Автор работы: Пользователь скрыл имя, 18 Июня 2013 в 10:19, лабораторная работа
Цельработы: Освоение обработки эксперементальных данных методом наименьших квадратов.
Целью лабораторной работы является подбор уравнения, которое описывало бы наилучшим образом экспериментальные данные. Возможные варианты аппроксимирующих уравнений приведены в таблице 1.2. Ниже приведена и программа параметрической идентификации модели объекта.
Для выполнения лабораторной работы открыть файл LP6.EXE. В контуре «Исходные данные» напротив ячеек «Расход пропана, куб. м в час» и «Температура, град. Цельсий» вводятся соответствующие значения. При нажатии кнопки «Расчет» производится пошаговое вычисление выхода пропилена симплексным методом.
Пассивный эксперимент
Номер серии опытов |
Условия проведения опытов |
выход |
||
T, С |
Q,м^3/ч |
Yрасч | ||
1 |
774,7 |
4963,1 |
17,6 |
17,71541 |
2 |
824,5 |
8459,5 |
21,56 |
22,60335 |
3 |
815 |
8516,1 |
22,56 |
22,93938 |
4 |
863,6 |
7677,3 |
18,24 |
18,02469 |
5 |
807,9 |
10908,8 |
16,49 |
16,97002 |
6 |
778,9 |
8846,7 |
20,94 |
21,45889 |
7 |
860,1 |
8566,7 |
19,27 |
18,76135 |
8 |
785,7 |
8245 |
21,94 |
22,69497 |
9 |
829,4 |
4273,3 |
12,6 |
13,21081 |
10 |
782,1 |
4697,6 |
16,54 |
17,05467 |
11 |
814 |
7652,6 |
23,38 |
23,21748 |
12 |
857,7 |
6131,7 |
16,51 |
16,31375 |
13 |
799,9 |
9357,9 |
21,51 |
21,65522 |
14 |
747,2 |
7671 |
19,81 |
18,76329 |
15 |
776,4 |
6431 |
21,9 |
21,47788 |
16 |
785,9 |
5341,6 |
18,48 |
19,41068 |
17 |
865,1 |
11112,4 |
12,89 |
12,58997 |
18 |
751,2 |
9043 |
17,36 |
17,57574 |
19 |
778,9 |
8413,9 |
22,42 |
22,06492 |
20 |
830,2 |
10824,8 |
17,45 |
17,02447 |
21 |
799,7 |
6029,4 |
21,63 |
21,39471 |
22 |
786,6 |
6634 |
22,37 |
22,29945 |
23 |
844,6 |
4377,7 |
12,09 |
11,67459 |
24 |
731,8 |
5241 |
15,64 |
13,41666 |
25 |
773,3 |
7869,9 |
22,26 |
22,01081 |
26 |
871 |
10807,4 |
13,18 |
12,75784 |
27 |
820,8 |
4713,7 |
16,14 |
16,09847 |
28 |
787,1 |
4944,4 |
18,13 |
18,10598 |
29 |
791,4 |
8210,2 |
21,62 |
23,00196 |
30 |
761,2 |
10082,4 |
15,41 |
16,15946 |
31 |
804,9 |
8991,9 |
20,9 |
22,43541 |
32 |
803,1 |
10178 |
18,62 |
19,54312 |
33 |
789,4 |
10667,9 |
15,89 |
17,08665 |
34 |
764,9 |
10427,8 |
15,01 |
15,40624 |
35 |
804,3 |
11070,5 |
15,25 |
16,18242 |
36 |
872,3 |
8786,5 |
18,19 |
16,51043 |
37 |
799,8 |
7604,7 |
23 |
23,36596 |
38 |
815,9 |
10868,3 |
16,95 |
17,20552 |
39 |
753,8 |
8667,7 |
19,75 |
18,74222 |
40 |
743,3 |
11295,4 |
8,18 |
7,502099 |
41 |
847,8 |
10966,3 |
15,86 |
15,23771 |
42 |
802,9 |
9540,3 |
20,1 |
21,31671 |
43 |
776,2 |
10661,2 |
15,97 |
15,89639 |
44 |
855,9 |
6803,4 |
17,52 |
18,18564 |
45 |
808,5 |
11239,5 |
15,4 |
15,54108 |
46 |
777,4 |
8472,8 |
21,13 |
21,87336 |
47 |
841,9 |
9168 |
20,78 |
20,52283 |
48 |
824,3 |
11199,6 |
14,96 |
