Как изготовить стол для циркулярки своими руками: чертежи, видеоинструкция
Циркуляционная пила – незаменимый инструмент для любого мастера, который занимается обработкой дерева. Иметь такой аппарат в домашних условиях очень удобно, особенно на даче или загородном доме, однако заводской станок будет стоить очень дорого. По этой причине многие стараются изготовить максимальное количество деталей своими руками, чтобы не переплачивать за них. Также за основу станка можно брать не только ручную пилу, но и болгарку и электродрель.
Читайте также:Пошаговое создание раскладного стола своими руками
Сделать столешницу для циркуляционной пилы собственноручно довольно просто. Чтобы ее выполнить, потребуются самые простые пиломатериалы. Прежде чем выбирать конструкцию станка, нужно просчитать нагрузку, которая будет возложена на него. Главным условием для станины является надежность и стойкость. Чем мощнее планируется производственный станок, тем крепче должна быть металлическая конструкция.
Читайте также:Как сделать прикроватный столик своими руками
Сделать столешницу собственноручно не слишком сложно. Для этого нужна фанера или доски. При этом ручную циркулярку следует устанавливать под самой столешницей, а ее режущий диск – в отверстии стола. После того как пила включается, режущий диск начинает вращаться, таким образом, происходит распил материала. Максимально допустимая ширина материала будет зависеть от размера и мощности самой пилы. Выбирая инструмент, стоит учитывать толщину станины, к которой крепится пила.
Читайте также:Как самому врезать мойку в столешницу
Если вы решили сделать циркуляционную пилу своими руками, то все ее составляющие вам придется приобрести заранее. Выбирая пилу для будущего агрегата, необходимо учесть ряд факторов:
- Мощность. Уровень мощности для бытовой циркулярки равен 800 Вт, однако если у вас возник вопрос о создании циркуляционного стола, значит, планируемый объем работ будет большой, поэтому выбирать лучше модель с мощностью от 1200 кВ.
- Глубина пропила. Этот параметр влияет на максимальную толщину материал, который будет обрабатываться. Ручные аппараты для распиловки, профессиональные или полупрофессиональные имеют глубину 4-7 см, что вполне достаточно для распила досок или фанеры. Однако стоит учитывать, что обычная глубина при монтаже пилы уменьшится на 1-2 см.
- Количество оборотов. Для распила твердых материалов применимо одно правило – чем больше количество оборотов пилы, тем шире получается срез. Для пластика огромное количество оборотов не подойдет, так как при усиленной скорости, диск начинает нагреваться, поэтому материал попросту расплавится. По этой причине стоит отдавать предпочтение моделям с количеством 3000-4000 вращений или тем, где имеется регулятор частоты вращения.
- Удобная панель управления. Когда пила монтируется под столешницей, то кнопка ее включения и выключения должна располагаться на безопасном расстоянии.
Какие материалы потребуются
Чтобы собрать стол для циркулярки своими руками, вам потребуется следующий инструмент:
- ручная пила;
- фанера, толщина листа которой не меньше 2 см;
- доска 5×10 см;
- брус 5×5 см;
- дрель, шуруповерт, ручной лобзик;
- клей для работы с деревом, гвозди, шурупы;
- линейка, карандаш.
Размер столешницы зависит от того, какой длины обрабатываемый материал. Срезы будут ровнее и аккуратнее, когда весь материал расположен на плоскости стола. Однако не стоит делать столешницу слишком больших размеров, чтобы зря не загромождать рабочее место. Высота стола должна делаться индивидуально для каждого мастера.
Пошаговая инструкция изготовления стола
Для того чтобы сделать заготовку для столешницы, следует взять фанеру, толщиной примерно 2 см. При помощи карандаша и линейки нужно сделать разметку, электрическим лобзиком вырезать по разметке фанерный лист. Заготовку лучше зашкурить. На нижней части столешницы делают разметку для пилы. Чтобы это сделать, нужно перевернуть столешницу и установить пилу без режущего диска в планируемое место, далее выполнить разметку подошвы. При помощи ручного фрезера в столешнице надо сделать углубление в 1-2 см по ранее нанесенной разметке.
