Точение чистовое: Чистовое точение — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Содержание

На точение чистовое:

Таблица
1.6 – Расчет припусков на обработку и
предельных размеров по технологическим
переходам

Элементарная
поверхность детали и тех. маршрут ее
обработки

Элементы припуска,
мкм

Расчетный
припуск, Zmш мкм

Расчетный
размер, мм

Допуск
на изготовление Td, мкм

Принятые
(округленные) размеры по переходам,
мм

Полученные
предельные припуски, мкм

h

Δ

έ

Dmax

dmin

2 Zmах

2 Zmin

1.
Поковка

500

566

67,342

1000

68,342

67,342

2.Точен.
черновое

20

20

34

200

2182

65,16

250

65,41

65,16

3156

2182

3. Точен.
чистовое

10

10

1,7

20

160

65

74

65,074

65

418

160

2Zomax
= 3156+418=3574 мкм;

2Zomin
= 2182+160=2317мкм;

1000-74=3574-2317=0.

Рассчитаем
припуск на диаметр Ø
детали «Фреза». Шероховатость обработанной
поверхности Ra=3,2
мкм. Материал детали – Сталь 40Х ГОСТ
4543-71.

Для
обеспечения заданной степени точности
и шероховатости необходимо предусмотреть
следующую последовательность обработки
поверхности:

Точение
черновое, точение чистовое.

В
качестве заготовки используется поковка,
Rz+h=500
мкм.

Суммарное
отклонение расположения поверхности
включает перекос отверстия ∆ п,
коробление ∆ к,
погрешность расположения отверстия
относительно технологических баз ∆
ртб.

п=5·90=450
мкм;

к=1·D=1·280=280
мкм;

ртб=200
мкм;

(1.12)

мкм;

Величина
коэффициента уточнения после точение
чернового – 0,06,

точения
чистового -0,05, [4]. Следовательно, остаточная
кривизна после:

точения
черновое — ΔΣ1=566·0,06=34(мкм)

точения
чистовое — ΔΣ2=34·0,05=1,7
(мкм)

При
закреплении заготовки в 3-х кулачковом
самоцентрирующимся патроне ε=200 [8].

Таблица
1.5 – Данные для расчета припуска

Вид обработки

Квалитет

Допуск Td, мкм

Rа, мкм

h, мкм

1. Точение черновое

12

250

20

20

2.
Точение чистовое

9

115

10

20

Исходя
из вышеизложенного определим расчетную
величину минимального припуска: на
точение черновое:

Таблица
1. 8 – Расчет припусков на обработку и
предельных размеров по технологическим
переходам

Элементарная
поверхность детали и тех. маршрут ее
обработки

Элементы припуска,
мкм

Расчетный
припуск, Zmш мкм

Расчетный
размер, мм

Допуск
на изготовление Td, мкм

Принятые
(округленные) размеры по переходам,
мм

Полученные
предельные припуски, мкм

h

Δ

έ

Dmax

dmin

2 Zmах

2 Zmin

1.
Поковка

500

566

252,342

1000

253,42

252,342

2.Точен.
черновое

20

20

34

200

2182

250,16

250

250,41

250,16

3156

2182

3. Точен.
чистовое

10

10

1,7

20

160

250

115

250,115

250

418

160

2Zomax
= 3156+418=3574 мкм;

2Zomin
= 2182+160=2317мкм;

1000-74=3574-2317=0.

1.8.2
Расчёт режимов резания

Режимы
обработки назначаются на все технологические
операции по общемашиностроительным
нормативам времени и режимов резания
для соответствующего вида обработки и
типа производства. Режимы резания
рассчитываются на ЭВМ или определяются
расчётно – аналитическим методом. В
пояснительной записке дипломного
проекта приводится пример подробного
расчёта режимов резания. Расчёт расчетное
– аналитическим методом, ниже, в данном
разделе. Пример расчёта режимов резания
расчетно – аналитическим методом:
расчет производится по методике
изложенной.

Расчет
режимов резания при операции
«токарно-винторезная»

Элементы
режимов резания устанавливаются в
следующем порядке:


глубина резания t:
при черновой обработке принимается
наибольшая из возможных глубина резания,
равная большей части припуска на
обработку; при чистовой обработке — в
зависимости от требуемой точности
размеров и требований к шероховатости
поверхности;


подача s:
при черновой обработке выбирают
максимально возможную подачу, исходя
из жесткости и прочности технологической
системы, мощности привода станка,
прочности инструмента; при чистовой
обработке – в зависимости от требуемой
точности размеров и шероховатости
поверхности. Выбранная подача
согласовывается с паспортными данными
станка;


скорость резания V
рассчитывается по эмпирическим формулам;


частота вращения шпинделя n
определяется, исходя из рассчитанной
скорости резания, и корректируется по
паспортным данным станка;


определяется фактическое значение
скорости резания с использованием
скорректированного значения частоты
вращения шпинделя;

— определяются
силы резания, мощность резания, крутящий
момент на шпинделе станка. Мощность
резания не должна превышать мощность
привода станка.

Расчет
режимов резания на операцию 005
“Токарно-винторезная”. Оборудование
– станок токарно-винторезный 16К20.

Последовательность:

  1. Точить
    торец, выдерживая размер 45 мм.

  2. Расточить
    отверстие 50
    мм

  3. Расточить
    отверстие 65
    мм

  4. Точить
    канавку 2,5 мм

  5. Точить
    фаску 2х45

Переход
1. Точить торец, выдерживая размер 45 мм.

Глубина резания
2.5 мм

Подача
0,4 мм/об (21)

Инструмент
резец подрезной с механическим креплением
трехгранной пластины Р18.

Скорость
резания при точении определяется по
формуле:

(9)

T
– стойкость инструмента, мин;

t
– глубина резания, мм, s
– подача, мм/об.

где
Cv=46,7;
x=0,5;
y=0,5;
m=0,33;
q=0,45;
u=0,1;
p=0,1;

Kv=0,85
[4];

T=120
мин.

Частота вращения
шпинделя определяется по формуле

,
(10)

где
D
– диаметр заготовки, мм

По
паспорту станка принимаем 315 мин-1.
Тогда фактическая скорость резания
составит

Фактическая
скорость:

Сила резания:

, (11)

где
СР
– постоянная;

x,
y,
n,
— показатели степени;

КР
– поправочный коэффициент.

СР
= 300; х = 1; у = 0,75; n
= — 0,15; [21]

КР
= КМРКРКРКР

КМР
– поправочный коэффициент, учитывающий
влияние качества обрабатываемого
материала на силовые зависимости

КР
– коэффициент учитывающий влияние
главного угла в плане КР
= 0.89

КР
– коэффициент
учитывающий влияние угла резца КР
= 1. 1

КР
— коэффициент учитывающий влияние угла
резца КР
= 1

, (12)

n
= 0.75 [21]

КР
= 0.8460.891.11
= 0.83

Pz
= 103002,539,60,750,400,7583
= 568Н.

Мощность резания:

Операция
035 Внутришлифовальная

Переход
№2. Шлифовать поверхность 50
мм

Припуск
на обработку составляет t
= 0,05 мм

Определяю скорость
шлифовального круга

к
= 30–35 м/с [3]

Принимаю
к
= 35 м/с

Определяю скорость
вращения заготовки

з
= 20–40 м/мин [8]

Принимаю
з
= 25 м/мин

Определяю
частоту вращения шпинделя, соответствующую
принятой скорости резания

Принимаю
n
= 145 об/мин

Найденное
значение n
= 145 об/мин может быть установлено на
станке, имеющем бесступенчатое
регулирование частоты вращения шпинделя
в пределах 63–400 об/мин.

Определяю поперечную
подачу круга

S
= 0,01 ÷ 0,025 мм [8]

Принимаю
S
= 0,015 мм

Определяю
мощность, затрачиваемую на резание [8]

где
CN
– постоянная в формуле

CN
= 0,14 [8]

r,
y,
q,
z
– показатели степеней

r
= 0,8

y
= 1,0

q
= 0,2

z
= 1,0

з
– скорость вращения заготовки

S
– подача

d
– обрабатываемый диаметр

b
– ширина шлифования

Операция
20 Горизонтально-фрезерная.

Расчет
режимов резания на фрезерование паза
глубиной 30±1мм,

Шириной
20, длиной L=27 мм. режущий инструмент –
фреза дисковая Ø125мм, ширина 20мм материал
режущей части Т15К6, число зубьев z=22.

Глубина
резания t = 14 мм. Рекомендуемая подача
зуб Sz = 0,02 мм/зуб.[9].

Скорость
резания рассчитывается при обработке
заготовки по формуле:

Значение
периода стойкости Т, коэффициента СV и
показателей степеней [9] равны СV =690 , x =
0,3, y = 0,4, m = 0,35, q=0,2, u=0,1, p=0, T=180

Коэффициент КV в
формуле находится по формуле:

КV = Kмv*Knv*Kиv,

где
Kмv — поправочный коэффициент, учитывающий
качество обрабатываемого материала;

Knv
– поправочный коэффициент, учитывающий
состояние поверхности заготовки;

Kиv – поправочный
коэффициент учитывающий материал
инструмента;

Kмv =1,14[9], Для
поверхности заготовки без корки Knv = 1,0
[9], Kиv =1,0[9]

Тогда:

КV = 1,14*1,0*1,0=1,14

Частота вращения
шпинделя:

Скорректируем
определенную исходя из рассчитанной
скорости резания по

паспорту станка
частоту вращения шпинделя n = 200 (мин-1).

Следовательно,
фактическая скорость резания равна:

Главная
составляющая силы резания при фрезеровании–
окружная сила определяется по формуле:

Значения коэффициента
Ср и показателей степени [5]:

Ср
= 261, x = 0,9, y = 0,8, u=1,1, q=1,1,w=0,1, KMP=0,96[5].

Следовательно
сила резания будет равна:

Крутящий момент
определяется по формуле:

Мкр=Рz*D/2*100

Мкр=621*200/2*100=621(Н·м)

Мощность резания
рассчитывают по формуле:

1.8.3
Расчёт нормы штучного времени

Расчёт
нормы штучного времени и подготовительно
– заключительного времени. Производится
на следующую операцию.

1.8.3.1
Определение штучно-калькуляционного
времени на операцию «Токарно-винторезная»

На
данной операции производиться точение
поверхностей на станке 16К20 .

Переход
2: Точить торец, выдерживая размер 45 мм.

Основное
технологическое время определяется:

,
(36)

L
= L0
+ L1
+ L2,
(37)

где
L
– длина резания, мм;

L0
– длина обрабатываемой поверхности,
мм;

L2
– величина врезания и перебега
инструмента, мм;

L3
– дополнительная длина на взятие пробной
стружки, мм;

n
– частота вращения шпинделя, мм/об;

Sмин
– минутная подача, мм/мин;

S
– подача на один оборот шпинделя, мм/об;

i
– число проходов.

Вспомогательное
время на установку, закрепление и снятие
детали ТВСП
= 4,5 мин.

