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如何对不同材质的工件进行车削

此类钢材的一般加工建议是我们的不锈钢等级和几何形状。 马氏体钢可在硬化条件下加工,对刀片的塑性变形阻力有额外要求。考虑使用 CBN 等级,HRC = 55 及更高。...HRSA 可分为四类材料: 镍基(例如 Inconel) 铁基 钴基 钛合金(钛可以是纯钛,也可以是具有 α 和 β 结构的钛) 高温合金和钛合金的可加工性都很差,尤其是在老化条件下,对切削刀具的要求特别高...使用锋利的刀刃非常重要,以防止形成具有不同硬度和残余应力的所谓白层。 HRSA 材料:车削 HRSA 材料时通常使用 PVD 和陶瓷材质。建议使用针对 HRSA 优化的槽型。...使用陶瓷时,建议进行预倒角,以最大限度地降低刀片进入和退出切削时产生毛刺的风险,并获得最佳性能 5、车削有色金属材料 该组包含非铁质软金属,例如铝、铜、青铜、黄铜、金属基复合材料 (MMC) 和镁。...立方氮化硼 (CBN) 等级是用于表面淬硬钢和感应淬硬钢硬部件车削的终极切削刀具材料。对于硬度低于约 55 HRC 的钢,请使用陶瓷或硬质合金刀片。 使用优化的 CBN 材质等级进行硬零件车削。

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    Power Query对不同标题数据进行合并的技巧

    (一) 思路 需要进行表格的合并,通常来说需要把标题给统一,这样直接通过Table.Combine函数即可进行表格数据的合并。 (二) 操作步骤: 1....备注:请把需要作为标题的表作为合并时的第一个表 3. 合并前添加索引 这里可以利用索引来进行区分,在合并前对于原表进行添加索引以区分标题列。 ? 4....筛选并删除不必要的数据 只需要把第一行进行标题的抬升后再把索引为0的给筛选掉,这样就能得到合并后真正的数据了。 ?...所以只需要数据列位置一一对应,就能够使用索引的方式来快速进行合并操作,这里没有涉及到任何需要手动书写的M函数,仅仅是在菜单里进行操作。...如果觉得有帮助,那麻烦您进行转发,让更多的人能够提高自身的工作效率。

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    NumPy中的广播:对不同形状的数组进行操作

    广播描述了在算术运算期间如何处理具有不同形状的数组。我们将通过示例来理解和练习广播的细节。 我们首先需要提到数组的一些结构特性。...广播在这种情况下提供了一些灵活性,因此可以对不同形状的数组进行算术运算。 但是有一些规则必须满足。我们不能只是广播任何数组。在下面的例子中,我们将探索这些规则以及广播是如何发生的。...但是,它们中的一个在第一维度上的大小为3,而另一个在大小上为1。因此,第二个数组将在广播中广播。 ? 两个数组在两个维度上的大小可能不同。...由于在两个维度上都进行广播,因此所得数组的形状为(4,4)。 ? 当对两个以上的数组进行算术运算时,也会发生广播。同样的规则也适用于此。每个尺寸的大小必须相等或为1。...如果特定维度的大小与其他数组不同,则必须为1。 如果我们将这三个数组加在一起,则结果数组的形状将为(2,3,4),因为广播的尺寸为1的尺寸与该尺寸中的最大尺寸匹配。

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    用不同的坐标系统对图形元素进行定位

    当我们在绘制图形元素时,需要通过x轴和y轴的坐标来指定具体的位置,这里的x轴和y轴就是我们最常用的坐标系统。...其实在matplotlib中,还有很多其他的坐标系统, 常用的坐标系统主要包括以下3类 1. data,其实就是最常用的x轴和y轴了,通过指定xlim和ylim范围内的数值来指定元素的位置, 2. axes...,将axes的左下角视为(0, 0), 右上角视为(1,1),从而对元素进行定位 3. figure, 将figure的左下角视为(0, 0), 右上角视为(1,1),从而对元素进行定位 通过transform...参数,可以显式指定坐标系统,通过几个例子来看下各自的用法,第一个例子是运用axes坐标系统,快速在axes的中心绘制一个元素,代码如下 >>> x = np.linspace(0, 3 * np.pi,...针对不同场景,选取最适合的坐标系统,可以极大提高画图的效率。

