Н класс точности станка: классификация, обозначения, отличительные особенности :: ТОЧМЕХ
alexxlab | 06.05.2023 | 0 | Разное
Токарные станки высокой точности обработки. Поставка в Санкт Петербург, Казань, Челябинск
Обработка металла с высокой (прецизионной) точностью требует особого подхода для изготовления станочного оборудования. Все прецизионные станки делятся на классы по степени предельной точности, с которой они способны обрабатывать детали:
- Станки класса А (особо высокая точность).
- Класс B (оборудование высокой точности).
- Класс C (станки особой точности).
- Станки класс П (повышенная точность обработки).
Прецизионное оборудование обеспечивает обработку деталей идеальной геометрической формы, особо точным пространственным расположением осей вращения. Станки позволяют получить шероховатость поверхности до одиннадцатого класса чистоты. Параметры изготовления, при определенных условиях, достигают значений характерных для первого класса чистоты.
Для достижения таких показателей необходимо применение станочных узлов и агрегатов, изготовленных по соответствующим стандартам, имеющих минимальные погрешности при их производстве
Особое значение придается используемым подшипникам. На прецизионных станках по металлу используются гидродинамические и аэростатические подшипники высокого класса изготовления.При работе металлообрабатывающего оборудования происходит большое выделение тепла, воздействующее как на узлы станка, так и на заготовки. При этом и те, и другие испытывают механические деформации, приводящие к снижению точности изготовления. В высокоточных станках реализована функция активного отвода тепла, препятствующая геометрическим отклонениям элементов станка и деталей. Понижение уровня нежелательных вибраций также способствует точности изготовления.
Основы теории высокоточной обработки металла
Современный металлорежущий станок можно рассматривать как некую систему из трех составляющих: измерительной, вычислительной, исполнительной. Ни одна из них несовершенна, каждая вносит погрешности в точность изготовления.
Точность измерительной части зависит от показаний применяемых датчиков.
Точность измерения повышается с применением более совершенных датчиков — измерительных устройств. Сегодня подобные устройства способны отслеживать размеры до нескольких нанометров.
Прецизионные станки с ЧПУ содержат вычислительные процессоры с высоким быстродействием и решающие многие задачи с заданной точностью. В режиме реального времени просчитываются огромные массивы данных с любой разрядностью чисел. Благодаря достижениям электроники, вычислительная система обладает наибольшей точностью.
Исполнительная точность непосредственно зависит от узлов и агрегатов станка. Чем выше будут параметры составляющих оборудования, тем меньшая сложится окончательная погрешность.
К погрешностям металлообрабатывающих станков относятся:
-
Геометрические, зависящие от качества изготовления комплектующих станка и их сборки. От этого зависит точность расположения относительно друг друга рабочего инструмента и заготовки в процессе обработки.
- Кинематические погрешности зависят от соответствия передаточных чисел в механизмах станка. Кинематические цепи особое влияние оказывают на точность изготовления зубчатых элементов, резьбы.
- Упругие погрешности определяются деформациями станка. В процессе резания происходит отклонение, под действием возникающих сил, взаимного расположения инструмента и заготовки. В прецизионных станках, для борьбы с такими проявлениями, создают особо жесткие конструкции.
- Температурные. Неравномерный нагрев узлов станка приводит к потере начальной геометрической точности, снижая качество изготовления.
- Динамические погрешности объясняются относительными колебаниями рабочего инструмента и заготовки.
- Погрешности изготовления и установки режущего инструмента.
Двигатели, редукторы содержат подвижные части, имеющие люфты, поверхности скольжения со временем претерпевают износ — все это непосредственно влияет на качество обработки.
Такое понятие,
как точность позиционирования системы «станок — деталь», напрямую зависит от исполнительной точности.
Некоторые модели прецизионных токарных станков способны обрабатывать детали с точностью до 0,0002 мм, при частоте вращения шпинделя 15000 об/мин. Такие показатели имеют и оборотную сторону. Стоимость оборудования значительно выше по сравнению с обычными станками. Это является следствием применения новейших наукоемких технологий при изготовлении станков. В качестве примера можно указать использование аэростатических направляющих, где суппорт с рабочим инструментом скользит на расстоянии в несколько микрон от поверхности. То есть фактически находится в «воздухе».
Современный прецизионный шлифовальный станок — это автоматизированный комплекс, позволяющий обрабатывать детали с точностью до 0,01 мм. Служит для заточки инструментов из алмазов, твердых сплавов, инструментальной стали. Ультрапрецизионные шлифовальные станки способны обрабатывать внутренние и внешние поверхности детали за одну установку.
Прецизионный сверлильный станок обладает жесткой конструкцией, оборудован цифровой индикацией, отображающей параметры сверления.
Общим для всех типов прецизионных станков является использование в приводах фрикционных передач. При этом повышается качество изготовления, упрощаются кинематические цепи. Более высокий КПД снижает себестоимость работ.
