Поломка корпуса сцепления в тракторе МТЗ влечет за собой дорогостоящий ремонт.

Если деталь выходит из строя повторно, вам придется заплатить дважды. Поэтому не покупайте запчасти для МТЗ сомнительного качества. Лучший вариант – заказать детали в нашем магазине.

Совет №2 – не слушайте рассказы непрофессионалов

Чаще всего недобросовестные продавцы рассказывают покупателю о том, что «раньше завод делал более крепкие запчасти, металл был намного лучше». Если видите, что корпус сцепления МТЗ 80, 82 имеет сомнительное качество, лучше повремените с покупкой и найдите другой вариант.

По устройству усиленный и обычный корпус отличаются только следующим:

1. Наличием дополнительных ребер, перемычек (они есть у обычного агрегата).
2. Усиленный корпус МТЗ изготовлен из более прочных материалов.

Отличить агрегаты между собой можно. Присмотритесь внимательно: по ходу трактора, справа виднеется номер отливки.

На корпусе из обычного чугуна вы увидите обозначение 70-1601015А, из усиленного – 70-1601015А-03. Больше отличий между деталями нет.

Обратите внимание, что 70-1601015А-03 и 70-1601015А-03 являются номерами отливки. У различных корпусов сцепления МТЗ совершенно разные каталожные номера.

На данных фото вы можете увидеть, как выглядит агрегат. 

Помните, что ни один владелец трактора не защищен от поломок. Не перегружайте без необходимости машину. Следите за выполнением всех требований по техническому обслуживанию автотехники и усиленный корпус сцепления для МТЗ 80, 82 прослужит вам долгие годы.

Еще статьи по теме:

Магнето на трактор: принцип работы и установка

Демонтаж и устройство сателлита МТЗ

Технические особенности шкворней

Устройство и неисправности оси качения

Изучаем трансмиссию трактора МТЗ

Примерочные петли для заполнения пробелов в моделях с fit_loops

Содержание

• Автор(ы)
• Назначение
• Использование
• Как работает fit_loops:
• Выходные файлы из fit_loops
• Примеры
• Стандартный пробег fit_loops:
• Указание имен столбцов
• Установка петли плохой плотности
• Использование библиотеки циклов
• Использование библиотеки циклов для соединения всех сегментов
• Указание пробела для заполнения
• Возможные проблемы
• Особые ограничения и проблемы:
• Литература
• Дополнительная информация
• Список всех доступных ключевых слов

• fit_loops: Том Тервиллигер

fit_loops — это инструмент для построения петли в плотность для соединения существующая цепь заканчивается. Вы предоставляете модель с зазором и файлом последовательности и коэффициенты для карты электронной плотности, и вы указываете первый и последние остатки должны быть построены. Затем fit_loops попытается построить цикл, который вы укажете. С помощью fit_loops можно выполнять одну петлю за раз. (но если у вас есть несколько одинаковых цепочек, вы можете установить их все на один раз).

Вы можете использовать любой из двух способов, чтобы подогнать петли. По умолчанию fit_loops использует расширение цепочки разрешения, чтобы попытаться отследить остатки от концы сегментов в вашем входном файле PDB. Если он может подключить отрезков, выписывает соединительные петли. В качестве альтернативы вы можете использовать библиотека циклов, поставляемая с PHENIX, для соединения концов сегментов из ваш входной файл PDB.

Если вам нужен более полный процесс построения модели, вам понадобится использовать phenix.autobuild .

fit_loops можно запустить из командной строки или из графического интерфейса PHENIX.

fit_loops вычисляет карту на основе предоставленных коэффициентов карты, затем пытается расширить концы поставляемой модели в область зазора, следуя плотности электронов на карте.

model_with_loops.pdb : Выходом из fit_loops является новый файл PDB содержащий вашу входную модель с вставленным в нее недавно построенным циклом (если петля может быть найдена).

Типичный ввод командной строки:

phenix.fit_loops pdb_in=nsf_gap.pdb mtz_in=map_coeffs.mtz \
 seq_file=nsf.seq start=37 end=43 chain_id=нет
 

Подходит для петли, начинающейся с остатка 37 и заканчивающейся остатком 43. в nsf_gap.pdb. phenix.fit_loops ожидает, что ваш существующий Модель nsf_gap.pdb имеет цепочку, оканчивающуюся на остатке 36, и другую начальную цепочку. в остатке 44. Так как chain_id=None в этом примере, если имеется несколько цепочки A,B,C в nsf_gap.pdb, тогда все 3 будут заполнены.

