Резьба модульная: Нарезка резьбы

alexxlab | 15.05.2023 | 0 | Разное

Содержание

Модульная труба ПНД, 160 мм, SDR 11, артикул 160-110

Назад
Главная
Каталог
Канализационные модульные трубы
Модульная труба ПНД, 160 мм, SDR 11

Модульная труба ПНД, 160 мм, SDR 11, артикул 160-110

арт. 160-110

Россия

Диаметр 160 мм

Материал ПНД

SDR 11 SDR или стандартный размерный коэффициент – величина, выражающая соотношение внешнего диаметра трубы к толщине её стенки.

Для данной величины характерна обратная пропорциональность. Это означает, что у труб с большим SDR достаточно тонкие стенки, а у труб с меньшим SDR – более толстые.

Индекс SDR позволяет узнать толщину стенки и учитывать, какое давление она сможет выдержать.

Трубы с SDR 11 выдерживают давление до 16 кгс/см².
Трубы с SDR 13,6 выдерживают давление до 12.5 кгс/см².
Трубы с SDR 17 выдерживают давление до 10 кгс/см².

Чтобы перевести давление в другие единицы измерения, воспользуйтесь следующей подсказкой: 1 МПа = 10 Бар = 10,197 кгс/см² “>

Гарантия 1 лет

Длина 0.6 м

Масса 6.67 кг

Давление (PN) 16 кгс/см²

Толщина стенки 14.6 мм

Бесплатно нарежем цилиндрическую или коническую резьбу при комплектации. Для этого укажите предпочтительный тип резьбы в комментарии к заказу.

Подходят для прокладки канализации или санации трубопровода
Позволяют прокладывать трубопровод на ограниченной площади без земляных работ
Средний срок эксплуатации – от 50 лет
Позволяют прокладывать извилистый трубопровод
Подходят для монтажа с помощью ГНБ и ГНП
Устойчивы к коррозии и химическому воздействию

Номинальный диаметр	DN	мм	110			160			225			315			400
Стандартный размерный коэффициент	SDR		11	13,6	17	11	13,6	17	11	13,6	17	11	13,6	17	11	13,6	17
Давление	PN	кгс/см²	16	12,5	10	16	12,5	10	16	12,5	10	16	12,5	10	16	12,5	10
Толщина стенки	L	мм	10	8,1	6,6	14,6	11,8	9,5	20,5	16,6	13,4	28,6	23,2	18,7	36,3	29,4	23,7
Масса		кг	3,14	2,61	2,16	6,67	5,50	4,51	13,20	10,90	8,94	25,70	21,30	17,40	41,40	34,20	28,00

Нарезание резьбы для передачи движения

Нарезание резьбы для передачи движения

Категория:

Токарное дело

Нарезание резьбы для передачи движения

К резьбам, служащим для передачи движения, относятся трапецеидальная, упорная, прямоугольная, модульная и питчевая. Трапецеидальная резьба имеет профиль в виде равнобедренной трапеции с углом между сторонами 30°. Упорная резьба имеет профиль в виде неравнобедренной трапеции с наклоном сторон 30° и 3°. Усилие воспринимается одной стороной (с наклоном 3°).

Прямоугольная (ленточная) резьба имеет профиль в виде прямоугольника. Глубина канавки принимается равной половине шага. Прямоугольные резьбы не стандартизованы и в промышленности применяются редко (заменяются трапецеидальными).

Модульная резьба имеет профиль в виде рав-нобокой трапеции с углом 40°, применяется на червяках, сопрягаемых с червячными колесами. Шаг резьбы — кратный стандартному модулю Sp=itm. Питчевая резьба также применяется для червяков, шаг ее измеряется в дюймах. Шаг этой резьбы SP=n где Р—заданный питч.

1. НАРЕЗАНИЕ РЕЗЬБЫ ДЛЯ ПЕРЕДАЧИ ДВИЖЕНИЯ: а — трапецеидальной двумя резцами, б — трапецеидальной тремя резцами, в — прямоугольной тремя резцами, г — прямоугольной двумя резцами

Способы нарезания резьб для передачи движения. Трапецеидальные, упорные и прямоугольные резьбы шага до 3 мм нарезают соответственно заточенными резцами за несколько проходов так же, как и треугольные резьбы.

