可变马赫数爬升预测中使用的诱导阻力系数 [Eq (7.34e)] 阻力系数 (Para.5.1) 升力引起的阻力系数(诱导) [Eq (6.12a)] 零升力下的波阻力系数 [Eq (6.17a)] 零升力阻力系数 [Eq (6.17b)] 波阻力系数函数 [Eq (6.17b)] 爬升条件下的有效零升力阻力系数 [Eq (6.15)] 受阻着陆时的有效零升力阻力系数 [Eq (6.16b)] 升力系数 (Para.5.1) 进近升力系数 (Para.6.2.4) 巡航升力系数 (Para.6.2.4) 大迎角时小展弦比机翼的最大升力系数 (Para.6.2.5.2 和表 6.2) 低速时小展弦比机翼的最大升力系数 (第6.2.5.3 和表 6.2) 机动时可用的最大升力系数 (第6.2.4) 最大升力系数 (第6.2.4) 最小总阻力时的升力系数 [Eq (7.14b)] 起飞脱粘状态下的升力系数 (第6.2.4) 俯仰力矩 c6 系数 (第5.1)
降低骑手的阻力系数骑手还可以尝试通过流线型来降低阻力系数。阻力系数是衡量物体形状和周围空气流动平稳程度的指标。如前所述,非流线型物体在其后留下较大的低压尾流,阻力系数较高。流线型物体在其后留下较小的尾流,因此阻力系数较低,总体阻力水平也较低。下图说明了流线型较差的物体如何留下较大的湍流低压尾流(这又增加了它们的整体气动阻力)。
降低骑手的阻力系数骑手还可以尝试通过流线型来降低阻力系数。阻力系数是衡量物体形状和空气在其周围流动的平稳程度的指标。如前所述,非流线型物体在其后留下较大的低压尾流,阻力系数较高。流线型物体在其后留下较小的尾流,因此阻力系数较低,总体阻力水平较低。下图说明了流线型较差的物体如何留下较大的湍流低压尾流(这又增加了它们的整体气动阻力)。
降低骑手的阻力系数骑手还可以尝试通过流线型来降低阻力系数。阻力系数是衡量物体形状和空气在其周围流动的平稳程度的指标。如前所述,非流线型物体在其后留下较大的低压尾流,阻力系数较高。流线型物体在其后留下较小的尾流,因此阻力系数较低,总体阻力水平较低。下图说明了流线型较差的物体如何留下较大的湍流低压尾流(这又增加了它们的整体气动阻力)。
降低骑手的阻力系数骑手还可以尝试通过流线型来降低阻力系数。阻力系数是衡量物体形状和空气在其周围流动的平稳程度的指标。如前所述,非流线型物体在其后留下较大的低压尾流,阻力系数较高。流线型物体在其后留下较小的尾流,因此阻力系数较低,总体阻力水平较低。下图说明了流线型较差的物体如何留下较大的湍流低压尾流(这又增加了它们的整体气动阻力)。
降低骑手的阻力系数骑手还可以尝试通过流线型来降低阻力系数。阻力系数是衡量物体形状和空气在其周围流动的平稳程度的指标。如前所述,非流线型物体在其后留下较大的低压尾流,阻力系数较高。流线型物体在其后留下较小的尾流,因此阻力系数较低,总体阻力水平较低。下图说明了流线型较差的物体如何留下较大的湍流低压尾流(这又增加了它们的整体气动阻力)。
净容量系数是一个百分比,用于衡量全年连续发电效率。净容量系数越大,发电量越大。例如,如果一个 1 兆瓦 (MW) 发电设施全年 24 小时运行(净容量系数为 100%),则可以产生 8,760 兆瓦时 (MWh) 的电力。太阳能电池阵列不会每天 24 小时发电。在纽约州,太阳能电池阵列的净容量系数在 17%-23% 之间,对于一个 1 兆瓦的站点,其发电量在 1,700-2,300 MWh 之间。考虑到纽约的典型净容量系数和项目成本,在大多数应用中,ITC 将为太阳能项目提供比 PTC 更高的价值。
上表未包含脊梁、屋脊和起始长度所需的额外材料。提供的建议浪费系数旨在作为指导 — 实际浪费百分比可能因 EagleView 无法控制的几个变量而有所不同。这些浪费系数变量包括但不限于个人安装技术、工作人员经验、沥青瓦材料细微差别以及现场的潜在回收利用。个别结果可能与 EagleView 提供的建议浪费系数不同。建议的浪费系数不能替代或取代任何给定更换或维修工作的经验或判断。
摘要。虽然通过作物系数 (K c ) 和双重作物系数 (K cb , Ke ) 方法估算参考蒸散量 (ET o 或 ET r ) 和后续作物 ET (ET c ) 的方法分别自 2005 年和 1998 年以来已经标准化,但 DSSAT 种植系统模型 (CSM) 的当前版本尚未更新以完全实施这些方法。在本研究中,评估了模型 ET 例程的两项主要增强功能:(1) 增加了 ASCE 标准化参考蒸散量方程,以便使用最新的参考 ET 标准正确计算草和苜蓿参考 ET 和 (2) 增加了 FAO-56 双重作物系数方法来确定潜在 ET,该方法将潜在蒸发的蒸发系数 (K e ) 与潜在蒸腾的动态基础作物系数 (K cb ) 相结合,作为模拟叶面积指数的函数。之前发布的科罗拉多州玉米(五年)和亚利桑那州棉花(七年)数据集用于参数化模型。将 ET o 的模拟结果与 Ref-ET 软件的输出结果进行了比较,并对比了三种作物系数方法模拟的作物系数:当前方法(K cs )、之前发布的模型 K c 方程的调整(K cd )和明确遵循 FAO-56 的新双 K c 方法(K cb )。结果表明,使用新 ET o -K cb 方法模拟的作物系数更能模仿理论行为,