Если вы хотите (или вам нужно) указать имена столбцов из вашего файла mtz, вам нужно будет сообщить fit_loops, какие FP и PHIB (и, возможно, FOM) в этом формате:

phenix. fit_loops pdb_in=nsf_gap.pdb mtz_in=map_coeffs.mtz \
 seq_file=nsf.seq start=37 end=43 chain_id=нет \
labin="FP=2FOFCWT PHIB=Ph3FOFCWT"
 

Если вы хотите попробовать установить петлю с низкой плотностью, вы можете понизить порог корреляции плотности в петле (по умолчанию минимальная корреляция 0,2):

phenix.fit_loops pdb_in=nsf_gap.pdb mtz_in=map_coeffs.mtz \
 seq_file=nsf.seq start=37 end=43 chain_id=нет \
loop_cc_min=0.1
 

Чтобы использовать библиотеку циклов в PHENIX, используйте ключевое слово loop_lib:

phenix.fit_loops pdb_in=nsf_gap.pdb mtz_in=map_coeffs.mtz \
 seq_file=nsf.seq start=37 end=39 chain_id=нет loop_lib=True
 

Подходит для петли, начинающейся с остатка 37 и заканчивающейся остатком 39. Максимальная текущая длина в библиотеке петель составляет 3 остатка.

Чтобы использовать библиотеку петель в PHENIX и попытаться соединить любую пару сегменты, которые имеют геометрическое отношение, используйте ключевое слово connect_all:

phenix. fit_loops pdb_in=nsf_gap.pdb mtz_in=map_coeffs.mtz \
 seq_file=nsf.seq connect_all=Истина
 

Это будет проходить по всем парам сегментов, пытаясь соединить их с цикл из библиотеки циклов PHENIX. Обратите внимание, что это крайняя мера подход, обычно вместо этого используйте значение по умолчанию и позволяйте fit_loops подключаться сегменты, расположенные рядом друг с другом.

Чтобы указать конкретный зазор для петли, вы можете сказать

phenix.fit_loops pdb_in=nsf_gap.pdb mtz_in=map_coeffs.mtz \
 seq_file=nsf.seq начало=37 конец=39 chain_id=A
 

Обратите внимание, что номера остатка для начала и конца являются первым и последним в разрыв, а не остатки, граничащие с разрывом, которые уже присутствуют.

