Тюнинг 7: Seven Force — чип-тюнинг, ремонт и обслуживание автомобилей

Тюнинг BMW 7 серия

BMW 7 СЕРИИ – ИСТОРИЯ МОДЕЛИ

BMW 7-й серии впервые был представлен в 1977 году в качестве замены для New Six. В конце шестидесятых и начале семидесятых BMW быстро развивался от производителя маленьких автомобилей в люксовый бренд, отходя от таких крошечных автомобилей, как Isetta, к большим седанам. New Six стал как бы мостом в 7 Серию, хотя первое поколение 7-й Серии было еще далеко не тем, что мы видим сегодня. В те времена автомобиль был доступен только с рядным шестицилиндровым двигателем и механической коробкой передач. Но даже если бы 7 Серия была не такой огромной и мощной, как сейчас, автомобиль все равно был очень современным и технологически продвинутым для своего времени.

Первое поколение Е23 (1977-1986)

BMW был новатором в технологии турбонаддува и в 1979 году, он предложил турбированную версию 7-й Серии. Автомобиль имел 3,2-литровый турбированный рядный шестицилиндровый двигатель, но выходил под обозначением 745i — одним из многих запутанных обозначений, которые BMW использовал на протяжении многих лет. 745i предлагается только с автоматической коробкой передач, но в остальном было довольно много дополнений, которых не было у других моделей. Они включали подогрев сидений, телефон и кожаный салон.

Второе поколение Е32 (1986-1994)

Второе поколение дебютировало в 1986 году и оно радикально отличалось от предыдущей 7 Series. Общий дизайн на самом деле не сильно отличался, но машина теперь имела кроме обычного рядного шестицилиндрового двигателя также пару вариантов V8 и даже 5,0-литровый V12. Этот V12 не только удвоил число цилиндров, которое предлагало предыдущее поколение, но он также являлся очень современным двигателем для своего времени. Он производил 300 лошадиных сил, а 750i стала первым автомобилем в истории BMW с электронно-регулируемой максимальной скоростью 250 км/ч. Также автомобиль имел интегрированный телефон и факс, охладитель вина, контроль тяги и систему автоматического увеличения натяжения пружины дворников для прочной посадки на лобовом стекле на высоких скоростях.

Также была разработана модель, известная как 767i Goldfish — прототип с двигателем V16. Размер двигателя был такой, что радиатор пришлось перенести в багажник, который должен был быть оснащен вентиляционными отверстиями. BMW признал, что покупатели 7 Серии были более консервативны, чем те, кому бнужен был BMW 7 Goldfish. Однако, все же существовало несколько моделей Alpina.  

Третье поколение Е38 (1994-2001)

Третье поколение, которое дебютировало в 1994 году, по-прежнему рассматривается многими как самое лучшее поколение 7 Серии, когда-либо построенное BMW. Е38 было последним поколением, которое предлагалась с механической коробкой передач, а также последним, которое не имело системы iDrive BMW. О популярности этого поколения можно судить по многочисленным фильмам, где это Е38 появлялся гораздо чаще, чем какое-либо другое. Совсем неполный, но все же внушительный список включает в себя такие фильмы как «Крепкий орешек», «Игра», «Враг государства», «Плохой Санта», «Аферисты Дик и Джейн» и очень заметные роли в «Завтра не умрет никогда» и «Перевозчике». Последний фильм вышел тогда, когда дебютировало четвертое поколение автомобиля, но создатели фильма все равно решили использовать старый автомобиль. 

На самом деле это полностью отражает то, что происходило в дилерских центрах в то время. Люди находили систему iDrive на новом автомобиле сложной и вообще неприятной в использовании, не говоря уже о спорном новом стиле и большой цене. В общей сложности BMW продал более 340,000 экземпляров этого поколения — настоящий подвиг.

Четвертое поколение Е65/E66 (2001-2008)

Четвертое поколение дебютировало в 2001 году. Оно было гораздо более технически-продвинутым, чем предыдущие поколения. На нем была установлена новейший гидромеханический «автомат», подрулевые лепестки и многое другое. Каждый автомобиль буквально напичкан электроникой и электромеханикой.

Пятое поколение F01 (2008-н. д.)

Пятое поколение дебютировало в 2009 году и получило фэйслифтинг в этом году.

BMW 7 Серии становился престижнее на протяжении многих лет, особенно когда дело дошло до V12, мощностью 535-лошадиных сил в модели 760Li. Конечно, такой автомобиль стоит довольно серьезных денег, но он никогда не разочарует своего обладателя.

Тюнинг ВАЗ 2107 — тюнинг двигателя, подвески, фар, салона ВАЗ 2107

«Русский мерседес» — история и тюнинг ВАЗ 2107

История

История ВАЗ 2107, последнего представителя «классического» семейства «Жигулей», ведущего свою непосредственную историю от все того же Fiat 124, началась в 1982 году. Как нередко отмечается, эта модель представляет собой модифицированную, «люксовую» версию другой тольяттинской модели – ВАЗ 2105.

И правда – внешне ВАЗ 2105 и ВАЗ 2107 достаточно похожи между собой. Седьмая модель «Жигулей» получила лишь небольшие дополнения к своему облику. Они коснулись решетки радиатора, капота и блока задних фонарей. Тут все просто – решетка стала хромированной, капот получил специальную выштамповку.

«Семерка» стала оснащаться новыми сиденьями с удобной анатомической формой, спинками, представляющими с подголовниками единое целое. Приборная панель получила в свое распоряжение тахометр (некогда пропавший из комплектации ВАЗов) и спидометр, шкала которого достигала 180 км/ч, что должно было недвусмысленно намекать на весьма неплохие скоростные качества автомобиля. На «торпедо» появились дефлекторы холодного воздуха. В целом салон стал отличаться еще и за счет новой обивки, измененных кнопок блокировки двери, элементов управления радиоприемника (получившего в народе прозвище «борода»), рукоятки переключения передач. Управление осветительными приборами для пущего удобства было перенесено на подрулевые переключатели.

Первые модели, сошедшие, с конвейера на заре 80-х, оснащались четырехцилиндровыми карбюраторными моторами, взятыми у ВАЗ 2103. Модификации, получившие серийный номер 21072 и 21074 использовали уже двигатели от ВАЗ 2105 и ВАЗ 2106 соответственно. Менялась и коробка передач. Первоначальные модификации выпускались с установленной четырехступенчатой коробкой на борту. Однако со временем претерпевший незначительный тюнинг ВАЗ 2107 в ряде моделей стал снабжаться еще и ее пятиступенчатой разновидностью.

«Семерка» — это последний представитель классики. И, к сожалению, с недавнего времени – апреля 2012 года, она уже не выпускается. Последний автомобиль ВАЗ 2107 сошел с конвейера Ижевского завода. Однако его производством пока еще занимается предприятие Lada-Egypt.

Интересные факты

За относительно высокую (по меркам советского авто) комфортабельность и некоторые элементы дизайна, «семерка» стала называться ХБМ («Хочу быть «Мерседесом»). Широкое распространение данная модель получила в Венгрии, где быстро заслужила славу великолепного раллийного автомобиля. Кстати, спорт стал вторым призванием ВАЗ 2107. Последним крупным его достижением можно считать победу в Российском чемпионате по автомобильным кольцевым гонкам в 2010-2011 гг.

Тюнинг ВАЗ 2107

Как уже говорилось, ВАЗ 2107 имеет достаточно неплохие спортивные характеристики. Однако его базовая комплектация все же не позволяет ему в должной степени конкурировать с другими распространенными моделями. И в этой ситуации, конечно же, помогает тюнинг ВАЗ 2107 во всех ее проявлениях. Если вам необходимо только лишь изменить внешний облик автомобиля, то тут обычно используется стайлинг и тюнинг салона ВАЗ 2107 без серьезного вмешательства в его техническую часть. Стайлинг ВАЗ 2107 может включать установку воздухозаборников на капот, кованых или литых колесных дисков с покрышками из низкопрофильной резины (большой популярностью пользуются «SLIK» или «ВСМПО» 15-16 дюймов в диаметре), установка «продвинутой» оптики (линзованных фар, тюнингованных противотуманок и пр. ), неоновой подсветки под днище, шейвинг кузова. Часто можно встретить и тонировку стекол, установку тюнингованных боковых зеркал. В-общем, все то, что позволит создать агрессивный спортивный вид.

Тюнинг салона ВАЗ 2107 часто включает в себя установку универсальных спортивных сидений (или «ковшей»), электростеклоподъемников, тюнингованного рулевого колеса и пр.

