Станок модели: Классификация и расшифровка токарных станков

Широкоуниверсальный консольно-фрезерный станок модели 6ДМ83Ш

Широкоуниверсальный консольно-фрезерный станок модели 6ДМ83Ш

Модель консольно-фрезерного станка 6ДМ83Ш широкоуниверсального типа идеально подходит для любых видов фрезерных работ. Чаще всего рекомендуют купить консольно-фрезерный станок 6ДМ83Ш для выполнения следующих работ:

• Сверление, зенкерование, а также растачивание отверстий на заготовках, независимо от типа производства (серийное, единичное, малосерийное).




• Работа с любыми заготовками, будь то сплавы, металлы или какой-либо из видов пластмасс.

Описание характерных особенностей станка 6ДМ83Ш

Главное отличие широкоуниверсального станка 6ДМ83Ш от модели 6ДМ82Ш заключается в значительно расширенном размере поверхности столешницы. Габариты рабочей поверхности позволяют использовать этот станок в качестве сподручного средства для обработки маленьких и средних по типоразмеру деталей.

Станок оснащён очень надёжным механизмом автораздачи движения на управляемый тип осей. Это стало возможным благодаря использованию в приводе подач стола станка серводвигателя с частотным бесступенчатым регулированием.

Широкоуниверсальный консольно-фрезерный станок 6ДМ83Ш оснащен горизонтальным и вертикальным шпинделем. Это позволяет успешно осуществлять монтаж изделий, заготовок и инструмента под любым удобным углом. Данная особенность модели позволяет значительно нарастить технологический потенциал устройства в производственной сфере.

Заказ

Заказать подходящее оборудование можно прямо на сайте Дмитровского завода. Легко и просто вы сможете не только получить подробную информацию, касательно любого, заинтересовавшего вас товара, но осуществить заказ, не прилагая лишних усилий. Наши консультанты предоставят все ключевые сведения не только по приобретению товара, но и по его ремонту. Так, производитель гарантирует выполнение следующих пунктов при сотрудничестве:

• Качество;




• Быстрое обслуживание;




• Разумная цена.

Технические характеристики

Комплектация

Поставляется по требованию

Универсальный токарно-винторезный станок модели LZ 360 VS

Цена: По запросу

Заказать

Рабочая зона

Высота центров, мм

175

Расстояние между центрами, мм

800

Максимальный диаметр обработки над станиной, мм

355

Максимальный диаметр обработки над суппортом, мм

195

Ширина станины, мм

260

Высота станины, мм

260

Расстояние от оси шпинделя до пола, мм

1.150

Токарный шпиндель 

Конус шпинделя (размер) по стандарту DIN 55027

5

Диаметр отверстия токарного шпинделя, мм

43

Внутренний конус шпинделя по DIN 228

ME 50

Диаметр токарного патрона, мм

160 (опц. 200)

Максимальный диаметр планшайбы, мм

300

Диаметр зажимной цанги (тянущего типа), мм

26

Диаметр зажимной цанги (толкающего типа), мм

42

Инструментальный суппорт

Поперечный ход суппорта, мм

185

Ход верхней каретки суппорта, мм

115

Угол поворота верхней каретки

+90⁰ / — 65⁰

Высота державки резца, мм

20

Шаг резьбы ходового винта, мм

6

Подачи

Продольная подача, мм/об.

0,01 — 10

Поперечная подача, мм/об.

0,004 — 3,6

Шаг нарезаемой резьбы (метрическая), мм

0,10 — 52

Шаг нарезаемой резьбы (модульная), модуль, мм

0,10 — 52

Шаг нарезаемой резьбы (дюймовая), число ниток на 1

0,10 — 52

Шаг нарезаемой диаметральной резьбы, мм

0,10 — 52

Инструментальная система

Тип инструментальной системы

размер B

Задняя бабка

Тип задней бабки

ручная

Ход пиноли, мм

110

Диаметр пиноли задней бабки, мм

50

Внутренний конус пиноли задней бабки по стандарту DIN 228, мм

МК-3

Привод

Тип привода

с бесступенчатым регулированием

Количество основных ступеней привода

2

Число оборотов, об/мин 

30 — 3. 500

Мощность электродвигателя, кВт (пост./30 мин)

9,0

Прочие характеристики

Номер лакокрасочного покрытия 

RAL 7035 (серый) + RAL 7046 (тёмно серый)

Габаритные размеры и масса

Длина, мм

1.925

Ширина, мм

900

Высота, мм

1.400

Масса станка, кг

1.500

Скачать каталог в PDF

Сделать заявку

Ваше имя *

Телефон *e-mail *

Текст вопроса

Models — Machine Learning — Apple Developer

Внедряйте интеллектуальные функции в свои приложения с помощью моделей машинного обучения от исследовательского сообщества, разработанных для Core ML.

Модели

представлены в формате Core ML и могут быть интегрированы в проекты Xcode. Вы можете выбрать различные версии моделей для оптимизации размеров и архитектур.

Изображений

Изображения

FCRN-предсказание глубины
Оценка глубины

Предсказать глубину по одному изображению.

МНИСТ
Классификация рисунков

Классифицируйте одну рукописную цифру (поддерживаются цифры 0–9).

Обновляемый классификатор чертежей
Классификация рисунков

Классификатор чертежей, который учится распознавать новые чертежи на основе модели K-ближайших соседей (KNN).

МобильныйNetV2
Image Classification

Архитектура MobileNetv2 обучена классифицировать доминирующий объект в кадре камеры или изображении.

Реснет50
Классификация изображений

Остаточная нейронная сеть, которая классифицирует доминирующий объект в кадре камеры или изображении.

