không cần môi trường giàu oxy/nitơ và trọng lực 1G như Trái Đất, từ đó giảm nhu cầu cải tạo hành tinh hoặc ít nhất giảm mức độ cần thay đổi môi trường của các hành tinh khác.
( _Ghi chú_ : Vấn đề khí nhà kính hiện nay cũng cho thấy nhân loại vô tình đang “cải tạo” chính Trái Đất, đưa nồng độ CO₂ trở lại mức của hàng triệu năm trước.)
# Paraterraforming – Khái niệm “Worldhouse”
Paraterraforming, hay còn gọi là **“nhà toàn cầu”** , là ý tưởng xây dựng một mái che khổng lồ bao phủ dần phần lớn diện tích có thể sử dụng của một hành tinh. Cấu trúc này gồm:
* **Mái trong suốt** được giữ ở độ cao từ một vài km trở lên.
* **Áp suất khí quyển bên trong** đạt mức có thể thở, được cố định bằng các tháp và cáp neo định kỳ.
Công nghệ xây dựng kiểu này đã được biết đến từ thập niên 1960.
**Ưu điểm của Paraterraforming**
* **Hiệu quả đầu tư tức thì** : Các khu vực được bao phủ có thể được sử dụng ngay từ đầu, mở rộng dần theo nhu cầu.
* **Tính mô-đun cao** : Có thể phát triển từng phần, phù hợp với tốc độ tăng dân số hoặc nhu cầu cụ thể.
* **Giảm yêu cầu khí quyển** : Vì có lớp mái rắn, ngay cả các thiên thể không thể giữ bầu khí quyển, như tiểu hành tinh, cũng có thể trở thành môi trường sống.
# Thách thức môi trường trên Sao Hỏa
* **Áp suất khí quyển cực thấp:** Chỉ bằng 0,6% Trái Đất, không thể duy trì nước ở dạng lỏng.
* **Nhiệt độ lạnh giá:** Trung bình -60 °C, đêm xuống có thể -125 °C.
* **Thiếu từ trường:** Không có lớp bảo vệ chống bức xạ vũ trụ và gió Mặt Trời.
* **Bầu khí quyển mỏng:** Chủ yếu CO₂, thiếu oxy cho hô hấp.
* **Nước dạng băng:** Tồn tại ở cực và dưới bề mặt, cần khai thác quy mô lớn.
# Phương pháp cải tạo Sao Hỏa
## Tăng áp suất khí quyển:
* Giải phóng CO₂ từ băng cực và đá carbonat bằng gương phản xạ Mặt Trời hoặc vụ nổ hạt nhân kiểm soát.
* Mục tiêu tạo hiệu ứng nhà kính để làm ấm bề mặt.
## Gia nhiệt hành tinh:
* Sử dụng gương không gian khổng lồ tập trung ánh sáng Mặt Trời.
* Thả khí nhà kính nhân tạo (perfluorocarbons) để giữ nhiệt.
## Tạo từ trường nhân tạo:
* Đặt nam châm khổng lồ tại điểm L1 (giữa Mặt Trời và Sao Hỏa) để che chắn gió Mặt Trời, giảm mất khí quyển.
## Sản xuất oxy và nước:
* Ứng dụng công nghệ điện phân CO₂ để tách oxy.
* Khai thác băng dưới bề mặt và vận chuyển băng từ các vệ tinh như Europa hoặc Enceladus.
## Giới thiệu sinh vật quang hợp:
* Sử dụng vi khuẩn lam (cyanobacteria) và tảo chịu lạnh để tạo oxy tự nhiên và tăng độ dày khí quyển.
# Công nghệ hỗ trợ
* **Robot tự động và AI:** Thực hiện khai thác tài nguyên, lắp đặt cơ sở hạ tầng trước khi con người định cư.
* **In 3D quy mô lớn:** Xây dựng căn cứ, đường ống và các cấu trúc che chắn bức xạ.
* **Lò phản ứng hạt nhân nhỏ gọn:** Cung cấp năng lượng liên tục cho các quá trình gia nhiệt và điện phân.
* **Công nghệ sinh học tổng hợp:** Tạo vi khuẩn và cây trồng chịu điều kiện khí hậu khắc nghiệt.
# Tác động và rủi ro
* **Khoa học và đạo đức:** Tranh luận về việc thay đổi hành tinh có thể phá hủy sự sống bản địa (nếu tồn tại).
* **Chi phí khổng lồ:** Ước tính hàng nghìn tỷ USD và nhiều thập kỷ, thậm chí hàng thế kỷ.
* **Rủi ro kỹ thuật:** Sự cố trong kiểm soát khí hậu có thể gây hiệu ứng không lường trước, như bão bụi toàn cầu hoặc mất ổn định quỹ đạo.
* **Chính trị và pháp lý:** Cần thỏa thuận quốc tế để tránh tranh chấp sở hữu và khai thác tài nguyên.
# Lộ trình khả thi
* **Giai đoạn 1 – Khảo sát và căn cứ tự cung tự cấp:** Sử dụng tàu vũ trụ chở hàng hóa và robot khai thác nước băng.
* **Giai đoạn 2 – Gia tăng khí quyển cục bộ:** Xây dựng các mái vòm sinh sống, tăng áp suất bên trong trước khi mở rộng ra ngoài.
* **Giai đoạn 3 – Cải tạo toàn cầu:** Khi công nghệ đủ trưởng thành, triển khai gương không gian, khí nhà kính và từ trường nhân tạo.
* **Giai đoạn 4 – Định cư quy mô lớn:** Con người có thể sống ngoài mái vòm, trồng cây, thiết lập xã hội lâu dài.
# Địa kỹ thuật (Geoengineering) – “Terraforming” Trái Đất
**Địa kỹ thuật** là việc cố ý thay đổi môi trường Trái Đất trên quy mô lớn – một dạng “cải tạo” hành tinh của chính chúng ta. Nhiều tranh luận cho rằng nền văn minh nhân loại đã vô tình biến đổi khí hậu Trái Đất thông qua việc thải khí nhà kính công nghiệp, và đã có các đề xuất chủ động để đối phó, ví dụ:
* **Gương khổng lồ ngoài quỹ đạo** : Điều chỉnh lượng bức xạ Mặt Trời (insolation) mà Trái Đất nhận được – tăng hoặc giảm tùy nhu cầu.
* **Lưu trữ CO₂ quy mô lớn** : Tiêm hoặc chôn CO₂ vào các tầng địa chất hoặc trầm tích đáy biển.
* **Thay đổi suất phản chiếu (albedo)** : Phủ vật liệu phản xạ hoặc hấp thụ lên bề mặt Trái Đất để điều chỉnh nhiệt lượng.
* **Điều chỉnh lượng mưa** : Tạo ra các biển nhân tạo nhằm tác động đến mô hình khí hậu và lượng mưa.
# Tương lai lâu dài
Dù còn xa vời, tiến trình terraform Sao Hỏa mang lại **lợi ích khoa học và công nghệ khổng lồ** : từ phát triển năng lượng sạch, vật liệu siêu bền, tới đột phá về công nghệ sinh học. Những nghiên cứu này cũng giúp cải thiện hiểu biết về **biến đổi khí hậu trên Trái Đất** , cung cấp giải pháp đối phó với khủng hoảng môi trường toàn cầu. | |
# Public_515
Tập hợp các công cụ tạo mô hình chi tiết bao gồm các công cụ tạo Feature trên thanh công cụ Feature và các công cụ quan sát trên thanh công cụ chuẩn.
