Шка'дов
Иван Николаевич [р. 19.4(2.5).1913, дер. Наумово, ныне Спас-Деменского района Калужской обл.], советский военачальник, генерал армии (1975), Герой Советского Союза (21.2.1978). Член КПСС с 1938. Родился в крестьянской семье. В Красной Армии с 1935. Окончил Харьковское бронетанковое училище (1938), курсы усовершенствования офицерского состава при Военной академии бронетанковых и механизированных войск (1953) и Военную академию Генштаба (1959). В 1938 в должности командира танкового взвода участвовал в боях в районе оз. Хасан. В Великую Отечественную войну помощник начальника штаба танкового полка и командир танкового батальона (1941—42), командир отдельного танкового полка и отдельной танковой бригады (1942—45). Участвовал в боях под Москвой, Сталинградом, в Ясско-Кишинёвской операции, освобождении Румынии, Болгарии и Югославии. После войны на командных должностях в войсках. С марта 1961 заместитель командующего Прикарпатским военным округом, затем возглавлял группу советских военных специалистов в Республике Куба (1964—67). С мая 1967 командующий Северной группой войск, с декабря 1968 1-й заместитель начальника Военной академии Генштаба, с июля 1969 начальник Главного управления военно-учебных заведений Министерства обороны. С августа 1972 начальник Главного управления кадров Министерства обороны СССР. Депутат Верховного Совета СССР 9-го созыва. Награжден орденом Ленина, орденом Октябрьской Революции, 5 орденами Красного Знамени, орденом Суворова 3-й степени, 2 орденами Красной Звезды и медалями, а также иностранными орденами и медалями.
Шкала'
(от лат. scala — лестница) измерительного прибора, часть отсчётного устройства
прибора, представляющая собой совокупность отметок (точек, штрихов, расположенных в определённой последовательности) и проставленных у некоторых из них чисел отсчёта или других символов, соответствующих ряду последовательных значений измеряемой величины. Параметры Ш. — её пределы, цена деления (разность значений величины, соответствующих двум соседним отметкам) и др. — определяются пределами измерения, реализуемыми измерительным механизмом прибора, чувствительностью прибора и требуемой точностью отсчёта. В зависимости от конструкции отсчётного устройства деления Ш. могут располагаться по окружности, дуге или прямой линии, а сама Ш. может быть равномерной, квадратичной, логарифмической и т.д. (см. рис.
). Основные деления Ш., соответствующие цифровым обозначениям, наносятся более длинными (или толстыми) линиями. Показания отсчитываются невооружённым глазом при расстояниях между делениями до 0,7 мм
, при меньших — при помощи лупы или микроскопа. Для долевой оценки делений Ш. применяют дополнительные Ш. — нониусы
.
![](data:image/jpeg;base64,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)
Шкалы: а — равномерная, б — квадратичная, в — логарифмическая.
Шкала физической величины
Шкала' физи'ческой величины',
принятая по соглашению последовательность значений, присваиваемых физической величине по мере её возрастания (или убывания). Обычно эта последовательность определяется принятым методом измерений величины. Примеры: термодинамическая температурная шкала
. Международная практическая температурная шкала
, шкалы твёрдости по Роквеллу, Виккерсу и Бринеллю.
Шкант,
вставной шип
для соединения деталей столярных изделий; представляет собой деревянный или пластмассовый стержень цилиндрической формы (диаметром 6—20 мм
, длиной 25—160 мм
), концы которого имеют небольшое заострение в виде фаски, а на боковую поверхность нанесены продольные пазы — рифли (для выхода воздуха при забивании Ш. в отверстие). Перед установкой Ш. смазывают клеем. Шкантовые соединения более экономичны, чем шиповые.
Шкантонарезно'й стано'к,деревообрабатывающий станок
для изготовления деревянных шкантов
.
На Ш. с. производятся обработка заготовок (квадратного или круглого сечения) до нужного диаметра, снятие фасок на концах шканта и нанесение рифлей (продольных пазов) на цилиндрическую поверхность. Производительность до 2000 шкантов в 1 ч.
Шквал
(от англ. squall), резкое, кратковременное усиление ветра, сопровождающееся изменениями его направления. Скорость ветра при Ш. нередко превышает 20—30 м/сек
, продолжительность несколько минут, иногда с повторными порывами. Ш. возникают при приближении грозовых облаков, а также облаков перед холодными фронтами атмосферными
и часто сопровождаются ливнями, градом, грозами. Сильные Ш. вызывают большие разрушения.
Шкво'рень,
стержень шарнира
поворотного соединения частей транспортных машин. В тепловозах, электровозах и вагонах используют, например, Ш. с вертикальной осью для соединения колёсных тележек между собой и с рамой машины. В автомобилях Ш. применяют для соединения балки (переднего моста) или стоек (при независимой подвеске) с поворотными кулаками, несущими цапфы
передних колёс. При этом Ш. обычно закрепляют неподвижно в мосту или в стойках с наклоном в двух вертикальных плоскостях для улучшения управляемости и устойчивости автомобиля, а также условий работы шин. Изготовляется из стали.