Резистор и сопротивление [База знаний]

Резистор и сопротивление

Теория

КОМПОНЕНТЫ

ARDUINO

ИНТЕРФЕЙСЫ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ

Резистор — искусственное «препятствие» для тока. Сопротивление в чистом виде. Резистор ограничивает силу тока, переводя часть электроэнергии в тепло. Сегодня невозможно изготовить ни одно, сколько-нибудь функциональное, электронное устройство без резисторов. Они используются везде: от компьютеров до систем охраны.

Сопротивление резистора — его основная характеристика. Основной единицей электрического сопротивления является Ом. На практике используются также производные единицы — килоом (кОм), мегаом (МОм), гигаом (ГОм), которые связаны с основной единицей следующими соотношениями:

1 кОм = 1000 Ом,
1 МОм = 1000 кОм,
1 ГОм = 1000 МОм

Ниже на рисунке видна маркировка резисторов на схемах:

Наклонные линии обозначают мощность резистора до 1 Вт. Вертикальные линии и знаки V и X (римские цифры), указывают на мощность резистора в несколько Ватт, в соответствии со значением римской цифры.

Для соединения резисторов в схемах используются три разных способа подключения: параллельное, последовательное и смешанное. Каждый способ обладает индивидуальными качествами, что позволяет применять данные элементы в самых разных целях.

Последовательное соединение резисторов

Последовательное соединение резисторов применяется для увеличения сопротивления. Т.е. когда резисторы соединены последовательно, общее сопротивление равняется сумме сопротивлений каждого резистора. Например, если резисторы R1 и R2 соединены последовательно, их общее сопротивление высчитывается по формуле:
R_общ = R₁ + R₂

Это справедливо и для большего количества соединённых последовательно резисторов:

R_общ = R₁ + R₂ + R₃ + … + R_n

Цепь из последовательно соединённых резисторов будет всегда иметь сопротивление большее, чем у любого резистора из этой цепи.

При последовательном соединении резисторов изменение сопротивления любого резистора из этой цепи влечёт за собой как изменение сопротивления всей цепи так и изменение силы тока в этой цепи.

Мощность при последовательном соединении

При соединении резисторов последовательно электрический ток по очереди проходит через каждое сопротивление. Значение тока в любой точке цепи будет одинаковым. Данный факт определяется с помощью закона Ома. Если сложить все сопротивления, приведенные на схеме, то получится следующий результат:
R = 200 + 100 + 51 + 39 = 390 Ом

Учитывая напряжение в цепи, равное 100 В, по закону Ома сила тока будет составлять

I = U/R = 100 В/390 Ом = 0,256 A

На основании полученных данных можно рассчитать мощность резисторов при последовательном соединении по следующей формуле:

P = I² x R = 0,256² x 390 = 25,55 Вт

Таким же образом можно рассчитать мощность каждого отдельно взятого резистора:

P₁ = I² x R₁ = 0,256² x 200 = 13,11 Вт;
P₂ = I² x R₂ = 0,256² x 100 = 6,55 Вт;
P₃ = I² x R₃ = 0,256² x 51 = 3,34 Вт;
P₄ = I² x R₄ = 0,256² x 39 = 2,55 Вт.

Если сложить полученные мощности, то общая Р составит:

Р_общ = 13,11 + 6,55 + 3,34 + 2,55 = 25,55 Вт

Параллельное соединение резисторов

Параллельное соединение резисторов необходимо для уменьшения общего сопротивления и, как вариант, для увеличения мощности нескольких резисторов по сравнению с одним.

Расчет параллельного сопротивления двух параллельно соединённых резисторов R₁ и R₂ производится по следующей формуле:

R_общ = (R₁ × R₂) / (R₁ + R₂)

Параллельное соединение трёх и более резисторов требует более сложной формулы для вычисления общего сопротивления:

1 / R_общ = 1 / R₁ + 1 / R₂ + … + 1 / R_n

Сопротивление параллельно соединённых резисторов будет всегда меньше, чем у любого из этих резисторов.