<table>
<colgroup>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
</colgroup>
<thead>
<tr>
<th><blockquote>
<p><strong>Nút</strong></p>
</blockquote></th>
<th><blockquote>
<p><strong>Công cụ</strong></p>
</blockquote></th>
<th><blockquote>
<p><strong>Chức năng</strong></p>
</blockquote></th>
<th><blockquote>
<p><strong>Ghi chú</strong></p>
</blockquote></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td colspan="4"><blockquote>
<p><strong>Các công cụ tạo Feature</strong></p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_1>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Extrude</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Đùn một biên dạng theo phương vuông góc với phác thảo để tạo một khối
rắn hoặc mô hình mặt</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>Có thể dùng tạo Feature cơ sở</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_2>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Revolve</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Quay liên tục một biên dạng quanh một trục</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_3>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Hole</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo một lỗ trong chi tiết</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Dùng điểm cuối của một đường thẳng hoặc tâm lỗ làm đường tâm lỗ</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_4>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Shell</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Khoét rỗng chi tiết</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>Placed Feature</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_5>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Rib</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo một gân cho chi tiết</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_6>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Loft</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo một Feature có tiết diện thay đổi, có thể theo một đường dẫn
cong</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Yêu cầu có nhiều mặt phẳng làm việc</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_7>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Sweep</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Đùn một phác thảo biên dạng theo một đường dẫn cong</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>Có thể dùng để tạo Feature cơ sở</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_8>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Coil</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Đùn một biên dạng theo một đường dẫn xoắn ốc</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_9>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Thread</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo đường ren trong hoặc ren ngoài chi tiết</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_10>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Fillet</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Vê tròn các cạnh</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="3"><blockquote>
<p>Placed Feature</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_11>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Chamfer</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Vát mép các cạnh</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_12>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Face Draft</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo khối vát trên cạnh đã chọn</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_13>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Split</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Cắt các mặt theo đường cắt hoặc cắt chi tiết theo đường cắt</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_14>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Derived Component</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo một chi tiết mới từ chi tiết cơ sở</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_15>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Rectangular Pattern</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo một ma trận chữ nhật</p>
<p>Feature</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_16>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Circular Pattern</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo một Feature theo đường tròn</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_17>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Mirror Feature</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo một ảnh đối xứng qua một mặt, một đường thẳng, một trục</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_18>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Work Plane</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo một mặt làm việc</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_19>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Work Axis</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo một trục làm việc</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_20>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Work Point</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Tạo một điểm làm việc</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td colspan="4"><strong>Các công cụ quan sát</strong></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_21>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Zoom all</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Hiển thị toàn bộ các chi tiết trong cửa sổ đồ họa</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_22>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Zoom Window</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Hiển thị kín màn hình vùng được chọn</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_23>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Zoom</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Di chuột để phóng to hoặc thu nhỏ</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_24>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Pan</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Di chuyển vị trí mô hình trong cửa sổ đồ họa</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_25>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Zoom selected</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Hiển thị màn hình đối tượng hình học được chọn</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_26>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Rotate</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Thay đổi hướng quan sát mô hình</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>|<image_27>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Look at</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>Thay đổi hướng quan sát sao cho nó vuông góc với đối tượng hình học
được chọn</p>
</blockquote></td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table> | |
# Public_526
**PHỤ LỤC B**
PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN CÁC THÔNG SỐ CỦA HỆ THỐNG CHỮA CHÁY BỀ MẶT VỚI CHẤT CHỮA CHÁY LÀ NƯỚC HOẶC BỌT BỘI SỐ NỞ THẤP
**Thuật toán để tính toán các tham số của hệ thống chữa cháy tự động bằng nước và bọt bội số nở thấp**
Loại chất chữa cháy (nước hoặc dụng dịch chất tạo bọt) được chọn tùy thuộc vào loại đám cháy.
Căn cứ nguy hiểm cháy và tốc độ lan truyền của đám cháy để lựa chọn loại hệ thống chữa cháy Sprinkler hoặc Drencher hoặc Sprinkler-Drencher hoặc tổ hợp của các hệ thống.
Lưu ý - Trong phụ lục này, trừ khi có quy định khác, đầu phun được hiểu chung là đầu phun nước và bọt.
Loại hệ thống phun nước chữa cháy Sprinkler (ướt hoặc khô) được lựa chọn phụ thuộc vào nhiệt độ vận hành của hệ thống.
Nhiệt độ vận hành của hệ thống được xác định theo nhiệt độ môi trường xung quanh khu vực của các đầu phun.
Cho phép tính đến nhóm đối tượng được bảo vệ (theo Phụ lục A và Bảng 5.1-5.3) cường độ phun, lưu lượng, diện tích phun tối đa, khoảng cách giữa các vòi phun và thời gian chảy của chất chữa cháy.
Loại đầu phun được chọn phù hợp với tốc độ dòng chảy, cường độ phun và diện tích được bảo vệ bởi nó, cũng như các giải pháp kiến trúc và quy hoạch của đối tượng được bảo vệ.
Phải có sơ đồ nguyên lý mạng đường ống và mặt bằng vị trí bố trí đầu phun; sơ đồ mạng lưới đường ống dọc theo đối tượng bảo vệ được mô tả trong bản vẽ không gian (không nhất thiết phải chia tỷ lệ).
Phân chia các khu vực chữa cháy trên sơ đồ của hệ thống chữa cháy.
Tính toán thủy lực của hệ thống chữa cháy được thực hiện:
\- Tính đến hệ số đầu phun và chiều cao của vị trí phun nước trên các vòi phun hoặc áp suất, cần đảm bảo khoảng cách giữa các vòi phun
\- Đường kính ống cho các phần khác nhau của mạng đường ống hệ thống chữa cháy; đồng thời, tốc độ của dung dịch nước và dung dịch chất tạo bọt trong đường ống áp suất không được quá 10 ms và trong ống hút - không quá 2,8 m/s; đường kính trong đường ống hút được xác định bằng tính toán thủy lực có tính đến việc cung cấp dự trữ khoang của máy bơm chữa cháy được sử dụng;
\- Lưu lượng của mỗi đầu phun trong khu vực phun được bảo vệ được xác định (có tính đến thực tế là lưu lượng của các đầu phun được lắp đặt trên mạng phân phối tăng theo khoảng cách từ đầu phun) và tổng lưu lượng của các đầu phun bảo vệ khu vực được phun bởi chúng.
\- Việc tính toán mạng lưới phân phối của hệ thống chữa cháy Sprinkler được thực hiện từ điều kiện hoạt động của một số đầu phun, tổng lưu lượng và cường độ phun trên khu vực được bảo vệ sẽ không thấp hơn các giá trị tiêu chuẩn được đưa ra trong bảng 5.1-5.3 của tiêu chuẩn này. Nếu khu vực được bảo vệ nhỏ hơn khu vực được chỉ định trong bảng 5.1-5.3, thì việc tính toán phải được lặp lại với đường kính tăng của các đường ống của mạng phân phối. Khi sử dụng đầu phun sương, cường độ hoặc áp lực phun tại đầu phun được chỉ định theo các tài liệu kỹ thuật của đầu phun.
\- Mạng lưới phân phối của hệ thống Drencher được tính toán với điều kiện hoạt động đồng thời của tất cả các đầu phun chữa cháy trên khu vực được bảo vệ với cường độ không nhỏ hơn tiêu chuẩn (Bảng 5.15.3 của tiêu chuẩn này). Khi sử dụng đầu phun sương, cường độ hoặc áp lực phun tại máy phun được chỉ định theo các tài liệu quy định và kỹ thuật được xây dựng theo cách thức quy định;
\- Xác định áp lực trong đường ống cấp của mạng đường ống phân phối cần tính toán để bảo vệ khu vực chữa cháy.
\- Xác định tổn thất thủy lực của mạng thủy lực từ phần tính toán của mạng phân phối đến máy bơm chữa cháy, cũng như tồn thất cục bộ (bao gồm cả trong bộ điều khiển) trong mạng đường ống.
\- Tính đến áp suất ở đầu vào của bơm chữa cháy, các thông số chính của nó (áp suất và lưu lượng);
\- Kiểu và loại bơm được lựa chọn theo lưu lượng và áp suất thiết kế..
**Tính toán mạng lưới phân phối**
Các đầu phun trên đường ống phân phối của hệ thống chữa cháy thường được bố trí đối xứng, bất đối xứng, theo vòng đối xứng hoặc vòng không đối xứng (Hình B.1)
**Các sơ đồ mạng lưới phân phối của hệ thống chữa cháy Sprinkler hoặc Drencher**
|<image_1>|
A – phần đối xứng của đầu phun; B – phần bất đối xửng của đầu phun; C – phần vòng đối xưởng; D - phần với vòng bất đối xứng; I, II, III- các hàng của đường ống phân phối; a, b…n, m – các điểm nút
Lưu lượng nước chữa cháy (dung dịch chất tạo bọt) qua một vòi phun nằm trong khu vực bảo vệ được xác định theo công thức:
$$
\text{q}_{\text{1}}\text{=10K}\sqrt{\text{P}}
$$
trong đó:
$\text{q}_{\text{1}}$ – lưu lượng chất chữa cháy qua đầu phun, l/s;
K - hệ số hiệu suất của đầu phun, được lấy từ tài liệu kỹ thuật, l/(s.MPa0,5 );
P - áp suất trước khi phun, MPa.
