Robot Epson E2S651 in uporaba robotskega vida

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Robot Epson E2S651 in uporaba robotskega vida"

Transcript

1 Robot Epson E2S651 in uporaba robotskega vida Cilj naloge 1. del Na mizo v delovnem prostoru robota postavite zamašek in ga z robotskim prijemalom primite. Prijetega odnestite nad poljubno ustje plastenke in ga privijte. Po krajšem premoru ga odvijte in odnesite na začetno pozicijo, kjer ga spustite, robot pa umaknite. Začetno postavitev vidimo na sliki 1. Slika 1: Začetna postavitev v delovnem prostoru robota za 1. del naloge

2 2. del Z uporabo robotskega vida in robota Epson E2S651 določite pozicijo zamaškov na mizi v delovnem prostoru robota in jih privijte na ustrezna ustja plastenk. Pri nalogi je potrebno izvesti kalibracijo kamere glede na robot, torej je potrebno določiti ustrezno homogeno transformacijo med koordinatnim sistemom objekta in referenčnim koordinatnim sistemom robota. Za izračun potrebnih transformacij uporabite okolje Matlab, za gibanje robota pa razvojno okolje Epson RC+. Na mizo postavite vsaj 7 zamaškov, situacijo pa prikazuje slika 2. Slika 2: Postavitev v delovnem prostoru robota za 2. del naloge

3 Navodila za vaje Vaja: Robot Epson E2S651 in uporaba robotskega vida Robot Epson E2S651 Robot Epson E2S651 je robot tipa SCARA srednje velikosti. Njegove najpomembnejše prednosti so: hitrost, dobra ponovljivost pozicije in rotacije, preprosta namestitev in programiranje (PC-based kontroler). Model robota Oblika Maksimalna obremenitev Doseg osi Hitrost Ponovljivost T1 + T2 Z U T1 + T2 Z U T1 + T2 (skupaj) Z U E2S651 SCARA 4 Axis AC Servo 5 kg Vztrajnostni moment (U os 5Kg ) kg m 2 Masa 650 mm 170/320 mm (čisti prostori: 150/300 mm) ± mm/s 1100 mm/s 1870 /s ±0.015 mm ±0.01 mm ± kg; (različni načini pritrditve: 22 kg) Uporabniška vodila 15 električnih, 3 pnevmatska, votla zadnja os Tabela 1: Lastnosti robota Epson E2S651 Slika 3: Robot Epson E2S651 Stran: 5/46

4 Navodila za vaje Vaja: Robot Epson E2S651 in uporaba robotskega vida Programsko okolje Epson RC+ Krmilnik robota je zasnovan na industrijskem PC-ju. Osi robota krmilijo neodvisni namenski procesorji, uporabniški vmesnik Epson RC+, ki predstavlja delovno okolje za vse robote Epson, pa teče v operacijskem sistemu Windows Vse komponente krmilnika, vključno s končnimi stopnjami ojačevalnikov, se nahajajo v standardnem 19 ohišju. Pisanje robotskih aplikacij poteka v programskem jeziku SPEL (izpeljanka BASICa), ki nudi široke možnosti komunikacije in vpenjanja v aplikacije, razvite s splošno namenskimi programskimi jeziki (vmesnik ActiveX, TCP/IP itd.). Izgled vmesnika RC+ prikazuje slika 5. Glavno okno Orodna vrstica Menuji Okno za pisanje programov Hierarhično drevo projekta Koda programa ( komentarje pričnemo z znakom ' ) Statusno okno Statusna vrstica Slika 5: Glavno okno programskega okolja Epson RC+ Stran: 8/46

5 Izvedba 1. dela vaje 1) Ustvarimo nov projekt (Projects\StudentskeVaje in vpišemo poljubno ime projekta). 2) V oknu za programiranje kreiramo funkcijo Main. 3) Robot ne sme imeti vključenega napajanja pogonskih motorjev (Slika 7). 4) Odpremo okno Jog and Teach (Slika 10). 5) Odpremo okno I/O Monitor (Slika 9) in preverimo, da je prijemalo odprto (izhodni naslov 0 ne sme biti izbran). 6) Na mizo v delovnem prostoru robota postavite zamašek. 7) Robot z roko (Slika 4) postavite v poljubno točko v delovnem prostoru robota. 8) V oknu Jog and Teach (Slika 10) shranimo trenutno lego robota v točko P0. 9) Robot z roko (Slika 4) postavite tako, da lahko prime zamašek (lega, kateri sledi samo še prijem). 10) V oknu Jog and Teach (Slika 10) shranimo trenutno lego robota v točko P1. 11) V oknu I/O Monitor (Slika 9) kliknite na naslov izhodnega digitalnega signala 0, da primemo zamašek. 12) Robot s prijetim zamaškom z roko (Slika 4) pripeljite tik nad ustje željene plastenke. 13) V oknu Jog and Teach (Slika 10) shranimo trenutno lego robota v točko P2. 14) Zadnjo os robota s prijetim zamaškom z roko (Slika 4) rotirajte in vertikalno translirajte (pomik navzdol), da privijete zamašek. 15) V oknu Jog and Teach (Slika 10) shranimo trenutno lego robota v točko P3. 16) V oknu I/O Monitor (Slika 9) kliknite na naslov izhodnega digitalnega signala 0, da spustimo zamašek. 17) Robot z roko umaknemo iznad ustja plastenk. 18) Napišite program, da bo robot iz točke P0 odšel v točko P1, prijel zamašek in ga odnesel nad ustje plastenke v točki P2. Sledi privijanje v točko P3. Po krajši pavzi dosedanje postopke obrnemo in odložimo zamašek na izhodiščno pozicijo, robot pa naj se vrne v izhodiščno točko P0. Vsaka operacija prijemanja in spuščanja zamaška zahteva kratke premore, zato uporabite ukaz Wait.

