36 research outputs found
Modelling parallel database management systems for performance prediction
Abstract unavailable please refer to PD
Evaluation of the uncertainty contribution of the natural thermocouple characteristics in the empirical modelling of temperature during metal cutting process
This paper gives a recommendation of including the measurements uncertainty contribution of the natural thermocouple characteristics in the process of empirical modelling of the average temperature during machining process by turning. It is proposed that the calculated uncertainty value of this source should be a part of the overall uncertainty budget of the coefficients/degrees of the resulting power empirical model. The paper includes results of an example where thermo-voltage vs. temperature recordings of the natural thermocouple were analysed by the proposed approach
Π Π°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡΠ° Π·Π° Π΅Π΄ΡΠΊΠ°ΡΠΈΡΠ° Π²ΠΎ ΠΎΠ±Π»Π°ΡΡΠ° Π½Π° ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΠ²Π°ΡΠ΅ΡΠΎ ΠΈ ΠΏΡΠΎΡΠ΅Π½ΠΊΠ°ΡΠ° Π½Π° Π½Π΅ΠΎΠ΄ΡΠ΅Π΄Π΅Π½ΠΎΡΡΠ° ΠΊΠ°ΠΊΠΎ ΠΈ Π³ΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡΠ΅ Π²ΠΎ ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ΅ΡΠΎ
ΠΡΠ΅ΡΡΡΠ°Π²Π΅Π½ΠΈ ΡΠ΅ ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΠ°ΡΠΈΡΠ΅ ΠΎΠ΄ ΠΈΠ·Π²Π΅Π΄Π΅Π½Π°ΡΠ° Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π½Π° ΡΠΎΡΡΠΎΡΠ±Π°ΡΠ° Π²ΠΎ ΠΎΠ±Π»Π°ΡΡΠ° Π½Π° Π΄ΠΈΠΌΠ΅Π½Π·ΠΈΠΎΠ½Π°Π»Π½Π°ΡΠ° ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡΠ° Π²ΠΎ ΠΌΠ΅ΡΠ°Π»ΠΎΠΏΡΠ΅ΡΠ°Π±ΠΎΡΡΠ²Π°ΡΠΊΠ°ΡΠ° ΠΈΠ½Π΄ΡΡΡΡΠΈΡΠ° Π²ΠΎ Π Π΅ΠΏΡΠ±Π»ΠΈΠΊΠ° ΠΠ°ΠΊΠ΅Π΄ΠΎΠ½ΠΈΡΠ°. ΠΠ½Π°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡΠ°Π½ΠΈ ΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ±Π»ΡΠΌΠΈΡΠ΅ ΡΠΎ ΠΊΠΎΠΈ ΡΠ΅ ΡΡΠ΅ΡΠ½ΡΠ²Π°Π°Ρ Π»Π°Π±ΠΎΡΠ°ΡΠΎΡΠΈΠΈΡΠ΅ Π·Π° ΠΊΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠ°ΡΠΈΡΠ° Π²ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΠ΅ΡΠΈΡΠ΅ Π½Π° Π°ΠΊΡΠ΅Π΄ΠΈΡΠ°ΡΠΈΡΠ°. ΠΡΠ΅ΠΊΡ Ρ
ΠΈΠ΅ΡΠ°ΡΡ