После этого пилу следует примерить, при необходимости откорректировать, разметить места, где будут располагаться крепления и прорези для диска.
Также на нижней части столешницы при помощи карандаша и линейки делается разметка под будущие ножки циркуляционного стола. Для этого следует прикрепить ребра жесткости. Сделать их можно из доски, а располагать их нужно по всему периметру стола, отступая от края 7-10 см. Доску необходимо приложить к столешнице, обвести ее карандашом, после этого при помощи линейки определяют ее центр, а по нему отмечают будущее расположение саморезов. Согласно разметке, просверливаются сквозные отверстия.
Доски для ребер жесткости также размечаются и распиливаются. Крепятся к поверхности стола при помощи строительного клея.
Ножками для будущего стола выступят брусы. Высота их должна регулироваться индивидуально. Крепиться они должны с внешней стороны ребер при помощи болтов или саморезов. После этого под столешницу можно устанавливать ручную пилу. Если вы осведомлены в электронике, то подключить ее удастся самостоятельно.
Данная конструкция является довольно простой, поэтому каждый желающий сможет с ней справиться.
Стол из досок своими руками, инструменты, чертеж, советы, мастер-класс
СамодельныеНа чтение 9 мин. Просмотров 23.5k.
Мебель из натурального дерева практична, долговечна и функциональна, поэтому никогда не выйдет из моды. Еще одно достоинство — возможность самостоятельного изготовления. Чтобы сделать стол из досок своими руками, необходимо ознакомиться с разновидностями материала, нюансами составления чертежа. Подробные мастер-классы помогут избежать распространенных ошибок и выполнить работу правильно.
Выбор материалов
Дерево – самый популярный материал, который используют для производства столов. Причина широкого распространения заключается в уникальных свойствах:
- простота обработки;
- стойкость к негативным внешним факторам;
- экологическая безопасность;
- многообразие методов обработки и декора;
- неповторимый природный рисунок.
Внешний вид готовой мебели зависит от разновидности используемого материала и типа его обработки. Для производства столика для дачи своими руками подходят самые разные породы дерева:
- Бук. Твердый материал, податливый и простой в обработке. Из недостатков стоит отметить склонность к гниению, деформации при усыхании.
- Сосна. Мягкая порода древесины, податливая и легкая, без труда пропитывается антисептическими средствами.
- Ель. Более сложная в обработке по сравнению с сосной. Из-за большого количества сучков текстура стола будет не слишком ровной.
- Береза. Надежная древесина, устойчива к образованию сколов, трещин. Если стол используется в условиях повышенной влажности, дерево склонно к гниению. Избежать негативных последствий можно при помощи пропитки специальными антисептиками.
- Ольха. Однородный эластичный материал характеризуется прочностью, легким весом. Благодаря высокой смолистости дерево устойчиво к влаге, практически не гниет.
- Дуб. Одна из самых прочных пород, отличается привлекательной благородной текстурой, поэтому часто используется в мебельном производстве.
Для создания столов из досок своими руками потребуется обрезной материал. Мебель из «горбылей» выглядит грубовато, гармонично впишется в интерьер частного дома, оформленного в охотничьем стиле. Для изготовления столешницы может использоваться срез ствола подходящего диаметра.
БерезаТвердость дерева – не всегда залог долговечности. При изготовлении дачной либо уличной мебели значение имеют эластичность, упругость, стойкость к деформациям.
Идеально соответствуют этим требованиям лиственница, осина, липа, ель.Как изготовить подъемный стол своими руками : Labuda.blog
В данном обзоре автор показывает процесс изготовления подъемного стола ножничного типа. Отличный вариант для домашней мастерской.
На первом этапе изготовления подъемного стола необходимо будет нарезать заготовки нужного размера.
Сначала автор приступает к изготовлению нижней части стола (размеры — 1500*750 мм). Для этого потребуются заготовки из профильной трубы 60х40 мм толщиной 2 мм.
