Классификация сварочных швов: Сварные соединения: все разновидности, подробное описание

В литературе есть исследования моделей глубокого обучения для классификации сварки, особенно моделей сверточной нейронной сети (CNN) [2].Нас побуждают работать с этой новой тенденцией — индустриальным видением. Тем не менее, использование определенной архитектуры глубокого обучения для управления сваркой, чтобы сопоставить команду классификации с конкретными данными, остается проблемой и может быть исследовано с разных сторон. Чтобы преодолеть такое ограничение предыдущих работ и инвестировать в наш набор данных, состоящий из двух основных типов дефектов — отсутствия проникновения и пористости, — применяется предварительно обученная сеть, основанная на известном обучении передачи технологий [3]. Наша цель — предварительно обработать подходящую модель сети, чтобы она соответствовала нашему случаю и позволила классифицировать новый набор данных с приличной точностью. Итак, мы применили одну из первых популярных предварительно обученных сетей AlexNet. С одной стороны, в этой работе мы улучшили качество наших нескольких исходных изображений и увеличили их с помощью обрезки и масштабирования, сохранив такое же соотношение сторон, чтобы не испортить изображения. Это необходимо для создания новых изображений также с различным количеством дефектов в одном и том же изображении и, наконец, для применения увеличения данных (раздел 4.3) к нашим данным. С другой стороны, нет доступных предварительно обученных сетей, ранее обученных на таких данных, поэтому мы обучили наши радиографические изображения сварки трубопровода с помощью модели и модифицировали гиперпараметры, чтобы они соответствовали нашему случаю. Эта задача улучшается также с технологией трансферного обучения, учитывая доступные ресурсы и короткое время. В этой статье предлагается классификационная сеть AlexNet для сварочных изображений с использованием пяти сверточных слоев (раздел 3.2).

В следующем разделе подробно описаны некоторые исследования по обнаружению и классификации сварки, начиная с традиционных методов и заканчивая новыми моделями, основанными на глубоком обучении; Затем, в первом разделе предлагаемого метода в разделе 3, подробно рассматриваются проблемы обнаружения сварки, в частности в наборе данных, а также подробно исследуются и изучаются факторы, влияющие на производительность сверточной нейронной сети.В разделе 3.2 описывается структура сети; после этого в разделе 4 подробно описаны параметры и подробно описан метод DCFA. В разделе 5 цитируется результат применения и выводится термин для сравнения с сетью функций глубокой активации и различными моделями CNN. В конце, Раздел 9 показывает выводы и будущую работу. Таким образом, приложение глубокой сети, которое ранее было обучено с извлеченными активированными функциями на огромном фиксированном количестве задач классификации набора данных, оценивается и сравнивается с трансферным обучением. Эффективность зависимости от различных уровней сети определяется фиксированной функцией и дает новые результаты, которые были превышены в различных представлениях с серьезными проблемами. Экспериментальные результаты на изображениях показывают, что представленные методы имеют эффективную точность классификации, а переносное обучение улучшает существующие методы компьютерной диагностики, обеспечивая более высокую точность.

2. Сопутствующие работы

Обнаружение дефектов на промышленных рентгеновских изображениях сварных швов является важной областью исследований в области неразрушающего контроля (NDT) [4].Как правило, такое предложение основано на трех этапах: первый этап предварительной обработки, за которым следует второй этап, основанный на сегментации и извлечении признаков, и последний этап, на котором получена классификация. Поэтому с этой целью было проделано множество работ. Тонг и др. [5] применил метод сегментации дефектов сварного шва, основанный на морфологическом и пороговом аспектах. Система обнаружения дефектов [6] была предусмотрена для классификации оцифрованных сварочных изображений на основе традиционных процессов: сегментации, выделения признаков и классификации.Эти предыдущие подходы являются стандартными процедурами извлечения признаков. В [7] искусственная нейронная сеть (ИНС) реализована для классификации на основе географических особенностей набора данных неоднородности сварки. В другой работе [8] ИНС сравнивали для линейной и нелинейной классификации. Кроме того, Кумар и др. [9] описал метод классификации дефектов, основанный на извлечении признаков текстуры, для обучения нейронной сети, где достигается точность более 86%.

