Характеристика станок: 1К62 Станок токарно-винторезный универсальныйПаспорт, руководство, схемы, описание, характеристики

В , чтобы понять реальную мощь машинного обучения , вы должны рассмотреть характеристики этой технологии. Есть множество примеров, которые перекликаются с характеристиками машинного обучения в сегодняшнем мире, насыщенном данными.Вот семь ключевых характеристик машинного обучения , по которым компаниям следует предпочесть его другим технологиям.

A На регулярной основе предприятиями и обычными людьми генерируются огромные объемы данных. Визуализируя заметные взаимосвязи в данных, компании могут не только принимать более обоснованные решения, но и укреплять доверие. Машинное обучение предлагает ряд инструментов, которые предоставляют расширенные фрагменты данных, которые можно применять как к неструктурированным, так и к структурированным данным.С помощью удобных для пользователя платформ автоматизированной визуализации данных в машинном обучении предприятия могут получить множество новых идей, чтобы повысить продуктивность своих процессов.

Одна из важнейших характеристик машинного обучения — это его способность автоматизировать повторяющиеся задачи и, таким образом, повышать производительность. Огромное количество организаций уже используют машинное обучение на основе документооборота и автоматизацию электронной почты.Например, в финансовом секторе необходимо выполнить огромное количество повторяющихся, объемных и предсказуемых задач, требующих большого объема данных. Из-за этого в этом секторе в значительной степени используются различные типы решений машинного обучения . Они делают бухгалтерские задачи более быстрыми, информативными и точными. Некоторые аспекты, которые уже были рассмотрены в машинном обучении , включают решение финансовых запросов с помощью чат-ботов, прогнозирование, управление расходами, упрощение выставления счетов и автоматизацию выверки банковских счетов.

Для любого бизнеса одним из наиболее важных способов стимулирования взаимодействия, повышения лояльности к бренду и установления долгосрочных отношений с клиентами является инициирование конструктивных разговоров с целевой клиентской базой. Машинное обучение играет решающую роль в том, что позволяет компаниям и брендам заводить более ценные разговоры с точки зрения взаимодействия с клиентами. Технология анализирует определенные фразы, слова, предложения, идиомы и форматы контента, которые находят отклик у определенных членов аудитории.Вы можете подумать о Pinterest, который успешно использует машинное обучение , чтобы персонализировать предложения для своих пользователей. Он использует эту технологию для поиска контента, который может заинтересовать пользователей, на основе уже закрепленных ими объектов.

Благодаря на огромной шумихе вокруг Интернета вещей, машинное обучение стало очень популярным.Многие компании считают Интернет вещей стратегически важным направлением. И многие другие запустили пилотные проекты для оценки потенциала Интернета вещей в контексте бизнес-операций. Но получить финансовую выгоду с помощью Интернета вещей непросто. Для достижения успеха компаниям, предлагающим консалтинговые услуги и платформы для Интернета вещей, необходимо четко определить области, которые изменятся с внедрением стратегий Интернета вещей. Многие из этих предприятий не смогли решить эту проблему. В этом сценарии машинное обучение , вероятно, лучшая технология, которую можно использовать для достижения более высокого уровня эффективности.Объединив машинного обучения с Интернетом вещей, компании могут повысить эффективность всех своих производственных процессов.

Это факт, что для получения положительного кредитного рейтинга для многих потребителей обычно требуются дисциплина, время и тщательное финансовое планирование. Когда дело доходит до кредиторов, потребительский кредитный рейтинг является одним из важнейших показателей кредитоспособности, который включает в себя ряд факторов, включая историю платежей, общую задолженность, длину кредитной истории и т. Д.Но разве не было бы замечательно, если бы была более упрощенная и лучшая мера? С помощью машинного обучения кредиторы теперь могут получить более полное представление о потребителях. Теперь они могут предсказать, тратит ли клиент мало или много, и понять, насколько он / она тратит. Помимо ипотечного кредитования, финансовые учреждения используют те же методы для других типов потребительских кредитов.

Традиционно анализ данных всегда включает метод проб и ошибок, подход, который становится невозможным, когда мы работаем с большими и разнородными наборами данных. Машинное обучение — лучшее решение всех этих проблем, предлагая эффективные альтернативы анализу огромных объемов данных. Разрабатывая эффективные и быстрые алгоритмы, а также модели на основе данных для обработки данных в реальном времени, машинное обучение может генерировать точный анализ и результаты.

Машинное обучение характеристик, в сочетании с аналитической работой по большим данным, могут генерировать экстремальные уровни бизнес-аналитики, с помощью которых несколько различных отраслей реализуют стратегические инициативы.От розничной торговли до финансовых услуг, здравоохранения и многого другого — машинное обучение уже стало одной из самых эффективных технологий для стимулирования бизнес-операций.

Независимо от того, убеждены вы или нет, вышеуказанные характеристики машинного обучения во многом способствовали тому, что оно стало одной из самых важных технологических тенденций — оно лежит в основе огромного количества вещей, которые мы используем сегодня, даже не задумываясь о них.

Это невозможно предсказать, заменят ли системы с машинным обучением людей или нет.Но можно сказать, что самым большим фактором, замедляющим развитие передовых технологий, таких как машинное обучение , является отсутствие человеческих навыков. Новое исследование, проведенное Cloudera, показывает, что для 51% бизнес-лидеров по всей Европе нехватка навыков удерживает их от внедрения.

Машинное обучение , как и наука о данных, развивается совершенно иначе. Поскольку эта технологическая тенденция включает сбор, сопоставление и интерпретацию данных, необходимо эффективное профессиональное обучение в области машинного обучения , владеющее огромным количеством дисциплин — от математики и статистики до программирования.Как вы уже можете себе представить, машинное обучение — довольно сложная штука, и поэтому бизнес-лидерам стало действительно сложно найти подходящих кандидатов, которые могут помочь им в достижении их целей цифровой трансформации.