Трапецеидальные резьбы большого шага прорезаются предварительно прорезным резцом прямоугольного профиля, а затем окончательно чистовым резцом трапецеидального профиля. Врезание ведут под углом или сочетанием поперечного и бокового (комбинированное) врезания. Трапецеидальные резьбы шага не более 8 мм целесообразно нарезать предварительно широким прорезным резцом на глубину 0,251, затем узким прорезным резцом на полную глубину профиля и окончательно — чистовым резцом трапецеидального профиля. Крупные прямоугольные резьбы прорезают узким прорезным резцом, затем правую и левую стороны витков обрабатывают начисто раздельно. На рис. 1, г показано нарезание прямоугольной резьбы двумя прорезными резцами: черновым и чистовым. Внутренние трапецеидальные и ленточные резьбы нарезают резцами соответствующего профиля — цельными или закрепляемыми в оправках.

Если изготовляют винтовую пару (винт и гайку) в условиях единичного производства, то резьбу винта контролируют гайкой (проверка на свинчиваемость). В крупносерийном и массовом производствах трапецеидальную резьбу контролируют калибрами. Шаг и профиль прямоугольных, трапецеидальных, упорных и модульных резьб контролируют шаблонами. Более точный контроль (в лабораторных условиях) осуществляют при помощи инструментальных и универсальных микроскопов.

2. СХЕМЫ ВРЕЗАНИЯ РЕЗЦА ПРИ НА-РЕЗАНИИ ТРАПЕЦЕИДАЛЬНОЙ РЕЗЬБЫ: а — боковое врезание, б — комбинированное врезание

Возможно также нарезание многозаходных (обычно двухзаходных) резьб одновременно двумя резцами, расстояние между которыми равно шагу резьбы Sp. Настройку станка производить на ход H=KS. При изготовлении деталей с многозаходной резьбой можно выполнять деление также способом перемещения резца смещением верхних салазок суппорта- на шаг после каждого прохода. Смещение контролируют лимбом верхних салазок или, более точно, индикатором, либо мерными плитками.

Чтобы канавки всех заходов были на одной глубине и толщина всех витков была одинакова, вначале прорезают все заходы начерно, а затем, выставив резец на окончательный размер, снова производят деление и все заходы обрабатывают начисто.

Статьи по теме:

Основные направления модернизации токарных станков
Применение группового метода обработки деталей
Рационализация технологического процесса
Уменьшение времени на управление станком
Уменьшение времени на измерение детали

Главная → Справочник → Статьи → Блог → Форум

4. Потоки и нарезание резьбы | Приложения

Автор Бернд Кляйн . Последнее изменение: 01 февраля 2022 г.

На этой странице ➤

Определение потока

Поток или поток выполнения определяется в информатике как наименьшая единица, которую можно запланировать в операционной системе. Потоки обычно создаются разветвлением компьютерного сценария или программы в двух или более параллельных (которые реализуются на одном процессоре за счет многозадачности). Потоки обычно содержатся в процессах. В одном процессе может существовать более одного потока. Эти потоки совместно используют память и состояние процесса. Другими словами: они совместно используют код или инструкции и значения его переменных.

Существует два вида резьбы:

Нити ядра
Потоки пользовательского пространства или пользовательские потоки

Потоки ядра являются частью операционной системы, а потоки пространства пользователя не реализованы в ядре.

В определенном смысле потоки пользовательского пространства можно рассматривать как расширение функциональной концепции языка программирования. Таким образом, поток пользовательского пространства подобен вызову функции или процедуры. Но есть отличия от обычных функций, особенно поведение возврата.

Каждый процесс имеет хотя бы одну нить, то есть сам процесс. Процесс может запускать несколько потоков. Операционная система выполняет эти потоки как параллельные «процессы». На однопроцессорной машине этот параллелизм достигается за счет планирования потоков или разделения времени.

Преимущества резьбы:

Многопоточные программы могут работать быстрее на компьютерных системах с несколькими процессорами, потому что эти потоки могут выполняться одновременно.