Проверка дефектов сварных швов, основанная на подобных подходах, по-прежнему является полуавтоматической и может зависеть от нескольких факторов из-за потребности в экспертных знаниях, особенно в отношении этапов сегментации и выделения признаков.Но теперь глубокое обучение используется с этапом автоматического извлечения признаков для разведки недостатков. Кроме того, глубинные модели были проверены, чтобы быть более точными для многих типов обнаружения и классификации объектов [10]. Сверточная нейронная сеть (CNN) (как показано в разделе 3.2) — это известный алгоритм глубокого обучения. Во-первых, он позволяет осуществлять процесс обнаружения объектов за счет снижения проектных усилий, связанных с извлечением признаков. Во-вторых, он обеспечивает замечательную производительность в сложных задачах визуального распознавания и эквивалентную или лучшую производительность и точность по сравнению с человеком [11], таких как классификация, обнаружение и отслеживание объектов.В [10] три архитектуры CNN применяются и сравниваются для двух разных наборов данных: CIFAR-10 и MNIST. Наиболее приемлемый результат при сравнении трех архитектур — это тот, который был сформирован с помощью CNN в наборе данных CIFAR-10. Достигнутая оценка точности составила более 38%, но у этих сетей были ограничения, связанные с качеством изображения, сложностью сцены и вычислительными затратами. Кроме того, авторы [12] применили модель адаптации признаков для распознавания дефектов литья. Оценка точности обнаружения была низкой.В [13] предлагается новая модель глубокой сети для улучшения структуры патчей путем выделения входных данных сверточных слоев в CNN. Результаты ошибок теста комбинации увеличения данных и техники исключения дают наивысший балл. Применение мультислоев и их комбинаций привело к некоторым ограничениям, особенно в сравнении слоев и снижении их производительности.

CNN-модель используется для обнаружения и классификации сварных швов. В [14] разработан процесс автоматической классификации дефектов для классификации изображений инертного газа вольфрама (TIG), полученных с помощью спектральной камеры.Точность работы составила 93,4%. Дальнейшие исследования продолжаются на выявление дефектов сварки трубопроводов. Например, в [15] для классификации предлагается глубокая сетевая модель, хотя эта работа не позволяет классифицировать различные типы дефектов сварных швов. Лео и др. [

Классификация | Интернет-энциклопедия философии

Одна из основных тем научных исследований — классификация. Классификация — это операция распределения объектов по классам или группам, которых, как правило, меньше, чем их.Он имеет долгую историю, которая развивалась в течение четырех периодов: (1) античность, где ее черты можно найти в трудах Платона и Аристотеля; (2) Классическая эпоха с участием естествоиспытателей от Линнея до Лавуазье; (3) XIX век, с развитием химии и информатики; и (4) ХХ век с появлением математических моделей и информатики. С тех пор, с экстенсиональной точки зрения, математика, в частности теория порядков и теория графов или гиперграфов, способствовала точному изучению сильных и слабых форм порядка в мире и вычислению всех возможных разбиений. , цепочки разбиений, покрытий, гиперграфов или системы классов, которые мы можем построить в области.С развитием информатики, искусственного интеллекта и новых языков, таких как языки с объектно ориентированными объектами, интенсиональный подход дополнил предыдущий. Древние дискуссии между Аристотелем и Платоном, Рамусом и Паскалем, Джевонсом и Джозефом нашли своего рода возрождение через объектно-ориентированное моделирование и программирование, причем большинство возражаемых ориентированных языков связано с иерархиями или частичными порядками: эти структуры фактически отражают отношения между классами. в тех языках, которые обычно допускают одиночное или множественное наследование.Несмотря на эти достижения, большинство классификаций по-прежнему основаны на оценке сходства между объектами, составляющими эмпирические данные. Этот почти всегда вычисляется с помощью некоторого понятия расстояния и некоторых алгоритмов агрегирования классов. Таким образом, все эти классификации остаются по техническим и эпистемологическим причинам, которые подробно описаны ниже, очень нестабильными. Отсутствует настоящая алгебра классификаций, которая могла бы объяснить их свойства и существующие между ними отношения.Хотя цель общей теории классификаций, безусловно, является желаемой мыслью, некоторые недавние предположения дают надежду на то, что существование метаклассификации (или классификации всех классификационных схем) возможно.