Lưu lượng của đầu phun số 1 là giá trị tính toán của Q1-2 trong phần L1-2 giữa các đầu phun thứ nhất và thứ hai (hình 1, phần A).
Đường kính của đường ống trong phần L1-2 được xác định theo công thức:
$$
\text{d}_{\text{1-2}}\text{=1000}\sqrt{\frac{\text{4}\text{Q}_{\text{1-2}}}{\text{πμv}}}
$$
trong đó:
d1-2 \- đường kính ống giữa các đầu phun số 1 và số 2, mm;
Q1-2 – lưu lượng chất chữa cháy, l/s;
$\mu$- hệ số dòng chảy;
v - vận tốc nước, m / s (không được vượt quá 10m / s).
Tổn thất P1-2 ở phần L1-2 được xác định theo công thức:
$\text{P}_{\text{1-2}}\text{=}\frac{\text{Q}_{\text{1-2}}^{\text{2}}\text{.}\text{L}_{\text{1-2}}}{\text{100.}\text{K}_{\text{T}}}$ hoặc $\text{P}_{\text{1-2}}\text{=}\frac{\text{A. }\text{Q}_{\text{1-2}}^{\text{2}}\text{.}\text{L}_{\text{1-2}}}{\text{100}}$
Trong đó:
Q1-2 \- Tổng lưu lượng của đầu phun thứ nhất và thứ 2, l/s;
KT \- đặc tính thủy lực của đường ống, l6/s2;
A – sức cản đơn vị của đường ống, tùy thuộc vào đường kính và độ nhám của ống s2 /l6
Sức cản đơn vị và đặc tính thủy lực của đường ống cho đường ống (làm bằng vật liệu carbonate) có đường kính khác nhau được nêu trong Bảng B.1 và B.2.
**Sức cản đơn vị ở các mức độ nhám khác nhau của ống**
<table>
<colgroup>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
</colgroup>
<thead>
<tr>
<th colspan="2">Đường kính</th>
<th colspan="3">Sức cản đơn vị A, s<sup>2</sup> /l<sup>6</sup></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><p>Đường kính danh định</p>
<p>DN</p></td>
<td>Ước tính, mm</td>
<td>Độ nhám lớn nhất</td>
<td>Độ nhám vừa</td>
<td>Độ nhám nhỏ nhất</td>
</tr>
<tr>
<td>20</td>
<td>20,25</td>
<td>1,643</td>
<td>1,15</td>
<td>0,98</td>
</tr>
<tr>
<td>25</td>
<td>26</td>
<td>0,4367</td>
<td>0,306</td>
<td>0,261</td>
</tr>
<tr>
<td>32</td>
<td>34,75</td>
<td>0,09386</td>
<td>0,0656</td>
<td>0,059</td>
</tr>
<tr>
<td>40</td>
<td>40</td>
<td>0,04453</td>
<td>0,0312</td>
<td>0,0277</td>
</tr>
<tr>
<td>50</td>
<td>52</td>
<td>0,01108</td>
<td>0,0078</td>
<td>0,00698</td>
</tr>
<tr>
<td>70</td>
<td>67</td>
<td>0,002893</td>
<td>0,00202</td>
<td>0,00187</td>
</tr>
<tr>
<td>80</td>
<td>79,5</td>
<td>0,001168</td>
<td>0,00082</td>
<td>0,000755</td>
</tr>
<tr>
<td>100</td>
<td>105</td>
<td>0,0002674</td>
<td>0,000187</td>
<td>-</td>
</tr>
<tr>
<td>125</td>
<td>130</td>
<td>0,00008623</td>
<td>0,0000605</td>
<td>-</td>
</tr>
<tr>
<td>150</td>
<td>155</td>
<td>0,00003395</td>
<td>0,0000238</td>
<td>-</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Đặc tính thủy lực của đường ống**
<table>
<colgroup>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
</colgroup>
<thead>
<tr>
<th>Loại ống</th>
<th>Đường kính danh định, DN</th>
<th>Đường kính ngoài, mm</th>
<th>Độ dày, mm</th>
<th>Đặc tính thủy lực của đường ống K<sub>m</sub>, x 10<sup>-6</sup>
l<sup>6</sup> /s<sup>2</sup></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="22">Ống thép hàn điện</td>
<td>15</td>
<td>18</td>
<td>2,0</td>
<td>0,0755</td>
</tr>
<tr>
<td>20</td>
<td>25</td>
<td>2,0</td>
<td>0,75</td>
</tr>
<tr>
<td>25</td>
<td>32</td>
<td>2,2</td>
<td>3,44</td>
</tr>
<tr>
<td>32</td>
<td>40</td>
<td>2,2</td>
<td>13,97</td>
</tr>
<tr>
<td>40</td>
<td>45</td>
<td>2,2</td>
<td>28,7</td>
</tr>
<tr>
<td>50</td>
<td>57</td>
<td>2,5</td>
<td>110</td>
</tr>
<tr>
<td>65</td>
<td>76</td>
<td>2,8</td>
<td>572</td>
</tr>
<tr>
<td>80</td>
<td>89</td>
<td>2,8</td>
<td>1429</td>
</tr>
<tr>
<td>100</td>
<td>108</td>
<td>2,8</td>
<td>4322</td>
</tr>
<tr>
<td>100</td>
<td>108</td>
<td>3,0</td>
<td>4231</td>
</tr>
<tr>
<td>100</td>
<td>114</td>
<td>2,8</td>
<td>5872</td>
</tr>
<tr>
<td>100</td>
<td>114*</td>
<td>3,0*</td>
<td>5757</td>
</tr>
<tr>
<td>125</td>
<td>133</td>
<td>3,2</td>
<td>13530</td>
</tr>
<tr>
<td>125</td>
<td>133*</td>
<td>3,5*</td>
<td>13190</td>
</tr>
<tr>
<td>125</td>
<td>140</td>
<td>3,2</td>
<td>18070</td>
</tr>
<tr>
<td>150</td>
<td>152</td>
<td>3,2</td>
<td>28690</td>
</tr>
<tr>
<td>150</td>
<td>159</td>
<td>3,2</td>
<td>36920</td>
</tr>
<tr>
<td>150</td>
<td>159*</td>
<td>4,0*</td>
<td>34880</td>
</tr>
<tr>
<td>200</td>
<td>219*</td>
<td>4,0*</td>
<td>209900</td>
</tr>
<tr>
<td>250</td>
<td>273*</td>
<td>4,0*</td>
<td>711300</td>
</tr>
<tr>
<td>300</td>
<td>325*</td>
<td>4,0*</td>
<td>1856000</td>
</tr>
<tr>
<td>350</td>
<td>377*</td>
<td>5,0*</td>
<td>4062000</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="12">Đường ống thép dẫn khí và nước</td>
<td>15</td>
<td>21,3</td>
<td>2,5</td>
<td>0,18</td>
</tr>
<tr>
<td>20</td>
<td>26,8</td>
<td>2,5</td>
<td>0,926</td>
</tr>
<tr>
<td>25</td>
<td>33,5</td>
<td>2,8</td>
<td>3,65</td>
</tr>
<tr>
<td>32</td>
<td>42,3</td>
<td>2,8</td>
<td>16,5</td>
</tr>
<tr>
<td>40</td>
<td>48</td>
<td>3,0</td>
<td>34,5</td>
</tr>
<tr>
<td>50</td>
<td>60</td>
<td>3,0</td>
<td>135</td>
</tr>
<tr>
<td>65</td>
<td>75,5</td>
<td>3,2</td>
<td>517</td>
</tr>
<tr>
<td>80</td>
<td>88,5</td>
<td>3,5</td>
<td>1262</td>
</tr>
<tr>
<td>90</td>
<td>101</td>
<td>3,5</td>
<td>2725</td>
</tr>
<tr>
<td>100</td>
<td>114</td>
<td>4,0</td>
<td>5205</td>
</tr>
<tr>
<td>125</td>
<td>140</td>
<td>4,0</td>
<td>16940</td>
</tr>
<tr>
<td>150</td>
<td>165</td>
<td>4,0</td>
<td>43000</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Lưu ý: Các ống có thông số được đánh dấu bằng "*" được sử dụng trong các mạng lưới cấp nước bên ngoài.