6 Namig: primer dela programa (točke se nanašajo na navodila na prejšnji strani) Function main Motor On ' Omogočimo napajanje motorjev Power Low ' Izberemo nizko moč delovanja Speed 20 ' Določimo hitrosti gibanja na 20% največje Accel 20, 20 ' Določimo pospešek in pojemek Fend Off 0 ' Preventivno odpremo prijemalo Jump P1 ' Premaknemo robot v točko prijema pokrovčka Wait 0.2 ' Počakamo 0.2 sekunde On 0 ' Primemo pokrovček Wait 0.2 ' Počakamo 0.2 sekunde Jump P0 ' Pokrovček odnesemo v poljubno točko v prostoru Go P1 ' Pokrovček odnesemo nazaj v izhodiščno točko, vendar na drugačen način Wait 0.2 ' Počakamo 0.2 sekunde Off 0 ' Odpremo prijemalo Wait 0.2 ' Počakamo 0.2 sekunde Jump P0 ' Robot odmaknemo v poljubno točko v prostoru

7 Matlab in umetni vid Matlab s svojo široko paleto funkcij omogoča učinkovito delo z umetnim vidom. 1) Image Acquisition Toolbox skrbi za zajem slike in videa ter strojno podporo 2) Image Processing Toolbox skrbi za nadaljnjo obdelavo slike, razpoznavanje vzorcev, transformacije, ugotavljanje najrazličnejših lastnosti slik itd. Matlab je v osnovi namenjen za numerično računanje, še posebej matričnih funkcij. Sliko lahko predstavimo kot matriko. Sivinske slike predstavljajo M N matrike (Slika 14), barvne slike pa so predstavljene kot M N 3 matrike, kjer tretja dimenzija predstavlja posamezno RGB komponento (Slika 15) M N Slika 14: Primer matrike sivinske slike dimenzije M N M N Slika 15: Primer matrike barvne slike dimenzije M N 3

8 Video sistem Firewire vodilo Kamera Objektiv Slika 16: Video sistem nad mizo robota Karakteristike video sistema (Slika 16): kamera The Imaging source DMK 21AF04 s Firewire (IEEE-1394) vodilom, slikovni senzor CCD velikosti slikovnih elementov, 256 sivinskih odtenkov, digitalen zajem in prenos slike, objektiv z 8 mm goriščno razdaljo.

9 Postopek (uporabite okolje Matlab): 1) Delo v okolju Matlabu pričnete tako, da se postavite v vašo delovno mapo (c:\matlab7\work\epson_kamera\) in v ukazni vrstici zaženete Camera Calibration Toolbox, ki bo v pomoč pri kalibraciji kamere. To storite z ukazom: >> calib_gui (Enter) Toolbox vsebuje funkcije za eksperimentalno ugotavljanje parametrov kamere oz. uporabljenega objektiva (uporaba kalibracijskih vzorcev itd.). Po potrditvi ukaza calib_gui se odpre okno, kjer kliknemo gumb Standard (all the images are stored in memory). Potopek je že opravljen, zato kliknite gumb Load in s tem naložite rezultate zadnje kalibracije. Toolbox zapustite s klikom na gumb Exit. 2) V naslednjem trenutku moramo zajeti sliko s kamere in z ravnokar naloženimi parametri odstraniti popačenje objektiva. To storimo tako, da v ukazno vrstico okolja Matlab vpišemo: >> snapcalib (Enter) Če je kamera pravilno priključena, se na zaslon izpišejo parametri kamere, takoj zatem pa se pojavi okno z živo sliko, kakršno vidi kamera. Postavite kalibracijski list v vidno polje kamere, tako da bodo na sliki vse tri točke. Sliko zajamete s tipko <Enter>. Slika se shrani kot calib_image.tif, opravi se transformacija za odstranjevanje popačenja objektiva in popravljena slika se shrani kot calib_image_rect.tif. 3) Na zajeti in binarizirani sliki je potrebno ročno pokazati, kje se označene pike koordinatnega sistema na listu (O, X, Y) nahajajo. Zato v ukazni vrstici okolja Matlab izvršimo ukaz: >> select_dots (Enter)

10 Prikaže se binarna slika, na kateri z dvojnim klikom izberete pike v naslednjem vrstnem redu: 1 točka O, 2 točka X in 3 točka Y. Pri izbiranju točk ni potrebna velika točnost, pomembno je le, da kliknete v območje pike, saj program sam izračuna središče. Po izbranih vseh treh točkah program središča točk obarva z rdečo piko. Če središča odstopajo preveč izven belega področja pik, postopek iz te točke ponovite. Koordinate točk v slikovnih elementih se shranijo v vektor g. ( O g = ( X ( Y X X X, OY ), X ) Y, Y ) Y 4) V okolju Matlab kreirajte novo.m datoteko (File New M-File). Poimenujte jo zamaski.m, nato pa vpišite naslednje vrstice kode: % Izračunamo faktor pretvorbe št. slikovnih elementov v 1 mm (pixel/mm) Kp = 180/sqrt( ( g(2,1) - g(1,1) )^2 + ( g(2,2) - g(1,2) )^2); Kp = ( g(2,1) g(1,1)) + ( g(2,2) g(1,2)) % Koordinate točk O,X,Y iz slikovnih elementov pretvorimo v metrične enote (mm) D_KO = g*kp; % Zaradi nazornosti izluščimo koordinate za točko O Dx = D_KO (1,1); Dy = D_KO (1,2); % Izračunamo kot zasuka koordinatnega sistema objekta (O,X,Y) glede na k.s. kamere (Slika 19) fiko = atan( (D_KO (2,2) - D_KO (1,2) ) / (D_KO (2,1) - D_KO (1,1) ) ); % Zapišimo transformacijo s translacijo D(XO, YO) in rotacijo okrog osi Z za kot fio (Slika 20) T_obj2cam = [ cos(fiko), -sin(fiko),0, Dx; sin(fiko), cos(fiko), 0, Dy; 0,0,1,0; 0,0,0,1 ];