Содержание

1. Общее введение: проблемы классификации
2. Краткая история классификаций
   1. От античности до эпохи Возрождения
   2. От классической эпохи к викторианской систематике
   3. Начало современности
3. Проблема хранения и поиска информации
4. Ранганатан и схема PMEST
5. Порядковые и математические модели
   1. Расширяющие конструкции
   2. Взгляд на интенсиональный подход
6. Идея общей теории классификаций
7. Ссылки и дополнительная литература

1.Общее введение: проблемы классификации

Проблемы классификации — одна из основных тем научных исследований. Например, математика, физика, естественные науки, социальные науки и, конечно же, библиотечные и информационные науки — все они используют таксономии. Классификация — очень полезный инструмент для заказа и организации. Это расширило знания и помогло облегчить поиск информации.

Грубо говоря, «классификация» — это операция, состоящая в совместном использовании, распределении или распределении объектов по классам или группам, которых, как правило, меньше, чем их.Обычно классификации определяются на конечных множествах. Однако, если объекты являются, например, математическими структурами, может существовать бесконечное количество классификаций. В этом случае предыдущее требование, конечно, должно быть ослаблено: мы можем только желать, чтобы (бесконечный) кардинал классификации был меньше или равным (бесконечному) кардиналу набора объектов, подлежащих классификации. То, что мы называем «классификацией», также является результатом этой операции. Мы хотим, насколько это возможно, чтобы этот результат был постоянным, а именно, чтобы сама классификация оставалась стабильной при небольшом преобразовании данных (конечно, смысл этого требования должен стать более ясным).Возможны различные ситуации: классы могут пересекаться или нет, быть конечными или бесконечными, формальными или нечеткими, иерархически упорядоченными или нет и т. Д.

Основная операция группировки элементов в классы, которая упрощает мир, является очень мощной операцией, но также вызывает много вопросов. В частности, ряд философов, от Сократа до Дидро и даже философы постмодерна, критиковали такую ​​операцию (см., Например, Foucault 1967). Действительно, эта операция приносит много прибыли.Во-первых, это подмена рационального и регулярного порядка в хаотической и запутанной множественности. Во-вторых, это уменьшение размера множеств, чтобы, когда мы создали классы эквивалентностей, мы могли работать с этими классами, а не с элементами. И, наконец, в-третьих, разделение множества означает размещение в нем симметрии, которая снижает сложность проблемы и тем самым упрощает мир. Мы можем сказать с помощью Дагогнета (1984, 1990), чем «меньше значит больше»: сжатие данных действительно приносит интеллектуальную выгоду.

Обозначив основные причины классификаций, давайте посмотрим, как эти классификации развивались и какие формы они приобрели с течением времени.

2. Краткая история классификаций

История классификаций (Дальберг, 1976) состоит из четырех периодов. От Платона и Аристотеля до XVIII века древние классификации были иерархическими, конечными и обычно основывались на одном единственном критерии. В течение 18 века появляются некоторые новые классификации, которые являются многокритериальными (область может быть разделена множеством способов, как сказал Кант в своей Логике (см. Кант 1988)), а также неопределенными или практически бесконечными (Кант считал, что мы можем бесконечно разделять расширение концепции).В конце 18-го и начале 19-го веков с помощью химических классификаций Лавуазье, а затем Менделеева открываются комбинаторные классификации или множественные скрещенные порядки, такие как химическая таблица элементов, которые соответствуют новой концепции классификации. . В 20 веке благодаря прогрессу математической теории порядка, факторного анализа соответствий и автоматической классификации формальные модели начинают развиваться.

