Как сделать профилегиб своими руками чертежи видео: Профилегиб своими руками – чертежи ручного профилегибочного станка, фото, видео

Как сделать трубогиб профильной трубы – схема и чертежи своими руками

Трубогиб для профильной трубы

Иногда случается, особенно в частных домах или на дачах, что необходимо согнуть профильную трубу своими руками. На первый взгляд кажется, что это невозможно без специального профессионального оборудования. Однако на деле все несколько иначе. И сделать это можно, даже не испортив изделие, как это часто можно увидеть на видео в Сети.

Но для начала разберемся немного в существующих методах гибки, а также в устройстве трубогиба. Это позволит нам лучше понимать то, что собираемся реализовать.

Методы гибки

Существует несколько методов гибки профильных труб своими руками. Один из способов – использование станка, предназначенного для этих целей. Его именуют профилегибом. Но использование такого оборудования сложно назвать работой своими руками, поэтому есть и «ручная» альтернатива —  ручной трубогиб. Такие станки могут быть универсальными: использоваться как для изделий с круглым сечением, так и с профильным. А стоят они недорого. Но нужно быть готовым потрудиться, поскольку такой способ требует хорошей физической подготовки.

Трубогибы и их применение

Трубогиб своими руками

Такие станки позволяют сделать изгиб до 90 градусов. При этом они способны согнуть не только профильную, но и «круглую» трубу. Если вам необходимо в небольшом количестве согнуть изделия малого диаметра, станок можно сделать самостоятельно. При этом качество изгиба будет высоким.

Профессиональные трубогибы используются не только на стройках, но и в водопроводных или отопительных системах, в газовых станциях. Станки могут эффективно использоваться и для рихтовки.

Трубогибы обладают целым рядом достоинств: их легко использовать, они имеют малые размеры и малый вес. Более того, существуют и переносные компактные модели. Они успешно используются в сферах, где нужна мобильность для выполнения подобных задач.

Такие приборы оснащаются гидронасосом с автопоршнем мощностью до 20 т.

Устройство трубогиба

Схема  трубогиба

Стандартный агрегат оборудован гидроцилиндром, планками и двумя трубными упорами. Силовая функция, конечно же, возложена на гидроцилиндр.

Еще схема устройства оснащена нагнетательным устройством, находящимся сзади.

В гидроцилиндр заливается масло, для этого в его верхней части есть пробка. Нижняя планка наворачивается спереди корпуса. Ее прижимает гайка. Верхняя планка закреплена замком и двумя винтами.

Выдвижной шток в устройстве обеспечивает гибочное усилие. Он возвращается в исходную позицию за счет действия пружины, которая имеется в гидроцилиндре.

Планки — сварные изделия, в отверстия которых устанавливаются упоры. Для регулировки устройства по высоте снизу предусмотрены установочные болты.

Цапфа представляет собой упор, помещенный в отверстия планок. При изгибе трубы опираются на ручей, находящийся в середине цапфы.

Делаем трубогиб

Самодельный трубогиб

Для домашних условий трубогиб можно сделать без чертежей и схем. Если же гибка выполняется на промышленном уровне, без специального профессионального оборудования не обойтись. Оно имеет значительно больше возможностей, да и стоить будет намного дороже.

Но мы рассмотрим вариант, если трубогиба своими руками будет достаточно. Его вид зависит от диаметра изделий, которые будут изгибаться. Профильные трубы размером до 20 мм могут быть согнуты, используя бетонную плиту. Однако в ней должны быть отверстия, куда вставляются стальные штыри. Между ними пропускается изделие, а затем гнется на необходимый угол в нужном направлении. Видео такой гибки сейчас часто можно встретить в Интернете.

Если же размер трубы больше 20 мм, тогда следует усложнить устройство. На основание присоединяется 2 ролика с круглым сечением боковой грани. И тут нужно учесть, что диаметр изделия и радиус боковой грани должны совпадать. Дальше помещаем изделие между роликами. Один конец нужно закрепить неподвижно. Другой закрепляется к лебедке. Затем просто включаем лебедку и ждем, пока труба согнется до нужного состояния.