ΠΈΡΠΊΠ° ΠΏΠΎΡΡΠ°Π²Π΅Π½ΠΎΡΡ Π½Π° Π»Π°Π±ΠΎΡΠ°ΡΠΎΡΠΈΠΈΡΠ΅ Π΄Π°Π΄Π΅Π½ΠΈ ΡΠ΅ ΡΠ΅ΠΌΠΈΡΠ΅ Π·Π° ΠΎΠ±Π΅Π·Π±Π΅Π΄ΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠ½Π°ΡΠ° ΡΠ»Π΅Π΄Π»ΠΈΠ²ΠΎΡΡ Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠΈΠ»Π°ΡΠ° Π·Π° Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠΈΠ½Π°, Π°Π³ΠΎΠ» ΠΈ ΡΠ°ΠΏΠ°Π²ΠΎΡΡ. Π Π°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠ΅Π½ΠΈ ΡΠ΅ Π΄ΠΎΡΡΠ³Π° ΠΏΡΠΈΡΠ°ΡΠ΅Π½ΠΈΡΠ΅ ΠΈ ΡΠΎΠ³Π»Π°ΡΠ½ΠΎ ΠΌΠ΅ΡΡΠ½Π°ΡΠΎΠ΄Π½ΠΈΡΠ΅ ΡΡΠ°Π½Π΄Π°ΡΠ΄ΠΈ ΠΏΡΠ΅ΠΏΠΎΡΠ°ΡΠ°Π½ΠΈ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈ Π·Π° ΠΏΡΠΎΡΠ΅Π½ΠΊΠ° ΠΈ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° Π½Π΅ΠΎΠ΄ΡΠ΅Π΄Π΅Π½ΠΎΡΡΠ° Π½Π° ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΠ°ΡΠΈΡΠ΅ ΠΎΠ΄ ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ°ΡΠ°, ΠΊΠ°ΠΊΠΎ ΠΈ ΠΏΠΎΡΡΠ°ΠΏΠΊΠ°ΡΠ° Π·Π° Π²Π°Π»ΠΈΠ΄Π°ΡΠΈΡΠ° Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΈΡΠ΅ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈ. ΠΠ°Π΄Π΅Π½ΠΈ ΡΠ΅ ΠΏΡΠ°ΠΊΡΠΈΡΠ½ΠΈ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠΈ Π²ΠΎ ΠΎΠ±Π»Π°ΡΡΠ° Π½Π° ΠΊΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠ°ΡΠΈΡΠ°ΡΠ° Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠΈΠ»Π°ΡΠ° Π·Π° Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠΈΠ½Π°, Π°Π³ΠΎΠ» ΠΈ ΡΠ°ΠΏΠ°Π²ΠΎΡΡ ΡΠΎ Π²ΠΊΠ»ΡΡΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° Π½Π΅ΠΎΠ΄ΡΠ΅Π΄Π΅Π½ΠΎΡΡΠ° Π½Π° ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΠ°ΡΠΈΡΠ΅ ΠΎΠ΄ ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ΅ΡΠΎ
ΠΡΡΡΠ°ΠΆΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈΡΠ΅ ΠΈ ΡΠΎΡΠ½ΠΎΡΡΠ° Π½Π° ΠΎΡΡΠ»ΠΈΠΊΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° Π³Π΅ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠΊΠ°ΡΠ° ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ° Π½Π° ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½Π°ΡΠ° ΠΎΠ΄ ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½ΡΠΊΠΈΠΎΡ ΡΠ»ΠΎΡ ΡΠΎ ΠΊΠΎΠ½ΡΠ°ΠΊΡΠ½ΠΈ ΠΏΡΠΎΡΠΈΠ»ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈ
ΠΠΎ ΡΠ°ΠΌΠΊΠΈΡΠ΅ Π½Π° ΠΈΠ·Π²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ΄Π»Π°Π±ΠΎΡΠ΅Π½ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΈΡΠ»ΡΠΊΠΈ ΠΈ Π΅ΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠ°Π»Π½ΠΈ ΠΈΡΡΡΠ°ΠΆΡΠ²Π°ΡΠ° ΠΊΠΎΠΈ ΡΠ΅ ΠΏΡΠ΅Π·Π΅Π½ΡΠΈΡΠ°Π½ΠΈ Π²ΠΎ Π½Π°ΡΡΠ½ΠΎ-ΠΈΡΡΡΠ°ΠΆΡΠ²Π°ΡΠΊΠ½ΠΎΡ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡ ΡΠΎ Π½Π°ΡΠ»ΠΎΠ²: ΠΡΡΡΠ°ΠΆΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈΡΠ΅ ΠΈ ΡΠΎΡΠ½ΠΎΡΡΠ° Π½Π° ΠΎΡΡΠ»ΠΈΠΊΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° Π³Π΅ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠ½ΡΠΊΠ°ΡΠ° ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ° Π½Π° ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½Π°ΡΠ° ΠΎΠ΄ ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½ΡΠΊΠΈΠΎΡ ΡΠ»ΠΎΡ ΡΠΎ ΠΊΠΎΠ½ΡΠ°ΠΊΡΠ½ΠΈ ΠΏΡΠΎΡΠΈΠ»ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π΄Π΅Π½Π° Π΅ Π±Π°Π·Π° ΡΠΎ Π½Π½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΎΠ΄ Π½Π°ΡΡΠ΅Π½ ΠΈ Π°ΠΏΠ»ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠ²Π΅Π½ ΠΊΠ°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅Ρ, ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°ΡΠΈΠ·ΠΈΡΠ°Π½Π°, a ΡΠ΅ ΠΎΠ΄Π½Π΅ΡΡΠ²Π° Π½Π°: ΠΠ΅ΡΡΠΎΡΠΎ ΠΈ Π·Π½Π°ΡΠ΅ΡΠ΅ΡΠΎ Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡΠ°ΡΠ° Π½Π° ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½ΠΈΡΠ΅ Π²ΠΎ ΠΈΠ½ΠΆΠ΅Π½Π΅ΡΡΠΊΠ°ΡΠ° ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡΠ°; ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΡΠ΅ ΠΈ ΡΠ΅Ρ
Π½ΠΈΠΊΠΈΡΠ΅ Π·Π° ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ΅ Π½Π° ΠΏΡΠΎΡΠΈΠ»ΠΎΡ Π½Π° ΡΠ°ΠΏΠ°Π²ΠΎΡΡΠ°; ΠΠΎΠ½ΡΠ°ΠΊΡΠ½ΠΈ ΠΈ ΠΠ΅Π·ΠΊΠΎΠ½ΡΠ°ΠΊΡΠ½ΠΈ ΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΈ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈ: Π‘ΠΏΠΎΡΠ΅Π΄Π±Π° Π½Π° ΡΠ°Π·Π½ΠΈΡΠ΅ Π²ΠΈΠ΄ΠΎΠ²ΠΈ ΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΈ ΡΠ΅Ρ
Π½ΠΈΠΊΠΈ: Π‘ΡΡΡΠΊΡΡΡΠ° Π½Π° ΠΊΠΎΠ½ΡΠ°ΠΊΡΠ½ΠΈΡΠ΅ ΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΈ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠΈ ΡΠΎ Π½Π°Π΄Π²ΠΎΡΠ΅ΡΠ½Π°, ΠΏΡΠΈΠ΄ΠΎΠ΄Π°Π΄Π΅Π½Π° ΡΠ΅ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΡΠ° ΠΈ ΡΠΎ Π²Π½Π°ΡΡΠ΅ΡΠ½Π°, ΡΠΎΠΏΡΡΠ²Π΅Π½Π° ΡΠ΅ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΡΠ°; ΠΠΈΠ΄ΠΎΠ²ΠΈ Π½Π° ΡΠΈΡΠ°ΡΠΈ ΠΊΠΎΠΈ ΡΠ΅ ΠΊΠΎΡΠΈΡΡΠ°Ρ ΠΊΠ°Ρ ΠΊΠΎΠ½ΡΠ°ΠΊΡΠ½ΠΈΡΠ΅ ΠΌΠ΅ΡΠ½Π½ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠΈ; ΠΠ°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠΈΡΡΠΈΠΊΠΈ Π½Π° Π΄ΠΈΠ³ΠΈΡΠ°Π»Π½ΠΈΠΎΡ Π΄Π΅Π» ΠΎΠ΄ ΠΊΠΎΠ½ΡΠ°ΠΊΡΠ½ΠΈΡΠ΅ ΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΈ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠΈ Π·Π° ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ΅ Π½Π° Π½Π΅ΡΠ°ΠΌΠ½ΠΈΠ½ΠΈΡΠ΅ Π½Π° ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½ΠΈΡΠ΅; Π’ΠΈΠΏΠΎΠ²ΠΈ. Π½Π°ΠΌΠ΅Π½Π° ΠΈ ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ»ΠΎΡΠΊΠΈ ΠΊΠ°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠΈΡΡΠΈΠΊΠΈ Π½Π° Π΅ΡΠ°Π»ΠΎΠ½ΠΈΡΠ΅ Π·Π° ΠΊΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠ°ΡΠΈΡΠ° Π½Π° ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠΈΡΠ΅ Π·Π° ΠΌΠ΅ΡΡΡΡ Π½Π° ΡΠΎΠΏΠΎΠ³ΡΠ°ΡΠΈΡΠ°ΡΠ° Π½Π° ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½ΠΈΡΠ΅ (Π’ΠΈΠΏ Al, Π2, B1, Π2, ΠΠ. CI, Π‘2, Π‘Π, Π‘4, D1, D2, B1, Π2); ΠΡΠ΅ΠΏΠΎΡΠ°ΠΊΠΈ ΠΏΡΠΈ ΠΊΠΎΡΠΈΡΡΠ΅ΡΠ΅ΡΠΎ ΠΈ ΠΊΠ°Π»ΠΈΠ±ΡΠ°ΡΠΈΡΠ°ΡΠ° Π½Π° ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠΈΡΠ΅ Π·Π° ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ΅ Π½Π° ΡΠΎΠΏΠΎΠ³ΡΠ°ΡΠΈΡΠ°ΡΠ° Π½Π° ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½ΠΈΡΠ΅; ΠΠ½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π½Π° ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈΡΠ΅ Π½Π° ΠΊΠΎΠΌΠΏΡΡΡΠ΅ΡΡΠΊΠΈΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΈ Π·Π° ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΠ²Π°ΡΠ΅, ΠΈΡΡΡΠ°ΠΆΡΠ²Π°ΡΠ΅ ΠΈ ΠΏΡΠ΅ΡΠΌΠ΅ΡΠΊΠ° Π½Π° ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ Π½Π° ΠΏΡΠΎΡΠΈΠ»ΠΎΡ Π½Π° ΡΠ°ΠΏΠ°Π²ΠΎΡΡ: ΠΠ΅ΡΠΈΠ½ΠΈΡΠ°ΡΠ΅, ΠΏΡΠ΅ΡΠΌΠ΅ΡΠΊΠ° Π½ Π·Π½Π°ΡΠ΅ΡΠ΅ Π½Π° ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ Π½Π° ΠΏΡΠΎΡΠΈΠ»ΠΎΡ Π½Π° ΡΠ°ΠΏΠ°Π²ΠΎΡΡ; ΠΡΡΠ΅Π΄Π½Π΅ΡΠΈ, ΠΠΈΡΠΎΡΠΈΠ½ΡΠΊΠΈ, Π₯ΠΎΡΠΈΠ·ΠΎΠ½ΡΠ°Π»Π½ΠΈ ΠΈ Π₯ΠΈΠ±ΡΠΈΠ΄Π½Π½ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΈ; ΠΡΠΈΠ²ΠΈ Π½Π° Π½ΠΎΡΠ΅ΡΡ ΠΈ Rk ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΈ Π½Π° ΠΊΡΠΈΠ²ΠΈΡΠ΅; ΠΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π½Π° ΡΠΎΡΡΠ²Π΅ΡΠΎΡ Talyprofile Π·Π° ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΠ²Π°ΡΠ΅, Π³ΡΠ°ΡΠΈΡΠΊΠ° ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΡΠ΅ΡΠ°ΡΠΈΡΠ° ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π½Π° ΠΏΡΠΎΡΠΈΠ»ΠΎΡ Π½Π° ΡΠ°ΠΏΠ°Π²ΠΎΡΡ; ΠΡΠΎΡΠΈΠ» ΡΠΈΠ»ΡΡΠΈ (ΠΠ°ΡΡΠΎΠ². 2RC-ISΠ ΠΈ 2RC-PC ΠΏΡΠΎΡΠΈΠ» ΡΠΈΠ»ΡΠ΅Ρ); ΠΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π° Π½Π° ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΎΡ Microsoft office Excel Π·Π° ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° ΡΠΈΠ»ΡΠ΅Ρ-ΡΡΠ΅Π΄Π½Π° Π»ΠΈΠ½ΠΈΡΠ° Π½Π° ΠΏΡΠΈΠΌΠ°ΡΠ½ΠΈΠΎΡ ΠΏΡΠΎΡΠΈΠ»ΠΎΡ ΡΠΎ ΠΊΠΎΡΠΈΡΡΠ΅ΡΡ Π½Π° ΠΠ°ΡΡΠΎΠ²ΠΈΠΎΡ ΠΏΡΠΎΡΠΈΠ» ΡΠΈΠ»ΡΠ΅Ρ; ΠΠ½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π½Π° Π²Π»ΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ΡΠΎ ΠΈΠ° ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΠΈΡΠ΅ ΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΈ ΡΡΠ»ΠΎΠ²ΠΈ Π²ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΠ΅ΡΠΎΡ Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ΅ΡΠΎ Π½Π° ΡΠΎΠΏΠΎΠ³ΡΠ°ΡΠΈΡΠ°ΡΠ° Π½Π° ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½ΠΈΡΠ΅; ΠΠΎΡΡΠ°Π²ΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΈΠΎΡ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠΎΠΊ; ΠΠΎΡΡΠ°Π²ΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠ΅Π½ ΠΊΠΎΠΎΡΠ΄ΠΈΠ½Π°ΡΠΎΠ½ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ ΠΈ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΠ²Π°ΡΠ΅ ΠΏΡΠ°Π²ΡΠΈ Π·Π° ΠΈΠ·Π²Π΅Π΄ΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ°ΡΠ°; ΠΠ΅ΡΠΈΠ½ΠΈΡΠ°ΡΠ΅ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π½ΠΈΡΠ΅ ΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΈ ΡΡΠ»ΠΎΠ²ΠΈ ΠΏΡΠΈ 2Π ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ°ΡΠ°; ΠΠΎΠ·ΠΈΡΠΈΠΎΠ½ΠΈΡΠ°ΡΠ΅ Π½Π° ΡΠΈΡΠ°ΡΠΎΡ Π²ΡΠ· ΠΌΠ΅ΡΠ½Π°ΡΠ° ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½Π°; ΠΠ»ΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ Π½Π° Π»ΠΈΠ·Π³Π°ΡΠΎΡ ΠΈ Π½Π° Π³Π΅ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ°ΡΠ° Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠ½Π°ΡΠ° ΠΈΠ³Π»Π° ΠΏΡΠΈ ΠΊΠΎΠΏΠΈΡΠ°ΡΠ΅ΡΠΎ Π½Π° ΡΠΎΠΏΠΎΠ³ΡΠ°ΡΠΈΡΠ°ΡΠ° Π½Π° ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½ΠΈΡΠ΅; ΠΠΎΠ½ΡΡΠΎΠ»Π° Π½Π° ΡΠΎΡΡΠΎΡΠ±Π°ΡΠ° Π½Π° ΡΠ°Π΄ΠΈΡΡΠΎΡ Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠ½Π°ΡΠ°Π° ΠΈΠ³Π»Π°. ΠΠ΅ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ° Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠ΅Π½Π°ΡΠ° ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½Π° (Π‘ΡΠ°ΡΠΈΡΠΊΠΈ ΠΈ ΠΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΡΠΊΠΈ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»); ΠΠ»ΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ Π½Π° ΡΠ΅ΠΌΠΏΠ»ΠΈΡΠ°ΡΠΊΠ°ΡΠ° Π±ΡΠ·ΠΈΠ½Π°, ΡΠ΅ΠΌΠΏΠ»ΠΈΡΠ°ΡΠΊΠΎΡΠΎ ΡΠ°ΡΡΠΎΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ Π½Π° Π²ΠΊΡΠΏΠ½Π°ΡΠ° ΠΌΠ΅ΡΠ½Π° Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠΈΠ½Π°; ΠΠ»ΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ Π½Π° Π³ΠΎΠ»Π΅ΠΌΠΈΠ½Π°ΡΠ° Π½Π° ΡΠ°Π΄ΠΈΡΡΠΎΡ Π½Π° Π·Π°ΠΎΠ±Π»ΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° Π²ΡΠ²ΠΎΡ ΠΎΠ΄ ΠΌΠ΅ΡΠ½Π°ΡΠ° ΠΈΠ³Π»Π° ΠΈ Π½Π° ΡΠΎΠΎΠ΄Π½ΠΎΡΠΎΡ ΠΏΠΎΠΌΠ΅ΡΡ ΠΌΠ΅ΡΠ½Π°ΡΠ° ΡΠΈΠ»Π° ΠΈ Π±ΡΠ·ΠΈΠ½Π°ΡΠ° Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ΅; ΠΠ»ΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ Π½Π° ΠΊΠ°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠΈΡΡΠΈΠΊΠΈΡΠ΅ ΠΈΠ° ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅ΡΠΈΠΎΡ ΡΡΠ°Π½ΡΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΎΡ ΠΈ ΠΏΠ° ΡΡΠ΅ΠΊΠ²Π΅Π½ΡΠΈΡΠ°ΡΠ° Π½Π° ΡΠ½ΠΈΡΡΠΎΠΈΠ΄Π½Π½ΠΈΠΎΡ ΡΠΈΠ³Π½Π°Π» Π²ΡΠ· ΠΊΠ°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠΈΡΡΠΈΠΊΠΈΡΠ΅ Π½Π° Π΄ΠΈΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΡΠΈΡΠ°Π»Π½ΠΈΠΎΡ ΡΡΠ°Π½ΡΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΎΡ ΠΈ ΠΠ»ΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ Π½Π° ΠΊΠ²Π°Π½ΡΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡΠ°ΡΠ° Π½Π° Π°Π½Π°Π»ΠΎΠ³Π½ΠΈΠΎΡ ΡΠΈΠ³Π½Π°Π»; Π‘ΡΠ°ΡΠΈΡΡΠΈΡΠΊΠΈ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΈ Π½Π° ΡΠ°ΠΏΠ°Π²ΠΎΡΡ Π²ΠΎ ΠΠ Π΄ΠΎΠΌΠ΅Π½.
ΠΠ° Π΄ΠΈΡΠ°Π³Π½ΠΎΡΡΠΈΡΠΈΡΠ°ΡΠ΅ Π½Π° ΡΡΠ»ΠΎΠ²ΠΈΡΠ΅ ΠΏΡΠΈ ΠΊΠΎΠΈ ΡΠ΅ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π²Π° ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠ΅Π½Π°ΡΠ° ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΠ½Π° ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π΄Π΅Π½ Π΅ ΠΌΠΎΠ½ΠΈΡΠΎΡΠΈΠ½Π³ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ Π·Π° ΡΠ»Π΅Π΄Π΅ΡΠ΅ Π½Π° ΡΡΠ»ΠΎΠ²ΠΈΡΠ΅ ΠΏΡΠΈ ΠΊΠΎΠΈ ΡΠ΅ ΠΈΠ·Π²Π΅Π΄ΡΠ²Π°Π°Ρ Π΅ΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠ°Π»Π½ΠΈΡΠ΅ ΠΈΡΡΡΠ°ΠΆΡΠ²Π°ΡΠ° Π½Π° ΠΏΡΠΎΡΠ΅ΡΠΎΡ Π½Π° ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° ΡΠΎ ΡΡΡΡΠΆΠ΅ΡΠ΅. ΠΡΠΏΠΎΡΠΈΡΠ΅ ΠΈ ΡΠ΅ΠΌΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΡΡΠ°ΡΠ° Π²ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΠ΅ΡΠΎΡ Π½Π° ΡΠ΅ΠΆΠ΅ΡΠ΅ ΡΠ΅ ΠΎΠ΄Π±ΡΠ°Π½ΠΈ ΠΊΠ°ΠΊΠΎ ΠΈΠ½Π΄ΠΈΠΊΠ°ΡΠΎΡΠΈ Π·Π° ΡΠ»Π΅Π΄Π΅ΡΠ΅ Π½Π° ΠΏΠΎΡΠ°Π²Π°ΡΠ° Π½Π° Π²ΠΈΠ±ΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΈ Π²Π»ΠΈΡΠ°Π½ΠΈΡΠ°ΡΠ° Π·Π° ΠΏΠΎΡΠ°Π²Π° Π½Π° Π³Π΅ΠΎΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠΊΠΈΡΠ΅ ΠΎΡΡΡΠ°ΠΏΡΠ²Π°ΡΠ°.
