Карпушин, С. О.Karpushyn, S.2019-03-182019-03-182017Випробування машин та обладнання : метод. вказ. до виконання практ. роб. / уклад. С. О. Карпушин ; М-во освіти і науки України, Центральноукраїн. нац. техн. ун-т. - Кропивницький : ЦНТУ, 2017. - 48 с.https://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/8632Методичні вказівки розроблені у відповідності до освітньо-професійної програми підготовки магістрів напрямку «Машинобудування» та робочої програми курсу «Випробування машин та обладнання» для спеціалізації – «Підйомно-транспортні, будівельні, дорожні, меліоративні машини і обладнання» для усіх форм навчання. Студенти денної форми навчання (курс лекцій читається на другому курсі магістратури у ІІІ семестрі) у відповідності до даних методичних вказівок виконують ряд практичних робіт передбачених робочою програмою з даної дисципліни. Зміст лекційного матеріалу, методичне забезпечення, засоби тестового контролю, у відповідності до структури викладання курсу «Випробування машин та обладнання», наведено на сайті дистанційного навчання ЦНТУ moodle.kntu.kr.ua/?land=ru. Methodological guidelines are developed in accordance with the educational-professional program of preparation of masters of the direction of "Mechanical engineering" and the work program of the course "Testing of machinery and equipment" for specialization - "Lifting-transport, construction, road, land reclamation machines and equipment" for all forms of training. Students of full-time education (the course of lectures is read at the second part of the magistracy in the third semester) according to the methodical instructions, they carry out a number of practical works provided by the work program for this discipline. The content of the lecture material, methodological support, means of test control, in accordance with the structure of teaching the course "Testing machines and equipment", is presented on the site of distance learning TsNTU moodle.kntu.kr.ua/?land=ru.uk-UAдослідмодельосцилограмакритерій подібностітензодатчикеxperimentmodeloscillogramcriterion of similaritystrain gaugeLearning Object