а. От античности до эпохи Возрождения

Французский комментатор греческих философов Р.Джоли сказал, что типичной тенденцией греческого духа было сведение множественной и сложной реальности к некоторым категориям, которые удовлетворяют разуму как своим ограниченным числом, так и ясным и точным смыслом, который придается каждой из них. Действительно, Платон и Аристотель относятся к числу великих классификаторов этих древних времен.

Во всех диалогах Платона, и особенно в самых последних (Парменид, Софист, Политик, Филеб), Платон, очевидно, классифицировал множество вещей (образ жизни, политическое устройство, удовольствия, искусство, работу, виды знаний и т. четвертый).Обычно для Платона вещи классифицируются в зависимости от расстояния, отделяющего их от их архетипических форм, что придает им некоторый порядок (или предварительный порядок). Классификации Платона конечны, иерархичны, дихотомичны и основаны на одном критерии. Например, в Gorgias (465c) набор всех практик разделен на два класса, практики, касающиеся тела, и практики, касающиеся души, каждая из которых затем делится на два других: гимнастика и медицина, с одной стороны, и законодательство и правосудие, с другой стороны.Таким же образом в Republic (510a) вся вселенная, рассматриваемая как совокупность всех реальных вещей, делится на видимый мир и невидимый мир, причем каждый класс подразделяется на изображения и объекты или живые существа, с одной стороны, математические объекты и идеи, с другой стороны.

Согласно Платону, правила классификации очень просты. Во-первых, мы должны сделать симметричные подразделения, чтобы получить хорошо сбалансированные классы. Например, если мы классифицируем народы, мы должны избегать ставить греческий язык перед другими народами, потому что один из классов будет полнокровным, а другой будет иметь только один элемент (Politicus, 262a).Во-вторых, как хороший повар, который режет животное — эта метафора есть в Федре — также необходимо выбирать хорошие суставы или суставы. Например, в поле чисел было бы бессмысленно ставить 1000 перед 999 другими числами. Напротив, противоположность четный / нечетный или простой / непростой является реальной. В третьих, как правило, мы также должны избегать использования отрицательных определений. Например, мы должны избегать определений, подобных не-А, потому что невозможно, чтобы у небытия были виды или виды, эти определения блокируют развитие мысли.

Платон не соблюдал эти мудрые правила, что вызвало критику Аристотеля. Против теории Платона Аристотель утверждает, что метод деления не является мощным инструментом, потому что он неубедителен. Он не создает силлогизмов (First Analytics, I, 31). В другом тексте (Вторая аналитика, II, 5) Аристотель настаивает на случайности перехода от одного предиката к другому, то есть в платоновском разделении для каждого нового атрибута, мы можем задаться вопросом, почему именно этот атрибут противопоставляется к другому.Различия, вносимые дихотомиями, также могут быть чисто отрицательными и, следовательно, не обязательно определяют реальное существо. Более того, бинарные деления предполагают, что количество примитивных видов является степенью 2. При делении предикат может принадлежать разным примитивным видам, например, «двуногие» могут применяться как к птицам, так и к людям. Но, согласно Аристотелю, применение этого термина в обоих случаях неодинаково. Наконец, платоновское разделение смешивает экстенсиональные и интенсиональные взгляды.Он может идентифицировать треугольник, который является разновидностью, и одно из его свойств, например, равенство суммы его углов в двух прямых углах.

