1) power generation index
发电生产指标
2) production index
生产指标
1.
Study on methods of forecast and analysis of production index based on neural network;
基于神经网络的生产指标预测和分析方法研究
2.
Based on the actual data of Pingdingshan mining area, the method of predicting the production indexes of coal faces on the basis of geology and survey information is investigated.
以平顶山矿区实际资料为基础，研究了基于地测信息的工作面生产指标预测方法，建立了预测模型，并探讨了模型应用。
3.
Then the influence of changing operation parameters on production indexes is investigated with the structural parameters of flame furnaces kept constant to obtain and compare the Q-P equations and b-P equations of both continuous heating regenerative furnace and heat-exchange furnace.
建立了火焰炉数学模型,根据模型分析了炉子结构参数一定时操作参数变化对生产指标的影响,得出蓄热式炉和换热式炉的Q-P方程和b-P方程,并进行了比较·结果表明,在正常生产条件下,随着蓄热式炉生产率增加,炉子热负荷逐渐增加,呈线性关系;单位能耗下降很慢,呈线性关系;废气温度和热效率近似不变,呈线性关系·换热式炉热负荷和废气温度逐渐增加,单位能耗先降后升,热效率先升后降,炉子有经济工作点·与换热式炉相比,蓄热式炉工作的范围较大,能较好适应产量变化大的生产需求
3) productive indicator
生产性指标
1.
The paper researched from freight productive indicators,emphatic analyzed the effect,which the two indicators("the daily output of goods vehicles" and "daily output of freight train") did the freight expenditures,and got the effect to freight benefit.
本文从货运生产性指标出发,着重分析了“运用货车日产量”和“货运机车日产量”两指标对货运支出的影响进而对货运效益的影响,最后得出,铁路运输生产性指标生产效率的提高不但增加了运营收入同时也使运营支出得到了有效控制,即铁路运输生产性指标生产效率的提高是提高铁路运输生产经营效益的有效途径。
4) proxies of productivity
生产力指标
5) set a production target
订生产指标
补充资料：发电系统可靠性指标
发电系统可靠性指标
generating system reli-ability indices
概率。由于所有矩形面积之和即所求石ENS，故有 csEENs(lh)一艺p(X)，MW·h(5)X一况+1 当容t模型中的功率步长△X不等于1，且负荷L的值并不恰好使R~Cs一L对应某一停运容量时，则式(5)应修正为 几 ::、s(lh)一战[艺尸(x)一。〕，Mw·h(6)式中二为研究期间天数.ci和L，分别为第j天的系统可用发电容t和日峰荷.Li.，为第j夭第k小时的负荷.尸，(·)和F，(·)分别为爪积概率和尽积颇率。 式(8)求得的系统故障频率是以天数为基础表示的，即表明出现系统故障的天数而不是故障的次数.因此，与日负荷曲线的形状(例如单峰或双峰曲线)无关。 这种情况下的系统故津持续时间指标用下式计算D、(期间)HLOLE(期间) X一况+1式中。=(R/△叉一N)P〔(N+1)△义〕，N=(R/△欠)取整。对于大型系统或△叉不大时，误差。的影响可以忽略。当研究的是某一期间(周、月或年)的指标时，由式(6)可得(略去。) 凡(期间)代人上式，得，h/次将式(3)和式(8)D。(期间)万万p，(C，一L，·‘)客[pJ(c，一“J)+六客F，‘c，一“J，·，〕，h/次 2一cz~(期间，一“艺万〔艺凡(X)〕，，一IK·lx·几一乙，**MW·式中，为研究期间的天数;电容t。h/期间(7) C为第]天的系统可用发 (9) 应用两级日负荷模型(见发电系统可金性负待模型)计算系统故障频率时，假定日最高负荷L持续时间为t，并忽略最低负荷L。时发生系统故障的可能性(相当于令L。一0)，则式(8)可简化为┌─┐ │团│ ├─┼─┐ │环│不│ ├─┼─┘ │忍│ ├─┼──┬───┐ │霎│潍 │洪曰一│ │ ├──┤刁卜~ ├─┐│ │撇 │ JJ_ │萎│├─┤ ├───┤ ││曰│ │厂] │ │└─┴──┴───┴─┘F·‘期间，一客[p，‘C，一L，，+轰F，‘C，一L，，」， 次/期间(10)式中n为研究期间天数;c，和乌分别为第j天的系统可用发电容量和日最高负荷;t，为第j天日最高负荷的持续时间。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条