• fit_loops
  • input_files
    • pdb_in = Нет Файл PDB с зазором для заполнения.
    • mtz_in = Нет Файл MTZ с коэффициентами для карты
    • map_coeff_labels = Нет Если коэффициенты карты не могут быть автоматически определены из вашего файла MTZ, вы можете указать для них метку или метки. (Пожалуйста, разделите метки пробелом, столбцы MTZ сгруппированы вместе запятыми без пробелов.) Вы можете указать: map_coeff_labels (например, FWT, PHIFWT) амплитуды и фазы (например, FP, SIGFP PHIB) или амплитуды, фазы, веса ( например, FP,SIGFP PHIB FOM)
    • labin=”” Строка Labin для файла MTZ с коэффициентами карты. Обычно вместо этого используйте map_coeff_labels. Это доступно для обратной совместимости. Вы можете указать: ЛАБИН FP=myFP PHIB=myPHI FOM=myFOM где myFP — метка вашего столбца для FP
    • map_in = нет Файл карты в стиле CCP4 или MRC
    • seq_file = нет файла последовательности (1-буквенный код, одна копия каждой цепочки)
    • seq_prob_file = нет Файл seq_prob.dat из разрешения выравнивание последовательности
  • output_files
    • pdb_out = connect.pdb Выходной файл PDB (будет отсутствовать, если нет результата).
    • log = none out output logfile
    • params_out = fit_loops_params.eff Параметры. ID цепочки, содержащей недостающие петли. Если None разрешен любой идентификатор цепи. Все отсутствующие сегменты, соответствующие chain_id, началу и концу, будут соответствовать
    • start = None Начальное остаточное количество циклов, которые необходимо подогнать. ПРИМЕЧАНИЕ. Это номер остатка первого остатка, который НЕ уже присутствует в вашей модели (на один больше, чем остаточный номер остаток непосредственно перед разрывом). если None разрешен любой запуск. Все отсутствующие сегменты, совпадающие с chain_id, start и end, будут соответствовать
    • end = None Конечный остаток количества циклов, которые должны быть установлены. ПРИМЕЧАНИЕ. Это номер остатка последнего остатка, который НЕ уже присутствует в вашей модели (на единицу меньше, чем остаточный номер остаток сразу после разрыва). Если None разрешено любое окончание. Все отсутствующие сегменты, соответствующие chain_id, началу и концу, будут соответствовать
    • insert_or_delete_residues = None Попробуйте вставить или удалить это количество остатков в петле (игнорируйте последовательность петли, если это так, и используйте любую боковую цепь
    • remove_loops = False Удалить существующие остатки и заменить новой петлей Все сегменты, совпадающие с chain_id, start и end, будут соответствовать
    • skip_trim = True Если skip_trim=True (по умолчанию), то модель с добавленными циклами будет записана без проверки на перекрытия с остатками, не выровненными по последовательности. Если skip_trim=False, то эта проверка будет выполнена. Обратите внимание, что skip_trim=False может привести к отмене назначения некоторых остатков из последовательности, если они не могут быть успешно сопоставлены с плотностью. В таких случаях вы можете попробовать skip_trim=True. ”
    • score_min = 1.0 Минимальная оценка соединения для connect_all_segments
    • min_dist = 3. Минимальное расстояние между соединениями для connect_all_segments
    • min_log_prob = -5. Минимальный log(P) для последовательности для учета местоположения
    • skip_seq_prob = False Расчет вероятности пропуска последовательности6
    • save_acceptable_loops = False Просто вернуть файл с возможными циклами
    • n_random_loop = 200 Количество попыток построения циклов
    • connect_all_segments = False Пытаться соединить все сегменты друг с другом, независимо от порядкового и остаточного номеров. курортный подход. Обычно просто используйте значение по умолчанию и позволяйте fit_loops соединять сегменты, которые расположены близко друг к другу по порядку.0006
    • sequence_only = False Соединить только соседние сегменты в connect_all_segments
    • dist_max = 15 Максимальное расстояние CA-CA в connect_all_segments
    • ignore_sequence_register = False Игнорировать входной регистр последовательности
    • all_assigned = True Предположим, что все остатки в модели можно назначить последовательности установите all_assigned=False, тогда предполагается, что любые остатки с номером остатка, превышающим количество остатков в самой длинной последовательности в файле последовательности, не относятся к последовательности. Это полезно, если вы используете построение модели разрешения, так как разрешение идентифицирует остатки, не выровненные по последовательности, с большими номерами остатков.
    • sequence_offset = None Вы можете указать, что fit_loops должен смещать остаточные числа входного файла последовательности на sequence_offset перед использованием (тот же эффект, что и добавление sequence_offset*X в начало файла последовательности.) Примечание: количество значений sequence_offset должно совпадать с количеством цепочек в файле последовательности
    • loop_cc_min = 0,2 Минимальная корреляция карты петли и модели