11 Določitev T_cam2ref Da bi lahko s pomočjo robotskega vida iskali in pobirali objekte, potrebujemo še matriko T_cam2ref, ki predstavlja lego kamere v referenčnem k.s. in matriko T_grip2obj, ki predstavlja lego vrha (prijemala) glede na objekt. V trenutku, ko prijemalo zagrabi objekt, morata biti k.s. objekta in vrha poravnana, torej mora biti transformacija T_grip2obj enaka enotski matriki 4x4 (I), zato jo lahko iz nadaljnjih izračunov preprosto izpustimo. Enačba za lego vrha se tako poenostavi: EndEff = T_cam2ref T_obj2cam V tem trenutku je znana transformacija T_obj2cam, rabimo pa transformacijo EndEff ali T_cam2ref. Najlažje določimo transformacijo EndEff, in to po naslednjem postopku. 1) V ustje robota namestimo špico (Slika 21). Špico čim točneje pozicioniramo glede na središče krogcev O in X koordinatnega sistema objekta na listu papirja (Slika 21). V okolju Epson RC+ v oknu Jog and Teach preberemo in si zapišemo trenutno pozicijo O(x 0, y 0 ) in X(x 1, y 1 ) v World koordinatnem sistemu (Slika 11). Slika 21: V ustje robota nameščena špica, ki smo jo pozicionirali v središče točke O

12 2) Da lahko določimo kot zasuka koordinatnega sistema objekta okrog Z osi referenčnega koordinatnega sistema, določimo kot (ϕ RO ) med osema X R in X O (Slika 22, desno). Odčitana točka O(x 0, y 0 ) nam predstavlja pozicijo koordinatnega sistema objekta glede na referenčni koordinatni sistem (Slika 22, levo). 3) V okolju Matlab smo že prej kreirali novo.m datoteko, zato nadaljujemo vpis kode kar naprej: % V vektor D_RO vpišemo prej odčitane koordinate O(xO,yO) in X(xO,yO) D_RO = [x0, y0; x1, y1]; % Zaradi nazornosti izluščimo koordinate za točko O Dx = D_RO(1,1); Dy = D_RO(1,2); % Izračunamo kot zasuka koordinatnega sistema objekta (O,X,Y) glede na referenčni k.s. (Slika 22) firo = atan( ( D_RO(2,2) - D_RO (1,2) ) / (D_RO (2,1) - D_RO (1,1) ) ); % Zapišimo transformacijo s translacijo D(XO, YO) in rotacijo okrog osi Z za kot fio (Slika 22) EndEff = [ cos(firo), -sin(firo),0, Dx; sin(firo), cos(firo), 0, Dy; 0,0,1,0; 0,0,0,1 ];

13 4) Določeni imamo obe transformaciji T_obj2cam in EndEff, zato lahko po spodnjem izrazu določimo T_cam2ref. EndEff = T_cam2ref T_obj2cam / z desne možimo z inv(t_obj2cam) EndEff inv(t_obj2cam) = T_cam2ref T_obj2cam inv(t_obj2cam) T_cam2ref = EndEff inv(t_obj2cam) 5) V.m datoteko zapišemo naslednje vrstice. Prva vrstica je izračun transformacije T_cam2ref, ostale pa so potrebne za nadaljevanje naloge in jih samo dopišemo: % Zapišimo izračun transformacije T_cam2ref T_cam2ref = EndEff * inv(t_obj2cam); % Koordinate središč razpoznatih objektov na sliki pretvorimo v metrične enote Objekti = centers * Kp; % Določitev koordinat razpoznatih objektov v referenčnem koordinatnem sistemu % Ker imamo opraviti samo s pozicijami središč pokrovčkov, ni potrebno izvajati nikakršne % rotacije in zato transformacijske matrike vsebujejo samo translacijski del for i = 1:size(centers,1) T_obj2cam = [ 1, 0, 0, Objekti(i,1); 0, 1, 0, Objekti(i,2); 0,0,1,-132; 0,0,0,1 ]; % -132 je vrednost koordinate Z robota, ko se le-ta s prijemalom skoraj dotakne mize EndEff(:,:,i) = T_cam2ref * T_obj2cam; end % Iz serije transformacijskih matrik EndEff izluščimo samo koordinate sredin zamaškov v % referenčnem koordinatnem sistemu koord_zamaskov; 6) Datoteko s končnico.m shranimo pod poljubnim imenom, recimo zamaski.m.

14 Izvedba 2. dela naloge 1) Vsi dosedanji postopki določanja transformacijskih matrik EndEff, T_obj2cam, T_cam2ref in zapisanih nekaj vrstic kode v datoteki zamaski.m, morajo biti zapisani! 2) V vidno polje kamere postavimo nekaj zamaškov (recimo 7), še prej pa odstranite kalibracijsko špico, umaknite robot iz vidnega področja kamere in odstranite list s kalibracijskim koordinatnim sistemom. 3) V Matlab ukazni vrstici zaženemo ukaz: >> extobject (Enter) Pojavi se okno s kamere, kjer lahko bolje pozicioniramo zamaške. Ko smo s pozicijo zamaškov zadovoljni pritisnemo tipko Enter. Čez določen čas se v ukazni vrstici okolja Matlab izpiše število prepoznatih objektov in izriše se slika s slike 23. Če niste zadovoljni z razpoznavo objektov, ta korak ponovite. 4) V ukazni vrstici okolja Matlab poženemo.m datoteko, ki smo jo sami napisali (ime zamaski.m). >> zamaski (Enter) 5) V Epson RC+ okolju moramo v mapi Projects\ odpreti že prej pripravljen projekt z imenom Epson_kamera. 6) Odprt projekt zaženemo s tipko F5 (Slika 13) in pritisnemo na gumb Start tcpipcomm..

