Класифікація свердл: Сверло, что мы знаем о нем? Классификация сверл. Назначение сверл

Содержание

Сверло, что мы знаем о нем? Классификация сверл. Назначение сверл

С развитием современных технологий производства, а особенно в связи с широким применением токарных станков, одним из самых универсальных инструментов стало сверло. За несколько тысячелетий оно превратилось из деревянного стержня, который приводился в движение руками, тетивой лука или коловоротом (кстати, последний появился еще в древнем Египте), в привычный инструмент для сверления отверстий во всевозможных материалах – от дерева и пластика до чугуна, стали, бетона и стекла.

Если в начале ХХ века практически все сверла изготавливались из инструментальной стали и сфера их применения определялась в основном углом заточки рабочего наконечника, то со временем для их изготовления стали применять специальные тугоплавкие вставки из твердых металлов, алмазное покрытие, нитрид титана, карбид вольфрама, добавки кобальта, а также твердосплавные стали. Несмотря на разнообразие видов самыми универсальными и сегодня остаются спиральные сверла. Их с одинаковым успехом применяют в заводских цехах и домашних мастерских.

Как правило, это цилиндрический стержень с винтообразной канавкой с острой кромкой. Его вершина имеет заточенные режущие кромки, которые при вращении врезаются в обрабатываемый материал, боковые заточенные кромки формируют боковую поверхность отверстия, а канавки отводят стружку из зоны обработки.

С ростом мощностей станочного парка и ручного электроинструмента претерпели изменения и хвостовики сверл. Круглые хвостовики проскальзывали в трехкулачковых патронах дрелей и электрических перфораторов, поэтому появились сверла с хвостовиками специальной формы. Для работы с ними используются специальные патроны, позволяющие быстро и без больших усилий крепить сверло в токарном станке или перфораторе.

Сверло — это режущий инструмент, с вращательным движением резания и осевым движением подачи, предназначенный для выполнения отверстий в сплошном слое материала. Свёрла могут также применяться для рассверливания, то есть увеличения уже имеющихся, предварительно просверленных отверстий, и засверливания, то есть получения несквозных углублений.

Элементы спирального сверла

Спиральное сверло представляет собой цилиндрический стержень, рабочая часть которого снабжена двумя винтовыми спиральными канавками, предназначенными для отвода стружки и образования режущих элементов.

Рабочая часть
- Режущая часть имеет две главные режущие кромки, образованные пересечением передних винтовых поверхностей канавок, по которым сходит стружка, с задними поверхностями, а также поперечную режущую кромку (перемычку), образованную пересечением задних поверхностей.
- Направляющая часть имеет две вспомогательные режущие кромки, образованные пересечением передних поверхностей с поверхностью ленточки (узкая полоска на цилиндрической поверхности сверла, расположенная вдоль винтовой канавки и обеспечивающая направление сверла при резании, а также уменьшение трения боковой поверхности о стенки отверстия).
Хвостовик — для закрепления сверла на станке или в ручном инструменте.
- Поводок для передачи крутящего момента сверлу или лапка для выбивания сверла из конусного гнезда.
Шейка, обеспечивающая выход круга при шлифовании рабочей части сверла.

Углы сверла

Угол при вершине сверла (угол между режущими кромками) выбирается в зависимости от обрабатываемого материала и составляет:

для сверления мягких металлов | 80…90°;
для сверления стали и чугуна средней твердости | 116…118°;
для сверления очень твердых металлов, кирпича, бетона, камня | 130…140°.

Классификация сверл

По конструкции рабочей части бывают:
- Спиральные (винтовые) — это самые распространённые свёрла, с диаметром сверла от 0,1 до 80 мм и длиной рабочей части до 275 мм. Они широко применяются для сверления различных материалов.
- Плоские (перовые) — используются при сверлении отверстий больших диаметров и глубин. Режущая часть имеет вид пластины (лопатки), которая крепится в державке или борштанге или выполняется заодно с хвостовиком.
- Для глубокого сверления (L ? 5D) — удлинённые винтовые свёрла с двумя винтовыми каналами для внутреннего подвода охлаждающей жидкости. Винтовые каналы проходят через тело сверла или через трубки, впаянные в канавки, профрезерованные на спинке сверла.
- Одностороннего резания — применяются для выполнения точных отверстий за счёт наличия направляющей (опорной) поверхности (режущие кромки расположены по одну сторону от оси сверла).
- Кольцевые — пустотелые свёрла, превращающие в стружку только узкую кольцевую часть материала.
- Центровочные — применяют для сверления центровых отверстий в деталях
По конструкции хвостовой части бывают:
- Цилиндрические.
- Конические.
- Четырехгранные.
- Шестигранные.
- Трехгранные.
- SDS.
По способу изготовления бывают:

Цельные — спиральные свёрла из быстрорежущей стали марок Р9, Р18, Р9К15 диаметром до 8 мм, либо из твёрдого сплава диаметром до 6 мм.
Сварные — спиральные свёрла диаметром более 8 мм изготовляют сварными (хвостовую часть из углеродистой, а рабочую часть из быстрорежущей стали).
Оснащённые твёрдосплавными пластинками — бывают с прямыми, косыми и винтовыми канавками (в том числе с ?=60° для глубокого сверления). Более эффективны при обработке хрупких материалов.

По назначению

По форме обрабатываемых отверстий бывают:
- Цилиндрические.
- Конические.
- Ступенчатые.
- Квадратные.
По обрабатываемому материалу бывают:
- Универсальные.
- Для обработки металлов и сплавов.
- Для обработки бетона, кирпича, камня — имеет наконечник из твёрдого сплава, предназначенный для бурения твёрдых материалов (кирпич, бетон) с ударно-вращательным сверлением. Свёрла, предназначенные для обычной дрели, имеют цилиндрический хвостовик. Хвостовик бура для перфораторов имеет различную конфигурацию: цилиндрический хвостовик, SDS-plus, SDS-top, SDS-max и т. д.
- Для обработки стекла, керамики.
- Для обработки дерева.
Покрытие сверл
- Чёрная оксидная плёнка это недорогое покрытие. Такая пленка обеспечивает термостойкость и защиту от коррозии. Сверла с таким покрытием служат дольше, чем обычные сверла.
- Нитрид титана (TiN) это очень твердый керамический материал, использование которого в качестве покрытия для спиральных сверл увеличивает срок службы сверла в три и более раза. Сверло с таким покрытием не подлежит заточке, поскольку новая кромка уже не будет содержать покрытие, и не будет иметь соответствующих преимуществ.
- Титано-алюминиевый нитрид (TiAlN). Это покрытие также широко используется. Считается лучшим, чем (TiN) и увеличивает срок службы инструмента в пять и более раз.
- Титановый карбонитрид (TiCN) это еще одно покрытие которое считается лучшим, чем (TiN).
- Сверла с алмазным покрытием используются для сверления керамической плитки, камня и других очень твердых материалов. При таком сверлении выделяется большое количество тепла и сверла с алмазным покрытием нужно часто охлаждать водой, чтобы избежать поломки сверла, либо порчи объекта обработки.
- Нитрид циркония также применяется для покрытия головок некоторых сверл.

Некоторые виды сверл:

A — для обработки металла;
B — для обработки дерева;
C — для обработки бетона;
D — перовое сверло для обработки дерева;
E — многоцелевое сверло;
F — для быстрого засверливания по металлу;
G — универсальное сверло для обработки металла, дерева или пластика.

Хвостовые части:

1, 2 — цилиндрические;
3 — SDS-plus;
4 — шестигранник;
5 — четырёхгранник;
6 — трёхгранник;
7 — шестигранник 1/4”.

Электронный научный архив УрФУ: Конференции, семинары

Browse

Subscribe to this collection to receive daily e-mail notification of new additions

Collection’s Items (Sorted by Submit Date in Descending order): 1 to 20 of 1673

next >

Submit Date	Title	Author(s)
6-Sep-2022	Репрезентация русско-французского альянса в российской пропаганде периода Первой мировой войны	Поршнева, О. С.; Porshneva, O.
6-Sep-2022	Высочайшие встречи Николая II с Феликсом Фором (1897) и Эмилем Лубе (1902) в фокусе петербургской прессы	Лиманова, С. А.; Limanova, S.
6-Sep-2022	Изучая потенциального союзника? Русская армия в донесениях французских военных представителей в 1870-е гг.	Бодров, А. В.; Bodrov, A.
6-Sep-2022	Русская армия в донесениях французского военного атташе Л.-Э. Мулена (1891–1905)	Юдин, С. С.; Yudin, S.
6-Sep-2022	Франко-русский союз в системе европейских отношений конца XIX — начала XX в.	Романова, Е. В.; Romanova, E.
6-Sep-2022	От русско-французского альянса начала 90-х гг. XIX в. к советско-французскому договору 10 декабря 1944 г.	Остапенко, А. И.; Ostapenko, A.
6-Sep-2022	К вопросу о преемственности политики Франции по отношению к России в 1890–1930-е гг.	Галкина, Ю. М.; Galkina, Yu.
6-Sep-2022	Россия в планах Наполеона: к истории франко-русского альянса XIX в.	Земцов, В. Н.; Zemtsov, V.
6-Sep-2022	Сведения об авторах	—
6-Sep-2022	«В моем лице Вы имеете убежденного сторонника франко-советского сближения»: Шарль Альфан, посол Франции в Советском Союзе (1933–1936 г.)	Вершинин, А. А.; Vershinin, A.
6-Sep-2022	Творчество французских писателей на страницах советских литературных журналов в 1930-е гг.	Платонова, Т. В.; Platonova, T.
6-Sep-2022	Предисловие	Галкина, Ю. М.; Вершинин, А. А.; Беспалова, К. А.
6-Sep-2022	Наблюдение Sûreté Générale за деятельностью «Союза русских рабочих Франции» и «Союза советских граждан во Франции» в 1925–1929 гг.	Беспалова, К. А.; Bespalova, K.
6-Sep-2022	Французская военная миссия в Сибири и проблема военного командования в конце 1918 — начале 1919 гг.	Феськова, Е. П.; Feskova, E.
6-Sep-2022	Русские моряки на юге Франции в первой трети XX в.: люди, механизмы, институты, сообщества	Рудковская, М. М.; Rudkovskaya, M.
6-Sep-2022	Французская военная миссия в Казани и Самаре и Волжский фронт (лето 1918 г.)	Паоли, М.; Попова, О. О.; Paoli, M.; Popova, O.
6-Sep-2022	Политическая среда Франции в советской печати (1924–1935 гг.)	Каменская, Е. В.; Kamenskaya, E.
6-Sep-2022	Резной камень в русско-французских взаимоотношениях: история явления в двух картах	Будрина, Л. А.; Budrina, L.
6-Sep-2022	«Action française» против франко-русского и франко-советского союза: взгляд Жака Бенвиля	Молодяков, В. Э.; Molodiakov, V.
6-Sep-2022	Франция как «значимый Другой» в политических дискурсах антибольшевистских сил на востоке России в период Гражданской войны (1918–1919 гг.)	Конев, К. А.; Konev, K.

