Трелевочной чокерной ТЛТ-100А «ОНЕЖЕЦ-120 | Лесоруб

ТЛТ-100А «ОНЕЖЕЦ-120»

Не менее интересный тракторок и превосходящий по характеристикам ТДТ-55 — это трелевочной чокерной ТЛТ-100А «ОНЕЖЕЦ-120». Среди лесорубов его называют «сотка«!

Универсальный лесной механизм ТЛТ-100А предназначен для трелевки деревьев, сортиментов и хлыстов. Машина оснащена лебедкой, а также специальным устройством, которое предназначено для формирования воза, его погрузки на тракторный щит, передвижения и выгрузки. С помощью толкателя машина выполняет действия по подготовке погрузочных площадок, волоков, по ремонту дорог и усов, по окучиванию пачек хлыстов и деревьев на площадках, предназначенных для погрузки. ТЛТ-100А различается от ТДТ-55А более сильным дизелем и кабиной, которая отвечает всем действующим нормативам по условиям работы оператора, а также увеличенной надежностью трансмиссии, ходовой и несущей систем.

На машине установлен дизельный двигатель с турбонадувом Д-245-16Л-522(-192) производства моторного завода столицы Белоруссии, пятиступенчатая коробка передач с муфтами переключения и шестернями постоянного зацепления, усиленна рама, ведущий мост с отсутствием разъемов на картере бортовой передачи, установлены раздельные унифицированные гидроусилители управления трелевочным трактором. Модернизированная ходовая система и технологическое оборудование, новейшая кабина оборудована каркасом безопасности, который отвечает всем эргономическим нормам. Все перечисленные новшества позволили существенно повысить технико-экономические показатели трелевочного трактора, а также усовершенствовать условия труда оператора.

Для увеличения надежности двигателя трактора, на нем были применены наилучшие отечественные и иностранные комплектующие.

Рассмотрим более детально технические характеристики машины трелевочной чокерной ТЛТ-100А «ОНЕЖЕЦ-120». Данному трактору присущи следующие размеры: длина (учитывая щит в транспортном положении) — 6000 мм., ширина (по гусеницам) – 2575 мм, высота составляет – 3000 мм. Он относиться к 3-му классу тяги. Дорожный просвет составляет 550 мм, колея – 1690 мм. Конструктивная масса машины – 11200 кг. Канатоемкость лебедки 40 м., её максимальное тяговое усилие – 105 кН. Предельный объем трелюемого пакета за вершину – 10, за комли – 8 м3. Мощность двигателя трактора составляет – 82,8 (120) кВт (л.с.), емкость бака для топлива 140 л., а удельный расход топлива 167 г/л.с.ч. Гидросистема технологического оборудования, представлена насосом НШ-32У-З-Л, расположенном на двигателе, и гидробаком, емкостью 56 л. Механическая трансмиссия трактора позволяет осуществлять следующий диапазон скоростей передвижения – 2,83 – 10,35 км/ч. Ходовая система представлена одновенцовыми литыми ведущими колесами с числом зубьев 11, шаг зубьев составляет 134 мм., ширина самой гусеницы – 440 мм., удельное давление на грунт без груза – 0,049 МПа.

«Сотка»  не менее популярна «котика» и широко используется на лесозаготовках.

Технические характеристики тп-90

Тип трактора	гусеничный, плавающий
Номинальное тяговое усилие, кгс.	3000
Масса трактора конструктивная, кг.	10500
Диапазон скоростей, км/ч:	2,86 – 13,6
Колея, мм	2450
База, мм	2320
Дорожный просвет, мм	560
Удельное давление на почву, кгс/см2	0,39

Машина лесопожарная гусеничная лхт-100а-12

ЛХТ-100А-12   предназначен для борьбы с лесными пожарами в труднодоступных местах механизированным способом, локализации лесных пожаров путем прокладки заградительных и опорных полос, тушения кромки пожаров водой, пеной или огнегасящими эмульсиями, а также для производства других лесохозяйственных работ. Трактор может применяться как насосная станция для подачи воды. С помощью толкателя может выполнять легкие земляные работы и работы по подготовке волоков, погрузочных площадок, по ремонту усов и дорог, по окучиванию пачек деревьев. Машина ЛХТ-100А-12 может быть легко переоборудована в трелевочный трактор с тросочокерным оборудованием ТЛТ-100А-06 путем снятия заднего подъемно навесного устройства и установки погрузочного щита. Также легко может быть проделано и обратное переоборудование.

