Что такое лобзиковый станок? | Металлообработка
Лобзиковый станок
Основная особенность такого инструмента — это возможность исполнения распила, не нарушив целостности поверхностного слоя обрабатываемого материала. Чаще всего, лобзиковый станок применяют для распиливания заготовок из дерева. Это многослойные материалы из шпона, древесностружечные и древесноволокнистые плиты.
Современные лобзиковые станки оснащены специальными деталями и пилками, позволяющими распиливать и другие материалы, например, пластик или гипсокартон. Без лобзиковых станков не обходится ни одно мебельное производство. Такое оборудование применяется и при изготовлении корпусов музыкальных инструментов.
Устройство
В состав конструкции станка входят: рабочая поверхность, электропривод, кривошипно-шатунный блок, полотно пилы, натяжное устройство, а также дополнительное оборудование.
Обрабатываемая заготовка помещается на рабочую поверхность. Современные модели лобзиковых станков оснащены поворотными устройствами, которые позволяют менять угол наклона рабочей поверхности, позволяя тем самым выполнять наклонные резы.
На панель поворотного устройства и на упоры нанесена разметка, которая упрощает работу. От размеров рабочей поверхности зависит длина реза и размеры обрабатываемой детали. Наиболее распространенными являются лобзики с длиной реза 30х40 см.
Электропривод
Приводные электродвигатели разных марок и моделей лобзиковых станков имеют различные мощности. Для применения лобзикового оборудования в собственной мастерской вполне достаточно 150 Вт. Для производственных мастерских обычно приобретаются более мощные модели. Кривошипно-шатунное устройство предназначено для преобразования вращательного момента электропривода в возвратно-поступательное перемещение полотна пилки по вертикали.
В современных моделях имеется возможность выбора скорости работы с учетом плотности обрабатываемого материала. Во время работы должно быть обеспечено равномерное натяжение по всей длине пилы. Для этого лобзик оснащен натяжными устройствами, работающими с помощью встроенных в них пружин или рессор.
Дополнительное оснащение
В качестве дополнительного оборудования в комплекте идет воздушный насос и сверлильный блок. Насос воздушной струей обдувает область реза, очищая ее от пыли и опилок, благодаря чему качество работы повышается. Сверлильный блок помогает предварительно выполнить отверстие для пильного полотна при внутреннем вырезании. Раньше, когда такого устройства не было, пользователю приходилось предварительно подключать к работе электродрель, делать отверстия, а затем делать лобзиком основную работу. Все эти манипуляции увеличивали время работы. Таким образом, предпочтительнее приобретать лобзиковые станки вместе с дополнительным оборудованием, так как оно облегчает процесс выпиливания и делает его более производительным.
Как сделать лобзиковый станок из ручного лобзика
Если в хозяйстве имеется ручной лобзик, то хозяину не составит труда смастерить себе из него лобзиковый станок. Применив информацию из интернета и собственную смекалку, можно оснастить свою личную мастерскую удобным и уникальным станочным оборудованием.
Сам лобзик исполнит роль привода станка и кривошипно-шатунного устройства. Опорный рабочий столик надо изготовить самому. Лучше всего для этого подходят листы металла. Сначала из листа вырезается рабочая поверхность нужных размеров, затем в ней делаются отверстия: одно продолговатое — для полотна пилы, несколько других (количество отверстий зависит от размера столика) — для крепежа. В качестве крепежных элементов хорошо подходят винты с потайной головкой. К опорному столику лобзик крепится снизу, пила направлена вверх.
На последнем этапе необходимо получившуюся конструкцию закрепить на столе. Все, простейший лобзиковый станок готов к эксплуатации. Но этим можно не ограничиваться. Для своего удобства можно изготовить из реек направляющие линейки и прикрепить их к столу. Лобзиковый станок, изготовленный своими руками, — это удобное и универсальное оборудование. Ведь в любой момент, открутив винты, можно получить ручной электролобзик.
Похожие материалы
Лобзиковый станок
Преимущества
Описание
Станок лобзиковый предназначен для пиления заготовок из дерева и его производных, а также пластиков под косыми углами, по радиусу, а также под наклоном
Применение
Для пиления заготовок из дерева и его производных, а также пластиков под косыми углами, по радиусу, а также под наклоном
На электроинструменты и бензотехнику «ЗУБР» действует расширенная 5-летняя гарантия.