    • агрессивный = False Агрессивное построение петли (рискованный)
    • target_insert = None Вы можете попытаться принудительно вставить количество остатков с помощью trace_loops. Если нет, попробуйте заполнить пробел, основываясь на количестве пропущенных остатков. Если установлено и больше 0, принимается только указанное количество остатков. Если ноль, берите любую длину. Не поддерживается.
    • time_per_residue = None Вы можете указать, как долго будет выполняться подгонка (сек/остаток)
    • loop_lib = False Использовать библиотеку петель для подгонки петель Применимо только для chain_type=PROTEIN
    • standard_loops = True Использовать стандартную подгонку петли
    • trace_loops = False Использовать трассировку циклов для подгонки циклов. Применимо только для chain_type=PROTEIN
    • Refine_trace_loops = True Уточнить циклы (в реальном пространстве) после trace_loops
    • density_of_points = Нет Плотность упаковки точек для рассмотрения в качестве возможных атомов CA в trace_loops. Попробуйте 1.0 для быстрого прогона, до 5 для гораздо более тщательного прогона. Если нет, попробуйте значение в зависимости от значения quick.
    • a_cut_min = Нет Минимальная плотность (относительно SD карты, нормализованная по содержанию растворителя) для точек trace_loop
    • max_density_of_points = Нет Максимальная плотность упаковки точек, которые следует рассматривать как возможные атомы CA в trace_loops.
    • cutout_model_radius = None Радиус для плотности вырезания для trace_loops Если None, предположите на основе длины цикла
    • max_cutout_model_radius = 20. Максимальное значение cutout_model_radius для попытки
    • padding = 1. Заполнение для плотности вырезания в trace_loops
    • cut_out_density = True Плотность вырезания для trace_loops
    • max_span = 30 Максимальная длина промежутка, который необходимо заполнить
    • max_c_ca_dist = Нет Максимальное расстояние C-CA для соединения end of loop-lib fit
    • max_overlap = None Максимальное количество остатков от концов до начала. (1=использовать существующие концы, 2=один от концов и т. д.) Если нет, установите на основе значения quick.
    • min_overlap = Нет Минимальное количество остатков от концов до начала. (1=использовать существующие концы, 2=один от концов и т. д.)
  • crystal_info
    • разрешение = 0. предел высокого разрешения для расчета карты если используются trace_loops). Обычно определяется автоматически.
  • каталоги
    • temp_dir = “temp_dir” Временный рабочий каталог
    • create_temp_dir_if_missing = True Создать temp_dir, если его нет
    • output_dir = Нет Выходной каталог, в который будут записаны файлы
    • gui_output_dir = Нет Использование только графического интерфейса — не относится к версии с командной строкой
    • raise_sorry = False Поднимите извините, если возникнут проблемы
    • debug = False Выходные данные отладки
    • dry_run = False Просто прочитайте и проверьте имена параметров
    • ough_grid = False Использовать грубую сетку (экономит память)
    • i_ran_seed = нет случайное начальное число
    • resolve_command_list = нет Команды для разрешения. По одной на строку в форме: значение ключевого слова значение может быть необязательным Примеры: грубая_сетка разрешение 200 2.0 hklin test.mtz ПРИМЕЧАНИЕ: для использования в командной строке вам необходимо заключить весь набор команд в двойные кавычки (") и каждую отдельную команду в одинарных кавычках (‘), например: resolve_command_list="’no_build’ ‘b_overall 23’ "
    • write_run_directory_to_file = Нет Имя рабочего каталога записывается в этот файл
    • pickled_arg_dict = Нет Ключевые слова для __init__ находятся в этом файле
    • nproc = 1 Вы можете указать количество используемых процессоров
    • max_wait_time = 1.0 Вы можете указать продолжительность ожидания (в секундах) при поиске файла. Если у вас есть кластер, в котором задания не запускаются сразу, вам может потребоваться больше времени для ожидания. Симптомом слишком короткого времени ожидания является «Файл не найден»
    • wait_between_submit_time = 1. 0 Вы можете указать время ожидания (в секундах) между каждым отправленным заданием при выполнении подпроцессов. Это может быть полезно в системах, подключенных к NFS, при работе с несколькими процессорами, чтобы избежать конфликтов файлов. Симптом слишком короткого ожидания_между_подтверждением_времени: Файл существует:….
    • background = Нет запускать задания в фоновом режиме или нет (если nproc больше 1) Обычно устанавливается автоматически. Если run_command имеет значение sh или csh, True
    • run_command = “sh” Команда для выполнения заданий (например, sh или qsub )
  • non_user_params
    • print_citations = True Выводить информацию о цитировании в конце выполнения
  guiG-specific параметры, не используемые в командной строке
  • result_file = None
  • job_title = None Должность в графическом интерфейсе PHENIX, не используется в командной строке