Предыдущая статья
Следующая статья
Получить консультацию
по инструменту, методам обработки, режимам или подобрать необходимое оборудование можно связавшись с нашими менеджерами или отделом САПР
Также Вы можете подобрать и приобрести режущий инструмент и оснастку к станку, производства Тайваня, Израиля
Отправляя заявку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Проработать технологию, подобрать станок и инструмент
Станок токарно-винторезный 16В20 – Афалина ГК
Станок токарно-винторезный модель 16В20 предназначен для выполнения разнообразных токарных работ, в том числе для нарезания метрической, модульной, дюймовой и питчевой резьб на заготовках, устанавливаемых в центрах или патроне.
- Все основные части станка изготовлены из высококачественной стали, что обеспечивает их надежную долговечную работу.
- Термообработанные и шлифованные направляющие станины, зубчатые колеса и валы обеспечивают длительный срок службы и повышенную точность обработки.
- Задняя бабка оснащена механическим разгрузочным устройством, обеспечивающим плавность и легкость ее перемещения.
- Станок оснащен коробкой подач и фартуком, имеющим собственный привод ускоренного перемещения суппорта и каретки, что улучшает динамику работы станка на ускоренном ходу, позволяющими нарезать дюймовые резьбы 11 и 19 ниток на дюйм без замены сменных зубчатых колес.
- Коробка скоростей, коробка подач и фартук снабжены автономной системой смазки.
- Конструкция станка позволяет устанавливать на шпиндельный узел электромеханический, гидравлический или пневматический патроны для зажима заготовок.
- Станок сертифицирован на соответствие требованиям безопасности.
Технические характеристики
| Наибольшая длина обрабатываемой заготовки, мм | 750 | |||
| Наибольшая диаметр обрабатываемой заготовки, мм | Над суппортом Над направляющими В выемке станины |
220 445 620 |
||
| Шпиндель | Конец шпинделя по ГОСТ 12593-93 Диаметр отверстия шпинделя, мм Центр в шпинделе по ГОСТ 13214-79 |
6 54 7032-0043 (Морзе 6) |
||
| Количество скоростей шпинделя Диапазон оборотов, об/мин Мощность главного двигателя, кВт |
24 10-1400 7,5 |
|||
| Подачи, мм/об | Диапазон продольной подачи Диапазон поперечной подачи |
0,04-24,6 0,02-12,3 |
||
| Резьбы | Шаг метричекой резьбы, мм Шаг дюймовой резьбы, нит\1” Шаг модульной резьбы, модуль Шаг питчевой резьбы, питч |
0,5-224 77-0,125 0,5-224 77-0,125 |
||
| Габариты, мм | Габаритные размеры для расстояний между центрами Длина Ширина Высота |
750 2550 1190 1450 |
||
| Масса станка, кг | 1600 | |||
- Токарно-винторезный станок 1В62Г
- Станок токарно-винторезный 1В625М (1В625)
- Токарный станок 1М63Н
- Токарно-винторезный станок 1Н65
- Токарный станок 250ИТВМ. 01
- Токарно-винторезный станок с УЦИ 250ИТВМ.Ф1
- Трубонарезные токарные станки C10Т.10; C10Т.12
- Токарно-винторезный станок ГС526У-01 с РМЦ 1500 мм
- Токарно-винторезный станок ГС526У с РМЦ 1000 мм
- Токарно-винторезный станок ГС526У-02 с РМЦ 2000 мм
01. Как вычислить точность для задачи классификации нескольких классов и как точность равна взвешенной точности?
спросил
Изменено 3 года, 3 месяца назад
Просмотрено 48 тысяч раз
Рассмотрим пример в этой статье http://text-analytics101.rxnlp.com/2014/10/computing-precision-and-recall-for.html Точность будет (30 + 60 + 80)/300? что такое взвешенная точность?
- машинное обучение
- точность
- мультикласс
- оценка модели
- точность
$\endgroup$
2
$\begingroup$
У меня есть замечательное и понятное решение этой проблемы, поскольку я искал то же самое в этом вопросе
Вы можете вычислить и сохранить точность с помощью:
(точность <- сумма (диаг.
(мат)) / сумма (мат))
# [1] 0,9333333
Точность для каждого класса (при условии, что прогнозы находятся в строках, а истинные результаты — в столбцах) можно вычислить с помощью:
(точность <- diag(mat) / rowSums(mat)) # setosa versicolor virginica # 1.0000000 0.9090909 0,8750000
Если вы хотите получить точность для определенного класса, вы можете сделать:
(precision.versicolor <- precision["versicolor"]) # лишай # 0.9090909
Отзыв для каждого класса (опять же при условии, что прогнозы находятся в строках, а истинные результаты — в столбцах) можно рассчитать с помощью:
отзыв <- (diag(mat) / colSums(mat))
# setosa versicolor virginica
# 1.0000000 0.8695652 0.9130435
Если вы хотите вспомнить определенный класс, вы можете сделать что-то вроде:
(отзыв.virginica <- отзыв["virginica"]) # виргиния # 0.9130435
Если бы вместо этого у вас были истинные результаты в виде строк и предсказанные результаты в виде столбцов, то вы бы поменяли местами определения точности и полноты.