Рекомендация: если требуется плавный изгиб, тогда стоит применить горячий способ. Берем кварцевый песок, засыпаем его внутрь профильной трубы и закрываем концы плашками. Далее просверливаем несколько отверстий у основания изделия, через которые будут выходить газы. Затем помечаем участок для гибки и нагреваем его. После нагрева труба загибается аналогично, как и в случае применения бетонной плиты.

Словом, без дополнительной видео инструкции, чертежей и схем такими простыми способами можно быстро и довольно качественно согнуть изделия своими руками. При этом можно довольно существенно сэкономить, не покупая трубогиб.

Видео: Ручной профилегиб Трубогиб КачОК

Биржа ProСтанки

Добавлено: 28.01.2017 в 12:07
Продолжительность: 01:35

Гибка сварной профильной трубы на ручной профилегибе.

гибка круглой трубы — https://youtu.be/xXBh7n-kG2s

Теги

ручной 
профилегиб, 
ручной 
трубогиб, 
качок, 
гибка 
профильной 
трубы, 
гибка 
сварной 
трубы, 
круглой 
труб 

Комментарии

0

Оставить комментарий

Интересные статьи партнеров

Художник Джошуа Абарбанель создаёт удивительно красивые и точно вырезанные коралловые рифы из дерева

Скульптуры из металла от испанского художника Джорджи Пулариани

Сделай сам: Шкаф с индивидуальными ячейками + DXF

Бесщеточная ленточная и дисковая шлифовальная машина своими руками

Пусконаладка оптоволоконного лазерного станка по металлу XTC-1530H/1500 Raycus в Туле

10 советов по повышению качества металлообработки на станках с ЧПУ

Cкульптуры из металла от корейского мастера Кан Дон Хёна

Stankoff. RU на международной выставке «MAKTEK Eurasia» 2022 в Стамбуле

Токарная обработка с ЧПУ — процессы, операции и оборудование часть 1

Похожее видео

Для отправки комментария необходимы Ваши имя и E-mail адрес.

Мы создали собственное искусство искусственного интеллекта, и вы тоже можете создавайте искусство с помощью машинного обучения.

Искаженные изображения в экспериментах писателя WIRED с использованием искусственного интеллекта для создания произведений искусства. Том Симонит

В последнюю пятницу, когда я ехал в поезде из Сан-Хосе в 15:13, я сгорбился над MacBook, нахмурив брови. В сотнях миль к северу, в дата-центре Google в Орегоне, ожил виртуальный компьютер. Вскоре я уже смотрел на зияющую черноту командной строки Linux — моей новой художественной студии искусственного интеллекта.

Несколько часов гугления, опечаток в командах и бормотания ругательств спустя, я рисовал жуткие портреты.

Меня вполне можно считать «хорошо разбирающимся в компьютерах», но я не программист; Я был исключен из легкого онлайн-курса Codecademy по JavaScript для начинающих. И хотя мне нравится изобразительное искусство, я никогда не проявлял особых способностей к созданию своего собственного. Мое знакомство с искусством искусственного интеллекта было основано на базовом знакомстве с командной строкой и недавней встрече с 19-летним Робби Барратом.

Баррат также не имеет формальной квалификации в области программирования, но он стал опытным художником по искусственному интеллекту и делится кодом и идеями на GitHub. Я решил попробовать их после разговора с Барратом в ходе написания статьи об экспертах-самоучках в области ИИ в декабрьском номере WIRED и узнал, что парижский художественный коллектив Obvious использовал его рецепты и код для создания работы, которая была продана на Christie’s за 432 500 долларов.