Collection’s Items (Sorted by Submit Date in Descending order): 1 to 20 of 1673

next >

Discover

Author

16
Мазур, Л. Н.
14
Поршнева, О. С.
12
Камынин, В. Д.
10
Сафронова, А. М.
10
Черноухов, Э. А.
8
Килин, А. П.
7
Бакшаев, А. А.
7
Козлов, А. С.
7
Цеменкова, С. И.
7
Шаманаев, А. В.
.
next >

Subject

32
ДОКУМЕНТ
30
УРАЛ
28
АРХИВ
19
ЕКАТЕРИНБУРГ
17
ДЕЛОПРОИЗВОДСТВО
17
ДОКУМЕНТОВЕДЕНИЕ
17
ИСТОРИЧЕСКИЙ ИСТОЧНИК
16
СССР
15
ИСТОЧНИКОВЕДЕНИЕ
15
РОССИЯ
.
next >

Date issued

320
2020 — 2022
847
2010 — 2019
329
2000 — 2009
177
1995 — 1999

Удостоверяющий центр

Регионы

roskazna.ru
Алтайский край
Амурская область
Архангельская область и Ненецкий автономный округ
Астраханская область
Белгородская область
Брянская область
Владимирская область
Волгоградская область
Вологодская область
Воронежская область
Еврейская автономная область
Забайкальский край
Ивановская область
Иркутская область
Кабардино-Балкарская Республика
Калининградская область
Калужская область
Камчатский край
Карачаево-Черкесская Республика
Кемеровская область – Кузбасс
Кировская область
Костромская область
Краснодарский край
Красноярский край
Курганская область
Курская область
Ленинградская область
Липецкая область
Магаданская область
Межрегиональное бухгалтерское УФК
Межрегиональное контрольно-ревизионное УФК
Межрегиональное операционное УФК
Межрегиональное УФК в сфере управления ликвидностью
Москва
Московская область
Мурманская область
Нижегородская область
Новгородская область
Новосибирская область
Омская область
Оренбургская область
Орловская область
Пензенская область
Пермский край
Приморский край
Псковская область
Республика Адыгея
Республика Алтай
Республика Башкортостан
Республика Бурятия
Республика Дагестан
Республика Ингушетия
Республика Калмыкия
Республика Карелия
Республика Коми
Республика Крым
Республика Марий Эл
Республика Мордовия
Республика Саха (Якутия)
Республика Северная Осетия-Алания
Республика Татарстан
Республика Тыва
Республика Удмуртия
Республика Хакасия
Ростовская область
Рязанская область
Самарская область
Санкт-Петербург
Саратовская область
Сахалинская область
Свердловская область
Севастополь
Смоленская область
Ставропольский край
Тамбовская область
Тверская область
Томская область
Тульская область
Тюменская область
Ульяновская область
Хабаровский край
Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
Центр по обеспечению деятельности Казначейства России
Челябинская область
Чеченская Республика
Чувашская Республика
Чукотский автономный округ
Ямало-Ненецкий автономный округ
Ярославская область

Размер шрифта AA

УФК по Свердловской области

официальный сайт

Предыдущая версия сайта

например,

О Казначействе

Новости и сообщения

Исполнение бюджетов

Финансовые операции

Иная деятельность

Прием обращений

Расширенный поиск

Федеральное казначейство

официальный сайт Казначейства России
www. roskazna.ru

Удостоверяющий центр
ГИС ГМП
ГАС «Управление»
ЕИС в сфере закупок (zakupki.gov.ru)
ИАС ФК
Официальный сайт ГМУ (bus.gov.ru)
Электронный бюджет
СУФД-онлайн
Электронный документооборот
Документы

Федеральное казначейство в соответствии с частью 1 статьи 15 Федерального закона от 06. 04.2011 № 63–ФЗ «Об электронной подписи» является аккредитованным удостоверяющим центром и осуществляет функцию по выдаче сертификатов ключей проверки электронных подписей (далее – сертификаты) на основании пункта 5.18 (2) Положения о Федеральном казначействе, утвержденного постановлением Правительства Российской Федерации от 01.12.2004 № 703, и в соответствии с Порядком реализации Федеральным казначейством функций аккредитованного удостоверяющего центра и исполнения его обязанностей, утвержденным приказом Федерального казначейства от 15.06.2021 № 21н.

Удостоверяющий центр Федерального казначейства обеспечивает сертификатами лиц, замещающих государственные должности Российской Федерации, государственные должности субъектов Российской Федерации, должностных лиц государственных органов, органов местного самоуправления, их подведомственных учреждений, работников коммерческих организаций, которым предоставляются средства из бюджетов бюджетной системы Российской Федерации, подлежащие казначейскому сопровождению, некоммерческих организаций (государственные корпорации, государственные компании, государственные учреждения, муниципальные учреждения).

Функции удостоверяющего центра Федерального казначейства выполняются в территориальных органах Федерального казначейства отделами режима секретности и безопасности информации, а также отделами, созданными для осуществления функций территориальных органов Федерального казначейства на соответствующей территории.

Страница не найдена

Управление Россельхознадзора по Свердловской области → Для граждан → Публикации

Поиск по сайту:

Карта сайта:

Главное
- Об Управлении
  - Учредительные документы
  - Руководство
  - Структура Управления
  - Опрос «Оценка деятельности Управления»
- Реформа КНД
  - Нормативные правовые акты
  - Паспорта программы
  - Ведомственный паспорт
  - Правовые акты Россельхознадзора
  - Публичные мероприятия
  - Методические указания
  - Обратная связь
- Противодействие коррупции
- Сервисы
- О сайте
- ГосУслуги
  - Принятие решения о ввозе подкарантинной продукции из иностранных государств или групп иностранных государств
  - Выдача фитосанитарных сертификатов, выдача реэкспортных фитосанитарных сертификатов и (или) выдача карантинных сертификатов
  - Выдача документа, который подтверждает, что лекарственный препарат допущен к обращению в РФ
  - Периодическое подтверждение соответствия лицензиата лицензионным требованиям при производстве
  - Выдача разрешений на ввоз, вывоз, а также транзит по территории РФ продукции, лекарственных средств, кормов и кормовых добавок
  - Лицензирование деятельности по карантинному фитосанитарному обеззараживанию
- Новости и события
  - Видеоматериалы
  - Лента новостей
  - Пресса о нас
  - Электронная ветеринарная сертификация. Лицензирование. Бланки заявлений
  - Государственный земельный надзор
  - Проверочные листы для самообследования (чек-листы)
  - Ввод извещений о доставке подкарантинной продукции, заявлений на выдачу карантинных сертификатов
  - Публичные обсуждения
  - Программы профилактики нарушений обязательных требований
  - Бланк заявления о согласовании маршрута перевозки животного
  - Важно!
  - Обращение с животными
  - АЧС
  - Федеральная государственная информационная система «Сатурн»
  - Перечни объектов федерального государственного контроля (надзора)
  - Выдача фитосанитарных сертификатов, выдача реэкспортных фитосанитарных сертификатов и (или) выдача карантинных сертификатов
  - Федеральная государственная информационная система «Зерно»
  - Экспорт зерна в Китай
- Таможенный союз
  - Нормативная база
  - Ветеринария
  - Карантин растений
  - Контроль качества зерна
- Обратная связь
Деятельность
- Государственный ветеринарный надзор
  - Об отделе
  - Новости
  - Отчеты
  - Публикации
  - Регистрация и лицензирование
  - Проверочные листы
  - Информация об объектах государственного надзора в сфере обращения лекарственных препаратов для ветеринарного применения
  - Аттестация специалистов в области ветеринарии
  - Госуслуги
- Аттестация экспертов
- Профилактические мероприятия
- Государственные услуги
- Регистрация и лицензирование
- Ветеринарный надзор на госгранице
  - Об отделе
  - Пункты пропуска
  - Маршруты перевозки при ввозе/вывозе животных
  - Новости
  - Отчеты
  - Публикации
  - Регистрация и лицензирование
  - Таможенный союз
- Карантинный фитосанитарный контроль
  - Формы (бланки) документов
  - Фитосанитарные контрольные посты
  - Об отделе
  - Новости
  - Отчеты
  - Публикации
  - Таможенный союз
  - Порядок оформления сертификатов
  - Проверочные листы
  - Карантинные фитосанитарные зоны
  - Полезная информация
  - Реестр подкарантинных объектов, на которых используются технологии, обеспечивающие лишение карантинных объектов жизнеспособности
  - Видеопедия. КВО
  - Лицензирование деятельности по карантинному фитосанитарному обеззараживанию
  - Реестр выданных лицензий по карантинному фитосанитарному обеззараживанию
  - Список владельцев маркировочных знаков для маркировки древесных упаковочных и крепежных материалов при их вывозе из РФ
  - План проведения мониторинга карантинного фитосанитарного состояния территории Свердловской области
  - Информационные листы по карантинным вредным организмам
  - Выдача фитосанитарных сертификатов, выдача реэкспортных фитосанитарных сертификатов и (или) выдача карантинных сертификатов
  - Экспорт зерна в Китай
- Государственный земельный надзор
  - Об отделе
  - Результаты административных обследований
  - Новости
  - Отчеты
  - Публикации
- Семенной контроль
  - Об отделе
  - Перчень документов о качестве семян сельскохозяйственных растений
  - Новости
  - Отчеты
  - Публикации
- Контроль качества зерна
  - Об отделе
  - Таможенный союз
  - Федеральная государственная информационная система прослеживаемости зерна и продуктов переработки зерна
  - Новости
  - Отчеты
  - Публикации
Для граждан
- Отчеты
- Нормативные правовые акты
- План контрольных (надзорных) мероприятий
  - Приказы по внесению изменений в план проверок
- В помощь предпринимателям
- Порядок оказания юридической помощи населению
- Перечни объектов федерального государственного контроля (надзора)
- Досудебное обжалование
- Общественный совет
- Открытые данные
Госслужба
- Конкурсы на замещаемые должности
  - Формы документов для заполнения
  - Информация о конкурсах на замещения вакантных должностей и по формированию кадрового резерва
  - Сведения о вакантных должностях
  - Победители конкурса
  - Объявления о проведении открытого конкурса
  - Методика проведения конкурса
- Закупки
Электронная приемная
- Электронная приемная

Бюджетная классификация

Сроки проведения	Класс соревнований	Вид спорта
06 — 08 августа 2022 года	Чемпионат России	Легкая атлетика (Спорт ЛИН)
05 — 07 июля 2022 года	Кубок России	Велоспорт-шоссе (Спорт ЛИН)
07 — 13 июня 2022 года	Первенство России Чемпионат России	Пауэрлифтинг (Спорт ЛИН)
23 — 29 мая 2022 года	Первенство России Чемпионат России	Баскетбол (ЛИН)
16 — 20 мая 2022 года	Первенство России Чемпионат России	Велоспорт-шоссе (Спорт ЛИН)
24 — 30 апреля 2022 года	Чемпионат России	Пауэрлифтинг (ПОДА)
17 — 25 апреля 2022 года	Всероссийские соревнования	Пауэрлифтинг (Спорт ЛИН)
23 — 30 января 2022 года	Кубок России	Пауэрлифтинг (Спорт ЛИН)
11 — 14 октября 2021 года	Первенство России Чемпионат России	Баскетбол (ЛИН)
22 — 26 марта 2021 года	Первенство России Чемпионат России	Горнолыжный спорт (Спорт ЛИН)
03 — 08 марта 2021 года	Чемпионат России	Пауэрлифтинг (ПОДА)
10 — 12 августа 2019 года	Чемпионат России	Легкая атлетика (Спорт ЛИН)
09 — 11 августа 2019 года	Чемпионат Европы	Легкая атлетика (Спорт ЛИН)
06 — 09 августа 2019 года	Первенство России Чемпионат России	Пауэрлифтинг (Спорт ЛИН)
15 — 19 мая 2019 года	Первенство России Чемпионат России	Велоспорт-шоссе (Спорт ЛИН)
20 — 23 марта 2019 года	Первенство России Чемпионат России	Горнолыжный спорт (Спорт ЛИН)
01 — 07 октября 2018 года	Первенство России Чемпионат России	Дартс (ПОДА)
04 — 05 августа 2018 года	Чемпионат России	Легкая атлетика (Спорт ЛИН)
03 — 05 августа 2018 года	Первенство России Чемпионат России	Пауэрлифтинг (Спорт ЛИН)
15 — 19 мая 2018 года	Чемпионат России	Велоспорт-шоссе (Спорт ЛИН)

Следующие пункты выделяют двенадцать основных типов сверлильных станков, широко используемых в промышленности. К ним относятся: 1. Переносной сверлильный станок 2. Чувствительный сверлильный станок 3. Вертикальный или колонный сверлильный станок 4. Вертикальный или колонный сверлильный станок 5. Многорядный сверлильный станок 6. Многошпиндельный сверлильный станок 7. Вертикальный сверлильный станок револьверного типа 8. Автоматический сверлильный станок Машина и некоторые другие.

