Модели станков: Классификация и расшифровка токарных станков

Классификация и система обозначения металлорежущих станков

Металлорежущие
станки в зависимости от вида обработки делят на девять групп, а каждую группу -
на десять типов (подгрупп), характеризующих назначение станков, их компоновку,
степень автоматизации или вид применяемого инструмента. Например, группа 4
предназначена для электроэрозионных, ультразвуковых и других станков.

Обозначение
модели станка состоит из сочетания трех или четырех цифр и букв. Первая цифра
означает номер группы, вторая — номер подгруппы (тип станка), а последние одна
или две цифры — наиболее характерные технологические параметры станка.

Например:

1Е116 -
означает токарно-револьверный одношпиндельный автомат с наибольшим диаметром обрабатываемого
прутка 16 мм;

2Н125 — означает вертикально-сверлильный станок с наибольшим условным
диаметром сверления 25мм;

2Г103П — настольный вертикально-сверлильный станок повышенной точности с
наибольшим условным диаметром сверления 3 мм.

Буква,
стоящая после первой цифры, указывает на различное исполнение и модернизацию
основной базовой модели станка. Буква в конце цифровой части означает
модификацию базовой модели, класс точности станка или его особенности.

Классы
точности станков обозначают:

Н -
нормальной;

П — повышенной, точность 0,6 отклонений от Н;

В – высокой, точность 0,4 отклонений от Н;

А — особо высокой точности, точность 0,25 отклонений от Н;

С — особо точные станки, точность 0,16 отклонений от Н.

П, В, А, С -
прецизионные станки (повышенной точности).

Принята
следующая индексация моделей станков с программным управлением:

Ц — с цикловым
управлением;

Ф1 — с цифровой индексацией положения, а также с предварительным набором
координат;

Ф2 — с позиционной системой ЧПУ,

ФЗ — с контурной системой ЧПУ;

Ф4 — с комбинированной системой ЧПУ.

Например:

16Д20П -
токарно-винторезный станок повышенной точности;

6Р13К-1 — вертикально-фрезерный консольный станок с копировальным
устройством;

1Г340ПЦ — токарно-револьверный станок с горизонтальной головкой,
повышенной точности, с цикловым программным управлением;

2455АФ1 — координатно-расточной двухстоечный станок особо высокой точности
с предварительным набором координат и цифровой индикацией;

2Р135Ф2 — вертикально-сверлильный станок с револьверной головкой,
крестовым столом и с позиционной системой числового программного управления;

Станки
подразделяют на универсальные (общего назначения), широкоуниверсальные
(ограниченное число операций), специализированные (одного наименования),
специальные и агрегатные (из взаимозаменяемых узлов).

Специальные
и специализированные станки обозначают буквенным индексом (из одной или двух
букв), присвоенным каждому заводу, с номером модели станка. Например, мод.
МШ-245 — рейкошлифовальный полуавтомат повышенной точности Московского завода
шлифовальных станков.

По
весу станки делятся на следующие категории:

до 1 т -
легкая;

до 10 т — средняя;

до 30 т — крупная;

до 100 т — тяжелая;

св 100 т — уникальная.

при этом

до 5 т — транспортабельные;

св 5 т — не транспортабельные.

По
степени автоматизации:

с ручным -
нужны команды рабочего;

полуавтомат — только для наладки, установки и снятия заготовки;

автомат — без участия рабочего от установки детали

с ЧПУ — полуавтомат или автомат, управляемый по заранее составленной и
легко заменяемой программе.

КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТАЛЛОРЕЖУЩИХ
СТАНКОВ

Модели станков — блог производственной компании по изготовлению станков ЧПУ gorelovskiy.

ru

25

Окт

G-2004-3p – 3х координатный чпу станок

• 
  26.12.2022

• От

  admin

• 0 комментарии

 
 
 
 
 
 Модель станка
ЧПУ станок G-2004-3p
для фрезеровки балясин, столбов, колонн, 3d моделей
3х координатный 
Шпиндель + Пил…

Продолжить чтение

25

Окт

G-3750 – чпу станок с большим рабочим полем

• 
  26.12.2022

• От

  admin

• 0 комментарии

 
 
 
 
 
 Модель станка
ЧПУ фрезерный станок G-3750 для создания крупногабаритных моделей, пресс форм, изделий из металла, камня. ..