Sức cản đơn vị của ống nhựa được lấy theo dữ liệu của nhà sản xuất, và cần lưu ý rằng, không giống như đường ống thép, đường kính của ống nhựa được biểu thị bằng đường kính ngoài.
Áp suất tại đầu phun 2:
$$
\text{P}_{\text{2}}\text{=}\text{P}_{\text{1}}\text{+}\text{P}_{\text{1-2}}
$$
Lưu lượng tại đầu phun 2:
$$
\text{q}_{\text{2}}\text{=10K}\sqrt{\text{P}_{\text{2}}}
$$
**Tính toán mạng đường ống cụt đối xứng**
Đối với sơ đồ đối xứng (Hình B.1, Phần A), lưu lượng tính toán trong đoạn ống nối giữa đầu phun 2 và điểm a là:
$$
\text{Q}_{\text{2-a}}\text{=}\text{q}_{\text{1}}\text{+}\text{q}_{\text{2}}
$$
Đường kính của đường ống 2-a lấy theo thiết kế hoặc được xác định theo công thức:
$$
\text{d}_{\text{2-a}}\text{=1000}\sqrt{\frac{\text{4}\text{Q}_{\text{2-a}}}{\text{πμv}}}
$$
Tổn thất tại đoạn ống 2-a:
$\text{P}_{\text{2}\text{-}\text{a}}\text{=}\frac{\text{Q}_{\text{2}\text{-}\text{a}}^{\text{2}}\text{.}\text{L}_{\text{2}\text{-}\text{a}}}{\text{100.}\text{K}_{\text{T}}}$ hoặc $\text{P}_{\text{1-2}}\text{=}\frac{\text{A. }\text{Q}_{\text{2}\text{-}\text{a}}^{\text{2}}\text{.}\text{L}_{\text{2}\text{-}\text{a}}}{\text{100}}$
Áp suất tại điểm a sẽ là:
$$
\text{P}_{\text{a}}\text{=}\text{P}_{\text{2}}\text{+}\text{P}_{\text{2-a}}
$$
Đối với nhánh bên trái của hàng I (Hình B.1, Phần A), cần phải đảm bảo lưu lượng Q2-a theo áp suất Pa . Nhánh bên phải của hàng đối xứng trái, do đó tốc độ dòng chảy của nhánh này cũng sẽ bằng Q2-a, và do đó, áp suất tại điểm a sẽ bằng Pa
Kết quả là, đối với hàng I, có áp suất bằng Pa , và lưu lượng:
QI = 2Q2-a
Đường kính của đoạn ống a-b lấy theo thiết kế hoặc được xác định theo công thức:
$$
\text{d}_{\text{a} - \text{b}}\text{=1000}\sqrt{\frac{\text{4b}}{\text{πμv}}}
$$
Đặc tính thủy lực của các hàng, có cấu trúc giống nhau, được xác định bởi đặc tính tổng quát của phần đường ống ước tính.
Đặc tính tổng quát của hàng I được xác định từ công thức:
BpI = Q21 /Pa
Tổn thất tại đoạn a -b cho các sơ đồ đối xứng và không đối xứng (Hình B.1, phần A và B) được xác định từ công thức:
$\text{P}_{\text{a}\text{-}\text{b}}\text{=}\frac{\text{Q}_{\text{a}\text{-}\text{b}}^{\text{2}}\text{.}\text{L}_{\text{a}\text{-}}}{\text{100.}\text{K}_{\text{T}}}$ hoặc $\text{P}_{\text{a}\text{-}\text{b}}\text{=}\frac{\text{A. }\text{Q}_{\text{a}\text{-}\text{b}}^{\text{2}}\text{.}\text{L}_{\text{a}\text{-}}}{\text{100}}$
Áp suất của điểm b là
$$
\text{P}_{\text{b}}\text{=}\text{P}_{\text{a}}\text{+}\text{P}_{\text{a} - \text{b}}
$$
Lưu lượng nước từ hàng II được xác định bởi công thức:
$$
\text{Q}_{\text{II}}\text{=}\sqrt{\text{B}_{\text{p}_{\text{1}}}\text{P}_{\text{b}}}
$$
Việc tính toán tất cả các hàng tiếp theo để có được lưu lượng nước tính toán (thực tế) và áp suất tương ứng được thực hiện tương tự như tính toán của hàng II. **Tính toán mạng cụt không đối xứng**
Phần bên phải của phần B (Hình B.1) không đối xứng với bên trái, do đó, nhánh bên trái được tính
riêng, xác định cho nó Pa và Q3-a
Nếu xem xét phía bên phải của hàng thứ 3 (một lần phun) tách biệt với bên trái 1-a (hai đầu phun), thì áp suất ở phía bên phải Pa phải nhỏ hơn áp suất Pa ở bên trái.
Vì không thể có hai áp suất khác nhau tại một điểm, nên lấy giá trị áp suất lớn hơn Pa và xác định lưu lượng được điều chỉnh (đã điều chỉnh) cho nhánh phải Q3-a:
$$
\text{Q}_{\text{3-a}}\text{=}\text{Q}_{\text{3-a}}^{\text{'}}\sqrt{\text{P}_{\text{a}}\text{/}\text{P}_{\text{a}}}
$$
Tổng lưu lượng từ hàng I:
$$
\text{Q}_{\text{I}}\text{=}\text{Q}_{\text{2-a}}\text{+}\text{Q}_{\text{3-a}}
$$
**Tính toán mạng vòng đối xứng và bất đối xứng**
Mạng vòng đối xứng và không đối xứng (Hình B.1, phần C và D) được tính toán tương tự như mạng lưới cụt, nhưng ở mức 50% lưu lượng nước ước tính cho mỗi nửa vòng.
Tính toán thủy lực hệ thống chữa cháy tự động
Tính toán hệ thống chữa cháy tự động Sprinkler được thực hiện từ điều kiện
$$
\text{Q}_{\text{H}}\text{≤}\text{Q}_{\text{C}}
$$
trong đó:
QH\- Lưu lượng cần thiết của hệ thống theo bảng 5.1-5.3;
Qc\- mức tiêu thụ thực tế của hệ thống.
Số lượng đầu phun đảm bảo lưu lượng cần thiết của hệ thống với cường độ phun không nhỏ hơn tiêu chuẩn (có tính đến đặc điểm của khu vực bảo vệ) ít nhất phải bảo đảm
$$
\text{n≥S/Ω}
$$
Trong đó:
n - số lượng đầu phun tối thiểu, đảm bảo lưu lượng cần thiết với cường độ phun không nhỏ hơn tiêu chuẩn;
S- diện tích phun tối thiểu theo bảng 5.1 của các tiêu chuẩn này;
Ω - khu vực tính toán theo thiết kế được bảo vệ bởi một đầu phun:
$$
\text{Ω}\text{=}\text{L}^{\text{2}}
$$
L là khoảng cách giữa các đầu phun.
Đường kính của các phần riêng biệt của đường ống phân phối có thể được chọn theo số lượng đầu phun được lắp đặt trên nó. Bảng B.3 cho thấy mối quan hệ giữa đường kính của các đường ống phân phối, áp suất và số lượng đầu phun nước được lắp đặt.
**Bảng B.3 - Mối quan hệ gần đúng giữa các đường kính được sử dụng phổ biến nhất của đường ống phân phối, áp suất và số lượng đầu phun Sprinkler hoặc Drecher được lắp đặt**
<table>
<colgroup>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
</colgroup>
<thead>
<tr>
<th>Đường kính của ống, DN</th>
<th>20</th>
<th>25</th>
<th>32</th>
<th>40</th>
<th>50</th>
<th>70</th>
<th>80</th>
<th>100</th>
<th>125</th>
<th>150</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Số lượng đầu phun nước có áp suất 0,5 MPa trở lên</td>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>5</td>
<td>9</td>
<td>18</td>
<td>28</td>
<td>46</td>
<td>80</td>
<td>150</td>
<td><p>Trên</p>
<p>150</p></td>
</tr>
<tr>
<td>Số lượng đầu phun có áp suất lên tới 0,5 MPa</td>
<td>-</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>5</td>
<td>10</td>
<td>20</td>
<td>36</td>
<td>75</td>
<td>140</td>
<td><p>Trên</p>
<p>140</p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
Do áp suất của mỗi đầu phun là khác nhau (áp suất thấp nhất của đầu phun), nên cần xem xét lưu lượng của mỗi đầu phun trong tổng số N đầu phun.