Тем, кто хочет стать профессионалом в области машинного обучения , следует с умом выбирать направление обучения. Хотя существуют различные способы, включая самообучение, традиционный подход, учебные курсы и т. Д., Большинство из них имеют свои недостатки.Учитывая широкий спектр предметной области машинного обучения и ее быстрое развитие, соискателям необходимо понимать, что ни один курс на самом деле не является достаточно всеобъемлющим. Если вы тоже заинтересованы в том, чтобы вступить в эту сферу с реальными знаниями и в какой-то степени обладаете основными навыками, присоединиться к учебному лагерю, подобному тем, которые предлагает Академия Magnimind, было бы хорошей идеей.

В наши дни машинное обучение , набирает обороты во всем мире и стало одной из ключевых обязанностей руководителей высшего звена — направлять свой бизнес в правильном направлении, используя его истинные характеристики.Мы находимся на пороге входа в мир, в котором машины и люди будут работать в гармонии, сотрудничать, проводить кампании и продвигать свои продукты / услуги инновационным способом, который будет более личным, эффективным и информированным, чем когда-либо прежде. Чтобы достичь этого, владельцам бизнеса пора подумать о том, как они могут использовать характеристики машинного обучения , как они хотят, чтобы технология работала и как велась, чтобы продвигать бизнес вперед. Также важно разработать эффективную и прозрачную стратегию, включающую машинного обучения .Это поможет командам понять, как они могут выполнять свои задачи более эффективно, используя возможности машинного обучения .

. . .

Чтобы узнать больше о машинном обучении , щелкните здесь и прочтите нашу другую статью.

Pride: отличительная черта | Проектирование машин

Кратко:

• Доктор Майкл Гривс, главный научный сотрудник отдела перспективного производства Технологического института Флориды, объясняет предпосылки, лежащие в основе цифровых двойников.
• Сценарии использования цифровых двойников находятся на ранней стадии. Необходимы дополнительные исследования, прежде чем можно будет утверждать, что единый цифровой двойник существует во всех дисциплинах и на протяжении всего жизненного цикла продукта.
• Преимущество создания цифрового двойника заключается в том, что эффективное использование информации заменяет напрасную трату физических ресурсов, таких как время, энергия и материалы.

Когда д-р Майкл Гривс впервые представил свое дальновидное исследование концептуальной цифровой модели, лежащей в основе управления жизненным циклом продукта, на конференции в 2002 году, он был склонен к тому, что это потенциально может способствовать прецизионному производству.

«У нас была основная предпосылка, что теперь у нас есть две вещи; один — это физический продукт, а другой — его цифровое представление », — сказал Гривс, главный научный сотрудник отдела передовых технологий Технологического института Флориды. «Ключевым моментом было убедиться, что мы можем соединить их и использовать данные из реального мира в виртуальном мире, а затем использовать эту информацию из виртуального мира в реальном мире».

Цифровой двойник — это виртуальное представление единицы оборудования на протяжении его жизненного цикла.Хотя применение и цель цифровых двойников различаются от одного приложения к другому, данные с датчиков обычно используются для отображения и анализа того, как объект реагирует на физический мир. Статистическое и механистическое моделирование можно использовать для моделирования, мониторинга, диагностики, прогнозирования и повторной калибровки результатов работы реактивного двигателя, физического завода, города или даже живого сердца.

Выплата, согласно Гривсу, заключалась в том, что эффективное использование информации стало заменой вероятности растраты физических ресурсов, таких как время, энергия и материалы.Это повысило эффективность на протяжении всего жизненного цикла продукта, от проектирования и производства до этапа эксплуатации и утилизации.

Гривс не может претендовать на название своей инновации, но он, безусловно, может отдать должное технологиям, которые она вдохновила, и той ценности, которую она продолжает приносить для улучшения производственных процессов и операций. (Право на создание термина «цифровые близнецы» принадлежит главному технологу НАСА Джону Виккерсу, который упомянул его в своем отчете «Дорожная карта» за 2010 год.)

«Я немного опередил свое время», — сказал Гривз. «Но я был уверен, что вычислительные возможности будут продолжать расти в геометрической прогрессии и, в конце концов, наверстают упущенное. Думаю, мы начинаем это понимать прямо сейчас ».

В следующих вопросах и ответах старший редактор Machine Design Рехана Бегг рассказала Гривсу об эволюции его революционной работы. Эта версия была отредактирована для ясности.

Доктор Майкл Гривс

Конструкция машины : Сегодня существует множество версий того, что представляет собой цифровой двойник.Какие требования должны быть выполнены, прежде чем мы действительно сможем назвать его цифровым двойником? Какие элементы должны присутствовать?

Майкл Гривс: Итак, это интересный вопрос. Я думаю, вам нужно перевернуть это, чтобы сказать: «Почему я хочу иметь цифрового двойника?» И почему вы хотите иметь цифрового двойника, так это то, что он создает ценность.

Я использую все, исходя из сценариев использования … Есть определенные вещи, которые я ищу: Одно из них — уникальность информации. Я не хочу иметь несколько версий, потому что они почти автоматически становятся несовместимыми.

Другой — это сплоченность, то есть способность всех частей и частей быть последовательными. В физическом мире, если я увеличиваю длину балки, я увеличиваю ее вес. В виртуальном мире, если у меня нет сплоченности, я могу увеличить его длину, а не вес, только для того, чтобы узнать, что у меня проблема. Итак, это ключевые характеристики, которые существуют.

Но опять же, вы хотите прогнать его из варианта использования. Какая польза от этой информации? И, к сожалению, иногда на стороне данных мы сталкиваемся с огромными объемами данных, но без информации.Мы должны осознавать тот факт, что нам необходимо иметь возможность использовать эту информацию и создавать ценность в организации за счет либо снижения затрат, либо увеличения функциональности и возможностей. В противном случае мы не должны делать такие вещи.

MD : Не могли бы вы привести реальный пример, который демонстрирует некоторые из этих факторов успеха и где, по вашему мнению, они имеют реальную ценность?