Вспомогательное
время на переход (включение и отключение
подачи, подвод инструмента к детали и
т. д.) ТВСП
= 0,1 мин

Оперативное время:

ТОП
= ТОСН
+ ТВСП
= 1.3 + 4,5 + 0,1 = 5.9 (мин)

Время
на отдых составляет ТОТД
= 9%, на обслуживание рабочего места ТОБС
= 3% о оперативного времени [3. Карта 72. С
150]

ТОБС
+ ТОТД
= 5.9(0,09+0,03)
= 0,82 (мин) (38)

Штучное время:

ТШТ
= ТОП
+ ТОБС
+ ТОТД
= 5.9 + 0,82 = 7,6 (мин) (40)

Подготовительно
заключительное время на партию деталей:
ТП.З.
= 16,5 мин.

Штучно-калькуляционное
время определяется:

, (42)

где
ПЗ
= партия запуска деталей.

где
N
– годовой выпуск деталей, шт;

Sn
– число запусков в год.

ТШТ.К
= 7,6 + 16,5 / 250 = 7,7 (мин)

1.8.3.2
Определение штучно-калькуляционного
времени на операцию «Внутришлифовальная»

Основное
технологическое время определяется:

Вспомогательное
время на установку, закрепление и снятие
детали ТВСП
= 4,5 мин.

ТОП
= ТОСН
+ ТВСП
= 8 + 4,5 = 12,5 (мин)

ТОБС
+ ТОТД
= 12,5(0,09+0,03)
= 1,5 (мин)

Штучное время:

ТШТ
= ТОП
+ ТОБС
+ ТОТД
= 12,5 + 1,5 = 14 (мин)

ТШТ.К
= 14 + 16,5 / 250 = 14,1 (мин)

1.8.3.4
Определение штучно-калькуляционного
времени на операцию «Горизонтально-фрезерная»

Основное
технологическое время определяется:

Вспомогательное
время на установку, закрепление и снятие
детали ТВСП
= 4,5 мин.

ТОП
= ТОСН
+ ТВСП
= 11 + 4,5 = 15,5 (мин)

ТОБС
+ ТОТД
= 15,5(0,09+0,03)
= 1,9 (мин)

Штучное время:

ТШТ
= ТОП
+ ТОБС
+ ТОТД
= 15,5 + 1,9 = 17,4 (мин)

ТШТ.К
= 17,4 + 16,5 / 250 = 17,5 (мин)

1.9
Разработка технологического задания
на проектирование специального режущего
инструмента.

Для
изготовления фрезы необходимы следующие
специальные инструменты:


резец специальный расточной с пластиной
сложного профиля из твердого сплава
Т15К6, сечение державки 40х32 мм L=140
мм, φ=90°;


протяжка специальная L=550
мм 18х30 мм

материал:
сталь быстрорежущая Р14Ф4, HB
269 (после отжига)

число
зубьев z=22


круг
шлифовальный
специальный эльборовый на органической
связке D=150
мм ширина 20мм

12R4
150х20х45х22 АС6М 100/80 B48 75 35

при механической, токарной, черновой, чистовой обработке

Таблица шероховатости при различной обработке


В таблице шероховатости приведены примеры некоторых видов обработки, при выполнении которых, при определённых условиях, образуется поверхность с настоящим значением шероховатости.


Исходная шероховатость является следствием технологической обработки поверхности материала. Для широкого класса поверхностей горизонтальный шаг неровностей находится в пределах от 1 до 1000 мкм, а высота — от 0,01 до 10 мкм. В результате трения и изнашивания параметры исходной шероховатости, как правило, меняются, и образуется эксплуатационная шероховатость. Эксплуатационная шероховатость, воспроизводимая при стационарных условиях трения, называется равновесной шероховатостью.



На рисунке схематично показаны параметры шероховатости, где: l — базовая длина; m — средняя линия профиля; S mi — средний шаг неровностей профиля; S i — средний шаг местных выступов профиля; H i max — отклонение пяти наибольших максимумов профиля; H min — отклонение пяти наибольших минимумов профиля; h i max — расстояние от высших точек пяти наибольших максимумов до линии, параллельной средней и не пересекающей профиль; h i min — расстояние от низших точек пяти наибольших минимумов до линии, параллельной средней и не пересекающей профиль; R max — наибольшая высота профиля; y i — отклонения профиля от линии m; p — уровень сечения профиля; b n — длина отрезков, отсекаемых на уровне p.








































Класс

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

В ячейках сверху указаны классы шероховатости для сопоставления с новым стандартом

Ra

100

50

25

12.5

6.3

3.2

1.6

0.8

0.4

0. 2

0.1

0.08

0.025

0.01

Rz

400

200

100

50

25

12.5

6.3

3.2

1.6

0.8

0.4

0.2

0.1

0.05

Пескоструйная обработка

Rz400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ковка в штампах

Rz400

Rz200

Rz100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Отпиливание

Rz400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Сверление

 

 

Rz100

Rz50

Rz25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Зенкерование черновое

 

 

Rz100

Rz50

Rz25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Зенкерование чистовое

 

 

 

Rz50

Rz25

3. 2

1.6

 

 

 

 

 

 

 

Развертывание нормальное

 

 

 

 

 

3.2

1.6

0.8

 

 

 

 

 

 

Развертывание точное

 

 

 

 

 

 

1. 6

0.8

0.4

 

 

 

 

 

Развертывание тонкое

 

 

 

 

 

 

 

0.8

0.4

0.2

 

 

 

 

Протягивание

 

 

 

 

Rz25

3. 2

1.6

0.8

0.4

 

 

 

 

 

Точение черновое

Rz400

Rz200

Rz100

Rz50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Точение чистовое

 

 

Rz100

Rz50

Rz25

3. 2

1.6

0.8

 

 

 

 

 

 

Точение тонкое

 

 

 

 

 

3.2

1.6

0.8

0.4

 

 

 

 

 

Строгание предварительное

Rz400

Rz200

Rz100

Rz50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Строгание чистовое

 

 

Rz100

Rz50

Rz25

3. 2

1.6

 

 

 

 

 

 

 

Строгание тонкое

 

 

 

 

 

 

1.6

0.8

 

 

 

 

 

 

Фрезерование предварительное

 

Rz200

Rz100

Rz50

Rz25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Фрезерование чистовое

 

 

 

 

Rz25

3. 2

1.6

 

 

 

 

 

 

 

Фрезерование тонкое

 

 

 

 

 

3.2

1.6

0.8

 

 

 

 

 

 

Шлифование предварительное

 

 

 

 

Rz25

3. 2

1.6

 

 

 

 

 

 

 

Шлифование чистовое

 

 

 

 

 

 

1.6

0.8

0.4

 

 

 

 

 

Шлифование тонкое

 

 

 

 

 

 

 

 

0. 4

0.2

 

 

 

 

Шлифование — отделка

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0.1

0.08

Rz0.1

Rz0.05

Притирка грубая

 

 

 

 

 

 

 

0. 8

0.4

 

 

 

 

 

Притирка средняя

 

 

 

 

 

 

 

 

0.4

0.2

0.1

 

 

 

Притирка тонкая

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0. 1

0.08

Rz0.1

Rz0.05

Хонингование нормальное

 

 

 

 

 

 

1.6

0.8

0.4

0.2

 

 

 

 

Хонингование зеркальное

 

 

 

 

 

 

 

 

0. 4

0.2

0.1

0.08

 

 

Шабрение

 

 

 

 

 

3.2

1.6

0.8

 

 

 

 

 

 

Прокатка

 

 

 

Rz50

Rz25

3.2

1.6

0. 8

 

 

 

 

 

 

Литье в кокиль

Rz400

Rz200

Rz100

Rz50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Литье под давлением

Rz400

Rz200

Rz100

Rz50

Rz25

3. 2

 

 

 

 

 

 

 

 

Литье прецизионное

 

 

 

Rz50

Rz25

3.2

1.6

 

 

 

 

 

 

 

Литье пластмасс, прецизионное

 

 

 

 

Rz25

3. 2

1.6

0.8

0.4

0.2

0.1

 

 

 

Глубина резания при чистовом точении

Стружколом Seco MF2

В большинстве случаев чистовое точение производится с небольшой глубиной резания, однако увеличение глубины на этом этапе также может быть технологически и экономически выгодным.

При оптимизации чистовой обработки вряд ли получится изменить скорость подачи, так как подача выбирается исходя из требований к шероховатости обработанной поверхности в соответствии со спецификациями производителя инструмента, в которых он указывает радиус закругления режущей части и скорость подачи, необходимые для получения того или иного качества поверхности при чистовом точении.

Однако, несмотря на жестко фиксированную скорость подачи, изменение глубины резания может оказать сильное влияние на процесс обработки.

В связи с тем, что в процессе чистовой обработки почти всегда образуется тонкая, трудно контролируемая стружка, первое, что следует сделать – это выбрать форму стружкообразующей канавки на режущей пластине. Для разных операций существуют различные формы канавок. К примеру, компания Seco производит пластины с канавками форм MF2 для малой и M3 для средней и большой глубины резания при точении стали. Каждая из форм канавки имеет своё окно рабочих параметров, которое необходимо соблюдать. Так, если рабочий диапазон глубины резания для канавки составляет от 0.25 до 0.5 мм, а точение производится с глубиной резания 0.2 мм, то сход стружки будет происходить не так оптимально, как должен.

Даже правильно выбранная форма стружколома не гарантирует, что качество поверхности будет удовлетворять спецификации. Одной из возможных причин является преждевременный износ режущей поверхности вследствие установки неоптимальных параметров резания (включая слишком малую глубину резания и слишком большой радиус закругления режущей кромки в плане).

При точении с очень малой глубиной резания и большим радиусом закругления режущей кромки в плане (например, 0.2 мм и 0.8 мм соответственно) радиус завивания валика стружки не оптимален.Вследствие этого происходит контакт сходящей стружки с периферической частью режущей кромки и передней поверхности пластины. При обработке высокоуглеродистой стали это приводит к луночному износу передней поверхности, тем самым приводя к ухудшению качества обработанной поверхности.

При увеличении глубины резания стружка становится более жесткая и скручивается за пределами радиуса закругления, т.к. форму и радиус завивания ей придает канавка-выкружка стружколома, выполненная вдоль всех режущих кромок пластины. Так, при том же самом радиусе 0.8 мм, но вдвое большей глубине резания, стружка по канавке сразу выходит за радиус резания, и свивается за пределами режущей части пластины, где появление луночного износа допускается.