Tổng lưu lượng cần thiết của hệ thống chữa cháy tự động Sprinkler được tính từ điều kiện số lượng đầu phun cần thiết trên khu vực được bảo vệ.
Tổng lưu lượng cần thiết của hệ thống chữa cháy tự động Drencher được tính bằng cách tổng hợp lưu lượng của các đầu phun trong khu vực được bảo vệ:
$$
\text{Q}_{\text{d}}\text{=}\sum_{\text{n=1}}^{\text{n}}\text{q}_{\text{n}}
$$
Trong đó:
Qd – Lưu lượng tính toán của hệ thống, l/s;
qn – Lưu lượng tại đầu phun thứ n, l/s;
n- số lượng đầu phun nước nằm trong khu vực bảo vệ
Lưu lượng QCCTĐ của hệ thống chữa cháy tự động Sprinkler với màn nước:
QCCTĐ = Qs \+ Qd
Trong đó:
Qs – Lưu lượng của hệ thống Sprinkler;
Qd – Lưu lượng của màn nước
Đối với đường ống nước chữa cháy kết hợp (đường ống cấp nước chữa cháy bên trong và hệ thống chữa cháy tự động), được phép lắp đặt chung cụm bơm, với điều kiện cụm bơm này có lưu lượng bằng tổng nhu cầu của từng hệ thống:
$$
\text{Q=}\text{Q}_{\text{CCTĐ}}\text{+}\text{Q}_{\text{TN}}
$$
Trong đó, QCCTĐ , QTN – lưu lượng tương ứng của hệ thống chữa cháy tự động và đường ống chữa cháy bên trong.
Lưu lượng họng nước chữa cháy được lấy theo quy định tại Bảng ... QCVN 06:2019/BXD.
Áp suất cần thiết của máy bơm chữa cháy bao gồm các thành phần sau:
$$
\text{P}_{\text{B}}\text{=}\text{P}_{\text{DĐ1}}\text{+}\text{P}_{\text{DĐ2}}\text{+}\sum_{}^{}\text{P}_{\text{CB1}}\text{+}\text{P}_{\text{CB2}}\text{+}\text{P}_{\text{ĐP}}\text{+Z-}\text{P}_{\text{H}}\text{=}\text{P}_{\text{CT}}\text{-}\text{P}_{\text{H}}
$$
Trong đó:
PB\- áp suất cần thiết của bơm chữa cháy, MPa;
PDĐ1 – tổn thất dọc đường theo phương ngang của đường ống, MPa;
PDĐ2\- tổn thất dọc đường theo phương đứng của đường ống, MPa
PCB1 – tổn thất cục bộ, MPa;
PCB2 – tổn thất cục bộ của thiết bị điều khiển (van tín hiệu, van cổng), MPa;
PĐP \- áp lực tại đầu phun, MPa;
Z- Áp suất do chênh lệc chiều cao hình học của đầu phun so với trục của bơm chữa cháy), MPa; Z = H / 100
PH \- áp suất ở đầu vào của máy bơm chữa cháy, MPa
Từ điểm n (hình B.1, phần A và B) hoặc từ điểm m (hình B.1, phần C và D) đến máy bơm chữa cháy (hoặc thiết bị cấp nước khác) tồn thất áp lực được tính toán theo chiều dài đường ống có tính đến tổn thất cục bộ, bao gồm các thiết bị điều khiển (van tín hiệu, van).
Tổn thất áp lực trong đường ống cung cấp được xác định bằng cách tính tổng tổn thất áp lực từng phần của đường ống bằng các công thức:
∆Pi = Q2 Li /100 KT hoặc ∆i1 = AQ2 Li /100
Trong đó:
∆Pi – tổn thất áp lực trong phần Li , MPa
Q- lưu lượng chất chữa cháy, l/s
KT \- đặc tính cụ thể đường ống tại phần Li , l6 /s2
A - sức cản đơn vị của đường ống tại phần Li , tùy thuộc vào đường kính và độ nhám của ống, s2 /l6
Tổn thất cục bộ tại các thiết bị điều khiển của hệ thống PCB2, m, được xác định theo công thức
\- Đối với Sprinkler:
$$
\text{P}_{\text{CB2}}\text{=}\text{ξ}_{\text{CB2}}\text{γ}\text{Q}^{\text{2}}\text{=(}\text{ξ}_{\text{VTH}}\text{+}\text{ξ}_{\text{K}}\text{)γ}\text{Q}^{\text{2}}
$$
\- Đối với Drencher:
$$
\text{P}_{\text{CB2}}\text{=}\text{ξ}_{\text{CB2}}\text{γ}\text{Q}^{\text{2}}\text{=(}\text{ξ}_{\text{VTH}}\text{+2}\text{ξ}_{\text{K}}\text{)γ}\text{Q}^{\text{2}}
$$
Trong đó:
$\text{ξ}_{\text{CB2}}$, $\text{ξ}_{\text{VTH}}$, $\text{ξ}_{\text{K}}$ là các hệ số tổn thất của thiết bị điều khiển, trong van tín hiệu và trong thiết bị khóa, tương ứng (được lấy từ tài liệu kỹ thuật cho toàn bộ thiết bị điều khiển hoặc van riêng lẻ);
$\text{γ}$ \- khối lượng riêng của nước, kg/m3;
Q- Lưu lượng nước tính toán qua bộ điều khiển, m3/h.
Trong tính toán gần đúng, tổn thất cục bộ (bao gồm cả tổn thất trong bộ điều khiển) được giả định là bằng 20% tổn thất dọc đường mạng lưới đường ống; trong hệ thống chữa cháy tự động bằng bọt khi nồng độ của chất tạo bọt đến 10%, độ nhớt của dung dịch chất tạo bọt không được tính đến.
Việc tính toán được thực hiện sao cho áp suất tại bộ điều khiển không vượt quá 1 MPa, trừ khi có quy định khác trong thông số kỹ thuật.
Đối với nhóm đối tượng bảo vệ (Phụ lục A), theo Bảng 5.1, phải tính đến thời gian cung cấp chất chữa cháy.
Thời gian làm việc của hệ thống cấp nước chữa cháy bên trong kết hợp với hệ thống chữa cháy tự động nên lấy bằng với thời gian của hệ thống chữa cháy tự động.
PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN CÁC THÔNG SỐ HỆ THỐNG
CHỮA CHÁY BẰNG BỌT BỘI SỐ NỞ CAO
Thể tích tính toán V, m3 của không gian được bảo vệ hoặc thể tích chữa cháy cục bộ được xác định. Thể tích tính toán của gian phòng được xác định bởi diện tích sàn và chiều cao của gian phòng chứa đầy bọt, ngoại trừ thể tích của các cấu kiện chống cháy (không thấm nước) của tòa nhà (cột, dầm, móng, v.v.).
Chủng loại và nhãn hiệu của thiết bị tạo bọt hệ thống nở cao được lựa chọn dựa trên hiệu suất dung dịch chất tạo bọt q, l/phút.
Xác định số lượng thiết bị tạo bọt bội số nở cao theo công thức:
$\text{n=}\frac{\text{aV.}\text{10}^{\text{3}}}{\text{qτK}}$ (D.1)
Trong đó:
a- hệ số phá hủy bọt;
$\tau$- thời gian tối đa để lấp đầy khối lượng của không gian được bảo vệ bằng bọt, phút;
K- tỷ lệ bọt
Giá trị của hệ số a được tính theo công thức
a= K1 K2 K3 (D.2)
Trong đó:
K1 là hệ số có tính đến độ co của bọt, được giả định là 1,2 với chiều cao phòng lên tới 4 m và 1,5- với chiều cao phòng lên tới 10 m, với chiều cao phòng trên 10 m được xác định bằng thực nghiệm
K2 \- tính đến rò rỉ bọt, trong trường hợp không có lỗ mở được giả định là 1,2, với sự có mặt của các lỗ mở được xác định bằng thực nghiệm;
K3 \- có tính đến ảnh hưởng của khí thải đến sự phá hủy bọt, để tính đến ảnh hưởng của các sản phẩm cháy của chất lỏng hydrocarbon, giá trị hệ số được giả định là 1,5, đối với các loại chất cháy khác, được xác định bằng thực nghiệm.