ΠΠΎΡΠ΅Π±Π½ΠΎ ΠΌΠ΅ΡΡΠΎ Π΅ ΠΏΠΎΡΠ²Π΅ΡΠ΅Π½ΠΎ Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠ°ΡΠ° Π·Π° ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΠ²Π°ΡΠ΅ Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠ½Π°ΡΠ° Π½Π΅ΠΎΠ΄ΡΠ΅Π΅Π΄Π½ΠΎΡΡ Π½Π° ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΠ°ΡΠΈΡΠ΅ ΠΎΠ΄ ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ΅ΡΠΎ Π½Π° ΡΠ°ΠΏΠ°Π²ΠΎΡΡΠ° ΡΠΎ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π° ΠΈΠ° ΠΊΠΎΠ½ΡΠ°ΠΊΡΠ½ΠΈ ΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΈ ΡΡΠ΅Π΄ΠΈ. ΠΠΎ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠ° Π΅ Π²ΠΊΠ»ΡΡΠ΅Π½Π° ΠΏΡΠΎΠ΄Π»Π°Π±ΠΎΡΡΠ½Π° ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°ΡΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡΠ° Π½Π° ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΈΡΠ΅ ΠΈΠ·Π²ΠΎΡΠΈ Π½Π° Π³ΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡΠ΅ ΠΏΡΠΈ ΠΌΠ΅ΡΠ΅ΡΠ΅ Π½Π° ΡΠ°ΠΏΠ°Π²ΠΎΡΡΠ°, ΠΊΠΎΠΈ Π±ΠΈ ΡΡΠ΅Π±Π°Π»ΠΎ Π΄Π° ΡΠ΅ Π·Π΅ΠΌΠ°Π°Ρ Π²ΠΎ ΠΏΡΠ΅Π΄Π²ΠΈΠ΄ ΠΏΡΠΈ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΠ²Π°ΡΠ΅ΡΠΎ Π½Π° Π½Π΅ΠΎΠ΄ΡΠ΅Π΄Π΅Π½ΠΎΡΡΠ° Π½Π° ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΠ°ΡΠΈΡΠ΅, ΠΏΡΠ΅ΡΡΡΠ°Π²Π΅Π½ΠΈ ΡΠΎ Π΄ΠΈΡΠ°Π³ΡΠ°ΠΌΠΎΡ ΠΏΠ° ΠΡΠΈΠΊΠ°Π²Π°
International Lending by US Banks
We offer a model inwhich lenders differ in wealth endowments and choose the quality of information which they use in the process of foreign lending. We trace the effects of foreign and domestic interest rates, quality of information, quality of the pool of lending opportunities, etc. on the dicision to acquire information
Function on Gaussian and 2RC filters to determine the roughness profile in real non-periodic and periodic surfaces
Represented and simulated the function of Gaussian and 2RC filter in determining the roughness
profile of the primary profile obtained by measuring the real non-periodic and periodic surfaces. The
metrological characteristics are noticed on both filters. To indicate differences between roughness
profiles obtained using the Gaussian filter and roughness profiles obtained using the 2RC filter.
Imperfection and limitations of Gaussian filter and possible influences to determine of roughness
profile for non-periodic and periodic surfaces are analyzed. Emphasized is the phase distortion of
filter mean line obtained using 2RC filter and its possible influences to determine of roughness profile
for measured surfaces
Expectations Formation and Inflation Persistence
This paper studies the dynamics of inflation if monetary policy is transparent only to part of the population. We find that average long-run inflation decreases in the proportion of agents with naive expectations and, because of tradeoffs between speed of adjustment and long-run inflation, central banks prefer a higher proportion of agents who form informed expectations in high inflation periods but not so in lower inflation periods. We use survey data on expectations of inflation from Bulgaria collected at the time a currency board was introduced in that country to test for influences on the heterogeneity of expectations across agents