Продолжить чтение

25

Окт

G-1328-4sv (с опциями) ЧПУ станок для гнутых фасадов

• 
  02.11.2020

• От

  admin

• 0 комментарии

 
 
 
 
 
 
Чпу станок G-1328-4sv деревообрабатывающий
4х координатный с наклоном шпинделя +/-90 град
Консольный стол с подвижным…

Продолжить чтение

25

Окт

G-1328-4sv – 4х координатный чпу станок

• 
  02.11.2020

• От

  admin

• 0 комментарии

 
 
 
 
 
 
ЧПУ станок G-1328-4sv деревообрабатывающий
4х координатный с наклоном шпинделя +/-90 град
Консольный стол с подвижным. ..

Продолжить чтение

25

Окт

25

Окт

G-1328-4sp – 4х координатный чпу станок

• 
  02.11.2020

• От

  admin

• 0 комментарии

 
 
 
 
 
 
ЧПУ станок G-1328-4sp
4х координатный с наклоном шпинделя +/-90 град
Консольный стол с подвижными траверсами и пневмо…

Продолжить чтение

25

Окт

G-1325-3 – 3х координатный чпу станок

• 
  02.11.2020

• От

  admin

• 0 комментарии

 
 
 
 
 
 Модель станка
ЧПУ станок G-1325-33х координатный 
 
 
Фото
 
 
Особенности
 
 
Определение высоты заготовки и по. ..

Продолжить чтение

25

Окт

G-1330-3 – 3х координатный чпу станок

• 
  02.11.2020

• От

  admin

• 0 комментарии

 
 
 
 
 
 Модель станка
ЧПУ станок G-1328-33х координатный 
 
 
Фото
 
 
Особенности
 
 
Определение высоты заготовки и по…

Продолжить чтение

25

Окт

G-2131-3 – 3х координатный чпу станок

• 
  02.11.2020

• От

  admin

• 0 комментарии

 
 
 
 
 
 Модель станка
ЧПУ станок G-2131-33х координатный 
 
 
Фото
 
 
Особенности
 
 
Определение высоты заготовки и . ..

Продолжить чтение

25

Окт

Что такое модели машинного обучения?

Что такое модель машинного обучения?

Модель машинного обучения — это программа, которая может находить закономерности или принимать решения на основе ранее неизвестного набора данных. Например, при обработке естественного языка модели машинного обучения могут анализировать и правильно распознавать намерения, стоящие за ранее неизвестными предложениями или сочетаниями слов. В распознавании изображений модель машинного обучения можно научить распознавать объекты, например автомобили или собак. Модель машинного обучения может выполнять такие задачи, «обучив» ее на большом наборе данных. Во время обучения алгоритм машинного обучения оптимизируется для поиска определенных закономерностей или выходных данных из набора данных в зависимости от задачи. Результат этого процесса — часто компьютерная программа с определенными правилами и структурами данных — называется моделью машинного обучения.

Что такое алгоритм машинного обучения?

Алгоритм машинного обучения — это математический метод поиска закономерностей в наборе данных. Алгоритмы машинного обучения часто основаны на статистике, исчислении и линейной алгебре. Некоторые популярные примеры алгоритмов машинного обучения включают линейную регрессию, деревья решений, случайный лес и XGBoost.

Что такое модельное обучение в машинном обучении?

Процесс запуска алгоритма машинного обучения на наборе данных (называемом обучающими данными) и оптимизации алгоритма для поиска определенных шаблонов или выходных данных называется обучением модели. Полученная функция с правилами и структурами данных называется обученной моделью машинного обучения.

Какие существуют типы машинного обучения?

В целом, большинство методов машинного обучения можно разделить на обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Что такое контролируемое машинное обучение?