Параллельное соединение резисторов часто используют в случаях, когда необходимо сопротивление с большей мощностью. Для этого, как правило, используют резисторы с одинаковой мощностью и одинаковым сопротивлением. Общая мощность, в таком случае, вычисляется умножением мощности одного резистора на количество параллельно соединённых резисторов.

Мощность при параллельном соединении

При параллельном подключении все начала резисторов соединяются с одним узлом схемы, а концы – с другим. В этом случае происходит разветвление тока, и он начинает протекать по каждому элементу. В соответствии с законом Ома, сила тока будет обратно пропорциональна всем подключенным сопротивлениям, а значение напряжения на всех резисторах будет одним и тем же.
1/R = 1/200 + 1/100 + 1/51 + 1/39 ≈ 0,06024 Ом
R = 1 / 0,06024 ≈ 16,6 Ом

Используя значение напряжения 100 В, по закону Ома рассчитывается сила тока

I = U/R = 100 В x 0,06024 Ом = 6,024 A

Зная силу тока, мощность резисторов, соединенных параллельно, определяется следующим образом

P = I² x R = 6,024² x 16,6 = 602,3 Вт

Расчет силы тока для каждого резистора выполняется по формулам:

I₁ = U/R₁ = 100/200 = 0,5 A;
I₂ = U/R₂ = 100/100 = 1 A;
I₃ = U/R₃ = 100/51 = 1,96 A;
I₄ = U/R₄ = 100/39 = 2,56 A

На примере этих сопротивлений прослеживается закономерность, что с уменьшением сопротивления, сила тока увеличивается.

Существует еще одна формула, позволяющая рассчитать мощность при параллельном подключении резисторов:

P₁ = U²/R₁ = 100²/200 = 50 Вт;
P₂ = U²/R₂ = 100²/100 = 100 Вт;
P₃ = U²2/R₃ = 100²/51 = 195,9 Вт;
P₄ = U²2/R₄ = 100²/39 = 256,4 Вт

Если сложить полученные мощности, то общая Р составит:

Р_общ = 50 + 100 + 195,9 + 256,4 = 602,3 Вт

Калькулятор

Цветовая маркировка резисторов

Наносить номинал резистора на корпус числами — дорого и непрактично: они получаются очень мелкими. Поэтому номинал и допуск кодируют цветными полосками. Разные серии резисторов содержат разное количество полос, но принцип расшифровки одинаков. Цвет корпуса резистора может быть бежевым, голубым, белым. Это не играет роли. Если не уверены в том, что правильно прочитали полосы, можете проверить себя с помощью мультиметра или калькулятора цветовой маркировки.

Калькулятор цветовой маркировки резисторов

Основные характеристики

Переменный резистор

Переменный резистор — это резистор, у которого электрическое сопротивление между подвижным контактом и выводами резистивного элемента можно изменять механическим способом. Переменные резисторы (их также называют реостатами или потенциометрами) предназначены для постепенного регулирования силы тока и напряжения. Разница в том, что реостат регулирует силу тока в электрической цепи, а потенциометр — напряжение. Выглядят переменные резисторы так:

На радиосхемах переменные резисторы обозначаются прямоугольником с пририсованной к их корпусу стрелочкой.

Регулировать величину сопротивления переменных резисторов можно с помощью вращения специальной ручки. Те из резисторов, у которых регулировка сопротивления резистора может осуществляться только с помощью отвертки или специального ключа-шестигранника, называются подстроечными переменными резисторами.

Термисторы, варисторы и фоторезисторы

Кроме реостатов и потенциометров есть и другие виды резисторов: термисторы, варисторы и фоторезисторы. Термисторы, в свою очередь, делятся на термисторы и позисторы. Позистор – это термистор, у которого сопротивление возрастает вместе с ростом температуры окружающей среды. У термисторов, наоборот, чем выше температура вокруг, тем меньше сопротивление. Это свойство обозначают как ТКС – тепловой коэффициент сопротивления.