Подобный вид тюнинга позволит создать необходимый стиль. Но на технические характеристики это никак не повлияет. Для получения высоких результатов на спортивной трассе применяется технический тюнинг ВАЗ 2107. Традиционно он включает в себя тюнинг двигателя ВАЗ 2107, как незначительный (увеличение и шлифовка каналов родного мотора, установка облегченного маховика, установка на впуск топлива 4х-дроссельного узла или спортивного ресивера с увеличенной дроссельной заслонкой, порядка 52-56 мм и фильтром нулевого сопротивления), так и более основательный комплекс мероприятий (определяющий установку блоков цилиндров от «Нивы», позволяющих получить выигрыш в объеме двигателя до 1,7-2,0 литров и ходе коленвала (используются, как правило, длинноходные валы диаметром 84, 86 и 88 мм). И так – вплоть до полной замены родного двигателя ВАЗ 2107 на двигатель от ВАЗ 2112. Из него можно получить «злой» атмосферник путем использования вышеупомянутого ресивера.

Тюнинг подвески ВАЗ 2107 – установка более жестких амортизаторов, спортивных пружин (возможен вариант как с занижением, так и без него), переднего двойного стабилизатора и пр. Те, кто собрался проводить тюнинг трансмиссии ВАЗ 2107, должны быть готовы к установке карданного вала на ШРУСах, возможную установку керамического сцепления и пр. Не лишним будет провести тюнинг рулевой системы ВАЗ 2107 (оригинальный автомобиль имеет некоторые проблемы с этим узлом) – установить на него электрический или гидроусилитель.

Прошедший тюнинг ВАЗ 2107 получает возможность достойно сражаться на спортивных трассах с представителями своего класса. Как уже упоминалось выше, свое призвание эта модель нашла в ралли и кольцевых гонках, хотя возможно его использование в такой дисциплине, как драг-рейсинг и дрифтинг.

Но будьте внимательны – для того, чтобы получить допуск на соревнования, ваш автомобиль должен быть подготовлен только лишь квалифицированными специалистами – это залог вашего благополучного финиша. И если вы нуждаетесь в подобных специалистах, обращайтесь к нам. С нашей помощью вы сможете получить из своего автомобиля полноценный гоночный снаряд, который не подведет вас в трудную минуту.

Помимо того, если вы не знаете, с чего начать тюнинг ВАЗ 2107, мы поможем вам избрать единственно верный вариант, в зависимости от ваших пожеланий.

Проконсультируйтесь и запишитесь на тюнинг по телефонам: +7(903) 124 78 25, +7(903) 129 32 50 (с понедельника по пятницу с 11-00 до 20-00, Москва)

время выделяться. Тюнинг и обслуживание автомобиля в Москве.

Тюнинг и обслуживание вашего автомобиля в Just-Tuning

Если вы хотите придать своему автомобилю оригинальный дизайн, тогда автосервис Just-Tuning готов предложить вам услуги по тюнингу салона, который не оставит равнодушным ни одного вашего пассажира! Не менее важным атрибутом современного автомобиля является акустическая система. Это настоящая гордость владельца, который может продемонстрировать всю мощь и насыщенность звучания при любой удобной ситуации. Профессиональная установка автозвука, выполненная нашими специалистами, позволит вам наслаждаться потрясающим звуком мультимедиа системы во время каждой поездки.

Оклейка авто пленкой – это отличная возможность защитить кузов от воздействия внешних факторов. Поскольку данная процедура требует к себе профессионального подхода, вы можете полностью доверить свой автомобиль нашим специалистам! Кроме того, большим спросом в нашем автосервисе пользуется полировка автомобиля, которая позволяет:

— устранить мелкие повреждения кузовного покрытия,
— придать автомобилю обновленный вид.

Если вы хотите защитить свой салон от глаз любопытных водителей и пешеходов, тогда тонировка стекол – это то, что вам нужно! У нас вы сможете подобрать наиболее предпочтительный цветовой оттенок пленки и степень тонировки. Шумоизоляция авто также обеспечит вам защиту от окружающего городского шума, позволив наслаждаться любимой музыкой или беседой с друзьями. Если вы часто берете с собой в поездку детей, тогда вам просто необходимо посетить нашу химчистку салона автомобиля, которая позволит вам заметно обновить его внешний вид и избавиться от пятен на обивке.

Для любителей спортивного тюнинга у нас припасена услуга установки аэродинамических обвесов, которые придадут вашему авто более стильный и оригинальный вид. Для тех, кто устал напоминать своим пассажирам, чтобы они не хлопали дверью, вы можете заказать у нас установку доводчиков дверей, которые также избавят вас от беспокойства о надежности их закрытия. Не забудьте и про автомобильные охранные системы, предлагаемые автосервисом Just-Tuning по доступным ценам!

В дополнение к этому, наш автосервис предлагает следующие виды услуг:

Став нашим клиентом, вы подарите своему автомобилю новую жизнь!

Технический центр Just-Tuning: преимущества сотрудничества

Наши специалисты готовы позаботиться о здоровье вашего автомобиля и провести срочный ремонт двигателя, ремонт подвески в оперативном порядке. Аппаратная и визуальная диагностика автомобиля позволит вовремя выявить и предупредить развитие серьезных проблем как в электрической, так и технической части вашего авто. Также мы оказываем такие услуги, как:

И не забывайте, что только своевременное и профессиональное техническое обслуживание обеспечит вашему автомобилю долгий срок безопасной эксплуатации!

Дооснащение и тюнинг BMW 750 7 серии F01 G11 — KIBERCAR

Улучшение характеристик

Седаны немецкого производителя вне конкуренции. Автомобили обладают безупречными техническими характеристиками и высокими показателями мощности двигателя. Но если вы сторонник скоростной езды, плавного хода и экономного расхода топлива, мы выполним тюнинг BMW G11 по уникальной технологии Анатолия Лебедева. Незаметное для дилера вмешательство в электронику сохранит гарантию на автомобиль, не нарушая работоспособность основных узлов. Чип-тюнинг улучшит технические характеристики транспортного средства, и вы убедитесь в этом во время езды.

Если вас беспокоит в пути посторонний шум, легко устраним этот неприятный момент, выполнив BMW 7 G11 тюнинг с полной шумоизоляцией салона. Для решения задачи используем премиальные материалы высшего качества Comfort Mat. Такая технология не просто обеспечивает максимальную тишину, но и усиливает антикоррозийные свойства покрытия, улучшает звучание акустических систем.

Чтобы сделать полный BMW 7 F01 тюнинг, предлагаем установить на автомобиль дополнительные элементы – предпусковой подогрев Webasto с защитой в любую погоду, дистанционный автозапуск двигателя, монтаж камер и омывателей.

Ответственный детейлинг

Вы привыкли к комфорту? В наших силах обеспечить вам максимальное удобство во время езды. Профессиональный тюнинг БМВ G11 охватывает не только улучшение технических характеристик и программного обеспечения машины. Мы предлагаем подчеркнуть индивидуальность вашего авто, используя высококачественные материалы. У нас можно недорого заказать полировку кузова и нанесение антигравийной защиты. Бронирование прочной прозрачной пленкой убережет уязвимое лакокрасочное покрытие от сколов, царапин, пятен и ударов камней. 

Ответственный детейлинг – это премиальный уход за машиной, который необходим каждому транспортному средству. Мы выполняем обширный спектр работ в этой области: полную и частичную оклейку, полировку фар, чистку колесных дисков, удаление вмятин без покраски, нанесение инновационного покрытия на стекла для улучшения бокового обзора и другие виды детейлинга.

Наша компания выполнит тюнинг авто быстро и недорого. Чтобы воспользоваться услугами профессиональных мастеров, оставьте заявку на сайте сервисного центра. Достаточно сформулировать задачу, и мы приступ к ее решению, обязательно учитывая ваши пожелания.

Программа Chip Tuning PRO v.7 Алексея Михеенкова

Скачать текущую версию программы ChipTuningPRO 7

Самый популярный, удобный и простой в использовании графический редактор калибровок. Для работы с редактором не требуется специальной подготовки. Интуитивно понятный интерфейс, самодостаточная справочная база, за короткое время подготовит любого жаждущего научиться писать свои прошивки. В сочетании с системой автоматического подсчета контрольных сумм и цифровых подписей позволяет быстро и качественно создавать прошивки под любые требования клиента. Система модульного лицензирования позволяет самостоятельно формировать комплектацию программы. Подключение новых модулей теперь не требует установки дополнительного программного обеспечения, достаточно произвести оплату и ввести код активации, после чего вы сразу можете начинать работать с новым типом ЭБУ. Хранение лицензий в электронном ключе позволяет устанавливать программу на любом числе компьютеров, например, на рабочем месте и дома. Регулярные обновления программы дают возможность работать с самыми новыми прошивками и типами ЭБУ. ChipTuningPRO 7 является незаменимым инструментом для профессионального чип-тюнера.