Теория Платона не дает ответа на предыдущие вопросы. Аристотель отверг платоновский метод деления. Но Аристотель также отверг платоновское учение о формах. Согласно Аристотелю («Метафизика», I, 9), формы Платона не могут объяснить, как в мире могут быть постоянство и порядок. Более того, утверждал он, теория форм Платона вообще ничего не может объяснить в нашем материальном мире.Свойства, которыми обладают формы (согласно Платону, формы вечны, неизменны, трансцендентны и т. Д.), Несовместимы с материальными объектами, и метафора соучастия или подражания в ряде случаев не работает. Например, неясно, что означает для белого объекта участие или копирование формы белизны, то есть трудно понять взаимосвязь между формой белизны и самими белыми объектами.

По всем этим причинам Аристотель развивает свои собственные концепции и свою собственную логику классификаций.В Темах (I, глава 1) Аристотель вводит понятия вида, вида, свойства и целую теорию базовой предикации, которая впоследствии была развита в работах Порфирия и Боэса соответственно. Эта теория основана на противопоставлении между сущностью, , всеми персонажами, которые определяют вещь, и случайностью, , качествами, присутствие или отсутствие которых не изменяет сущность вещей. Комментатор аристотелевской системы Порфирий (234–305) хорошо использует эти различия и пытается определить иерархию видов и видов, как это определено Аристотелем.Знаменитое Порфировое дерево — первое абстрактное дерево, очерчивающее эти различия и иллюстрирующее существующее между ними подчинение (см. Рис. 1).

Рисунок 1. Древо Порфирия

В отрывке из своего комментария к категориям Аристотеля (2014) Порфирий задал хорошие вопросы о происхождении горячо обсуждаемого спора о том, являются ли универсалии физическими или нематериальными субстанциями. То есть спор о том, отделены ли универсалии от чувственных вещей или они вовлечены в них, находя в них свою последовательность.В противовес традиционным воззрениям (платонический и аристотелевский или схоластический реализмы) появились другие решения. Например, номинализм (Роскелин, 11 в.) Утверждал, что универсалии — всего лишь слова и что им ничего не соответствует в Природе, которая знает только единственное число. Этому противостоял концептуализм (Абелар, 12-я эпоха и Оккам, 14-я эпоха), точка зрения, согласно которой виды существуют как предикаты субъектов, которые сами по себе реальны. В последние века средневековья и в эпоху Возрождения мы находим также великих ученых, которые работали над классификацией.В частности, Фрэнсис Бэкон (1561-1626), чья работа по классификации знаний вдохновляла великих библиотекарей 19 века. Но логика классификаций, остающаяся в настоящее время аристотелевской логикой, практически не получила нового развития до XVIII века.

г. От классической эпохи к викторианской систематике

В классическую эпоху таксономия как полноценная дисциплина начала развиваться по нескольким причинам. Одна важная причина проистекает из зарождения естествознания и необходимости организации флоры и фауны в связи с ростом человеческой популяции на Земле в контексте зарождения агрономии (Dagognet, 1970).В этот период натуралисты, такие как Турнефор (1656-1708), Линней (1707-1778), Де Жюссье (1748-1836), Дефонтен (1750-1833) и Кювье (1769-1832), пытались классифицировать растения и животных по всему миру. Мир.

При классификации вещей или существ вы должны получить критерий или индекс, чтобы создавать классы и разделять разновидности внутри классов. Действительно, все эти натуралисты расходятся по критериям своей классификации. Например, при классификации растений Турнефор выбрал венчик, а Линней — половые органы растения.Что касается животных, то классификация Кювье нарушает рекомендации Аристотеля, объединяя позвоночных и беспозвоночных, которые случайно оказались чем-то реальным. В конце столетия Кант в своей «Логике» (1800) резюмирует основную часть знаний о классификациях того периода, указывая определения определенного числа терминов и операций, которые натуралисты того времени использовали эмпирически. Канта интересовали только формы классификаций. В своей «Логике» он определяет логическое разделение понятия как «разделение всего возможного, содержащегося в нем».Правила этого разделения следующие: 1) члены подразделения являются взаимоисключающими, 2) их объединение восстанавливает сферу разделенного понятия, 3) каждый член подразделения может быть разделен сам по себе (разделение таких разделенных элементов является подразделение). (1) и (2), кажется, указывают на то, что Кант приближался к нашей концепции раздела и . Но (3) показывает, что у него нет концепции цепочки разделов, поскольку он не видит, что подразделение одного уровня образует одно и то же разделение.