Баррат создает искусство, используя искусственные нейронные сети, паутину математики, которая породила недавний бум ИИ, позволив таким проектам, как самоуправляемые автомобили и автоматизированное обнаружение рака. Нейронные сети могут научиться делать полезные или художественные вещи, обрабатывая большие объемы примеров данных, таких как фотографии. Баррат помог мне в исследованиях, а также хорошо заработал для Obvious на Christie’s, поделившись кодом и инструкциями по обучению сетей генерации изображений с изображениями, собранными из гигантской арт-энциклопедии WikiArt.

Обучение нейронных сетей, как известно, требует больших вычислительных ресурсов. Вот почему акции производителя графических чипов Nvidia за последние пять лет выросли более чем в десять раз, а Google начала разрабатывать собственные чипы для машинного обучения. Не имея графического процессора — или лишних 2000 долларов на его приобретение — я использовал 300 долларов кредита, которые Google предлагает новым пользователям своей службы облачных вычислений, чтобы загрузить виртуальный компьютер, который это сделал. Я выбрал один, предварительно сконфигурированный с программным обеспечением для машинного обучения. Поскольку проекту Баррата уже больше года, мне также пришлось установить инструмент машинного обучения под названием Torch, используемый исследователями в таких компаниях, как Facebook и IBM, который с тех пор затмили более новые пакеты.

Сетка портретов, созданная нейросетью, изучившей тысячи картин.

Tom Simonite

Самый популярный

В моем первом эксперименте использовалась нейронная сеть, которую Баррат обучил на тысячах портретов из более чем вековой истории искусства. После того, как вспомогательное программное обеспечение заработало, я смог ввести несколько десятков символов и выдать сетки странных портретов — некоторые из них были похожи на тот, который Obvious продал почти за полмиллиона долларов. Сети Баррата изначально создают только небольшие изображения. Я попытался увеличить один из своих портретов с помощью сервиса на основе машинного обучения под названием Let’s Enhance, который, по словам Баррата, один из сотрудников Obvious сказал ему, что он используется как часть рабочего процесса.

Попытка увеличить портрет привела к дополнительным искажениям.

Tom Simonite

Затем я покопался в документации, чтобы посмотреть, какие еще трюки может делать обученный портретный генератор Баррата. Я сделал изображения в верхней части этой статьи, попросив их сделать изображения большего размера. Скопления искаженных голов и фигур — результат работы нейронной сети, которая научилась создавать структуры определенного размера, пытаясь заполнить пространство больше, чем было обучено.

Воодушевленный, я перешел к обучению собственных нейронных сетей, генерирующих изображения, снова используя инструкции Баррата. «Скребок», который он разработал для извлечения изображений из WikiArt, можно использовать для сбора изображений в разных стилях и жанрах, таких как городские пейзажи или пуантилизм. У Баррата были покрытые портреты, обнаженные тела и пейзажи. Я погрузился в морское искусство и использовал скрипт, чтобы собрать чуть более 2000 изображений. Затем я удвоил свою добычу с помощью инструмента для редактирования изображений, чтобы создать зеркальные копии этих изображений. Этот трюк работает из-за недостатка нейронных сетей: они изначально не воспринимают визуальное сходство, которое очевидно для людей, например, две фотографии являются зеркальными отображениями.

Некоторые результаты обучения нейронной сети с морскими пейзажами.

Tom Simonite

Самый популярный

Обучение сети дало мне новую оценку ворчаниям, которые я слышал в ходе репортажей о машинном обучении. Во-первых, в поиске правильных настроек для получения хороших результатов для конкретной сети в заданном наборе данных есть элементы удачи и мастерства — это одна из причин, по которой Google пытается автоматизировать этот процесс. Я приступил к методу проб и ошибок, аналогичному, но гораздо менее информированному, чем те, о которых мне рассказали Баррат и художник по искусственному интеллекту Марио Клингеманн, обучая сети снова и снова с небольшими различиями и пытаясь двигаться к наиболее многообещающим результатам.