В зависимости от ТКС (отрицательный он или положительный) обозначают на схеме термисторы следующим образом:

Следующий особый класс резисторов – это варисторы. Они изменяют силу сопротивления в зависимости от подаваемого на них напряжения. Зная свойства варистора, можно догадаться, что такой резистор защищает электрическую цепь от перенапряжения.

На схемах варисторы обозначаются так:

В зависимости от интенсивности освещения изменяет свое сопротивление еще один вид резисторов – фоторезисторы. Причем не важно, каков источник освещения: искусственный или естественный. Их особенность еще и в том, что ток в них протекает как в одном, так и в другом направлении, то есть еще говорят, что фоторезисторы не имеют p-n перехода.

А на схемах изображаются так:

Коэффициент детерминации в Excel

Одним из показателей, описывающих качество построенной модели в статистике, является коэффициент детерминации (R^2), который ещё называют величиной достоверности аппроксимации. С его помощью можно определить уровень точности прогноза. Давайте узнаем, как можно произвести расчет данного показателя с помощью различных инструментов программы Excel.

Вычисление коэффициента детерминации

В зависимости от уровня коэффициента детерминации, принято разделять модели на три группы:

• 0,8 – 1 — модель хорошего качества;
• 0,5 – 0,8 — модель приемлемого качества;
• 0 – 0,5 — модель плохого качества.

В последнем случае качество модели говорит о невозможности её использования для прогноза.

Выбор способа вычисления указанного значения в Excel зависит от того, является ли регрессия линейной или нет. В первом случае можно использовать функцию КВПИРСОН, а во втором придется воспользоваться специальным инструментом из пакета анализа.

Способ 1: вычисление коэффициента детерминации при линейной функции

Прежде всего, выясним, как найти коэффициент детерминации при линейной функции. В этом случае данный показатель будет равняться квадрату коэффициента корреляции. Произведем его расчет с помощью встроенной функции Excel на примере конкретной таблицы, которая приведена ниже.

1. Выделяем ячейку, где будет произведен вывод коэффициента детерминации после его расчета, и щелкаем по пиктограмме «Вставить функцию».



2. Запускается Мастер функций. Перемещаемся в его категорию «Статистические» и отмечаем наименование «КВПИРСОН». Далее клацаем по кнопке «OK».



3. Происходит запуск окна аргументов функции КВПИРСОН. Данный оператор из статистической группы предназначен для вычисления квадрата коэффициента корреляции функции Пирсона, то есть, линейной функции. А как мы помним, при линейной функции коэффициент детерминации как раз равен квадрату коэффициента корреляции.

   Синтаксис этого оператора такой:

   =КВПИРСОН(известные_значения_y;известные_значения_x)

   Таким образом, функция имеет два оператора, один из которых представляет собой перечень значений функции, а второй – аргументов. Операторы могут быть представлены, как непосредственно в виде значений, перечисленных через точку с запятой (;), так и в виде ссылок на диапазоны, где они расположены. Именно последний вариант и будет использован нами в данном примере.

   Устанавливаем курсор в поле «Известные значения y». Выполняем зажим левой кнопки мышки и производим выделение содержимого столбца «Y» таблицы. Как видим, адрес указанного массива данных тут же отображается в окне.

   Аналогичным образом заполняем поле «Известные значения x». Ставим курсор в данное поле, но на этот раз выделяем значения столбца «X».

   После того, как все данные были отображены в окне аргументов КВПИРСОН, клацаем по кнопке «OK», расположенной в самом его низу.



4. Как видим, вслед за этим программа производит расчет коэффициента детерминации и выдает результат в ту ячейку, которая была выделена ещё перед вызовом Мастера функций. В нашем примере значение вычисляемого показателя получилось равным 1. Это значит, что представленная модель абсолютно достоверная, то есть, исключает погрешность.