Эти проблемы также обсуждались в 19 веке в англосаксонских странах, даже после теории эволюции Дарвина. Можно подумать, что вера Дарвина в разветвленную эволюцию была основана на его знакомстве с систематикой своего времени, о которой он был хорошо осведомлен. В викторианскую эпоху в Англии были великие систематики, и некоторые из них — например, палеонтолог Х. Аллейн Николсон, специалист по британским строматопороидам — ​​были потрясающими и написали монографии, которые действуют до сих пор (Woodward 1903).Примерно в то же время Х. Агассис (Agassiz 1957), ученый в области теории классификации, писал о таксономических концепциях, таких как категории, подразделения, формы, гомологии, аналогии и т. Д. Среди различных таксономических систем, упомянутых в его Эссе по классификации , можно назвать классические системы Леукарта, Фогта, Линнея, Кювье, Ламарка, де Бленвилля, Бурмейстера, Оуэна, Эренберга, Милна-Эдвардса, фон Зибольда, Станниуса, Окена, Фитцингера, Маклей, фон Бэр, ван Бенкден и ван дер Ховен.В книге « Происхождение видов » сам Дарвин сказал, что это был

поистине замечательный факт … что все животные и все растения во всем времени и пространстве должны быть связаны друг с другом в группе, подчиненной группе, как мы везде наблюдаем, а именно: разновидности одного и того же вида, наиболее тесно связанные друг с другом, виды один и тот же род менее тесно и неравно связан друг с другом, образуя секции и подроды, виды отдельных родов гораздо менее тесно связаны, а роды связаны в разной степени, образуя подсемейства, семейства, отряды, подклассы и классы.(1859, 128)

Но то, что он назвал «принципом дивергенции», а именно тот факт, что во время модификации потомков любого одного вида и во время непрекращающейся борьбы всех видов за увеличение численности, чем более разнообразными становятся эти потомки, тем лучше будет быть их шансом на успех в битве за жизнь — это проиллюстрировала его знаменитая древовидная диаграмма, начерченная в 1837 году в записной книжке, в которой он впервые постулировал эволюцию. С этого времени древовидные структуры, которые также широко использовались в химии и были формализованы в конце века математиком Артуром Кейли, как правило, заменяли классификации.

г. Начало современности

Новый вид классификаций появился в конце 18-го века с развитием химии, а именно, комбинаторных классификаций или , пересекающих несколько порядков . Этот вид классификации представляет собой пересечение двух или более подразделений или пересечение двух или более иерархий подразделений. В такой структуре, как сказал Грейнджер (1967), «элементы распределяются по двум или нескольким измерениям, что приводит к таблице умножения».В комбинаторной классификации сами элементы не обязательно распределяются по классам. Классифицируются только компоненты этих элементов. Для Грейнджер эта модель относится к декартовой плоскости и порядковому принципу, на котором она основана. Декартова плоскость, результаты из

Классификация словарей

Классификация английских гласных

г. Классификация фонем гласных английского языка

На артикуляционный уровень изменения гласных:

1. в стабильность сочленения,

2. в положение языка,

3. в положение губ,

4. в характер окончания гласного.

Кроме что гласные различаются по длине.

1. СТАБИЛЬНОСТЬ СТАТЬИ

Все Английские гласные делятся на три группы: чистые гласные или монофтонги, дифтонги и дифтонгоиды.

Монофтонги соток гласные, артикуляция которых практически не меняется. Качество такие гласные относительно чистые. Английские монофтонги: [ı], [e], [æ], [], [a:], [Ŋ], [Ɔ:], [ʊ], [з:], [ә].