К длинным сторонам нижней части стола надо приварить уголок 30*4 мм.
Причем варить сплошной шов не обязательно — можно сделать прихватки в нескольких местах по всей длине (на одинаковом расстоянии друг от друга).
Основные этапы работ
На следующем этапе автор отрезает заготовки из профтрубы 50*25 мм с толщиной стенки 2 мм. В них нужно просверлить отверстия под болт диаметром 12 мм.
Также крепежные отверстия необходимо будет просверлить в нижней части стола.
По краям заготовок из профильной трубы 50*25 мм мастер приваривает ролики для откатных ворот.
Далее автор приступает к изготовлению верхней части стола (размеры — 1420*670 мм). Для этого используются отрезки строительного уголка.
К верхней рамке автор приваривает куски профильной трубы с отверстиями под болт.
Также автор приваривает к верхней части стола усилитель (из профильной трубы 25*40 мм с толщиной стенки 2 мм).
После этого автор отрезает стальной прут диаметром 14 мм и вставляет его в трубу диаметром 15 мм. Концы привариваем к роликам для откатных ворот и усиливаем отрезками трубы.
К верхней части стола также необходимо приварить уголок с отверстием под шпильку и отрезки профтрубы 20*40 мм для усиления.
На последнем этапе автор приступает к сборке. Подробный процесс изготовления подъемного стола смотрите на видео.
Источник: sdelairukami.ru
Написание паркетных файлов на Python с помощью Pandas, PySpark и Koalas
В этом сообщении блога показано, как преобразовать файл CSV в Parquet с помощью Pandas, Spark, PyArrow и Dask.
В нем обсуждаются плюсы и минусы каждого подхода и объясняется, как оба подхода могут успешно сосуществовать в одной экосистеме.
Parquet — это столбчатый формат файла, тогда как CSV-файл основан на строках. Столбчатые форматы файлов более эффективны для большинства аналитических запросов. Вы можете ускорить выполнение многих запросов Panda DataFrame, конвертируя файлы CSV и работая с файлами Parquet.
Весь код, используемый в этом блоге, находится в этом репозитории GitHub.
Панды приближаются
Предположим, у вас есть следующий файл data / us_presidents.csv :
ФИО, год рождения тедди рузвельт, 1901 г.
Эйб Линкольн, 1809 Вы можете легко прочитать этот файл в Pandas DataFrame и записать его как файл Parquet, как описано в этом ответе Stackoverflow.
импортировать панд как pd
def write_parquet_file ():
df = pd.read_csv ('данные / us_presidents.csv ')
df.to_parquet ('tmp / us_presidents.parquet')
write_parquet_file () Этот код записывает данные в файл tmp / us_presidents.parquet .
Давайте прочитаем данные Parquet в фрейм данных Pandas и просмотрим результаты.
df = pd.read_parquet ('tmp / us_presidents.parquet')
печать (df)
полное_имя_год рождения
0 тедди рузвельт 1901
1 Эйб Линкольн 1809 Pandas предоставляет красивый интерфейс Parquet.
Pandas использует библиотеку PyArrow для записи файлов Parquet, но вы также можете писать файлы Parquet непосредственно из PyArrow.
PyArrow
PyArrow позволяет вам читать файл CSV в таблицу и записывать файл Parquet, как описано в этом сообщении в блоге. Код прост для понимания:
импортировать pyarrow.csv как pv
импортировать pyarrow.parquet как pq
таблица = pv.read_csv ('./ data / people / people1.csv')
pq.write_table (таблица, './tmp/pyarrow_out/people1.parquet') PyArrow заслуживает изучения, поскольку он обеспечивает доступ к схеме файла и другим метаданным, хранящимся в нижнем колонтитуле Parquet. Изучение PyArrow научит вас больше о Parquet.
Даск
Dask — это среда параллельных вычислений, которая упрощает преобразование большого количества файлов CSV в файлы Parquet с помощью одной операции, как описано в этом посте.
