为什么有3.15A保险丝？

为什么有3.15A保险丝？
有人认为 A是一个很好的评级吗？还是他们想要的目标？$\pi$$\sqrt{10}$

保险丝的公差甚至可能超过+/- 5％吗？

每个保险丝的额定值比以前的值高约1.26倍。话虽如此，偏好值的确确实位于容易记住的数字处：-

• 100 mA至125 mA的比率为1.25
• 125 mA至160 mA的比率为1.28
• 160 mA至200 mA的比率为1.25
• 200 mA至250 mA的比率为1.25
• 250 mA至315 mA的比率为1.26
• 315 mA至400 mA的比率为1.27
• 400 mA至500 mA的比率为1.25
• 500 mA至630 mA的比率为1.26
• 630 mA至800 mA的比率为1.27
• 800 mA至1000 mA的比率为1.25

315 mA恰好跨越了250 mA和400 mA之间的很大间隙，因此我认为比率中点应该确实为 = 316.2毫安 够近了！$\sqrt{250\times 400}$

$10^{1/10}$

这些数字在音频界也不是闻所未闻的。第三个八度音阶图形均衡器：-

又见这个为什么数字“47”是广受欢迎的电阻和电容的问题。

保险丝的公差甚至可能超过+/- 5％吗？

我希望是这样，但是保险丝并不只决定性能，因此，确实不需要严格的公差。另一方面，电阻器完全决定了某些模拟电路的性能，因此绝对需要严格的公差（低至0.01％）。

外围/相关/有趣（希望）：

如果略读，其中一些可能看起来很神秘，但实际上非常简单，并且其中嵌入了一些非常有用的想法。

正如安迪所说，从概念上讲，每个值都比前一个值大10的根数。

许多其他组件（例如电阻器）通常使用基于第（3 x 2 ^ n）个10根的标度。最常见的起点是n = 2，因此每十进制有3 x 2 ^ 2 = 12个值。这给出了熟悉的E12 5％电阻范围（1、1.2、1.5、1.8、2.2、2.7、3.3、3.9、4.7、5.6、6.8、8.2等）。

这种几何间隔的级数具有许多不直观但“足够明显”的特征。

例如，E12系列的“中点”是3.3，
而不是预期的例如4.7。
可以看出，3.3是从底部（1.0）向上
第六步，从顶部（10.0）向下第六步。
这是有意义的，因为1 x sqrt（10）〜= 3.3（实际上是3.16227 ...）和sqrt（10）〜= 3.3。因此，通过〜= 3.3的两个几何乘法给出了序列1，3.3，10。这可能是E2序列，它可能不正式存在，但是E3序列将是（每4个值取）-1 2.2 4.7（10 22 47 100）。 ..）。
[tm]看起来似乎不太正确，即几何均匀分布的序列中的所有3个值都都低于“一半”。
但是
2.2 / 1 = 2.2
4.7 / 2.2 = 2.14
10 / 4.7 = 2.13。
并且10的立方根是2.15（443 ...）
使用2.1544作为乘积因子。
1 2.1544 = 2.2
4.641 = 4.6k
9.99951 = 10
因此，例如2.2k的值是预期的，而现有的4.6k“应该”为4.6k。
因此，如果找到1个yellow-blue-xxx电阻器，您就会知道为什么:-)。

显而易见且非常有用的关系：

k个步长之间的任意两个值之间的比率相同，并且等于基本步长乘以k的幂。
一旦确定了我刚才所说的内容，它就会非常有用:-)。
例如，如果出于某种目的使用27k和10k的分压器对电压进行分压，因为E12系列中的10和27相隔4步（10 12 15 22 27），则相隔4步的任何其他两个值将给出〜=相同的分配比例。例如27k：10k〜= 39k：15k（两对相距4 x E12步距。

简便的分频比计算。

上面的反面对于看电路时进行粗略的心理计算非常有用。如果使用说12k：4k7分压器对电压进行分压，则
比率为12 / 4.7。
计算器告诉我们该比率为2.553。可以用这样的数字进行心理算术运算，但必须从1、1.2、1.5、1.8、2.2、2.7、3.3、3.9、4.7、5.6、6.8、8.2、10、12 ...
4.7 以上的序列中向上移动达到.10的4个位置。将12个位置也向上移动4个位置就得到27，因此比率为27/10 = 2.7。比2.553的正确答案低6％，但实际上，这与您接近d期望。