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    绘制GGPLOT2双色XY区间面积图组合交叉折线图数据可视化

    首先,加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框(我使用的是稍微修改过的数据集,因此最终结果会与原始图有所不同)。...在 ggplot2 中可以填充两条线之间的区域,但是由于我们需要线段具有不同的颜色,因此需要一些额外的工作。...geom_line + geom_line + geom_point 当我计划为上面使用 geom\_ribbon 生成的图着色时,交叉点也需要以 geom\_ribbon 的形式呈现...> cross\[which\] <- NA >segment <- findIntval 为了使 ggplot2 能够在每个线条交叉处改变填充颜色,它需要知道每个彩色区域的起点和终点。...因此需要复制中间的交叉点,因为它们将是两个相邻区域的一部分,填充了不同的颜色。

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    使用webbench对不同的web服务器进行压力测试

    1、webbench在linux下的安装步骤,如果安装过程失败,请检查当前用户的执行权限,如果报找不到某个目录的错,请自行创建指定的目录: #wget http://home.tiscali.cz/~cz210552...http并发连接数,-t 表示测试多少秒,默认是30秒: # webbench -c 200 -t 60 http://www.qq.com/index.html 3、结果,pages/min表示每分钟输出的页面数...,bytes/sec表示每秒传输的字节数,Requests:成功处理的请求数,failed:失败的请求的数。...Requests: 534 susceed, 0 failed. 4、查看linux服务器的负载,load average:后的3个值分别表示 1分钟 5分钟 15分钟内系统的负载情况,一般不要超过系统...服务器测试的处理请求数多,且系统的负载低,那么就证明这台应用服务器所处的架构环境能承载更高的并发访问量。

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    【笔记】《计算机图形学》(8)——图形管线

    然后得到表达式后,我们的目的是利用这个式子找到屏幕上对应的像素,标记为需要着色的像素点。这里我们需要按照不同的线段的斜率分情况处理,计算线段的斜率如下: ?...但是和绘制线段不一样的是,对三角形进行光栅化是为了将其转为片元,那么就需要得到三角形上的纹理坐标,从而表示出各个像素的着色 对三角形内部的点进行着色最常见的方法是使用前面2.7讲到的三角形重心坐标系,按照三角形内的点对应的重心坐标值从三个顶点处取颜色加权融合起来...下图是用z缓冲算法对两个深度对称的三角形进行渲染的效果,可以看到无论输入管线的顺序如何都被正确地渲染了出来 ? z缓冲法的一个需要注意的点就是精度问题。...逐顶点着色。逐顶点着色的效果类似于光线追踪的方法,发生在顶点处理阶段,对每个顶点按照法线,视角,光照,表面进行着色,然后用颜色插值的方式将颜色插值在周边的区域里。...MSAA同样在光栅化阶段采样了更大的图像,但是在片元处理阶段,MSAA利用片元着色器对片元深度的计算,对深度值不同的区域进行了超采样着色,深度相同的片元内部保留传统插值的颜色,因而大大减少了片元着色时的消耗

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    使用高斯混合模型对不同的股票市场状况进行聚类

    其中一种最简单的方法是咨询朋友或其他投资者,但他们很快就会用相互矛盾的观点淹没你。 本篇文章将试图用严谨的数学工具而不是生硬的意见解决这个赚钱的黄金问题——我应该什么时候买入或卖出?...我们可以根据一些特征将交易日的状态进行聚类,这样会比每个对每个概念单独命名要好的多。...从上面的分析来看,两个状态也可能就可以了 可能出现的一个问题是趋同性。有可能是基于初始条件和EM算法中某个阈值的标准的定义上,也有可能是形成不同的分布。这个还需要进一步的调查。...使用符合 GMM 的宏观经济数据对美国经济进行分类 为了直观演示 GMM,我将使用二维数据(两个变量)。每个对应的簇都是三个维度的多正态分布。...给定二维数据,GMM 能够产生三种不同的状态。 最后,如果要创建一个有意义的模型,应该考虑更多的变量。实际上一系列不同的指标构成了美国经济及其表现。

