Модели станков: устройство, назначение и характеристики моделей станков токарной группы

Содержание

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

Станки

Группа

Тип

станка

Назначение
станка

ТОКАРНЫЕ

1

0

автоматы и
полуавтоматы специализированные

1

автоматы и
полуавтоматы одношпиндельные

2

автоматы и
полуавтоматы многошпиндельные

3

токарно-револьверные

4

токарно-револьверные
полуавтоматы

5

карусельные

6

токарные и
лоботокарные

7

многорезцовые и
копировальные

8

специализированные

9

разные токарные

СВЕРЛИЛЬНЫЕ

И РАСТОЧНЫЕ

2

0

1

настольно- и
вертикально-сверлильные

2

полуавтоматы
одношпиндельные

3

полуавтоматы
многошпиндельные

4

координатно-расточные

5

радиально- и
координатно-сверлильные

6

расточные

7

отделочно-расточные

8

горизонтально-сверлильные

9

разные
сверлильные

ШЛИФОВАЛЬНЫЕ,

ПОЛИРОВАЛЬНЫЕ,

ДОВОДОЧНЫЕ,

ЗАТОЧНЫЕ

3

0

1

круглошлифовальные,
бесцентрово-шлифовальные

2

внутришлифовальные,
координатно-шлифовальные

3

обдирочно-шлифлвальные

4

специализированные
шлифовальные

5

продольно-шлифовальные

6

заточные

7

плоско-шлифовальные

8

притирочные,
полировальные,хонинговальные,

доводочные

9

разные станки,
работающие абразивом

ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИЕ,

ЭЛЕКТРОХИМИЧЕСКИЕ

4

0

1

2

светолучевые

3

4

электрохимические

5

6

7

электроэрозионные,
ультразвуковые прошивочные

8

анодно-механические
отрезные

9

ЗУБО- и

РЕЗЬБО-

ОБРАБАТЫВАЮЩИЕ

5

0

резьбонарезные

1

зубодолбежные для
цилиндрических колес

2

зуборезные для
конических колес

3

зубофрезерные для
цилиндрических колес

и шлицевых валов

4

для нарезания
червячных колес

5

для обработки
торцов зубьев колес

6

резьбо-фрезерные

7

зубоотделочные,
проверочные и обкатные

8

зубо- и
резьбо-шлифовальные

9

разные зубо- и
резьбообрабатывающие

ФРЕЗЕРНЫЕ

6

0

барабано-фрезерные

1

вертикально-фрезерные
консольные

2

фрезерные
непрерывного действия

3

продольные
одностоечные

4

копировальные и
гравировальные

5

вертикально-фрезерные
бесконсольные

6

продольные
двухстоечные

7

консольно-фрезерные
операционные

8

горизонтально-фрезерные
консольные

9

разные фрезерные

СТРОГАЛЬНЫЕ,

ДОЛБЕЖНЫЕ,

ПРОТЯЖНЫЕ

7

0

1

продольные
одностоечные

2

продольные
двухстоечные

3

поперечно-строгальные

4

долбежные

5

протяжные
горизонтальные

6

протяжные
вертикальные для протягивания

внутреннего

7

протяжные
вертикальные для протягивания

наружного

8

9

разные
строгальные станки

РАЗРЕЗНЫЕ

8

0

1

отрезные,
работающие резцом

2

отрезные,
работающие абразивным кругом

3

гладким или
насечным диском

4

правильно-отрезные

5

ленточно-пильные

6

отрезные с
дисковой пилой

7

отрезные
ножовочные

8

9

РАЗНЫЕ

9

0

1

трубо- и
муфтообрабатывающие

2

пилонасекательные

3

правильно- и
бесцентровообдирочные

4

5

для испытания
инструментов

6

делительные
машины

7

балансировочные

8

9

Виртуальные модели станков — ООО «Центр СПРУТ-Т»

Виртуальные модели станков

фрезерная обработка

  • Обрабатывающий центр Willemin-Macodel 508 MT
    • Создание виртуальной модели станка с кинематической схемой
    • Создание реалистичных 3D моделей инструмента
    • Задание конфигурации станка

Токарная обработка

  • Многофункциональный токарно-фрезерный центр Nakamura
    • Виртуальная наладка револьвера
    • Реализация синхронной обработки

Многокоординатная фрезерная обработка

  • Обрабатывающий центр Mikron VCE600
    • Сквозной процесс от создания виртуального станка до готовой детали
При современных компоновках станков  большое количество рабочих узлов, движущихся одновременно, создают опасность соударений внутри станка.

Для того чтобы избежать этого нужны виртуальные станки в CAM-системе.

Виртуальный станок представляет собой набор трехмерных моделей всех рабочих органов реального станка и позволяет обеспечить полную идентичность процесса обработки в SprutCAM с процессом обработки на реальном оборудовании. При использовании виртуального станка в SprutCAM траектория движения инструмента и рабочих органов формируется с учетом кинематики станка и возможных столкновений.

Виртуальный станок в SprutCAM это:

  • защита дорогостоящего оборудования и инструмента от столкновений
  • защита деталей от зарезов и повреждений

Создание виртуальной модели станка с кинематической схемой

Создание 3D модели станка в CAD-системе

  • 3D геометрия станка может быть создана в любой CAD-системе

  • Импорт в SprutCAM напрямую из CAD-системы

  • Импорт в SprutCAM через промежуточный формат (IGES, STEP, STL и др. )

  • После импорта в SprutCAM, 3D геометрия сохраняется во внутреннем osd формате

  • Посмотрите видео, демонстрирующее подготовку 3D модели для использования в SprutCAM 

Описание кинематики станка

  • Характер движения рабочих органов

  • Задание условий и ограничений

  • Все параметры сохраняются в специальном xml файле

Создание реалистичных 3D моделей инструмента

  • Загружайте 3D модели инструмента от производителя или созданные Вами

  • Импорт в SprutCAM напрямую из CAD-системы или в промежуточном формате (IGES, STEP, STL и др.)