технические характеристики ЛХТ-100А-12

Базовый трактор	ТЛТ-100А
Мощность двигателя Д-245.16Л.522, кВт (л.с.)	88,2 (120)
Максимальная скорость передвижения, км/час	2,83…10,35
Дорожный просвет, мм	550
Колея, мм	1 690
Удельное давление на грунт (без груза), кПа	54
Габаритные размеры, мм:
– длина	8500
– ширина	2575
– высота	3500
Масса эксплуатационная, кг	14300

Трактор снегоходный тс-1

Трактор ТС-1 в комплекте с буксируемыми или навесными приспособлениями предназначен для механизации работ по подготовке и обслуживанию лыжных трасс (беговых и биатлонных), кроме того, снегоходный трактор оснащенный соответствующим оборудованием, может быть использован как транспортное средство для проведения поисковых и спасательных работ, для выполнения ремонтных работ на линиях электропередач в условиях труднопроходимой, заснеженной местности.

технические характеристики ТС-1

Габаритные размеры, мм:
– длина	7 400
– ширина	2 780
– высота	2 650
Масса эксплуатационная, кг	5 000
Грузоподъемность, кг	2 000

Машина трелевочная чокерная тлт-100а

Универсальная лесная машина ТЛТ-100А предназначена для трелевки деревьев, хлыстов и сортиментов. Машина оборудована лебедкой и специальным устройством для формирования воза, погрузки его на щит трактора, транспортировки и разгрузки.

С помощью толкателя выполняет работы по подготовке волоков, погрузочных площадок, по ремонту усов и дорог, по окучиванию пачек деревьев и хлыстов на погрузочных площадках. ТЛТ-100А отличается от ТДТ-55А более мощным дизелем, коробкой передач, конструкцией заднего моста, кабиной, отвечающей всем действующим нормам по условиям труда оператора, а также повышенной надежностью ходовой и несущей систем, трансмиссии.

TLT – 20+ Year Treas Bond Ishares ETF Цена

Время для портфеля ETF 40/60 вместо 60/40? Zacks — Чт, 20 октября, 7:00 CDT

2022 год принес наихудшие результаты за 100 лет для классической стратегии 60/40. Стоит ли сейчас использовать стратегию 40/60 ETF?

TLT : 95.71 (+0.65%)

XLP : 71.21 (+0.20%)

VRP : 21.88 (+0.60%)

SNLN : 14.67 (-0.27%)

HYHG : 59.72 (+0.40%)

STIP : 97.19 (unch)

MINT : 98.52 (+0.05%)

SCHD : 71. 92 (-0.19%)

FCVT : 31.74 (+1.12%)

Bond ETF Стратегии инвестирования в условиях роста процентной ставки Zacks – Вт, 18 октября, 12:16 CDT

Опасения по поводу повышения процентной ставки нанесли ущерб инвестиционному миру в этом году.

TLT : 95,71 (+0,65%)

FLOT : 50,28 (+0,08%)

SNLN : 14,67 (-0,27%)

гг. или ликвидировать этой осенью stocknews.com — Вт, 18 октября, 9:18 утра CDT

Учитывая, что ФРС готова одобрить еще одно значительное повышение процентной ставки на своем заседании в следующем месяце, а мировая экономика, как ожидается, станет свидетелем замедления, было бы разумно избегайте iShares 20+ Year Treasury…

EEM : 34,31 (+0,29%)

TLT : 95,71 (+0,65%)

TNA : 35,68 (+1,13%) :05AM CDT

На прошлой неделе ETF привлекли около 17,6 млрд долларов капитала, увеличив приток с начала года до 440,4 млрд долларов.