Слишком малая глубина резания приводит к потере контроля над сходом стружки, которая свивается в клубок и может намотаться на державку и пластину, царапая обработанную поверхность. При большей глубине резания стружка завивается и дробится штатно, согласно замыслу конструкторов режущей пластины. Однако мало какое предприятие станет проводить финишную обработку с глубиной резания 0.4 мм (пластиной с радиусом закругления режущей кромки 0.8 мм). Хороший выход из положения —  выбор пластины с меньшим радиусом закругления. Так, можно использовать пластину CNMG-432 (радиус закругления 0.8 мм) для черновой обработки, после чего CNMG-431 (радиус закругления 0.4 мм) для чистовой обработки. Благодаря меньшему радиусу закругления при малой глубине резания стружка будет направляться вбок от пластины, поскольку глубина резания окажется больше, чем область соприкосновения по радиусу закругления кончика пластины.

Манипулирование глубиной резания также может осуществляться с целью регулирования интенсивности силы резания, а также минимизации дребезга инструмента. Вектор силы резания при точении раскладывается на три составляющих: осевая, тангенциальная и радиальная. Осевая координата образуется при подаче каретки по направлению к патрону и направлена вдоль оси симметрии заготовки (также её называют силой подачи – прим. перев). Правильный учет этой силы – один из важнейших элементов стабильного резания. Вторая сила – тангенциальная – отражает давление заготовки на переднюю поверхность резца, её вектор направлен вертикально вниз. Образуется при врезании резца в заготовку; ей противодействует крутящий момент на шпинделе станка.

Третья сила – радиальная. Она направлена вдоль оси резца и отражает взаимное отталкивание резца и заготовки при проникновении режущей пластины в материал. Радиальная сила может стать причиной дребезга и вибрации, а также волнистой фактуры обработанной поверхности.

Важнейшая задача при точении – максимизировать осевую силу и минимизировать радиальную, поскольку на направлении осевой силы находятся самые массивные и надежные компоненты станка и устойчивость контакта резца и заготовки максимально. Радиальная сила не доставит больших проблем, в случае если инструмент достаточно жесткий, а обрабатываемая деталь имеет большой диаметр и надежно закреплена, т.е. общая жесткость системы деталь-инструмент максимальна. Однако при обработке, например, какого-нибудь вала диаметром дюйм (25,4 мм) и длиной шестнадцать (406 мм) – ситуация кардинально меняется. При точении тонких длинных деталей жесткость системы недостаточна. Так, при заходе от бабки и финише у патрона общая жесткость системы достаточно большая, но центральная область заготовки представляет собой проблему из-за появления вибрации, т.к. в этой зоне нет противодействия отгибанию заготовки резцом. В этот момент радиальная сила проявляет себя во всей красе.

К примеру, при работе твердосплавной пластиной с углом в плане от 0 до -5° с радиусом закругления 0.4 мм и глубиной резания 0.3 мм при чистовом проходе будет получаться конусность примерно 0.01 мм на дюйм (25,4 мм) длины. Однако при увеличении глубины резания до 0.55 мм конусность становится столь незначительной, что ей можно пренебречь. Это происходит потому, что резание происходит на 0.18 мм глубже, чем точки касательных к радиусу закругления. Проекция центра закругления находится вне обрабатываемой заготовки, при этом осевая сила получается значительно больше чем радиальная. Таким образом, для уменьшения вибрации и дребезга следует использовать наименьший радиус закругления режущей кромки в плане и увеличить глубину резания насколько это возможно.

Источник материала: перевод статьи
Finish Turning Tactics in Depth (of cut),
Cutting Edge Conversation.

Автор статьи-оригинала:
Чед Миллер (Chad Miller), менеджер по токарной
обработке и новым материалам Seco

Скачать каталоги инструмента Seco и получить информацию о данном производителе вы можете по этой ссылке: Seco Tools, каталоги инструмента Секо

Черновое и чистовое точение заготовок на токарном станке по дереву

Черновое и чистовое точение заготовок на токарном станке по дереву

Пожалуйста, оцените
Оценка 1Оценка 2Оценка 3Оценка 4Оценка 5
 

Методическая разработка по технологии

Черновое и чистовое точение заготовок
на токарном станке по дереву

Окользин Сергей Станиславович,
учитель технологии ГБОУ

СОШ № 509 Санкт-Петербурга


Методическая разработка составлена в разделе  «Технологии обработки древесины. Элементы машиноведения «, по теме «Черновое и  чистовое точение заготовок на токарном станке  по дереву»  Данный материал разработан в соответствии с требованиями ФГОС по предмету технология.

Карта составлена в виде таблицы, в которой отображены цель, планируемый результат, предметные знания, УУД. Также в карте определены метапредметные связи, формы работы и ресурсы. Урок разбит на этапы и для каждого этапа определены задачи, методы и приёмы обучения, формы учебного взаимодействия, деятельность учителя и учащихся, формируемые УУД и предметные действия.

Урок проводится в  6  классе и предназначен для  обучения мальчиков. Тип урока — комбинированный с использованием ИКТ, с результатами формирования УУД по ФГОС. На уроке  закрепляются основные понятия: рейер, мейсель, черновое  точение, чистовое точение, кронциркуль., план-шайба, закрепления заготовки в центрах.

На уроке предполагается использовать фронтальную,  индивидуальную и групповая формы работы. Практическое задание направлено на развитие логического мышления, индивидуальных способностей и возможностей каждого учащегося. Применяемые формы и методы способствуют закреплению умений при выполнении практического задания по точению древесины.

 Базовый учебник: Тищенко А.Т., Симоненко В.Д. «Технология. Индустриальные технологии. 5 класс».

Тема урока « Черновое и чистовое точение на токарном станке по дереву»

Форма урока: фронтальная беседа, индивидуальная практическая работа, групповая практическая работа, самоанализ и коррекция результатов практической деятельности.

Тип урока: комбинированный «открытие нового знания», практическое закрепление знаний и способов действий, урок по выполнению трудовых приемов и навыков.

Цели:

Воспитательная: воспитание положительной мотивации к предмету «Технология», к рабочей профессии в целом, в её значимости. Воспитание уважения к людям труда специалистам высокого класса, профессионального достоинства. Воспитание корпоративной культуры, коммуникабельности, ориентированию на успех, толерантности, эмпатии.

Развивающая:  создать условия для наглядно-действенного, практического мышления; умения анализировать, сравнивать, обобщать. Способствовать  развитию   воссоздающего воображения; внимания; зрительной, смысловой, двигательной памяти; нравственных чувств коллективизма, ответственности, долга,  эстетических чувств и качеств (аккуратность, чистоплотность), интеллектуальных чувств любознательности, стремления к новому, прогрессивному, удовлетворения от хорошо выполненной работы.

Образовательная:  создание условий для формирования познавательных, регулятивных, личностных универсальных учебных действий при изучении способов чернового и чистового точения  заготовок, приемов измерения круглых деталей и ровных поверхностей  будущих форм готового изделия, знать принадлежности токарного станка для крепления заготовки. Формировать оптимальные и безопасные приемы работы на СТД. Закрепить знания подготовки заготовок для станке , закрепления ее на станке.,

Деятельностная: I группа- закрепление навыков подготовки заготовок для крепления на станке,. II группа — формировать способности управления станком, грамотно и безопасно выполнять технологические операции точения.

Методическое обеспечение урока: технология личностно – ориентированного подхода, здоровье сберегающие технологии.

Методы обучения : диалог, регулирование учителем крепления заготовок на станке. Самостоятельная работа учащихся.

Дидактические принципы: наглядность, последовательность обучения, доступность, научность.

Задачи урока:

1. Предметные – формирование у учащихся умения готовить заготовки для точения, закреплять заготовки на станке, пользоваться основными резцами.

2. Регулятивные — определение последовательности промежуточных задач с учетом конечного результата; составление плана и последовательности действий;

3. Познавательные – выбор наиболее оптимальных средств и способов решения задачи (чернового и чистового точения заготовок)

4. Коммуникативные – умение вести учебное сотрудничество на уроке с учителем, одноклассниками в группе и коллективе;

5. Личностные – формирование бережливости при выполнении трудовых приемов, умение сотрудничать.

6.Метапредметные формировать умение принимать учебную задачу и стремиться ее выполнять;

— развивать умение наблюдать, сравнивать, обобщать, делать выводы

Наглядные пособия: плакат из комплекта кабинета «Резка тонколистового металла и проволоки», образцы заготовок тонколистового металла и проволоки.

Инструменты  и  оборудование: ножовка, рубанок, угольник, линейка, карандаш, молоток, керн, наковальня, столярный верстак, станок.

План-конспект уроков








Основные этапы организации учебной деятельностиЦель этапаСодержание педагогического взаимодействия
Деятельность учителяДеятельность обучающихся
ПознавательнаяРегулятивнаяКоммуникативная
Мотивация учебной деятельности

 

2 мин.
Организация учебного процессаЗапускает учеников в класс, предлагает одеть халаты и занять рабочие места. Отмечает отсутствующих на уроке. Назначает дежурное звено по уборке мастерской.Преобразовывать модель поведения в соответствии с содержанием учебного материала и поставленной учебной цельюучатся способам самоорганизации,планирование учебного сотрудничества с учителем и сверстниками

 
Актуализация знаний, проверка домашнего задания, объявление темы урока.

 

10 мин.
Проверка усвоения пройденного материала, установка логического перехода и  взаимосвязи с темой нового урокаПриветствие учеников.  Ребята давайте вспомним, что вы изучали на прошедшем уроке? Подготовка заготовки является базовой основой любого технологического приема закрепления в станке и дальнейшей ее обработки. Итак, прошу желающих ответить на поставленные мною вопросы. Оценка ответов, краткое повторение ключевых понятий.

Учитель объявляет тему нового урока

 
структурирование знаний;

осознанное и произвольное построение …
 обеспечивающие организацию обучащимися  своей учебной деятельности (целеполагание, планирование, прогнозирование, контроль, коррекция, оценка)умение с достаточной полнотой и точностью выражать свои мысли, умение участвовать в коллективном обсуждении.

.

 
Проблемное объяснение нового материала

 

20 мин.

 

 

 

 

 

 

 

Практическая работа

 50 мин.
Подготовить заготовки для работы на станке двумя способами :  в центрах и на план-шайбе, закрепить заготовки для точения в центрах, точить заготовки в центрах.Учитель объявляет – сегодня тема урока « Черновое и чистовое точение заготовок на токарном станке по дереву»  

Прежде  чем  приступим к выполнению работы , вспомним основные моменты ТБ. Мы научись подготавливать заготовки для станка двумя способами,  подготовили заготовки для работы 2-х звеньев, которые будут на первом уроке эти заготовки обрабатывать, а другие 2 звена будут готовить заготовки и на втором уроке  они будут закреплять их на станке и обрабатывать.

      Всему классу показывает как начинать работать на станке, как держать резец, как врезаться в заготовку, как проводить первые пробные движения резцом. Во

      Останавливает работу, выдает 3 и 4 звену заготовки для работы .

     Возвращается  к 1 и 2 –му звену Учитель контролирует, поправляет  работу учащихся,, подсказывает правильные действия во время работы, контролирует ТБ, по окончанию  производится замер сечения заготовки  кронциркулем и определяет ровность обработанной поверхности линейкой.

