Станок сф 676: СФ-676 Станок фрезерный широкоуниверсальный. Паспорт, схемы, характеристики, описание
Содержание
Широкоуниверсальные фрезерные станки по металлу СФ-676
Главная
» Фрезерные станки
» Российские
» Станок широкоуниверсальный фрезерный СФ-676
Станок универсальный фрезерный СФ676 применяется для горизонтального и вертикального фрезерования с применением различных фрез под различными углами, а так же для выполнения разнообразных расточных, сверлильных, разметочных и других работ. Фрезерный станок используется в инструментальных и механических цехах мелкосерийного и индивидуального производств.
Основные технические данные:
Габаритный размеры станка, мм
длина 1200
ширина 1240
высота 1780
Масса станка, кг 1050
Расстояние от оси горизонтального шпинделя до рабочей
поверхности углового горизонтального стола, мм:
наименьшее 80
наибольшее 440
Расстояние от торца вертикального шпинделя до рабочей
поверхности углового горизонтального стола, мм
наименьшее 0
наибольшее 350
Расстояние от торца горизонтального шпинделя до оси
вертикального шпинделя, мм 115
Наибольшее расстояние от торца горизонтального
шпинделя до торца серьги, мм 315
Конус горизонтального и вертикального шпинделей 7:24-40 или КМ4
Количество скоростей шпинделей:
горизонтального 16
вертикального 16
Пределы частоты вращения шпинделей, об/мин.
горизонтального 50…1630
вертикального 63…2040
Количество подач стола
продольных 16
вертикальный 16
Пределы подач стола, мм/мин
продольных 13…395.
вертикальный 13…395
Ускоренный ход стола (продольный и вертикальный), мм/мин. 935
Количество подач шпиндельной бабки 16
Пределы подач шпиндельной бабки, мм/мин. 13…395
Ускоренный ход шпиндельной бабки, мм/мин. 935
Наибольший ход шпиндельной бабки, мм 300
Наибольшее осевое перемещение вертикального шпинделя, мм 80
Наибольший угол поворота вертикального шпинделя
в вертикальной плоскости, град, ±90
Цена деления лимбов, мм 0,05
Цена деления линеек, мм 1
Основной вертикальный стол:
Рабочая поверхность стола, мм: 630
длина 630
ширина 250
Наибольший продольный ход стола, мм 450
Наибольший вертикальный ход стола, мм 380
Число Т-образных пазов 2
Ширина Т-образных пазов, мм 14
Расстояние между Т-образными пазами, мм 80
Масса, кг 72
Стол угловой горизонтальный:
Рабочая поверхность стола, мм
длина 800
ширина 250 (до 300 по запросу)
число Т-образных пазов 4 (3 или 5 на выбор)
ширина Т-образных пазов, мм
-центрального 14
-крайних 14
Расстояние между Т-образными пазами, мм 50
Масса, кг 75
Привод:
Ремень приводной клиновой А-2000Т
количество 3
Цепь приводная роликовая нормальная ПР-12,7-1820-1
количество 2
количество звеньев у одной цепи 78
количество звеньев у одной цепи 72
соединительное звено С-ПР-12,7-1820
количество 2
Характеристика электрооборудования:
Род тока питающей цепи переменный трёхфазный
Частота тока, Гц 50
Напряжение, В 380
Количество двигателей на станке 2
Напряжение силовой сети, В 380
Напряжение цепи управления, В 380
Напряжение цепи освещения, В 24
Двигатель привода АИР 100С4У3
исполнение 1 М 1081
мощность, кВт 3
частота вращения, об/мин. 1500
Электронасос П-0,25.М.10
мощность, кВт 0,12
производительность, л/мин. 22
частота вращения, об/мин. 2800
Суммарная мощность всех электродвигателей, кВт 3,12
Характеристика системы смазки станка:
Марка масла для смазки индустриальное И-30 А
Тип насоса смазки шестерён поршневой
Производительность насоса, см3/ход 6-8
Тип смазочной станции поршневой
Количество точек в питателе 8
Основная спецификация широкоуниверсального фрезерного станка СФ676:
-
Коробка скоростей — 751001 -
Коробка подач — 752001 -
Суппорт — 763001 -
Шпиндельная бабка — 766К001 -
Станина — 767001 -
Электрооборудование — 67690000 -
Комплект инструмента и принадлежностей — 7680000 -
Головка вертикальная (съемный узел) — 764К001. 01-ДЦ -
Стол угловой горизонтальный (съемный узел) — 7681К001.01 (250/4) -
Защита направляющих оси Z; -
Маслостанция типа Y-6(8) с коллектором на 8 дозаторов. -
Освещение LED 24V – 3 светодиода CL. -
УЦИ (для моделей с индексом Ф2,Ф3).