15 Slika 23: Razbrani zamaški iz slike ter določeni njihovi centri 7) OPOZORILO! Pred zagonom avtomatskega pobiranja zamaškov in njihovega privijanja na ustja plastenk je potrebno zagotoviti, da v delovnem prostoru ni osebe ali predmeta, s katerim bi lahko robot trčil. 8) V ukazni vrstici okolja Matlab izvršimo ukaz: >> zamaski_tcp (Enter)

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

Robot Stäubli RX90. Robot Stäubli RX90

Robot Stäubli RX90. Robot Stäubli RX90 Robot Stäubli RX90 Robot Stäubli RX90 je antropomorfne konfiguracije s šestimi prostostnimi stopnjami. Uporabljen kot: industrijski robot s pozicijskim vodenjem, v laboratoriju je uporabljen kot haptični

Διαβάστε περισσότερα

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij): 4 vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 matrike Matrika dimenzije m n je pravokotna tabela m n števil, ki ima m vrstic in n stolpcev: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center Državni izpitni center *M40* Osnovna in višja raven MATEMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sobota, 4. junij 0 SPLOŠNA MATURA RIC 0 M-40-- IZPITNA POLA OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN 0. Skupaj:

Διαβάστε περισσότερα

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 21. november 2013 Hiperbolične funkcije Hiperbolični sinus sinhx = ex e x 2 20 10 3 2 1 1 2 3 10 20 hiperbolični kosinus coshx

Διαβάστε περισσότερα

Kotne in krožne funkcije

Kotne in krožne funkcije Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku Avtor: Rok Kralj, 4.a Gimnazija Vič, 009/10 β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor, Maribor, 05. 02. 200. (a) Naj bo f : [0, 2] R odvedljiva funkcija z lastnostjo f() = f(2). Dokaži, da obstaja tak c (0, ), da je f (c) = 2f (2c). (b) Naj bo f(x) = 3x 3 4x 2 + 2x +. Poišči tak c (0, ),

Διαβάστε περισσότερα

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge Vektorji Naloge 1. V koordinatnem sistemu so podane točke A(3, 4), B(0, 2), C( 3, 2). a) Izračunaj dolžino krajevnega vektorja točke A. (2) b) Izračunaj kot med vektorjema r A in r C. (4) c) Izrazi vektor

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d) Integralni račun Nedoločeni integral in integracijske metrode. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: d 3 +3+ 2 d, (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) + 3 4d, 3 +e +3d, 2 +4+4 d, 3 2 2 + 4 d, d, 6 2 +4 d, 2

Διαβάστε περισσότερα

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa Bor Plestenjak NLA 25. maj 2010 Bor Plestenjak (NLA) 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 25. maj 2010 1 / 12 Enostranska Jacobijeva

Διαβάστε περισσότερα

CM707. GR Οδηγός χρήσης... 2-7. SLO Uporabniški priročnik... 8-13. CR Korisnički priručnik... 14-19. TR Kullanım Kılavuzu... 20-25

CM707. GR Οδηγός χρήσης... 2-7. SLO Uporabniški priročnik... 8-13. CR Korisnički priručnik... 14-19. TR Kullanım Kılavuzu... 20-25 1 2 3 4 5 6 7 OFFMANAUTO CM707 GR Οδηγός χρήσης... 2-7 SLO Uporabniški priročnik... 8-13 CR Korisnički priručnik... 14-19 TR Kullanım Kılavuzu... 20-25 ENG User Guide... 26-31 GR CM707 ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ Περιγραφή

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

ROBOTSKI SISTEMI 1. Definicije

ROBOTSKI SISTEMI 1. Definicije Definicije ROBOTSKI SISTEMI 1 Standard ISO 8373: Industrijski robotski manipulator je povratnozančno voden, reprogramabilen in večnamenski sistem. Lahko je fiksen ali mobilen. Programabilen je v treh ali

Διαβάστε περισσότερα

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II Numerčno reševanje dferencaln enačb I Dferencalne enačbe al ssteme dferencaln enačb rešujemo numerčno z več razlogov:. Ne znamo j rešt analtčno.. Posamezn del dferencalne enačbe podan tabelarčno. 3. Podatke

Διαβάστε περισσότερα

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M16141113* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek, 1. junij 16 SPLOŠNA MATURA RIC 16 M161-411-3 M161-411-3 3 IZPITNA POLA 1 Naloga Odgovor Naloga Odgovor

Διαβάστε περισσότερα

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant. Poglavje IV Determinanta matrike V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant 1 Definicija Preden definiramo determinanto,

Διαβάστε περισσότερα

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013 Numerične metode, sistemi linearnih enačb B. Jurčič Zlobec Numerične metode FE, 2. december 2013 1 Vsebina 1 z n neznankami. a i1 x 1 + a i2 x 2 + + a in = b i i = 1,..., n V matrični obliki zapišemo:

Διαβάστε περισσότερα

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12 Predizpit, Proseminar A, 15.10.2015 1. Točki A(1, 2) in B(2, b) ležita na paraboli y = ax 2. Točka H leži na y osi in BH je pravokotna na y os. Točka C H leži na nosilki BH tako, da je HB = BC. Parabola

Διαβάστε περισσότερα

Robotika I laboratorijske vaje

Robotika I laboratorijske vaje Robotika I laboratorijske vaje ROBOTIKA I LABORATORIJSKE VAJE MATJAŽ MIHELJ Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani Univerza v Ljubljani, Založba FE in FRI Ljubljana, 2007 iv ROBOTIKA I Kazalo

Διαβάστε περισσότερα

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kotni funkciji sinus in kosinus Kotni funkciji sinus in kosinus Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z oznako cos x, DEFINICIJA V PRAVOKOTNEM TRIKOTNIKU: Kotna funkcija sinus je definirana kot razmerje