Программа работает с файлами прошивок и позволяет вносить изменения в калибровки системы управления впрыском. Вы можете изменять такие параметры, как состав топливовоздушной смеси на разных режимах, фазу впрыска, угол опережения зажигания, топливоподачу при пуске, зоны режимов работы двигателя, различные коэффициенты коррекции, комплектацию лямбда-зондами, маску DTC и многое другое (сотни таблиц и калибровочных констант).

Основные функции:

• Визуальное отображение калибровочных констант, 2D и 3D-карт в виде графиков и поверхностей с возможностью редактирования




• Автоматический подсчет контрольных сумм




• Автоматическое формирование цифровых подписей (Bosch ME17. 9.7)




• Просмотр и редактирование карт в виде таблиц с возможностью экспорта в MS Excel




• Функция сглаживания 3D-карт




• Встроенный HEX-редактор




• Функция сравнения двух прошивок с подробной визуализацией различий




• Экспорт и импорт отдельных калибровок или наборов калибровок




• Вставка калибровок из файла




• Фильтр для отображения набора наиболее важных калибровок




• Пользовательская база данных для новых версий прошивок




• Возможность сохранения комментариев к прошивкам (Rich Text Format)




• Специальные функции для ЭСУД Январь-5/7 (фиксация контрольной суммы, поиск неиспользуемых калибровок, анализ «перемешанных» прошивок)




• Специальные функции для ЭСУД Bosch M1.5.4 (защита прошивки от копирования, запись EEPROM через ROM)




• Встроенная справочная система с дополнительными материалами и подробным описанием алгоритмов работы ЭСУД на примере системы Январь-5/7

При покупке базового комплекта вы получаете возможность редактировать калибровки следующих типов ЭБУ:

• GM ISFI-2S Автомобили ВАЗ, первая серийная электронная система управления на отечественных автомобилях.




• Январь-4 Автомобили ВАЗ, вторая серийная электронная система управления впрыском, отечественный аналог системы ISFI-2S. Применялась с 1995 г.




• Январь-5.1.x Автомобили ВАЗ, отечественный аналог системы Bosch M1.5.4. Применялась с 1999 г.




• Январь-7.2 Автомобили ВАЗ. Применялась с 2003 г.




• Январь-7.2+ Автомобили ВАЗ. Применялась с 2007 г.




• Bosch M1.5.4 Автомобили ВАЗ.




• Bosch MP7.0 Автомобили ВАЗ.




• Bosch M7.9.7(+) Автомобили ВАЗ. Применялась с 2001 г.




• VS-5.1 Автомобили ВАЗ, функциональный аналог ЭСУД Январь-5.1.




• VS-5.6 Автомобили ГАЗ.




• Микас-5.4 Автомобили ГАЗ.




• Микас-7.1 Автомобили ГАЗ.




• Микас-7.6 Автомобили ЗАЗ, Daewoo.

‘),
prdu = «/programma-chip-tuning-pro-v7-alekseya-mikheenkova/»;
$(‘. reviews-tab’).append(loading)
.load(prdu + ‘reviews/ .reviews’, { random: «1» },
function(){
$(this).prepend(‘

Немецкое тюнинг-ателье Mansory

Mansory — немецкая фирма, занимающаяся модификацией автомобилей класса люкс, суперкаров, внедорожников и мотоциклов. Деятельность компании фокусируется на марках Bugatti, Ferrari,Mercedes-Benz, BMW, Lamborghini, Aston Martin, Bentley Motors, Rolls-Royce, Maserati, Porsche, Lotus Cars, Range Rover и Audi.

Популярные тюнинг пакеты Mansory

Audi R8

Тюнинг-комплект включает в себя:

Передний бампер

Задний бампер

Диски

Спойлер

Стоимость комплекта € 9 000 (оригинал, Германия)

Стоимость комплекта реплика по запросу.

Bentley Bentayga

Тюнинг-комплект включает в себя:

Передний бампер

Задний бампер и выхлоп

Капот

Диски

Задний спойлер

Стоимость комплекта € 11 000 (оригинал, Германия)

Стоимость комплекта реплика по запросу.

BMW 7 series

Тюнинг-комплект включает в себя:

Передний бампер

Задний бампер / диффузор / спойлер / выхлоп

Боковые юбки

Стоимость комплекта € 11 000 (оригинал, Германия)

Стоимость комплекта реплика по запросу.

Range Rover Sport

Тюнинг-комплект включает в себя:

Задний бампер и выхлоп

Боковые юбки

Диски

Стоимость комплекта оригинал и реплика по запросу.

Maserati Levante

Тюнинг-комплект включает в себя:

Передний бампер

Задний бампер / диффузор / выхлоп

Капот

Боковые юбки

Спойлер 

Стоимость комплекта оригинал и реплика по запросу.

Mercedes-benz GLE63

Тюнинг-комплект включает в себя:

Передний бампер

Задний бампер / диффузор

Боковые юбки

Спойлер

Стоимость комплекта оригинал и реплика по запросу.

Porsche Macan

Тюнинг-комплект включает в себя:

Передний бампер

Задний бампер / диффузор

Боковые юбки / расширитель арок

Спойлер

Накладка на багажник

Стоимость комплекта оригинал и реплика по запросу.

Появились вопросы? Звоните 8 800 5000 227!

ADT — Чип Тюнинг двигателя

Внимание!!! Вы находитесь на старой версии сайта. Информация актуальна на 01.06.2017.

Центр Технического Тюнинга Автомобилей ADT

 Весь спектр технического тюнинга в г.Владимир

Работаем с 2010г. в сфере Чип-Тюнинга и с 2000г. в сфере диагностики неисправностей и ремонта автоэлектроники.

Компьютерная диагностика любых неисправностей электронных систем автомобилей сканерами дилерского уровня. Ремонт электронных систем легковых авто: ABS, ESP, SRS и др., замена ЭБУ и пр. электроники. Профессиональный поиск сложных неисправностей.

Ремонт автоэлектрики любой сложности, изготовление проводки с нуля. Индивидуальные секретки.

• Чип-Тюнинг во Владимире дизельных и бензиновых двигателей на иномарки и отечественные авто.
•  Компьютерная диагностика неисправностей любых электронных систем автомобилей сканерами дилерского уровня. Диагностика и ремонт электронных систем легковых авто: ABS, ESP, SRS и др.

• Тюнинг коробок DSG-6/7 VAG Уникальные программы режимов D и S, активация 1й передачи, снижение нагрузки на компоненты КПП, позволяет увеличить срок службы коробки DSG.

• Удаление ошибок катализатора. Прошивка автомобилей под нормы токсичности Евро-2, для работы без катализаторов, на иномарки и отечественные автомобили.
• Удаление катализаторов, установка новых катализаторов, замена катализаторов на пламягаситель, установка эмуляторов.

7 Советы по настройке

Простые способы сделать настройку быстрой и точной.

Ник Стоубис

Настроение — один из самых быстрых способов улучшить свое звучание, и это первое, на что следует обратить внимание при использовании гитары. Fender Tune — это приложение, которое сообщит вам, настроена ли ваша гитара, но вот несколько дополнительных советов, которые помогут вам лучше настроиться:

Сначала настройте шестую струну

Шестая струна, или низкая ми, имеет наибольшее натяжение.Это может повлиять на высоту звука других струн при изменении из-за добавленного или уменьшенного натяжения, которое оно создает на грифе и других частях вашей гитары.

Всегда настраиваться

Настройте каждую струну, слегка снизив ее, а затем снова вернувшись вверх, чтобы достичь ноты, которую нужно ударить. Добавление натяжения вместо того, чтобы снимать натяжение, помогает сохранить струну более надежной и настроенной во время игры.

Подождите, пока не осядет строка

Когда вы впервые дергаете струну, высота звука сначала повышается, а затем она переходит в настоящую ноту, которую вы играете. Тюнер отреагирует на первое, что услышит. Выдерните струну, подождите немного, затем прочтите, что после этого говорит тюнер.

Слушайте

Убедитесь, что вы слушаете высоту ноты, когда натягиваете и ослабляете струну. Это поможет тренировать ваш слух, а также поможет вам внести необходимые корректировки.

Keep It Quiet

Ограничьте внешний шум и помехи, потому что тюнер не может отличить ноты вашей гитары от других звуков, которые он слышит.

ЭЛЕКТРИЧЕСКИЙ НАКОНЕЧНИК: отрегулируйте переключатель подхвата

При настройке электрогитары обязательно установите переключатель звукоснимателя в крайнее левое положение. Это помогает свести к минимуму любые частоты, которые могут помешать процессу.

АКУСТИЧЕСКИЙ СОВЕТ: Держите его под рукой

Установите тюнер как можно ближе к отверстию для звука гитары. При использовании телефона держите микрофон направленным к гитаре, чтобы он мог слышать звук перебираемых струн.

Чтобы хорошо звучать, очень важно быть в гармонии, и, следуя этим советам, вы немедленно поможете своему делу.