    Звенья меняются местами: 1 и 2 звено переходят на подготовку заготовки для станка, 3 и 4 звенья с подготовленными заготовками идут на закрепление и точение на станке.
 

 

 

 

 

Обучающиеся отвечают по ТБ.

 

 

 

Обучающиеся смотрят и слушают  .

 

3 и 4 звенья приступают к подготовке заготовок ручным столярным инструментом.

   1 и 2- ое звенья берут резец и обрабатывают вращающуюся заготовку на станке.

Звенья меняются местами: 1 и 2 звено переходят на подготовку заготовки для станка, 3 и 4 звенья с подготовленными заготовками идут на закрепление и точение на станке.
  
Итог урока, рефлексия, выставление оценок, уборка мастерской

 

10 мин.
    Учитель поздравляет ребят с тем что, они сегодня   научились практическим навыкам  подготовки заготовок для чернового и чистового точения на токарном станке по дереву ,приемам  закрепления заготовок, точения на станке, их  первому опыту  работы на станке.

    Сейчас я выставлю оценки, после чего можете задавать вопросы по теме пройденного урока  .

     Что вам понравилось  на сегодняшнем уроке.
   
  • Назад

  • Вперед

You have no rights to post comments

Авторизация

Запомнить меня

Регистрация


  • Забыли данные входа?

  • Регистрация

Перевод сайта


Подробности и регистрация со СКИДКОЙ

Таблица шероховатости

В таблице приведены примеры некоторых видов обработки, при выполнении которых, при определённых условиях, образуется поверхность с настоящим значением шероховатости.








































Класс1234567891011121314
В ячейках сверху указаны классы шероховатости
для сопоставления с новым стандартом
Ra100502512,56,33,21,60,80,40,20,10,080,0250,01
Rz400200100502512,56,33,21,60,80,40,20,10,05
 
Пескоструйная обработкаRz400             
Ковка в штампахRz400Rz200Rz100           
ОтпиливаниеRz400             
Сверление  Rz100Rz50Rz25         
Зенкерование черновое  Rz100Rz50Rz25         
Зенкерование чистовое   Rz50Rz253,21,6       
Развертывание нормальное     3,21,60,8      
Развертывание точное      1,60,80,4     
Развертывание тонкое       0,80,40,2    
Протягивание    Rz253,21,60,80,4     
Точение черновоеRz400Rz200Rz100Rz50          
Точение чистовое  Rz100Rz50Rz253,21,60,8      
Точение тонкое     3,21,60,80,4     
Строгание предварительноеRz400Rz200Rz100Rz50          
Строгание чистовое  Rz100Rz50Rz253,21,6       
Строгание тонкое      1,60,8      
Фрезерование предварительное Rz200Rz100Rz50Rz25         
Фрезерование чистовое    Rz253,21,6       
Фрезерование тонкое     3,21,60,8      
Шлифование предварительное    Rz253,21,6       
Шлифование чистовое      1,60,80,4     
Шлифование тонкое        0,40,2    
Шлифование – отделка          0,10,08Rz0,1Rz0,05
Притирка грубая       0,80,4     
Притирка средняя        0,40,20,1   
Притирка тонкая          0,10,08Rz0,1Rz0,05
Хонингование нормальное      1,60,80,40,2    
Хонингование зеркальное        0,40,20,10,08  
Шабрение     3,21,60,8      
Прокатка   Rz50Rz253,21,60,8      
Литье в кокильRz400Rz200Rz100Rz50          
Литье под давлениемRz400Rz200Rz100Rz50Rz253,2        
Литье прецизионное   Rz50Rz253,21,6       
Литье пластмасс, прецизионное    Rz253,21,60,80,40,20,1   

 

 

 

Точение с ударом — описание, советы и примеры :: ТОЧМЕХ

При обработке на токарном станке вы легко определите даже по звуку, идет ли точение с ударом или без него. Основной проблемой при обработке с ударом является выкрашивание режущей кромки, вследствие чего стойкость инструмента оставляет желать лучшего.

Для начала необходимо дать определение понятию «обработка с ударом». Обработка с ударом — это такая обработка, при которой в силу геометрических особенностей заготовки процесс резания прерывается и возобновляется в течение цикла обработки.

Различные виды ударов

При фрезеровании — каждый переход представляет собой процесс резания с ударом, но существует ряд ключевых отличий удара при фрезеровании от удара при точении.

Первое отличие — количество пластин, которые одновременно снимают стружку в процессе резания. При фрезеровании в контакте с заготовкой одновременно находятся как минимум две пластины, а при точении всегда одна.

Второе отличие заключается в распределении нагрузки по длине режущей кромки. При фрезеровании взаимодействие инструмента и заготовки начинается с середины режущей кромки (зависит от главного угла в плане), а при точении, как правило, с вершины (также зависит от главного угла в плане).

Существует множество различных типов точения с ударом, но укрупнено все их можно разделить на две группы. К первой группе относится черновое точение заготовок с неравномерным припуском (отливки, поковки). В каталоге инструмента такие условия обработки называют тяжелыми. При черновом точении пластины достаточно быстро изнашиваются, но когда приходит время ее заменить, достаточно просто ослабить прижим и повернуть пластину, так как допуски на черновую обработку не являются жесткими. Кроме того, на этапе черновой обработки на детали еще нет пазов или отверстий. При такой обработке используют инструмент без задних углов из прочного сплава, а обработку ведут на низких и средних скоростях.

Чистовое точение с ударом может быть чрезвычайно трудным. При износе инструмента, как правило, недостаточно повернуть пластину или заменить ее на новую, может понадобиться размерная поднастройка. В зависимости от вида удара и марки обрабатываемого материала инструмент может изнашиваться так быстро, что вы сможете обработать одной пластиной всего несколько деталей. Это ведет к тому, что тратится много времени на смену инструмента, страдает производительность, а также увеличивается количество брака, если оператор вовремя не заменит инструмент.

Что делать в такой ситуации? Давайте рассмотрим несколько примеров.

Обработка кольца с внутренними пазами

В качестве обрабатываемой детали выступает кольцо из нержавеющей стали, твердостью до 35 HRC с внутренними пазами. Выполняется чистовая обработка внутреннего диаметра с допуском по H7 и чистотой поверхности Ra0,32. Руководствуясь рекомендациями производителя инструмента и учитывая, что на внутреннем диаметре расположены пазы, выбираем сплав для получистовой обработки нержавеющей стали и снижаем скорость резания на 30% от рекомендованной. Слишком сильно снижать скорость резания не следует, так как это приведет к уменьшению стойкости инструмента.

Растачивание алюминиевой заготовки с пазом

Говорят, что обработка алюминия не вызывает проблем, даже в случае прерывистого резания. В данном случае это будет неверно. Выполняется чистовое растачивание алюминиевой заготовки из деформируемого алюминия с пазом, основное требование — шероховатость поверхности Ra0,32. В данном случае мы сталкиваемся с наростообразованием, возникающим вследствие прерывистого резания. Стандартным приемом борьбы с наростообразованием является увеличение скорости резания, что в данном случае невозможно: из-за прерывистого резания инструмент быстро выкрашивается и не выполняется требование по чистоте поверхности. В данном случае необходимо заменить твердый сплав поликристаллическим алмазом, к нему практически не пристает нарост, и он обладает достаточной прочностью для чистовой обработки с ударом.

Растачивание сырых кулачков

Еще одним примером может служить растачивание сырых кулачков, с этой задачей операторы сталкиваются практически каждый день. Задача эта не из легких, так как высоки требования к точности обработки и шероховатости поверхности кулачков.

Кулачки, как правило, имеют небольшое изменение диаметра в том месте, где заготовка своим торцем упирается в кулачок. Это позволяет не делать на заготовке фаски и при этом обеспечивать ее достаточно точное базирование в трехкулачковом патроне. Для создания этого изменения диаметра оператор в конце прохода перемещает инструмент в направлении X+, для этого требуется инструмент с возможностью профильной обработки.

В большинстве случаев используют пластины из чистового сплава с возможностью профильной обработки. Как же увеличить стойкость чистового сплава при обработке с ударом? Как ни странно, нужно увеличить скорость резания.

Также операторы часто пользуются следующим приемом: для того, чтобы не писать программу, рабочая подача задается вручную — в результате выкрашивания появляются практически сразу же из-за нестабильного уровня подачи.

Самый простой способ в данном случае — один раз написать программу для растачивания кулачков.

При обработке с ударом не рекомендуют использовать охлаждающую жидкость, так как в процессе резания режущая кромка то охлаждается, то нагревается, и на пластине появляются термические трещины. Но обработка без СОЖ как правило требует применения более износостойкого сплава, а следовательно и менее прочного. Самое лучшее решение в данном случае — приобрести несколько пластин из разных сплавов для проведения испытаний и отладки режимов.

Тонкая настройка Определение

Что такое тонкая настройка?

Термин «тонкая настройка» относится к интервенционистской стратегии, используемой инвесторами для снижения потерь и рисков в своих инвестиционных портфелях. Индивидуальные инвесторы и финансовые специалисты, такие как управляющие портфелями, настраивают систему, внося небольшие изменения и улучшения. Этого можно добиться разными способами, в том числе с помощью новейших технологий, которые могут предсказать наилучшее время для внесения изменений.

Тонкая настройка помогает инвесторам соответствовать их общим инвестиционным целям. Это стратегия, которую многие инвесторы должны использовать при изменении условий.

Основные выводы

  • Тонкая настройка — это стратегия, используемая в финансах и экономике для смягчения потерь и экономического стресса.
  • Предполагает внесение небольших модификаций и улучшений.
  • Индивидуальные инвесторы могут настроиться самостоятельно или воспользоваться опытом финансовых специалистов, используя любое количество стратегий, таких как технический анализ.
  • Тонкая настройка помогает инвесторам оставаться в соответствии со своими общими инвестиционными целями.
  • Улучшения в технологии упростили тонкую настройку в инвестиционной отрасли.

Понимание тонкой настройки

Тонкая настройка — это стратегия, которую используют инвесторы и специалисты по инвестициям для улучшения инвестиционных портфелей. Инвестиционная индустрия предлагает широкий спектр вариантов инвестирования, теорий, продуктов и торговых стратегий, которые можно использовать для оптимизации результатов. Профессиональные инвестиционные менеджеры и опытные инвесторы постоянно корректируют свои экономические, количественные и фундаментальные модели для получения оптимальных результатов, следя за рынками и экономикой.

Это может быть достигнуто несколькими способами. Методология зависит от оптимизируемого процесса. Некоторые инвесторы выбирают тонкую настройку самостоятельно, внося небольшие изменения или улучшения в свои портфели. Другие могут полагаться на опыт финансовых специалистов, таких как финансовые аналитики, инвестиционные консультанты и портфельные менеджеры.

Усовершенствования в технологии теперь облегчают определение возможностей для тонкой настройки. Это включает в себя алгоритмы, которые автоматически вносят изменения в портфель на основе рыночных сдвигов и колебаний в экономике, которые могут идти вразрез с общими целями инвестора.