MG: В своей книге (Управление жизненным циклом продукта: движение к бережливому мышлению следующего поколения) я говорил о производителях двигателей — способности использовать информацию, от датчиков, например, реактивных двигателей, до способности прогнозировать конкретная проблема.Одна из вещей, которые я очень люблю говорить, это то, что я действительно не хочу иметь проблемы с реактивным двигателем на высоте 30 000 футов. Я не хочу, чтобы у меня возникали проблемы, даже когда я сижу и жду, когда сяду в самолет, потому что это означает, что у меня будет большая задержка.

Что мне действительно нравится, так это использовать эту информацию и предсказывать факт возникновения проблемы. И в следующий раз, через центр техобслуживания, он будет заменен, так что у меня никогда не будет проблем.Итак, я действительно думаю, что цифровой двойник может быть хрустальным шаром для прогнозирования не только производительности, но и проблем с моим конкретным продуктом, чтобы я мог опередить его.

Идея Индустрии 4.0 заключается в том, что при возникновении проблемы мы хотим сократить время на ее устранение. И, с моей точки зрения, я не хочу иметь проблемы; Я хочу предсказать, что это произошло. Можем ли мы сделать это идеально? Возможно нет. Но если мы сможем сделать это по существу, мы сможем сэкономить массу усилий.И помните, я говорю информацию как замену потраченным впустую ресурсам. Когда ваше [оборудование] выходит из строя, это настолько расточительно, насколько это возможно, а в случае катастрофического отказа с человеческими жертвами вы не можете заплатить за трату этого ресурса.

Итак, я думаю, что это возможность использовать эту информацию. А для некоторых отраслей возможность создать цифрового двойника и понять, как он работает, станет важным отличием, если они могут себе это позволить.Например, в атомной энергетике вы больше не можете себе позволить строить что-нибудь. У НАСА огромная проблема с точки зрения стоимости строительства новых ракетных кораблей, поэтому нам нужно перейти в виртуальный мир и решить проблемы там. Биты дешевле атомов; они продолжают дешеветь, а атомы продолжают дорожать. И если я собираюсь совершать ошибки, я определенно хочу делать это в виртуальном мире, а не в физическом.

MD : Это подводит нас к роли инженера и принятия решений.Как цифровые двойники влияют на принятие решений на этапе проектирования? И как он затем входит в производственный цикл?

MG: Это действительно открывает целый ряд возможностей для инженера, потому что с инженерной точки зрения вы действительно можете смотреть только на обычных подозреваемых — делать что-то с физическими прототипами и тому подобное. Если я могу запустить модель и смоделировать, и если я правильно разбираюсь в физике, я могу рассматривать широкий спектр сценариев, чем я могу себе позволить, когда имею дело с физическими прототипами.

Возьмем, к примеру, краш-тестирование. Я могу позволить себе провести краш-тест только определенное количество раз, потому что проводить краш-тесты любого коммерческого или даже легкового автомобиля очень дорого. Если я делаю это в цифровом виде, я могу проводить краш-тесты столько, сколько захочу, по желанию моего сердца … Таким образом, это способность иметь такой широкий диапазон возможностей для анализа областей, куда инженер не обратил бы внимания, и возможность оценить что.

Другой аспект цифрового двойника, который я часто вижу: несколько версий продукта имеют одну и ту же проблему.Почему? Потому что вначале инженеру никто не сказал, что предположения, сделанные в отношении [этого объекта], не работают. И когда мы переходим к этапу эксплуатации, эта информация никогда не возвращается на этап проектирования. Итак, следующая версия имеет ту же проблему, что и предыдущие версии. Замыкание этого цикла с точки зрения получения информации о цифровом двойнике — то, что я называю совокупностью цифровых двойников — является ключевым моментом в объединении всей этой информации из вещей, которые действительно работают.

Мои взгляды на качественный продукт сильно отличаются от взглядов типичной производственной компании.То есть их версия — контроль качества происходит на заводе-изготовителе. И я бы сказал, что это действительно контроль спецификации, который там делается. Качественный продукт — это продукт, который работает на пользователя по его мнению. И если я этого не сделаю, меня не волнует, как я проектировал продукт и с какими допусками я производил продукт, это не будет качественным продуктом.

С моей точки зрения, сосредоточьтесь на следующем: Сработал ли продукт для пользователя так, как он предполагал, или как я им сказал? Наличие цифрового двойника позволяет мне не только делать предположения о продукте, но также позволяет мне убедиться в том, что продукт работает именно так.

MD : Мы прошли долгий путь с тех пор, как вы разработали эту концепцию цифрового двойника. Оглядываясь назад, какие вехи выделяются и какие технологические достижения поддерживают идею зрелого цифрового двойника?

MG: Позвольте мне подчеркнуть, что мы действительно все еще находимся на очень ранних стадиях создания цифрового двойника. Он не созревает ни при каком воображении. Мы разработали концепцию цифрового двойника и в основном начинаем собирать информацию о нем.Но с точки зрения наличия единого цифрового двойника, который существует во всех дисциплинах, и жизненного цикла продукта еще нет. Предстоит проделать изрядный объем работы — ну, знаете, технологии, стандарты и тому подобное.

Моя работа в НАСА, особенно с моим коллегой Джоном Викерсом, который сыграл важную роль в определении цифрового двойника, в 2010 году разработал в НАСА дорожную карту, которая в основном вводила фактическую терминологию. Я не был достаточно вдохновлен, чтобы придумать для него правильное название… Называя его, мы вставляли кол в землю и говорили: «Хорошо, вот что это такое.«Я думаю, что вычислительные возможности, переход от 2D-чертежей к 3D явно сыграли важную роль, а затем возможность иметь 3D-структуры, которые мы затем можем моделировать и симулировать, чтобы иметь возможность не только проводить виртуальное тестирование, но и валидацию. Это важно.

В 2015 году на сайте Всемирного экономического форума в статье говорилось: «Хорошо, вот что такое цифровой двойник». Я думаю, что именно с этого момента он начал набирать обороты. И очевидно, что поставщики программного обеспечения не только могут иметь 3D CAD, но и моделировать и имитировать поведенческий аспект, что имеет решающее значение.