Узнайте, как настроить акустическую гитару, из этого видео. Если вы еще не являетесь участником Fender Play, щелкните здесь, чтобы получить бесплатную пробную версию.

Методы машинного обучения для распознавания состояния и автонастройки в квантовых точках

КТ с электростатическим определением предлагают средство локализации электронов в твердотельной среде. Типовое устройство, состоящее из линейного массива точек в двумерном электронном газе (2DEG), представлено на рис. 1a. Электроды затвора сверху используются для ограничения электронной плотности в определенных областях, образуя островки электронов.Концы линейного массива подключены к резервуарам электронов, то есть к контактам, которые, как предполагается, поддерживаются при фиксированном химическом потенциале.

Рис. 1

Схема устройства на квантовых точках. a Обычная нанопроволока, подключенная к контактам с верхними затворами. μ ₁ и μ ₂ — химические потенциалы контактов. b Профиль потенциала В ( x ) вдоль нанопроволоки. Чередующийся набор барьеров и плунжерных затворов создает потенциальный профиль V ( x ) вдоль нанопроволоки.( N ₁ , N ₂ , N ₃ и N ₄ — количество электронов на каждом острове. Электроны могут туннелировать через барьеры между соседними островками или контактами. Заштрихованные синие области обозначают области электронной плотности.)

Путем приложения подходящего напряжения к затворам можно определить одномерный профиль потенциала В ( x ). Чередующиеся области островков электронной плотности и барьеров образуются в зависимости от соотношения между химическим потенциалом и электростатическим потенциалом В ( x ) (рис.м \), причем м обозначает количество ворот. Путем соответствующего выбора напряжений затвора можно получить определенное количество островков, каждый из которых имеет определенное количество зарядов вдоль нанопроволоки. Мы называем количество островов государством. Хотя наличие большого количества затворов подразумевает более высокую степень контроля, это также представляет проблему при определении подходящих значений для напряжений затвора при заданном состоянии. ⁴

Стандартные методы определения напряжений на вентилях основываются на эвристике и экспериментальной интуиции.Однако такие методы представляют практические трудности в реализации, когда количество ворот превышает скромное количество. Следовательно, желательно иметь метод, при заданном желаемом состоянии устройства, для определения подходящего набора напряжения без необходимости фактического вмешательства экспериментатора.

Машинное обучение ³⁰ — это алгоритмическая парадигма в искусственном интеллекте и информатике, предназначенная для изучения закономерностей в данных без явного программирования характерных особенностей этих шаблонов.Важной задачей машинного обучения является классификация данных по категориям, обычно называемая проблемой классификации. Алгоритм изучает категории из набора данных и создает модель, которая может назначить ранее невидимых входных данных этим категориям.

В моделях контролируемого обучения алгоритмы машинного обучения полагаются на меток , идентифицирующих каждый элемент набора данных, чтобы научиться классифицировать данные из заранее определенного и известного репрезентативного подмножества ( обучающих данных, ) по предполагаемым категориям (таким образом, термин контролируется ).После обучения алгоритм затем обобщается на неизвестный набор данных, называемый тестовым набором . Глубокие нейронные сети (DNN), то есть нейронные сети с несколькими скрытыми слоями, могут использоваться для классификации сложных данных по категориям с высокой точностью более 90%. ²⁶

Основная цель этой работы — обеспечить автоматизированный подход к навигации и настройке устройств QD в многомерном пространстве напряжений затвора. Здесь мы определяем автонастройку, в частности, как поиск подходящих значений для электродов затвора для достижения определенного состояния. Определение состояния устройства — это первый шаг в процессе настройки. В свете требования изучения состояния для достижения настройки и успеха, достигнутого с DNN для классификации данных, мы предлагаем использовать DNN для определения зарядов и состояний QD. Как только это будет достигнуто, автоматическая настройка сводится к задаче оптимизации до требуемого состояния и может быть выполнена с помощью стандартных процедур оптимизации.

Обучение кулоновской блокаде

Мы начинаем наш анализ с исследования того, может ли машина научиться идентифицировать заряд на одиночной КТ (рис.2а), учитывая зависимость тока от В _P (рис. 2б). Формально мы определяем более широкую проблему Learning Coulomb Blockade как:

Рис. 2

Моделирование текущего и зарядового состояния. a Модель устройства с одной точкой и профиль потенциала V ( x ) вдоль нанопроволоки с одной точкой. b Смоделированные ток и электронное число N для отдельной точки, демонстрирующей кулоновскую блокаду, как функцию напряжения затвора плунжера В _P для устройства с тремя затворами. c Устройство с пятью затворами, используемое для моделирования двойной точки и профиля потенциала V ( x ) с зарядами N ₁ и N ₂ на двух точках. d Смоделированный ток в тройных точках и диаграмма стабильности заряда сотовой ячейки e в пространстве напряжений затвора плунжера ( В _P1 , В _P2 ) из модели Томаса-Ферми, описанной в SM

Проблема \ ({\ cal P} 1 \): Идентификация заряда

Пусть I будет током при бесконечно малом смещении , В и В _i обозначим векторы напряжений, приложенных к затворам , CS ( В ) — вектор количества электронов на каждом острове , и N — количество обучающих выборок.{\ prime}} \), , где суммирование выполняется по всем элементам в тестовом наборе \ ({\ cal E} \), \ (\ left | {\ cal E} \ right | \) обозначает размер набора \ ({\ cal E} \), и \ (\ left \ | \ cdot \ right \ | _1 \) является 1-нормой. Хотя можно определить ошибку в терминах потерь ноль-один или 2-нормы , , поскольку расходы являются целыми числами , , была использована 1-норма .

В случае одной точки изменяется только одно напряжение затвора, В _P , а состояние заряда — это просто количество электронов на точке.Следовательно, V и CS являются скалярами. Легко видеть, что это всего лишь обучение интеграции текущих характеристик и масштабирования до соответствующего числа зарядов (рис. 3а). Говорят, что проблема разрешима, если карта \ ({\ cal M} \), полученная с помощью нейронной сети, имеет точность предсказания выше, чем это было бы при равномерной случайности. В одноэлектронном режиме, скажем, 1–10 электронов, это соответствует целевой точности 50% (для простейшего случая всего двух зарядовых состояний; для k различных состояний целевая точность будет \ ({\ textstyle { {100} \ over k}} \, \% \)).

Рис. 3

Машинное обучение кулоновской блокады. a Обзор проблемы ML перехода от текущего состояния к заряженному для отдельной точки. b Зависимость тока от В _P Данные для 100 различных точек. Каждая строка представляет отдельное устройство с различными положениями ворот и физическими параметрами, выбранными из распределения Гаусса вокруг среднего набора параметров (см. SM). c Соответствующий заряд по сравнению с В _P Данные для текущих данных из b . d Образец тока в зависимости от В _{P Кривая} , заданная как входные данные для обученного DNN. e Выходные данные DNN, показывающие прогнозируемые и фактические состояния заряда для выборки в d

Мы сгенерировали обучающий набор данных для 1000 различных реализаций точек. Каждая точка выборки представляет собой состояние тока и заряда в зависимости от характеристики В, _P . Во всех выборках такие параметры, как положение ворот, ширина и высота, выбираются из гауссовского распределения со средними значениями в наборе параметров (стандартное отклонение для гауссиана было установлено на 0. 05 умноженное на среднее значение; см. дополнительные материалы). На рис. 3b, c показаны образцы данных по току и заряду, соответственно, для 100 таких точек. Обоснование создания большого набора данных для точек двоякое: наличие вариации в параметрах точек моделирует вариации в разных точках, которые используются в экспериментах, и представляет собой способ создания общего набора обучающих данных для обучения.

Задача ML предназначена для отображения тока, показанного на рис. 3b, в состояние заряда, показанное на рис.3c. Это можно рассматривать как проблему регрессии от вектора текущих значений к вектору значений заряда.

Мы использовали DNN с тремя скрытыми слоями ³¹ и достигли точности 91% для значений состояния заряда (описание вычислительной среды см. В дополнительных материалах). Здесь точность для одной кривой напряжения на затворе (см. Рис. 3d, e) вычисляется из предсказанного зарядового состояния нейронной сети и зарядового состояния из модели Томаса-Ферми в диапазоне напряжений затвора. Затем эта точность усредняется по всем образцам, чтобы получить точность для испытательного набора (см. Уравнение (1)). Размер входного и выходного слоев соответствует количеству точек в I ( V ) и CS ( V ). Мы использовали входной слой из 512 нейронов и выходной слой из 512 нейронов. Результат выходного слоя был округлен до ближайшего целого числа, чтобы получить состояние заряда. Скрытые слои содержали 1024, 256 и 12 нейронов соответственно. Результатом обучения является набор смещений и весов, соответствующих каждому нейрону, который позволяет вычислить окончательный результат.