Имея доступ только к одному графическому чипу Nvidia, обучение нейронных сетей каждый раз занимало часы. Это напомнило мне, почему технологические компании тратят значительные средства на оборудование, чтобы ускорить эксперименты своих команд, и разрабатывают собственные чипы ИИ. Один проект Facebook, который обучал алгоритмы распознавания изображений на миллиардах фотографий Instagram, занимал 336 графических процессоров в течение более трех недель.

Мои эксперименты длились всего несколько дней. Но после нескольких ошибок, которые «рисовали» только пятнистые глюки, я обучил сети, которые могли создавать узнаваемые океаны и даже призрачные парусные корабли. Почувствовав, что я близок к тому, чтобы сделать их еще лучше, я включил марафонскую тренировку и случайно вывел из строя свою виртуальную студию.

В ожидании завершения обучения моей следующей величайшей нейронной сети я обнаружил на GitHub страницу художника Алекса Шампандара, предлагающую код для использования машинного обучения для масштабирования изображений. Пытаясь заставить его работать, я сломал часть программной инфраструктуры, необходимой для поддержки графического процессора моей виртуальной машины. С приближением моего дедлайна не было времени переустанавливать все с нуля.

Когда я разговаривал с Барратом, он воодушевлял меня по поводу моего лоскутного художественного проекта, говоря, что он надеется, что его код и учебник смогут помочь в таком исследовании. «Моя цель состояла в том, чтобы люди использовали его, как вы, чтобы поиграть, а затем, возможно, продолжили бы и сделали что-то еще», — сказал он. Он добавил, что ему нравятся странные сборки, созданные путем выталкивания его портретной сети из зоны комфорта, чего он сам не пробовал. «Вы должны продать их за 400 000 долларов», — пошутил он.

Другие замечательные истории WIRED

• Это химическое вещество настолько горячо, что убивает нервные окончания. Хороший!
• Итак, вы думаете об удалении своих твитов. Тебе следует?
• План «Радуйся, Мария» перезапустить взломанную электросеть США
• Существует ли Latinx Twitter?
• Мой папа говорит, что он «целевой человек». Может быть, мы все
• Ищете больше? Подпишитесь на нашу ежедневную рассылку новостей и никогда не пропустите наши самые свежие и лучшие истории

Том Симонайт — старший редактор, который редактирует освещение бизнеса WIRED. Ранее он занимался искусственным интеллектом и однажды обучил искусственную нейронную сеть генерировать морские пейзажи. Симонит ранее была главой бюро в Сан-Франциско в 9 лет.0098 MIT Technology Review , а также написал и отредактировал обзор технологий в журнале New Scientist в Лондоне. Он… Читать дальше

Темыискусственный интеллектмашинное обучение

Еще от WIRED

Экономия запасов средств индивидуальной защиты — призыв к идеям | Инфекционные болезни | JAMA

Экономия запасов средств индивидуальной защиты — призыв к идеям | Инфекционные болезни | ДЖАМА | Сеть ДЖАМА

[Перейти к навигации]