Это небольшой компактный сверлильный станок, используемый в основном для операций сверления, которые можно выполнять на обычном сверлильном станке. Самый обновленный образец этого класса — ручная дрель. Он оснащен небольшим электродвигателем, который дает мощность во время работы и определяется максимальной производительностью бурения.

Это легкая, простая настольная машина для легких работ. Обычно он снабжен фрикционным приводом, чтобы обеспечить бесконечное передаточное число. Лошадиная сила небольшая. 800 до 9000 об/мин типичный диапазон этого станка с максимальным диаметром сверления 12,5 мм. Основными компонентами этой машины являются шпиндель, колонна, стол и основание.

Машины этого типа обычно имеют ручную подачу и работают по принципу реечной передачи. Буровая головка уравновешивается и подается через систему ручного рычага. Такое расположение позволяет оператору подавать силу, действующую на сверло, и, следовательно, термин «чувствительный».

Они аналогичны чувствительным сверлильным станкам, за исключением того, что они имеют механический механизм подачи для вращения сверла и предназначены для более тяжелой работы. Как правило, эти машины имеют колонну коробчатого типа, которая является более жесткой и, следовательно, приспособлена для более тяжелых работ. Столу можно придать точное движение с помощью ходового винта и системы градуированных втулок.

Имеет несколько скоростей шпинделя, предлагаемых в нескольких диапазонах скоростей от 75 до 3500 об/мин. Муфта подачи управляется автоматически, так что шпиндель отключается, когда он достигает верхнего и нижнего пределов хода.

Также имеет свободное включение метчиков через муфту и механизм быстрого реверса для извлечения. Такая машина идеально подходит для малых и больших магазинов. Размер работы, которую можно разместить, ограничен расстоянием между шпинделем и колонной.

Это самый большой и универсальный из сверлильных станков, который очень хорошо подходит для сверления большого количества отверстий. Это одношпиндельный станок, предназначенный для выполнения больших и тяжелых работ или работ, которые выходят за рамки возможностей небольших сверлильных станков. Он состоит из вертикальной колонны с радиальным плечом, которое может поворачиваться по дуге на 180° и более.

На радиальном рычаге с механическим приводом для вертикального перемещения находится буровая головка с независимым приводом, оснащенная механической подачей. Буровую головку можно перемещать вдоль рукояти вручную или с помощью зубчатой передачи и реечной передачи. Чтобы просверлить отверстие, следуют следующей процедуре.

Рука поднимается или опускается по мере необходимости, сверлильная головка устанавливается и фиксируется на руке, рука фиксируется в этом положении, регулируются скорость вращения шпинделя и подача, а также устанавливается глубина. Сверло будет подавать вниз и вернется, когда будет достигнута необходимая глубина. Затем рычаг и колонну можно разблокировать, а буровую головку переместить в новое положение, не мешая работе.

Универсальные радиальные сверла позволяют радиальному рычагу вращаться вокруг горизонтальной оси, обеспечивая сверление отверстий под углом. Скорость вращения шпинделя от 20 до 1600 об/мин. и подачи от 0,05 до 3 мм за оборот. Иногда сверлильную головку снабжают поворотным механизмом для облегчения резания под углом.

ii. Простота в эксплуатации Легкость перемещения машины обеспечивает постоянную эффективность работы оператора. Все органы управления, такие как переключатель, рычаги блокировки, находятся в пределах легкой досягаемости оператора.

ив. Внешняя стойка вращается вокруг внутренней стойки на роликовых и шариковых подшипниках, установленных внизу и вверху внутренней стойки. Такое расположение поворачивает руку на легкое прикосновение. Стойка может быть жестко заблокирована с помощью рычага.

v. Низкие затраты на техническое обслуживание, увеличенный срок службы сверлильной головки и такие детали, как клинья, винты, гайки и т. д., исключены. Это снижает затраты на техническое обслуживание и увеличивает срок службы машины.

Многоствольные сверлильные станки имеют две или более сверл, установленных на одном столе. Они могут выполняться либо одновременно, либо последовательно. Шпиндели выстроены в ряд, приводятся в действие либо вручную, либо от электросети. Каждый шпиндель может быть независимо настроен на скорость и глубину. Такой станок удобен, когда с заготовкой необходимо выполнить несколько операций, таких как сверление, раззенковка, развертывание и т. д., или для сверления отверстий нескольких разных размеров.

Применяется для коротких тиражей, когда стоимость оснастки многошпиндельного станка слишком велика. Быстрое перемещение заготовки от одного шпинделя к другому является важной особенностью этого станка. Количество веретен практически не ограничено, но наиболее распространены четыре веретена. Станки этого типа используются для любых прямолинейных сверлений с несколькими отверстиями, таких как трубы, каналы, отливки, уголки и плиты.

Разработаны для одновременного сверления нескольких отверстий. Эти машины, по сути, являются производственными машинами, и после настройки они будут сверлить множество деталей с такой точностью, что все детали являются взаимозаменяемыми. Многошпиндельные станки различаются по способу удержания сверла и способу осуществления подачи.

Обычно многошпиндельные станки относятся к вертикальному типу. Узел головки имеет несколько фиксированных верхних шпинделей, приводимых в движение шестернями, окружающими центральную шестерню. Соответствующее число шпинделей расположено ниже этой шестерни и соединено с верхними трубчатым карданным валом и двумя карданными шарнирами. Таким образом, они могут опускать шпиндели. Сверла могут быть отрегулированы на большой площади.

Вся головка в сборе со всеми шпинделями перемещается по вертикальным двойным V-образным направляющим. В некоторых станках стол перемещается вверх, а сверлильные головки фиксируются. Цикл сверления состоит из быстрого продвижения сверл к работе, правильной подачи и быстрого возврата сверл в исходное положение.

Для сверления близко расположенных отверстий некоторые из отверстий сначала сверлятся с помощью набора шпинделей, затем задание перемещается, а другой набор близко расположенных отверстий затем сверлится с помощью другого набора шпинделей.

Специальный тип многошпиндельного станка – направляющий. У него обычно два, три или четыре направления, каждое из которых наклонено под одним и тем же углом. Когда необходимо просверлить несколько отверстий в разных плоскостях, необходим этот тип станка.

Этот станок имеет револьверную головку, в которой размещаются различные инструменты, такие как сверло, развёртка, цековка, раззенковка, метчик в любой желаемой последовательности. Различные шпиндели на этой делительной револьверной головке можно индексировать вручную или автоматически. Эти шпиндели не могут приводиться в движение, пока они не придут в положение сверления.

Используются для высокопроизводительной работы. Они состоят из нескольких головок с одним или несколькими шпинделями в угловом, горизонтальном или вертикальном положении в различных комбинациях на специальном основании. Также предусмотрены делительный стол и зажимное приспособление на каждой станции.

Эти станки предназначены для сверления таких отверстий, длина которых в три раза превышает размер сверла. Примерами этого класса являются винтовочные стволы, длинные шпиндели, шатуны и определенное оборудование для бурения нефтяных скважин. Они бывают вертикального или горизонтального типа, с одним шпинделем или с несколькими шпинделями и могут различаться в зависимости от того, вращается ли работа или сверло.

Универсальное применение и большая гибкость револьверной бурильной автоматики с их высокой скоростью и прочной конструкцией обеспечивают безотказное производство станков. Для нестандартных требований могут использоваться специальные машины, предназначенные для конкретной операции или серии операций.

Круглый стол с делительным патроном с шестью позициями, автоматический для обработки 5 сторон гидравлических блоков. В то время как установка для глубокого сверления подготавливает отверстия поршня к хонингованию, высокоскоростные 9-шпиндельные револьверные головки обрабатывают все соединительные отверстия с 5 сторон.

я. Направляющие осей X, Y, Z составляют единое целое. Лучше всего подходит для производственных систем с устройством смены поддонов, роботами, индексаторами или в которых линия передачи для стола зафиксирована, а все движения по осям X, Y, Z выполняются со стороны колонны.

Черный оксид — самое экономичное покрытие. Черный оксид обеспечивает защиту от коррозии, увеличивает отпуск и снижает напряжение долота, уменьшает истирание и приваривание стружки, а также помогает удерживать смазку для бурения. Черная окись подходит для сверления железа и стали, но не рекомендуется для сверления алюминия, магния или подобных материалов.
Оксид бронзы — Оксид бронзы улучшает отпуск и снимает напряжение с долота и обычно используется отдельно для визуальной идентификации кобальтовой стали или с черным оксидом для определения более качественных сортов быстрорежущей стали.
Нитрид титана (TiN) — более дорогое покрытие, повышающее твердость долота и обеспечивающее тепловой барьер, что приводит к повышению производительности и увеличению срока службы инструмента при работе с более твердыми материалами. TiN также обеспечивает те же преимущества, что и черный оксид и оксид бронзы. Сверла с покрытием TiN подходят для сверления железа и стали, а также алюминия, магния и т. д.

Сверла для сверлильных станков — обычно используются в автоматизированном оборудовании, таком как сверлильные станки или станки с ЧПУ, оснащенные держателями инструментов или цангами одного размера. Этим машинам требуются инструменты для сборки и разборки зажимного механизма. Многие буровые долота доступны с правым или левым вращением.

*Обратите внимание, что большинство стандартных сверл можно использовать в автоматизированном оборудовании (с соответствующим адаптером), а большинство сверл можно использовать в переносной дрели или сверлильном станке (при условии, что патрон достаточно большой). Мы организовали их только таким образом, чтобы облегчить выбор.

Общее описание: Спиральные сверла являются наиболее распространенным типом сверл и используются для повседневного сверления всех типов материалов. Они также являются наиболее запутанными из-за огромного количества спецификаций размера, наконечника и материала.

Обозначения длины: Длина спирального сверла во многом зависит от его жесткости — более короткое сверло будет прочнее и с меньшей вероятностью будет блуждать или ломаться, но может не иметь досягаемости, необходимой для всех работ. Спиральные сверла для использования в автоматизированном оборудовании имеют фактическую длину (например, 4-1/2 дюйма), в то время как большинство (не все) спиральных сверл для использования в портативных дрелях имеют градуированную длину и используют имя для указания диапазона длины:

Длина канавки: Это самые распространенные спиральные сверла, являющиеся хорошим компромиссом между длиной и прочностью.-14-кратный диаметр резания, т. е. сверло 1/2 дюйма имеет длину канавки 4-1/2 дюйма (в девять раз больше диаметра), а сверла меньшего размера имеют большее передаточное число.
Длина станка для шурупов: Также называемые «укороченными», это самые короткие распространенные сверла. Первоначально разработанные для винтовых станков, многие люди предпочитают их из-за их высокой прочности и дополнительного рабочего зазора.
Удлинитель для самолета: Сходные по длине с буровыми долотами увеличенной длины, удлинительные долота для самолетов имеют больший радиус действия, чем глубину резания, и имеют более короткую длину канавки (примерно такую же, как у джобберского сверла). Это делает биту намного прочнее и менее восприимчивой к изгибу и поломке.
Silver и Deming: Больше, чем спецификация длины, сверла Silver и Deming имеют длину 6 дюймов, длину канавки 3 дюйма и диаметр хвостовика 1/2 дюйма. Все сверла Silver и Deming имеют диаметр резания более 1/2 дюйма. , в диапазоне от 33/64 дюйма до 1-1/2 дюйма и в первую очередь предназначены для использования в сверлильном станке.