TLT : 95,71 (+0,65%)

SPY : 381,70 (-0,84%)

VTI : 191,49 (-0,75%)

GO0003

VTEB : 47,50 (-0,23%)

Является ли Invesco 130 Laddered Treasury ETF (PLW) сильным ETF прямо сейчас? Zacks — Пн, 17 октября, 5:20 утра CDT

Отчет Smart Beta ETF для PLW

PLW : 27,88 (+1,64%)

TLT : 95,71 (+0,65%)

50 SPTL 90,4 % 0,7

90 )

Руководство по ETF облигаций с плавающей ставкой Инвестирование Zacks — четверг, 13 октября, 7:00 CDT

В отличие от облигаций с фиксированным купоном, эти облигации с плавающей ставкой не теряют в цене при повышении ставок, что делает их идеальными для защиты инвесторов от эрозия капитала в условиях роста ставок.

TLT: 95,71 (+0,65%)

FLTR: 24,77 (-0,08%)

USFR: 50,26 (+0,02%)

BRLN: 50,44 (+0,09%)

5 КазнаSION ETFS: 50,44 (+0,09%) 9000 3

5 Совлажных. Инвесторы любят этот год Закс — Пн, 10 октября, 10:09 CDT

В этом году инвесторы вложили около 100 миллиардов долларов в казначейские ETF, что почти вдвое превышает годовой рекорд в 51 миллиард долларов, установленный в 2018 году. +0,65%)

ШВ : 1090,97 (унции)

SHY : 81,01 (+0,01%)

GOVT : 22,39 (+0,11%)

BIL : 91,57 (+0,02%)

Среда, 5 октября, 7:00 CDT

S&P 500 и все ETF фондового рынка накопили максимальные активы в третьем квартале 2022 года.

TLT: 95,71 (+0,65%)

IAU : 31,54 (+0,48%)

EEM : 34,31 (+0,29)%)

IWM: 178,85 (+0,38%)

IEF: 94,31 (+0,14%)

VOO: 350,63 (-0,88%)

Bnd: 70,25 (+0,27%) 97777777777797777977779777777977779,. : 383,33 (-0,83%)

GOVT : 22,39 (+0,11%)

IJS : 91,19 (+2,16%)

Once Motley Fool — пятница, 30 сентября, 17:14 CDT

В третьем квартале на большинстве финансовых рынков увеличились убытки.

COMP : 2.61 (-1.14%)

$DOWI : 31,836.74 (+1.07%)

$SPX : 3,859.11 (+1.63%)

$NASX : 11,199.12 (+2.25%)

EFA: 59,17 (-0,19%)

EEM: 34,31 (+0,29%)

Bnd: 70,25 (+0,27%)

TLT: 95,71 (+0,65%)

Превышение 4%: что это значит для вас Motley Fool — среда, 28 сентября, 9:29 утра CDT

Впервые после финансового кризиса 2008 года доходность облигаций была такой высокой.

AGG: 94,56 (+0,98%)

BND: 70,25 (+0,27%)

TLT: 95,71 (+0,65%)

TIP: 106,01 (UNCH)

. Документация Toolkit 2.0

Требования и установка — документация Transfer Learning Toolkit 2.0

На этой странице описаны требования и этапы установки Transfer Learning Toolkit (TLT).

Требования к оборудованию

TLT имеет следующие требования к оборудованию:

Минимум

• 4 ГБ ОЗУ системы

• 4 ГБ оперативной памяти графического процессора

• Одноядерный процессор

• 1 Графический процессор NVIDIA

• 50 ГБ места на жестком диске

Требования к программному обеспечению

TLT имеет следующие требования к программному обеспечению:

Примечание

DeepStream 5.0 — рекомендуется NVIDIA SDK для вывода IVA.

Предварительные требования для установки

Перед установкой TLT выполните следующие предварительные действия:

1. Установить Docker.

2. Установите драйвер NVIDIA GPU v410.xx или выше.

3. Установить докер nvidia

4. Получить учетную запись NGC и ключ API:

   1. Перейдите в NGC и щелкните контейнер Transfer Learning Toolkit на вкладке Каталог . Этот отображается сообщение: «Войдите, чтобы получить доступ к функции PULL этого репозитория».

   2. Введите адрес электронной почты и нажмите Далее или нажмите Создать учетную запись

      .

   3. Выберите свою организацию при появлении запроса Организация/группа .

   4. Щелкните Войти .

   5. Выберите вкладку Containers на левой панели навигации и нажмите кнопку Transfer. Плитка Learning Toolkit .

5. Загрузите контейнер Docker.