SqueezeNet
Классификация изображений

Небольшая архитектура глубокой нейронной сети, которая классифицирует доминирующий объект в кадре камеры или изображении.

DeeplabV3
Image Segmentation

Сегментируйте пиксели кадра камеры или изображения на предопределенный набор классов.

YOLOv3
Обнаружение объектов

Найдите и классифицируйте 80 различных типов объектов, присутствующих в кадре камеры или на изображении.

YOLOv3-Крошечный
Обнаружение объектов

Найдите и классифицируйте 80 различных типов объектов, присутствующих в кадре камеры или на изображении.

Поснет
Pose Estimation

Оценивает до 17 положений суставов для каждого человека на изображении.

Текст

Текст

БЕРТ-SQUAD
Вопрос Ответ

Найдите ответы на вопросы по абзацам текста.

Python Machine Learning Train/Test

❮ Предыдущая
Следующий ❯

Оцените свою модель

В машинном обучении мы создаем модели для прогнозирования исхода определенных событий,
как в предыдущей главе, где мы предсказали выброс CO2 автомобиля, когда знали
вес и объем двигателя.

Чтобы определить, достаточно ли хороша модель, мы можем использовать метод под названием «Обучение/тестирование».

Что такое Train/Test

Train/Test — это метод измерения точности вашей модели.

Он называется «Обучение/тестирование», потому что вы разделяете набор данных на два набора: набор для обучения и набор для тестирования.

80% на обучение и 20% на тестирование.

Вы обучаете модель, используя обучающий набор.

Вы тестируете модель, используя набор для тестирования.

Поезд модель означает создание модели.

Тест Модель означает проверку точности модели.

Начните с набора данных

Начните с набора данных, который вы хотите протестировать.

Наш набор данных иллюстрирует 100 покупателей в магазине и их покупательские привычки.

Пример

импортировать numpy
импортировать matplotlib.pyplot как plt
numpy.random.seed(2)

x = numpy.random.normal(3, 1, 100)
y = numpy.random.normal(150, 40,
100) / x

plt.scatter(x, y)
plt.show()

Результат:

Ось x представляет количество минут до совершения покупки.

Ось Y представляет сумму денег, потраченную на покупку.

Пример выполнения »

Разделить на Train/Test

Набор для обучения должен быть случайным выбором из 80% исходных данных.

Тестовый набор должен составлять оставшиеся 20%.

train_x = x[:80]
train_y = y[:80]

test_x = x[80:]
test_y = y[80:]

Показать тренировочный набор

900 02 Показать тот же график рассеивания с обучающим набором:

Пример

plt.scatter(train_x,
поезд_у)
plt.show()

Результат:

Это похоже на исходный набор данных, так что это кажется справедливым.
выбор:

Пример выполнения »

Отображение набора для тестирования

Чтобы убедиться, что набор для тестирования не полностью отличается, мы также рассмотрим набор для тестирования.

Пример

plt.scatter(test_x,
test_y)
plt. show()

Результат:

Тестовый набор также выглядит как исходный набор данных:

Пример выполнения »

Соответствие набору данных

Как выглядит набор данных? На мой взгляд, я думаю, что лучше всего подойдет
полиномиальная регрессия, поэтому давайте нарисуем линию полиномиальной регрессии.

Чтобы провести линию через точки данных, мы используем
plot() метод модуля matplotlib:

Пример

Нарисуйте линию полиномиальной регрессии через точки данных:

импорт numpy
импорт
matplotlib.pyplot как plt
numpy.random.seed(2)

х =
numpy.random.normal(3, 1, 100)
y = numpy.random.normal(150, 40, 100) / x

train_x = x[:80]
train_y = y[:80]

test_x = х[80:]
test_y =
y[80:]

mymodel = numpy.poly1d(numpy.polyfit(train_x, train_y, 4))

myline = numpy.linspace(0, 6, 100)

plt.scatter(train_x, train_y)
plt .plot(myline, mymodel(myline))
plt. show()

Результат:

Пример выполнения »

Результат может подтвердить мое предположение о том, что набор данных соответствует полиному
регрессии, хотя это дало бы нам странные результаты, если бы мы попытались предсказать
значения вне набора данных. Пример: строка указывает на то, что клиент
Проведя 6 минут в магазине, вы сделаете покупку на 200 долларов. Вероятно, это
признак переобучения.

А как насчет R-квадрата? Оценка R-квадрата является хорошим показателем
того, насколько хорошо мой набор данных соответствует модели.

R2

Помните R2, также известный как R-квадрат?

Измеряет соотношение между осью x и осью y
оси, а значение находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает отсутствие связи, а 1
означает полное родство.

В модуле sklearn есть метод с именем r2_score()
это поможет нам найти эту связь.

В этом случае мы хотели бы измерить отношение
между минутами, в течение которых покупатель находится в магазине, и тем, сколько денег он тратит.

Пример

Насколько хорошо мои обучающие данные соответствуют полиномиальной регрессии?

импортировать число
из sklearn.metrics;
100) / x

train_x = x[:80]
train_y = y[:80]

test_x = x[80:]
test_y = y[80:]

mymodel = numpy.poly1d(numpy.polyfit( поезд_х, поезд_у,
4))

r2 = r2_score(train_y, mymodel(train_x))

print(r2)

Попробуйте сами »

Примечание: Результат 0,799 показывает, что отношение нормальное.

Принесите набор для тестирования

Теперь мы создали модель, которая в порядке, по крайней мере, когда речь идет об обучающих данных.

Теперь мы также хотим протестировать модель с тестовыми данными, чтобы увидеть, дает ли нам
такой же результат.

Пример

Найдем показатель R2 при использовании данных тестирования:

импортировать numpy
из sklearn.metrics импортировать r2_score
numpy.random.seed(2)

x = numpy.