15,70482 |
49 |
826,1 |
6699,1 |
22,18 |
21,6118 |
50 |
863,4 |
6644,8 |
16,7 |
16,54194 |
51 |
790,5 |
6760,6 |
22,01 |
22,59134 |
52 |
736,1 |
7482,2 |
17,32 |
16,83137 |
53 |
778 |
6216,8 |
22,04 |
21,21979 |
54 |
868,9 |
7582,8 |
16,74 |
16,95505 |
55 |
756,2 |
7118,3 |
21,35 |
20,12436 |
56 |
750,6 |
9797,9 |
15,36 |
15,3902 |
57 |
814,6 |
11315,1 |
14,91 |
15,27891 |
58 |
839,4 |
6501,5 |
19,49 |
19,92756 |
59 |
782,9 |
5478,2 |
19,32 |
19,72254 |
60 |
837,5 |
5887,1 |
19,08 |
18,61971 |
61 |
840,7 |
5796,4 |
16,99 |
17,94846 |
62 |
865,5 |
9360,2 |
17,41 |
17,13329 |
63 |
796,7 |
8202,1 |
21,9 |
23,18127 |
64 |
825,7 |
7852,8 |
22,83 |
22,69699 |
65 |
815,5 |
6212,7 |
21,87 |
21,34538 |
66 |
850 |
10953,6 |
15,65 |
15,06665 |
67 |
837,2 |
6887,9 |
20,66 |
20,88399 |
68 |
769,9 |
10975,5 |
13,49 |
13,7428 |
69 |
784,2 |
6281,7 |
21,47 |
21,648 |
70 |
859,1 |
9090,9 |
18,67 |
18,49373 |
71 |
739,2 |
5170,4 |
15,72 |
14,50784 |
72 |
767,8 |
11420,8 |
11,68 |
11,24763 |
73 |
844 |
3926,9 |
9,54 |
9,382057 |
74 |
761,8 |
10124 |
15,64 |
16,10077 |
75 |
841,9 |
11459,2 |
13,26 |
13,69066 |
76 |
869 |
10599,3 |
14,81 |
13,75369 |
77 |
748,6 |
8924,6 |
18,71 |
17,38885 |
78 |
810,2 |
10179,4 |
18,89 |
19,65738 |
79 |
766,4 |
7178,5 |
21,71 |
21,35279 |
80 |
824,2 |
4484,5 |
15,08 |
14,77031 |
81 |
733,7 |
8026,3 |
16,81 |
15,96633 |
82 |
775,2 |
11488 |
11,33 |
11,88582 |
83 |
802,4 |
6223,2 |
20,28 |
21,79202 |
84 |
810,4 |
8288,5 |
22,55 |
23,19897 |
85 |
864,6 |
5769,6 |
13,7 |
13,89749 |
86 |
806,8 |
4371,1 |
15,4 |
15,47864 |
87 |
736,6 |
5680,7 |
15,96 |
15,32174 |
88 |
857,1 |
11480,5 |
13,16 |
12,1387 |
89 |
751,8 |
8057,2 |
20,06 |
19,23605 |
90 |
754,6 |
7410,7 |
19,54 |
19,95764 |
91 |
801 |
10672,7 |
16,51 |
17,71423 |
92 |
808,8 |
5040,3 |
18,01 |
18,17578 |
93 |
871,5 |
10779,4 |
13,28 |
12,76691 |
94 |
763,7 |
6163,8 |
19,78 |
19,98576 |
95 |
847,8 |
5789,1 |
17,58 |
16,92451 |
96 |
874,8 |
10350,4 |
14,15 |
13,46892 |
97 |
784,4 |
5534,1 |
19,23 |
19,93289 |
98 |
821,2 |
6130,8 |
20,68 |
20,81031 |
99 |
802,8 |
10370 |
18,78 |
18,89227 |
100 |
753,3 |
3930,7 |
12,42 |
11,80119 |
101 |
754,7 |
10236,5 |
14,19 |
14,55259 |
102 |
761,4 |
8622,9 |
19,01 |
19,91805 |
103 |
763,8 |
9440,1 |
18,57 |
18,51484 |
104 |
788,3 |
8780 |
21 |
22,22438 |
105 |
779,9 |
7821 |
21,62 |
22,55974 |
106 |
784,5 |
4378,7 |
16,08 |
15,79901 |
107 |
742,3 |
11106,9 |
8,77 |
8,271921 |
108 |
844,1 |
8136,1 |
20,03 |
21,05632 |
109 |
865,7 |
7736,9 |
18,94 |
17,69025 |
110 |
868,1 |
11385,1 |
12,51 |
11,06114 |
111 |
751,3 |
6138,3 |
18,84 |
18,47128 |
112 |
873,4 |
5481,4 |
11,41 |
10,96458 |
113 |
782,3 |
5847,8 |
19,7 |
20,66493 |
114 |
863,5 |
11298,3 |
12,22 |
12,08594 |
115 |
847,5 |
4703 |
12,87 |
12,7714 |
116 |
769,4 |