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    从不同场景地图的视角对单目相机进行重定位的方案综述

    该综述通过对使用单目摄像头的MRL方法进行全面回顾,填补了现有综述中缺少地图方面的系统评估。...主要内容包括:对MRL问题的定义和挑战的深入讨论,与现有综述的比较,MRL方法根据地图表示形式的分类,公共数据集的回顾和典型MRL方法的性能评估,以及对不同类型MRL方法的优缺点进行分析。...交叉描述符匹配: 克服了传统VL-MRL方法对相同局部特征的假设,通过将不同类型的描述符转化为其他描述子或联合嵌入,间接匹配不同描述子。...线特征: 引入线对线的局部特征,提供了在人造环境中的额外约束,通过新颖的线段描述符增强了在点特征偏向或稀疏场景中的定位性能。...外观的敏感性(例如,光照)也对使用单目摄像头进行地图构建产生挑战,并影响了视觉地标地图的重建。

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    图形管线

    三角形 光栅化三角形需要区分出在三角形内的像素点和对三角形内像素点的颜色进行插值。这两个都可以通过重心坐标来完成。...针对这种情况也有一些比较直接的算法,比如画家算法,先对图形按照远近排个序,然后从远到近进行绘制,不过这种方法实际上很少用。 实际上用的最多的是z buffer算法。...在片段混合阶段存储每个像素点的最近图元的颜色信息。这样就不依赖图元的绘制顺序了。 那这儿就涉及到深度值的表示问题,一般是用整数表示,那么就有一个精度问题,可以简单看下。...这时候就需要看下投影前的坐标变换替换到投影后的变化,对Zw进行求导,结果如下: image.png 再反一下就是投影后的z变化体现到变换前的变化: image.png 看下最大的深度值: image.png...为了让效果更逼真一些就需要做反走样处理,其实就是对每个像素点做一个卷积,类似于低通滤波,其实就是在对边缘像素点计算颜色的时候,不是直接非黑即白,而是按照周围的像素点取平均。

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    跟着Nature Genetics学作图:使用ggarrange函数对ggplot2的多个图进行组合

    /zenodo.org/record/6332981#.YroV0nZBzic https://github.com/Jingning-Zhang/PlasmaProtein/tree/v1.2 今天的推文重复一下论文中的...Figure1,涉及到5个图,分别是折线图,韦恩图,散点图,频率分布直方图,最后一个知识点是如何将这5个图组合到一起 image.png 首先是定义作图主题的内容 library(ggplot2)...,如果按照他的主题来做出图没有横纵坐标轴 第一个折线图的代码 library(readxl) df.peer <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet...axis.line = element_line()) p1+ scale_y_continuous(labels = scales::label_comma()) 这里有一个小知识点,坐标轴文本千分位用逗号分隔...,论文中没有提供这个代码,可以参考链接 https://scales.r-lib.org/reference/label_number.html image.png 第二个韦恩图的代码 他这里的韦恩图是借助

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    「R」ggplot2数据可视化

    R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。...Scatter plot 2.png 我们依据对最初图形的解释,可以很清晰的观察到不同的函数执行了什么样的功能。 ggplot2包提供了分组和小面化的方法。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量,几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前,有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...选项 详述 color 对点、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色,如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度,从0(完全透明)到1(不透明) linetype 图案的线条(1=实线,...~colvar) 每个colvar水平的独立图,配置成单行 3个例子 data(singer, package = 'lattice') library(ggplot2) ggplot(data=singer

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