Урок: Мастер функций в Microsoft Excel

Способ 2: вычисление коэффициента детерминации в нелинейных функциях

Но указанный выше вариант расчета искомого значения можно применять только к линейным функциям. Что же делать, чтобы произвести его расчет в нелинейной функции? В Экселе имеется и такая возможность. Её можно осуществить с помощью инструмента «Регрессия», который является составной частью пакета «Анализ данных».

1. Но прежде, чем воспользоваться указанным инструментом, следует активировать сам «Пакет анализа», который по умолчанию в Экселе отключен. Перемещаемся во вкладку «Файл», а затем переходим по пункту «Параметры».



2. В открывшемся окне производим перемещение в раздел «Надстройки» при помощи навигации по левому вертикальному меню. В нижней части правой области окна располагается поле «Управление». Из списка доступных там подразделов выбираем наименование «Надстройки Excel…», а затем щелкаем по кнопке «Перейти…», расположенной справа от поля.



3. Производится запуск окна надстроек. В центральной его части расположен список доступных надстроек. Устанавливаем флажок около позиции «Пакет анализа». Вслед за этим требуется щелкнуть по кнопке «OK» в правой части интерфейса окна.



4. Пакет инструментов «Анализ данных» в текущем экземпляре Excel будет активирован. Доступ к нему располагается на ленте во вкладке «Данные». Перемещаемся в указанную вкладку и клацаем по кнопке «Анализ данных» в группе настроек «Анализ».



5. Активируется окошко «Анализ данных» со списком профильных инструментов обработки информации. Выделяем из этого перечня пункт «Регрессия» и клацаем по кнопке «OK».



6. Затем открывается окно инструмента «Регрессия». Первый блок настроек – «Входные данные». Тут в двух полях нужно указать адреса диапазонов, где находятся значения аргумента и функции. Ставим курсор в поле «Входной интервал Y» и выделяем на листе содержимое колонки «Y». После того, как адрес массива отобразился в окне «Регрессия», ставим курсор в поле «Входной интервал Y» и точно таким же образом выделяем ячейки столбца «X».

   Около параметров «Метка» и «Константа-ноль» флажки не ставим. Флажок можно установить около параметра «Уровень надежности» и в поле напротив указать желаемую величину соответствующего показателя (по умолчанию 95%).

   В группе «Параметры вывода» нужно указать, в какой области будет отображаться результат вычисления. Существует три варианта:

   • Область на текущем листе;
   • Другой лист;
   • Другая книга (новый файл).

   Остановим свой выбор на первом варианте, чтобы исходные данные и результат размещались на одном рабочем листе. Ставим переключатель около параметра «Выходной интервал». В поле напротив данного пункта ставим курсор. Щелкаем левой кнопкой мыши по пустому элементу на листе, который призван стать левой верхней ячейкой таблицы вывода итогов расчета. Адрес данного элемента должен высветиться в поле окна «Регрессия».

   Группы параметров «Остатки» и «Нормальная вероятность» игнорируем, так как для решения поставленной задачи они не важны. После этого клацаем по кнопке «OK», которая размещена в правом верхнем углу окна «Регрессия».



7. Программа производит расчет на основе ранее введенных данных и выводит результат в указанный диапазон. Как видим, данный инструмент выводит на лист довольно большое количество результатов по различным параметрам. Но в контексте текущего урока нас интересует показатель «R-квадрат». В данном случае он равен 0,947664, что характеризует выбранную модель, как модель хорошего качества.

Способ 3: коэффициент детерминации для линии тренда

Кроме указанных выше вариантов, коэффициент детерминации можно отобразить непосредственно для линии тренда в графике, построенном на листе Excel. Выясним, как это можно сделать на конкретном примере.