• Академическая медицина
• Кислотно-основное, электролиты, жидкости
• Аллергия и клиническая иммунология
• Анестезиология
• Антикоагулянт
• Искусство и изображения в психиатрии
• Кровотечение и переливание
• Кардиология
• Уход за тяжелобольным пациентом
• Проблемы клинической электрокардиографии
• Клиническая задача
• Поддержка принятия клинических решений
• Клинические последствия базовой нейронауки
• Клиническая фармация и фармакология
• Дополнительная и альтернативная медицина
• Заявления о консенсусе
• Коронавирус (COVID-19)
• Медицина интенсивной терапии
• Культурная компетенция
• Стоматология
• Дерматология
• Диабет и эндокринология
• Интерпретация диагностического теста
• Разнообразие, равенство и инклюзивность
• Разработка лекарств
• Электронные медицинские карты
• Скорая помощь
• Конец жизни
• Гигиена окружающей среды
• Этика
• Пластическая хирургия лица
• Гастроэнтерология и гепатология
• Генетика и геномика
• Геномика и точное здоровье
• Гериатрия
• Глобальное здравоохранение
• Руководство по статистике и методам
• Рекомендации
• Заболевания волос
• Модели медицинского обслуживания
• Экономика здравоохранения, страхование, оплата
• Качество медицинской помощи
• Реформа здравоохранения
• Медицинская безопасность
• Медицинские работники
• Различия в состоянии здоровья
• Несправедливость в отношении здоровья
• Информатика здравоохранения
• Политика здравоохранения
• Гематология
• История медицины
• Гуманитарные науки
• Гипертония
• Изображения в неврологии
• Наука внедрения
• Инфекционные болезни
• Инновации в оказании медицинской помощи
• JAMA Инфографика
• Право и медицина
• Ведущее изменение
• Меньше значит больше
• ЛГБТК-медицина
• Образ жизни
• Медицинский код
• Медицинские приборы и оборудование
• Медицинское образование
• Медицинское образование и обучение
• Медицинские журналы и публикации
• Меланома
• Мобильное здравоохранение и телемедицина
• Нарративная медицина
• Нефрология
• Неврология
• Неврология и психиатрия
• Примечательные примечания
• Сестринское дело
• Питание
• Питание, Ожирение, Упражнения
• Ожирение
• Акушерство и гинекология
• Гигиена труда
• Онкология
• Офтальмологические изображения
• Офтальмология
• Ортопедия
• Отоларингология
• Лекарство от боли
• Патология и лабораторная медицина
• Уход за пациентами
• Информация для пациентов
• Педиатрия
• Повышение производительности
• Показатели эффективности
• Периоперационный уход и консультация
• Фармакоэкономика
• Фармакоэпидемиология
• Фармакогенетика
• Фармация и клиническая фармакология
• Физическая медицина и реабилитация
• Физиотерапия
• Руководство врача
• Поэзия
• Здоровье населения
• Профилактическая медицина
• Профессиональное благополучие
• Профессионализм
• Психиатрия и поведенческое здоровье
• Общественное здравоохранение
• Легочная медицина
• Радиология
• Регулирующие органы
• Исследования, методы, статистика
• Реанимация
• Ревматология
• Управление рисками
• Научные открытия и будущее медицины
• Совместное принятие решений и общение
• Медицина сна
• Спортивная медицина
• Трансплантация стволовых клеток
• Наркомания и наркология
• Хирургия
• Хирургические инновации
• Хирургические жемчужины
• Обучаемый момент
• Технологии и финансы
• Искусство JAMA
• Искусство и медицина
• Рациональное клиническое обследование
• Табак и электронные сигареты
• Токсикология
• Травмы и травмы
• Приверженность лечению
• УЗИ
• Урология
• Руководство пользователя по медицинской литературе
• Вакцинация
• Венозная тромбоэмболия
• Здоровье ветеранов
• Насилие
• Женское здоровье
• Рабочий процесс и процесс
• Уход за ранами, инфекция, заживление

Сохранить настройки

Политика конфиденциальности | Условия использования

Эта проблема

Просмотр показателей

• Скачать PDF

• Поделиться

  Твиттер
  Фейсбук
  Эл. адрес
  LinkedIn

• Процитировать это
• Разрешения

Редакция

20 марта 2020 г.

Говард Баухнер, MD ¹ ; Фил Б. Фонтанароса, доктор медицины, MBA ¹ ; Эдвард Х. Ливингстон, MD ¹

Информация об авторах Информация о статье

• ¹ Д-р Баухнер — главный редактор, д-р Фонтанароса — ответственный редактор, д-р Ливингстон — заместитель редактора, JAMA

ДЖАМА. 2020;323(19):1911. дои: 10.1001/jama.2020.4770

Редакторы JAMA признают проблемы, опасения и разочарование по поводу нехватки средств индивидуальной защиты (СИЗ), которые влияют на уход за пациентами и безопасность медицинских работников в США и во всем мире.