Thời gian tối đa để lấp đầy thể tích của không gian được bảo vệ bằng bọt không quá 10 phút.Xác định hiệu suất của dung dịch tạo bọt, m3 .s-1
$$
\text{Q=}\frac{\text{nq}}{\text{60.}\text{10}^{\text{3}}}
$$
Xác định nồng độ thể tích của chất tạo bọt trong dung dịch theo tài liệu kỹ thuật c,%.
Xác định lượng chất tạo bọt, m3:
Vbọt = cQt. 10-2 .60 | |
# Public_518
Hầu như đối với các doanh nghiệp hiện nay trên thị trường thì việc đa dạng hóa nhằm đáp ứng nhu cầu của khách hàng bằng nhiều sản phẩm/dòng sản phẩm khác nhau là yếu tố cần thiết. Tuy nhiên với các doanh nghiệp mới bắt đầu xây dựng sơ đồ chuỗi giá trị thì việc lập biểu đồ cho tất cả các dòng sản phẩm là không khả thi. Do đó, lựa chọn sản phẩm/dòng sản phẩm đầu tiên thể hiện trên biểu đồ là công việc cần phải tiến hành ngay lúc ban đầu.
Quyết định lựa chọn này chính là tập trung vào sản phẩm có số lượng và doanh thu cao nhất hoặc đi theo một chiến lược lâu dài với dòng sản phẩm được mong đợi mang lại lợi nhuận trong tương lai. Nếu có quá nhiều dòng sản phẩm và không thể lựa chọn thì một gợi ý cho nhóm lập biểu đồ là hãy sử dụng phương pháp phân tích Pareto để lựa chọn được những sản phẩm mang lại giá trị cao nhất. Cần phải xác định phạm vi cụ thể sẽ áp dụng Sơ đồ chuỗi giá trị. Các công đoạn này thường là những hoạt động tiến hành trên sản phẩm, thường thực hiện ở một nơi duy nhất và thể hiện trên biểu đồ bằng một ô với mũi tên mô tả dòng vật chất đi vào và đi ra. Khi lựa chọn, ta không nên chia nhỏ các hoạt động ra thành từng nhiệm vụ nhỏ bởi việc này sẽ mang lại sự phức tạp của biểu đồ. Hơn nữa mục đích của biểu đồ chuỗi giá trị là diễn tả dòng vật chất chứ không đi sâu vào chi tiết, do vậy khi muốn phân tích chi tiết nhằm tối ưu hóa các hoạt động thì có thể sử dụng các công cụ khác tốt hơn. Quá trình lựa chọn này có thể tiến hành theo hướng di chuyển xuôi của dòng vật chất là đi từ nhà cung cấp nguyên liệu đến các khách hàng hay theo chiều ngược lại đều được miễn là các công đoạn được lựa chọn phải mô tả đầy đủ được quá trình đang diễn ra trong thực tế. Việc lựa chọn cũng phải cân nhắc về mạng lưới nhà cung cấp nguyên liệu và mạng lưới khách hàng để tính toán được sự tồn kho sát với thực tế nhất.
Áp dụng Sơ đồ chuỗi giá trị sẽ giúp doanh nghiệp trả lời được câu hỏi cần bố trí bao nhiêu lao động, máy móc và thiết bị để sản xuất theo hướng chủ động, không bị cuốn theo sự biến động về loại, lượng sản phẩm trong yêu cầu đặt hàng thực tế của khách hàng. Căn cứ theo lượng các đơn hàng của khách hàng trong một thời gian nhất định và cân bằng sản xuất theo lượng và loại sản phẩm tương tự nhau hàng tháng. Để thực hiện được sản xuất theo Sơ đồ chuỗi giá trị, trong khi vẫn tiếp tục mang lại sự thỏa mãn của khách hàng, cũng cần tính toán mức tồn kho tiêu chuẩn của thành phẩm tại điểm cuối của quá trình sản xuất. Đối với trường hợp các sản phẩm được sản xuất theo đơn đặt hàng, mức tồn kho tiêu chuẩn của các sản phẩm này được thiết lập tại ngay trước điểm tùy biến của sản phẩm đó. Mức độ tồn kho phụ thuộc vào mức độ biến động của đơn hàng, sự ổn định của quá trình sản xuất và tần suất giao hàng. Sơ đồ chuỗi giá thường được sử dụng trong các dự án cải tiến thời gian chu kỳ quy trình vì nó thể hiện chính xác cách thức hoạt động của một quy trình với yêu cầu thời gian và từng bước công việc chi tiết. Phương pháp này cũng được dùng trong phân tích và cải tiến quy trình bằng cách xác định và loại trừ khoảng thời gian liên quan đến các hoạt động không tạo ra giá trị tăng thêm.
Áp dụng công cụ chuỗi giá trị, doanh nghiệp cần tiến hành vẽ sơ đồ chuỗi giá trị hiện tại, trên đó thể hiện những bộ phận tạo lãng phí hay đang chưa hiệu quả từ đó loại bỏ chúng tạo sơ đồ chuỗi giá trị tương lai. Các bước triển khai Sơ đồ chuỗi giá trị tại doanh nghiệp bao gồm:
\- Chuẩn bị
\- Sơ đồ hiện trạng
\- Sơ đồ tương lai
\- Lập kế hoạch hành động
|<image_1>|
Hình 7.1. Các bước triển khai sơ đồ chuỗi giá trị tại doanh nghiệp
* Chuẩn bị
Sơ đồ chuỗi giá trị là một công cụ sử dụng trong khảo sát hiện trạng về năng suất chất lượng, để qua đó thấy được bức tranh tổng quan về tình hình năng suất chất lượng cũng như hiệu quả công việc của người lao động thuộc phạm vi áp dụng. Công cụ này được áp dụng tích hợp với các công cụ khác nhằm nâng cao năng suất, chất lượng tại doanh nghiệp. Tại giai đoạn chuẩn bị này cần đạt một số yêu cầu sau:
\- Đạt được sự cam kết và sự tham gia của lãnh đạo cao nhất
\- Có sự tham gia của nhân viên
\- Thành lập nhóm cải tiến: Sơ đồ chuỗi giá trị
\- Xác định mục tiêu
* Xác định sơ đồ dòng hiện trạng
Bước xác định sơ đồ dòng hiện tại được thực hiện thông qua bước khảo sát và thu thập thông tin. Đây là quá trình tập hợp thông tin theo 85 những tiêu chí cụ thể nhằm làm rõ những vấn đề, nội dung liên quan đến lĩnh vực nhất định. Các thông tin quá khứ, thông tin hiện tại và thông tin dự báo cần được thu thập và phân tích. Thông tin thu thập thiếu sẽ không giúp nhận diện được bản chất, quy luật của vấn đề.
Thực hiện khảo sát tổng thể toàn bộ nhà máy thuộc phạm vi áp dụng là một trong những kỹ thuật hiệu quả nhất để nắm bắt thông tin ban đầu về sản xuất và các quy trình. Khảo sát thực địa tổng thể nhà máy thường đi qua thứ tự sơ đồ dòng sản xuất Trong quá trình quan sát, các thông tin cần được ghi lại trên biểu mẫu khảo sát như là: Tên của lao động, nhiệm vụ/công việc thực hiện, bộ phận, phần của hoạt động công việc, thông tin chung về hoạt động công việc. Quan sát là một trong những phương pháp cụ thể cho việc thu thập thông tin cá biệt về một đối tượng nhất định. Quan sát để thu thập thông tin khác với quan sát thông thường ở chỗ hoạt động này có mục đích, được ghi lại, có kiểm tra tính ổn định và tính hiệu lực của kết quả thu nhận được.