6853,7 |
20,44 |
21,43509 |
117 |
871,6 |
6825 |
16,43 |
15,28166 |
118 |
815,4 |
4533,1 |
14,63 |
15,71896 |
119 |
850,9 |
6584,9 |
18,73 |
18,54286 |
120 |
814 |
5723,1 |
18,78 |
20,17549 |
121 |
754,3 |
5168,4 |
17,82 |
16,61397 |
122 |
838,6 |
6569,8 |
20,44 |
20,16161 |
123 |
778,7 |
7160,4 |
21,44 |
22,3912 |
124 |
840,7 |
11156,5 |
15,67 |
15,0864 |
125 |
832 |
6308,9 |
19,07 |
20,31508 |
126 |
782,1 |
9942 |
18,22 |
19,0964 |
127 |
791,6 |
8964,9 |
22,12 |
22,09891 |
128 |
862,3 |
7539,5 |
17,96 |
18,13544 |
129 |
785,6 |
7356,1 |
23,05 |
22,8821 |
130 |
754,2 |
8163,5 |
18,93 |
19,49866 |
131 |
725,7 |
9129,8 |
13,31 |
12,10591 |
132 |
727,6 |
7758,1 |
16,91 |
14,89474 |
133 |
775,6 |
9300,5 |
20,1 |
20,24358 |
134 |
843,5 |
11037,1 |
14,93 |
15,34881 |
135 |
776,5 |
8082,3 |
22,65 |
22,16817 |
136 |
746,4 |
10568,4 |
11,91 |
11,66766 |
137 |
870,4 |
8892,9 |
18,35 |
16,79458 |
138 |
865,5 |
7794,3 |
17,7 |
17,76603 |
139 |
835,9 |
5058,4 |
15,66 |
15,95881 |
140 |
778,9 |
4196 |
14,27 |
14,83336 |
141 |
744,9 |
9692,6 |
15,41 |
14,67081 |
142 |
775 |
5518,6 |
18,72 |
19,45289 |
143 |
770,2 |
9900,5 |
17,46 |
17,99084 |
144 |
750,1 |
10256,8 |
14,46 |
13,65829 |
145 |
777,9 |
5550,3 |
19,86 |
19,70208 |
146 |
839,2 |
9445,4 |
21,03 |
20,31582 |
147 |
756,6 |
4011 |
13,22 |
12,50874 |
148 |
767,2 |
7468,2 |
21,9 |
21,49986 |
149 |
743 |
8314,3 |
17,79 |
17,4451 |
150 |
836,5 |
9928,9 |
19,23 |
19,47614 |
3800 |
4300 |
4800 |
5300 |
5800 |
6300 |
6800 |
7300 |
7800 |
8300 |
8800 |
9300 |
9800 |
10300 |
10800 |
11300 | |
720 |
6,0235078 |
8,076357145 |
9,79433785 |
11,1774499 |
12,22569324 |
12,939068 |
13,31757393 |
13,36121127 |
13,06998 |
12,44387992 |
11,482911 |
10,187074 |
8,5563679 |
6,5907932 |
4,2903498 |
1,6550377 |
730 |
7,9173104 |
10,02357569 |
11,7949723 |
13,2315002 |
14,33315945 |
15,09995 |
15,53187192 |
15,62892514 |
15,39111 |
14,81842557 |
13,910873 |
12,668451 |
11,091161 |
9,1790024 |
6,9319749 |
4,3500787 |
740 |
9,5161862 |
11,67586733 |
13,5006798 |
14,9906236 |
16,14569875 |
16,965905 |
17,451243 |
17,60171211 |
17,417313 |
16,89804432 |
16,043907 |
14,854902 |
13,331028 |
11,472285 |
9,2786731 |
6,7501928 |
750 |
10,820135 |
13,03323208 |
14,9114604 |
16,4548201 |
17,66331116 |
18,536934 |
19,07568718 |
19,27957218 |
19,148589 |
18,68273617 |
17,882015 |
16,746425 |
15,275967 |
13,47064 |
11,330444 |
8,85538 |
760 |
11,829157 |
14,09566991 |
16,0273142 |
17,6240898 |
18,88599666 |
19,813035 |
20,40520446 |
20,66250535 |
20,584938 |
20,17250111 |
19,425196 |
18,343022 |
16,92598 |
15,174069 |
13,087289 |
10,66564 |
770 |
12,543252 |
14,86318085 |
16,848241 |
18,4984325 |
19,81375526 |
20,794209 |
21,43979484 |
21,75051162 |
21,72636 |
21,36733915 |
20,67345 |
19,644692 |
18,281065 |
16,58257 |