  •  Используйте и редактируйте параметрические 3D модели из встроенной библиотеки инструментов SprutCAM

Конфигурация станка

  • Обрабатывающий центр Willemin-Macodel 508 MT

  • Система ЧПУ: Fanuc 31i-A5

  • 8 управляемых осей

  • Токарно-фрезерный шпиндель с поворотной осью

  • Трехпозиционный револьвер
    (противошиндель/тиски/задний центр)

Виртуальная модель станка Mikron с поворотным столом

  • Обрабатывающий центр Mikron VCE600

  • Поворотный стол LEHMANN Т1-507510

  • 5 управляемых осей (3+2)

  • Система ЧПУ: Heidenhain iTNC530

  • Система ЧПУ стола: Fanuc 35iB

  • Более подробно о данном виртуальном станке смотрите в разделе: Примеры внедрения SprutCAM

Сквозной процесс от создания виртуальной модели станка до готовой детали

Пример создания виртуальной модели многофункционального токарно-фрезерного центра Nakamura

  • Обрабатывающий центр Nakamura Super NTJ

  • 9 управляемых осей

  • Количество одновременно управляемых осей (4+4) 

  • Два шпинделя и две револьверных головки

  • Система ЧПУ: Fanuc 18i-TB

     

Условия и ограничения

  • Допустимый диапазон вращения оси B1: -91º…+91º

  • При работе на главном шпинделе B1<=0, на противошпинделе B1>=0

  • Разделение операций по каналам: первый канал — операции верхнего револьвера, второй канал — нижнего револьвера

Наладка револьвера станка

Сборка виртуального станка

  • При наладке выбор из 6 типов блоков для верхнего револьвера и 12 типов блоков для нижнего

  •  Разработаны операции простого перехвата и перехвата с отрезкой, в соответствии с документацией станка

Реализация синхронной обработки с использованием виртуальной модели станка

При использовании виртуального станка в

SprutCAM траектория движения инструмента и рабочих органов формируется уже с учетом избегания всех возможных коллизий. При этом осуществляется синхронизация движения рабочих органов и недопущение конфликтов в рабочей зоне, и как следствие — обеспечение оптимальной и безаварийной работы станка.

Все это обеспечивается с помощью:
—    моделирования синхронизации до 4-х инструментальных узлов одновременно;
—    покадровой синхронизации при многоканальной обработке;
—    автоматического формирования бесконфликтной синхронной работы;
—    идентичности процесса моделирования с реальным процессом обработки.

Реальная виртуальность в SprutCAM — надежная работа на производстве

Примеры выполненных виртуальных схем станков

3-х осевые фрезерные

4-х осевые фрезерные

5-и осевые фрезерные AC

5-и осевые фрезерные BC

6-и осевые

8-ми осевые

Токарные

Токарно-фрезерные

Токарные автоматы

Электроэрозионные

Шлифовальные

Роботы

моделей машинного обучения — Databricks

Назад к глоссарию

Что такое модель машинного обучения?

Модель машинного обучения — это программа, которая может находить закономерности или принимать решения на основе ранее невиданного 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 конкретных 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 набор входных 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?

В 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
  • Наивный байесовский алгоритм: Наивный байесовский алгоритм предполагает независимость переменных и использует вероятность для классификации объектов 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 ML 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 Databricks Lakehouse.
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 имеет отношение к зависимой или прогнозируемой переменной. 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.

Дополнительные ресурсы

Назад к глоссарию

Что такое модель машинного обучения?

Редактировать

Твиттер

LinkedIn

Фейсбук

Электронное письмо

  • Статья
  • 2 минуты на чтение

Модель машинного обучения — это файл, обученный распознавать определенные типы шаблонов. Вы обучаете модель на наборе данных, предоставляя ей алгоритм, который она может использовать для рассуждений и извлечения уроков из этих данных.

После того, как вы обучили модель, вы можете использовать ее для анализа данных, которых она раньше не видела, и делать прогнозы относительно этих данных. Например, допустим, вы хотите создать приложение, которое может распознавать эмоции пользователя на основе его выражения лица. Вы можете обучить модель, предоставив ей изображения лиц, каждое из которых помечено определенной эмоцией, а затем вы можете использовать эту модель в приложении, которое может распознавать любую эмоцию пользователя. Пример такого приложения см. в образце Emoji8.

Когда использовать машинное обучение

Хорошие сценарии машинного обучения часто обладают следующими общими свойствами:

  1. Они включают в себя повторяющиеся решения или оценки, которые вы хотите автоматизировать и которые требуют согласованных результатов.
  2. Трудно или невозможно явно описать решение или критерии, лежащие в основе решения.
  3. У вас есть размеченные данные или существующие примеры, где вы можете описать ситуацию и сопоставить ее с правильным результатом.

Машинное обучение Windows использует для своих моделей формат Open Neural Network Exchange (ONNX). Вы можете загрузить предварительно обученную модель или обучить свою собственную модель. Дополнительные сведения см. в разделе Получение моделей ONNX для Windows ML.

Начало работы

Вы можете начать работу с машинным обучением Windows, следуя одному из наших полных руководств по приложениям или сразу перейдя к примерам машинного обучения Windows.

Примечание

Используйте следующие ресурсы для справки по Windows ML:

  • Чтобы задать или ответить на технические вопросы о Windows ML, используйте тег windows-machine-learning в Stack Overflow.
  • Чтобы сообщить об ошибке, отправьте сообщение о проблеме на нашем GitHub.