Обозначения размеров: Обычные спиральные сверла для использования в портативных дрелях и т. д. доступны в дробных дюймах, размерах проволоки, буквенных размерах и метрических десятичных миллиметрах. Спиральные сверла для использования в автоматизированном оборудовании доступны только в дробных дюймах и десятичных миллиметрах. См. нашу Таблицу размеров сверл для разбивки по дробным, буквенным и проволочным размерам.

Обычный наконечник сверла: Это наиболее распространенный тип наконечника, который можно увидеть на обычных дрелях общего назначения. Угол наклона обычно составляет 118 градусов, но может варьироваться от 90 ° до большого угла «Plexi Point» для использования в акриловых красках. Обычные сверла с наконечником являются наиболее экономичными и легко затачиваются. Подходит для дерева, цветных металлов и мягкой стали.
Раздельное сверло: Это усовершенствованное сверло, которое предотвращает ходьбу и обеспечивает улучшенное проникновение с меньшими усилиями. Доступные с углом 118 или 135 градусов, сверла с разрезным острием лучше подходят для сверления искривленных поверхностей или легированных сталей. Они дороже и их труднее заточить, чем стандартные сверла.
V-Point: Это специальный наконечник с большим углом, используемый на сверлах для автоматических расточных станков по дереву. V-образные сверла используются для создания сквозных отверстий в листовой заготовке для дюбелей или другого крепежного оборудования.
Наконечник Brad: Предназначен для создания глухих отверстий в древесине и других мягких материалах для штифтов, дюбелей и т. д. Наконечники также используются для сквозных отверстий в приложениях с ЧПУ, где обычное сверло может проникнуть в стол под панелью. На внешних кромках наконечников имеются выступы для предотвращения раскалывания и выкрашивания поверхностного материала, а также центральный выступ для предотвращения перемещения сверла при его проникновении в поверхность.
Наконечник «рыбий хвост»: Эти специальные сверла образуют перевернутую букву «V» на конце и предназначены для сверления поверхности под углом без ходьбы. Они обычно используются в качестве центровочных сверл в зенкерах при сборке мебели, где панели должны соединяться под прямым углом.

Типы канавок: Большинство спиральных сверл имеют канавки для удаления стружки под неустановленным углом и подходят для большинства применений. Некоторые специальные спиральные сверла могут быть обозначены как «высокая спираль», «быстрая спираль» или «низкая спираль», «медленная спираль» для конкретных применений, требующих более высоких или более низких скоростей вращения шпинделя или скорости подачи.

Типы хвостовиков: Спиральные сверла, предназначенные для использования в автоматизированном оборудовании, имеют хвостовики фиксированного диаметра (обычно 1/2 дюйма или 10 мм), хвостовики с резьбой или специальные хвостовики, предназначенные для определенных машин. Спиральные сверла общего назначения для использования в переносных дрелях имеют хвостовики того же диаметра, что и размер долота (до определенного диаметра), долота большего диаметра имеют уменьшенный хвостовик (1/4 дюйма, 3/8 дюйма или 1/2 дюйма), чтобы соответствовать стандартному сверлильному патрону. Некоторые биты имеют 3 лыски на хвостовике для предотвращения вращения при высоких нагрузках крутящего момента. У других есть шестигранные хвостовики 1/4″ для использования в переносной дрели с держателем шестигранной насадки.

Материалы: Спиральные сверла общего назначения для использования в переносных дрелях доступны из различных марок быстрорежущей стали, а также из кобальтовой стали и твердого сплава. Спиральные сверла для автоматизированного оборудования изготавливаются из углеродистой стали, быстрорежущей стали, с твердосплавными наконечниками и цельными карбидами.

Покрытия: Сверла общего назначения доступны с покрытиями из черного оксида, бронзового оксида, комбинации черного и бронзового оксида и покрытиями TiN. Спиральные сверла для автоматизированного оборудования на нашем сайте в основном предназначены для использования в древесине или пластмассе и не имеют покрытия.

Общее описание: Сверла с цековкой создают глухое отверстие с плоским дном и центральным отверстием меньшего диаметра, которое проникает в материал. Назначение зенковки обычно состоит в том, чтобы скрыть головку крепежного элемента (закрывая отверстие) или сделать углубление, чтобы крепежный элемент не выступал над поверхностью просверливаемого материала. Зенковки на нашем сайте предназначены для использования в древесине или пластике и не предназначены для зенкерования стали.

Типы наконечников: Режущий наконечник сверла с раззенковкой состоит из одного или нескольких плоских лезвий, простирающихся от центрального сверла к внешнему краю. Зенковки доступны с шипами (зубьями) на внешнем диаметре долота или без них. Зенковки с шипами на внешней кромке предотвращают появление сколов и осколков на деревянных или ламинированных поверхностях.

Типы канавок: Некоторые зенковки не имеют канавок (за исключением центрального сверла) и просто срезают материал, другие имеют конструкцию, аналогичную спиральному сверлу без угла наклона вершины и сменным центрирующим сверлом.

Виды хвостовиков: Зенковки для использования в ручных дрелях обычно крепятся к стандартному спиральному сверлу и поэтому имеют прямой хвостовик того же диаметра, что и центральное сверло. Зенковки для использования в автоматизированном оборудовании имеют хвостовики фиксированного диаметра (обычно 1/2 дюйма или 10 мм), хвостовики с резьбой или специальные хвостовики, разработанные для определенных машин. С наконечником

Общее описание: Сверла с зенковкой создают коническое отверстие с центральным отверстием меньшего размера, которое проникает в материал (некоторые доступны без центрирующего сверла для зенкерования существующих отверстий). Цель зенковки состоит в том, чтобы позволить крепежу с конической головкой сидеть заподлицо с поверхностью материала. Зенкеры на нашем сайте предназначены для использования в древесине или пластике и не предназначены для зенкерования стали.

Типы наконечников: Режущий наконечник зенкерного сверла состоит из двух или более плоских лезвий, простирающихся от центрального сверла к внешнему краю. Зенковки изготавливаются с углами от 60 до 120 градусов, но на нашем сайте обычно 82 или 90 градусов. Для использования дерева производитель часто не указывает угол.

Типы хвостовиков: Зенковки для использования в ручных дрелях обычно крепятся к стандартному спиральному сверлу и, следовательно, имеют прямой хвостовик того же диаметра, что и центральное сверло (у некоторых есть шестигранные хвостовики 1/4 дюйма для ручного использования в Зенковки для использования в автоматизированном оборудовании имеют хвостовики фиксированного диаметра (обычно 1/2 дюйма или 10 мм), хвостовики с резьбой или специальные хвостовики, разработанные для определенных типов машин.

Общее описание: Сверла с плоским дном похожи на зенковки, но не включают центрирующее сверло. Эти сверла предназначены для сверления глухих отверстий с плоским дном для европейских петель и т. д. Расточные сверла с плоским дном также используются для сверления сквозных отверстий большого диаметра без дюбеля, что типично при использовании кольцевой пилы. Эти сверла со сквозными отверстиями используются для замков, дверных ручек, отверстий для проводки и т. д. Сверла с плоским дном на нашем сайте предназначены для использования в древесине или пластике и не предназначены для использования в стали.

Типы наконечников: Режущий наконечник сверла с плоским дном состоит из одного или нескольких плоских лезвий, простирающихся от центра к внешнему краю. Расточные долота с плоским дном доступны с шипами (зубьями) на внешнем диаметре или без них. Биты с шипами на внешней кромке предотвращают появление сколов и осколков на деревянных или ламинированных поверхностях. Некоторые буровые долота с плоским дном также имеют центральную шпору, чтобы долото не двигалось во время начального прохода — хороший пример — лопаточные долота.

Кусачки для заглушек — по сути, кольцевая пила без центрирующего сверла, эти насадки предназначены для вырезания круглых заглушек из пиломатериалов или другого материала, которые используются для заполнения расточенного отверстия после скрепления деталей. После вклеивания заглушки в расточенное отверстие заглушка затем обрезается и шлифуется заподлицо, чтобы скрыть отверстие. Долота для резки заглушек измеряются по их внутреннему диаметру (размеру заглушки, которая останется) и не предназначены для полного сверления заготовки. Вместо этого приклад просверливается на глубину, немного превышающую заполняемое отверстие, и заглушка выталкивается с помощью небольшой отвертки или другого инструмента. Резаки для пробок почти всегда используются в ручной дрели.
Сверла по стеклу и плитке — используются для сверления отверстий (обычно для крепежа) в незакаленном стекле, плитке и подобных материалах. Эти биты имеют твердосплавные наконечники и прямые хвостовики, которые можно использовать как в ручных дрелях, так и в автоматизированных машинах.
Сверла для каменной кладки — используются для сверления отверстий в бетоне, кирпиче и т. д. с помощью специального «перфоратора», который забивает сверло при вращении. Резьбовой анкер обычно устанавливается, если отверстие будет использоваться для крепления предметов к поверхности. Сверла по каменной кладке имеют твердосплавные наконечники и канавки со стандартной или высокой спиралью в зависимости от предполагаемого использования. Обычно они покрыты черным оксидом для предотвращения коррозии и имеют хвостовики того же размера, что и долото, или уменьшенного диаметра, чтобы соответствовать переносному сверлильному патрону.
Шнеки — предназначены для глубокого сверления довольно больших отверстий в древесине или других подобных материалах. Наконечники шнеков имеют выступающий конический винт, который помогает втягивать сверло в древесину с одной или двумя режущими кромками, похожими на расточенное отверстие, и могут иметь внешние шпоры. Канавки шнекового сверла очень большие, чтобы вытягивать стружку вверх и из отверстия. Шнеки обычно используются в ручных дрелях, а хвостовик может быть круглым или шестигранным.
Кольцевые фрезы — используются для сверления больших сквозных отверстий в металле (7/16 дюйма и больше), для этих бит требуется специальный станок. Подобно кольцевой пиле, кольцевые фрезы режут внешний диаметр отверстия и оставляют твердый центр. Это значительно повышает эффективность процесса сверления отверстий без заусенцев в трубах, листовом металле и железных прутках.0270

Система классификации IADC, разработанная Международной ассоциацией буровых подрядчиков, с 1940 г. бурильщики по всему миру для обмена информацией, используя стандартную номенклатуру и скучные методы классификации для буровых долот PDC и триконов. Эта система не так широко используется для буровых долот PDC, как для триконов, поскольку система IADC для триконов используется во всем мире. Тем не менее, полезно знать систему классификации IADC для буровых долот PDC.

(1) или (2) Мягкие и мягкие липкие – Хорошо разбуриваемые породы, такие как глина, мергель, гумбо и рыхлые пески .
(3) Мягко-средний – Пески, сланцы и ангидриты с низкой прочностью на сжатие с примесью твердых слоев.
(4) Средний – Песок, мел, ангидрит и сланец средней прочности на сжатие.
(6) Среднетвердый – Более высокая прочность на сжатие с немелким или полумелким песком, сланцем, известью и ангидритом.
(7) Hard – Высокая прочность на сжатие с острыми слоями песка или алевролита.
(8) Чрезвычайно твердый – Плотные и острые образования, такие как кварцит и вулканическая порода.

(1) Зубец или пуговица
(2) Прочность породы, которую может пробурить зубчатое или выпуклое долото. Цифры 1, 2 и 3 обозначают долото, где 1 используется для мягких пород, 2 — для средних и 3 — для твердых. Цифры 4, 5, 6, 7 и 8 обозначают вставки из карбида вольфрама, предназначенные для различной твердости пласта, где 4 — самая мягкая, а 8 — самая твердая.

Третья цифра указывает тип подшипника. Нажмите здесь для более подробного обсуждения типов подшипников. Цифры 1, 2 и 3 обозначают подшипник качения, 4 и 5 — подшипник качения с уплотнениями, а 6 и 7 — подшипник скольжения с уплотнениями.

A — Пневматика
B — Специальный подшипник
C — Центральная форсунка
D — Регулятор отклонения
E — Удлиненные форсунки
G — Дополнительный датчик/защита кузова
H — Горизонтальное/рулевое управление
J — Отклонение форсунки
L — Выступ Подушки
M – Применение двигателя
S – Стандартный стальной зуб
T – Два конуса
W – Улучшенная режущая конструкция
X – Долотообразные пластины
Y – Конические пластины
Z – Прочие пластины

Сверление — это процесс, который используется для создания цилиндрического отверстия или отверстия в цельном куске материала, часто перед нарезанием резьбы или для подготовки материала к вставке крепежного элемента, такого как болт или винт. Режущий инструмент, используемый для сверления, называется сверлом, спиральным сверлом или иногда просто сверлом, но последнее может также относиться ко всему инструменту, а не только к самому режущему долоту.

— одни из самых распространенных и универсальных деталей любого механического цеха или домашнего инвентаря. Они могут сверлить металлы, мебель из цельного дерева, фарфор и даже стекло, а благодаря множеству различных сверл можно найти подходящее сверло практически для любой ситуации. Одним из основных аспектов выбора бурового долота является состав материала самого бурового долота. Не все поворотные биты будут работать во всех приложениях. Для достижения наилучших результатов важно, чтобы материал сверла соответствовал материалу заготовки.

Обратная конусность – это уменьшение диаметра сверла, которое происходит от вершины сверла до конца корпуса сверла. Большинство сверл обрабатываются с небольшим обратным конусом, чтобы предотвратить заедание сверла в заготовке, когда сверло изнашивается.
Канавки – это канавки, сформированные в сверле, которые служат для удаления стружки из вырезаемого отверстия и позволяют смазочно-охлаждающей жидкости достигать режущих кромок сверла. Флейты обычно имеют спиралевидную форму или прямую огранку.
Общая длина – это расстояние, измеренное от крайнего конца хвостовика до внешних углов режущих кромок. Обратите внимание, что это измерение не включает конический конец хвостовика и коническую режущую точку на конце сверла.

Сверла с коническим хвостовиком имеют хвостовик конической формы, который позволяет сверлу входить в конические отверстия в шпинделях станков, приводных втулках или гнездах. Сверла с коническим хвостовиком обычно имеют хвостовик на конце хвостовика, который входит в ведущий паз в головке.

Трехгранные сверла и Сверла с четырьмя канавками используются для увеличения или чистовой обработки уже существующих отверстий, которые были просверлены, отлиты или пробиты в материале, но не используются для создания новых отверстий.

Сверла для сосков — это сверла, у которых режущие кромки расположены под углом 90 ^o относительно оси сверла, и используются для выравнивания дна отверстий, просверленных с использованием стандартных сверл. . Они также имеют небольшое удлинение треугольной формы на конце сверла, которое служит для направления и центрирования сверла, чтобы оно удерживало свое положение во время процесса сверления.

изготавливаются из стали, механические свойства которой позволяют сверлу сохранять свою прочность, демонстрировать хорошую стойкость к истиранию и сопротивляться изменениям в обвязке в результате нагрева, выделяемого в процессе сверления. Как правило, выбор бурового долота для конкретного применения должен осуществляться с учетом количества выделяемого тепла.

Углеродистые инструментальные стали используются в тех случаях, когда выделяется мало тепла. Для сверл используются как низкоуглеродистые, так и высокоуглеродистые стали, но для разных целей. Мягкая низкоуглеродистая сталь не может резать твердые металлы из-за их плохого состояния, но может резать мягкую древесину и пластик. Они требуют заточки, чтобы продлить срок их службы. Основным преимуществом низкоуглеродистой стали является ее относительная дешевизна, особенно по сравнению с некоторыми более экзотическими материалами для сверл.

Высокоуглеродистые стали имеют лучший отпуск, чем низкоуглеродистые стали, поэтому они требуют меньше обслуживания, например, заточки, и дольше сохраняют свою форму и эффективность. Они могут резать как дерево, так и металлы, и, если они доступны, предпочтительнее низкоуглеродистой стали при резке очень твердой древесины.

(HSS) является предпочтительным материалом для использования в сверлах, поскольку она имеет более высокую красноту твердости и повышенную износостойкость. Эти свойства позволяют сверлить на более высоких рабочих скоростях и в более твердых материалах. Трение, создаваемое высокоскоростным поворотом, может резко повысить температуру, но быстрорежущая сталь предназначена для работы на этих более высоких скоростях. Быстрорежущая сталь может работать и при нормальных температурах, но только на уровне стандартной углеродистой стали. Быстрорежущая сталь также может иметь покрытия, такие как нитрид титана, которые придают буровому долоту лучшую смазывающую способность, снижают трение и помогают продлить срок службы долота.

из кобальтовой быстрорежущей стали (HSS) содержат кобальт, который придает материалу более высокую красную твердость, чем стандартная HSS. Эта дополнительная твердость позволяет использовать эти сверла для сверления материалов с твердостью 38C по Роквеллу или выше, таких как обработанная нержавеющая сталь, чугун или титан. Они также могут использоваться при более высоких скоростях резания, чем обычная быстрорежущая сталь, и обладают превосходной стойкостью к истиранию.

Титан — это устойчивый к коррозии металл, который в форме нитрида титана используется в качестве покрытия, наносимого на сверла из быстрорежущей стали, чтобы придать им очень высокий уровень твердости поверхности. Эта характеристика позволяет использовать сверла с титановым покрытием для сверления твердых материалов и служить до 6 раз дольше, чем стандартные сверла из быстрорежущей стали. Эта долговечность делает его привлекательным для использования в повторяющихся больших тиражах. Это очень универсальное покрытие для сверл, которое может резать широкий спектр поверхностей, в том числе многие виды стали и железа, а также более мягкие материалы, включая дерево, гипсокартон и пластик. Добавление нитрида титана также снижает трение между долотом и заготовкой, значительно снижая нагрев и, следовательно, износ.

Черный оксид — это не покрытие, а процесс термообработки, применяемый к быстрорежущей стали, который снижает трение и увеличивает срок службы сверла примерно на 50 % по сравнению со стандартной быстрорежущей сталью. Они создаются путем нагрева HSS до 950 градусов по Фаренгейту, чтобы повысить устойчивость к коррозии и ржавчине. Эти биты можно использовать для углеродистых и легированных сталей, а также для более мягких материалов, таких как дерево, пластик, ПВХ, гипсокартон, а также для более мягких металлов, таких как медь и алюминий.

Хотя это и не основной материал для сверл, металлы с циркониевым покрытием очень хорошо подходят для сверл. Покрытие из нитрида циркония может повысить прочность твердых, но хрупких материалов, таких как сталь. Состав циркония также снижает трение для повышения точности сверления.

Некоторые стальные долота покрыты алмазной пылью; они доступны либо в виде полых коронок, либо в виде тупоконечных коронок меньшего размера без открытого пространства посередине. Алмаз позволяет им резать такие материалы, как стекло, драгоценные камни, керамику, кость и камень. Однако их нельзя использовать на черных металлах.

Сверла по стеклу и плитке имеют твердосплавные наконечники и прямой хвостовик. Эти сверла используются для сверления отверстий в незакаленном стекле или плитке, например, при установке противоскользящих стержней безопасности в ванне или душевой кабине.

Шнековые сверла используются для просверливания больших отверстий в древесине или аналогичных материалах и имеют очень большие канавки, позволяющие удалять стружку из отверстия. Точно так же лопастные сверла (также известные как лопастные сверла) имеют плоское широкое лезвие, которое можно использовать для вырезания отверстий большего размера в древесине. Традиционно они используются сантехниками и электриками для вырезания отверстий в стойках стен и плитах пола, чтобы можно было проложить проводку или водопроводные трубы.

Сверла Форстнера используются для получения более точных отверстий с квадратным дном в дереве и используются, например, для создания отверстия для зенковки скрытых петель, которые традиционно являются частью кухонных шкафов.

В этой статье представлена информация о различных типах сверл, их материалах, типах покрытий и ключевой терминологии, которая используется для их характеристики. Мы надеемся, что эти знания помогут вам в поиске поставщиков. Для получения информации по другим темам обратитесь к нашим дополнительным руководствам или посетите платформу Thomas Supplier Discovery, где вы можете найти потенциальные источники поставок для более чем 70 000 различных категорий продуктов и услуг, включая более 900 поставщиков буровых долот.

После прочтения у вас будет четкое представление обо всех типах сверлильных станков и их использовании. И что еще более важно, этот пост поможет вам понять, какой сверлильный станок лучше всего подходит для вас и ваших потребностей.

Переносной сверлильный станок в основном представляет собой небольшую ручную электрическую дрель используется для проделывания небольших отверстий до 12 мм в объекте в любом положении. Он может просверлить отверстие в дереве, пластике, металле и бетоне. Благодаря небольшим размерам и мобильности портативные сверлильные станки используются столярами, домовладельцами, сантехниками, электриками и промышленными рабочими.

Это настольный сверлильный станок, используемый для сверления отверстий в дереве и металлах. Вы также можете выполнять различные операции резки, такие как расточка, развертывание и намотка ленты. Этот сверлильный станок способен сверлить отверстия в стали диаметром до 12,5 мм. И он широко используется деревообработчиками и обрабатывающей промышленностью.

Сверлильный станок для столбов, также известный как вертикальный сверлильный станок, представляет собой современный сверлильный станок, используемый для проделывания отверстий диаметром от 20 мм до 40 мм в металле и дереве. Он похож на настольный сверлильный станок. Но у него более мощный двигатель и большая производительность сверления по сравнению с настольным сверлильным станком.

Этот станок в основном используется профессиональными столярами и обрабатывающими предприятиями. Станок для сверления колонн подходит для сверления, развертывания, развертывания, нарезания резьбы, точечной обработки и серийного производства.

В основном используется для последовательного сверления отверстий в заготовке. С помощью этого станка можно выполнять различные операции механической обработки, такие как сверление, развертывание, встречное сверление, нарезание резьбы.

Это специальный станок, в котором сверлильная головка состоит из множества шпинделей, приводимых в движение одним двигателем. Он обычно используется в производственных цехах для одновременного сверления нескольких отверстий.

Это особый вид сверлильного станка, который в основном используется для выполнения более глубоких отверстий в различных деталях, таких как шпиндели, цилиндры, шатуны и определенное оборудование для бурения нефтяных скважин.