6. Выполнить вход в докер nvcr.io из командной строки и введите следующие учетные данные для входа:

   1. Имя пользователя: «$oauthtoken»

   2. Пароль: «ВАШ_NGC_API_KEY»

7. Выполнить docker pull nvcr.io/nvidia/tlt-streamanalytics:<версия> .

Установка

Инструментарий по переносу обучения (TLT) можно загрузить с NGC. Вы должны иметь Учетная запись NGC и ключ API, связанный с вашей учетной записью. См. Раздел «Предварительные требования для установки» для получения подробной информации о создании учетной записи NGC. и получение API-ключа.

Запуск инструментария Transfer Learning Toolkit

Используйте эту процедуру для запуска инструментария Transfer Learning Toolkit.

Запустите набор инструментов

Запустите набор инструментов с помощью следующей команды. Докер запускается в Папка /workplace по умолчанию.

 docker run --runtime=nvidia -it nvcr.io/nvidia/tlt-streamanalytics:<версия> /bin/bash
 

Доступ к локальным каталогам

Чтобы получить доступ к локальным каталогам из Docker, вам нужно монтировать их в Docker. Используйте вариант -v <исходный_каталог>:<каталог_монтирования> для локального монтирования каталоги в докере. Например, команда для запуска монтирования инструментария /home/<имя пользователя>/tlt-experiments на вашем диске для /workspace/tlt-experiments в Docker будет выглядеть следующим образом:

 docker run --runtime=nvidia -it -v /home//tlt-experiments:/workspace/tlt-experiments nvcr.  io/nvidia /tlt-streamanalytics:<версия> /bin/bash
 

Полезно смонтировать отдельные тома для набора данных и результатов эксперимента, чтобы они сохраняться вне Docker. Таким образом, данные сохраняются после закрытия Docker. Любые данные, которые генерируется или ссылается из каталога внутри докера, будет потерян, если он не скопированы из докера или записаны или прочитаны с томов за пределами докера.

Используйте примеры

Примеры DetectNet_v2, SSD, DSSD, RetinaNet, YOLOv3 и FasterRCNN с Магистраль ResNet18 для обнаружения объектов, доступных в виде блокнотов Jupyter. Чтобы запустить доступных примеров, включите блокнот Jupyter, включенный в Docker, для запуска в вашем browser:

 docker run --runtime=nvidia -it -v /home//tlt-experiments:/workspace/tlt-experiments -p 8888:8888 nvcr.io/nvidia/tlt-streamanalytics:<версия>
  

Перейти в папку примеров: CD примеров/ . Выполните эту команду изнутри Docker, чтобы начать Блокнот Jupyter:

 Блокнот Jupyter --ip 0. 0.0.0 --allow-root
 

Скопируйте и вставьте ссылку, полученную из этой команды, в браузер, чтобы получить доступ к записной книжке. Папка /workspace/examples будет содержать демонстрационный блокнот.

Примечание

Для всех блокнотов детекторов инструмент tlt-train не поддерживает обучение на изображениях несколько разрешений или изменение размера изображений во время обучения. Все изображения должны быть изменены в автономном режиме до окончательного размера обучения, и соответствующие ограничивающие рамки должны быть масштабированы соответственно.

Загрузка моделей

Docker Transfer Learning Toolkit предоставляет доступ к репозиторию предварительно обученных моделей, которые могут служить отправной точкой при обучении глубоких нейронных сетей. Эти модели размещены на NGC. Докер TLT взаимодействует с NGC через интерфейс командной строки каталога NGC. Подробная информация о НГК Каталог CLI доступен здесь. Следуйте приведенным здесь инструкциям, чтобы настроить NGC.

CLI и загрузите модели.

Настройка ключа API NGC

Используя ключ API NGC, полученный в предварительных условиях установки, настройте прилагаемый ngc cli, выполнив эту команду и следуя подсказкам:

 ngc config set
 

Получить список моделей

Используйте эту команду, чтобы получить список моделей, размещенных в реестре моделей NGC:

 Список моделей реестра ngc 
 

Вот пример использования этой команды:

 Список моделей реестра ngc nvidia/tlt_pretrained_*
 

Примечание

Все наши модели классификации имеют имена, основанные на этом шаблоне: nvidia/tlt_pretrained_classification: