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    压力单位换算表来源:华强电子网作者:华仔浏览:1163时间:2016-08-10 14:18标签:摘要:november 6, 2002 牛顿/米2(帕斯卡)(n/m2)(pa) 公斤力/米2(kgf/m2) 公斤力/厘米2(kgf/cm2) 巴(bar) 标准大气压(atm) 毫米...

    压力单位换算表

    来源:华强电子网

    作者:华仔

    浏览:1163

    时间:2016-08-10 14:18

    标签:

    摘要:

    november 6, 2002 牛顿/米2(帕斯卡)(n/m2)(pa) 公斤力/米2(kgf/m2) 公斤力/厘米2(kgf/cm2) 巴(bar) 标准大气压(atm) 毫米水柱4oc(mmh2o) 毫米水银柱0oc(mmhg) 磅/英寸2(lb/in2,psi) 牛顿/米2(帕斯卡)(n/m2)(pa) 1 0.101972 10.1972×10-6 1×10-5 0.986923×10-

    november 6, 2002 牛顿/米2(帕斯卡)(n/m2)(pa) 公斤力/米2(kgf/m2) 公斤力/厘米2(kgf/cm2) 巴(bar) 标准大气压(atm) 毫米水柱4oc(mmh2o) 毫米水银柱0oc(mmhg) 磅/英寸2(lb/in2,psi) 牛顿/米2(帕斯卡)(n/m2)(pa) 1 0.101972 10.1972×10-6 1×10-5 0.986923×10-5 0.101972 7.50062×10-3 145.038×10-6 公斤力/米2(kgf/m2) 9.80665 1 1×10-4 9.80665×10-5 9.67841×10-5 1×10-8 0.0735559 0.00142233 公斤力/厘米2(kgf/cm2) 98.0665×103 1×104 1 0.980665 0.967841 10×103 735.559 14.2233 巴(bar) 1×105 10197.2 1.01972 1 0.986923 10.1972×103 750.061 14.5038 标准大气压(atm) 1.01325×105 10332.3 1.03323 1.01325 1 10.3323×103 760 14.6959 毫米水柱4oc(mmh2o) 0.101972 1×10-8 1×10-4 9.80665×10-5 9.67841×10-5 1 73.5559×10-3 1.42233×10-3 毫米水银柱0oc(mmhg) 133.322 13.5951 0.00135951 0.00133322 0.00131579 13.5951 1 0.0193368 磅/英寸2(lb/in2,psi) 6.89476×103 703.072 0.0703072 0.0689476 0.0680462 703.072 51.7151 1 注:1. 1工程大气压(at)=1公斤力/厘米2.xxxx2. 用水柱表示的压力,是以纯水在4oc时的密度值为标准的. 中国电子市场网 曹涵 推荐

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    一、生命表介绍

           1997年4月1日我国颁布了第一张中国寿险业生命表,即中国人寿保险业经验生命表(1990一1993),差不多10年后,2006年1月1日,《中国人寿保险业经验生命表(2000一2003)》开始施行,简称: C L ( 2000 一 2003 ) CL(2000一2003) CL20002003,再次经过10年,中国保监会开始颁布第三版中国人身保险业经验生命表,命名为《中国人身保险业经验生命表(2010-2013)》,英文名称为“China Life Insurance Mortality Table(2010-2013)”,简称: C L ( 2010 一 2013 ) CL(2010一2013) CL20102013,其中:非养老类业务一表两张,非养老类业务二表两张,养老类业务表两张,分别是:
           1.CL1(2010-2013):非养老类业务一表(男);
           2.CL2(2010-2013):非养老类业务一表(女);
           3.CL3(2010-2013):非养老类业务二表(男);
           4.CL4(2010-2013):非养老类业务二表(女);
           5.CL5(2010-2013):养老类业务表(男);
           6.CL6(2010-2013):养老类业务表(女)。
           根据《中国保监会关于使用《中国人身保险业经验生命表(2010-2013)》有关事项的通知》,保险公司选择适用的生命表时,应按照审慎性原则整体考虑同一产品或产品组合的全部保单:(一)定期寿险、终身寿险、健康保险应采用非养老类业务一表。(二)保险期间内(不含满期)没有生存金给付责任的两全保险或含有生存金给付责任但生存责任较低的两全保险、长寿风险较低的年金保险应采用非养老类业务二表。(三)保险期间内(不含满期)含有生存金给付责任且生存责任较高的两全保险、长寿风险较高的年金保险应采用养老类业务表。
           (四)保险公司应根据产品特征综合分析,按照精算原理和审慎性原则判断生存责任和长寿风险的高低。新生命表政策将于2017年1月1日起实施。

    二、编制换算表

    2.1基本概念

           换算表将一些计算寿险的保险费、现金价值和准备金时有规律的数值预先编制换算表,从而简化计算,提高效率。换算表有连续换算表和离散换算表,通常包含下述七项:
           ① x x x表示年龄;
           ② D x D_x Dx表示 x x x岁的生存人数与 x x x年贴现因子数值的乘积;
           ③ N x N_x Nx表示从 D x D_x Dx开始,并将以后各年直到 D w ( 终 极 数 ) D_w(终极数) Dw()的数值加总,其中 w w w为极限年龄;
           ④ C x C_x Cx表示 x x x岁的死亡人数与 x + 1 x+1 x+1年贴现因子数值的乘积;
           ⑤ M x M_x Mx表示从 C x C_x Cx开始直到 C w ( 终 极 数 ) C_w(终极数) Cw()的数值加总之和;
           ⑥ R x R_x Rx表示从 M x M_x Mx开始直到 M w ( 终 极 数 ) M_w(终极数) Mw()的数值加总之和;
           ⑦ S x S_x Sx表示从 N x N_x Nx开始直到 N w ( 终 极 数 ) N_w(终极数) Nw()的数值加总之和;
           其中, C x , M x , R x , D x , N x , S x C_x,M_x,R_x,D_x,N_x,S_x CxMxRxDxNxSx称为换算符号或换算函数。
           由 C x , M x , R x C_x,M_x,R_x CxMxRx和年龄 x x x D x , N x , S x D_x,N_x,S_x DxNxSx和年龄 x x x组成的列阵称为换算函数表,简称换算表。
           如果假设死亡在一年中是均匀分布的,连续模型可以用离散模型近似,即定义 C x = v x + 1 2 d x C_x=v^{x+\frac{1}{2}}d_x Cx=vx+21dx

    2.2基本公式

            D x = v x l x , C x = v x + 1 2 d x D_x=v^{x}l_x,C_x=v^{x+\frac{1}{2}}d_x Dx=vxlx,Cx=vx+21dx
            M x = ∑ k = 0 w − x C x + k , N x = ∑ k = 0 w − x D x + k M_x=\sum_{k=0}^{w-x} C_{x+k},N_x=\sum_{k=0}^{w-x} D_{x+k} Mx=k=0wxCx+k,Nx=k=0wxDx+k
            R x = ∑ k = 0 w − x M x + k , S x = ∑ k = 0 w − x N x + k R_x=\sum_{k=0}^{w-x} M_{x+k},S_x=\sum_{k=0}^{w-x} N_{x+k} Rx=k=0wxMx+k,Sx=k=0wxNx+k

    2.3编制换算函数表

           如果生命表和换算公式已知,且给定利率,那么就可以计算换算表了。
           下面将以非养老类业务一表为例结合Python来进行实战——编制生命表换算表。
           (1)Python环境准备

    import pandas as pd
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    pd.set_option('display.max_rows', None)
    from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
    InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
    

           (2)数据导入

    data = pd.read_excel('LifeTable.xlsx',sheet_name=0)  # 第0个表是非养老类业务一表,第1个表是非养老类业务二表,第2个表是养老类业务表
    data
    

           其中 Q x M QxM QxM表示男性死亡率, Q x F QxF QxF表示女性死亡率
           部分数据如下所示:
    在这里插入图片描述
           (3)计算中间变量
           接下来计算中间变量:生存概率 p x p_x px、生存人数 l x l_x lx、死亡人数 d x d_x dx和平均余命 e ˚ x \mathring e_x e˚x
           假设初始人口为10万 l 0 = 100000 l_0=100000 l0=100000,那么有:
            p x = 1 − q x , l x = l x − 1 ⋅ p x − 1 , d x = l x − l x + 1 , e ˚ x = ∑ i = x + 1 w l i l x + 0.5 p_x=1-q_x,l_x=l_{x-1} \cdot p_{x-1},d_x=l_{x}-l_{x+1},\mathring e_x=\frac{\sum_{i=x+1}^{w} l_i}{l_x} +0.5 px=1qxlx=lx1px1dx=lxlx+1e˚x=lxi=x+1wli+0.5

    i = 0.025 # 定价利率
    v = 1 / (1+i)
    w = data['QxM'].count() -1 # 极限年龄
    data['PxM'] = 1- data['QxM']   # 计算生存概率
    data['PxF'] = 1- data['QxF'] 
    
    ############# 计算中间变量
    data['lxM'] = None
    data['lxF'] = None
    data['dxM'] = None
    data['dxF'] = None
    data['exM'] = None
    data['exF'] = None
    ## 计算生存人数
    for k in range(w+1):
        if k == 0:
            data['lxM'][0] = 100000
            data['lxF'][0] = 100000
        else:
            data['lxM'][k] = data['lxM'][k-1] * data['PxM'][k-1]
            data['lxF'][k] = data['lxF'][k-1] * data['PxF'][k-1]
    ## 计算死亡人数
    for k in range(w+1):
        if k < w:
            data['dxM'][k] = data['lxM'][k] - data['lxM'][k+1] 
            data['dxF'][k] = data['lxF'][k] - data['lxF'][k+1] 
        else:
            data['dxM'][k] = data['lxM'][k]
            data['dxF'][k] = data['lxF'][k]
    # 计算平均余命
    for k in range(w+1):
        if k < w:
            exM =0
            exF =0
            for t in range(k+1,w+1):
                exM = exM + data['lxM'][t]
                exF = exF + data['lxF'][t]
            data['exM'][k] = exM / data['lxM'][k]  + 0.5
            data['exF'][k] = exF / data['lxF'][k]  + 0.5
        else:
            data['exM'][k] = 0.5
            data['exF'][k] = 0.5
    

           部分数据如下所示:
    在这里插入图片描述
           (4)计算换算表其余变量
           假设利率 i = 2.5 i=2.5% i=2.5,那么:
            D x = v x l x = ( 1 + i ) − x l x , C x = v x + 1 2 d x = ( 1 + i ) − ( x + 1 2 ) d x D_x=v^{x}l_x=(1+i)^{-x}l_x,C_x=v^{x+\frac{1}{2}}d_x=(1+i)^{-(x+\frac{1}{2})}d_x Dx=vxlx=(1+i)xlx,Cx=vx+21dx=(1+i)(x+21)dx
           另外, M x , N x , R x , S x M_x,N_x,R_x,S_x Mx,Nx,Rx,Sx都可以根据公式加总得到。

    data['DxM'] =  (v ** data['x']) * data['lxM'] # 计算Dx 
    data['DxF'] =  (v ** data['x']) * data['lxF']
    data['CxM'] =  (v ** (data['x']+0.5)) * data['dxM'] # 计算Cx 
    data['CxF'] =  (v ** (data['x']+0.5)) * data['dxF']
    # 计算Mx 
    data['MxM'] = None
    data['MxF'] = None
    for k in range(w+1):
        mxM=0
        mxF=0
        for t in range(k,w+1):
            mxM = mxM + data['CxM'][t]
            mxF = mxF + data['CxF'][t]
        data['MxM'][k] = mxM
        data['MxF'][k] = mxF
    # 计算Nx 
    data['NxM'] = None
    data['NxF'] = None
    for k in range(w+1):
        nxM=0
        nxF=0
        for t in range(k,w+1):
            nxM = nxM + data['DxM'][t]
            nxF = nxF + data['DxF'][t]
        data['NxM'][k] = nxM
        data['NxF'][k] = nxF
    # 计算Rx 
    data['RxM'] = None
    data['RxF'] = None
    for k in range(w+1):
        rxM=0
        rxF=0
        for t in range(k,w+1):
            rxM = rxM + data['MxM'][t]
            rxF = rxF + data['MxF'][t]
        data['RxM'][k] = rxM
        data['RxF'][k] = rxF
    # 计算Sx 
    data['SxM'] = None
    data['SxF'] = None
    for k in range(w+1):
        sxM=0
        sxF=0
        for t in range(k,w+1):
            sxM = sxM + data['NxM'][t]
            sxF = sxF + data['NxF'][t]
        data['SxM'][k] = sxM
        data['SxF'][k] = sxF
           
    data
    

           部分数据如下所示:
    在这里插入图片描述

    三、可视化

           下面将对新生命表死亡率进行可视化展示:
           (1)Python环境与数据准备

    import matplotlib.pyplot as plt
    dt = pd.read_excel('LifeTable.xlsx',sheet_name=3)  
    dt
    # 1.CL1(2010-2013):非养老类业务一表(男);
    # 2.CL2(2010-2013):非养老类业务一表(女);
    # 3.CL3(2010-2013):非养老类业务二表(男);
    # 4.CL4(2010-2013):非养老类业务二表(女);
    # 5.CL5(2010-2013):养老类业务表(男);
    # 6.CL6(2010-2013):养老类业务表(女)。
    

           (2)绘制散点图

    plt.figure(figsize=(10,5))
    plt.plot(dt['x'],dt['CL1'],color='red',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'],dt['CL2'],color='blue',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'],dt['CL3'],color='green',linewidth=2.0,linestyle=':')
    plt.plot(dt['x'],dt['CL4'],color='gray',linewidth=2.0,linestyle=':')
    plt.plot(dt['x'],dt['CL5'],color='gold',linewidth=2.0,linestyle='-.')
    plt.plot(dt['x'],dt['CL6'],color='orange',linewidth=2.0,linestyle='-.')
    plt.legend()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
           整体来看,由上图可知,死亡率随着年龄的增加而提高,60岁之前,死亡率变化基本不大,基本在“年龄”轴附近,随后逐渐升高,并且在105岁有个人为的截断,死亡率都变为1。

    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.plot(dt['x'][0:20],dt['CL1'][0:20],color='red',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][0:20],dt['CL2'][0:20],color='blue',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][0:20],dt['CL3'][0:20],color='darkturquoise',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][0:20],dt['CL4'][0:20],color='darkgreen',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][0:20],dt['CL5'][0:20],color='deeppink',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][0:20],dt['CL6'][0:20],color='orange',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.legend()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
           此外,由上图可知,5-6岁有死亡率拐点,,在此拐点之前,死亡率逐渐下降,随后又开始上升,这是因为婴幼儿不仅对疾病抵抗力较差,而且对于各种意外事故的应对和保护能力不足,导致死亡率相对较高。

    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.plot(dt['x'][20:50],dt['CL1'][20:50],color='red',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][20:50],dt['CL2'][20:50],color='blue',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][20:50],dt['CL3'][20:50],color='darkturquoise',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][20:50],dt['CL4'][20:50],color='darkgreen',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][20:50],dt['CL5'][20:50],color='deeppink',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][20:50],dt['CL6'][20:50],color='orange',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.legend()
    plt.show()
    
    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.plot(dt['x'][50:80],dt['CL1'][50:80],color='red',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][50:80],dt['CL2'][50:80],color='blue',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][50:80],dt['CL3'][50:80],color='darkturquoise',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][50:80],dt['CL4'][50:80],color='darkgreen',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][50:80],dt['CL5'][50:80],color='deeppink',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][50:80],dt['CL6'][50:80],color='orange',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.legend()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
           由上两张图可知,在20-70岁区间,CL2的变化趋势值得关注,可能是该时期女性面临生育、女性特有癌症等风险因素,导致死亡率偏高,但还是低于CL1的死亡率,男同胞们更要关心爱护自己的身体健康呀,烟少抽,酒少喝。。。

    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.plot(dt['x'][80:105],dt['CL1'][80:105],color='red',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][80:105],dt['CL2'][80:105],color='blue',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][80:105],dt['CL3'][80:105],color='darkturquoise',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][80:105],dt['CL4'][80:105],color='darkgreen',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][80:105],dt['CL5'][80:105],color='deeppink',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.plot(dt['x'][80:105],dt['CL6'][80:105],color='orange',linewidth=2.0,linestyle='--')
    plt.legend()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
           根据上图,80-104岁区间内,各个群体的死亡率基本上是上升的,基本上是 C L 1 > C L 3 > C L 2 > C L 5 > C L 4 > C L 6 CL_1>CL_3>CL_2>CL_5>CL_4>CL_6 CL1>CL3>CL2>CL5>CL4>CL6,并且死亡率都比较高,可能是因为人随着年龄的增长,健康状况越来越不乐观,各种慢性疾病发病率增高,治疗难度越来越大,导致死亡率随着年龄的增长越来越高。

    参考

    [1] 李秀芳 编著:寿险精算实务实验教程[M],中国财政经济出版社2008年版

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  • 质量单位换算表与质量流量单位换算表.doc
  • 1个大气压=760mmhg=1013.25hPa,所以782mmhg 换算成 hPa 呢就是782/760*1013.25=1042.58hPa 1000hPa 换算成mmHg 是1000/1013.25*760=750.06mmHg 压强单位换算表 牛顿/米2公斤力/米2公斤力/厘米2巴标准大气压毫米...

    1bar=105Pa,一个标准大气压=1.01325*105Pa;1bar=0.98665标准大气压1巴(bar)=100,000帕(Pa)=10牛顿/平方厘米=0.1MPa 是压强的单位,早先气象学中常用毫巴.

    咱们这教材,气压单位一会是hPa,一会是mb,也不说声是什么意思,网上又。

    mb=mbar 毫巴(=百帕) mbar 毫巴(=百帕) hPa 百帕1百帕=1毫巴=3/4毫米水银柱. 参考资料来源:百度百科-气压单位

    换算关系:1、1Pa=1 N/M^2(牛顿每平方米)2、1atm=101325 Pa≈100 KPa 或 101. PSI(磅每平方英寸)。二、气泵、真空泵常用的换算单位:1、1个大气压= 0.1 MPa.

    SI制中压强单位: 1pa=1N/m^2 其他单位: 标准大气压atm,1atm=1.01325*10^5pa 托Torr, 1Torr=133.322pa 工程大气压at, 1at=98.0665kpa 千克力毎平方米kgf/m^2 1kgf/m^.

    你好,气压的计量单位一般有五种:kg/cm2、bar、Kpa、psi、大气压。它们之间的换算关系是:1kg/cm2=0.98bar=98.0665Kpa=14.2Psi1个大气压=1.03327 kg/ cm2 作为.

    这里要注意的是气压有不同的表示标准单位,一般有3~4种。就像表示重量有用公斤的也有用市斤的一样,气压表上也有3~4种标示单位,如kg/cm2,bar,PSI和kpa,它们之.

    压力单位换算关系:1、1达因/平方厘米(dyn/cm2)=0.1帕(Pa)2、1托(Torr)=133.322帕(Pa)3、1毫米汞柱(mmHg)=133.322帕(Pa)4、1毫米水柱(mmH2.