Мониторинг состояния машин имеет жизненно важное значение в обрабатывающей промышленности. Раннее обнаружение неисправных компонентов в машинах для остановки и ремонта неисправных компонентов может минимизировать время простоя машины. В этой статье мы представляем метод обнаружения отказов сверлильных станков с помощью звуков сверла в Valmet AB, компании из Сундсвалля, Швеция, которая поставляет оборудование и процессы для производства целлюлозы, бумаги и биотоплива. Набор данных бурения включает два класса: аномальные звуки и нормальные звуки. Эффективное обнаружение отказа сверла остается проблемой по следующим причинам. Форма волны звука сверла сложна и короткая для обнаружения. Более того, в реалистичных звуковых ландшафтах и звуки, и шум существуют одновременно. Кроме того, сбалансированный набор данных невелик для применения современных методов глубокого обучения. Из-за этих вышеупомянутых трудностей были применены методы увеличения звука для увеличения количества звуков в наборе данных. В этом исследовании сверточная нейронная сеть (CNN) была объединена с долговременной памятью (LSTM) для извлечения признаков из спектрограмм log-Mel и изучения глобальных представлений двух классов. Линейный выпрямленный блок с утечкой (Leaky ReLU) использовался в качестве функции активации для предложенной CNN вместо ReLU. Кроме того, после слоя LSTM на уровне кадра был развернут механизм внимания, чтобы обращать внимание на аномалии в звуках. В результате предложенный метод достиг общей точности 92,62%, чтобы классифицировать два класса машинных звуков в наборе данных Valmet. Кроме того, обширный эксперимент с другим набором данных бурения с короткими звуками дал точность 97,47%. С несколькими классами и длительными звуками эксперимент с использованием общедоступного набора данных UrbanSound8K дает 91,45%. Обширные эксперименты с нашим набором данных, а также общедоступные наборы данных подтверждают эффективность и надежность предложенного нами метода. Для воспроизведения и развертывания предлагаемой системы общедоступный репозиторий с открытым исходным кодом доступен по адресу https://github.com/thanhtran19.65/DrillFailureDetection_SciRep2022.

Системы обнаружения неисправностей сверла широко используются на заводах для предотвращения поломок оборудования. Сверлильный станок включает в себя 90 или 120 сверл для сверления тысячи маленьких отверстий на поверхности металла ¹ . Когда сверла ломаются, возникает необходимость в ручном сверлении и последующем производстве, что требует больших ресурсов и в целом дорого для компании. Техник по техническому обслуживанию останавливает станок каждые 10 минут, чтобы выявить сломанные сверла и заменить их перед повторным запуском станка. Таким образом, система обнаружения неисправностей для бурильной машины очень важна для минимизации времени простоя машины, а также затрат на техническое обслуживание.

За последнее десятилетие было проведено множество исследований по обнаружению и диагностике отказа сверла. Чой и соавт. ² предложил метод выделения характеристик во временной и частотной областях, названный характеристическими параметрами отказа бурения (CPDF). На втором этапе многослойный персептрон (MLP) использовался для прогнозирования отказа бурения на основе порогового значения индекса состояния бурения. Это снизит процент ошибок. Чтобы повысить точность диагностики поломки сверла, Skalle et al. ³ предложил метод, основанный на выявлении симптомов (например, мягкое образование, скопление порезов, локальный изгиб). Кумар и соавт. ⁴ использовали сигналы вибрации для обнаружения и классификации отказов бурения с использованием трех различных схем классификации: искусственная нейронная сеть (ИНС), метод опорных векторов (SVM) и байесовский классификатор. Поскольку сигналы на основе вибрации часто содержат шум, потребовалось несколько методов для удаления шума и разделения источников для повышения точности обнаружения неисправности.

В последние годы исследователи использовали анализ звука и вибрации для обнаружения и классификации неисправностей ⁵ . В результате развития глубокого обучения сверточные нейронные сети (CNN) использовались для автоматического извлечения признаков для диагностики и классификации неисправностей машин, особенно сверлильных станков. В связи с преимуществом акустического анализа перед вибрациями, Glowacz ⁶ предложил акустический метод обнаружения неисправностей для электрических ударных дрелей и кофемолок. Эти акустические характеристики, включая среднеквадратичное значение (RMS) и метод выбора амплитуды с использованием мультирасширенного фильтра (MSAF-17-MULTIEXPANDED-FILTER-14), использовались для классификации состояния неисправности с помощью классификатора ближайшего соседа. Дополнительно для выявления неисправности в электроударных дрелях необходимо определить неисправность редуктора устройства дрели, так как шестерни являются основным звеном силовой передачи. Цзин и др. ⁷ предложил метод обнаружения поломки ударной электрической дрели с помощью логистической регрессии по изменяющейся во времени громкости и акустическим сигналам.

Недавно был исследован ряд методов в области обнаружения неисправностей и мониторинга состояния машин. Хоу и др. ⁸ использовал энергию пакета вейвлета для извлечения признаков из акустических сигналов, затем применил метод выбора признаков, основанный на коэффициенте корреляции Пирсона, для выбора признаков. Выбранные признаки использовались для классификации состояния отказа с помощью классификатора нейронной сети. Помимо синхронных гидродвигателей, этот подход может быть применен и к другим вращающимся машинам. В другом подходе Wang et al. ⁹ предложил мультимодальный метод обнаружения неисправностей подшипников путем объединения акустических и вибрационных сигналов, полученных от акселерометра и микрофона, с использованием одномерной CNN.

В последние годы глубокое обучение добилось больших успехов в обнаружении и диагностике механических неисправностей с использованием вибрационных и акустических сигналов ^{10,11,12,13,14,15,16} . Кроме того, недавние исследования показали, что изображения звуковых сигналов можно использовать для обучения архитектуры глубокого обучения задачам классификации звуков. Исследователи предложили множество представлений изображений для звуков, таких как кепстральные коэффициенты Mel-частоты (MFCC) ^17,18 , спектрограмма ¹⁹ , мел спектрограмма ²⁰ . Кроме того, для классификации звуков использовались многие современные модели глубокого обучения. Боддапати и др. ¹⁹ сравнил точность классификации AlexNet и GoogleLNet по трем различным характеристикам звука (спектрограмма, MFCC и график перекрестного повторения). Вариант условных нейронных сетей, называемый маскированной условной нейронной сетью (MCLNN), был предложен Medhat et al. ²¹ для классификации звуков. Исследователи использовали расширенные CNN с расширенными фильтрами и негерметичными функциями активации ReLU ^17,22 . Эффект модуляции скорости расширения в расширенном CNN на звуковую классификацию сравнивали в Chen et al. ²² . Недавние исследования показали, что рекуррентные нейронные сети (RNN) дают отличные результаты для звуковых последовательностей переменной длины. Ван и др. ²³ предложил архитектуру CNN с параллельным механизмом временного и спектрального внимания для захвата определенных кадров, в которых происходят звуковые события, и уделения внимания различным полосам частот. Чжан и др. ²⁴ предложил архитектуру CNN для изучения спектрально-временных характеристик и двунаправленный вентилируемый рекуррентный блок (Bi-GRU) с механизмом внимания на уровне кадра для классификации звука. Более того, анализ звука сверления использовался при ортопедических хирургических операциях, например, при ручном сверлении кости. Например, Торун и Пазарчи ²⁵ предложили схему классификатора на основе ИНС для классификации того, произошел ли прорыв или нет, с использованием параметрической оценки спектральной плотности мощности. Сейболд и др. ²⁶ передал логарифмические мел-спектрограммы звуков бурения в ResNet-18 для обнаружения событий прорыва сверла и демонстрации потенциала акустического зондирования на основе глубокого обучения для предотвращения хирургических ошибок.

В нашей статье предложен подход к обнаружению отказов бурильных машин на основе звуков бурения от Valmet AB. Это компания в Сундсвалле, которая поставляет процессы и оборудование для производства биотоплива. Valmet AB в настоящее время использует несколько сверлильных станков для сверления отверстий в металлических материалах. Однако в большинстве исследований по обнаружению дефектов бурения использовался большой сбалансированный набор данных. Сломанные сверла встречаются не так часто, поэтому звук сломанных сверл составляет лишь небольшой процент от общего количества звуков. Трудно обучать продвинутые модели глубокого обучения на небольших наборах данных в реальных приложениях. Кроме того, извлеченных признаков из необработанных звуковых сигналов недостаточно для классификации, поскольку продолжительность выборки звуков в наборе данных составляет около 20,83 мс и 41,67 мс. Это затрудняет сравнение наших результатов с результатами предыдущих исследований в области классификации звуков бурения. В результате сквозная система глубокого обучения сталкивается со многими проблемами, когда дело доходит до обнаружения ошибок детализации. Чтобы преодолеть эти трудности, были применены методы увеличения данных для создания большего количества выборок набора данных. Методы дополнения смещали звук на 5 мс и увеличивали громкость на 2. Эти звуки в расширенном наборе данных были преобразованы в логарифмические спектрограммы Мел. Кроме того, для классификации звуков сверла была предложена CNN в сочетании с LSTM на основе внимания. Карты признаков были извлечены из спектрограмм log-Mel с использованием CNN, а затем слой LSTM был использован для изучения представления глобальных признаков высокого уровня из извлеченных признаков. Утечка ReLU использовалась в CNN вместо ReLU, чтобы смягчить потенциальную проблему, заключающуюся в том, что CNN перестает обучаться, когда значение ReLU меньше нуля. Leaky ReLU помогает CNN продолжать обучение, когда входные значения отрицательны. Чтобы сосредоточиться на важных частях звуков сверла и отбросить ненужные части, после LSTM был добавлен слой внимания.

Предлагаемая архитектура описана так, как показано на рис. 1. Первоначально к исходным звукам применялись методы усиления звука, чтобы увеличить количество образцов в наборе данных. На следующем этапе была предложена небольшая архитектура CNN, включающая пять уровней, для генерации признаков из спектрограмм мела звуков. Наконец, эти функции использовались в качестве входных данных LSTM с механизмом внимания для изучения высокоуровневого представления функций. Подробная информация о слоях в предлагаемой нами модели описана в таблице 1, где nC — количество классов, а $(S=1)$ — шаг 1 для сверточного слоя.

Valmet AB просверливает небольшие отверстия в металлических пластинах с помощью нескольких станков. На заводе есть два типа сверлильных станков: на 90 и 120 бит. На рис. 2 показано исправное сверло и сломанное сверло 9.0792 1 . В этом наборе данных звук буровой установки в Сундсвалле, Швеция, был записан с помощью четырех микрофонов AudioBox iTwo Studio. Для записи звуков бурения в качестве частоты дискретизации использовалась частота дискретизации 96 кГц. Набор данных содержит 134 звука продолжительностью 20,83 мс и 41,67 мс в двух классах (нормальный и аномальный).

Несмотря на то, что гиперпараметры модели были точно настроены, чтобы адаптироваться к задаче обнаружения неисправности сверла, отсутствие звуков, когда сверла ломались, по-прежнему является большой проблемой. Чтобы решить эту проблему, к исходным звукам были применены методы увеличения данных. Таким образом, количество звуков в наборе данных увеличилось. Кроме того, увеличение данных помогает улучшить обобщающую способность предлагаемой модели. Существует множество методов увеличения звука, таких как растяжение по времени, изменение высоты тона, регулировка громкости, добавление шума и т. д. Нецелесообразно применять некоторые методы дополнения к звукам в наборе данных, поскольку они очень короткие, всего 20,83 мс или 41,67 мс. Эксперименты показали, что для набора данных эффективны только методы увеличения данных со сдвигом во времени и контролем громкости.