Интересно, что мы заметили, что последовательное уменьшение количества нейронов в скрытых слоях было критичным для достижения приличной точности. Это предполагает избыточность информации, закодированной в текущих характеристиках, которую сеть должна научиться игнорировать при оценке состояний заряда.

Мы можем визуализировать обучение с помощью набора проверки в конце фиксированного количества эпох обучения. Мы заметили, что на начальных этапах обучения сеть изучает границы заряда в пространстве напряжений плунжера средней точки , а затем медленно начинает учиться определять зарядовые состояния отдельных образцов точек.

Отметим, что указанная выше проблема связана с проблемой смещения заряда в реальном мире, поскольку начальное количество электронов на точке может быть неидентифицированным. Следовательно, сеть, обученная как решение проблемы \ ({\ cal P} 1 \), имеет ограниченную применимость в экспериментальных условиях, но, тем не менее, демонстрирует, что ML может, в принципе, применяться для идентификации заряда.

Идентификация номера заряда на отдельной точке также предлагает тривиальное решение для определения состояния отдельной точки.Если заряд точки не равен нулю, мы можем сделать вывод, что существует одна точка, тогда как нулевой заряд подразумевает устройство без точки. Идентификация состояния устройства с несколькими островками от тока представляет дополнительные возможности, которые мы описываем в следующем разделе.

Состояние обучения

Состояние — это количество отдельных точек или островков, которые существуют в нанопроволоке. Теперь рассмотрим устройство с пятью затворами, которое может существовать в четырех возможных состояниях: квантово-точечный контакт или барьер, одиночная точка (SD), двойная точка (DD) и короткое замыкание (SC) (см. Рис.2в для модели устройства и рис. 4а для возможных состояний). Различные состояния достигаются изменением напряжений В _P1 и В _P2 . Напряжения В _B1 , В _B2 и В _B3 все фиксированы на -200 мВ.

Рис. 4

Диаграмма тока и состояния устройства с двумя точками. a Возможные состояния в устройстве с пятью затворами в зависимости от выбора напряжений на затворе плунжера. b Зависимость тока от ( В, , _P1, , В, , _{, P2,} ), демонстрирующих различные характеристики тока в зависимости от состояния, лежащего в основе нанопроволоки. c Состояние в сравнении ( V _P1 , V _P2 )

Для количественной оценки определения состояния мы определяем вектор вероятности p ( V _i ) в каждой точке В _i в пространстве напряжений.Элементы p ( V _i ) соответствуют вероятности нахождения в каждом из состояний, как описано выше, то есть p ( V _i ) = ( p _SC , p _Барьер , p _SD , p _DD ). Например, для состояния одной точки вектор вероятности p ( V _i ) = (0, 0, 1.0, 0). Для области \ ({\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R} \) в пространстве напряжений \ ({\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R }} \ right) \) определяется как среднее значение векторов вероятности для точек в регионе.

Нас интересует определение состояния (т.е. различие между SC, Barrier, SD и DD) для данного набора напряжений барьера и плунжера затвора. Формально мы определяем проблему так:

Проблема \ ({\ cal P} 2 \): Идентификация состояния для всего региона

Пусть I будет ток при бесконечно малом смещении , В и В _i обозначим векторы напряжений, приложенных к затворам , q ( В ) обозначает вектор вероятности , и N — количество обучающих выборок.N \) с k возможными состояниями устройства во всем регионе , найти карту p : V ↦ [0, 1] ^k , ie ., вектор вероятности p ( V ) в каждой точке заданного пространства напряжений , , так что , после обучения на обучающей выборке \ ({\ cal T } \), \ ({\ cal M} \) минимизирует ошибку (или , эквивалентно , максимизирует точность)

$$ Error = \ frac {1} {{\ left | {\ cal E} \ right |}} \ mathop {\ sum} \ limits _ {\ cal E} \ left \ Vert {{\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ i ^ \ prime } \ right) — {\ boldsymbol {q}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ i ^ \ prime} \ right)} \ right \ Vert_ {2} ^ {2} $$

(2)

на тестовом наборе \ ({\ cal E} = \ left \ {{I \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {i} ^ {\ prime}} \ right), q \ left) ({{\ boldsymbol {V}} _ {i} ^ {\ prime}} \ right)} \ right \} _ {i = 1} ^ {N ^ {\ prime}} \) . Снова , суммирование выполняется по всем элементам в тестовом наборе \ ({\ cal E} \) и \ (\ left \ | \ cdot \ right \ | _2 \) — это 2-норма .

Диаграмма состояний (см. Рис. 4c) для каждого устройства имеет различные пропорции между возможными состояниями. Проблема идентификации состояния разрешима, если классификатор может делать лучшее предсказание, чем это было бы случайно для всех состояний. Поскольку состояние одной точки, занимающее большую часть диаграммы состояний, занимает (44.3 ± 8,4)% от полной области, мы определяем требуемую точность цели 45%.

Мы создали обучающий набор из 1000 конфигураций ворот. Каждая точка выборки представляет собой полную двумерную карту (100 × 100 пикселей) от пространства напряжений на затворе плунжера ( В, , _P1, , В, , _P2, ) до тока (см. Рис. 4b для примера такого карта). Карта состояний, соответствующая текущей карте, представленной на фиг. 4b, показана на фиг. 4c. Состояния рассчитываются с помощью электронной плотности, предсказанной по модели Томаса-Ферми.Количество отдельных островков заряда в электронной плотности, разделенных областями с нулевой электронной плотностью, соответствующими барьерам, используется для вывода о состоянии нанопроволоки (см. Дополнительный материал). Обратите внимание, что существует несколько способов существования некоторых состояний. Например, более низкие напряжения на барьере B2 по сравнению с барьерами B1 и B3 или более высокие напряжения на B1 и B2 по сравнению с B3; все приводят к состоянию одной точки (см. рис. 2c). Аналогично случаю с одной точкой, логические и физические параметры выбираются из распределения Гаусса со средними значениями в наборе параметров (см. Дополнительный материал).

Отметим, что Задача \ ({\ cal P} 2 \) является задачей регрессии из пространства I ( V ) в пространство векторов вероятности. Цель состоит в том, чтобы перейти от рис. 4b к рис. 4c. Мы использовали нейронную сеть с тремя скрытыми слоями, аналогичную той, которую мы использовали для задачи с одной точкой. Входной и выходной слои теперь имеют размер, равный количеству точек в отношениях I ( V ) и CS ( V ), т.е.е., 100 × 100 пикселей. Удалось достичь 91% значений состояния, т.е. можно было воспроизвести карту состояний на рис. 4c на разных устройствах с меткой состояния, совпадающей на 91% с фактическими значениями (см. Уравнение (2)).

Что касается настройки устройства, то знать вектор вероятности в каждой точке пространства напряжений не очень полезно. Следовательно, мы переходим к определению вектора вероятности для подобласти, а не для отдельной точки в пространстве напряжений.

Автоподстройка

Мы определяем процесс поиска диапазона значений напряжения затвора, в котором устройство находится в определенном состоянии, как автонастройка .Возможность характеризовать состояние в любой точке подпространства напряжения обеспечивает многообещающую отправную точку для автоматической настройки устройства на определенное состояние. В частности, наличие автоматизированного протокола для достижения стабильного желаемого электронного состояния позволит эффективно управлять несколькими электронными конфигурациями и манипулировать ими. На практике автонастройка состоит из двух этапов: (i) определение текущего состояния устройства и (ii) оптимизация конфигурации напряжения для достижения желаемого состояния.Затем шаги повторяются, пока не будет достигнуто ожидаемое состояние. Для устройства с затворами м это приводит к проблеме нахождения кубоида размером м в пространстве напряжений затвора м . С точки зрения машинного обучения распознавание и настройка состояния могут быть выражены следующими двумя проблемами:

Проблема \ ({\ cal {P}} 3a \): Усредненная идентификация состояния для подобласти

Дано \ ({I} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal {R}}} \ right) \), , где \ ({\ boldsymbol {V}} _ {\ cal {R}} \) — подобласть пространства напряжений вместе с обучающим набором \ (\ left \ {{{\ boldsymbol {V}} _ {{\ cal R} _i}, I \ left ({ {\ boldsymbol {V}} _ {{\ cal R} _i}} \ right), {\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {{\ cal R} _i}} \ right)} \ right \} _ {i = 1} ^ {N} \), найдите вектор средней вероятности \ ({\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal {R}}} \ right) \) из региона .

Аналогично целевой точности, определенной для \ ({\ cal P} 2 \), фрагменты изображений с двумя точками занимают наибольшую часть распределения по фрагментам изображений в наборе данных, и проблема имеет решение с целевой точностью 70%.