Một số số liệu thu thập tại bước này phải đảm bảo độ chính xác, dựa trên nguồn số liệu tin tưởng. Đây là sẽ bước đầu quan trọng để triển khai các nội dung tiếp theo một cách hiệu quả. Một số thông tin có thể thu thập ở giai đoạn này có thể như sau:
\- Thu thập dữ liệu cho mỗi bước trong dòng chảy
\- Số ca làm việc trong ngày
\- Thời gian mỗi ca
\- Lịch bảo trì, bảo dưỡng
\- Thời gian dừng làm việc theo kế hoạch
\- Tổng thời gian sản xuất sẵn có hàng ngày
\- Lịch giao hàng
\- Cỡ lô vận chuyển
\- Lượng vận chuyển hàng ngày, hàng tháng
|<image_2>|
<table>
<colgroup>
<col/>
<col/>
<col/>
</colgroup>
<thead>
<tr>
<th><strong>STT</strong></th>
<th><strong>Ký hiệu</strong></th>
<th><strong>Ý nghĩa</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="2">1</td>
<td rowspan="2">|<image_3>|</td>
<td>Nhà cung cấp: Đầu chuỗi bên trái</td>
</tr>
<tr>
<td>Khách hàng: Cuối chuỗi bên phải</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="3">2</td>
<td rowspan="3">|<image_4>|</td>
<td>Tồn trữ giữa hai quá trình.</td>
</tr>
<tr>
<td>Tồn kho nguyên vật liệu</td>
</tr>
<tr>
<td>Tồn kho thành phẩm</td>
</tr>
<tr>
<td>3</td>
<td>|<image_5>|</td>
<td>Tiềm năng cải tiến</td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td>|<image_6>|</td>
<td>Sản phẩm được đẩy vào quá trình tiếp theo</td>
</tr>
<tr>
<td>5</td>
<td>|<image_7>|</td>
<td>Sự vận chuyển của nguyên vật liệu từ nhà cung cấp đến nhà máy, hoặc
vận chuyển của thành phẩm từ nhà máy đến khách hàng</td>
</tr>
<tr>
<td>6</td>
<td>|<image_8>|</td>
<td><p>Hộp thông tin</p>
<p>C/T: Cycle time</p>
<p>C/O: Change Over (Thời gian chuyển đổi)</p>
<p>Và những thông tin khác</p></td>
</tr>
<tr>
<td>7</td>
<td>|<image_9>|</td>
<td>Người vận hành</td>
</tr>
<tr>
<td>8</td>
<td>|<image_10>|</td>
<td>Phương tiện vận chuyển</td>
</tr>
<tr>
<td>9</td>
<td></td>
<td>Luồng thông tin từ các báo cáo, biên bản, cuộc họp, v.v.</td>
</tr>
<tr>
<td>10</td>
<td>|<image_11>|</td>
<td>Dòng thông tin điện tử. Ví dụ: Điện thoại, fax, email, v.v.</td>
</tr>
<tr>
<td>11</td>
<td>|<image_12>|</td>
<td>Tồn kho an toàn</td>
</tr>
<tr>
<td>12</td>
<td>|<image_13>|</td>
<td>Sửa chữa, làm lại</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Bảng 7.1: Một số ký hiệu vẽ sơ đồ chuỗi giá trị | |
# Public_091
# Giới thiệu
Pin năng lượng rắn (Solid-State Battery – SSB) được xem là bước tiến quan trọng trong ngành lưu trữ năng lượng, hứa hẹn **mật độ năng lượng cao** , **độ an toàn vượt trội** và **tuổi thọ dài** so với pin lithium-ion truyền thống. Thay vì sử dụng chất điện phân lỏng dễ cháy, pin thể rắn dùng **chất điện phân rắn** , mở ra tương lai cho xe điện, thiết bị di động và lưới điện lưu trữ quy mô lớn.
# Pin thể rắn là gì?
**Pin thể rắn** (Solid-State Battery) là một bước tiến công nghệ đột phá trong ngành lưu trữ năng lượng, với cấu trúc hoàn toàn khác biệt so với pin truyền thống. Thay vì sử dụng chất điện phân dạng lỏng như trong pin Lithium-ion, pin thể rắn dùng chất điện phân ở trạng thái rắn – đây chính là điểm khác biệt cốt lõi tạo nên loạt lợi thế vượt trội về hiệu suất, độ an toàn và mật độ năng lượng.
Chất điện phân rắn có thể là các hợp chất gốm, polymer, sulfide hay oxide… đóng vai trò trung gian truyền dẫn các ion lithium giữa hai cực âm (anode) và cực dương (cathode). Trong quá trình sạc, ion lithium di chuyển từ cực dương sang cực âm, và ngược lại trong quá trình phóng điện – quy trình này sinh ra dòng điện cung cấp năng lượng cho thiết bị.
# Cấu trúc và nguyên lý hoạt động
* **Cực dương (Cathode):** Thường làm từ oxit kim loại chứa lithium.
* **Cực âm (Anode):** Có thể sử dụng lithium kim loại tinh khiết, tăng đáng kể dung lượng.
* **Chất điện phân rắn:** Gốm, polymer hoặc sulfide dẫn ion, thay thế hoàn toàn dung dịch lỏng.
* **Cơ chế truyền ion:** Ion lithium di chuyển qua chất điện phân rắn trong quá trình sạc/xả, tương tự pin truyền thống nhưng an toàn hơn và giảm kháng nội.
|<image_1>| _Hình ảnh mô phỏng cấu tạo của pin ở thể rắn_
# Ưu điểm vượt trội
* **Mật độ năng lượng cao:** Có thể đạt mức 400–500 Wh/kg, tăng 50–80% so với pin lithium-ion.
* **An toàn:** Không chứa dung dịch dễ cháy, giảm nguy cơ cháy nổ.
* **Sạc nhanh:** Đặc tính điện hóa ổn định cho phép sạc đầy trong thời gian ngắn.
* **Tuổi thọ dài:** Giảm hình thành dendrite, kéo dài số chu kỳ sạc lên hàng nghìn lần.
* **Hoạt động trong dải nhiệt rộng:** Hiệu suất tốt ngay cả ở nhiệt độ thấp.
# Ứng dụng thực tế
* **Xe điện (EV):** Gia tăng quãng đường di chuyển, giảm thời gian sạc và tăng độ an toàn.
* **Thiết bị điện tử di động:** Kéo dài tuổi thọ pin cho điện thoại, laptop, thiết bị đeo.
* **Lưu trữ năng lượng tái tạo:** Ổn định lưới điện, tích trữ điện từ gió và mặt trời với chi phí thấp hơn.
* **Hàng không và vũ trụ:** Giảm trọng lượng và tăng độ tin cậy cho vệ tinh và máy bay điện.
# Thách thức triển khai
* **Chi phí sản xuất cao:** Quy trình chế tạo và vật liệu tiên tiến (như gốm sulfide) đòi hỏi công nghệ phức tạp.
* **Giao diện điện cực – điện phân:** Tiếp xúc kém có thể làm giảm hiệu suất và tuổi thọ pin.
* **Quy mô công nghiệp:** Cần dây chuyền sản xuất hàng loạt ổn định và đồng nhất.
* **Vấn đề dendrite:** Dù giảm nhiều, vẫn cần kiểm soát để ngăn lithium hình thành sợi dẫn điện gây chập.
# Tiến bộ nghiên cứu
* **Toyota và QuantumScape:** Công bố pin thể rắn mẫu có mật độ năng lượng gấp đôi pin lithium-ion.
* **Samsung Advanced Institute:** Thiết kế lớp phủ bạc-carbon để cải thiện tiếp xúc điện cực.
* **Viện nghiên cứu châu Âu:** Khám phá chất điện phân sulfide cho khả năng dẫn ion cao và linh hoạt cơ học.
# Tác động kinh tế – xã hội
* **Thúc đẩy xe điện toàn cầu:** Giảm chi phí và tăng phạm vi di chuyển, đẩy nhanh quá trình khử carbon.
* **Giảm ô nhiễm môi trường:** Tuổi thọ dài và khả năng tái chế cao giảm rác thải pin.
* **Ổn định lưới điện xanh:** Hỗ trợ tích hợp năng lượng tái tạo quy mô lớn, giảm phụ thuộc nhiên liệu hóa thạch.