В этой статье сдвиг во времени и регулировка громкости применялись для создания синтаксических звуков. Мы не добавляли шум к звуку в качестве метода увеличения, потому что звук в нашем наборе данных очень короткий. Шум затрудняет классификацию звуков. MATLAB предоставляет простую функцию audioDataAugmenter для увеличения звука. Было бы целесообразно исследовать другие методы увеличения при применении предложенного метода к другим наборам данных.

Сдвиг во времени — это процесс случайного смещения звука вперед или назад. Начальная точка звука была смещена на 5 мс вправо, а затем возвращена к исходной длине. На рис. 3а показано временное представление исходного звука неисправности и дополненного звука с использованием временного сдвига.

Громкость была увеличена путем умножения звука на случайный коэффициент амплитуды. Громкость была установлена на 2 дБ. Используя этот метод, мы можем получить некоторую инвариантность относительно усиления аудиовхода. Представление во времени исходного звука неисправности и дополненного звука с использованием регулятора громкости показано на рис. 3b.

Недавние достижения в области классификации изображений с использованием CNN для нескольких классов с высокой точностью побудили нас исследовать способность представления звуков изображениями для обнаружения отказов бурения. В этой статье звуки бурения были преобразованы в логарифмические мел-спектрограммы для ввода в предлагаемую CNN. Спектрограмму log-Mel генерировали следующим образом. Учитывая необработанный звук сверла, спектрограмма Мела была рассчитана с использованием кратковременного преобразования Фурье (STFT) с окном Хэмминга 100 мс и длиной скачка 50 мс, длина БПФ составила 2048, частота дискретизации 96 кГц, а количество банка Mel-фильтров составило 96. Поскольку авторы в ²⁷ обнаружили, что логарифмическая спектрограмма Mel улучшает точность классификации по сравнению со спектрограммой Mel. Поэтому логарифм спектрограммы Мела был взят в качестве входных данных предлагаемой архитектуры CNN. На рис. 4 показаны спектрограммы логарифмического мела исходного аномального звука и его дополненного звука с использованием регулировки громкости и временного сдвига.

Архитектура CNN была предложена для извлечения признаков из логарифмических спектрограмм Мела. В результате третий сверточный слой использовался для извлечения признаков вместо добавления плотного слоя в конце. Кроме того, в качестве функции активации использовалась Leaky ReLU. Результаты эксперимента показывают, что использование Leaky ReLU может повысить точность классификации набора данных. Чтобы изучить глобальное высокоуровневое представление функций, извлеченные функции были загружены в LSTM с помощью механизма внимания.

Предлагаемая архитектура CNN состояла из трех сверточных слоев и двух слоев максимального объединения, а также шести слоев пакетной нормализации с функциями активации Leaky ReLU. Спектрограммы Log-Mel были загружены в предложенную CNN для извлечения высокоуровневых признаков для задачи классификации. Во-первых, использовались три сверточных слоя с размерами ядра фильтра 3 × 3. Три сверточных слоя имеют 128, 128 и 256 карт объектов соответственно. Во-вторых, слой максимального объединения с размерами ядра фильтра 2 × 4 был добавлен после первых двух сверточных слоев. Пара слоев пакетной нормализации (BN) с Leaky ReLU была добавлена до и после сверточных слоев, чтобы нормализовать функции и уменьшить переоснащение.

Уравнение для ReLU: $ f(x) = max(0,x)$. Когда вход слоя отрицательный, ReLU равен нулю. Следовательно, градиентные спуски достигают нулевого значения и не могут сходиться к локальному минимуму. Для Leaky ReLU всегда есть небольшой наклон, позволяющий обновить вес накопленного градиента. Поэтому, хотя ReLU может вычислять быстрее, вместо ReLU использовался Leaky ReLU, чтобы слои не прекращали обучение, когда наклон ReLU равен нулю. Функция активации Leaky ReLU ²⁸ описывается уравнением (1):

где $X_{t}$ мини-пакетный ввод; $i_{t}$ — входной вентиль; $f_{t}$ — ворота забывания; $o_{t}$ — выходной элемент; $\tilde{c}_{t}$ — входная ячейка; $c_{t}$ — состояние ячейки; $h_{t}$ — скрытое состояние; $\сигма$ это сигмовидная функция ; $\tau $ — функция tanh ; W , U – весовые матрицы; b — параметр смещения; t — шаг по времени.

Из-за того, что различные характеристики уровня кадра неодинаково способствуют классификации классов звуков событий, механизм внимания ³⁰ широко используется в модели последовательностей. В этой статье слой внимания с прямой связью ³¹ был добавлен после LSTM к определенным точкам в последовательности при вычислении его выходных данных. Кроме того, при переходе от нормального состояния бурового долота к сломанному состоянию изменяется высота звука. Следовательно, особенности, извлеченные из логарифмической мел-спектрограммы прямо в момент появления трещины в буровом долоте, будут иметь аномалию. Цель слоя внимания — сфокусироваться на этой аномалии. Для LSTM результат внимания 9{T} \exp {\big (W \cdot h_{t}\big)}}. \end{align}$$

Предлагаемый метод был оценен на нашем наборе данных Valmet. Кроме того, предложенный нами метод также был проверен на наборе данных бурения ²⁶, называемом набором данных Зейбольда, и эталонном наборе данных, а именно на наборе данных UrbanSound8K ³².

Набор данных бурения Valmet включает 134 звука, разделенных на две категории: аномальные звуки и нормальные звуки. После применения методов увеличения громкости и сдвига во времени к 134 исходным звукам из двух категорий расширенный набор данных включает 402 звука. Эти звуки в расширенном наборе данных были преобразованы в логарифмические спектрограммы Мела для обучения сквозной модели. Около 70 % набора данных (280 логарифмических спектрограмм) и 30 % (122 логарифмических спектрограммы) использовались для обучения и тестирования соответственно. При обучении модели на обучающем наборе 280 звуков были разделены в соотношении 70/30 на обучающий и проверочный наборы.

Предлагаемый нами метод также оценивается на наборе данных бурения ²⁶ . Он состоит из двух классов, корковых и прорывных. В этом наборе данных образцы были записаны с частотой дискретизации 44,1 кГц и разрядностью 24 бита. Звуки в этом наборе данных короткие, как и в нашем наборе данных Valmet. Есть 126 звуков в категории коры и 136 звуков в категории прорыва. В наборе данных звуки имеют разную длину, но обычно короче одной секунды. Прорывные события длятся от 100 до 250 мс, что короче звуков корковой категории. Предлагаемый нами подход к дополнению данных не применялся к этому набору данных. Набор данных разделен на 70% (88 корковых звуков и 95 прорывных звуков) для обучения и 30% (38 корковых звуков и 41 прорывной звук) для тестирования. Все остальные настройки эксперимента такие же, как те, которые мы проводили с набором данных Valmet.

UrbanSound8K ³² использовался для проверки эффективности предложенного метода в классификации нескольких классов с более длинными звуками (менее или равной 4 секундам). В этом наборе данных 8732 звука, представляющих городские звуки из 10 классов: кондиционер, автомобильный гудок, игра детей, собачий лай, бурение, работа двигателя на холостом ходу, выстрел, отбойный молоток, сирена и уличная музыка. Одни и те же экспериментальные установки использовались для обучения 6111 звуков (70% набора данных) и проверки 2621 звука (30%). Методы увеличения данных не применялись к этому набору данных.

Предлагаемая модель глубокого обучения была обучена на Intel CORE i5 8-го поколения с графической картой NVIDIA 1050Ti. Для реализации и развертывания предложенного метода использовалась библиотека Keras ³³ с набором инструментов TensorFlow ³⁴, которые являются популярными платформами глубокого обучения. Кроме того, библиотека Librosa ³⁵ использовалась для создания спектрограмм log-Mel из исходных звуков бурения.

, где nC — количество классов, \ (y_{n}\) — это основная истина, а $\hat{y}_{n}$ — вероятности предсказанного класса для элемента $n_{th}$ прогнозов модели. Кроме того, чтобы избежать переобучения и улучшить обобщенную модель, была применена ранняя остановка для обучения сети с терпением 5.

упомянутые наборы данных. Предложенный нами метод достиг точности 92,62% и 97,47% в наборе данных Valmet и наборе данных Seibold соответственно. Предлагаемый метод не только хорошо работает на небольших наборах данных с короткими звуками (наборы данных Валмета и Зайбольда), но также обеспечивает высокую точность на наборе данных UrbanSound8K из десяти классов с более длинными звуками. Из последнего столбца таблицы 2 видно, что наша модель лучше всего работает с UrbanSound8K по сравнению с современными методами. Производительность предложенного нами метода достигла 91,45%, что несколько выше, чем у других методов.

Как показано в таблице 3, общая точность предложенного метода, CNN с использованием функции активации Leaky ReLU в сочетании с LSTM на основе внимания (CNN-LSTM-Attention-Leaky ReLU) , составил 92,62%. Матрица путаницы для предлагаемого метода представлена на рис. 5. В таблице 3 показаны оценка F1, точность и полнота для каждого класса в расширенном наборе данных.

Роль различных модулей исследуется в ходе экспериментов по абляции с использованием предложенного нами метода. Как указывалось ранее, наша модель имеет четыре ключевых компонента: модуль CNN, уровень LSTM, механизм внимания и функцию активации Leaky ReLU. Мы анализируем роль каждого компонента, удаляя модули один за другим в наших экспериментах по абляции или изменяя функцию активации. Средняя точность всех экспериментов показана в таблице 4 для сравнения. Использование CNN с функцией активации Leaky ReLU в сочетании с LSTM на основе внимания обеспечивает высочайшую точность 92,62%. Этот результат демонстрирует, что Leaky ReLU и механизм внимания могут повлиять на общую точность предлагаемого метода в сочетании с CNN и LSTM. Для проверки эффективности предложенного нами метода были проведены следующие эксперименты:

В архитектуре CNN мы проводим эксперименты с функцией активации Leaky ReLU. Параметры эксперимента были идентичны архитектуре CNN в предлагаемом методе. Однако два полносвязных слоя мы использовали в конце CNN для классификации. Согласно таблице 4, общая точность этого метода составила всего 86,89.%, что ниже точности предложенного нами метода (92,62%). На рисунке 6а показана матрица путаницы для этого метода. В таблице 5 показаны точность, полнота, оценка F1 для каждого класса.

В этой части экспериментов с CNN используется функция активации Leaky ReLU в сочетании с LSTM. Этот эксперимент проверяет, эффективно ли включение слоя внимания в модель. В этом методе точность достигала 90,16%, что меньше предлагаемого нами метода (точность 92,62%). Понятно, что точность модели была улучшена за счет включения слоя внимания. Теоретически, со слоем внимания LSTM должен вкладывать больше вычислительной мощности в эту небольшую, но важную часть ввода, поэтому сеть улучшает эти части и затухает остальные. Матрица путаницы для этого метода показана на рис. 6b. В таблице 6 показаны точность, полнота, оценка F1 для каждого класса.

В этой части экспериментов с архитектурой CNN используется функция активации ReLU в сочетании с LSTM на основе внимания. Матрица путаницы для этого метода показана на рис. 6c. В этом эксперименте модель запускалась с активацией ReLU, чтобы доказать, что она менее эффективна, чем активация Leaky ReLU в нашем наборе данных. При использовании функции активации ReLU точность составила 91,80%, при использовании Leaky ReLU точность была выше (92,62%). Поскольку Leaky ReLU имеет наклон 0,3 вместо 0, CNN может обучаться быстрее и избежать проблемы «умирающего ReLU» в нашем наборе данных. В таблице 7 показаны точность, полнота, оценка F1 для каждого класса.