14,549206 |
12,180974 |
780 |
12,96242 |
15,33576489 |
17,3742409 |
19,0778483 |
20,44658696 |
21,480457 |
22,17945831 |
22,54359098 |
22,572855 |
22,26725029 |
21,626777 |
20,651435 |
19,341224 |
17,696145 |
15,716197 |
13,40138 |
790 |
13,086661 |
15,51342202 |
17,6053139 |
19,3623372 |
20,78449176 |
21,871778 |
22,62419489 |
23,04174344 |
23,124423 |
22,87223453 |
22,285177 |
21,363251 |
20,106456 |
18,514793 |
16,58826 |
14,32686 |
800 |
12,915976 |
15,39615225 |
17,5414601 |
19,3518992 |
20,82746965 |
21,968171 |
22,77400456 |
23,244969 |
23,381065 |
23,18229186 |
22,64865 |
21,78014 |
20,576761 |
19,038514 |
17,165397 |
14,957412 |
810 |
12,450363 |
14,98395558 |
17,1826793 |
19,0465343 |
20,57552064 |
21,769638 |
22,62888732 |
23,15326765 |
23,342779 |
23,19742229 |
22,717197 |
21,902102 |
20,752139 |
19,267307 |
17,447607 |
15,293038 |
820 |
11,689824 |
14,276832 |
16,5289716 |
18,4462425 |
20,02864473 |
21,276178 |
22,18884319 |
22,76663941 |
23,009567 |
22,91762582 |
22,490816 |
21,729138 |
20,63259 |
19,201175 |
17,43489 |
15,333737 |
830 |
10,634357 |
13,27478152 |
15,580337 |
17,5510238 |
19,18684192 |
20,487791 |
21,45387215 |
22,08508426 |
22,381428 |
22,34290245 |
21,969509 |
21,261246 |
20,218115 |
18,840115 |
17,127246 |
15,079509 |
840 |
9,2839641 |
11,97780414 |
14,3367755 |
16,3608782 |
18,05011221 |
19,404478 |
20,42397421 |
21,10860221 |
21,458362 |
21,47325217 |
21,153274 |
20,498427 |
19,508712 |
18,184128 |
16,524675 |
14,530354 |
850 |
7,6386439 |
10,38589986 |
12,7982871 |
14,8758057 |
16,61845559 |
18,026237 |
19,09914937 |
19,83719325 |
20,240368 |
20,308675 |
20,042113 |
19,440682 |
18,504383 |
17,233214 |
15,627178 |
13,686272 |
860 |
5,6983969 |
8,49906868 |
10,9648718 |
13,0958063 |
14,89187207 |
16,353069 |
17,47939763 |
18,2708574 |
18,727448 |
18,84917092 |
18,636025 |
18,08801 |
17,205126 |
15,987374 |
14,434753 |
12,547263 |
870 |
3,4632229 |
6,317310594 |
8,83652962 |
11,02088 |
12,87036165 |
14,384975 |
15,56471898 |
16,40959464 |
16,919602 |
17,09473994 |
16,93501 |
16,440411 |
15,610943 |
14,446606 |
12,947401 |
11,113328 |
880 |
0,933122 |
3,840625605 |
6,41326052 |
8,65102676 |
10,55392432 |
12,121953 |
13,35511343 |
14,25340498 |
14,816828 |
15,04538205 |
14,939068 |
14,497884 |
13,721833 |
12,610912 |
11,165123 |
9,3844651 |
Министерство образования и науки РФ
Филиал федерального государственного бюджетного образовательного
учреждения высшего
«Уфимский государственный нефтяной технический университет»
в г. Салавате
(Филиал ФГБОУ ВПО УГНТУ в г. Салавате)
Кафедра химико-технологических процессов
Системы управления химико-технологическими процессами
Отчет по лабораторной работе №4
Методы оптимизации химико-
Поисковые методы нахождения экстремума для детерминированных задач.