1. Мы имеем график, построенный на основе таблицы аргументов и значений функции, которая была использована для предыдущего примера. Произведем построение к нему линии тренда. Кликаем по любому месту области построения, на которой размещен график, левой кнопкой мыши. При этом на ленте появляется дополнительный набор вкладок – «Работа с диаграммами». Переходим во вкладку «Макет». Клацаем по кнопке «Линия тренда», которая размещена в блоке инструментов «Анализ». Появляется меню с выбором типа линии тренда. Останавливаем выбор на том типе, который соответствует конкретной задаче. Давайте для нашего примера выберем вариант «Экспоненциальное приближение».



2. Эксель строит прямо на плоскости построения графика линию тренда в виде дополнительной черной кривой.



3. Теперь нашей задачей является отобразить собственно коэффициент детерминации. Кликаем правой кнопкой мыши по линии тренда. Активируется контекстное меню. Останавливаем выбор в нем на пункте «Формат линии тренда…».

   

   Для выполнения перехода в окно формата линии тренда можно выполнить альтернативное действие. Выделяем линию тренда кликом по ней левой кнопки мыши. Перемещаемся во вкладку «Макет». Клацаем по кнопке «Линия тренда» в блоке «Анализ». В открывшемся списке клацаем по самому последнему пункту перечня действий – «Дополнительные параметры линии тренда…».



4. После любого из двух вышеуказанных действий запускается окошко формата, в котором можно произвести дополнительные настройки. В частности, для выполнения нашей задачи необходимо установить флажок напротив пункта «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2)». Он размещен в самом низу окна. То есть, таким образом мы включаем отображение коэффициента детерминации на области построения. Затем не забываем нажать на кнопку «Закрыть» внизу текущего окна.



5. Значение достоверности аппроксимации, то есть, величина коэффициента детерминации, будет отображено на листе в области построения. В данном случае эта величина, как видим, равна 0,9242, что характеризует аппроксимацию, как модель хорошего качества.



6. Абсолютно точно таким образом можно устанавливать показ коэффициента детерминации для любого другого типа линии тренда. Можно менять тип линии тренда, произведя переход через кнопку на ленте или контекстное меню в окно её параметров, как было показано выше. Затем уже в самом окне в группе «Построение линии тренда» можно переключиться на другой тип. Не забываем при этом контролировать, чтобы около пункта «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации» был установлен флажок. Завершив вышеуказанные действия, щелкаем по кнопке «Закрыть» в нижнем правом углу окна.



7. При линейном типе линия тренда уже имеет значение достоверности аппроксимации равное 0,9477, что характеризует эту модель, как ещё более достоверную, чем рассматриваемую нами ранее линию тренда экспоненциального типа.



8. Таким образом, переключаясь между разными типами линии тренда и сравнивая их значения достоверности аппроксимации (коэффициент детерминации), можно найти тот вариант, модель которого наиболее точно описывает представленный график. Вариант с самым высоким показателем коэффициента детерминации будет наиболее достоверным. На его основе можно строить самый точный прогноз.

   Например, для нашего случая опытным путем удалось установить, что самый высокий уровень достоверности имеет полиномиальный тип линии тренда второй степени. Коэффициент детерминации в данном случае равен 1. Это говорит о том, что указанная модель абсолютно достоверная, что означает полное исключение погрешностей.

   

   Но, в то же время, это совсем не значит, что для другого графика тоже наиболее достоверным окажется именно этот тип линии тренда. Оптимальный выбор типа линии тренда зависит от типа функции, на основании которой был построен график. Если пользователь не обладает достаточным объемом знаний, чтобы «на глаз» прикинуть наиболее качественный вариант, то единственным выходом определения лучшего прогноза является как раз сравнение коэффициентов детерминации, как было показано на примере выше.