Вот фрагмент кода, но вам нужно прочитать сообщение в блоге, чтобы полностью понять его:
импортировать dask.dataframe как dd
df = dd.read_csv ('./ data / people / *. csv')
df.to_parquet ('./ tmp / people_parquet2', write_index = False) Dask похож на Spark и проще в использовании для людей с опытом работы на Python.Spark по-прежнему стоит изучить, особенно потому, что он очень эффективен для больших наборов данных.
PySpark
Давайте прочитаем данные CSV в PySpark DataFrame и запишем их в формате Parquet.
Мы начнем с создания SparkSession , который предоставит нам доступ к программе чтения Spark CSV.
из pyspark.
sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.master ("местный") \
.appName ("parquet_example") \
.getOrCreate ()
df = искра.read.csv ('данные / us_presidents.csv', заголовок = True)
df.repartition (1) .write.mode ('перезапись'). parquet ('tmp / pyspark_us_presidents') Нам нужно указать header = True при чтении CSV, чтобы указать, что первая строка данных является заголовками столбцов.
Spark обычно записывает данные в каталог с большим количеством файлов. В этом примере каталог содержит только один файл, потому что мы использовали repartition (1) . Spark может записывать несколько файлов параллельно для больших наборов данных, и это одна из причин, по которой Spark является таким мощным механизмом обработки больших данных.
Давайте посмотрим на содержимое каталога tmp / pyspark_us_presidents :
pyspark_us_presidents / _УСПЕХ part-00000-81610cf2-dc76-481e-b302-47b59e06d9b6-c000.
snappy.parquet Файл part-00000-81 ... snappy.parquet содержит данные. Spark по умолчанию использует алгоритм сжатия Snappy для файлов Parquet.
Считываем данные tmp / pyspark_us_presidents Parquet в DataFrame и распечатываем их.
df = spark.read.parquet ('tmp / pyspark_us_presidents')
df.show ()
+ --------------- + ---------- +
| полное_имя | год рождения |
+ --------------- + ---------- +
| тедди рузвельт | 1901 |
| Эйб Линкольн | 1809 |
+ --------------- + ---------- + Настроить проект PySpark на локальном компьютере на удивление легко, подробности см. В этом сообщении в блоге.
Коалы
koalas позволяет использовать Pandas API с механизмом выполнения Apache Spark под капотом.
Давайте прочитаем CSV и запишем его в папку Parquet (обратите внимание, как код выглядит как Pandas):
import databricks.
koalas as ks
df = ks.read_csv ('данные / us_presidents.csv')
df.to_parquet ('tmp / koala_us_presidents') Прочтите вывод Parquet и отобразите содержимое:
df = ks.read_parquet ('tmp / koala_us_presidents')
печать (df)
полное_имя_год рождения
0 тедди рузвельт 1901
1 Эйб Линкольн 1809 Koalas выводит данные в каталог, аналогично Spark.Вот что содержит каталог tmp / koala_us_presidents :
koala_us_presidents / _УСПЕХ part-00000-1943a0a6-951f-4274-a914-141014e8e3df-c000.snappy.parquet
Панды и Спарк могут счастливо сосуществовать
Pandas отлично подходит для чтения относительно небольших наборов данных и записи одного файла Parquet.
Spark отлично подходит для чтения и записи огромных наборов данных и параллельной обработки тонны файлов.
Предположим, ваше озеро данных в настоящее время содержит 10 терабайт данных, и вы хотите обновлять его каждые 15 минут.Каждые 15 минут вы получаете 100 МБ данных. Возможно, вы настроите легкую работу Pandas, чтобы постепенно обновлять озеро каждые 15 минут. С помощью Spark вы можете выполнять большие экстракции и анализ данных по всему озеру.
Следующие шаги
Проект Delta Lake делает озера данных Parquet более мощными за счет добавления журнала транзакций. Это упрощает выполнение таких операций, как уплотнение с обратной совместимостью и т. Д.