Чтобы проверить эффективность процесса дополнения данных, предложенная в разделе 2 модель была запущена как на исходном, так и на дополненном наборах данных. В таблице 8 показаны точность, полнота, оценка F1 для каждого класса. Точность на расширенном наборе данных достигла 92,62%, тогда как точность исходного набора данных достигла только 88,10% (таблица 9). Точность предложенного нами метода на расширенном наборе данных (402 звука) явно выше, чем на исходном наборе данных (201 звук). Матрица путаницы для предложенного нами метода на исходном наборе данных показана на рис. 6d.

Звук слишком короткий, а в сбалансированном наборе данных слишком мало образцов, что является двумя основными проблемами при разработке системы обнаружения отказов оборудования для Valmet AB. Начнем с того, что к коротким звукам трудно применить методы увеличения данных. Некоторые современные стратегии расширения данных, такие как синтез новых данных с использованием генеративных моделей, недавно привлекли внимание исследователей. GAN, например, представляет собой распространенную генеративную модель, используемую для синтеза новых данных из небольшого набора данных при обработке изображений и компьютерном зрении. С другой стороны, звуки бурения в наборе данных Valmet слишком короткие, чтобы их можно было использовать с современной GAN. Кроме того, модель со слишком большим количеством параметров может не соответствовать ограниченному набору обучающих данных. Когда модели глубокого обучения не могут уловить основные тенденции в данных, это называется недообучением. В результате модель будет делать многочисленные неточные прогнозы. Чтобы избежать недообучения, необходимо использовать больший набор данных с более длинными звуками. Однако из-за высоких затрат и трудоемкости записи и идентификации звуков на фабриках невозможно собрать большие и сбалансированные наборы данных. На ограниченном наборе данных предлагаемый нами метод можно использовать для разработки модели классификации. Звуки сверла могут быть записаны и идентифицированы с помощью этой модели классификации прямо на заводе. Квалифицированный технический специалист может подтвердить точность записанных звуков, идентифицированных этой моделью. Затем эти новые звуки добавляются в больший набор данных. Когда модель глубокого обучения обучается на большом наборе данных, она может давать лучшие результаты.

Предложенный нами метод проверен на наборе данных Seibold, чтобы продемонстрировать его эффективность, а также избежать смещения в указанном наборе данных от Valmet AB. Результаты эксперимента показывают, что предлагаемый метод обеспечивает большую точность, чем базовая система с использованием ResNet-18 ⁴⁰ в предыдущем исследовании ²⁶ на том же наборе данных. Как показано в таблице 2, средняя точность предложенного нами метода для этого набора данных достигла 97,47%, тогда как Seibold et al. ²⁶ достиг точности 91,90%. На рисунке 7 показана матрица путаницы с использованием набора данных Зейбольда с помощью предложенного нами метода, а точность, полнота и оценка F1 для каждого класса показаны в таблице 10. Согласно этим результатам, предлагаемый нами метод способен эффективно обрабатывать короткие и слабые звуки. наборы данных, такие как наборы данных Valmet и Seibold.

На рис. 8 показана матрица путаницы предлагаемого метода для эталонного набора данных UrbandSound8K. В таблице 11 представлены точность, полнота и оценка F1 для каждого класса в UrbandSound8K. Как показано в таблице 2, предлагаемый нами метод обеспечивает более высокую точность, чем современные и новейшие методы набора данных UrbandSound8K. Средняя точность предложенного нами метода составляет 91,45%, тогда как для Stride-Ds-24 ³⁷, 1D CNN ³⁸ и AudioCLIP ³⁹ они составляют 70,90%, 89,00% и 90,07% соответственно. Эти результаты показывают, что наш метод превосходит современные методы на многоклассовых наборах данных с более длинными звуками. Кроме того, это подтверждает обобщение предложенного нами метода, который хорошо работает не только с небольшими и короткими наборами звуковых данных, но и с большими наборами данных со многими классами и длинными звуками.

В этой статье была предложена модель глубокого обучения для системы обнаружения дефектов бурения. Кроме того, для увеличения количества звуков в небольшом наборе данных были применены методы увеличения громкости и сдвига во времени. Звуки в расширенном наборе данных были преобразованы в спектрограммы log-Mel и использовались для обучения предложенной архитектуры CNN с функцией активации Leaky ReLU в сочетании с LSTM на основе внимания для обнаружения отказа сверла. Было установлено, что общая точность предложенной нами системы достигает 92,62% в нашем наборе данных Valmet. С точки зрения выявления сломанных сверл точность предлагаемого метода приемлемая. Этот метод имеет огромный потенциал для диагностики неисправностей промышленных машин. Это неинвазивный метод диагностики отказа машины с помощью коротких звуков или небольших наборов данных. Кроме того, в этой статье использовался как частный набор данных с небольшими и короткими звуками, а именно набор данных Зейбольда, так и эталонный набор данных UrbanSound8K для проверки эффективности и обобщения предложенного метода. Исследования показывают, что предлагаемый нами метод является более точным, чем современные и новейшие методы для обоих наборов данных. На наборах данных Seibold и UrbandSound8K предлагаемый нами метод достигает точности 97,47% и 91,45% соответственно. Мы рассматриваем возможность объединения звука и изображения для выявления ошибок бурения и улучшения результатов обнаружения ошибок бурения в будущем. Также будут изучены аспекты наличия множества событий в одном и том же звуке, таких как полифонические звуки, которые смешивают как аномальные звуки сверла, так и другие.

Кумар А., Рамкумар Дж., Верма Н. К. и Диксит С. Обнаружение и классификация сбоев в процессе бурения с использованием анализа вибрации. В Международная конференция по прогностике и управлению здравоохранением, 2014 г. , 1–6 (IEEE, 2014).
Энрикес, П., Алонсо, Дж. Б., Феррер, М. А. и Травьесо, К. М. Обзор автоматических систем диагностики неисправностей с использованием звуковых и вибрационных сигналов. IEEE Trans. Сист. Мужчина. киберн. Сист. 44 , 642–652. https://doi. org/10.1109/TSMCC.2013.2257752 (2014 г.).
Ислам, М. М. и Ким, Дж.-М. Диагностика неисправностей подшипников двигателя с использованием глубоких сверточных нейронных сетей с двумерным анализом сигнала вибрации. В г. Канадская конференция по искусственному интеллекту , 144–155 (Спрингер, 2018).
Медхат Ф., Чесмор Д. и Робинсон Дж. Маскированные условные нейронные сети для классификации звуков окружающей среды. В Искусственный интеллект XXXIV — 37-я Международная конференция SGAI по искусственному интеллекту, AI 2017, Кембридж, Великобритания, 12–14 декабря 2017 г. , Proceedings , Vol. 10630 из Lecture Notes in Computer Science (под редакцией Bramer, M. & Petridis, M.) 21–33, https://doi.org/10.1007/978-3-319-71078-5_2 (Springer, 2017) .
Ван, Х., Цзоу, Ю., Чонг, Д. и Ван, В. Классификация звуков окружающей среды с параллельным временно-спектральным вниманием. In Interspeech 2020, 21-я ежегодная конференция Международной ассоциации речевой коммуникации, виртуальное мероприятие, Шанхай, Китай, 25-29Октябрь 2020 г. (ред. Мэн, H. и др. ) 821–825, https://doi.org/10.21437/Interspeech.2020-1219 (ISCA, 2020).
Торунь Ю. и Пазарчи О. Обнаружение прорыва на основе параметрической оценки спектральной плотности мощности для ортопедического сверления кости с анализом сигнала акустической эмиссии. Акустический. Ауст. 48 , 221–231 (2020).
«>
Чой, К., Фазекас, Г., Сандлер, М. и Чо, К. Сравнение методов предварительной обработки аудиосигнала для глубоких нейронных сетей при маркировке музыки. 26-я Европейская конференция по обработке сигналов (EUSIPCO) , 2018 г., , 1870–1874 (IEEE, 2018).
Кингма, Д. П. и Ба, Дж. Адам: Метод стохастической оптимизации. 3-я Международная конференция по образовательным представительствам, ICLR 2015, Сан-Диего, Калифорния, США, 7-9 мая., 2015 г., Материалы конференции (редакторы Бенжио, Ю. и ЛеКун, Ю.) (2015).

Это исследование было поддержано Региональным фондом ЕС, проектом MiLo (№ 20201888) и проектом «Набор акустических датчиков для систем мониторинга ИИ» (AISound). Авторы хотели бы поблагодарить компанию Valmet AB за предоставление набора данных о звуках бурения. Авторы благодарны Матиасу Зайбольду из Мюнхенского технического университета за то, что он поделился своим набором данных.

Концептуализация: Т. Т.; Методология: Т.Т.; Программное обеспечение: ТТ и НТП; Курирование данных: Т.Т.; Написание — первоначальный вариант: ТТ и НТП; Написание — рецензирование и редактирование: Дж. Л.; Руководство: Дж.Л.; Все авторы рассмотрели рукопись.

Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате при условии, что вы укажете соответствующую ссылку на оригинальный автор(ы) и источник, предоставьте ссылку на лицензию Creative Commons и укажите, были ли внесены изменения.

Сверло, что мы знаем о нем? Классификация сверл. Назначение сверл

Элементы спирального сверла

Углы сверла

Классификация сверл

По назначению

Некоторые виды сверл:

Хвостовые части:

Электронный научный архив УрФУ: Конференции, семинары

Discover

Удостоверяющий центр

Регионы

Размер шрифта AA

Страница не найдена

Поиск по сайту:

Карта сайта:

Бюджетная классификация

Реестр документов администрации Качканарского городского округа в области бюджетной класификации в части, относящейся к расходам местного бюджета

Свердловская область | Региональное отделение | ПКР

Классификация сверлильных станков | Промышленное строительство

Типы сверл

Структура сверла:

Материалы, используемые для изготовления сверл:

Покрытия, используемые на сверлах:

Спиральные сверла

Сверла с цековкой

Сверла с зенковкой

Сверла с плоским дном

Специальные сверла

Система классификации IADC — долото KC

Коронки для бурения твердых пород

Номенклатура сверл PDC

Режущая структура PDC

Профиль долота

Инженерная классификация по твердости породы

Строительные бит

Терминология сверл

Типы сверл

Материалы для сверления

Углеродистая инструментальная сталь

Быстрорежущая сталь

Кобальт Быстрорежущая сталь

Покрытия и обработка

Титан

Черный оксид

Циркониевое покрытие

Алмаз

Специальные сверла

Резюме

Источники:

Прочие инструменты Артикул

Больше из Изготовление и изготовление на заказ

7 типов сверлильных станков [с картинками]

Типы сверлильных станков

Переносной сверлильный станок

Настольно-сверлильный станок

Сверлильный станок для столбов

Радиально-сверлильный станок

Многорядный сверлильный станок

Многошпиндельные сверлильные станки

Станок для глубокого сверления

Какой тип сверлильного станка вы выберете?

Подход глубокого обучения для обнаружения отказов буровых долот по небольшому набору звуковых данных

Abstract

Введение

Предлагаемая методология

Расширение данных

Сдвиг во времени

Регулятор громкости

Преобразование звуков в логарифмические спектрограммы

Извлечение признаков с использованием CNN с негерметичным ReLU

Изучение глобальных признаков с использованием LSTM и механизма внимания

Экспериментальная установка

Наборы данных

Набор данных Valmet

Набор данных Зейбольда

UrbanSound8K

Гиперпараметры и настройка обучения

Экспериментальные результаты

Результаты по набору данных Valmet

Исследования абляции на основе набора данных Valmet