Читайте также:
Построение линии тренда в Excel
Аппроксимация в Excel

В Экселе существуют два основных варианта вычисления коэффициента детерминации: использование оператора КВПИРСОН и применение инструмента «Регрессия» из пакета инструментов «Анализ данных». При этом первый из этих вариантов предназначен для использования только в процессе обработки линейной функции, а другой вариант можно использовать практически во всех ситуациях. Кроме того, существует возможность отображения коэффициента детерминации для линии трендов графиков в качестве величины достоверности аппроксимации. С помощью данного показателя имеется возможность определить тип линии тренда, который располагает самым высоким уровнем достоверности для конкретной функции.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Опишите, что у вас не получилось.
Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

ДА НЕТ

Как найти длину окружности: формула через радиус, диаметр

В данной публикации мы рассмотрим, каким образом можно посчитать длину/периметр окружности (круга) и разберем примеры решения задач.

Формула вычисления длины/периметра

1. Через радиус 

Периметр круга или длина окружности (C) равняется удвоенному произведению ее радиуса на число π:

C = 2 * π * r

Радиус (r) – это отрезок, который соединяет центр окружности и любую точку на ней.

2. Через диаметр

Периметр/длина окружности считается как произведение ее диаметра на число π:

C = π * d

Диаметр (d) равен двум радиусам (d=2r). Это отрезок, соединяющий две противоположные точки на окружности.

Примечание: в расчетах значение числа π округляется до 3,14.

Примеры задач

Задание 1
Найдите длину окружности, если ее радиус равен 12 см.

Решение:
Воспользуемся первой формулой, в которой участвует значение радиуса: C = 2 * 3,14 * 12 см = 75,36 см.

Задание 2
Найдите периметр круга, если ее диаметр составляет 15 см.

Решение:
Применим формулу, в которой используется диаметр: C = 3,14 * 15 см = 47,1 см.

Математические функции в R

Математические функции в R

материалы по R

Метки R. Смотреть запись.

Как мне узнать процент чего-либо в R?

Переполнение стека

1. Товары

2. Клиенты
3. Случаи использования

1. Переполнение стека
   Общественные вопросы и ответы

2. Команды
   Частные вопросы и ответы для вашей команды

3. предприятие
   Частные вопросы и ответы для вашего предприятия

4. работы
   Программирование и связанные с ним возможности технической карьеры

5. Талант
   Нанять технических талантов

6. реклама
   Обратитесь к разработчикам по всему миру

,

R: как найти моду вектора

Переполнение стека

1. Товары

2. Клиенты
3. Случаи использования

1. Переполнение стека
   Общественные вопросы и ответы

2. Команды
   Частные вопросы и ответы для вашей команды

3. предприятие
   Частные вопросы и ответы для вашего предприятия

4. работы
   Программирование и связанные с ним возможности технической карьеры

5. Талант
   Нанять технических талантов

6. реклама
   Обратитесь к разработчикам по всему миру

,

р — Как удалить строки с любым нулевым значением

Переполнение стека

1. Товары

2. Клиенты
3. Случаи использования

1. Переполнение стека
   Общественные вопросы и ответы

2. Команды
   Частные вопросы и ответы для вашей команды

3. предприятие
   Частные вопросы и ответы для вашего предприятия

4. работы
   Программирование и связанные с ним возможности технической карьеры

5. Талант
   Нанять технических талантов

6. реклама
   Обратитесь к разработчикам по всему миру

,

ide — Поиск -> Найти в файлах; 11g R2 (11.1.2.3.0) — Как найти строки, содержащие символ подчеркивания?

Переполнение стека

1. Товары

2. Клиенты
3. Случаи использования

1. Переполнение стека
   Общественные вопросы и ответы

2. Команды
   Частные вопросы и ответы для вашей команды

3. предприятие
   Частные вопросы и ответы для вашего предприятия

4. работы
   Программирование и связанные с ним возможности технической карьеры

5. Талант
   Нанять технических талантов

6. реклама
   Обратитесь к разработчикам по всему миру

Загрузка…

2. Авторизоваться

.