Написать отзыв
Ваше Имя:
Ваш отзыв:
Внимание: HTML не поддерживается! Используйте обычный текст.
Оценка: Плохо
Хорошо
Введите код, указанный на картинке:
Продолжить
Фрезерный станок СФ 676 | Механит
Фрезерный станок СФ 676 относится к широкоуниверсальным фрезерным
станкам и может осуществлять операции, свойственные для горизонтального
фрезерования с использованием цилиндрических и дисковых фрез, а также
для вертикального фрезерования торцовыми, концевыми, шпоночными и
другими фрезами, причем под различными углами. Станок может
использоваться в производствах, рассчитанных на индивидуальное или
мелкосерийное изготовление деталей – в ремонтных, экспериментальных,
инструментальных цехах. Станок имеет довольно широкий диапазон
регулирования как скоростей вращения инструмента, так и подач, что
позволяет использовать повышенные режимы резания и работать с
минимальными затратами вспомогательного времени.
Дополнительное оборудование позволяет выполнять на фрезерном станке
СФ 676 не только фрезерные, но и сверлильные, расточные, разметочные и
другие операции, причем с высокой точностью.
Конструктивно фрезерный станок СФ 676 состоит из чугунного основания с
закрепленной на нем станиной. На этой станине смонтированы основные
узлы станка. На боковой стороне станины находятся коробка скоростей и
коробка подач. Верхняя часть станины имеет горизонтальные направляющие,
по которым передвигается шпиндельная бабка с горизонтальным шпинделем.
На переднем торце этой бабки может устанавливаться дополнительная
шпиндельная головка с вертикальным шпинделем. Эта головка может также
устанавливаться под углом к вертикали.
Станина фрезерного станка СФ 676 имеет еще и вертикальные
направляющие, по которым перемещается суппорт, в свою очередь оснащенный
горизонтальными направляющими, по которым передвигается стол. Стол
имеет базовую поверхность, расположенную вертикально. На него
непосредственно могут устанавливаться различные приспособления для
установки обрабатываемой детали, а также крепится горизонтальный угловой
стол, на котором чаще всего и устанавливается деталь. В основании
станины находится электродвигатель, обеспечивающий все движения в станке
– и вращение инструмента, и перемещение стола. Основание играет также
роль резервуара для охлаждающей жидкости, подаваемой в зоне обработки
электронасосом.
На Т-образные пазы основного или углового стола фрезерного станка СФ
676 могут устанавливаться дополнительные устройства, входящие в комплект
поставки станка и значительно расширяющие универсальность его
применения. Это – тиски с возможностью поворота на 360 градусов и
круглый стол с ручным приводом. Эти приспособления могут устанавливаться
и на основном вертикальном столе, и на угловом горизонтальном. Тиски
могут располагаться и на поверхности круглого стола.
Основные параметры фрезерного станка СФ 676: габариты составляют 1200
х 1240 х 1780 мм при массе 1050 кг. Вертикальный стол имеет размеры 630
х 250 мм и два Т-образных паза, горизонтальный угловой стол размером
800 х 250 мм имеет 3 Т-образных паза. Скорость вращения шпинделя:
горизонтального от 50 до 1630 об/мин, вертикального – от 63 до 3040
об/мин, при этом коробка скоростей может обеспечивать 16 значений
оборотов. Мощность электродвигателя станка – 3 кВт, электродвигателя
насоса – 0,12 кВт.
Улучшение контрастности и шумов мегавольтной компьютерной томографии (MVCT) за счет последовательного цикла генеративного машинного обучения
. 2021 фев; 48 (2): 676-690.
doi: 10.1002/mp.14616.
Epub 2020 27 декабря.
Лучано Винас
1
2
, Джессика Шоли
2
, Мартина Дескович
2
, Васант Кирни
2
, Атчар Судьядхом
2
Принадлежности
- 1 Факультет физики Калифорнийского университета в Беркли, Беркли, Калифорния, 94720, США.
- 2 Кафедра радиационной онкологии Калифорнийского университета в Сан-Франциско, Сан-Франциско, Калифорния, 94143, США.