Программа может по-прежнему реагировать на ввод. Это справедливо как для одного, так и для нескольких процессоров
Потоки процесса могут совместно использовать память глобальных переменных. Если глобальная переменная изменяется в одном потоке, это изменение действует для всех потоков. Поток может иметь локальные переменные.

Обработка потоков проще, чем обработка процессов в операционной системе. Поэтому их иногда называют облегченным процессом (LWP)

Live Python training

Нравится эта страница? Мы предлагаем живых обучающих курса Python , охватывающих содержание этого сайта.

См.: Обзор курсов Live Python

Зарегистрироваться здесь

потоков в Python

Есть два модуля, которые поддерживают использование потоков в Python:

резьба
и
резьба

Обратите внимание: модуль потока уже давно считается “устаревшим”. Вместо этого пользователям предлагается использовать модуль threading. Итак, в Python 3 модуль «поток» больше недоступен. Но это не совсем так: он был переименован в «_thread» из-за обратной несовместимости в Python3.

Модуль “thread” рассматривает поток как функцию, а модуль “threading” реализован объектно-ориентированным способом, т.е. каждый поток соответствует объекту.

Модуль резьбы

Возможно выполнение функций в отдельном потоке с помощью модуля Thread. Для этого мы можем использовать функцию thread.start_new_thread:

thread.start_new_thread (функция, аргументы [ kwargs])

Этот метод запускает новый поток и возвращает его идентификатор. Поток выполняет функцию «функция» (функция является ссылкой на функцию) со списком аргументов args (который должен быть списком или кортежем). Необязательный аргумент kwargs задает словарь аргументов ключевых слов. Когда функция возвращается, поток автоматически завершает работу. Когда функция завершается с необработанным исключением, печатается трассировка стека, а затем поток завершается (но другие потоки продолжают выполняться).

Пример потока в Python:

 из потока импорта start_new_thread

защита цапли (а):
    """Вычисляет квадратный корень из"""
    EPS = 0,0000001
    старый = 1
    новый = 1
    пока верно:
        старый, новый = новый, (новый + а/новый) / 2,0
        распечатать старое, новое
        если абс (новое - старое) < eps:
            перерыв
    вернуть новый

start_new_thread (цапля, (99,))
start_new_thread (цапля, (999,))
start_new_thread (цапля, (1733,))

c = raw_input("Чтобы выйти, введите что-нибудь")

Функция raw_input() в предыдущем примере необходима, потому что в противном случае все потоки будут закрыты, если основная программа завершится. raw_input() ожидает, пока что-то не будет введено.

Мы расширяем предыдущий пример счетчиками потоков.

 из потока импорта start_new_thread

число_потоков = 0
защита цапли (а):
    глобальные num_threads
    число_потоков += 1
    
    # код пропущен, см. выше
    количество_потоков -= 1
    вернуть новый

start_new_thread(цапля,(99))
start_new_thread (цапля, (999,))
start_new_thread (цапля, (1733,))
start_new_thread (цапля, (17334,))

в то время как num_threads > 0:
    проходить

Приведенный выше сценарий работает не так, как мы могли бы ожидать. Что не так?

Проблема в том, что последний цикл while будет достигнут еще до того, как один из потоков сможет увеличить счетчик num_threads.

Но есть еще одна серьезная проблема:

Проблема возникает при присвоении num_thread

количество_потоков += 1

число_потоков -= 1

Эти операторы присваивания не являются атомарными. Такое задание состоит из трех действий:

Чтение значения num_thread
Новый экземпляр int будет увеличен или уменьшен на 1
новое значение должно быть присвоено num_threads

Подобные ошибки случаются в случае приращений:

Первый поток читает переменную num_threads, которая по-прежнему имеет значение 0. После чтения этого значения операционная система усыпляет поток. Теперь очередь второго потока: он также считывает значение переменной num_threads, которое по-прежнему равно 0, потому что первый поток был переведен в спящий режим слишком рано, то есть до того, как он смог увеличить свое значение на 1. Теперь второй поток усыпляется. Теперь настала очередь третьего потока, который снова считывает 0, но к настоящему времени счетчик должен был быть равен 2. Теперь каждый из этих потоков присваивает счетчику значение 1. Аналогичные проблемы возникают с операцией декремента.