ХТП - 240403.65 – 3.04.03 ЛР
Исполнитель:
студент гр. ТПзс-10-21 Э. Х. Ахмеров
Доцент: Ф. Р. Муртазин
Салават 2013
Цель работы: Освоение методов сканирования, половинного деления (дихотомии) и золотого сечения.
Порядок выполнения работы
1 Для выполнения лабораторной работы запустить программу под
названием LP4.EXE и завести в текстовом поле значение расхода пропана
(задается преподавателем). На экране появится окно для выбора метода
поиска экстремума функции, показанное на рисунке 4.3. Выбор осуществ-
ляется установкой маркера у соответствующего метода. После нажатия
кнопки «Расчёт» появляются шкалы с показаниями значений температуры
в реакторе Т и выхода пропилена Y. При одном нажатии кнопки «Расчёт»
производится расчет одного значения целевой функции.
2 При заданном значении расхода пропана Q определить значение
температуры в реакторе (оптимальные условия протекания процесса), при
которой достигается максимальный выход пропилена методами сканиро-
вания, половинного деления и золотого сечения.
3 Дать геометрическую интерпретацию хода поиска экстремального
значения Y, обозначив последовательные значения выходной величины
Y1, Y2, Y3 и т.д. и входной величины T1, T2, T3 ... и построив графики за-
висимости Y = f(T).
4 Пользуясь результатами экспериментов и программами для поиска
экстремума, составить блок-схемы алгоритмов изучаемых методов.
5 По полученным результатам сделать выводы.
6 Составить отчет о проделанной работе.
метод сканирования |
метод дихотомии |
метод зол. сечения |
|||||||
Qв,10^3 м3/ч |
Ск, % |
Qв,10^3 м3/ч |
Ск, % |
Qв,10^3 м3/ч |
Ск, % |
||||
10 |
0,6428 |
59,8 |
0,3203 |
30 |
0,4027 |
||||
12 |
0,6102 |
60,2 |
0,3206 |
60 |
0,3203 |
||||
14 |
0,58 |
39,9 |
0,3426 |
78,541 |
0,39 |
||||
16 |
0,5522 |
40,3 |
0,341 |
48,541 |
0,3189 |
||||
18 |
0,5261 |
49,85 |
0,3186 |
41,459 |
0,3365 |
||||
20 |
0,5012 |
50,25 |
0,3173 |
52,918 |
0,3159 |
||||
22 |
0,4783 |
54,825 |
0,3159 |
55,623 |
0,3161 |
||||
24 |
0,4569 |
55,225 |
0,3161 |
51,246 |
0,3161 |
||||
26 |
0,437 |
52,338 |
0,3161 |
53,951 |
0,3159 |
||||
28 |
0,4189 |
52,738 |
0,3161 |
52,279 |
0,3161 |
||||
30 |
0,4027 |
51,094 |
0,3175 |
53,313 |
0,3159 |
||||
32 |
0,3868 |
51,494 |
0,3161 |
||||||
34 |
0,3732 |
51,716 |
0,3171 |
||||||
36 |
0,3613 |
52,116 |
0,3161 |
||||||
38 |
0,3515 |
52,027 |
0,3161 |
||||||
40 |
0,3424 |
52,427 |
0,3161 |
||||||
42 |
0,3339 |
51,871 |
0,3171 |
||||||
44 |
0,3282 |
52,271 |
0,3161 |
||||||
46 |
0,3243 |
51,949 |
0,3161 |
||||||
48 |
0,3203 |
52,349 |
0,3161 |
||||||
50 |
0,3172 |
||||||||
52 |
0,3161 |
||||||||
54 |
0,3159 |
||||||||
56 |
0,3161 |
||||||||
55 |
0,3161 |
||||||||
54 |
0,3161 |
||||||||
53 |
0,3159 |
||||||||
Министерство образования и науки РФ
Филиал федерального государственного бюджетного образовательного
учреждения высшего
«Уфимский государственный нефтяной технический университет»
в г. Салавате
(Филиал ФГБОУ ВПО УГНТУ в г. Салавате)
Кафедра химико-технологических процессов
Системы управления химико-технологическими процессами
Отчет по лабораторной работе №5
Многомерная оптимизация.