В произношение дифтонгов г. органы речи переходят от одной гласной к другой внутри одной слог. Отправная точка, ядро ​​ , сильный и отчетливый. Модель Glide который показывает, что направление изменения качества очень слабое. Английский дифтонги: [eı], [ай], [Ɔı], [аʊ], [əʊ], [eə], [ɪə], [ʊə].

В произношение дифтонгоидов г. артикуляция немного меняется, но разница между начальная точка и конец не так различимы, как в случае дифтонги.В английском языке есть два дифтонгоида: [i:], [u:].

2. положение язычка

В язык может двигаться вперед и назад, вверх и вниз, тем самым изменяя качество гласных звуков.

(1) Когда язык движется вперед и назад, различные его части могут подниматься по направлению к небу.

• когда язык находится в передней части рта, а передняя часть он поднят до твердого неба, f r o n t гласный произносится: [i:], [e], [æ].

• когда язык находится в передней части рта, но немного втянут, а часть языка ближе к центру чем спереди поднимается, f р о н т – р е т р а к т е д гласный произносится: [ı].

• когда передняя часть языка приподнята к задней части жесткого нёбо, гласная называется c эн т р а л : [], [з:], [ә].

• когда язык находится в задней части рта, а задняя часть его поднят в сторону мягкого неба, a b а с к гласный произносится: [а:], [Ŋ], [Ɔ:], [u:].

• когда язык находится в задней части рта, но немного выдвинутый, а его центральная часть приподнята вперед часть мягкого неба, a b a c k – a d v a n c e d гласный произносится: [ʊ].

(2) При движении вверх и вниз во рту различные части языка могут быть поднят на разную высоту по направлению к небу.

• когда передняя или задняя часть языка высоко поднята к нёбо, гласная называется c л о с е : [я:], [я], [ʊ], [u:].

• когда передняя или задняя часть языка находится как можно ниже в рот, o p e n произносятся гласные: [æ], [a:], [Ŋ], [Ɔ:].

• когда самая высокая часть языка занимает промежуточное положение между закрытым и открытым, м я д произносятся гласные: [е], [], [з:], [ә].

Это необходимо различать широкие и узкий вариантов близких, средних и открытых гласных:

3. губа позиция

В форма ротовой полости очень зависит от положения губы.

• когда губы нейтральные или раздвинутые, гласные называются u № : [я:], [я], [e], [æ], [], [a:], [з:], [ә].

• когда губы сведены вместе так, чтобы расстояние между ними было больше или менее круглые, гласные называются r o u n d e d : [Ŋ], [Ɔ:], [ʊ], [u:].

4. характер окончания гласной

В качество всех английских монофтонгов в ударной позиции сильно зависит от следующего согласного того же слога.

• Если за ударной гласной следует сильный глухой согласный, это отрезанный им. В этом случае конец гласной сильный, а гласная называется c Г е к е д . Такие гласные слышны в ударных закрытых слогах, оканчивающихся на сильный глухой согласный, e.грамм. b e tter, c ar t.

• Если за гласным следует слабый звонкий согласный или отсутствие согласного на все, конец у него очень слабый, а гласная называется ф р е е . Такие гласные слышны в закрытых слогах, оканчивающихся на звонкий согласный или открытый слог, например bef или e, пн ey , b e gg e r, b ea d.

гласная длина

Гласные звуки могут продолжаться в течение более длительного или более короткого периода.Все английские гласные (монофтонги) делятся на длинных и короткий .

Длинный гласных являются: [i:], [a:], [Ɔ:], [u:], [з:].

Короткий гласных являются: [ı], [e], [æ], [], [Ŋ], [ʊ], [ә].

Все Английские гласные длиннее, когда они сильно ударены, ср. в форме ‘. — ‘ униформа . Они также длиннее в ядерном слоге, ср.