Решение

Проблемы такого рода могут быть решены путем определения критических секций с объектами блокировки. Эти разделы будут обрабатываться атомарно, т.е. во время выполнения такого раздела поток не будет прерван или переведен в спящий режим.

Метод thread.allocate_lock используется для создания нового объекта блокировки:

lock_object = thread.allocate_lock()

Начало критической секции помечено тегом lock_object.acquire() и конец на lock_object.release() .

Решение с замками выглядит так:

 из потока импорта start_new_thread, allocate_lock
число_потоков = 0
thread_started = Ложь
замок = allocate_lock()
защита цапли (а):
    глобальные num_threads, thread_started
    блокировка.получить()
    число_потоков += 1
    thread_started = Истина
    блокировка.освобождение()
    
    ...

    блокировка.получить()
    количество_потоков -= 1
    блокировка.освобождение()
    вернуть новый

start_new_thread(цапля,(99))
start_new_thread (цапля, (999,))
start_new_thread (цапля, (1733,))

пока не thread_started:
    проходить
в то время как num_threads > 0:
    проходить

Живое обучение Python

Нравится эта страница? Мы предлагаем живых обучающих курса Python , охватывающих содержание этого сайта.

См.: Обзор курсов Live Python

Зарегистрироваться здесь

резьбовой модуль

Мы хотим представить модуль потоковой передачи на примере. Поток из примера мало что делает, по сути, он просто спит в течение 5 секунд, а затем выводит сообщение:

 время импорта
из потокового импорта Thread

деф спящий(я):
    напечатайте «поток %d спит в течение 5 секунд» % i
    время сна(5)
    напечатать "поток %d проснулся" % i

для я в диапазоне (10):
    t = Thread (цель = спящий, args = (i,))
    т.старт()

Метод работы класса threading.Thread: Класс threading.Thread имеет метод start(), который может запускать Thread. Он запускает метод run(), который должен быть перегружен. Метод join() гарантирует, что основная программа ожидает завершения всех потоков.

Предыдущий скрипт возвращает следующий вывод:

 поток 0 спит в течение 5 секунд
поток 1 спит в течение 5 секунд
поток 2 спит в течение 5 секунд
поток 3 спит в течение 5 секунд
поток 4 спит в течение 5 секунд
поток 5 спит в течение 5 секунд
поток 6 спит в течение 5 секунд
поток 7 спит в течение 5 секунд
поток 8 спит в течение 5 секунд
поток 9 спит в течение 5 секунд
нить 1 проснулась
поток 0 проснулся
Тред 3 проснулся
Тема 2 проснулась
Тема 5 проснулась
нить 9проснулся
Тема 8 проснулась
Тема 7 проснулась
Тема 6 проснулась
4 тема проснулась

В следующем примере показан поток, который определяет, является число простым или нет. Thread определяется модулем threading:

 импортная резьба
 
класс PrimeNumber (threading.Thread):
  def __init__(я, число):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.Number = число
 
  деф запустить (самостоятельно):
    счетчик = 2
    в то время как counter*counter < self.Number:
      если счетчик self.Number% == 0:
        print "%d не является простым числом, потому что %d = %d * %d" % ( self.Number, self.Number, counter, self.Number / counter)
                возвращаться
            счетчик += 1
        print "%d — простое число" % self.Number
потоки = []
пока верно:
    ввод = длинный (raw_input ("число:"))
    если ввод < 1:
        перерыв
 
    поток = PrimeNumber (ввод)
    потоки += [поток]
    поток.старт()
 
для x в потоках:
    х.присоединиться()

С замками должно выглядеть так:

 класс PrimeNumber (threading.Thread):
    простые_числа = {}
    блокировка = многопоточность. Блокировка ()
    
    def __init__(я, число):
        threading. Thread.__init__(self)
        self.Number = число
        PrimeNumber.lock.acquire()
        PrimeNumber.prime_numbers[число] = "Нет"
        PrimeNumber.lock.release()
 