Я собираюсь попытаться создать проект с открытым исходным кодом, который упростит взаимодействие с Delta Lakes от Pandas.Философия проектирования озера Delta должна значительно упростить пользователям Pandas управление наборами данных Parquet. Следите за обновлениями!
ORC Vs Parquet Vs Avro Как выбрать правильный формат файла для Hive?
ORC против паркета против Avro: что лучше? Люди, работающие в Hive, задавали бы этот вопрос чаще.
По этому поводу было много интересных дискуссий.
Вложив свои два цента, я тоже отвечу на это. В Ellicium мы неоднократно сталкивались с этим вопросом.Мы ответили на него довольно успешно, неоднократно делая это для наших клиентов.
Почему бы тебе сначала не попробовать?
Вы можете использовать образец набора данных и ознакомиться со структурой сравнения, прежде чем опробовать фактические данные.
Можно начать с общедоступного набора данных, который вы можете загрузить и использовать — https://openflights.org/data.html.
Вы можете загрузить данные «airlines.dat» и «airport.dat» по приведенным ниже ссылкам — https: //raw.githubusercontent.com / jpatokal / openflights / master / data / airlines.dat.
https://raw.githubusercontent.com/jpatokal/openflights/master/data/airports.dat
Метрики производительности, которые должны быть захвачены во время этого процесса (для простоты на данный момент), включают время, затрачиваемое на загрузку данных в таблицы кустов, достигнутый коэффициент сжатия и время, затраченное на выполнение запроса.
Настоятельно рекомендуется выполнять операции сравнения ORC, Parquet или Avro с большими / фактическими объемами данных, чтобы прийти к соответствующему выводу на основе ваших требований.Данные об авиакомпаниях используются здесь только для примера.
Чтобы начать это интересное и увлекательное путешествие, выполните следующие действия —
Загрузка данных в Hive —
Первым шагом будет получение данных в Hive.
Нам нужны 3 копии таблицы «авиакомпании» и «аэропорты», созданные в Hive, которые будут хранить данные в формате ORC / Parquet / Avro. Назовем их «airlines_orc», «airlines_parquet» и «airlines_avro» и аналогично для таблицы «аэропорты».Для этого есть разные варианты.
Один из вариантов — загрузить данные csv для авиакомпаний и стран непосредственно в обе таблицы Hive.
Другой вариант — создать внешнюю таблицу в Hive, указывающую на исходные файлы в HDFS, а затем переместить эти данные из внешней таблицы в таблицу куста с помощью команды «вставить таблицу перезаписи».
Показатель производительности. Одним из показателей производительности, который следует здесь зафиксировать, будет фактическое время загрузки данных в «airlines_orc», «airlines_parquet» и «airlines_avro».
Проверьте общий размер базового файла, чтобы определить достигнутый коэффициент сжатия, который должен иметь большое значение в случае огромных наборов данных.
Также ознакомьтесь со свойствами таблицы, чтобы получить больше информации о созданных базовых файлах.
Далее мы переходим к самой важной задаче — регистрации показателей производительности для выполнения запроса.
- После того, как данные были загружены в куст, нам нужно выполнить несколько различных типов запросов, чтобы зафиксировать время выполнения.
Мы можем использовать следующий тип запросов для выполнения —
- Простой запрос выбора с упорядочением по.
- Простые запросы count (*), например, выберите количество (AirlinesID) из авиакомпаний.
- Нахождение отличных подсчетов, например, для выберите количество (отдельный номер авиакомпании) от авиакомпаний.
- Использование объединений, например, Таблица для авиакомпаний и аэропортов
- Для использования в запросах агрегатных функций, таких как max, min и т. Д.
- Для использования group by с различными комбинациями наличия и order by.
- Использование подзапросов.
- Выполнение запросов с различными комбинациями объединений и подзапросов, объединения и группировки, подзапроса и группировки, операторов case и т. Д.
- Запросы, в которых используется сложная логика для ответов на некоторые бизнес-вопросы.