В машинном обучении с учителем алгоритму предоставляется набор входных данных, и он вознаграждается или оптимизируется для соответствия набору определенных выходных данных. Например, контролируемое машинное обучение широко используется в распознавании изображений с использованием метода, называемого классификацией. Контролируемое машинное обучение также используется для прогнозирования демографических показателей, таких как рост населения или показатели здоровья, с использованием метода, называемого регрессией.

Что такое неконтролируемое машинное обучение?

При неконтролируемом машинном обучении алгоритму предоставляется входной набор данных, но он не вознаграждается и не оптимизируется для конкретных выходных данных, а вместо этого обучается группировать объекты по общим характеристикам. Например, механизмы рекомендаций в интернет-магазинах основаны на неконтролируемом машинном обучении, в частности на методе, называемом кластеризацией.

Что такое обучение с подкреплением?

При обучении с подкреплением алгоритм обучается с помощью множества экспериментов методом проб и ошибок. Обучение с подкреплением происходит, когда алгоритм постоянно взаимодействует с окружающей средой, а не полагается на обучающие данные. Один из самых популярных примеров обучения с подкреплением — автономное вождение.

Какие существуют модели машинного обучения?

Существует множество моделей машинного обучения, и почти все они основаны на определенных алгоритмах машинного обучения. Популярные алгоритмы классификации и регрессии подпадают под контролируемое машинное обучение, а алгоритмы кластеризации обычно развертываются в сценариях неконтролируемого машинного обучения.

Контролируемое машинное обучение

• Логистическая регрессия: логистическая регрессия используется для определения принадлежности входных данных к определенной группе или нет
• SVM: SVM или машины опорных векторов создают координаты для каждого объекта в n-мерном пространстве и используют гиперплоскость для группировки объектов по общим признакам классифицировать объекты на основе признаков
• Деревья решений: Деревья решений также являются классификаторами, которые используются для определения того, к какой категории относятся входные данные, путем обхода листьев и узлов дерева
• Линейная регрессия: Линейная регрессия используется для выявления взаимосвязей между интересующей переменной и входными данными и прогнозирования ее значений на основе значений входных переменных.
• kNN: метод k ближайших соседей включает в себя группировку ближайших объектов в наборе данных и поиск наиболее часто встречающихся или средних характеристик среди объектов.
• Случайный лес: Случайный лес — это набор множества деревьев решений из случайных подмножеств данных, в результате чего комбинация деревьев может быть более точной в прогнозировании, чем одно дерево решений.
• Алгоритмы повышения: Алгоритмы повышения, такие как Gradient Boosting Machine, XGBoost и LightGBM, используют ансамблевое обучение. Они объединяют прогнозы нескольких алгоритмов (например, деревьев решений) с учетом ошибки предыдущего алгоритма.

Неконтролируемое машинное обучение

• K-средних: Алгоритм K-средних находит сходство между объектами и группирует их в K различных кластеров.
• Иерархическая кластеризация: Иерархическая кластеризация строит дерево вложенных кластеров без указания количества кластеров.

Что такое дерево решений в машинном обучении (ML)?

Дерево решений — это прогностический подход в машинном обучении для определения того, к какому классу принадлежит объект. Как следует из названия, дерево решений представляет собой древовидную блок-схему, в которой класс объекта определяется шаг за шагом с использованием определенных известных условий. Дерево решений, визуализированное в домике у озера Databricks. Источник: https://www.databricks.com/blog/2019/05/02/detecting-financial-fraud-at-scale-with-decision-trees-and-mlflow-on-databricks.html

Что такое регрессия в машинном обучении?

Регрессия в науке о данных и машинном обучении — это статистический метод, который позволяет прогнозировать результаты на основе набора входных переменных. Результат часто является переменной, которая зависит от комбинации входных переменных. Модель линейной регрессии, выполненная на Databricks Lakehouse. Источник: https://www. databricks.com/blog/2015/06/04/simplify-machine-learning-on-spark-with-databricks.html

Что такое классификатор в машинном обучении?

Классификатор — это алгоритм машинного обучения, который присваивает объекту членство в категории или группе. Например, классификаторы используются для определения того, является ли электронное письмо спамом или является ли транзакция мошеннической.