Служба качества контролирует процесс производства на каждом этапе.
Техническая информация
| Артикул | |
|---|---|
| Тип станка | лобзиковый |
| Мощность, Вт | 90 |
| Частота ходов пилки, ход/мин | 1450 |
| Длина пилки, мм | 133 |
| Шаг зубьев, TPI | 22 |
Макс. | 50 |
| Макс. ширина заготовки, мм | 410 |
| Размер рабочего стола, мм | |
| Регулировка угла наклона рабочего стола | есть |
| Подсветка | нет |
| Обдув места реза | есть |
| Функция гравера | нет |
| Регулировка оборотов | |
| Подключение пылесоса | нет |
| Напряжение, В/Гц | 220±10%/50 |
| Габариты, см | 59X28X33. 5 |
| Масса изделия, кг | 12 |
| Масса в упаковке, кг | 14 |
| Комплектация | |
| Станок лобзиковый — 1 шт. | 1 |
| Кожух защитный с креплением | 1 |
| Опора резиновая | 3 |
| Упор угловой | 1 |
| Ключ имбусовый | 1 |
| Патрубок обдува | 1 |
| Руководство по эксплуатации | 1 |
Документация
Инструкция
(скачать pdf, 915 КБ)
Рекламная брошюра
(скачать pdf, 915 КБ)
Инструкция для печати
68 КБ) ЗСЛ-90_Приложение к инструкции
(скачать pdf, 181.33 КБ)
ЗСЛ-90_Приложение к инструкции
(скачать pdf, 181.33 КБ)
Сопутствующие товары
Тележки хозяйственные
Защита глаз и лица
Напольные стабилизаторы
Защита рук
Ящики
Сумки и пояса для инструмента
Полотна для станков
Защита органов дыхания
Защита органов слуха
Одежда защитная
Jigsaw исправляет ошибки в машинном программном обеспечении
Большие предварительно обученные языковые модели, такие как GPT-3, Codex и другие, могут быть настроены для генерации кода из спецификаций естественного языка по замыслу программиста.
Такие автоматизированные модели могут повысить производительность каждого программиста в мире. Но поскольку модели могут с трудом понимать семантику программы, качество полученного кода не может быть гарантировано.
В нашей исследовательской работе Jigsaw: Большие языковые модели встречаются с программным синтезом, которая была принята на Международной конференции по программной инженерии (ICSE 2022), мы представляем новый инструмент, который может повысить производительность этих больших языковых моделей. Jigsaw применяет методы постобработки, которые понимают синтаксис и семантику программ, а затем используют отзывы пользователей для повышения производительности в будущем. Jigsaw предназначен для синтеза кода для Python Pandas API с использованием мультимодальных входных данных.
Наш опыт показывает, что по мере развития этих больших языковых моделей для синтеза кода из намерений Jigsaw может играть важную роль в повышении точности систем.
Обещания и опасности машинного программного обеспечения
Большие языковые модели, такие как Кодекс OpenAI, переопределяют ландшафт программирования.
Разработчик программного обеспечения, решая задачу программирования, может предоставить описание на английском языке для предполагаемого фрагмента кода, а Codex может синтезировать предполагаемый код на таких языках, как Python или JavaScript. Однако синтезированный код может оказаться неверным и даже не скомпилироваться или запуститься. Пользователи Кодекса несут ответственность за проверку кода перед его использованием. С помощью Project Jigsaw мы стремимся автоматизировать некоторые из этих проверок, чтобы повысить производительность разработчиков, использующих большие языковые модели, такие как Codex, для синтеза кода.
Предположим, Codex предоставляет фрагмент кода разработчику программного обеспечения. Затем разработчик может провести базовую проверку, проверив, компилируется ли код. Если он не компилируется, разработчик может использовать сообщения об ошибках компилятора для его исправления. Как только код в конце концов скомпилируется, типичный разработчик проверит его на входных данных, чтобы проверить, производит ли код ожидаемый результат или нет.
Опять же, код может дать сбой (сгенерировать исключение или выдать неверный вывод), и разработчику потребуется исправить его дальше. Мы показываем, что этот процесс можно полностью автоматизировать. Jigsaw принимает в качестве входных данных описание предполагаемого кода на английском языке, а также пример ввода-вывода. Таким образом, он связывает входные данные со связанными выходными данными и обеспечивает гарантию качества, что выходной код Python будет компилироваться и генерировать предполагаемые выходные данные на предоставленных входных данных.