Тем не менее, нам предстоит проделать изрядный объем работы по [разрушению] разрозненных хранилищ информации. Это должна быть интегрированная версия продукта, и она должна иметь возможность масштабирования, чтобы у нас был не только цифровой двойник сборки, но и цифровой двойник всей системы. И я думаю, что именно поэтому мы наблюдаем цифровых двойников не только отдельных компонентов или продуктов, но и цифровых двойников целых систем.

Мы начинаем видеть, как самолеты летают в цифровом формате еще до того, как они будут созданы физически.Я думаю, что мы на пороге того, чтобы увидеть действительно важные подвижки в том, что мы можем делать с цифровыми близнецами. Опять же, сенсорное восприятие — способность собирать информацию о физических объектах во время их работы — критически важно.

MD : В более широком смысле, можем ли мы говорить об идее цифрового двойника как точной копии или описания реальности, а не как об инструменте, который выполняет прогнозный анализ и управляет реальностью? Как цифровой двойник повлияет на принятие решений в будущем?

MG: Итак, это была моя предпосылка.Идея репликации — то есть я могу видеть, что происходит с моим физическим продуктом — важна. Но я всегда говорил, что именно в прогнозном аспекте мы действительно хотим двигаться. Фактически, несколько лет назад я предложил моделирование с опережением. В нем говорится, что мы собираемся запустить симуляцию для каждого продукта, взять все физические вещи, которые выходят из него, и спрогнозировать будущее. Что будет в будущем? Продукт скажет: «Эй, идиот, если ты будешь продолжать делать то, что собираешься делать, ты знаешь, что потерпишь катастрофу.»

Способность прогнозировать производительность и думать о каждом продукте, у которого есть маленький хрустальный шар, говорящий:« Если вы продолжаете делать то, что делаете, а я продолжаю видеть показания датчиков, через две недели у вас есть 80% -ная вероятность. Будет провал в этой области. А через четыре недели вероятность составляет 90% ». Таким образом, это в основном даст вам вероятности того, в чем будут возникать ваши проблемы, на основе показаний датчиков. Затем, по мере сбора данных, мы будем продолжать делать эти прогнозы все лучше и лучше.Я всегда чувствовал, что истинная ценность будет именно в прогнозном аспекте.

Слишком часто мы концентрируемся на требованиях к тому, что, как мы знаем, мы хотим, чтобы продукты выполняли, и на требованиях того, что, как мы знаем, мы не хотим делать, но мы упускаем из виду то, о чем мы не знали, что они будут делать. положительно или отрицательно. Теперь мы сосредотачиваемся на том, что «делать негативно», потому что мы явно не хотим, чтобы это происходило.

Но если он дает положительные результаты, о которых мы не знали, это означает, что мы не понимаем систему.Итак, нам нужно четко определить все четыре категории. Мы делаем это в основном по моделированию и поиску необычных подозреваемых, если хотите, в отличие от обычных подозреваемых, о которых мы знаем.

MD : Как промышленность может ускориться? Какие навыки требуются и что производители могут сделать для подготовки? Как мы можем их обслужить?

MG: Ключевым моментом является определение вариантов использования, которые будут создавать ценность в вашей организации.Если вы этого не сделаете и в основном скажете: «Я хочу иметь цифрового двойника, который сделает все». Вы никогда не доберетесь туда; это феномен кипения океана. Выберите области, которые, как вы знаете, будут создавать ценность. Но у меня есть план, который в основном гласит: «Возможно, я не смогу сделать это сегодня, но с вычислительной мощностью, которая будет подключена к сети, я смогу сделать это завтра». Итак, мы не должны проектировать просто для того, что у нас есть на сегодняшний день.

Я люблю говорить, что мы передали 55 миллиардов транзисторов на микросхеме.Кстати, в 1970-е мы начинали с 2000. К 2030 году у нас будет около 7-8 триллионов транзисторов на микросхеме. А к 2040 году она будет исчисляться сотнями триллионов. Мы действительно не понимаем, что это значит с точки зрения способностей. Но это означает, что у нас будет огромная вычислительная мощность. Глядя на будущее наших будущих продуктов и создавая сенсорные [возможности] в…

Я имею в виду, что если мы не сможем получить информацию о том, что делает наш продукт, мы никогда не сможем понять, как чтобы предсказать проблемы или производительность этого конкретного продукта.Для этого нужен не только цифровой двойник, но и физический двойник, который говорит, что нам нужны умные, подключенные и, я подчеркиваю, параноидальные продукты из-за аспекта кибербезопасности, который будет иметь решающее значение.

Думаю, это широкий спектр возможностей. Я начинаю видеть цифровых двойников экономических систем, систем процессов, логистических систем и цепочек поставок. Мы начинаем понимать, сможем ли мы визуализировать цифровых двойников вещей, которые, например, не имеют геометрии. Есть много возможностей, которые позволят нам более эффективно и рационально использовать ресурсы.

станки | Описание, история, типы и факты

Станок , любой стационарный станок с механическим приводом, который используется для формования деталей из металла или других материалов. Формование осуществляется четырьмя основными способами: (1) вырезанием лишнего материала в виде стружки с детали; (2) разрезанием материала; (3) прижимая металлические части к желаемой форме; и (4) путем воздействия на материал электричества, ультразвука или коррозионных химикатов.Четвертая категория охватывает современные станки и процессы обработки сверхтвердых металлов, которые нельзя обрабатывать старыми методами.

Станки, которые формируют детали путем удаления металлической стружки с заготовки, включают токарные станки, формовочные и строгальные станки, сверлильные станки, фрезерные станки, шлифовальные станки и пилы. Холодное формование металлических деталей, таких как кухонная утварь, кузова автомобилей и т. Д., Выполняется на штамповочных прессах, а горячее формование раскаленных добела заготовок в штампы соответствующей формы выполняется на ковочных прессах.