PMID:
33232526
PMCID:
PMC8743188
DOI:
10. 1002/mp.14616
Бесплатная статья ЧВК
Лучано Винас и др.
мед. физ.
2021 9 фев.0003
Бесплатная статья ЧВК
. 2021 фев; 48 (2): 676-690.
doi: 10.1002/mp.14616.
Epub 2020 27 декабря.
Авторы
Лучано Винас
1
2
, Джессика Шоли
2
, Мартина Дескович
2
, Васант Кирни
2
, Атчар Судьядхом
2
Принадлежности
- 1 Факультет физики Калифорнийского университета в Беркли, Беркли, Калифорния, 94720, США.
- 2 Кафедра радиационной онкологии Калифорнийского университета в Сан-Франциско, Сан-Франциско, Калифорния, 94143, США.
PMID:
33232526
PMCID:
PMC8743188
DOI:
10.1002/mp.14616
Абстрактный
Цель:
Мегавольтная компьютерная томография (MVCT) была реализована на многих аппаратах для лучевой терапии в качестве метода томографической визуализации, который обеспечивает трехмерную визуализацию и локализацию анатомии пациента. Тем не менее, изображения MVCT демонстрируют более низкую контрастность и больший шум, чем его аналог КТ с киловольтным напряжением (kVCT). В этой работе мы стремились устранить эти недостатки изображений MVCT с помощью преобразования изображений MVCT и kVCT на основе машинного обучения. Мы продемонстрировали, что, изучив стиль изображений kVCT, изображения MVCT можно преобразовать в высококачественные синтетические изображения kVCT (skVCT) с более высоким контрастом и меньшим уровнем шума по сравнению с исходным MVCT.
Методы:
В этом исследовании ретроспективно проанализированы изображения КТ и MVCT с киловольтажем 120 пациентов с раком головы и шеи (H&N), получавших лечение с помощью системы Accuray TomoHD. Машинное обучение циклически согласованной генеративно-состязательной сети (CycleGAN), вариант генеративно-состязательной сети (GAN), использовалось для изучения преобразований единиц Хаунсфилда (HU) из изображений MVCT в изображения kVCT, создавая изображения skVCT. Приведено формальное математическое доказательство, описывающее взаимодействие между чувствительностью функции и входным шумом и то, как оно применяется к дисперсии ошибки функции с высокой пропускной способностью, обученной на зашумленных входных данных. Наконец, мы показываем, как skVCT разделяет дистрибутивное сходство с kVCT для различных макроструктур, обнаруживаемых в организме.
Полученные результаты:
Отношение сигнал-шум (SNR) и контраст-шум (CNR) были улучшены в изображениях skVCT по сравнению с исходными изображениями MVCT и соответствовали изображениям kVCT. В частности, skVCT CNR для мышечно-жировой, костно-жировой и костно-мышечной систем улучшился до 14,8 ± 0,4, 122,7 ± 22,6 и 107,9 ± 22,4 по сравнению с 1,6 ± 0,3, 7,6 ± 1,9 и 6,0 ± 1,7 соответственно в исходных изображений MVCT и больше соответствовал значениям KVCT CNR 15,2 ± 0,8, 124,9± 27,0 и 109,7 ± 26,5 соответственно. Шум был значительно снижен на изображениях skVCT, при этом значения SNR улучшились примерно на порядок и соответствовали значениям SNR kVCT. Согласование среднего значения осевого среза (S-ME) и средней абсолютной ошибки (S-MAE) между kVCT и MVCT/skVCT улучшилось в среднем с -16,0 и 109,1 HU до 8,4 и 76,9 HU соответственно.
Выводы:
Качественная помощь, подобная kVCT, была создана из входных данных MVCT через экземпляр CycleGAN. Это качественное вспомогательное средство, skVCT, было устойчивым к вкрапленным металлическим материалам, значительно улучшало выравнивание HU из MVCT и по восприятию похоже на kVCT со значениями SNR и CNR, эквивалентными значениям изображений kVCT.
Ключевые слова:
МВКТ/кВКТ; улучшение контраста; генеративное состязательное обучение.
© 2020 Американская ассоциация физиков в медицине.
Цифры
Рисунок 1.
Архитектура потерь для X…
Рис. 1.
Архитектура потерь для генератора и дискриминатора типа данных X. Циклическая потеря типа X…
Рисунок 1.