Διαβάστε περισσότερα

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik Podobnost matrik Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Matjaž Željko FKKT Kemijsko inženirstvo 14 teden (Zadnja sprememba: 23 maj 213) Matrika A R n n je podobna matriki B R n n, če obstaja obrnljiva

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

Reševanje sistema linearnih

Reševanje sistema linearnih Poglavje III Reševanje sistema linearnih enačb V tem kratkem poglavju bomo obravnavali zelo uporabno in zato pomembno temo linearne algebre eševanje sistemov linearnih enačb. Spoznali bomo Gaussovo (natančneje

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1 Mtemtik 1 Gregor Dolinr Fkultet z elektrotehniko Univerz v Ljubljni 2. jnur 2014 Gregor Dolinr Mtemtik 1 Izrek (Izrek o povprečni vrednosti) Nj bo m ntnčn spodnj mej in M ntnčn zgornj mej integrbilne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

ploskovnega toka (Density). Solverji - Magnetostatic

ploskovnega toka (Density). Solverji - Magnetostatic V Maxwellu obstajajo naslednji viri polja: 1. Tok, ki ima dve obliki: a) Tok (Current), ki je razporejen po ploskvah teles. To je tisti tok, ki nam je nekako najbolj domač, npr. tok v žici. Podajamo ga

Διαβάστε περισσότερα

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON ENROPIJSKI ZAKON REERZIBILNA srememba: moža je obrjea srememba reko eakih vmesih staj kot rvota srememba. Po obeh sremembah e sme biti obeih trajih srememb v bližji i dalji okolici. IREERZIBILNA srememba:

Διαβάστε περισσότερα

Osnove elektrotehnike uvod

Osnove elektrotehnike uvod Osnove elektrotehnike uvod Uvod V nadaljevanju navedena vprašanja so prevod testnih vprašanj, ki sem jih našel na omenjeni spletni strani. Vprašanja zajemajo temeljna znanja opredeljenega strokovnega področja.

Διαβάστε περισσότερα

- Geodetske točke in geodetske mreže

- Geodetske točke in geodetske mreže - Geodetske točke in geodetske mreže 15 Geodetske točke in geodetske mreže Materializacija koordinatnih sistemov 2 Geodetske točke Geodetska točka je točka, označena na fizični površini Zemlje z izbrano

Διαβάστε περισσότερα

MERITVE LABORATORIJSKE VAJE. Študij. leto: 2011/2012 UNIVERZA V MARIBORU. Skupina: 9

MERITVE LABORATORIJSKE VAJE. Študij. leto: 2011/2012 UNIVERZA V MARIBORU. Skupina: 9 .cwww.grgor nik ol i c NVERZA V MARBOR FAKTETA ZA EEKTROTEHNKO, RAČNANŠTVO N NFORMATKO 2000 Maribor, Smtanova ul. 17 Študij. lto: 2011/2012 Skupina: 9 MERTVE ABORATORJSKE VAJE Vaja št.: 4.1 Določanj induktivnosti

Διαβάστε περισσότερα

Zajemanje merilnih vrednosti z vf digitalnim spominskim osciloskopom

Zajemanje merilnih vrednosti z vf digitalnim spominskim osciloskopom VSŠ Velenje ELEKTRIČNE MERITVE Laboratorijske vaje Zajemanje merilnih vrednosti z vf digitalnim spominskim osciloskopom Vaja št.2 M. D. Skupina A PREGLEDAL:. OCENA:.. Velenje, 22.12.2006 1. Besedilo naloge

Διαβάστε περισσότερα

Splošno o interpolaciji

Splošno o interpolaciji Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

Διαβάστε περισσότερα

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja ZNAČILNOSTI FUNKCIJ ZNAČILNOSTI FUNKCIJE, KI SO RAZVIDNE IZ GRAFA. Deinicijsko območje, zaloga vrednosti. Naraščanje in padanje, ekstremi 3. Ukrivljenost 4. Trend na robu deinicijskega območja 5. Periodičnost

Διαβάστε περισσότερα

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22 junij 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Διαβάστε περισσότερα

NAVODILA ZA UPORABO SPLETNE APLIKACIJE ZA TRANSFORMACIJE KOORDINATNIH SISTEMOV. SiTraNet v2.10.

NAVODILA ZA UPORABO SPLETNE APLIKACIJE ZA TRANSFORMACIJE KOORDINATNIH SISTEMOV. SiTraNet v2.10. NAVODILA ZA UPORABO SPLETNE APLIKACIJE ZA TRANSFORMACIJE KOORDINATNIH SISTEMOV SiTraNet v2.10 http://sitranet.si Kazalo vsebine 1 Opis programa... 2 1.1 Transformacije v trirazsežnem prostoru... 2 1.2

Διαβάστε περισσότερα

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov Analiza signalov prof. France Mihelič Vpliv postopka daljšanja periode na spekter periodičnega signala Opazujmo družino sodih periodičnih pravokotnih impulzov

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 12. november 2013 Graf funkcije f : D R, D R, je množica Γ(f) = {(x,f(x)) : x D} R R, torej podmnožica ravnine R 2. Grafi funkcij,

Διαβάστε περισσότερα

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1 Funkcije več realnih spremenljivk Osnovne definicije Limita in zveznost funkcije več spremenljivk Parcialni odvodi funkcije več spremenljivk Gradient in odvod funkcije več spremenljivk v dani smeri Parcialni

Διαβάστε περισσότερα

Poglavje 7. Poglavje 7. Poglavje 7. Regulacijski sistemi. Regulacijski sistemi. Slika 7. 1: Normirana blokovna shema regulacije EM

Poglavje 7. Poglavje 7. Poglavje 7. Regulacijski sistemi. Regulacijski sistemi. Slika 7. 1: Normirana blokovna shema regulacije EM Slika 7. 1: Normirana blokovna shema regulacije EM Fakulteta za elektrotehniko 1 Slika 7. 2: Principielna shema regulacije AM v KSP Fakulteta za elektrotehniko 2 Slika 7. 3: Merjenje komponent fluksa s