# Pin thể rắn trong tương lai
Với ưu nhược điểm pin thể rắn, loại pin này đã và đang được cân nhắc ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống. Trong đó, [pin thể rắn được kỳ vọng sẽ làm thay đổi ngành công nghiệp xe điện](https://vinfastauto.com/vn_vi/pin-the-ran-nguon-goc-huu-co-lam-thay-doi-tuong-lai-xe-dien). Nó cho phép xe điện thu gọn được tối đa diện tích và giảm trọng lượng của xe xuống tới mức thấp nhất. Ngoài ra, loại pin này còn giúp giảm thời gian sạc điện cũng như có độ an toàn và tin cậy cao hơn. Chính vì thế, sự ra đời của pin thể rắn dự kiến sẽ thúc đẩy mạnh ngành xe điện trên thế giới.
Một nghiên cứu đáng chú ý gần đây về pin thể rắn đó chính là pin được làm từ muối do nhóm nghiên cứu đến từ Đại học Nottingham của Vương quốc Anh cùng 6 cơ quan nghiên cứu khác của Trung Quốc công bố. Theo đó, muối rắn sẽ được sử dụng làm chất điện phân và cả chất phân tách. Đây được xem là bước tiến mới cho tương lai sản xuất pin thể rắn, vì giảm giá thành pin và vô cùng thân thiện với môi trường.
|<image_2>| _VinFast hợp tác ProLogium sản xuất pin thể rắn đầu tiên tại Việt Nam (Nguồn: Sưu tầm)_
Tại Việt Nam, nhận thấy những tiềm năng, ưu điểm của pin thể rắn, vào tháng 03/03/2021, [**nhà sản xuất xe máy ô tô điện hàng đầu VinFast**](https://vinfastauto.com/) đã ký kết biên bản hợp tác [chiến lược với ProLogium](https://vinfastauto.com/vn_vi/vinfast-hop-tac-voi-prologium-san-xuat-pin-ran-o-viet-nam) (Đài Loan) - Công ty đầu tiên trên thế giới có dây chuyền thử nghiệm ứng dụng công nghệ pin thể rắn cho ô tô. | |
# Public_524
# Lò xo
## Khái niệm
Lò xo là chi tiết dự trữ năng lượng, dùng để giảm xóc, ép chặt, đo lực. Lè xo có các loại như sau:
### Lò xo xoắn ốc
Lò xo hình thành theo đường xoắn ốc trụ hay nón. Căn cứ theo tác dụng của lò xo người ta chia lò xo xoắn ốc ra các loại: Lò xo nén, lò xo xoắn và lò xo kéo (Hình a). Mặt cắt của dây lò xo là hình tròn, hình vuông hay hình chữ nhật.
### Lò xo xoắn phăng
Lò xo hình thành theo đường xoắn ốc phảng, dùng làm dây cót (Hình b)
### Lò xo dip
Lò xo gồm nhiều tấm ghép với nhau dùng trong các cơ cấu giảm xóc, nhất là trong ôtô (Hình c).
### Lò xo đĩa
Lò xo gồm nhiều đĩa kim loại ghép chồng lên nhau (Hình d).
|<image_1>||<image_2>||<image_3>||<image_4>|
_Hình 8.1: Các dạng lò xo_
## Vẽ quy ưóc lò xo
Đối với lò xo xoắn ốc, lò xo có kết cấu phức tạp nên lò xo được vẽ quy ước theo TCVN 14-78.
* Hình chiếu và hình cắt của lò xo xoắn trụ (hay nón) trên mặt phẳng chiếu song song với trục của lò xo, các vòng xoắn được vẽ bằng các đường thẳng thay cho đường cong.
* Đối vói lò xo xoắn ưụ (hay nón) có số vòng xoắn lớn hơn 4 vòng thì quy định chỉ vẽ ờ mỗi đầu lò xo một hoặc hai vòng xoắn (trừ các vòng tỳ). Những vòng xoắn khác được vẽ bằng nét chấm gạch qua tâm mặt cắt của dây trên toàn bộ chiều dài và cho phép rút ngắn chiểu dài của lò xo.
* Những lò xo có đường kính của dây lò xo bằng 2mm hay nhỏ hơn thì được vẽ bằng nét cơ bản, mặt cắt của lò xo được tô đen.
Đối với lò xo xoắn phẳng mà số vòng xoắn lớn hơn hai vòng thì quy định vẽ vòng đầu và vòng cuối, phần tiếp theo chỉ vẽ một đoạn bằng nét chấm gạch
|<image_5>||<image_6>||<image_7>|
_Hình 8.2: Vẽ quy ước lò xo_
Đối với lò xo đĩa có số đĩa lớn hơn 4, thì mỗi đầu chỉ vẽ một hoặc hai đĩa, đường bao các đĩa còn lại vẽ bằng nét mảnh.
Đối với lò xo dip, quy định chỉ vẽ đường bao của chổng lò xo.
<table>
<colgroup>
<col/>
<col/>
<col/>
<col/>
</colgroup>
<thead>
<tr>
<th rowspan="2"><blockquote>
<p><strong>Tên gọi lò xo</strong></p>
</blockquote></th>
<th colspan="3"><strong>Hình vẽ quy ước</strong></th>
</tr>
<tr>
<th><blockquote>
<p><strong>Hình chiếu</strong></p>
</blockquote></th>
<th><blockquote>
<p><strong>Hình cắt</strong></p>
</blockquote></th>
<th><blockquote>
<p><strong>Khi chiều dài mặt cắt của dây có chiều</strong></p>
<p><strong>dài ≤2mm</strong></p>
</blockquote></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><blockquote>
<p>Lò xo nén dây tròn</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_8>|</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_9>|</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_10>|</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>Ở hai đầu nén lại 3/4 đường tròn và mài</p>
<p>bằng</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>Lò xo nén dây hình chữ nhật</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_11>|</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_12>|</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_13>|</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>Ở hai đầu nén lại 3/4 đường</p>
<p>tròn và mài bằng</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>Lò xo nén hình nón dây tròn</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_14>|</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_15>|</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_16>|</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>Ở hai đầu nén lại 3/4 đường</p>
<p>tròn và mài bằng</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>Lò xo ép dây hình chữ nhật</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_17>|</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_18>|</p>
</blockquote></td>
<td rowspan="2"><blockquote>
<p>|<image_19>|</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>Ở hai đầu mài bằng</p>
</blockquote></td>
</tr>
<tr>
<td><blockquote>
<p>Lò xo kéo dây tròn có móc nằm trong hai mặt phẳng vuông góc với
nhau.</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>|<image_20>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>|<image_21>|</p>
</blockquote></td>
<td><blockquote>
<p>|<image_22>|</p>
</blockquote></td>
</tr>
</tbody>
</table>
# Bánh răng
Bánh răng là chi tiết thông dụng dùng để truyền chuyển động quay. Bánh răng thường dùng gồm có ba loại:
* Bánh răng trụ, để truyền chuyển động quay giữa hai trục song song. (hình a)
* Bánh răng côn, dùng để truyền chuyển động giữa hai trục vuông góc. (hình b)
* Bánh vít và trục vít, dùng để truyền chuyển động quay giữa hai trục chéo nhau thường dùng. (hình c)
|<image_23>| |<image_24>| |<image_25>|
a b c
_Hình 8.3: Các loại bánh răng_
So với các truyền động cơ khí khác, truyền động bánh răng có ưu điểm:
* Kích thước nhỏ, khả năng tải trọng lớn.
* Tỷ số truyền không thay đổi.
* Hiệu suất cao có thể đạt 0,97 – 0,99.
* Tuổi thọ cao, làm việc tin cậy.
Tuy nhiên truyền động bánh răng có các nhược điểm sau:
* Chế tạo tương đối phức tạp.
* Đòi hỏi độ chính xác cao.
* Có nhiều tiếng ồn khi vận tốc lớn.
Truyền động bánh răng được dùng rất nhiều trong các máy, từ đổng hồ, khí cụ cho đến các máy hạng nặng; có thể truyền công suất từ nhỏ đến lớn, vận tốc từ thấp đến cao. Muốn các bộ truyền làm việc được thì các bánh răng phải có các thông số cơ bản giống nhau. |
End of preview. Expand
in Data Studio
README.md exists but content is empty.
- Downloads last month
- 8