Современные станки режут или формируют детали с допусками плюс-минус одна десятитысячная дюйма (0,0025 миллиметра). В особых случаях прецизионные притирочные станки могут изготавливать детали с точностью до плюс-минус две миллионных долей дюйма (0,00005 миллиметра). Благодаря точным требованиям к размерам деталей и большим силам резания, прилагаемым к режущему инструменту, станки сочетают в себе вес и жесткость с высокой точностью.

История

До промышленной революции 18 века ручные инструменты использовались для резки и придания формы материалам для производства таких товаров, как кухонная утварь, фургоны, корабли, мебель и другие товары.После появления паровой машины материальные товары производились с помощью механических машин, которые могли производиться только станками. Станки (способные производить детали с точными размерами в больших количествах), приспособления и приспособления (для удержания работы и направления инструмента) были незаменимыми инновациями, которые сделали массовое производство и взаимозаменяемые детали реальностью в 19 веке.

Самые ранние паровые машины страдали от неточности ранних станков, и большие литые цилиндры двигателей часто неправильно растачивались машинами, приводимыми в действие водяными колесами и изначально предназначенными для стрельбы из пушек.В течение 50 лет после появления первых паровых двигателей были спроектированы и разработаны базовые станки со всеми основными функциями, необходимыми для обработки деталей из тяжелых металлов. Некоторые из них были переделками более ранних деревообрабатывающих станков; токарный станок по металлу, полученный из токарных станков по дереву, которые использовались во Франции еще в 16 веке. В 1775 году Джон Уилкинсон из Англии построил прецизионный станок для расточки цилиндров двигателя. В 1797 году Генри Модслей, тоже из Англии и один из величайших изобретателей своего времени, спроектировал и построил токарно-винторезный станок для двигателя.Отличительной особенностью токарного станка Модслея был ходовой винт для привода каретки. Направленный на шпиндель токарного станка, ходовой винт продвигал инструмент с постоянной скоростью и гарантировал точную резьбу винта. К 1800 году Модслей оснастил свой токарный станок 28 переключающими механизмами, которые нарезали резьбу с различным шагом, контролируя соотношение скорости ходового винта и скорости шпинделя.

Формовщик был изобретен Джеймсом Нэсмитом, который работал в магазине Генри Модсли в Лондоне. В станке Нэсмита заготовку можно было закрепить горизонтально на столе и обработать резаком, используя возвратно-поступательное движение, чтобы выровнять небольшие поверхности, вырезать шпоночные пазы или обработать другие прямолинейные поверхности.Несколько лет спустя, в 1839 году, Нэсмит изобрел паровой молот для ковки тяжелых предметов. Другой ученик Модсли, Джозеф Уитворт, изобрел или усовершенствовал множество станков и стал доминировать в этой области; на Международной выставке 1862 года экспонаты его фирмы занимали четверть всей площади, посвященной станкам.

Великобритания пыталась удержать лидерство в разработке станков, запрещая экспорт, но эта попытка была предопределена промышленным развитием в других странах.Британские инструменты экспортировались в континентальную Европу и США, несмотря на запрет, и новые инструменты были разработаны за пределами Великобритании. Среди них выделялся фрезерный станок, изобретенный Эли Уитни, произведенный в Соединенных Штатах в 1818 году и использованный Симеоном Норт для производства огнестрельного оружия. Первый полностью универсальный фрезерный станок был построен в 1862 году Дж. Р. Брауном из США и использовался для нарезания спиральных канавок в спиральных сверлах. Токарно-револьверный станок, также разработанный в Соединенных Штатах в середине 19 века, был полностью автоматическим при выполнении некоторых операций, таких как изготовление винтов, и он предвосхитил важные события 20 века.Различные зубофрезерные станки достигли своего полного развития в 1896 году, когда американец Ф.У. Феллоуз разработал формирователь зубчатых колес, который мог быстро обрабатывать зубчатые колеса почти любого типа.

Производство искусственных абразивов в конце 19 века открыло новую отрасль станков — шлифовальные станки. C.H. Нортон из Массачусетса наглядно проиллюстрировал потенциал шлифовального станка, создав станок, который может шлифовать коленчатый вал автомобиля за 15 минут — процесс, на который раньше требовалось пять часов.

К концу 19 века в обработке и формовании металлов произошла полная революция, которая создала основу для массового производства и индустриального общества. 20-й век стал свидетелем появления многочисленных усовершенствований станков, таких как многоточечные фрезы для фрезерных станков, развитие автоматизированных операций, управляемых электронными системами и системами контроля жидкости, а также нетрадиционные методы, такие как электрохимическая и ультразвуковая обработка.Тем не менее, даже сегодня основные станки остаются в значительной степени наследием 19 века.

Характеристики станков

Все станки должны иметь приспособления для удержания заготовок и инструментов, а также средства для точного контроля глубины резания. Относительное движение между режущей кромкой инструмента и изделием называется скоростью резания; Скорость, с которой неразрезанный материал входит в контакт с инструментом, называется движением подачи. Должны быть предусмотрены средства для изменения обоих.

Поскольку перегретый инструмент может потерять режущую способность, необходимо контролировать температуру. Количество выделяемого тепла зависит от усилия сдвига и скорости резания. Поскольку сила сдвига меняется в зависимости от разрезаемого материала, а материал инструмента отличается своей устойчивостью к высоким температурам, оптимальная скорость резания зависит как от разрезаемого материала, так и от материала режущего инструмента. На это также влияют жесткость станка, форма заготовки и глубина пропила.

Металлорежущие инструменты подразделяются на одноточечные и многоточечные. Инструмент с одноточечной резкой можно использовать для увеличения размера отверстий или растачивания. Токарно-расточная обработка выполняется на токарных и расточных станках. Многоточечные режущие инструменты имеют две или более режущих кромки и включают фрезы, сверла и протяжки.