Сколько моделей существует в машинном обучении?

Много! Машинное обучение — это развивающаяся область, и всегда разрабатываются новые модели машинного обучения.

Какая модель лучше всего подходит для машинного обучения?

Модель машинного обучения, наиболее подходящая для конкретной ситуации, зависит от желаемого результата. Например, чтобы предсказать количество покупок автомобилей в городе на основе исторических данных, наиболее полезным может быть такой метод обучения с учителем, как линейная регрессия. С другой стороны, чтобы определить, купит ли потенциальный клиент в этом городе автомобиль, учитывая его доход и историю поездок на работу, лучше всего подойдет дерево решений.

Что такое развертывание модели в машинном обучении (ML)?

Развертывание модели — это процесс предоставления модели машинного обучения для использования в целевой среде — для тестирования или производства. Модель обычно интегрируется с другими приложениями в среде (такими как базы данных и пользовательский интерфейс) через API. Развертывание — это этап, после которого организация может окупить огромные инвестиции, сделанные в разработку модели. Полный жизненный цикл модели машинного обучения в Databricks Lakehouse. Источник: https://www.databricks.com/blog/2019/09/18/productionizing-machine-learning-from-deployment-to-drift-detection.html

Что такое модели глубокого обучения?

Модели глубокого обучения — это класс моделей машинного обучения, которые имитируют то, как люди обрабатывают информацию. Модель состоит из нескольких уровней обработки (отсюда и термин «глубокий») для извлечения признаков высокого уровня из предоставленных данных. Каждый уровень обработки передает более абстрактное представление данных на следующий уровень, а последний уровень обеспечивает более человеческое понимание. В отличие от традиционных моделей машинного обучения, которые требуют маркировки данных, модели глубокого обучения могут обрабатывать большие объемы неструктурированных данных. Они используются для выполнения более похожих на человека функций, таких как распознавание лиц и обработка естественного языка. Упрощенное представление глубокого обучения. Источник: https://www.databricks.com/discover/pages/the-democratization-of-artificial-intelligence-and-deep-learning

Что такое машинное обучение временных рядов?

Модель машинного обучения с временными рядами — это модель, в которой одной из независимых переменных является последовательная продолжительность минут, дней, лет и т. д.), и она оказывает влияние на зависимую или прогнозируемую переменную. Модели машинного обучения временных рядов используются для прогнозирования событий с привязкой ко времени, например погоды на будущей неделе, ожидаемого количества клиентов в будущем месяце, прогноза доходов на будущий год и т.  д.

Где я могу узнать больше о машинном обучении?

• Ознакомьтесь с этой бесплатной электронной книгой, чтобы узнать о многих увлекательных примерах использования машинного обучения, которые внедряются предприятиями по всему миру.
• Чтобы получить более глубокое представление о машинном обучении от экспертов, ознакомьтесь с блогом Databricks Machine Learning.

Описание всех моделей машинного обучения за 6 минут | Теренс Шин

Интуитивное объяснение самых популярных моделей машинного обучения.

Опубликовано в

·

Чтение: 8 мин.

·

5 января 2020 г. Сатурн Облако , а масштабируемая и гибкая платформа обработки данных с бесплатным и корпоративным уровнями.

В своей предыдущей статье я объяснил, что такое регрессия , и показал, как ее можно использовать в приложении. На этой неделе я расскажу о большинстве распространенных моделей машинного обучения, используемых на практике, чтобы у меня было больше времени на построение и улучшение моделей, а не на объяснение лежащей в их основе теории. Давайте углубимся в это.

Фундаментальная сегментация моделей машинного обучения

Все модели машинного обучения классифицируются как контролируемые или неконтролируемые . Если модель является моделью с учителем, она подразделяется либо на модель регрессии , либо на модель классификации . Ниже мы рассмотрим, что означают эти термины и соответствующие модели, которые попадают в каждую категорию.

Обязательно подпишитесь здесь или на мой эксклюзивный информационный бюллетень , чтобы никогда не пропустить еще одну статью о руководствах по науке о данных, хитростях и советах, жизненных уроках и многом другом!