- Наиболее важным и полезным было бы выполнение часто используемых запросов на основе требований проекта или клиента.
Показатель производительности — фиксируйте время выполнения этих запросов, а также различные другие факторы для e.грамм. количество используемых мапперов и редукторов.
После выполнения вышеуказанного шага вы получите ясное представление. Где в зависимости от вашего типа данных и запросов, какой формат подходит для ваших требований. Нам нужно контролировать среду куста для выполнения запроса. Мы можем добиться этого, пытаясь установить различные параметры Hadoop. Такие параметры, как размер разделения, который влияет на количество преобразователей, количество редукторов и т. Д. А затем выполнение всех вышеуказанных запросов и повторный сбор показателей производительности, таких как время выполнения запроса, количество используемых преобразователей и редукторов и т. Д.
Сравнение и заключение —
Итак, резюмируем,
мы собрали показатели производительности для загрузки данных в таблицы Hive ORC / Parquet, а также измерили достигнутый коэффициент сжатия.
Мы зафиксировали время выполнения запросов для различных типов запросов, от простых до сложных, включая соединения, агрегирование, бизнес-требования и т. Д.
Чтобы подтвердить результат, мы пошли дальше и настроили контролируемую среду.Путем настройки определенных параметров Hadoop, влияющих на запросы Hive.
Основываясь на всех полученных нами результатах, теперь должно быть довольно просто сделать вывод, что является лучшим форматом для хранения и запроса данных в Hive в соответствии с вашими требованиями.
Мы провели такого рода упражнения по сравнению, включающие более сложные шаги для многих наших клиентов. Если вы спросите меня, какой формат файла лучше всего, ответ будет зависеть от требований заказчика.
Интересно, что мы обнаружили, что выбор этого формата файла зависит от различных параметров.Такие параметры, как объем данных, которыми должен управлять клиент, тип часто выполняемых запросов, доступная инфраструктура, различные виды выполняемых оптимизаций и т. Д. В некоторых ситуациях ORC давал лучшие результаты на основе указанных выше параметров. В то время как некоторые Parquet выиграли пари, а другие выбрали Avro.
Надеюсь, это станет отправной точкой для тех, кто хочет выбрать формат файла для хранения огромных объемов данных, а также более быстрый поиск запросов, исходя из требований своего проекта.
В моем следующем блоге я поделюсь нашими выводами в одном из наших проектов в Ellicium, в котором мы сравнили файлы форматов ORC, Parquet и Avro для хранения данных и выполнения запросов в Hive.
Следите за этой очень интересной информацией!
Прочтите мои предыдущие статьи о файловой структуре ORC:
Подробно все, что вам нужно знать о файловой структуре ORC: http://bit.ly/2shvver
О себе:
Я старший менеджер и архитектор в Ellicium solutions pvt ltd, занимаюсь проектами в области больших данных, Интернета вещей и аналитики.Вы можете связаться со мной здесь: http://bit.ly/2tAQV7O
L’Univers d’Inès: Сделай сам — Сделай сам
ПРОЕКТЫ СВЕТИЛЬНИКОВ СДЕЛАНО | Настройте свои осветительные приборыЕсли вам кажется, что ваш светильник немного скучен или если вы хотите, чтобы у вас было что-то более уникальное и оригинальное, вот несколько проектов DIY, чтобы настроить или сделать свои собственные светильники.
Вам не нужно быть экспертом в области декоративно-прикладного искусства, потому что это может сделать каждый!
Эти самодельные светильники не только чрезвычайно просты, но и очень экономичны, что важно для многих из нас в этой деликатной экономике.
Некоторые из этих проектов начинались как эксперимент с использованием материалов, сложных для обработки и вторичной переработки, но все они являются отличными примерами того, как превратить обычные предметы в объект дизайна.
Вот некоторые из моих любимых проектов ламп своими руками.