Проблема \ ({\ cal P} 3b \): Автоподстройка

Учитывая характеристики I ( В ) , , начальную подобласть в пространстве напряжений , и желаемое состояние точки в терминах вектора вероятности p _f , найти (настроиться на) подобласть \ ({\ boldsymbol {V}} _ {{\ cal R} _ {\ boldsymbol {f}}} \) с желаемым состоянием точки, так что \ (\ left \ Vert {{\ boldsymbol {p}} _ {\ boldsymbol {f}} — {\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {{\ cal R} _ {\ boldsymbol {f}) }}} \ right)} \ right \ Vert_ {2} \, <\, \ epsilon \), , где \ (\ epsilon \) — это порог ошибки .

Идея автонастройки в двумерном пространстве представлена ​​на рис. 5a, b. Для случая устройства с двумя точками с пятью затворами, определенного в разделе результатов, мы рассматриваем ограниченную задачу с двумя затворами V _P1 и V _P2 , а затворы шлагбаума остаются неподвижными (см.рис. 2в). Мы начинаем с области с двумя точками, и желаемое состояние точки устанавливается как область с одной точкой.

Рис. 5

Машинное обучение устройства с двумя точками. a Идея автонастройки, где I и II являются начальной и конечной областями соответственно. b Подобласти, с которыми сталкивается оптимизатор при автонастройке для области с одной точкой, то есть вектор вероятности назначения p ₀ установлен в (0, 0, 1, 0). c Дизайн CNN для идентификации субрегионов. Изображения размером 30 × 30 пикселей используются в качестве входных данных для CNN. d Начальная подобласть и конечная подобласть в оптимизации, описанной в b .Штрихи по осям обозначают индекс пикселя. e Вектор вероятности, предсказанный, если подобласть имеет тип с двумя точками, и вектор вероятности предсказан, когда подобласть типа одиночной точки для областей в d

Изучение состояния

Как упоминалось ранее, первым шагом в процессе автонастройки является распознавание существующего состояния устройства. В типичном эксперименте есть доступ только к ограниченному режиму напряжения, выбранному экспериментатором.Такую область можно представить как фрагмент двумерной карты напряжения затвора, упомянутой в разделе «Результаты». Идентификация усредненного состояния устройства представляет собой задачу классификации изображений с категориями, представляющими различные состояния нанопроволоки (то есть SC, Barrier, SD и DD).

Такие проблемы, в основе которых лежит классификация изображений, успешно решаются CNN. ^25,26 CNN имеют один или несколько наборов сверточных и объединяющих слоев, которые предшествуют ряду скрытых слоев (см.рис.5в). Сверточный слой состоит из ряда ядер фиксированного размера, которые свертываются с вводом. Веса в ядре определяются обучением набора данных. Чтобы уменьшить размерность ввода для более быстрой работы и эффективно изучить крупномасштабные функции на входе, за сверточным слоем обычно следует слой объединения. Слой объединения принимает подобласть на входе и заменяет ее эффективным элементом в этой области. Общая стратегия объединения состоит в том, чтобы позволить эффективному элементу быть максимальным элементом в подобласти, что приводит к понятию максимального уровня объединения.

Обучающий набор для обучения субрегиона был сгенерирован на основе набора из 1000 полных двумерных карт I и ( V _P1 , V _P2 ) из разделов результатов. Было создано пятьдесят тысяч субкарт фиксированного размера (30 × 30 пикселей). Девяносто процентов из 50 000 образцов использовались в качестве обучающего набора, а остальные использовались для оценки производительности сети. Мы использовали десятикратную перекрестную проверку с обучающим набором, чтобы оценить производительность нашего классификатора.Мы использовали результаты перекрестной проверки для оценки средней точности 97,3% со стандартным отклонением 1,4%. Данные матрицы неточностей, описывающие работу классификатора CNN, представлены в таблице 1. Два примера подобластей и соответствующих векторов вероятности из этапа оценки представлены на рис. 5d, e, соответственно.

Для обучения использовались два сверточных слоя с размером ядер [5, 5]. В обоих слоях было по 16 ядер. За каждым сверточным слоем следовал слой максимального объединения, в котором размер пула был установлен равным [2, 2].Два скрытых слоя состояли из 1024 и 256 нейронов. В качестве нейронов использовали выпрямленные линейные блоки (ReLU) с коэффициентом отсева 0,5. Регуляризация отсева была введена, чтобы избежать переобучения. ³² Наконец, для ускорения процесса обучения был использован оптимизатор Adam. ³³

Мы обнаружили, что введение сверточных слоев имеет решающее значение для достижения лучших результатов с точки зрения как точности, так и эффективности. Здесь точность определяется с помощью предсказания состояния с наибольшей вероятностью, а эффективность определяется с точки зрения времени обучения.Заметим, что состояние предсказывается с наибольшей вероятностью, хотя возможно, что эта наибольшая вероятность меньше 0,5 (см. Рис. 5e). Добавление большего количества скрытых слоев не повлияло на точность так сильно, как введение сверточных слоев; это указывает на то, что классификация признаков кажется более простой задачей, чем создание эффективного представления признаков.

Настройка устройства

После определения состояния устройства для подобласти процедура автонастройки соответствует простой задаче оптимизации.Пусть \ ({\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R}} \ right) \) будет вектором вероятности данной подобласти, а p _f — желаемый вектор вероятности. Определите \ (\ delta \ left ({{\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R}} \ right), {\ boldsymbol {p}} _ {\ boldsymbol { f}}} \ right) = \ left \ | {{\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R}} \ right) — {\ boldsymbol {p}} _ {\ boldsymbol {f}}} \ right \ | _2 \). Тогда проблема автонастройки эквивалентна минимизации \ (\ delta \ left ({{\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R}} \ right), { \ boldsymbol {p}} _ {\ boldsymbol {f}}} \ right) \) ниже порога \ (\ epsilon \) в пространстве напряжений затвора.

Мы использовали COBYLA из пакета Python SciPy ³⁴ в качестве числового оптимизатора. Вектор вероятности \ ({\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R}} \ right) \) был рассчитан с помощью нейронной сети, описанной в разделе результатов. Начальная область была первоначально установлена ​​в области с двумя точками, как показано на рис. 5b. Потребовалось от 15 до 30 оценок вектора вероятности с использованием CNN, чтобы в конечном итоге найти необходимую подобласть (рис. 5d, II на рис. 5a) в зависимости от положения начальной подобласти.Начальная область изменялась в пространстве ( V _P1 , V _P2 ), и в каждом случае можно было выполнить автоматическую настройку на требуемую подобласть.

Работа с экспериментальными данными

Мы запустили CNN с набором весов и смещений, установленных во время обучения на смоделированном наборе данных, описанном в разделе «Результаты» экспериментального набора данных для устройства с тремя воротами из нашей группы ^{35 — 37} . Устройство, использованное в эксперименте, имело два барьерных затвора (B1 и B2) и один плунжерный затвор (P).В этом устройстве шлагбаумные ворота также использовались как обычные плунжерные ворота. Выбирая соответствующие значения напряжения для плунжерного (P) затвора, устройство может работать как с одинарной точкой, так и с двойной точкой. Измеренные данные состояли из двухмерных карт дифференциальной проводимости в пространстве напряжений затвора барьера ( В, , _B1, и В, , _B2, ) для различных, но фиксированных значений напряжения на плунжере ( В, , _{, P} ). Поскольку качественные характеристики аналогичны для карты тока и карты дифференциальной проводимости, мы можем подавать выходной сигнал дифференциальной проводимости в CNN.

Идентификация состояния в экспериментальных данных

Для идентификации состояния мы рассматривали небольшие области в пространстве барьерного напряжения для фиксированного плунжера, так что на каждой из карт устройство находилось только в одном из состояний, одинарной или двойной точке. Затем были получены карты при различных значениях напряжения плунжера в диапазоне от -0,76 до -0,60 В. Створки барьера меняются от -1,44 до -1,34 В. На рисунке 6b показаны двухмерные карты для различных значений напряжения плунжера. Наблюдается постепенный переход от устройства с одной точкой к устройству с двумя точками.

Рис. 6

Автонастройка. a Идея автонастройки в трехмерном пространстве двух напряжений барьера и плунжера затвора. Последовательные квадраты представляют собой подобласти, встречающиеся в процессе настройки, которые вводятся в CNN. Стрелка показывает направление движения при переходе от начальной области к конечной. b Экспериментальные данные при различных значениях плунжерного затвора, демонстрирующие переход из состояния одиночной точки в состояние двойной точки. c (Верхний ряд) Начальная область ( В _P = -0,64 В), заданная в области с одной точкой. Оптимизатор, связанный с CNN, настраивает устройство в состояние двойной точки ( V _P = -0,73 V), то есть вектор вероятности назначения p ₀ устанавливается в (0, 0, 0, 1). (Нижняя строка) Исходная область установлена ​​как область ( В _P = -0,66 В) без тока через устройство. Конечное состояние снова представляет собой двойную точку ( V _P = -0.72 В) по мере необходимости. d Вероятность состояния, предсказанная CNN как функция V _P . Виден четкий переход от состояния одиночной точки к состоянию двойной точки, как интуитивно видно из экспериментальных данных. Вероятности, предсказанные CNN для других состояний (барьер и короткое замыкание), меньше по сравнению с вероятностями с одной или двумя точками, и, следовательно, для ясности показаны только две наивысшие вероятности, соответствующие этим состояниям. e Диаграмма рассеяния начального (тусклого) и конечного (темного) положения в пространстве напряжений для проверки процедуры автонастройки на моделируемых устройствах.Исходные позиции были выбраны так, чтобы они находились в состоянии одиночной точки и требовались для настройки на состояние двойной точки. Этот тест был повторен на всех устройствах в наборе данных, и мы наблюдали точность 88,5%

Поскольку наша модель дает текущее значение только качественно, экспериментальные данные необходимо было повторно масштабировать (на постоянное число) перед подачей в CNN для сопоставления смоделированных данных. CNN характеризует состояние, присутствующее в устройстве, через вектор вероятности. Результаты для различных значений напряжения на плунжере показаны на рис. 6г. Как можно видеть, наша CNN может эффективно отличать состояние одиночной точки и состояния двойной точки от текущих карт.

Автонастройка устройства в состояние двойной точки

Поскольку состояние устройства можно было предсказать с разумной точностью, мы рассмотрели возможность настройки напряжения затвора из одного состояния в другое на основе экспериментальных данных. Для этой части использовался набор данных с большим разбросом барьерных напряжений. На рисунке 6a показаны двухмерные карты дифференциальной проводимости в зависимости от напряжения затвора барьера ( В, , _B1, и В, , _B2, ) для четырех различных значений напряжения на поршне.2D подобласти этих карт использовались в качестве входных данных для CNN в процедуре настройки.

Мы рассмотрели автонастройку всех трех напряжений затвора (двух барьеров и плунжера). Окончательное настроенное состояние было установлено на область с двумя точками. См. Рис. 6а для визуализации процесса автонастройки. Были рассмотрены два типа начальных областей: область с одной точкой (рис. 6c, две верхние панели) и область без тока (рис. 6c, две нижние панели). В обоих случаях удалось найти набор напряжений на затворе барьера и плунжера, которые соответствуют состоянию с двумя точками (рис.6в, две правые панели). Фактически, CNN предсказала вектор вероятности, описывающий состояние устройства (см. Раздел «Результаты»), по картам при различных напряжениях поршня, а оптимизатор настроил вектор вероятности на требуемую форму (в данном случае — двойную точку).

Мы использовали тот же оптимизатор, что описан в разделе «Результаты». Процесс настройки длился от 40 до 50 итераций в зависимости от исходного региона. Следовательно, CNN в сочетании с оптимизатором можно использовать с данными реальных экспериментов для автоматической настройки состояния устройства.

Чтобы количественно оценить надежность и установить точность процедуры оптимизации, мы выполнили «автонастройку» для всего смоделированного набора данных. Для каждого устройства начальная точка была выбрана равномерно случайным образом в области с одной точкой (см. Рис. 6e), а оптимизатор был настроен на схождение к области с двумя точками. Мы наблюдали точность 88,5% для настройки на состояние двойной точки, при этом настройка считается успешной, только если конечное состояние устройства — двойная точка. Возможные причины отказа включали настройку границ фазовой диаграммы и областей, имитирующих локальные минимумы для оптимизатора.Добавление предпочтения к более низким напряжениям с использованием искусственного градиента или использование другой нормы для определения функции приспособленности — возможные решения для повышения точности настройки.

Супер-низкая семиструнная настройка: C, F, C, F, A #, D, G — Почему? Почему, черт возьми, нет?

Насколько ниже мы можем настроить электрогитару?

Первой семиструнной гитарой массового производства была Ibanez UV7, на которой играл не кто иной, как Стив Вай, а позже она стала еще более популярной среди таких исполнителей, как Korn, Dream Theater, Fear Factory и Meshuggah.

Изначально идея заключалась в том, чтобы предоставить игроку расширенный диапазон высоких частот.

Сегодня, особенно в новой волне хэви-метала, кажется, что все наоборот. Семиструнные, восьмиструнные и даже девятиструнные гитары стали довольно популярными, в основном они используются для расширенного диапазона низких частот. Я видел, как игроки полностью измельчали ​​эти гитары, и я видел, как игроки использовали буквально одну или две струны максимум; но эй, все, что плавает твоя лодка.

Помимо стандартных E, A, D, G, B, E.

Я быстро объясню, почему я, наконец, погрузился в мир семиструнной гитары.

С тех пор, как я взял в руки гитару (18 лет назад), я обнаружил, что постепенно настраиваюсь все ниже и ниже и экспериментирую с разными настройками. Когда пришло время писать новый альбом, это была просто попытка освежить и потрясти мой мозг новой настройкой. Это вывело меня из зоны комфорта. До моего недавнего перехода на семиструнные гитары, по большей части, весь мой материал был написан на шестиструнной, настроенной так, чтобы понизить соль или сделать шаг выше.

Ранее в этом году, следуя примеру моей настройки настройки для каждого нового альбома, я пошел дальше и настроил еще на целый шаг, чтобы сбросить F на шестиструнном инструменте. Когда я писал, я обнаружил, что использую более высокий регистр для большинства моих основных ритмов. Что касается более тяжелых частей, мне приходилось отключать питч-шифтер, чтобы перейти на более низкую октаву, которую требовали определенные песни.

Сначала я не осознавал, что это на самом деле меняет мой стиль письма, и примерно на полпути в процессе письма меня осенило: просто расширите мой нижний диапазон, добавив еще одну нижнюю строку! Ага.Итак, наконец, здесь я играю на семи струнах, просто не в обычном семиструнном строе. Похоже на нелепую настройку, правда? Что ж, если использовать со вкусом, он может быть потрясающе уникальным и чертовски тяжелым!

Настройка гитары:

Гитара не предназначена для настройки этого типа. Мне пришлось создать собственный набор струн: . 100 .85 .54 .36 .24w. .18 .15 (да, калибр .100 и .85 — это, конечно, басовые струны). На каждом конце струны, просто размотав немного верхнего намотанного слоя никеля, я могу протянуть струну через настроечный штифт и в бридж Floyd Rose.

Интонация становится еще одной серьезной проблемой. Сделать гитару с идеальной интонацией в таком строе практически невозможно, но в живом исполнении я могу обойтись. В студии же такая настройка устроит вам ад. Но такова природа зверя.

Так это закончится или битва за низкую настройку в металле будет продолжаться до тех пор, пока мы не перестанем слышать ноты на гитаре? Я чертовски надеюсь, что этого не произойдет. Честно говоря, не могу сказать, что будет у меня дальше в плане настройки. Тем не менее, я думаю, что гитара постоянно развивается, как и с 12 века.Нестандартное мышление, когда дело доходит до различных настроек, может серьезно изменить ваш звук и стиль игры. Когда дело доходит до создания музыки, я твердо верю в концепцию «нет правил». Применяя эту теорию к чему-то даже столь простому, как ваша настройка, вы можете получить довольно интересные результаты.

Вдохновение:

«Логика доставит вас из точки А в точку Б. Воображение доставит вас повсюду». — Альберт Эйнштейн

Гитарист Джо Кокки является одним из основателей Within The Ruins.Их последний альбом, Phenomen, , вышел в июле на лейбле Good Fight / eOne. Следите за обновлениями Within The Ruins на Facebook.

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie.Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.
  Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г.,
  браузер автоматически забудет файл cookie.Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.
  Вы должны отключить приложение при входе в систему или уточнить у системного администратора.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie
потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт
не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к
остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Общество лютни: Настройка лютни

Настройка для лютни

Лютня за свою жизнь претерпела множество настроек. Ниже представлена ​​таблица, содержащая общие схемы настройки.

Существует также ряд переходных строев между классическим ренессансом и барокко.

Стол для настройки

Следующая таблица предоставляется в помощь изучающим лютню и основана на таблице, первоначально собранной Мэтью Ли Эмблтоном.Любые исправления или дополнения приветствуются и могут быть отправлены веб-мастеру.

Обратите внимание, что этот список не является полностью исчерпывающим, так как было очень много экспериментальных и вариативных настроек. Лютни в других тональностях при необходимости переместят всю схему. Не пытайтесь настроить лютню, натянутую на соль, на настройку «ля», иначе струны порвутся! Вместо этого переместите всю схему настройки вниз в соответствии с размером вашей лютни.

Буквы в таблице даны в нотации научного тона и указаны для инструмента, как если бы он был настроен на A = 440.Для лютней в стиле барокко это обычно не так, но все же, если ваша высота звука установлена ​​на A = 415 или иначе, названия высоты все равно те же.