Διαβάστε περισσότερα

1 Fibonaccijeva stevila

1 Fibonaccijeva stevila 1 Fibonaccijeva stevila Fibonaccijevo število F n, kjer je n N, lahko definiramo kot število načinov zapisa števila n kot vsoto sumandov, enakih 1 ali Na primer, število 4 lahko zapišemo v obliki naslednjih

Διαβάστε περισσότερα

Termovizijski sistemi MS1TS

Termovizijski sistemi MS1TS Termovizijski sistemi MS1TS Vežbe 02 primer 1 MATLAB funkcija conv. f x = rect x rect x 2 ( ) ( ) ( ) y=conv(rectangle_function(x),rectangle_function(x-2)); figure,subplot(3,1,1),plot(x,rectangle_function(x)),xlabel('\itx'),ylabel('rect({\itx})');

Διαβάστε περισσότερα

PROCESIRANJE SIGNALOV

PROCESIRANJE SIGNALOV Rešive pisega izpia PROCESIRANJE SIGNALOV Daum: 7... aloga Kolikša je ampliuda reje harmoske kompoee arisaega periodičega sigala? f() - -3 - - 3 Rešiev: Časova fukcija a iervalu ( /,/) je lieara fukcija:

Διαβάστε περισσότερα

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1 Poglavje II Matrike Matrika je pravokotna tabela realnih števil Na primer: [ ] 1 1 1, 2 3 1 1 0 1 3 2 1, 0 1 4 [ ] 2 7, Matrika je sestavljena iz vrstic in stolpcev Vrstici matrike [ ] 1 1 1 2 3 1 [ ]

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΙΤΣΙΝΑΔΟΡΟΣ ΛΑΔΙΟΥ ΑΕΡΟΣ ΓΙΑ ΠΡΙΤΣΙΝΙΑ M4/M12 ΟΔΗΓΙΕΣ ΧΡΗΣΗΣ - ΑΝΤΑΛΛΑΚΤΙΚΑ

ΠΡΙΤΣΙΝΑΔΟΡΟΣ ΛΑΔΙΟΥ ΑΕΡΟΣ ΓΙΑ ΠΡΙΤΣΙΝΙΑ M4/M12 ΟΔΗΓΙΕΣ ΧΡΗΣΗΣ - ΑΝΤΑΛΛΑΚΤΙΚΑ GR ΠΡΙΤΣΙΝΑΔΟΡΟΣ ΛΑΔΙΟΥ ΑΕΡΟΣ ΓΙΑ ΠΡΙΤΣΙΝΙΑ M4/M12 ΟΔΗΓΙΕΣ ΧΡΗΣΗΣ - ΑΝΤΑΛΛΑΚΤΙΚΑ H OLJLAJNYOMÁSÚ SZEGECSELŐ M4/M12 SZEGECSEKHEZ HASZNÁLATI UTASÍTÁS - ALKATRÉSZEK SLO OLJNO-PNEVMATSKI KOVIČAR ZA ZAKOVICE

Διαβάστε περισσότερα

Varjenje polimerov s polprevodniškim laserjem

Varjenje polimerov s polprevodniškim laserjem Laboratorijska vaja št. 5: Varjenje polimerov s polprevodniškim laserjem Laserski sistemi - Laboratorijske vaje 1 Namen vaje Spoznati polprevodniške laserje visokih moči Osvojiti osnove laserskega varjenja

Διαβάστε περισσότερα

vezani ekstremi funkcij

vezani ekstremi funkcij 11. vaja iz Matematike 2 (UNI) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 ekstremi funkcij več spremenljivk nadaljevanje vezani ekstremi funkcij Dana je funkcija f(x, y). Zanimajo nas ekstremi nad

Διαβάστε περισσότερα

POROČILO. št.: P 1100/ Preskus jeklenih profilov za spuščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004

POROČILO. št.: P 1100/ Preskus jeklenih profilov za spuščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004 Oddelek za konstrkcije Laboratorij za konstrkcije Ljbljana, 12.11.2012 POROČILO št.: P 1100/12 680 01 Presks jeklenih profilov za spščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004 Naročnik: STEEL

Διαβάστε περισσότερα

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M15143113* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA RIC 2015 M151-431-1-3 2 IZPITNA POLA 1 Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor

Διαβάστε περισσότερα

osnovni koraki Matija Lokar in Srečo Uranič V 0.9 oktober 2008

osnovni koraki Matija Lokar in Srečo Uranič V 0.9 oktober 2008 诲诲뾡盦盨 盨 ʚProgramski jezik C# osnovni koraki Matija Lokar in Srečo Uranič V 0.9 oktober 2008 2 3 Predgovor Omenjeno gradivo predstavlja prvi del gradiv, namenjenih predmetu Programiranje 1 na višješolskem

Διαβάστε περισσότερα

7. VAJA IZ MEHANIKE TRDNIH TELES. (tenzor deformacij II) (tenzor majhnih deformacij in rotacij, kompatibilitetni pogoji)

7. VAJA IZ MEHANIKE TRDNIH TELES. (tenzor deformacij II) (tenzor majhnih deformacij in rotacij, kompatibilitetni pogoji) 7. VAJA IZ MEHANIKE TRDNIH TELES (tenzor deformacij II) (tenzor majhnih deformacij in rotacij, kompatibilitetni pogoji) NALOGA 1: Pomik deformabilnega telesa je glede na kartezijski koordinatni sistem

Διαβάστε περισσότερα

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST 1. * 2. *Galvanski člen z napetostjo 1,5 V požene naboj 40 As. Koliko električnega dela opravi? 3. ** Na uporniku je padec napetosti 25 V. Upornik prejme 750 J dela v 5 minutah.

