P1 mclaren
El McLaren P1 es un coche deportivo híbrido enchufable de producción limitada producido por el fabricante de automóviles británico McLaren Automotive. Presentado en el Salón del Automóvil de París de 2012,[5] las ventas del P1 comenzaron en el Reino Unido en octubre de 2013 y las 375 unidades se agotaron en noviembre.[6][7] La producción finalizó a principios de diciembre de 2015.[8] Estados Unidos representó el 34% de las unidades y Europa el 26%.[8]
13 prototipos experimentales «XP», 5 prototipos de validación «VP»[12] y 3 coches de preproducción «PP» fueron producidos por McLaren antes de que comenzara la producción del P1,[13] algunos de los cuales han sido reformados, modificados y vendidos a clientes.[14]
El P1 cuenta con un motor V8 de 3,8 L; 231,8 cu in (3.799 cc) con doble turbocompresor[15] Los dos turbos impulsan el motor de gasolina a 1,4 bar (20. 3 psi) para ofrecer 737 CV (542 kW; 727 hp) a 7.500 rpm y 531 lb⋅ft (720 N⋅m) de par a 4.000 rpm, combinados con un motor eléctrico de desarrollo propio que produce 179 CV (132 kW; 177 hp) y 192 lb⋅ft (260 N⋅m) de par. El motor eléctrico y el motor de gasolina del P1 producen una potencia combinada de 674 kW (903 CV; 916 PS) y 900 N⋅m (664 lb⋅ft) de par motor[16] El motor eléctrico puede ser desplegado manualmente por el conductor o dejarse en modo automático, por lo que las ECUs del coche «rellenan el par» en los huecos de la potencia del motor de gasolina, lo que se considera turbo lag. De este modo, el motor tiene una banda de potencia efectiva de casi 7.000 rpm.[17] El coche tiene tracción trasera y está equipado con una transmisión de doble embrague de 7 velocidades desarrollada por Graziano Trasmissioni.
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Estos modelos utilizan el método de ordenadas discretas (DOM) y la aproximación P1 para resolver un problema de transferencia radiativa en 3D en un medio cilíndrico finito emisor, absorbente y con dispersión lineal-anisotrópica. El uso de la cuadratura S6 de DOM conduce a resultados precisos, que son necesarios en los modos combinados de transferencia de calor. La radiación incidente y los flujos de calor calculados concuerdan bien con los resultados publicados obtenidos por métodos integrales transformados. La aproximación P1 muestra una buena concordancia para grandes espesores ópticos por un coste computacional mucho menor.
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Especificación del producto Marca paras Tipo de sensor de proximidad Distancia de detección 8,00mm Tipo de producto inductivo Tipo de conector SÍ Corriente nominal 300 MAMP Potencia/Voltaje 5-40 VDC Color Negro, ROJO Modelo No. PE-IN-8-18-P1-70-NF Forma Barril Corriente de conmutación 300AMP Longitud del cable 2 Mtr Diámetro de la carcasa m-18×70 Tipo de indicación LED Tipo de montaje NFM&FM Corriente de conmutación máxima 300AMP Barril SÍ Indicador de estado LED SÍ Configuración de salida Sí Protección contra cortocircuitos SÍ Montaje empotrado SÍ Trato en nuevo sólo Cantidad mínima de pedido 30 unidades
Información adicional Código de artículo PE-IN-8-18-P1-70-NF-V1 Plazo de entrega según pedido Puerto de expedición Delhi Capacidad de producción 5000 Detalles de embalaje Normas internacionales. Cada pieza se embala en una bolsa de polietileno de burbujas separada y luego en una caja de cartón corrugado individual. Según las condiciones de pago L/C (carta de crédito)/T/T (transferencia bancaria)/D/A
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Construir y validar modelos dinámicos de sistemas biológicos que abarcan desde redes biomoleculares hasta sistemas ecológicos es un problema difícil. Aquí presentamos un marco computacional escalable para inferir rápidamente parámetros en modelos dinámicos complejos de sistemas biológicos a partir de datos experimentales a gran escala. El marco se aplicó para inferir los parámetros de un modelo de comunidad microbiana sintética a partir de datos de series temporales a gran escala. También demostramos que este marco puede utilizarse para analizar la incertidumbre de los parámetros, para diagnosticar si los datos experimentales son suficientes para determinar de forma única los parámetros, para determinar el modelo que mejor describe los datos, y para inferir los parámetros frente a los datos atípicos.
IntroducciónEl modelado dinámico es esencial para comprender el comportamiento de los sistemas biológicos. Los sistemas de interés en este ámbito incluyen las comunidades microbianas y el microbioma, las redes de regulación genética y las vías metabólicas [1-3]. Una tarea importante que surge en los estudios de modelización es la validación frente a los datos experimentales mediante el uso de técnicas de estimación de parámetros. Esta tarea es un reto computacional debido a la necesidad de resolver problemas de optimización restringidos por ecuaciones diferenciales. Los retos surgen de la dimensionalidad, no linealidad y rigidez del modelo dinámico, de la observación incompleta de los estados del sistema, de la necesidad de estimar muchos parámetros y de la necesidad de manejar un gran número de conjuntos de datos experimentales.