909 30

909 909 20 G4

909 909

909

909

909 909 909 909 E4

909 909 909 E4

9030 9030 909 9030 909 9030 909 909 909 909 909 909 909 909 909 909

9020 G4 909 909 909 909 909 909

7

909 E2

909 909 209 D

909 209 D

909 D2

909 B09 909 909 909 909 909

9021 909 2 909 909 909 909 B209 909

909 909 G209

D4 909

9021 9021 9020

909 909

909 909 B 909 A3 909 21 909 909 909 909 909 909 909 909 A3 909

990 920 B0

93500 Класс : Sigma-7 Servo Tuning

Номер класса: TRM010-Sigma7-Tuning-selfguided

Расположение класса: Web

Стоимость класса: $ 0

Продолжительность: 9-202 часов Резюме:

Эта серия самоучителей доступна по номеру бесплатно и может быть использована в любое время без регистрации.

Установите SigmaWin + Ver.7 и загрузите материалы класса. Следуйте инструкциям на YouTube или скачайте. Установите браузер Chrome и Java, чтобы использовать веб-интерфейс MP3300iec.

Отправьте сертификационный тест по адресу [email protected], чтобы получить кредит CEU.

Темы класса:

Это самостоятельное видео-обучение является хорошей отправной точкой для работы с сервоприводами Sigma-7. Класс обучает использованию функций и возможностей усилителя Sigma-7.Пользователь будет настраивать, устранять неполадки и настраивать три сервооси демонстрационного примера MP3300iec + Sigma-7 с помощью программного обеспечения Yaskawa SigmaWin + Ver.7. Удаленное подключение к учебным демонстрационным модулям Yaskawa и прямая видеотрансляция осуществляется с помощью системы удаленного подключения промышленного уровня, предоставляемой Secomea. Контроллер MP3300iec используется, но программирование не требуется.

Темы:

1. MP3300iec & Sigma-7 Remote Demo Connection
2. Подключение SigmaWin Plus Ver. 7
3. Тревоги и мониторы SigmaWin Plus версии 7
4. Параметры в SigmaWin Plus версии 7
5. Тестовый запуск в SigmaWin Plus версии 7
6. Основы настройки
7. Настройка фильтров
8. Трассировка данных
9. Автоматическая настройка
10. Пользовательская настройка
11. Настройка для ошибки низкого положения

Материалы класса:

Загрузите материалы класса (Doc # TRM010-Sigma7-Tuning).

Предварительные требования:

Для прохождения этого курса вам потребуются:

• Надежное высокоскоростное подключение к Интернету
• ПК с Windows 7 или 10, который соответствует этим требованиям:
  • Возможность воспроизведения звука для видеоуроков
  • Два 2) мониторы, настроенные для двухэкранного отображения
    • Один экран для программного обеспечения
    • Один экран для видеоурока
• Программное обеспечение
  • SigmaWin + Ver. 7
  • Браузер Chrome (предпочтительный браузер для веб-интерфейса)
  • Java (для окна «Операции» веб-интерфейса)

Если вы не уверены, подходит ли вам этот класс, отправьте электронное письмо на training @ yaskawa. com.

Формат класса:

Этот класс проводится онлайн с использованием предварительно записанных обучающих видео (100%). Такое расположение позволяет студенту гибко планировать и определять темп работы, сокращая при этом командировочные расходы. Поскольку учащийся находится не за пределами обычного рабочего места, примите необходимые меры, чтобы свести к минимуму перерывы.

Общая продолжительность воспроизведения всех видеороликов составляет 4,5 часа, но практические упражнения и сертификационный тест также занимают некоторое время. На прохождение курса обучения отведите 20 часов в зависимости от предыдущего опыта.

Единицы непрерывного образования:

Единицы непрерывного образования выдаются тем учащимся, которые полностью посещают этот учебный класс и сдают сертификационный тест с результатом 90% или выше. Yaskawa не предоставляет частичные баллы CEU при посещаемости менее 100%.Как провайдер, аккредитованный IACET, Yaskawa America Inc. предлагает CEU для своих программ, которые соответствуют требованиям стандарта ANSI / IACET. Yaskawa America, Inc. аккредитована IACET на предоставление 0,5 CEU для этой программы.

Тест Ринне: влияет ли положение камертона на амплитуду звука в ухе? | Journal of Otolaryngology — Head & Neck Surgery

Результаты опроса по электронной почте показывают, что, несмотря на использование теста Ринне большинством респондентов-отоларингологов, используемые методы тестирования воздушной проводимости неоднородны.Исследование показывает, что большинство канадских отоларингологов предпочитают камертон 512 Гц, активируют вилку ударом колена и помещают вилку на расстоянии примерно 3-4 см от слухового прохода при проверке воздушной проводимости. Несмотря на традиционное учение о размещении зубцов камертона во время тестирования воздушной проводимости, результаты исследования показывают примерно равное использование параллельного и перпендикулярного размещения камертона среди респондентов. Хотя некоторые из респондентов не понимали, что имелось в виду под параллельным и перпендикулярным размещением вилки, эти результаты показывают, что канадские отоларингологи различаются по ориентации зубцов камертона.

Результаты опроса следует интерпретировать с осторожностью. Лишь ограниченное количество врачей ответили на опрос (ответ 23%). Кроме того, дизайн вопроса допускал только ограниченное количество ответов. Следовательно, полная вариабельность результатов тестирования воздушной проводимости канадскими отоларингологами, вероятно, не была отражена в исследовании. Несмотря на эти ограничения, обзор предоставил полезную информацию для разработки экспериментальной части исследования.

Насколько нам известно, звуковые спектры камертонов 512 и 256 Гц, активируемых в клинической практике для целей теста Ринне, ранее не документировались.Звуковые спектры (рис. 4) и знание частот доминирующих гармоник важны для интерпретации результатов теста Ринне для пациентов с различными уровнями потери слуха по всему спектру частот.

Экспериментальные результаты подтверждают традиционное учение о том, что параллельное размещение зубцов камертона по отношению к EAC дает более высокую амплитуду звука на уровне барабанной перепонки, чем перпендикулярное размещение зубцов. Для камертона 512 Гц разница между двумя положениями камертона составила 2.5 дБ для основной частоты. Это меньше, чем разница в 5 дБ, предсказанная математическими моделями [10]. Меньшая, чем ожидалось, разница могла быть из-за сложного взаимодействия режимов вибрации камертона, не учитываемого математическими моделями. С другой стороны, это меньшее различие можно объяснить присущей вариабельностью активации камертона при ударе по колену.

Измеренная разница амплитуд основной частоты 0,83 дБ между параллельным и перпендикулярным расположением камертона 256 Гц была меньше, чем 2.Разница в 5 дБ измерена для камертона 512 Гц. Несмотря на то, что амплитуда при параллельном размещении камертона 256 Гц снова была больше, чем при перпендикулярном размещении, эта разница не достигла статистической значимости. Объяснение отсутствия статистической значимости, вероятно, кроется в разнице геометрии вилки 512 и 256 Гц. Из-за необходимости сохранить согласованность конструкции камертонов 512 и 256 Гц, камертон 256 Гц был больше, чем камертон 512 Гц (рис.1). Учитывая его большие размеры, разница в амплитуде между параллельным и перпендикулярным расположением камертона 256 Гц, вероятно, сводилась на нет более широким полем вибрации более крупных зубцов: при проверке параллельного положения камертона поместите край Вилка 256 Гц на расстоянии 30–49 см от EAC размещает центр камертона дальше от EAC по сравнению с тем же самым размещением меньшей вилки с частотой 512 Гц (рис. 5). Мы проверили это объяснение, выполнив отдельный эксперимент с другой конструкцией камертона 256 Гц, где размеры вилки 256 Гц были аналогичны вилке 512 Гц.В этом отдельном эксперименте, не представленном в этом отчете, была обнаружена статистически значимая разница в 3,7 дБ в пользу параллельного размещения камертона.

Рис. 5

Влияние размера камертона на расстояние от центра диполя камертона до слухового прохода. Параллельная ориентация производит более громкий звук, и когда это сочетается с размещением вибрирующего диполя ближе к ушному каналу в меньшем камертоне 512 Гц, эффект наиболее заметен

Восприятие громкости — сложное психоакустическое явление, на которое влияют не только амплитуда, но и частота звука, его спектральное распределение, его длительность и временная структура, а также общая акустическая среда [12].Предполагая, что все другие переменные, влияющие на восприятие громкости, остаются постоянными, человек с нормальным слухом должен уметь различать разницу в амплитуде до 1,5 дБ [13, 14]. Разрешение по амплитуде 1,5 дБ сохраняется у слабослышащих пациентов с большинством типов кондуктивной и нейросенсорной тугоухости. Единственное очевидное исключение — более низкое разрешение по амплитуде, наблюдаемое у пациентов с акустической невромой (4,5 дБ) [13, 14].