    деф запустить (самостоятельно):
        счетчик = 2
        разрешение = Истина
        в то время как counter*counter < self.Number и res:
            если счетчик self.Number% == 0:
               разрешение = Ложь
            счетчик += 1
        PrimeNumber.lock.acquire()
        PrimeNumber.prime_numbers[self.Number] = разрешение
        PrimeNumber.lock.release()
потоки = []
пока верно:
    ввод = длинный (raw_input ("число:"))
    если ввод < 1:
        перерыв
 
    поток = PrimeNumber (ввод)
    потоки += [поток]
    поток.старт()
 
для x в потоках:
    х.присоединиться()

Проверка связи с потоками

Предыдущие примеры этой главы представляют чисто дидактический интерес и не имеют практического применения. В следующем примере показано интересное приложение, которое можно легко использовать. Если вы хотите определить в локальной сети, какие адреса активны или какие компьютеры активны, можно использовать этот скрипт. А вот с диапазоном надо быть осторожным, потому что он может глушить сеть, если запустить сразу слишком много пингов. Вручную мы бы сделали следующее для сети 192.168.178.x: мы будем пинговать адреса 192.168.178.0, 192.168.178.1, 192.168.178.3 до 192.168.178.255 по очереди. Каждый раз нам приходилось бы ждать несколько секунд для возвращаемых значений. Это можно запрограммировать на Python с помощью цикла for для диапазона IP-адресов и os.popen("ping -q -c2 "+ip,"r").

Решение без потоков крайне неэффективно, поскольку скрипту придется ждать каждого пинга.

Решение с потоками:

 импорт ОС, ре

полученные_пакеты = перекомпилировать (r"(\d) получено")
status = ("нет ответа", "жив, но потери", "жив")

для суффикса в диапазоне (20,30):
   IP = "192.168.178."+str(суффикс)
   ping_out = os.popen("ping -q -c2 "+ip,"r")
   print ". .. ping", ip
   пока верно:
      строка = ping_out.readline()
      если не строка: разрыв
      n_received = полученные_пакеты.findall(строка)
      если n_получено:
         напечатать ip + ": " + статус [int (n_received [0])]

Чтобы понять этот сценарий, мы должны посмотреть на результаты ping в командной строке оболочки:

 $ пинг -q -c2 192.168.178.26
ПИНГ 192.168.178.26 (192.168.178.26) 56(84) байт данных.

--- Статистика пинга 192.168.178.26 ---
2 пакета передано, 2 получено, 0% потери пакетов, время 999 мс
rtt min/avg/max/mdev = 0,022/0,032/0,042/0,010 мс

Если пинг не увенчался успехом, мы получаем следующий вывод:

 $ пинг -q -c2 192.168.178.23
PING 192.168.178.23 (192.168.178.23) 56 (84) байт данных.

--- Статистика пинга 192.168.178.23 ---
2 пакета передано, 0 получено, +2 ошибки, 100% потери пакетов, время 1006 мс

Это быстрое решение с потоками:

 импорт ОС, ре, потоки

класс ip_check (threading. Thread):
   def __init__ (я, ip):
      threading.Thread.__init__(self)
      self.ip = ip
      self.__successful_pings = -1
   деф запустить (самостоятельно):
      ping_out = os.popen("ping -q -c2 "+self.ip,"r")
      пока верно:
        строка = ping_out.readline()
        если не строка: разрыв
        n_received = re.findall (полученные_пакеты, строка)
        если n_получено:
           self.__successful_pings = int (n_received [0])
   статус защиты (я):
      если self.__successful_pings == 0:
         вернуть "нет ответа"
      elif self.__successful_pings == 1:
         вернуть "живой, но потеря пакета 50%"
      elif self.__successful_pings == 2:
         вернуться "живым"
      еще:
         вернуть "не должно происходить"
полученные_пакеты = перекомпилировать (r"(\d) получено")

check_results = []
для суффикса в диапазоне (20,70):
   IP = "192.168.178."+str(суффикс)
   текущий = ip_check (ip)
   check_results.append(текущий)
   текущий.старт()

для эл в check_results:
   эл. присоединиться()
   print "Статус от ", el.ip,"is",el.status()

Живое обучение Python

Нравится эта страница? Мы предлагаем живых обучающих курса Python , охватывающих содержание этого сайта.