Архитектура потерь для генератора и дискриминатора типа данных X. Минимизация циклических потерь типа X учитывается при расчете обратного распространения ошибки для генератора Y. Архитектура потерь для генератора и дискриминатора типа Y представляет собой зеркальное отображение со всеми упоминаниями типов X и Y, переключенными в зеркальное отображение.
Рисунок 2.
Архитектура генератора U-Net 256. Это…
Рисунок 2.
Архитектура генератора U-Net 256. На этом рисунке показан конвейер преобразования изображений из MVCT…
.
Фигура 2.
Архитектура генератора U-Net 256. На этом рисунке показан конвейер преобразования изображения из MVCT в изображение skVCT. Визуализация сделана с использованием исходного кода PlotNeuralNet Github.
Рисунок 3.
Двумерное сравнение тепловых карт…
Рисунок 3.
Сравнение двухмерных тепловых карт значений HU в каждом вокселе КТ…
Рисунок 3.
Двухмерное сравнение тепловых карт значений HU в каждом вокселе данных компьютерной томографии. MVCT HU по сравнению с kVCT HU нанесен на график (а), а skVCT по сравнению с kVCT нанесен на график (b). Графики имеют логарифмическую окраску и серую пунктирную линию, представляющую опорную линию под углом 45°. Сплошная красная линия — это результат полного подбора методом наименьших квадратов выровненных двумерных данных костной ткани
Рисунок 4.
Четыре примера осевых срезов…
Рисунок 4.
Четыре примера аксиальных срезов MVCT, skVCT и kVCT. Абсолютная ошибка HU…
Рисунок 4.
Четыре примера аксиальных срезов MVCT, skVCT и kVCT. Графики абсолютной ошибки HU для МВ, кВ и скВ, кВ показаны в четвертом и пятом столбцах. Пятая колонка имеет более глубокий синий цвет и сглаживает шумы в области мягких тканей.
Рисунок 5.
Два примера неанатомических артефактов…
Рисунок 5.
Два примера возникновения неанатомических артефактов или несоответствий при переводе с MVCT на…
Рисунок 5.
Два примера возникновения неанатомических артефактов или несоответствий при переводе с MVCT на skVCT. Эллипсы с красной окантовкой выделяют области с непостоянным контрастом или небольшими деформациями.
Рисунок 6.
Потеря дискриминатора СН и кВ…
Рисунок 6.
График потерь дискриминатора МВ и кВ с количеством эпох по оси x…
Рисунок 6.
График потерь дискриминатора
МВ и кВ с количеством эпох на оси x и потерями в логарифмическом масштабе по оси y. Убытки строятся в соответствии со скользящим средним значением за 30 периодов. Обе потери дискриминатора являются полулинейными с отрицательным наклоном, что делает каждую потерю примерно отрицательной экспонентой в непреобразованной области.
Рисунок 7.
HU распределения пятиконтурных…
Рисунок 7.
HU распределения пяти областей контура. Первый и третий ряды изображений…
Рисунок 7.
Распределение
HU пяти областей контура. Первая и третья строки изображений показывают распределения HU kVCT (черный) и MVCT (красный). Второй и четвертый ряды изображений показывают обученное распределение skVCT (красный цвет), построенное по сравнению с тем же распределением kVCT (черный цвет).
Рисунок 8.
Из 20 тестовых наборов…
Рисунок 8.
Из 20 пациентов из тестовой группы у 13 были обнаружены металлические зубы…
Рисунок 8.
Из 20 пациентов из тестовой группы у 13 были обнаружены металлические зубные артефакты. Включен один срез от каждого из затронутых пациентов из тестовой группы. Срезы MVCT включены в качестве входной ссылки.
См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC
Похожие статьи
Повышенная точность относительной плотности электронов и коэффициента тормозной способности протонов благодаря машинному обучению CycleGAN.
Шоли Дж., Винас Л., Кирни В., Йом С., Ларсон П.Е.З., Дескович М., Судьядхом А.
Шоли Дж. и др.
физ.-мед. биол. 2022 2 мая; 67 (10): 10.1088/1361-6560/ac6725. дои: 10.1088/1361-6560/ac6725.
физ.-мед. биол. 2022.PMID: 35417903
Улучшение качества изображения мегавольтной компьютерной томографии для адаптивной спиральной томотерапии с использованием синтеза изображений на основе cycleGAN с небольшими наборами данных.
Ли Д., Чжон С.В., Ким С.Дж., Чо Х., Пак В., Хан Ю.
Ли Д. и др.
мед. физ. 2021 Октябрь; 48 (10): 5593-5610. doi: 10.1002/mp.15182. Epub 2021 30 августа.