смешанное целочисленное программирование – Зачем улучшать MTZ?

спросил 3 года 8 месяцев назад

Изменено 3 года, 7 месяцев назад

Просмотрено 504 раза

$\begingroup$

В настоящее время мне нужно решить довольно специфическую задачу, включающую симметричную TSP в качестве подзадачи (т. е. гамильтонов цикл является необходимым условием для оптимизации некоторых переменных, специфичных для задачи, которые должны использовать этот цикл).

Судя по обзору литературы, формула Данцига-Фулкерсона-Джонсона (DFJ) кажется наиболее жесткой и наиболее практичной формулировкой TSP. Однако я также столкнулся с большим количеством статей, пытающихся улучшить формулировку Миллера-Такера-Землина (MTZ), которая более удобна, чем DFJ, но очень свободна (например, статьи Desrochers-Laporte, H. Sherali и т. д.). Зачем людям тратить время на доработку МТЗ, если DFJ намного плотнее и все доработки компактного МТЗ никогда не приблизится к DFJ?

В статье Х. Шерали и П. Дрисколла (2002) авторы упоминают, что создание ограничений DFJ с помощью ветвления и разреза может быть «неудобным», если TSP является только подструктурой внутри модели (именно моя ситуация). Однако я не понимаю, почему это может быть неудобно? Некоторые другие авторы отмечают, что важно ужесточить полиэдральное представление исходной формулировки TSP, чтобы использовать наилучшие оценки, полученные релаксацией линейного программирования исходной формулировки , который направляет решения о ветвлении , независимо от действий во время выполнения, предпринимаемых оптимизаторами MIP. Может ли быть так, что хорошая начальная формулировка может перевесить преимущества сильных сокращений DFJ, созданных во время выполнения?

Наконец, если действительно есть какие-либо преимущества в улучшенных формулировках TSP, подобных MTZ (например, Desrochers and Laporte (1991)), имеет ли смысл использовать такие улучшенные формулировки MTZ для поддержки подзадачи TSP, при этом создавая действительные разрезы DFJ. во время выполнения?

P.S.: Некоторые статьи MTZ совсем новые, как 2018, поэтому мне интересно, могут ли такие новые формулировки превзойти DFJ в задачах, которые включают только TSP в качестве подзадачи (иначе зачем так много статей; для чистой TSP DFJ должно быть много лучше, это понятно).

• смешанное целочисленное программирование
• моделирование
• коммивояжер

$\endgroup$

1

$\begingroup$

Зачем людям тратить время на доработку МТЗ, если DFJ намного плотнее и все улучшения компактных МТЗ никогда не приближаются к DFJ?

Хотя это может не использоваться в решателях TSP, все же может быть интересно провести исследование по поиску плотных компактных формулировок для TSP с теоретической точки зрения.

В статье Х. Шерали и П. Дрисколла авторы упоминают, что создание ограничений DFJ с помощью ветвления и разреза может быть «неудобным», если TSP является только подструктурой внутри модели (именно моя ситуация). Однако я не понимаю, почему это может быть неудобно?

Я полагаю, что реализация ветвления и обрезки требует больше времени, чем просто реализация формулировки MTZ. Если подструктура TSP содержит небольшое количество узлов, формулировка MTZ может работать нормально, а преимущества более жесткой формулировки DFJ не стоят затраченных усилий.

Может ли действительно быть так, что хорошая начальная формулировка может перевесить преимущества сильных сокращений DFJ, созданных во время выполнения?

Проводили ли упомянутые вами авторы какие-либо эксперименты, подтверждающие это утверждение? Если нет, вы можете принять это с недоверием. Хорошая начальная формулировка действительно может привести к лучшим оценкам и, следовательно, к меньшему дереву ветвей и границ. 2+3n$ ограничений. В результате решение каждого узла в дереве может занять больше времени. Только эксперименты могут показать, какая из этих сил сильнее. Однако потребуется значительное ускорение, чтобы такой подход стал конкурентоспособным с алгоритмом ветвления и разреза для формулировки DFJ.

Наконец, если действительно есть какие-то преимущества в улучшенных формулировках TSP, подобных MTZ (например, Desrochers-Laporte 1991), имеет ли смысл использовать такие улучшенные формулировки MTZ для поддержки подзадачи TSP, при этом создавая действительные разрезы DFJ в прогоне? -время?

Это тесно связано с вашим третьим вопросом. Мое предложение состояло бы в том, чтобы, по крайней мере, не пробовать это в качестве вашего первого подхода. Вместо этого начните либо с формулировки MTZ, либо с алгоритма ветвления и разреза, чтобы решить формулировку DFJ. Если это не приводит к удовлетворительным результатам, вы можете попробовать более экзотические подходы.