См.: Обзор курсов Live Python

Зарегистрируйтесь здесь

Thread products | TI.com

Thread позволяет интеллектуальным замкам, термостатам и другим сенсорным или исполнительным устройствам легко интегрироваться с существующей облачной инфраструктурой и цифровыми помощниками. Наши образцы OpenThread в линейке беспроводных микроконтроллеров SimpleLink™ обеспечивают ток в режиме сна менее 0,85 мкА. Кроме того, портфолио SimpleLink™ поддерживает стандарт подключения Matter (ранее известный как Project CHIP) через Thread.

Портфолио потоков по памяти и варианту использования

Ресурсы для проектирования и разработки

Инструмент для проектирования

Обзоры конструкции оборудования для устройств SimpleLink™ CC2xxx

Процесс проверки конструкции оборудования SimpleLink позволяет связаться один на один с экспертом в данной области, который может помочь рассмотреть вашу конструкцию и предоставить ценную обратную связь. Простой трехэтапный процесс запроса обзора, а также ссылки на соответствующую техническую документацию и (...)

Заявка

Пример блокировки материи

Начните разработку приложения Matter с нашего примера, демонстрирующего использование Matter на беспроводных микроконтроллерах SimpleLink CC13xx и CC26xx.

Сертификация

Сертификация OpenThread

Мы поддерживаем OpenThread с нашим семейством беспроводных микроконтроллеров SimpleLink и активно участвуем в постоянном развитии OpenThread.

Обзор стандарта подключения Matter

Matter

Посмотрите нашу демонстрацию нового стандарта Matter, ранее известного как Project Connected Home over IP (CHIP), основанного на нашей беспроводной платформе MCU SimpleLink™. Matter обеспечивает единый унифицированный стандарт подключения для подключения совместимых устройств и систем друг к другу. Этот унифицированный прикладной уровень позволяет производителям ускорить разработку и предоставить потребителям улучшенную совместимость с интеллектуальными устройствами IoT. TI поддерживает все топологии на основе потоков для аксессуаров Matter.

стрелка вправо Узнать больше о Материи

Откройте для себя избранные приложения

Автоматизация зданий

Thread обеспечивает стандартизированное беспроводное подключение продуктов для интеллектуальных зданий к облаку.

Освещение

Создайте надежную крупномасштабную сеть освещения с помощью технологии TI Thread, чтобы воспользоваться преимуществами соединений IPV6 и высокой степенью функциональной совместимости.

Grid-инфраструктура

Добавление потоков к приложениям grid-инфраструктуры для снижения затрат на обслуживание и повышения эффективности, в том числе в случаях, когда требуется подключение IPV6 и высокий уровень взаимодействия.

Thread обеспечивает стандартизированное беспроводное подключение продуктов для умных зданий к облаку.

Имея более чем 20-летний опыт разработки устройств подключения, TI помогает:

Создавать маломощные, подключенные системы автоматизации зданий на основе потоков, которые связывают различные датчики и контроллеры, обеспечивая безопасный удаленный мониторинг и управление.
Включить простое подключение к сетям IPV6 для устройств с поддержкой потоков.
Подключите несколько датчиков для оптимального контроля внутренней среды.

Создайте надежную крупномасштабную сеть освещения с помощью технологии TI Thread, чтобы воспользоваться преимуществами соединений IPV6 и высокой степенью функциональной совместимости.

Благодаря преимуществам подключения и совместимости Thread IPV6, Thread может легко поддерживать высокосвязанные развертывания освещения. В сочетании с предложениями качественной продукции TI, 20-летним опытом работы с радиочастотами и лучшей в отрасли поддержкой вы сможете быстро начать свой следующий проект освещения.

Добавление потоков в приложения сетевой инфраструктуры для снижения затрат на обслуживание и повышения эффективности, в том числе в случаях, когда требуется подключение IPV6 и высокий уровень взаимодействия.

Электрическая сеть с каждым днем становится все умнее, с улучшенными возможностями мониторинга и контроля.

TOP HEADLINES