Как отмечалось выше, тонкая настройка важна для того, чтобы люди соответствовали своим инвестиционным целям. Инвесторам, возможно, придется реагировать на жизненные изменения и сдвиги в экономике, среди прочего. Например, инвесторы должны быть начеку и, возможно, должны реагировать на волатильность рынка или перераспределять капитал в своих пенсионных портфелях по мере взросления.

Тонкая настройка стратегических инвестиций — это еще один способ, с помощью которого инвесторы могут вносить изменения в свои портфели. Этот тип тонкой настройки не связан с кодированием или электронными алгоритмами. Вместо этого инвесторы могут изменить свои инвестиционные планы, чтобы оптимизировать свои доходы, даже если реализация этих планов осуществляется вручную.

Особые указания

Тонкая настройка является очень важной частью исследований во многих различных отраслях. Исследователи могут дорабатывать свои исследования и теории в течение многих лет, прежде чем опубликуют свою работу. Улучшения в технологиях также помогли исследователям так же, как и частным лицам в инвестиционной индустрии. Это потому, что у них есть возможность сотрудничать с программистами, чтобы превратить свои теории в расчетные модели и алгоритмы инвестирования или торговли.

Экономисты и центральные банки могут использовать стратегии тонкой настройки, чтобы ускорить экономический рост с помощью денежно-кредитной и налогово-бюджетной политики.

Тонкая настройка в области инвестирования и трейдинга

Индивидуальные инвесторы, ориентированные на получение долгосрочной прибыли, обычно обращаются за услугами к профессиональным инвестиционным менеджерам, которые помогут им настроить свои инвестиционные портфели. Эти услуги могут включать консультации или инвестирование через управляемые счета и фонды. Работа с финансовым консультантом может быть одним из лучших способов убедиться, что инвестиционный портфель активно настроен во всех типах рыночных условий.

Активная торговля и технический анализ также предоставляют широкие возможности для тонкой настройки. Активные трейдеры могут точно настроить свои инвестиционные стратегии, расширив типы используемых ими ордеров. Технические аналитики, использующие различные торговые стратегии, также могут корректировать свои торговые планы, выявляя и используя новые модели технического анализа или более комплексно систематически комбинируя модели технического анализа, чтобы добиться большей уверенности в торговых сигналах.

Хотя на инвестиционном рынке существует ряд возможностей для тонкой настройки, несколько теорий также поддерживают преимущества сохранения консервативной инвестиционной позиции. Диверсификация и теория эффективного рынка предполагают, что инвесторы должны четко осознавать свою допустимость риска для оптимального инвестирования в различные активы.

Технология кодирования

Достижения в практике и технологиях кодирования вызывают точные исследования среди разработчиков алгоритмов. Разработки, связанные с использованием тонкой настройки алгоритмов на основе нечеткой логики, искусственного интеллекта, нейронных сетей или генетических алгоритмов, дают несколько примеров областей, которые могут вызвать желание тонкой настройки при разработке алгоритмов. Эти технологические обновления становятся все более желательными с появлением алгоритмической и высокочастотной торговли.

Развитие алгоритмического трейдинга и количественного инвестирования дало представление о тонкой настройке новых измерений. Разработчики торговых или инвестиционных систем работают над улучшением и оптимизацией доходов за счет улучшения кодирования и модернизации аппаратных систем.

Высокочастотные трейдеры даже разработали специально созданные микрочипы с алгоритмами, встроенными в оборудование для более быстрой обработки. Независимо от технологии тонкая настройка направлена ​​на повышение эффективности алгоритмических процессов или функций.

Как вы определяете тонкую настройку?

Тонкая настройка — это процесс, который инвесторы и специалисты по инвестициям используют для внесения небольших изменений или улучшений в инвестиционные портфели. Он может выполняться с использованием различных стратегий, таких как технический анализ, вручную или автоматически с использованием новых технологий.

Что такое аргумент тонкой настройки?

Аргумент тонкой настройки пытается объяснить происхождение Вселенной. Теория возникла в результате развития Теории Большого Взрыва, которая объясняет, как Вселенная зародилась и эволюционировала до такой, какой она является сегодня. Есть несколько вариаций этой теории. Некоторые религиозные люди считают, что их теория объясняет существование Бога, в то время как нерелигиозные люди говорят, что она помогает установить существование мультивселенной.

Что такое тонкая настройка в глубоком обучении?

Глубокое обучение — это небольшая часть машинного обучения. Он построен на основе искусственных нейронных сетей, что позволяет проводить контролируемое, неконтролируемое и частично контролируемое обучение. Точная настройка глубокого обучения достигается путем объединения наборов данных из установленных сетей и их эффективного использования за счет более практичного использования времени, денег и других ресурсов.

Investopedia не предоставляет налоговые, инвестиционные или финансовые услуги и консультации. Информация представлена ​​без учета инвестиционных целей, допустимого риска или финансового положения любого конкретного инвестора и может не подходить для всех инвесторов. Инвестирование сопряжено с риском, включая возможную потерю основной суммы.

мелодия — определение тонкой настройки по The Free Dictionary

тонкая настройка

(финто́н’, -тён’)

тр.в. тонкая настройка , тонкая настройка , тонкая настройка

Внесение небольших корректировок для достижения оптимальной производительности или эффективности: тонкая настройка ее инвестиционной стратегии для максимизации прибыли.

Словарь английского языка American Heritage®, пятое издание. Авторские права © 2016, издательство Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Опубликовано издательством Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Все права защищены.

тонкая настройка

vb

( tr ) тонкая настройка (чего-либо) для достижения оптимальной производительности , 1998, 2000, 2003, 2006, 2007, 2009, 2011, 2014

доводка

в.т. -тюнинг, -тюнинг.

1. для настройки (приемника) на оптимальный прием.

2. мелодия (по умолчанию 8).

3. внести коррективы для обеспечения стабильности или улучшения.

[1920–25]

наладчик, н.

Рэндом Хаус Словарь колледжа Кернермана Вебстера, © 2010 K Dictionaries Ltd. Авторские права Random House, Inc., 2005, 1997, 1991. Все права защищены.

тонкая настройка

Причастие прошедшего времени: тонкая настройка
Герундий: тонкая настройка

ImperativePresentPreteritePresent ContinuousPresent PerfectPast ContinuousPast PerfectFutureFuture PerfectFuture ContinuousPresent Perfect ContinuousFuture Perfect ContinuousPast Perfect ContinuousConditionalPast Conditional

Imperative
fine-tune
fine-tune
Present
I fine-tune
ты настраиваешь
он/она/оно настраивает
we fine-tune
you fine-tune
they fine-tune

0145

Preterite
I fine-tuned
you fine-tuned
HE/SE/IT FINALNET
I Im Fine-Tuning
Вы прекрасно настраиваете
. Он/она/это тонкая настройка
. Мы не настраиваем
.

Они тонко настраивают
. доработал
Present Perfect
you have fine-tuned
they have fine-tuned
Past Continuous
I was fine-tuning
you were fine-tuning
he/ она/оно дорабатывала
мы дорабатывали
ты дорабатывала
они дорабатывали
148

У меня была тонкая настройка
У вас была тонкая настройка
У него/она имела Fine-Tuned
.

У них были тонкие настройки
Future
Я буду тонко-наусенить
. Вы будете Fine-Tune
. буду дорабатывать
you will fine-tune
they will fine-tune
Future Perfect
I will have fine-tuned
you will have fine-tuned
он/она/оно настроит
мы настроим
вы настроите
они настроят
5 Будущее

0147
Я буду точной настройкой
Вы будете тонкой настройкой
. Он/она будет Fine-Tuning
, вы будете FINAL-TUNING
. быть тонкой настройкой
. Они будут тонкой настройкой
Присутствие идеального непрерывного
I Были тонкой настройки
I Были тонкой настройки
I.0150 Он/она/он был тонкой настройкой
Мы были тонкой настройкой
.
я буду настраивать
ты будешь настраивать
он/она/оно будет настраивать
мы будем настраивать0148

Вы будете тонкой настройкой
Они будут тонкой настройкой
9018 9018 они дорабатывали0157

Прошлый непрерывный
I был Fine Perfortuary
I был Fine Perfortuous
I был Fine Perfortuous
I.
он/она/оно доводили
мы дорабатывали
вы дорабатывали

48

. Fine-Tune
Условный
Я бы хотел бы настраивать
Вы бы не настраивали
HE/SEU/SERE/FIN-TUNE
HE/SERE/SERE FIN-TUNE
Они будут тонкими настройками
Прошлый кондиционер
У меня был бы в тонком надувании
. 0145

он/она/оно доработал бы
мы бы доработали
вы бы доработали
они бы доработали © HarperCollins Publishers 2011

ThesaurusAntonymsRelated WordsSynonyms Legend:

Switch to new thesaurus

Verb 1. fine-tune — улучшить или довести до совершенства обрезкой или полировкой; «улучшать свой стиль письма»

совершенствовать, полировать, упрощать

улучшать, улучшать, улучшать, исправлять, улучшать — делать лучше; «Редактор улучшил рукопись своими изменениями»

переработать, переработать — переработать слишком сильно или с излишним изяществом; «Он чрезмерно совершенствует этот вопрос»

цивилизовать, цивилизовать, обучать, культивировать, обучать, обучать — учить или усовершенствовать, чтобы быть разборчивым во вкусе или суждении; «Развивай свой музыкальный вкус»; «Тренируйте вкусовые рецепторы»; «Она хорошо обучена поэзии»

2. точная настройка — точная настройка; «тонкая настройка двигателя»

настроить

настроить, настроить — настроить для (лучшего) функционирования; «настроить двигатель»

3. тонкая настройка — выполнить точную настройку или разделить на отмеченные интервалы для оптимального измерения; «откалибровать прибор»; «градуировать цилиндр»

калибровать, калибровать

регулировать, исправлять, устанавливать — изменять или регулировать для достижения точности или соответствия стандарту; «Поправьте часы, пожалуйста»; «исправить развал-схождение передних колес»

На основе WordNet 3.0, коллекции клипартов Farlex. © 2003–2012 Принстонский университет, Farlex Inc.

настройка — определение тонкой настройки в The Free Dictionary

Также найдено в: Thesaurus, Financial, Idioms, Wikipedia.

доводка

(финтьон, -тёнь)

тр. в. тонкая настройка , тонкая настройка , тонкая настройка

Внесение небольших корректировок для достижения оптимальной производительности или эффективности: тонкая настройка ее инвестиционной стратегии для максимизации прибыли.

Словарь английского языка American Heritage®, пятое издание. Авторские права © 2016, издательство Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Опубликовано издательством Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Все права защищены.

тонкая настройка

N

Деликатная корректировка

Коллинз английский словарь-Полная и неисправная, 12th Edition 2014 © Harpercollins Publishers 1991, 1994, 1998, 2000, 2003, 2006, 2009, 2011, 2011,

, 1998, 2000, 2003, 2006, 2009, 2011, 2011, 2014

, 1998, 2000, 2003, 2006, 2009, 2011, 2011, 199

Переводы

Испанский словарь Коллинза — полное и полное, 8-е издание 2005 г. © William Collins Sons & Co. Ltd., 1971, 1988 © HarperCollins Publishers, 1992, 1993, 1996, 1997, 2000, 2003, 2005

Упоминается в
?

  • Регулировать
  • Ameliorate
  • ANMEND
  • BETT
  • Калибр
  • Civilale
  • Civiliz0012
  • тонкая
  • тонкая
  • тонкая
  • выпускная
  • улучшение
  • мелиорация
  • капитальный ремонт
  • переработка
  • 1

    Ссылки в архиве периодических изданий
    ?

    ИСЛАМАБАД — В среду федеральный кабинет вновь отложил утверждение долгожданной схемы налоговой амнистии, поскольку некоторые ее положения требуют «дальнейшей доработки», заявил министр информации Чаудхри Фавад Хуссейн.

    Утверждение схемы налоговой амнистии снова отложено для дальнейшего обсуждения в кабинете министров

    Исламабад — Федеральный кабинет в среду снова отложил утверждение долгожданной схемы налоговой амнистии, поскольку некоторые ее положения требуют «дальнейшей доработки», заявил министр информации Об этом сообщил Фавад Чаудри.

    Утверждение схемы налоговой амнистии снова отложено для дальнейшего обсуждения в кабинете министров

    Глава PNP Рональд Дела Роса заявил, что национальный комитет по надзору за незаконными наркотиками уточняет правила, чтобы устранить «ошибки» в предыдущем поведении Oplan Tokhang.

    PNP готовит новые рекомендации Oplan Tokhang

    В связи с этой проблемой многие исследования показали, что трансферное обучение с использованием методов тонкой настройки для глубоких нейронных сетей может повысить производительность и в некоторой степени уменьшить нехватку обучающих данных за счет передачи общая нейронная сеть, предварительно обученная на крупномасштабных наборах данных изображений (таких как ImageNet), в более конкретную, соответствующую более сложным целевым задачам [22, 41-43].

    Классификация изображений патологии желудка с использованием пошаговой тонкой настройки для глубоких нейронных сетей

    Принимая во внимание, что методы, использующие модель CNN, также показали хорошие результаты в классификации стилей изображения, когда предварительно обученные режимы достаточно точно настроены, в этой статье мы предлагаем механизм, который в полной мере использует как преимущества точной настройки CNN, модели и традиционные алгоритмы распознавания образов для задачи классификации логотипов.

    Глубокое иерархическое представление из Classifying Logo-405

    Блок подачи EDI Ultraflow V-T имеет отдельные устройства для точной настройки стабильности слоя и однородности толщины, и оба эти устройства можно регулировать без остановки производства.

    Feedblock точно настраивает слои, уравновешивает скорости

    Ядерная тонкая настройка ИТ совершенно правильно для нашего менеджера проекта посмотреть контракт на электростанцию ​​Хинкли, даже если он был готов к подписанию.

    Ядерная тонкая настройка ИТ идеально […]

    ТРЕНЕР Марк Томпкинс считает, что Ярмут нуждается в «небольшой тонкой настройке» перед предполагаемым возвращением трека 8 июня.

    Трасса в Ярмуте «не совсем готова». ‘

    Фирма со штаб-квартирой в Австралии заявила, что в течение последних 18 месяцев занималась тонкой настройкой своих программных систем для британского рынка и планирует расширить свою команду после открытия нового офиса.

    Облачная фирма расширяется на новую базу

    Многие автомобили были предоставлены Eurocharged, лондонской компанией, занимающейся тонкой настройкой самых мощных монстров на дорогах.

    Средненькие машины стоимостью 6 миллионов фунтов стерлингов на выставке

    По сообщению агентства Reuters, апексный банк заявил во вторник, что будет поддерживать стабильность денежно-кредитной политики с своевременной тонкой настройкой, чтобы помочь стабилизировать экономический рост, в то же время предоставив большую гибкость юаня.

    Центральный банк Китая говорит о стабильной политике

    Браузер словарей
    ?

    • Fineish
    • . Fines Herbes
    • Finespun
    • Finespun
    • Finesse
    • Finesser
    • Finest
    • Finestill
    • Finestiller
    • fine-textured
    • fine-tooth
    • fine-tooth comb
    • fine-toothed
    • fine-toothed comb
    • fine-tune
    • fine-tuning
    • Finew
    • finfish
    • finfoot
    • Плавноногий
    • Фингалова пещера
    • Фингалова пещера
    • палец
    • алфавит пальцев
    • перекладина для пальцев
    • доска для пальцев
    • чаша для пальцев 2
    • буфет для пальцев
    • 0011 Кроватка для пальцев
    • Кимбал пальцев
    • Филк цветок
    • Fing Food
    • Пяшевая трава
    • отверстие для пальца
    • Озера пальца
    • ПИСЬМА
    • гайка пальца
    • ПИСЬМА
    • ПИСЬМА
    • Орех пальцев
    • ПИСЬМА
    • ПИСЬМА
    • Орех пальцев
    • ПИСЬМА
    • ПИСЬМА
    • Орех пальцев
    • ПИСЬМА
    • ПИСЬМА
    • Гайка пальца
    • Филк. пост

    Полный браузер
    ?

    Точная настройка предварительно обученной модели

    Присоединяйтесь к сообществу Hugging Face

    и получите доступ к расширенной документации

    Совместная работа над моделями, наборами данных и пространствами

    Более быстрые примеры с ускоренным выводом

    Переключение между темами документации

    для начала работы

    Использование предварительно обученной модели дает значительные преимущества. Это снижает затраты на вычисления, ваш углеродный след и позволяет вам использовать самые современные модели без необходимости обучать их с нуля. 🤗 Transformers предоставляет доступ к тысячам предварительно обученных моделей для широкого круга задач. Когда вы используете предварительно обученную модель, вы обучаете ее на наборе данных, специфичном для вашей задачи. Это известно как тонкая настройка, невероятно мощная тренировочная техника. В этом руководстве вы настроите предварительно обученную модель с выбранной вами структурой глубокого обучения:

    • Настройте предварительно обученную модель с помощью 🤗 Transformers Trainer.
    • Тонкая настройка предварительно обученной модели в TensorFlow с помощью Keras.
    • Тонкая настройка предварительно обученной модели в родном PyTorch.

    Подготовьте набор данных

    Перед точной настройкой предварительно обученной модели загрузите набор данных и подготовьте его для обучения. В предыдущем руководстве показано, как обрабатывать данные для обучения, а теперь у вас есть возможность проверить эти навыки!

    Начните с загрузки набора данных Yelp Reviews:

     >>> из наборов данных импортировать load_dataset
    >>> набор данных = load_dataset("yelp_review_full")
    >>> набор данных["поезд"][100]
    {'метка': 0,
     'text': 'Мои ожидания от McDonalds не всегда бывают высокими. Но для того, чтобы один так эффектно потерпел неудачу... это требует чего-то особенного!\\nКассир принял заказ моих друзей, а затем тут же проигнорировал меня. Мне пришлось заставить себя перед кассиром, который открыл свою кассу, обслужить человека, стоящего позади меня.  Я ждал более пяти минут гигантского заказа, который включал ровно одно детское блюдо. Увидев, как двум людям, заказавшим после меня, принесли еду, я спросил, где моя. Менеджер начал кричать на кассиров за то, что они \\"обслуживали заказы\\", когда у них не было еды. Но ни один из кассиров не находился рядом с этими элементами управления, а менеджер раздавал еду клиентам и очищал доски.\\nМенеджер был груб, отдавая мне мой заказ. Она не позаботилась о том, чтобы все было у меня в чеке, и даже не хватило приличия извиниться за плохое обслуживание.\\nЯ ел в разных ресторанах McDonalds более 30 лет. Я работал более чем в одном месте. Я ожидаю плохих дней, плохого настроения и случайной ошибки. Но у меня еще не было приличного опыта в этом магазине. Это останется местом, которого я избегаю, если только кому-то из моей группы не нужно избегать болезни из-за низкого уровня сахара в крови. Возможно, мне лучше вернуться к расово предвзятому сервису Steak n Shake!»} 

    Как вы теперь знаете, вам нужен токенизатор для обработки текста и включения стратегии заполнения и усечения для обработки любой последовательности переменной длины. Чтобы обработать ваш набор данных за один шаг, используйте метод 🤗 Datasets map , чтобы применить функцию предварительной обработки ко всему набору данных:

     >>> from transforms import AutoTokenizer
    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
    >>> def tokenize_function (примеры):
    ... вернуть токенизатор (примеры ["текст"], padding="max_length", truncation=True)
    >>> tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True) 

    Если хотите, вы можете создать меньший подмножество полного набора данных для точной настройки, чтобы сократить время, необходимое:

     >>> small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select (диапазон (1000))
    >>> small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(1000)) 

    Тренироваться

    На этом этапе вы должны следовать разделу, соответствующему фреймворку, который вы хотите использовать. Вы можете использовать ссылки
    на правой боковой панели, чтобы перейти к нужному, и если вы хотите скрыть все содержимое для данной структуры,
    просто используйте кнопку в правом верхнем углу блока этого фреймворка!

    Питорч

    Скрыть содержимое Pytorch

    Тренируйтесь с PyTorch Trainer

    🤗 Transformers предоставляет класс Trainer, оптимизированный для обучения 🤗 Модели Transformers, упрощающие начало обучения без написания собственного тренировочного цикла вручную. Trainer API поддерживает широкий спектр вариантов и функций обучения, таких как ведение журнала, накопление градиента и смешанная точность.

    Начните с загрузки модели и укажите количество ожидаемых этикеток. Из карточки набора данных Yelp Review вы знаете, что есть пять меток: 9.0005

     >>> из импорта трансформаторов AutoModelForSequenceClassification
    >>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", num_labels=5) 

    Вы увидите предупреждение о том, что некоторые предварительно обученные веса не используются, а некоторые веса выбраны случайным образом
    инициализирован. Не волнуйтесь, это совершенно нормально! Предварительно обученный заголовок модели BERT отбрасывается и заменяется случайно инициализированным заголовком классификации. Вы настроите эту новую головку модели на свою задачу классификации последовательностей, передав ей знания предварительно обученной модели.

    Гиперпараметры обучения

    Затем создайте класс TrainingArguments, содержащий все гиперпараметры, которые вы можете настроить, а также флаги для активации различных вариантов обучения. Для этого руководства вы можете начать с гиперпараметров обучения по умолчанию, но не стесняйтесь экспериментировать с ними, чтобы найти оптимальные настройки.