Διαβάστε περισσότερα

Osnove matematične analize 2016/17

Osnove matematične analize 2016/17 Osnove matematične analize 216/17 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Kaj je funkcija? Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja

Διαβάστε περισσότερα

primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE

primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE Reševanje mehanskih problemov z MKE primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE p p RAK: P-XII//74 Reševanje mehanskih problemov z MKE primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE L

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 15. oktober 2013 Oglejmo si, kako množimo dve kompleksni števili, dani v polarni obliki. Naj bo z 1 = r 1 (cosϕ 1 +isinϕ 1 )

Διαβάστε περισσότερα

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE NEPARAMETRIČNI TESTI pregledovanje tabel hi-kvadrat test as. dr. Nino RODE Parametrični in neparametrični testi S pomočjo z-testa in t-testa preizkušamo domneve o parametrih na vzorcih izračunamo statistike,

Διαβάστε περισσότερα

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

Elementi spektralne teorije matrica Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena

Διαβάστε περισσότερα

Začetni tečaj MATLAB. Avtorja: Poldi Herman, univ. dipl. inž. el. Andraž Žertek, univ. dipl. inž. el.

Začetni tečaj MATLAB. Avtorja: Poldi Herman, univ. dipl. inž. el. Andraž Žertek, univ. dipl. inž. el. Začetni tečaj MATLAB Avtorja: Poldi Herman, univ. dipl. inž. el. Andraž Žertek, univ. dipl. inž. el. April 2007 Vsebina Vsebina... 2 1. Uvod... 3 Orodja (toolbox)... 4 Pomoč... 4 Pomoč v delovnem oknu...

Διαβάστε περισσότερα

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog Analiza Rešitve 1 sklopa nalog Navadne diferencialne enačbe višjih redov in sistemi diferencialnih enačb (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) 6 + 8 0, (b)

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko Linearna algebra Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko 23. februar 205 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 52.64(075.8)(0.034.2) OREL, Bojan

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK abc MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK ŠTEVILA PRIBLIŽNO RAČUNANJE PRIBLIŽNO RAČUNANJE Ta fosil dinozavra je star 7 milijonov in šest let, pravi paznik v muzeju.??? Ko sem

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti). PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo

Διαβάστε περισσότερα

Osnove linearne algebre

Osnove linearne algebre Osnove linearne algebre Matrike Matrika razsežnosti n m je A = a 1 1 a 1 2 a 1 m a 2 1 a 2 2 a 2 m a n 1 a n 2 a n m Če je n = m, tedaj matriko imenujemo kvadratna matrika Elementi matrike so lahko realna

Διαβάστε περισσότερα

3. VAJA IZ TRDNOSTI. Rešitev: Pomik v referenčnem opisu: u = e y 2 e Pomik v prostorskem opisu: u = ey e. e y,e z = e z.

3. VAJA IZ TRDNOSTI. Rešitev: Pomik v referenčnem opisu: u = e y 2 e Pomik v prostorskem opisu: u = ey e. e y,e z = e z. 3. VAJA IZ TRDNOSTI (tenzor deformacij) (pomiki togega telesa, Lagrangev in Eulerjev opis, tenzor velikih deformacij, tenzor majhnih deformacij in rotacij, kompatibilitetni pogoji) NALOGA 1: Gumijasti

Διαβάστε περισσότερα

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA. Naj bo vektorsko polje R : R 3 R 3 dano s predpisom R(x, y, z) = (2x 2 + z 2, xy + 2yz, z). Izračunaj pretok polja R skozi površino torusa

Διαβάστε περισσότερα

SATCITANANDA. F = e E sila na naboj. = ΔW e. Rudolf Kladnik: Fizika za srednješolce 3. Svet elektronov in atomov

SATCITANANDA. F = e E sila na naboj. = ΔW e. Rudolf Kladnik: Fizika za srednješolce 3. Svet elektronov in atomov Ruolf Klnik: Fizik z srenješolce Set elektrono in too Električno olje (11), gibnje elce električne olju Strn 55, nlog 1 Kolikšno netost or releteti elektron, se njego kinetičn energij oeč z 1 kev? Δ W

Διαβάστε περισσότερα

VEKTORJI. Operacije z vektorji

VEKTORJI. Operacije z vektorji VEKTORJI Vektorji so matematični objekti, s katerimi opisujemo določene fizikalne količine. V tisku jih označujemo s krepko natisnjenimi črkami (npr. a), pri pisanju pa s puščico ( a). Fizikalne količine,

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Tangenta i normala

1.4 Tangenta i normala 28 1 DERIVACIJA 1.4 Tangenta i normala Ako funkcija f ima derivaciju u točki x 0, onda jednadžbe tangente i normale na graf funkcije f u točki (x 0 y 0 ) = (x 0 f(x 0 )) glase: t......... y y 0 = f (x

Διαβάστε περισσότερα

LADISK Laboratorij za dinamiko strojev in konstrukcij. Višja dinamika. Rešene naloge iz analitične mehanike. Dr. Janko Slavič. 22.

