금속 가열 중 저항의 변화. 구성표, 설명

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학교 물리학 과정에서는 가열될 때 도체의 저항이 어떻게 변하는지 설명합니다. 즉, 증가합니다. 대부분의 금속에 대한 가열 중 저항률의 상대적 증가 계수는 1/273 = 0,0036 1/°C에 가깝습니다(차이 범위는 0,0030...0,0044입니다). 금속이 녹을 때 금속의 저항은 어떻게 변합니까?

그림 1은 가열 시 구리의 저항률 변화 그래프를 보여줍니다. 볼 수 있듯이, 용융 온도에서는 저항이 2,07배 증가합니다. 따라서 상온(20°C)에서 용융 온도까지 구리의 저항률은 5,3배(계수 K1) 증가하고, 용융 중에는 2,07배(계수 K2) 증가하며, 전체적으로 10,82배(계수 K3) 증가합니다. = K1K2).

이 계수는 표의 다양한 금속에 대해 제공됩니다. 여기서 R은 단면적이 1mm2인 특정 금속으로 만들어진 킬로미터 길이의 와이어 단면에 대한 저항입니다. Tmelt는 금속의 녹는 온도입니다(금속은 저항이 증가하는 순서로 배열되어 있음).

* 니켈의 특수한 특성으로 인해 데이터가 제공되지 않습니다(아래 참조).
** 데이터를 찾을 수 없습니다.
*** 수은의 정상 온도는 녹는점(-39°C)입니다. 니켈의 경우 저항률은 매우 비정상적으로 나타납니다(그림 2). 처음에는 증가하다가 358°C까지만 증가하다가 급격히 감소하고 400°C 이상의 온도에서는 실온보다 낮아집니다. 비스무트는 매우 특이한 금속입니다. 녹는 동안 저항률이 급격하게 감소하므로 용융 금속의 저항은 상온에서 고체의 저항보다 낮습니다.

텅스텐에 대한 K1 계수의 높은 값에 주목할 수도 있습니다. 이것이 바로 백열 전구가 전원을 켤 때 작동 모드보다 몇 배나 낮은 필라멘트 저항을 갖는 이유입니다(이것이 가장 자주 소진되는 이유입니다).

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삼성은 인공 지능 기술에 중점을 둡니다. 한국 제조업체에 따르면 이 기술은 차세대 모바일 장치에 매우 중요합니다.

Exynos 9611의 인공지능 시스템은 딥러닝 기술을 기반으로 합니다. 이미지 처리 장치는 디지털 신호 프로세서와 아날로그 이미지 및 비디오 신호를 분석하여 물체와 환경을 식별할 수 있는 신경망 엔진을 사용합니다.

Exynos 9611은 이 기술로 장면을 인식하고 사진의 특성(화이트 밸런스, 채도, 대비 등)을 미세 조정할 수 있습니다. 사진의 품질을 향상시키기 위해 지능형 깊이 감지 카메라의 다양한 조합을 지원합니다. 또한 Exynos 9611은 HEVC H.265 및 H.264 코덱을 지원하여 4fps에서 120K 비디오를 인코딩 및 디코딩합니다.

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