Есть два типа операций; либо инструмент движется по прямой траектории относительно неподвижной заготовки, как на фрезерном станке, либо заготовка движется относительно неподвижного инструмента, как на строгальном станке.Должны быть предусмотрены задние или задние углы для предотвращения трения поверхности инструмента под режущей кромкой о заготовку. На режущих инструментах часто предусмотрены передние углы, чтобы вызвать заклинивание при образовании стружки и уменьшить трение и нагрев.

Наборы характеристик для полиномиального грамматического вывода

Прогнозирование промотора Pol II с использованием характерных 4-мерных мотивов: подход машинного обучения | BMC Bioinformatics

2.1 Точность предсказания

Для анализа эффективности предложенной модели использовались различные статистические показатели. Чтобы проверить точность предсказания, 50 известных промоторных последовательностей от каждого вида i.е. человек, мышь, растение, крыса и дрозофила, а также 50 известных непромоторных последовательностей для каждого из этих пяти видов первоначально берутся для теста. Затем, беря по одному виду за раз, то есть 50 известных промоторов и 50 известных непромоторов для этого вида, предварительно обученная модель применяется и тестируется на этих тестовых данных. Следует отметить, что этот набор тестовых данных полностью независим от обучающего набора. В большинстве случаев модель правильно предсказывает промоторы и непромоторы в этих тестовых данных.Чувствительность и специфичность — это два широко используемых метода оценки эффективности, которые определяются следующим образом: где TP — истинно положительный, FN — ложноотрицательный, FP — ложноположительный, а TN — действительно отрицательный. Чувствительность = TP / ( TP + FN ) Специфичность = TN / ( FP + TN )

Результаты чувствительности и специфичности для всех видов занесены в таблицу. 1. Как видно из Таблицы 1, чувствительность 86% и специфичность 90% для растений; 96% и 92% для дрозофилы; 88% и 92% для человека; Достигнуты 78% и 84% для мыши и, наконец, 82% и 80% для крысы, что демонстрирует высокую эффективность предложенной модели для правильной идентификации промотора как промотора и непромотора как непромотора.Также это демонстрирует, что модель менее подвержена ложным срабатываниям и ложным отрицаниям. Помимо чувствительности и специфичности, существует ряд других статистических процедур, таких как коэффициент корреляции (Corr.), Частота ложноположительных результатов (FPR), частота ложноотрицательных результатов (FNR), прогнозирующая ценность положительных результатов (PPV), прогнозируемая ценность отрицательных результатов (NPV), положительная вероятность. (PL) и отрицательное правдоподобие (NL) также рассчитываются для каждого вида. Значения FPR для каждого вида показывают, что доля отрицательных экземпляров, которые ошибочно сообщаются как положительные, низка.

Значения PPV в таблице 1 показывают, что примерно в 80% случаев промотор правильно идентифицируется как промотор у крыс, тогда как эта точность увеличилась до 83% у мышей, 89 % у растений и 92% у дрозофилы и человека. Однако, поскольку PPV зависит от распространенности набора данных, для теста берется одинаковая пропорция положительных и отрицательных данных. Также рассчитываются отношения правдоподобия, поскольку они не зависят от распространенности (таблица 1).

Перекрестная проверка — это еще один статистический процесс для оценки точности прогнозирования классификатора данных. В этом процессе весь набор данных, то есть как положительные, так и отрицательные данные для данного вида, разбивается на подмножества таким образом, что анализ проводится на одном подмножестве, а все остальные подмножества используются для обучения. Для анализа производительности некоторых других n-мер; во-первых, 3, 4 и 5-меры генерируются и тестируются на одном и том же наборе данных. Точность перекрестной проверки 81.Получены 78%, 83,81% и 83,27%, что оправдывает использование 4-мерного мотива для предлагаемой методологии предсказания промотора. Техника дифференциального гексамера была использована ранее Хатчинсоном для идентификации промотора позвоночных; на 29 тестовых последовательностях он правильно определил 18 промоторов как истинно положительные, тогда как 11 были ложноположительными, что дало ему чувствительность 62,1%. Результат улучшился до 71,4% при рассмотрении только последовательностей длиной более 10 000 [24]. Также Chan и Kibler использовали 6-мерное распределение для идентификации цис-регуляторных мотивов у Drosophila и получили чувствительность и специфичность 38.68%, 93,77%, а значение PPV составило 36,05% [25], что значительно лучше метода, предложенного в этой статье (Таблица 1). Это подтверждает важность 4-мерного распределения, используемого здесь, по сравнению с другими n-мерными. Смысл того, что 4-мерный дает лучшие результаты, заключается в том, что для более низких или более высоких показателей частотное распределение набора признаков недостаточно описательно для классификатора SVM, чтобы отличить промоторы от не-промоторов. Более того, значительное преобладание 4-мерного мотива, такого как ATAA, TATA или TCAG, было подтверждено ранее Ohler et al.[26], это может также предполагать оправдание того, что 4-меры работают лучше, чем некоторые другие n-меры.

Когда модель, представленная в статье, обучена 128 различающим 4-мерным признакам данного вида и протестирована; результаты модели многообещающие. 7-кратная перекрестная проверка для всех пяти видов показывает точность 83,81%, 94,82%, 91,25%, 90,77% и 82,35% для растений, дрозофилы, человека, мыши и крысы соответственно (таблица 2). Высокий процент правильного значения коэффициента корреляции для этой предложенной модели ясно указывает на то, что вычисленные частоты 4-мерных последовательностей способны с высокой точностью различать промоторные и непромоторные области.Пять основных 4-мер, которые наиболее часто встречаются в наборе данных промоторов всех пяти видов, перечислены в Таблице 3. Объединение этих мотивов у всех видов приводит в общей сложности к 18 мотивам. Позиционное распределение этих 18 мотивов для каждого из пяти видов показано на рисунке 1. Хотя измерение сохранности этих 4-мерных мотивов у разных видов выходит за рамки данного исследования, но позиционная консервативность 18 мотивов в каждом из пяти видов то есть там, где в наборе данных о последовательности для данного вида в основном существуют эти 18 мотивов, можно увидеть на представленных рисунках.Также в таблице 4 перечислены 10 основных отличительных признаков (мотивов) между промотором растения и непромотором растения.