# 1 КИТАЙСКИЙ ФОНАРЬ С РУФАЛИ:
Вы можете использовать чашки для кексов или маффинов или фильтр для кофе (в зависимости от того, какой эффект вам больше нравится, я считаю, что кофейный фильтр имеет более гладкий и мягкий вид, чем чашки для кексов) в любом случае, вот пара инструкций:
- Все, что вам нужно, это приклеить чашки для маффинов к фонарю. Я думаю, что этот толстый и пушистый эффект взъерошенности очень хорош, поэтому не стоит дешево покупать чашки для маффинов (количество будет зависеть от размера фонаря — вы потребуется около 400 кексов фонаря диаметром 36 дюймов)
- Приклейте чашки для кексов по частям в кластеры бедер, они должны состариться, когда они начнут расширяться по мере высыхания, поэтому не стоит покупать клей дешево (иначе они начнут отваливаться по мере высыхания)
- Дайте им высохнуть должным образом.
- Горячий клей высыхает быстрее, но он не высохнет полностью прозрачным, и вы увидите пятна клея, когда фонарь будет освещен изнутри, поэтому постарайтесь быть точными, используя технику горячего клея.
- Для большего размера вы можете сделать цветы, скатывая обрезки и приклеивая их в центре.
# 2 DIY ПОДВЕСНАЯ ЛАМПА АРТИШОКА
Я нашел его действительно потрясающим, таким простым в изготовлении, дорогим на вид, хотя на самом деле он стоил почти ничего.
Щелкните здесь для получения подробного руководства
# 3 DIY ПОДВЕСНАЯ ЛАМПА ИЗ ТЕКСТУРНОГО ВОЙЛА
Вот еще один проект DIY Light от DesignSponge, который также очень легко сделать вместо китайской бумажной лампы. Он основан на недорогой подвесной лампе IKEA’s Melodi lamp, и вам просто нужно приклеить круглые кусочки фетра.
Как видите, конечный результат просто потрясающий!
# 4 DIY ЛЮСТРА ИЗ БИРЮЗА
Я должен поделиться с вами этим другим проектом DIY Lamp, этой великолепной люстрой из бисера от Gus And Lula.Это немного более амбициозно, но материалы также легко найти; Конструкция люстры может быть сделана из железной подвесной корзины для цветов, а бусины можно купить в рулонах, они обычно доступны во множестве цветов.
Конечный результат действительно потрясающий и очень похож на вдохновение.
Нажмите здесь, чтобы получить подробное руководство
Люстра Inspiration — Люстра Turquoise Empire от Majorie Kousas Design
# 5 ЛОЖНАЯ ЛАМПА своими руками
Я стал собирать проекты по изготовлению светильников своими руками, я нашел эту прекрасную лампу Spoon от Futur Now Magazine, которая показалась мне очень крутой и, опять же, простой и недорогой в изготовлении.Эта лампа-ложка, сделанная из пластиковых ложек и бутылки, стала победителем в номинации «Экология и дизайн» мафазина «FutureNow» в 2010 году.
# 5 ЛАМПА DIY DOILY
Я влюбилась в эту красивую салфеточную лампу от Dos Family, она выглядит такой нежной, и мне просто нравится теневой эффект всех различных техник вязания салфеток крючком.Для этого нам просто понадобится большой баллон, коллекция старых салфеток или кружевных скатертей, клей для обоев или столярный клей и шнур от лампочки для подвесных светильников.
# 6 ПОДВЕСКА DYI ARTICHOKE LIGHT
Вот еще один экологичный проект, который я нашел очень интересным, сделанный Эллисон Патрик, дизайнером освещения, которая недавно закончила архитектурную школу
, начала Zipper 8 Lighting после экспериментов с использованием переработанных материалов.
Все лампы доступны на Etsy. Вот мои любимые закрашенные, использующие выброшенные книжные страницы, я считаю это довольно поэтичным.Вы можете купить их здесь или попробовать создать что-то подобное …
Сейчас она делает подвесные и настольные лампы с уникальными абажурами, в которых используются выброшенные предметы, такие как банки из-под газировки и пластиковые пакеты, — освещение, которое мы могли бы назвать зеленым.