    一般压力单位有;牛顿/平方厘米,千克力/平方厘米,兆帕/平方厘米。 1千克力等于9.8牛顿,1兆帕等于1000千帕的对于用在1平方厘米的压强等于10公斤

    利用不听气压单位的换算关系 782mmhg 换算成 hPa 1000hPa 换算成mmHg 。

    1个大气压=760mmhg=1013.25hPa,所以782mmhg 换算成 hPa 呢就是782/760*1013.25=1042.58hPa 1000hPa 换算成mmHg 是1000/1013.25*760=750.06mmHg

    压强单位换算表 牛顿/米2公斤力/米2公斤力/厘米2巴标准大气压毫米水柱毫米水银柱磅/英寸2(帕斯卡) 4oC0oC (N/m2)(Pa)(kgf/m2)(kgf/cm2)(bar)(atm)(mmH2O) (mmHg).

    320*10-6mbar*L/S等于多少MPA*M3/S

    +3.2*10-11MPA*M3/S

    最好用文字或拼音来翻译一下 比如把1m翻译为1米! 谢谢帮助

    压力还是压强啊? 重量还是质量?压力应该是n 牛 重量单位也应该是n 牛 质量单位是kg 千克 换算关系是1kg=9.8n 压强单位是pa 帕斯卡1pa=1n/1平方米 敬请参考

    P=ρgh 如果ρ=1*10的三次方kg/m g=10n/kg h=1m 那P=10000Pa 但分步计算的.

    初中物理单位换算: 1m=10dm(分米)=100cm(厘米)=10^3mm(毫米)=10^6μm(微米)=10^9nm(纳米) 1m=100cm; 1m2=10^4cm2; 1m3=10^6cm3 1m3 =10^3.

    真空度单位换算表 单位 Pa KPa MPa Psi mmHg in.Hg mmH20 in.H20 mbar bar Torr atm Pa 1 0.001 0.000001 0.00014 0.0075 0.00029 0.10204 0.00401 0.01 0.00001 0..

    PRESS.(Kg/?G)中的Kg/?G 与Kgf/? ,Mpa 是什么样的换算关系?

    千万别混淆,这是两个概念。“1兆帕”是帕(斯卡)的100万倍,即1兆帕=1000000帕的。“帕斯卡”是压强的单位:一平方米的面积上受到的压力是一牛顿时所产生的.

    f=4MPa是多少N/mm?

    原发布者:绝密号文件 Mpa单位换算你咋算的?1Mpa是多大的单位?大约10个大气压。1个大气压约1013百帕,即10^5帕稍多点一个大气压大约是100000帕1M帕就是.

    1标准大气压=1.013*10^5Pa=760mmHg另外还有毫巴的单位,现在很少用了。1毫巴(mbar)等于100帕

    如题 要公式 写的简洁些

    公式:p=F/S p表示压强,单位帕斯卡(简称帕,符号Pa) F表示压力,单位牛顿(N) S表示受力面积,单位平方米 牛顿是力的单位,帕是压力的单位,他们有联系,但.

    工程上很多东西都是简化的 如常说压力的“公斤”,其实严格意义上说应该是“公斤力/平方厘米”,楼主自己好好换算一下,如果重力加速度约等于10 的话 1公斤力/平方.

    1in.WC=多少毫米水柱

    in.WC是英寸水柱(inch water column)的意思,1in.w.c=249Pa。1. 压力在物理学方面指垂直作用在物体表面上的力。压力单位为牛顿。2. 1标准大气压=760mm汞柱=76.

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  • 北京时间 → 太平洋时间 换算表 和太平洋时间 → 北京时间 换算表2018-11-27北京时间→太平洋时间换算表()0:00 (0:00 AM) 北京时间 =8:00 (8:00 AM) 前一天太平洋时间0:30 (0:30 AM) 北京时间 =8:30 (8:30 AM) 前一...

    北京时间 → 太平洋时间 换算表 和太平洋时间 → 北京时间 换算表

    2018-11-27

    北京时间 → 太平洋时间 换算表

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