Поиск экстремума методом Гаусса-Зейделя.
ХТП - 240403.65 – 3.05.03 ЛР
Исполнитель:
студент гр. ТПзс-10-21 Э. Х. Ахмеров
Доцент: Ф. Р. Муртазин
Салават 2013
Цель работы: Освоение метода многомерной оптимизации Гаусса-Зейделя.
Порядок выполнения работы:
1 Для выполнения лабораторной работы запустить файл LP5.EXE. В
контуре «Исходные данные:» напротив ячеек «Расход пропана, куб. м в
час» и «Температура, град. Цельсий» вводятся соответствующие значения.
При нажатии кнопки «Расчет выхода пропилена» производится вычисле-
ние выхода пропилена в зависимости от заданных условий.
2 Получить от преподавателя начальные исходные данные (темпера-
туру, расход и шаг расчета для температуры и расхода). Ввести в ячейки
исходных данных полученные значения.
3 Согласно пунктам 1 и 2 алгоритма, указанного в п. 5.2, методом
сканирования вычислить локальные значения максимума выхода пропиле-
на.
4 При завершении 1-го цикла расчета разделить заданные шаги для
расчета температуры и расхода пополам и продолжить расчет по пунктам 1
и 2 указанного алгоритма (в случае, если при делении шага пополам и
дальнейшем расчете максимум не определяется, следует еще раз разделить
шаг на два).
5 Дать геометрическую интерпретацию хода поиска экстремального
значения Y.
6 По полученным результатам сделать выводы.
7 Составить отчет о проделанной работе.
1 |
2 |
3 |
4 |
||||||||||||
Расход пропана |
Тем-ра С |
Расчет выхода пропана |
Расход пропана |
Тем-ра С |
Расчет выхода пропана |
Расход пропана |
Тем-ра С |
Расчет выхода пропана |
Расход пропана |
Тем-ра С |
Расчет выхода пропана |
||||
4400 |
720 |
12,846 |
7000 |
720 |
16,974 |
4400 |
790 |
22,365 |
7600 |
720 |
22,635 |
||||
5200 |
720 |
15,086 |
7000 |
750 |
19,696 |
4800 |
790 |
22,507 |
7600 |
775 |
22,743 |
||||
6000 |
720 |
16,432 |
7000 |
770 |
21,493 |
5200 |
790 |
22,597 |
7600 |
810 |
22,793 |
||||
6800 |
720 |
16,974 |
7000 |
790 |
22,365 |
7600 |
790 |
22,635 |
7600 |
820 |
22,785 |
||||
7600 |
720 |
16,681 |
7000 |
810 |
22,311 |
8200 |
790 |
22,621 |
|||||||
8200 |
720 |
15,553 |
|||||||||||||
9000 |
720 |
13,591 |
|||||||||||||
9800 |
720 |
10,794 |
|||||||||||||
10600 |
720 |
7,163 |
|||||||||||||
11400 |
720 |
2,698 |
|||||||||||||
Расход пропана |
Тем-ра С |
Расчет выхода пропана |
|||||||||||||
4400 |
730 |
12,846 |
|||||||||||||
5400 |
730 |
15,086 |
|||||||||||||
6200 |
730 |
16,432 |
|||||||||||||
6800 |
720 |
16,974 |
|||||||||||||
7000 |
750 |
19,696 |
|||||||||||||
7000 |
770 |
21,493 |
|||||||||||||
7000 |
790 |
22,365 |
|||||||||||||
7200 |
790 |
22,507 |
|||||||||||||
7400 |
790 |
22,597 |
|||||||||||||
7600 |
790 |
22,635 |
|||||||||||||
7600 |
795 |
22,743 |
|||||||||||||
7600 |
810 |
22,793 |
|||||||||||||
Информация о работе Однократная автоматическая система регулирования