В нашей статье ICSE 2022, Jigsaw: Большие языковые модели встречаются с синтезом программ, мы оцениваем этот подход на Python Pandas. Pandas — это широко используемый API в науке о данных с сотнями функций для управления фреймами данных или таблицами со строками и столбцами. Вместо того, чтобы просить разработчика запомнить использование всех этих функций, возможно, лучшим подходом является использование Jigsaw. С Jigsaw пользователь предоставляет описание предполагаемого преобразования на английском языке, входной кадр данных и соответствующий выходной кадр данных, а затем позволяет Jigsaw синтезировать предполагаемый код.
Например, предположим, что разработчик хочет удалить префикс «Имя:» из столбца «страна» в таблице ниже. Используя Pandas, это можно решить, выполнив следующую операцию:
df['c'] = df['c'].str.replace('Name: ', '') Рисунок 1: Входной кадр данных и выходной кадр данных. Jigsaw удаляет лишнее слово «Имя:» из столбца с надписью «страна».Разработчик, который плохо знаком с Pandas, должен будет выяснить функции и их аргументы, чтобы собрать этот фрагмент кода, или опубликовать запрос и пример на форуме, таком как StackOverflow, и дождаться ответа доброго самаритянина. Кроме того, им, возможно, придется корректировать ответ, иногда значительно, в зависимости от контекста. Напротив, гораздо удобнее снабдить английский запрос таблицей ввода-вывода (или фреймом данных).
Как работает Jigsaw
Jigsaw берет запрос на английском языке и предварительно обрабатывает его с соответствующим контекстом для создания входных данных, которые можно передать в большую языковую модель.
Модель рассматривается как черный ящик, а Jigsaw оценивается как с помощью GPT-3, так и с Codex. Преимущество этой конструкции заключается в том, что она позволяет использовать новейшие и лучшие доступные модели в режиме plug-and-play. Как только модель генерирует выходной код, Jigsaw проверяет, удовлетворяет ли он примеру ввода-вывода. Если да, то Jigsaw готов! Вывод модели уже правильный. В наших экспериментах мы обнаружили, что это происходит примерно в 30% случаев. Если код дает сбой, то процесс восстановления начинается на этапе постобработки.
Во время постобработки Jigsaw применяет три вида преобразований для исправления кода.
Каждое из этих преобразований мотивировано режимами отказа, которые мы наблюдали в GPT-3 и Codex. Удивительно, но и GPT-3, и Codex дают сбой одинаково, поэтому постобработка Jigsaw для устранения этих режимов сбоя полезна для обоих.
Преобразование переменных
Мы заметили, что Codex может выдавать выходные данные, в которых используются неправильные имена переменных. Например, в большинстве общедоступных кодов для фреймов данных используются такие имена, как df1, df2 и т. д. Таким образом, выходные данные Кодекса также используют эти имена. Теперь, если разработчик использует g1, g2 и т. д. в качестве имен фреймов данных, выходные данные Codex, вероятно, будут использовать df1, df2 и т. д. и потерпят неудачу. В других случаях Codex путает предоставленные ему имена переменных. Например, он выдает df2.merge(df1) вместо df1.merge(df2) . Чтобы исправить такие ошибки, Jigsaw заменяет имена в сгенерированном Кодексом коде всеми возможными именами в области видимости, пока не найдет программу, удовлетворяющую примеру ввода-вывода.
Мы находим это простое преобразование весьма полезным во многих случаях.
Преобразование аргументов
Иногда сгенерированный Codex код вызывает ожидаемые функции API, но с некоторыми неверными аргументами. Например:
a.) Запрос — удалить все повторяющиеся строки в столбце «inputB»
dfout = dfin.drop_duplicates(subset=['inputB']) # Модель dfout = dfin.drop_duplicates(subset=['inputB'], keep=False ) # Правильно
b.) Запрос – Замените Канаду на CAN в столбце страны df
df = df.replace({' Канада':'CAN'}) # Модель
df = df.replace( {'country':{'Canada':'CAN'} ) # Correct Чтобы исправить такие ошибки, Jigsaw систематически перебирает все возможные аргументы, используя последовательности функций и аргументов, сгенерированные Codex как отправной точкой, пока не будет найдена программа, удовлетворяющая примеру ввода-вывода.