Распределение 18 лучших мотивов вместе с положением у дрозофилы (A), человека (B), мыши (C), растения (D) и крысы (E).

Кроме того, предлагаемый метод определяет местоположение блока TATA с помощью взвешенной матрицы TATA [27]. Для этого используется метод скользящего окна с размером окна 12, а оценка отсечения матрицы выбрана равной 7,16. Каждый раз окно сдвигается на 1 п.н. по последовательностям. Окна с оценкой блока TATA, превышающей оценку отсечения, принимаются как блок TATA. Это указывает на возможное местонахождение промоутера. Поскольку TATA-бокс обычно расположен на 25 пар оснований выше сайта начала транскрипции (TSS), с помощью этой информации TSS также может быть идентифицирован в TATA-боксе, содержащем промоторные последовательности.

2.2 Сравнение с существующими методами

Методы, основанные на сходстве, такие как BLAST, обычно являются первым выбором для различения двух разных наборов данных. Но при поиске BLAST промотор-промотор, непромотор-непромотор и промотор-немотор-промотор не идентифицируются никакие существенные отличительные признаки. На сегодняшний день для предсказания промоутера используются различные алгоритмы и методы. Используя эти алгоритмы, были разработаны некоторые широко используемые инструменты предсказания промотора, например Soft Berry, Dragon Promoter Finder, Прогнозирование промоутера нейронной сети, Промоутер 2.0 Сервер предсказаний и сканирование промоутера.

Однако предложенная здесь модель демонстрирует даже лучшую производительность, чем эти инструменты. Результаты, представленные в таблице 5, ясно показывают, что точность прогноза модели намного выше по сравнению с другими инструментами. В этой модели есть ряд ключевых особенностей, которые способствуют повышению производительности, такие как использование больших наборов (128) отличительных признаков между промоторами и не промоторами и использование контролируемой системы обучения — SVM.Другие известные инструменты прогнозирования промоутера используют либо статистический подход, либо нейронную сеть, такую ​​как SoftBerry (TSSP). Однако SVM превзошла оба этих подхода в сопоставлении с образцом и обучении с учителем. Также большинство из вышеупомянутых подходов ограничено по количеству функций, используемых в качестве сигналов промотора, таких как блок TATA или инициатор и т. Д. В отличие от модели, описанной в этой статье, использует SVM для обнаружения большего набора сигналов, чем пытались ранее. на сегодняшний день, чтобы решить, является ли последовательность промотором или непромотором.Дополнительные функции, разработанные в ходе этого исследования, показывают, что с помощью этого метода можно добиться значительного увеличения предсказания промотора.

Координатно-измерительные машины | Типы и характеристики измерительных систем | Основы измерения

Обычно измерения проводились визуально с использованием ручных инструментов или оптического компаратора. Однако эти инструменты требуют значительного времени и имеют ограниченную точность.
С другой стороны, координатно-измерительная машина (КИМ) измеряет высоту, ширину и глубину детали, используя технологию обработки координат. Кроме того, такие машины могут автоматически измерять цель, записывать измеренные данные и получать измерения GD&T.
Координатно-измерительная машина (КИМ) — это либо контактная модель, в которой используются контактные щупы, сферический объект, используемый для выполнения измерений, либо бесконтактная модель, в которой используются другие методы, такие как камеры и лазеры. Некоторые модели, разработанные для автомобильной промышленности, могут даже измерять цели размером более 10 м (30 футов).

Преимущество координатно-измерительной машины (КИМ) заключается в том, что она может измерять предметы, которые трудно измерить с помощью других измерительных машин, с высокой точностью.
Например, трудно измерить трехмерные координаты конкретной точки (отверстия и т. Д.) От виртуального источника с помощью ручного инструмента, такого как штангенциркуль или микрометр. Кроме того, измерения с использованием виртуальных точек и виртуальных линий и геометрических допусков затруднены с помощью других измерительных машин, но могут быть измерены с помощью 3D-КИМ.

A

Подвижный мост

B

Пусковой датчик

С

Этап

D

Контроллер

Как правило, большинство КИМ мостового или портального типа, как показано на схеме. Сферическая точка контакта, прикрепленная к наконечнику зонда, прикладывается к объекту на сцене, и значения координат в трех измерениях (X, Y, Z) задаются и измеряются.
Он в основном используется для трехмерного измерения штампов, таких как автомобильные детали и различные механические детали, трехмерных объектов, таких как прототипы, и измерения отличий от чертежей.

Щуп контактного типа КИМ обычно имеет сферический диаметр. На наконечнике зонда часто используются твердые материалы, из которых наиболее распространены рубин и диоксид циркония.
Помимо сферической формы, можно использовать иглы с острым концом.

Для проведения высокоточных измерений поверхность координатно-измерительной машины часто представляет собой пластину из камня.Пластина с каменной поверхностью имеет очень незначительное изменение формы с течением времени и ее нелегко поцарапать, поэтому ее преимущество состоит в том, что ее можно стабильно использовать в течение длительного времени.

Одним из наиболее важных инструментов для использования координатно-измерительной машины являются приспособления для фиксации объекта измерения на месте.
Причина, по которой объект измерения зафиксирован, он не перемещается во время работы КИМ, поскольку перемещение детали приведет к ошибкам. Обычно используются такие инструменты, как крепежные пластины, зажимы и магниты

Для координатно-измерительных машин с механическим приводом требуется воздушный компрессор с осушителем.Это могут быть стандартные КИМ мостового или портального типа.

Существует примерно два типа программного обеспечения для координатно-измерительных машин.
Первый — это программное обеспечение для наших собственных измерительных машин, которое мы независимо разработали для каждого производителя измерительных машин.
Второй — это программное обеспечение, разработанное третьей стороной, которое может использоваться измерительными приборами от нескольких производителей.