Обучение с учителем включает в себя изучение функции, которая отображает ввод в вывод на основе примеров пар ввода-вывода [1].

Например, если бы у меня был набор данных с двумя переменными, возрастом (входная) и ростом (выходная), я мог бы реализовать модель контролируемого обучения для прогнозирования роста человека на основе его возраста.

Пример контролируемого обучения

Повторим еще раз: в контролируемом обучении есть две подкатегории: регрессия и классификация.

В моделях регрессии выходные данные непрерывны. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных типов регрессионных моделей.

Линейная регрессия

Пример линейной регрессии

Идея линейной регрессии заключается в простом поиске линии, которая лучше всего соответствует данным. Расширения линейной регрессии включают множественную линейную регрессию (например, поиск плоскости наилучшего соответствия) и полиномиальную регрессию (например, поиск кривой наилучшего соответствия). Вы можете узнать больше о линейной регрессии в моей предыдущей статье.

Дерево решений

Изображение взято с Kaggle

Деревья решений — популярная модель, используемая в исследованиях операций, стратегическом планировании и машинном обучении. Каждый квадрат выше называется узлом , и чем больше у вас узлов, тем более точным будет ваше дерево решений (как правило). Последние узлы дерева решений, в которых принимается решение, называются листьями дерева. Деревья решений интуитивно понятны и просты в построении, но им не хватает точности.

Если вы хотите протестировать эти алгоритмы машинного обучения, ознакомьтесь с Saturn Cloud , масштабируемой и гибкой платформой для анализа данных с бесплатным и корпоративным уровнями.

Случайный лес

Случайный лес — это метод ансамблевого обучения, основанный на деревьях решений. Случайные леса включают создание нескольких деревьев решений с использованием наборов исходных данных с начальной загрузкой и случайным выбором подмножества переменных на каждом шаге дерева решений. Затем модель выбирает режим всех прогнозов каждого дерева решений. Какой в ​​этом смысл? Полагаясь на модель «победы большинства», она снижает риск ошибки из-за отдельного дерева.

Например, если бы мы создали одно дерево решений, третье дерево предсказывало бы 0. Но если бы мы полагались на режим всех 4 деревьев решений, предсказанное значение было бы 1. Это сила случайных лесов.

StatQuest проделал потрясающую работу, подробно изучив этот вопрос. Глянь сюда.

Нейронная сеть

Визуальное представление нейронной сети

Нейронная сеть по существу является сетью математических уравнений. Он принимает одну или несколько входных переменных и, проходя через сеть уравнений, получает одну или несколько выходных переменных. Вы также можете сказать, что нейронная сеть принимает вектор входных данных и возвращает вектор выходных данных, но в этой статье я не буду углубляться в матрицы.

Синие кружки представляют входной слой , черные кружки представляют скрытых слоя, и зеленые кружки представляют выходной слой . Каждый узел в скрытых слоях представляет как линейную функцию, так и функцию активации, через которую проходят узлы в предыдущем слое, что в конечном итоге приводит к результату в зеленых кругах.

• Если вы хотите узнать больше об этом, ознакомьтесь с моим объяснением нейронных сетей для начинающих.

Обязательно подпишитесь здесь или на мой эксклюзивный информационный бюллетень 9006 6 , чтобы не пропустить еще одну статью о руководствах по науке о данных, хитростях и советах, жизненных уроках и более!

В моделях классификации выходные данные являются дискретными. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных типов моделей классификации.

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия аналогична линейной регрессии, но используется для моделирования вероятности конечного числа результатов, обычно двух. Существует ряд причин, по которым логистическая регрессия используется вместо линейной регрессии при моделировании вероятностей результатов (см. здесь). По сути, логистическое уравнение создается таким образом, что выходные значения могут быть только между 0 и 1 (см. ниже).

Если вы хотите протестировать эти алгоритмы машинного обучения, ознакомьтесь с Saturn Cloud , масштабируемой и гибкой платформой для анализа данных с бесплатным и корпоративным уровнями.