    Укажите, куда сохранять чекпоинты из вашего обучения:

     >>> из трансформаторов импортировать TrainingArguments
    >>> training_args = TrainingArguments(output_dir="test_trainer") 

    Оценивать

    Тренажер не оценивает производительность модели автоматически во время обучения. Вам нужно будет передать Trainer функцию для вычисления показателей и отчета о них. Библиотека 🤗 Evaluate предоставляет простую функцию с точностью , которую вы можете загрузить с помощью функции Assessment.load (дополнительную информацию см. в этом кратком обзоре):

     >>> import numpy as np
    >>> импорт оценить
    >>> metric = Assessment.load("точность") 

    Вызов вычисление на метрике , чтобы рассчитать точность ваших прогнозов. Перед передачей ваших прогнозов в вычислите , вам нужно преобразовать прогнозы в логиты (помните, что все модели 🤗 Transformers возвращают логиты):

     >>> def calculate_metrics(eval_pred):
    . .. логиты, метки = eval_pred
    ... прогнозы = np.argmax (логиты, ось = -1)
    ... return metric.compute(predictions=predictions, references=labels) 

    Если вы хотите отслеживать показатели оценки во время тонкой настройки, укажите Assessment_strategy параметр в ваших аргументах обучения, чтобы сообщать о метрике оценки в конце каждой эпохи:

     >>> из импорта трансформаторов TrainingArguments, Trainer
    >>> training_args = TrainingArguments(output_dir="test_trainer", Assessment_strategy="epoch") 

    Тренер

    Создайте объект Trainer со своей моделью, аргументами обучения, обучающими и тестовыми наборами данных и функцией оценки:

     >>> Trainer = Trainer(
    ... модель=модель,
    ... аргументы = обучающие_аргументы,
    ... train_dataset = small_train_dataset,
    ... eval_dataset=маленький_eval_dataset,
    ...compute_metrics=compute_metrics,
    ... ) 

    Затем настройте свою модель, вызвав train():

     >>> train.train() 

    ТензорФлоу

    Скрыть содержимое TensorFlow

    Обучите модель TensorFlow с помощью Keras

    Вы также можете обучать модели 🤗 Transformers в TensorFlow с помощью Keras API!

    Загрузка данных для Keras

    Если вы хотите обучить модель 🤗 Transformers с помощью Keras API, вам необходимо преобразовать набор данных в формат, который
    Керас понимает. Если ваш набор данных небольшой, вы можете просто преобразовать все это в массивы NumPy и передать их в Keras.
    Давайте сначала попробуем это, прежде чем делать что-то более сложное.

    Сначала загрузите набор данных. Мы будем использовать набор данных CoLA из теста GLUE,
    так как это простая задача классификации двоичного текста, и пока просто возьмите тренировочный сплит.

     из наборов данных импортировать load_dataset
    набор данных = load_dataset ("клей", "кола")
    dataset = dataset["train"] # Пока просто возьмем обучающий раздел 

    Затем загрузите токенизатор и разметьте данные как массивы NumPy. Обратите внимание, что метки уже представляют собой список 0 и 1,
    поэтому мы можем просто преобразовать это напрямую в массив NumPy без токенизации!

     из импорта трансформаторов AutoTokenizer
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
    tokenized_data = tokenizer (набор данных ["текст"], return_tensors = "np", padding = True)
    labels = np.array(dataset["label"]) # Label уже представляет собой массив из 0 и 1 

    Наконец, загрузите, скомпилируйте и подгоните к модели:

     из трансформаторов import TFAutoModelForSequenceClassification
    из tensorflow. keras.optimizers импортирует Адама
    # Загрузите и скомпилируйте нашу модель
    модель = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("в корпусе bert")
    # Более низкие скорости обучения часто лучше подходят для тонкой настройки преобразователей.
    model.compile (оптимизатор = Адам (3e-5))
    model.fit(tokenized_data, метки) 

    Вам не нужно передавать аргумент потерь вашим моделям, когда вы их компилируете() ! Автоматическое обнимание моделей лица
    выберите потерю, соответствующую их задаче и архитектуре модели, если этот аргумент оставлен пустым. Вы всегда можете
    отмените это, указав потерю самостоятельно, если хотите!

    Этот подход отлично подходит для небольших наборов данных, но для больших наборов данных вы можете столкнуться с проблемой. Почему?
    Поскольку токенизированный массив и метки должны быть полностью загружены в память, а NumPy не обрабатывает
    «зубчатые» массивы, поэтому каждый токенизированный образец должен быть дополнен до длины самого длинного образца во всем
    набор данных. Это сделает ваш массив еще больше, и все эти жетоны заполнения также замедлят обучение!

    Загрузка данных в виде tf.data.Dataset

    Если вы хотите избежать замедления обучения, вы можете вместо этого загрузить свои данные как tf.data.Dataset . Хотя вы можете написать свой собственный
    tf.data конвейер, если хотите, у нас есть два удобных метода для этого:

    • prepare_tf_dataset(): это метод, который мы рекомендуем в большинстве случаев. Потому что это метод
      в вашей модели, он может проверить модель, чтобы автоматически определить, какие столбцы можно использовать в качестве входных данных модели, и
      откажитесь от остальных, чтобы сделать набор данных более простым и эффективным.
    • to_tf_dataset: этот метод является более низкоуровневым и полезен, когда вы хотите точно контролировать, как
      ваш набор данных будет создан, если точно указать, какие столбцов и label_cols включить.

    Прежде чем вы сможете использовать prepare_tf_dataset(), вам необходимо добавить выходные данные токенизатора в ваш набор данных в виде столбцов, как показано на
    следующий пример кода:

     def tokenize_dataset(data):
        # Ключи возвращенного словаря будут добавлены в набор данных в виде столбцов
        вернуть токенизатор (данные ["текст"])
    набор данных = набор данных. карта (tokenize_dataset) 

    Помните, что наборы данных Hugging Face по умолчанию хранятся на диске, поэтому это не приведет к увеличению использования памяти! Однажды
    добавлены столбцы, вы можете выполнять потоковую передачу пакетов из набора данных и добавлять отступы к каждому пакету, что значительно
    уменьшает количество токенов заполнения по сравнению с заполнением всего набора данных.

     >>> tf_dataset = model.prepare_tf_dataset(dataset, batch_size=16, shuffle=True, tokenizer=tokenizer) 

    Обратите внимание, что в приведенном выше примере кода вам нужно передать токенизатор на prepare_tf_dataset , чтобы он мог корректно дополнять пакеты по мере их загрузки.
    Если все выборки в вашем наборе данных имеют одинаковую длину и заполнение не требуется, вы можете пропустить этот аргумент.
    Если вам нужно сделать что-то более сложное, чем просто заполнить образцы (например, испортить токены для маскированного языка
    моделирование), вместо этого можно использовать аргумент collate_fn для передачи функции, которая будет вызываться для преобразования
    список образцов в партию и примените любую предварительную обработку, которую вы хотите. Смотрите наши
    примеры или
    ноутбуки, чтобы увидеть этот подход в действии.

    После того, как вы создали tf.data.Dataset , вы можете скомпилировать и подогнать модель, как и раньше:

     model.compile(optimizer=Adam(3e-5))
    model.fit(tf_dataset) 

    Тренируйтесь в родном PyTorch

    Питорч

    Скрыть содержимое Pytorch

    Trainer заботится о цикле обучения и позволяет настроить модель с помощью одной строки кода. Для пользователей, которые предпочитают писать свой собственный цикл обучения, вы также можете настроить модель 🤗 Transformers в родном PyTorch.

    На этом этапе вам может потребоваться перезагрузить ноутбук или выполнить следующий код, чтобы освободить часть памяти:

     del model
    дель pytorch_model
    дель тренер
    torch.cuda.empty_cache() 

    Затем вручную постобработайте tokenized_dataset , чтобы подготовить его к обучению.

    1. Удалите столбец text , поскольку модель не принимает необработанный текст в качестве входных данных:

       >>> tokenized_datasets = tokenized_datasets. remove_columns(["текст"]) 
    2. Переименуйте столбец label в labels , поскольку модель ожидает, что аргумент будет называться labels :

       >>> tokenized_datasets = tokenized_datasets.rename_column("метка", "метки") 
    3. Установите формат набора данных для возврата тензоров PyTorch вместо списков:

       >>> tokenized_datasets.set_format("torch") 

    Затем создайте меньший подмножество набора данных, как показано ранее, чтобы ускорить тонкую настройку:

     >>> small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(1000))
    >>> small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(1000)) 

    DataLoader

    Создайте DataLoader для обучающих и тестовых наборов данных, чтобы вы могли перебирать пакеты данных:

     >>> from torch.utils.data import DataLoader
    >>> train_dataloader = DataLoader (small_train_dataset, shuffle = True, batch_size = 8)
    >>> eval_dataloader = DataLoader(small_eval_dataset, batch_size=8) 

    Загрузите вашу модель с количеством ожидаемых меток:

     >>> из импорта трансформаторов AutoModelForSequenceClassification
    >>> model = AutoModelForSequenceClassification. from_pretrained("bert-base-cased", num_labels=5) 

    Оптимизатор и планировщик скорости обучения

    Создайте оптимизатор и планировщик скорости обучения для точной настройки модели. Используем оптимизатор AdamW от PyTorch:

     >>> from torch.optim import AdamW
    >>> оптимизатор = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) 

    Создайте планировщик скорости обучения по умолчанию из Trainer:

     >>> from transforms import get_scheduler
    >>> число_эпох = 3
    >>> num_training_steps = num_epochs * len(train_dataloader)
    >>> lr_scheduler = get_scheduler(
    ... имя = "линейный", оптимизатор = оптимизатор, num_warmup_steps = 0, num_training_steps = num_training_steps
    ... ) 

    Наконец, укажите устройство для использования графического процессора, если у вас есть к нему доступ. В противном случае обучение на CPU может занять несколько часов вместо пары минут.

     >>> импортный фонарь
    >>> устройство = torch.device("cuda") if torch.cuda. is_available() else torch.device("cpu")
    >>> model.to(device) 

    Получите бесплатный доступ к облачному графическому процессору, если у вас его нет, с размещенным ноутбуком, таким как Colaboratory или SageMaker StudioLab.

    Отлично, теперь вы готовы к тренировке! 🥳

    Тренировочный цикл

    Чтобы отслеживать прогресс обучения, используйте библиотеку tqdm, чтобы добавить индикатор выполнения по количеству шагов обучения:

     >>> из tqdm.auto импортировать tqdm
    >>> progress_bar = tqdm (диапазон (num_training_steps))
    >>> модель.поезд()
    >>> для эпохи в диапазоне (num_epochs):
    ... для партии в train_dataloader:
    ... пакет = {k: v.to(устройство) для k, v в batch.items()}
    ... выходы = модель (** партия)
    ... потери = выходы. потери
    ... потеря.назад()
    ... оптимизатор.шаг()
    ... lr_scheduler.step()
    ... оптимизатор.zero_grad()
    ... progress_bar.update(1) 

    Оценивать

    Точно так же, как вы добавили функцию оценки в Trainer, вам нужно сделать то же самое, когда вы пишете свой собственный цикл обучения. Но вместо того, чтобы вычислять и сообщать метрику в конце каждой эпохи, на этот раз вы будете накапливать все пакеты с add_batch и вычислять метрику в самом конце.