мед. физ. 2021.PMID: 34418109
Обучение моделей глубокого межмодального преобразования с небольшим набором данных и их применение в преобразовании ТТ мегавольтного напряжения в ТТ киловольтного.
Одзаки С., Кадзи С., Нава К., Имаэ Т., Аоки А., Накамото Т., Охта Т., Нодзава Й., Ямасита Х., Хага А., Накагава К.
Одзаки С. и др.
мед. физ. 2022 июнь; 49 (6): 3769-3782. doi: 10.1002/mp.15626. Epub 2022 17 апр.
мед. физ. 2022.PMID: 35315529
Оптимизация планирования томотерапевтического лечения пациентов с двусторонними протезами тазобедренного сустава.
Чепмен Д., Смит С., Барнетт Р., Бауман Г., Ярцев С.
Чепмен Д. и др.
Радиат Онкол. 2014 4 фев; 9:43. дои: 10.1186/1748-717X-9-43.
Радиат Онкол. 2014.PMID: 24491230
Бесплатная статья ЧВК.Генерация синтезированной компьютерной томографии из КЛКТ с использованием условной генеративно-состязательной сети для пациентов с раком головы и шеи.
Zhang Y, Ding SG, Gong XC, Yuan XX, Lin JF, Chen Q, Li JG.
Чжан И и др.
Лечение рака Technol Res. 2022 янв-декабрь;21:15330338221085358. дои: 10.1177/15330338221085358.
Лечение рака Technol Res. 2022.PMID: 35262422
Бесплатная статья ЧВК.
Посмотреть все похожие статьи
Цитируется
Новый подход к устранению металлических артефактов на основе MVCBCT и CycleGAN.
Цао З., Гао С., Чан Ю., Лю Г., Пей Ю.
Цао Зи и др.
Фронт Онкол. 2022 10 ноя; 12:1024160. doi: 10.3389/fonc.2022.1024160. Электронная коллекция 2022.
Фронт Онкол. 2022.PMID: 36439465
Бесплатная статья ЧВК.Генерация синтетической мегавольтной КТ для планирования лучевой терапии только с помощью МРТ с использованием трехмерной глубокой сверточной нейронной сети.
Шоули Дж. Э., Раджагопал А., Васкес Э. Г., Судьядхом А., Ларсон PEZ.
Шоли Дж. Э. и соавт.
мед. физ. 2022 окт;49(10):6622-6634. doi: 10.1002/mp.15876. Epub 2022 8 августа.
мед. физ. 2022.PMID: 35870154
Повышенная точность относительной плотности электронов и коэффициента тормозной способности протонов благодаря машинному обучению CycleGAN.
Шоли Дж., Винас Л., Кирни В., Йом С., Ларсон П.Е.З., Дескович М., Судьядхом А.
Шоли Дж. и др.
физ.-мед. биол. 2022 2 мая; 67 (10): 10.1088/1361-6560/ac6725. дои: 10.1088/1361-6560/ac6725.
физ.-мед. биол. 2022.PMID: 35417903
термины MeSH
Грантовая поддержка
- R21 EB026086/EB/NIBIB NIH HHS/США
- R21EB026086/HHS | НИЗ | Национальный институт биомедицинской визуализации и биоинженерии (NIBIB)
- R21EB026086/NIBIB Национального института здоровья
844 Вакансии: Work From Home Machine Learning в США (25 новых)
Перейти к основному содержанию
Прошедшие 24 часа (25)
Прошлая неделя (236)
Прошлый месяц (697)
В любое время (844)
БэрсДев (68)
Конструктор (9)
Харнем (5)
6сенс (4)
ЧЕРНАЯ ПТИЦА. ИИ (3)
40 000 долларов США+ (140)
60 000 долларов США+ (138)
$80 000+ (135)
100 000 долларов США+ (131)
$120 000+ (125)
Сан-Франциско, Калифорния (39)
Портленд, Орегон (31)
Чикаго, Иллинойс (30)
Денвер, Колорадо (28)
Миннеаполис, Миннесота (27)
Полная занятость (722)
Неполный рабочий день (85)
Контракт (26)
Временный (20)
Стажировка (3)
Стажировка (6)
Начальный уровень (255)
Ассоциированный (52)
Средний-старший уровень (424)
Директор (32)
Удаленный (844)
Получать уведомления о новых Работа на дому Машинное обучение рабочих мест в США .