Поместите объект измерения в метрологическую лабораторию не менее чем на 5 часов перед измерением, чтобы позволить цели приспособиться к комнатной температуре (обычно 68 ° F).Это предотвратит ошибки измерения и расхождения из-за теплового расширения.
Выполняйте измерения, направляя зонд в желаемое место измерения вручную или с помощью управляющего компьютера. КИМ запишет координаты X, Y, Z местоположения зонда. По мере продолжения сбора точек системное программное обеспечение будет вычислять указанные размеры, такие как диаметры, длины, углы и другие критические размеры.

Калибровка щупа (наконечника зонда), который соприкасается с объектом, должна выполняться для точного начала измерения по двум причинам.Первый — это распознать сферические координаты центра стилуса. Второй — установить диаметр сферы стилуса. Установив диаметр, можно рассчитать, смещая радиус от точки, которая действительно касается (вне сферы), до координат центра сферы.
Для калибровки обычно используется сфера с известной сферичностью, известная как эталонная сфера.

Хотя некоторые модели могут выполнять измерения порядка 0,1 мкм, правильное использование и управление жизненно важны для точности измерений.
Убедитесь, что движущиеся части перемещаются по горизонтали и вертикали во время использования. Также используйте эталон или аналогичный предмет для проверки ошибок индикации.
Для выполнения точных измерений критически важно, чтобы температура объекта соответствовала комнатной температуре в метрологической лаборатории. В качестве альтернативы, параметры измерения должны быть настроены так, чтобы корректировать любую разницу температур.
Для контактных щупов важно обеспечить контакт щупа с целью с постоянной скоростью во время измерения.

требуют регулярного технического обслуживания и осмотра для непрерывного выполнения высокоточных измерений. Особенно в случае КИМ мостового типа с механическим приводом с подвижными частями, необходимо регулярно заменять изношенные части, смазывать и очищать систему для оптимальной производительности.

Бережное обращение с координатно-измерительными машинами, как правило, требует от оператора высоких навыков. Обычно программисты КИМ являются высококвалифицированными специалистами в области метрологии.Программаторы КИМ
требуются не только для надлежащей проверки, но КИМ может быть поврежден, что приведет к высоким затратам на ремонт при неправильном использовании. По этой причине необходимы штатные инспекторы, а серьезная подготовка является предпосылкой для работы.

обычно имеют систему координат устройства, которая задается в объекте.
Система координат устройства определяется устройством, например, направление оси, которая перемещается в поперечном направлении, — это ось X, а направление, перпендикулярное поверхности предметного столика, — это ось Z.Следовательно, в зависимости от ориентации измеряемого объекта она может отличаться от базовой плоскости или базовой линии самого объекта. Поскольку физически разместить это в координатах станка сложно и неточно, система координат заготовки устанавливается в соответствии с базовой плоскостью или базовой линией объекта.
Таким образом, выравнивание ориентации заготовки с ориентацией исходных координат называется выравниванием.

Для установки системы координат заготовки требуется три части информации.
Первая — это плоскость, которая является базовой плоскостью, а направление, перпендикулярное этой плоскости, — это ось Z.
Вторая линия — это контрольная линия, которая обычно является осью X, а вертикальное направление — осью Y. Прямая линия может быть измерена непосредственно от объекта, или это может быть прямая линия, соединяющая две разные точки (например, два отверстия) виртуальной линией.
Третья точка — это начало координат. Это начало координат является нулевой точкой каждого значения координат X, Y и Z.Также можно указать конкретную точку (например, центральную точку определенного отверстия) в качестве исходной точки или виртуальную точку (точка пересечения), где пересекаются две прямые линии.

Обычно пользователь выбирает цель измерения, называемую «элементом», например самолет, через меню программного обеспечения и начинает измерение. В случае координатно-измерительной машины контактного типа кончик щупа приводится в контакт с измеряемым объектом, и берется точка измерения.Элемент измеряется путем измерения минимального количества точек измерения, указанных для каждого элемента. Если количество точек измерения еще больше увеличивается, это часто вычисляется методом наименьших квадратов.
Помимо плоскостей, элементы измерения включают линии, точки, окружности, цилиндры, конусы и сферы.
Размеры и трехмерные формы измеряются путем вычисления расстояний и углов между измеряемыми элементами.

Некоторые элементы имеют трехмерные формы, такие как цилиндры и конусы, но некоторые элементы не имеют трехмерных форм, таких как линии и круги.Эти элементы обычно проецируются на плоскость (перемещаются перпендикулярно направлению плоскости), чтобы их можно было правильно измерить. Проецируемая плоскость называется базовой плоскостью или плоскостью проекции.

также могут выполнять измерения с использованием виртуальных линий и точек.
Используются различные примеры виртуальных элементов, такие как пересечения между прямыми линиями, допуски между плоскостями, пересечения между плоскостями и окружности между конусами и плоскостями.
Можно сказать, что измерение с использованием этих виртуальных элементов, которые трудно измерить с помощью ручных инструментов, таких как штангенциркуль, является уникальным для трехмерных измерений.

Геометрические допуски измеряются так же, как и обычные измерительные элементы.
Более подробную информацию см. На странице геометрических допусков.

Для правильной установки и измерения требуются специальные знания и навыки.
Требуется поддерживать соответствующую температуру в измерительной комнате и стабилизировать температуру объекта.

Поскольку калибровку необходимо выполнять каждый раз при изменении различных настроек и углов датчика, нелегко поддерживать частую смену продукта.
Поскольку требуется измерительная комната, трудно выполнять частые измерения при обработке объекта.

Для установки требуется большое пространство и строительство лаборатории качества с соблюдением экологических требований, что является чрезвычайно дорогостоящим.
Расходы на техническое обслуживание измерительной среды и измерительного оборудования могут быть обузой.
Для программирования КИМ требуется значительное время по нескольким причинам. Требуемое время для доставки детали в лабораторию качества, получения соответствующей температуры детали, фиксации, калибровки для каждого наконечника зонда и времени, необходимого для завершения измерения.

Keyence — это координатно-измерительная машина нового типа, которая преодолевает препятствия, связанные с традиционными КИМ.