Машина опорных векторов

Машина опорных векторов — это метод контролируемой классификации, который на самом деле может быть довольно сложным, но довольно интуитивно понятным на самом базовом уровне.

Предположим, что есть два класса данных. Машина опорных векторов найдет гиперплоскость или граница между двумя классами данных, которая максимизирует разницу между двумя классами (см. ниже). Есть много плоскостей, которые могут разделить два класса, но только одна плоскость может максимизировать запас или расстояние между классами.

Если вы хотите углубиться в детали, Саван написал здесь отличную статью о машинах опорных векторов.

Наивный байесовский

Наивный байесовский — еще один популярный классификатор, используемый в науке о данных. Идея, лежащая в основе этого, основана на теореме Байеса:

Говоря простым языком, это уравнение используется для ответа на следующий вопрос. «Какова вероятность y (моя выходная переменная) при заданном X? И из-за наивного предположения, что переменные независимы для данного класса, вы можете сказать, что:

Кроме того, убрав знаменатель, мы можем сказать, что P(y|X) пропорционально правой части.

Таким образом, цель состоит в том, чтобы найти класс y с максимальной пропорциональной вероятностью.

Посмотрите мою статью « Математическое объяснение наивного Байеса ” если вы хотите более подробное объяснение!

Дерево решений, случайный лес, нейронная сеть

Эти модели следуют той же логике, что и описанная выше. Единственное отличие состоит в том, что этот вывод является дискретным, а не непрерывным.

В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя используется для создания выводов и поиска закономерностей на основе входных данных без ссылок на помеченные результаты. Два основных метода, используемых в неконтролируемом обучении, включают кластеризацию и уменьшение размерности.

Если вы хотите протестировать эти алгоритмы машинного обучения, ознакомьтесь с Saturn Cloud , масштабируемой и гибкой платформой для анализа данных с бесплатным и корпоративным уровнями.

Взято из GeeksforGeeks

Кластеризация — это неконтролируемый метод, который включает группировку или кластеризацию точек данных. Он часто используется для сегментации клиентов, обнаружения мошенничества и классификации документов.

Общие методы кластеризации включают кластеризацию k-средних , иерархическую кластеризацию , кластеризацию среднего сдвига и кластеризацию на основе плотности . Хотя у каждого метода есть свой метод поиска кластеров, все они направлены на достижение одной и той же цели.

Снижение размерности — это процесс уменьшения числа рассматриваемых случайных величин путем получения набора главных переменных [2]. Проще говоря, это процесс уменьшения размерности вашего набора функций (еще более простыми словами, уменьшения количества функций). Большинство методов уменьшения размерности можно разделить на 9 категорий.0134 удаление признаков или извлечение признаков.

Популярный метод уменьшения размерности называется анализом основных компонентов.

Анализ главных компонентов (АГК)

В простейшем смысле АКП включает проецирование данных более высокого измерения (например, 3 измерения) в меньшее пространство (например, 2 измерения). Это приводит к более низкому измерению данных (2 измерения вместо 3 измерений) при сохранении всех исходных переменных в модели.

Здесь довольно много математики. Если вы хотите узнать об этом больше…

Прочтите эту замечательную статью о PCA здесь.

Если вы предпочитаете смотреть видео, StatQuest объясняет PCA за 5 минут здесь.

Если вы хотите протестировать эти алгоритмы машинного обучения, ознакомьтесь с Saturn Cloud , масштабируемой и гибкой платформой для анализа данных с бесплатным и корпоративным уровнями.

Обязательно подпишитесь на здесь , чтобы никогда не пропустить новую статью о руководствах по науке о данных, хитростях и советах, жизненных уроках и многом другом!

Надеюсь, вам было интересно и познавательно. Дайте мне знать, какая ваша любимая визуализация данных с 2022 года в комментариях!

Не знаете, что читать дальше? Я подобрал для вас еще одну статью:

БОЛЕЕ 100 вопросов и ответов на собеседовании с Data Scientist!

Вопросы для интервью от Amazon, Google, Facebook, Microsoft и других компаний!

в направлении datascience.