Данные:
(mat = as.matrix(read.table(text=" setosa versicolor virginica сетоса 29 0 0 лишай 0 20 2 virginica 0 3 21", заголовок=T))) # setosa versicolor virginica # сетоса 290 0 # лишай 0 20 2 # виргиника 0 3 21
$\endgroup$
$\begingroup$
Точность для всей модели, и ваша формула верна.
Точность для одного класса «А» составляет TP_A / (TP_A + FP_A) , как в упомянутой статье. Теперь вы можете рассчитать среднюю точность модели. Есть несколько способов усреднения (микро, макро, взвешенное), подробно описанных здесь:
«взвешенный»: Рассчитайте показатели для каждой метки и найдите их среднее значение, взвешенное по поддержке (количество истинных экземпляров для каждой метки). Это изменяет «макро» для учета дисбаланса меток; (...)
$\endgroup$
$\begingroup$
Думаю, ваше замешательство произошло из-за таблицы 3x3.
Но... по ссылке есть пример по точности и отзыву для метки А. Точность очень похожа.
Точность для A = (30 + 60 + 10 + 20 + 80) / (30 + 20 + 10 + 50 + 60 + 10 + 20 + 20 + 80)
https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix
Я не знаю, что такое взвешенная точность.
$\endgroup$
4
$\begingroup$
Попробуйте PyCM, он дает вам точность и другие параметры.
PyCM — это многоклассовая библиотека матриц путаницы, написанная на Python
.... и подходящий инструмент для оценки модели после классификации что поддерживает большинство классов и общие параметры статистики .
Проверить HTML-версию вывода.
$\endgroup$
Зарегистрируйтесь или войдите в систему
Зарегистрируйтесь с помощью Google
Зарегистрироваться через Facebook
Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль
Опубликовать как гость
Электронная почта
Обязательно, но не отображается
Опубликовать как гость
Электронная почта
Требуется, но не отображается
Нажимая «Опубликовать свой ответ», вы соглашаетесь с нашими условиями обслуживания, политикой конфиденциальности и политикой использования файлов cookie
машинное обучение.
Что это значит, если точность и отзыв одинаковы? спросил
Изменено 1 год, 6 месяцев назад
Просмотрено 21к раз
$\begingroup$
Я провел ряд экспериментов по машинному обучению, чтобы предсказать двоичную классификацию. Я измерял точность, полноту и точность.
Я заметил, что моя точность обычно довольно высока, а полнота и точность всегда совпадают.
Я использовал следующие определения:
$\text{Precision} = \frac{TP}{(TP + FP)}$
$\text{Recall} = \frac{TP}{(TP + FN) }$
$\text{Точность} = \frac{(TP + TN)}{(P + N)}$
У меня есть некоторые трудности с интерпретацией точности и полноты. Что это значит, если эти два числа всегда одинаковы в моем случае?
- машинное обучение
- точность-отзыв
- точность
$\endgroup$
$\begingroup$
Я подозреваю, что вы измеряете микросреднее значение точности, полноты и точности для двух ваших классов.
Если вы делаете это вместо того, чтобы считать один класс «положительным», а другой «отрицательным», вы всегда будете получать одинаковые значения для отзыва и точности, потому что значения FP и FN всегда будут одинаковыми (вы можете проверить с помощью подробнее здесь: http://metaoptimize.com/qa/questions/8284/does-precision-equal-to-recall-for-micro-averaging)
$\endgroup$
2
$\begingroup$
Возможно, это совпадение.
Если нам нужно что-то сказать об этом, то это указывает на то, что чувствительность (также известная как отзыв или TPR) равна специфичности (также известной как селективность или TNR), и, следовательно, они также равны точности. ТП / П = ТН / Н = (ТП+ТН) / (П+Н), где Р = ТП+ФН, N = ТН+ФП.
Это означает, что ваша модель каким-то образом «сбалансирована», то есть ее способность правильно классифицировать положительные образцы такая же, как и ее способность правильно классифицировать отрицательные образцы.
Однако важность чувствительности и специфичности может варьироваться от случая к случаю, поэтому «сбалансированность» не всегда хороша.
$\endgroup$
$\begingroup$
Как упомянул OP, это просто совпадение. Весьма вероятно, что количество экземпляров в каждом классе сбалансировано. Напомним = TP/P и Acc = (TP + TN)/(P+N), поэтому в вашем случае TP/P = TN/N. Это может произойти и, скорее всего, произойдет, когда |P| = |Н|
Попробуйте следующее: Выведите до 7-8 знаков после запятой, и вы увидите некоторую разницу.
Вторая попытка сбалансировать проблему. Например, установить положительный класс всего на 20% от общего количества, а остальные — на 80%, вы определенно должны увидеть разницу.
$\endgroup$
2
$\begingroup$
Это означает, что TN и FP близки к 0.