     >>> оценка импорта
    >>> метрика = оценить.загрузить("точность")
    >>> модель.eval()
    >>> для партии в eval_dataloader:
    ... пакет = {k: v.to(устройство) для k, v в batch.items()}
    ... с torch.no_grad():
    ... выходы = модель (** партия)
    ... логиты = выходы.логиты
    ... прогнозы = torch.argmax(logits, dim=-1)
    ... metric.add_batch (прогнозы = прогнозы, ссылки = пакет ["метки"])
    >>> metric.compute() 

    Дополнительные ресурсы

    Дополнительные примеры тонкой настройки см. по адресу:

    • 🤗 Преобразователи Примеры включают скрипты
      для обучения общим задачам НЛП в PyTorch и TensorFlow.

    • 🤗 Записные книжки Transformers содержат различные записные книжки по тонкой настройке модели для конкретных задач в PyTorch и TensorFlow.

    ←Предварительная обработка
    Распределенное обучение с помощью 🤗 Accelerate→

    Fine Tuning Definition | Инсайдер права

    • означает удаление мертвых ветвей деревьев или кустарников или живых ветвей деревьев или кустарников диаметром менее четырех дюймов.

    • означает максимальное значение разности потенциалов на рентгеновской трубке во время экспозиции.

    • означает вес порожнего контейнера, включая несъемное вспомогательное оборудование.

    • означает использование физических или химических средств для удаления, инактивации или уничтожения переносимых кровью патогенов на поверхности или предмете до такой степени, что патогены больше не способны передавать инфекционные частицы, а поверхность или предмет становятся безопасными для обращения , использования или утилизации.

    • означает все оксиды азота, кроме закиси азота, измеренные методами испытаний, изложенными в 40 CFR Part 60.

    • означает общее количество липидов и включает фосфолипиды;

    • означает упаковочную систему, в которой ингредиенты продукта внутри контейнера не находятся под давлением и в которой продукт выбрасывается только при воздействии на кнопку, спусковой крючок или другой привод.

    • означает ту часть шины, кроме протектора и резиновых боковин, которая при накачивании воспринимает нагрузку;

    • означает чистящее средство или мыло, предназначенное для снижения уровня микроорганизмов на коже за счет бактерицидной активности и регулируемое Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США как безрецептурное лекарство. «Антимикробное чистящее средство или мыло для рук или тела» включает, помимо прочего, (A) противомикробные средства для мытья рук или тела/очистители, (B) средства для мытья рук работников пищевой промышленности, (C) средства для мытья рук медицинского персонала, (D) средства для мытья рук перед операцией препараты и (Е) хирургические скрабы. «Противомикробное чистящее средство или мыло для рук или тела» не включает рецептурные лекарственные препараты, антиперспиранты, «вяжущее средство/тоник», дезодорант, «очиститель или мыло для лица», «очиститель или мыло для рук или тела общего назначения», «моющее средство для мытья посуды». (включая антимикробные), «Сверхмощное чистящее средство для рук или мыло», «Лекарственное вяжущее средство/лечебный тоник» и «Протирочный спирт».

    • означает смешанное топливо, состоящее из бензина и топливного этанола.

    • означает гидроразрыв подземных горных пород, включая сланцевые и несланцевые формации, с помощью техногенных технологий с использованием флюидов с целью стимулирования добычи нефти, природного газа или других подземных углеводородов.

    • означает любое измерительное устройство, которое не является частью самого транспортного средства, но установлено для определения параметров, отличных от концентрации газообразных и твердых загрязняющих веществ и массового расхода выхлопных газов.

    • означает железную руду со средним содержанием чистого железа не менее шестидесяти процентов. (60%), которые проходят через сито с ячеей в полдюйма (½) и которые продаются без концентрирования или другого обогащения, кроме дробления и просеивания;

    • означает назначение нового поставщика телекоммуникационных услуг клиенту, включая первоначальный выбор поставщика услуг, без подтвержденного согласия клиента. «Слэминг» не включает назначение нового поставщика телекоммуникационных услуг клиенту, сделанное в связи с продажей или передачей клиентской базы другого оператора, при условии, что такое назначение соответствует требованиям статьи 19.9 МАС 22.23(2) «е».

    • означает составление данных или результатов и их регистрацию или сообщение о них.

    • означает немедленное снижение выработки или мощности или вывод из эксплуатации, полностью или частично, генерирующей установки по причине аварийной ситуации или угрозы аварийной ситуации, непредвиденного отказа или по другой причине, не зависящей от владельца или оператора. объекта, как указано в соответствующих разделах руководств по PJM. Сокращение мощности или вывод из эксплуатации генерирующей установки в ответ на изменение рыночных условий не является вынужденным остановом генератора.

    • означает развивающийся человеческий организм от зачатия до момента рождения.

    • означает материал, уменьшающий энергию нейтронов.

    • означает любое реагирование, исправление, удаление или корректирующее действие, любую деятельность по очистке, детоксикации, обеззараживанию, локализации или иному исправлению любых опасных материалов, регулируемых веществ или UST, любые действия по предотвращению, устранению или уменьшению любого выброса, любого действия по соблюдению любых законов об охране окружающей среды или любых разрешений, выданных в соответствии с ними, любой инспекции, расследования, исследования, мониторинга, оценки, аудита, отбора проб и испытаний, лабораторного или другого анализа или любой оценки, касающейся любых опасных материалов, регулируемых веществ или UST .

    • означает извлечение или удаление материалов из потока твердых отходов на очистном забое установки для удаления твердых отходов с целью переработки по назначению или для вывоза на место утилизации, регулируемое главой 4737. Пересмотренного Кодекса и правил. обнародованы в соответствии с ним.

    • означает разрешенное количество жилых единиц на

    • означает вещество, которое образует барьер между краской на основе свинца и окружающей средой с помощью жидкого покрытия (с армирующими материалами или без них) или клеевого покрытия .

    • означает физическое лицо, которое удовлетворяет всем следующим требованиям:

    • означает хранилище бензина, которое получает бензин из своего источника главным образом по трубопроводу, судну или барже и доставляет бензин на заводы по производству бензина или на коммерческие или розничные счета в основном автоцистернами; и имеет среднюю ежедневную пропускную способность более 76 000 литров (20 000 галлонов) бензина.

    • означает высокоэффективные воздушные фильтры для твердых частиц, которые рассчитаны на достижение минимальной начальной эффективности удаления частиц 99,97 % с использованием ASTM F 1471–93 или эквивалентного стандарта;

    • означает наибольший размер вишни, измеренный под прямым углом к ​​линии, проходящей от конца стебля до конца цветка.

    Тонкая настройка ориентации боковых цепей нефуллереновых акцепторов позволяет использовать органические солнечные элементы с эффективностью 17,7%

    Выпуск 6, 2021 г.

    Из журнала:

    Энергетика и наука об окружающей среде

    Точная настройка ориентации боковых цепей на нефуллереновых акцепторах позволяет использовать органические солнечные элементы с эффективностью 17,7 %†

    Гаода
    Чай, ‡ аб

    Юань
    Чанг, ‡ аб

    Цзяньцюань
    Чжан, ‡* аб

    Сяопэн
    Сюй, c

    Лиян
    Ю, с

    Синьхуэй
    Цзоу, и

    Сяоцзюнь
    Ли, 9 лет1291 аб

    Южонг
    Чен, аб

    Сивэй
    Луо, или

    Бинбин
    Лю, и

    Фуджин
    Бай, аб

    Чжэнхуэй
    Луо, или

    Хан
    Ю, аб

    Цзяен
    Лян, или

    Дао
    Лю, ab

    Кам Синг
    Вонг, д

    Вешать
    Чжоу, и

    Цян
    Пэн
    * с
    а также

    Он
    Ян
    * абф

    Принадлежности автора

    *

    Соответствующие авторы

    и

    Гонконгский университет науки и технологий-Шэньчжэньский научно-исследовательский институт, № 9 Yuexing first RD, Парк высоких технологий, Наньшань, Шэньчжэнь 518057, КНР

    Электронная почта:
    jzhangbn@connect. ust.hk, [email protected]

    б

    Кафедра химии, Совместная лаборатория оптоэлектронных и магнитных функциональных материалов провинции Гуандун-Гонконг-Макао, Энергетический институт и Гонконгский филиал Китайского национального инженерно-исследовательского центра восстановления и реконструкции тканей, Гонконгский университет науки и технологий, залив Клируотер, Коулун , Гонконг, КНР

    с

    Школа химического машиностроения и Государственная ключевая лаборатория инженерии полимерных материалов, Сычуаньский университет, Чэнду 610065, КНР

    Электронная почта:
    qianpengjohnny@yahoo. com

    д

    Факультет физики, Гонконгский университет науки и технологий, Клируотер Бэй, Коулун, Гонконг, КНР

    и

    Школа электронной и вычислительной техники, Высшая школа Шэньчжэньского Пекинского университета, Шэньчжэнь 518055, КНР

    ф

    Институт полимерных оптоэлектронных материалов и устройств, Государственная ключевая лаборатория люминесцентных материалов и устройств, Южно-Китайский технологический университет (SCUT), Гуанчжоу 510640, КНР

    Аннотация

    rsc.org/schema/rscart38″> Было показано, что инженерия боковой цепи является важной стратегией оптимизации нефуллереновых акцепторов Y-серии (NFA). Большинство предыдущих отчетов были сосредоточены на изменении положения ветвления и размера алкильных боковых цепей Y6. В этой статье мы исследуем влияние ориентации боковых цепей на свойства NFA и производительность органических солнечных элементов (OSC). Три изомерных НЖК по имени o -BTP-PhC6, m -BTP-PhC6 и p -BTP-PhC6 разработаны путем изменения положения замещения и, таким образом, ориентации боковых цепей, прикрепленных к центральному ядру. Наши исследования показывают, что оптимальная ориентация боковой цепи может быть достигнута с помощью мета--положенной гексилфенильной группы (молекулы m -BTP-PhC6), которая оказывает значительное благотворное влияние на оптическое поглощение, межмолекулярную упаковку и фазовое разделение. НФА. Путем соединения донорного полимера PTQ10 с м -BTP-PhC6, может быть достигнута эффективность устройства 17,7%, что на сегодняшний день является одним из лучших показателей для нефуллереновых OSC-устройств на основе PTQ10. Эти результаты показывают, что регулирование ориентации боковых цепей NFA Y-серии является многообещающей стратегией для достижения благоприятной морфологии, высокой подвижности заряда и характеристик солнечных элементов.

    Варианты загрузки Пожалуйста, подождите…

    Дополнительные файлы

    • Дополнительная информация
      PDF (2900K)

    Информация о товаре

    ДОИ
    https://doi.org/10.1039/D0EE03506H

    Тип изделия
    Бумага

    Отправлено
    04 ноя 2020

    Принято
    04 янв.