Преобразование AST в AST
AST (абстрактное-синтаксическое-дерево) представляет собой представление кода в виде дерева.
Поскольку такие модели, как Codex, работают на синтаксическом уровне, они могут создавать код, который синтаксически очень близок к предполагаемой программе, но некоторые символы могут быть неверными. Например:
a.) Запрос – Выберите строки dfin, где значение в bar равно или >60
dfout = dfin[dfin['bar']60] # Модель dfout = dfin[ ( dfin['бар'])| ( dfin['bar']>60 ) ] # Правильно
Ошибка – отсутствие скобок изменяет приоритет и вызывает исключение .duplicated() # Модель
out = df.duplicated() .sum() # Правильно Ошибка — отсутствует необходимое суммирование для получения подсчета Чтобы исправить этот режим сбоя, Jigsaw предоставляет преобразования AST в AST, которые изучаются со временем. Пользователю нужно будет исправить код самостоятельно — тогда пользовательский интерфейс Jigsaw зафиксирует редактирование, обобщит редактирование до более широко применимого преобразования и изучит это преобразование. Мы оценили Codex и Jigsaw (с Codex) на различных наборах данных и измерили точность, которая представляет собой процент задач в наборе данных, при которых система дает ожидаемый результат. Codex дает точность около 30% «из коробки», что также ожидается от документа OpenAI. Jigsaw повышает точность до > 60 %, а благодаря отзывам пользователей точность повышается до > 80 %. Мы опубликовали наборы данных, которые мы использовали для оценки Jigsaw, в открытом доступе. Каждый набор данных включает в себя несколько задач, где каждая задача имеет запрос на английском языке и пример ввода-вывода. Для решения задачи требуется сгенерировать код Pandas, который сопоставляет предоставленный входной кадр данных с соответствующим выходным кадром данных. Мы надеемся, что этот набор данных поможет оценить и сравнить другие системы. Хотя есть наборы данных, в которых задачи содержат только запросы на английском языке или только примеры ввода-вывода, наборы данных Jigsaw являются первыми, содержащими как запросы на английском языке, так и соответствующие примеры ввода-вывода. По мере того, как эти языковые модели продолжают развиваться и становиться все более мощными, мы считаем, что Jigsaw по-прежнему будет необходим для создания ограждений и обеспечения жизнеспособности этих моделей в реальных сценариях. Это всего лишь верхушка айсберга исследовательских проблем в этой области, и многие вопросы еще предстоит ответить: Вот некоторые из интересных направлений, которыми мы занимаемся. По мере того, как мы совершенствуем и совершенствуем Jigsaw, мы считаем, что он может сыграть важную роль в повышении производительности труда программистов за счет автоматизации. Мы продолжаем работать над обобщением нашего опыта работы с Python Pandas API для работы с другими API и другими языками. Прочитать статью Загрузить набор данных Другие участники: Наман Джейн, научный сотрудник Microsoft Research India Lab Сканда Вайдьянат, стажер Microsoft Research India Lab, в настоящее время получает степень магистра в Стэнфорде 900 Jigsaw 900 Обсуждение инструментов безопасности | Окружающая среда, здоровье и безопасность В то время как многие виды портативных пил очень быстро рвут и рвут материалы, ручной лобзик предназначен для более сложных или точных работ по резке. Тем не менее, вы все равно можете легко потерять часть пальца или получить другую изнурительную травму при использовании лобзика. Операторы должны пройти обучение у своего начальника по каждому типу лобзика, с которым им поручено работать. Прежде чем приступить к работе с оборудованием в первый раз, оператор должен ознакомиться с Руководством по эксплуатации, чтобы ознакомиться с требованиями к осмотру, органами управления лобзика и рабочими процедурами.
По мере использования количество трансформаций увеличивается, а Jigsaw становится все эффективнее. Оценка
Путь вперед
Эти риски можно свести к минимуму с помощью безопасных рабочих процедур и использования надлежащих средств индивидуальной защиты. Обучение
Подготовка к безопасной эксплуатации
Процедуры безопасной эксплуатации