LADISK Laboratorij za dinamiko strojev in konstrukcij. Višja dinamika. Rešene naloge iz analitične mehanike. Dr. Janko Slavič. 22. Univerza v Ljubljani Fakulteta za strojništvo LADISK Laboratorij za dinamiko strojev in konstrukcij Višja dinamika Rešene naloge iz analitične mehanike Dr. Janko Slavič 22. avgust 2012 Zadnja različica

Διαβάστε περισσότερα

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti Poglavje XI Kvadratne forme V zadnjem poglavju si bomo ogledali še eno vrsto preslikav, ki jih tudi lahko podamo z matrikami. To so tako imenovane kvadratne forme, ki niso več linearne preslikave. Kvadratne

Διαβάστε περισσότερα

Z Matlabom ali Octave v Numerične metode

Z Matlabom ali Octave v Numerične metode 1 / 42 Z Matlabom ali Octave v Numerične metode Andrej Perne Fakulteta za elektrotehniko pomlad 2006 - jesen 2012 2 / 42 Vsebina UNIX Osnovni ukazi Elementarne funkcije Funkcije za delo z vektorji Funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Uporabna matematika za naravoslovce

Uporabna matematika za naravoslovce Uporabna matematika za naravoslovce Zapiski predavanj Študijski programi: Aplikativna kineziologija, Biodiverziteta Študijsko leto 203/4 doc.dr. Barbara Boldin Fakulteta za matematiko, naravoslovje in

Διαβάστε περισσότερα

( , 2. kolokvij)

( , 2. kolokvij) A MATEMATIKA (0..20., 2. kolokvij). Zadana je funkcija y = cos 3 () 2e 2. (a) Odredite dy. (b) Koliki je nagib grafa te funkcije za = 0. (a) zadanu implicitno s 3 + 2 y = sin y, (b) zadanu parametarski

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 1 2 3 4 5 Σ jmbag smjer studija Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 7. 11. 2012. 1. (10 bodova) Neka je dano preslikavanje s : R 2 R 2 R, s (x, y) = (Ax y), pri čemu je A: R 2 R 2 linearan operator oblika

Διαβάστε περισσότερα

Uvod v R. 13. oktober Uvodni primer 3

Uvod v R. 13. oktober Uvodni primer 3 Uvod v R Aleš Žiberna 13. oktober 2010 Kazalo 1 Uvodni primer 3 2 Osnovne informacije 13 2.1 Osnovne računske operacije................... 13 2.2 Spremenljivke........................... 15 2.3 Uporaba

Διαβάστε περισσότερα

ADS sistemi digitalnega snemanja ADS-DVR-4100D4

ADS sistemi digitalnega snemanja ADS-DVR-4100D4 ADS-DVR-4100D4 Glavne značilnosti: kompresija, idealna za samostojni sistem digitalnega snemanja štirje video vhodi, snemanje 100 slik/sek v D1 ločljivosti pentaplex funkcija (hkratno delovanje petih procesov):

Διαβάστε περισσότερα

Tadeja Kraner Šumenjak MATEMATIKA. Maribor, 2010

Tadeja Kraner Šumenjak MATEMATIKA. Maribor, 2010 Tadeja Kraner Šumenjak in Vilma Šuštar MATEMATIKA Maribor, 2010 2 CIP-kataložni zapis o publikaciji Univerzitetna knjižnica Maribor CIP številka Avtor Naslov publikacije/avtor, kraj, založnik ISBN Naslov

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda Matematika 2 Diferencialne enačbe drugega reda (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) y 6y + 8y = 0, (b) y 2y + y = 0, (c) y + y = 0, (d) y + 2y + 2y = 0. Rešitev:

Διαβάστε περισσότερα

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... ΑΠΟΖΗΜΙΩΣΗ ΘΥΜΑΤΩΝ ΕΓΚΛΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΑΞΕΩΝ ΣΛΟΒΕΝΙΑ 1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... 3 1 1. Έντυπα αιτήσεων

Διαβάστε περισσότερα

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 06/7 Vaje iz MATEMATIKE. Vektorji Vektorji: Definicija: Vektor je usmerjena daljica. Oznake: AB, a,... Enakost vektorjev: AB = CD: če lahko vektor AB vzporedno premaknemo

Διαβάστε περισσότερα

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih.

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih. TRIGONOMETRIJA (A) Merske enote KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA stopinja [ ] radian [rad] 80 80 0. Izrazi kot v radianih. 0 90 5 0 0 70. Izrazi kot v stopinjah. 5 8 5 (B) Definicija kotnih funkcij

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA II Maribor, 2016 Kazalo Uvod v linearno algebro 1 1.1 Matrike................................ 1 1.2 Računanje

Διαβάστε περισσότερα

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Pri linearnem programiranju imamo opravka s končnim sistemom neenakosti in končno spremenljivkami, torej je množica dopustnih rešitev presek končno mnogo polprostorov.

Διαβάστε περισσότερα

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk )

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk ) VAJA IZ TRDNOSTI (lnearna algebra - ponovtev, Kroneckerev δ, permutacsk smbol e k ) NALOGA : Zapš vektor a = [, 2,5,] kot lnearno kombnaco vektorev e = [,,,], e 2 = [,2,3,], e 3 = [2,,, ] n e 4 = [,,,]

Διαβάστε περισσότερα

CO2 + H2O sladkor + O2

CO2 + H2O sladkor + O2 VAJA 5 FOTOSINTEZA CO2 + H2O sladkor + O2 Meritve fotosinteze CO 2 + H 2 O sladkor + O 2 Fiziologija rastlin laboratorijske vaje SVETLOBNE REAKCIJE (tilakoidna membrana) TEMOTNE REAKCIJE (stroma kloroplasta)

Διαβάστε περισσότερα

Navodila za uporabo ESCMS sistema Kazalo

Navodila za uporabo ESCMS sistema Kazalo Navodila za uporabo ESCMS sistema Kazalo 1.Urejanje strukture menijev... 2 1.1.Dodajanj nove strani... 2 1.2.Premikanje strani po strukturi... 3 1.3.Brisanje strani... 4 2.Proste strani... 4 3.Urejanje

Διαβάστε περισσότερα

Vaja: Odbojnostni senzor z optičnimi vlakni. Namen vaje

Vaja: Odbojnostni senzor z optičnimi vlakni. Namen vaje Namen vaje Spoznavanje osnovnih fiber-optičnih in optomehanskih komponent Spoznavanje načela delovanja in praktične uporabe odbojnostnega senzorja z optičnimi vlakni, Delo z merilnimi instrumenti (signal-generator,

Διαβάστε περισσότερα