XY duzleminde hareket eden mekanizma ve yataklanmasi

1742499239327.png
 

Cihazimi ID-F konnektorlu bir sey almaya karar verdim. Bu sayede ayni olcumu es zamanli olarak hem kendi cetvelime hem de Mitutoyo'ya yaptirip gelen verileri bilgisayarda karsilastirip hata grafigini cikartabilecegim.
 
Son düzenleme:
Bu aletlerde ust segment bir uretici daha buldum.



 
Son düzenleme:
Su siralar karsima pozisyon olcumunde

[math]Ax^2+Bx+C[/math]
bagintisini hesaplayan olcu aletleri cikmaya basladi.

Nedir bu?
 
Dial indicator katalogunda Ax^2+Bx+C gibi bir seyden bahsediliyor

ChatGPT said:​

Bu, büyük ihtimalle bir hata düzeltme eğrisini veya sapma kompanzasyonunu tanımlayan ikinci dereceden bir polinom (parabolik) denklem. Dial indicator (komparatör) kataloglarında genellikle doğrusal olmayan ölçüm hatalarını telafi etmek için böyle denklemler verilir.

Ne Anlama Geliyor?

Ax² + Bx + C gibi bir denklem, ölçüm cihazının belirli bir pozisyondaki hatasını modellemek için kullanılıyor olabilir:

  • x → Genellikle gösterge (indikator) milinin yer değiştirme miktarı (mm, inch vs.).
  • Ax² → Pozisyona bağlı ikinci dereceden sapma (örneğin, mil esnemesi veya temas yüzeyindeki eğrilik).
  • Bx → Doğrusal hata bileşeni (ölçüm sapması).
  • C → Sabit hata bileşeni (örneğin, kalibrasyon ofseti).

Nerede Kullanılır?

  • Ölçüm doğruluğunu artırmak için: Eğer belirli bir pozisyonda ölçüm hatası biliniyorsa, bu hata matematiksel olarak düzeltilir.
  • Hassas makine elemanlarında: Hassas ölçüm cihazlarında, eğrilik veya sistematik sapmaları kompanse etmek için bu tür denklemler kullanılır.
  • CNC, CMM gibi sistemlerde: Kompanzasyon tabloları oluştururken kullanılabilir.

Ne Yapmalısın?

Eğer katalogda bu denklem bir ölçüm kompanzasyonu için veriliyorsa, ölçüm sonuçlarını düzeltmek için kullanabilirsin. Örneğin, dial indicator'ın belirli bir pozisyondaki hatasını biliyorsan, x yerine ilgili değeri koyup hata miktarını hesaplayabilirsin.
 
A, B ve C nasil tespit ediliyor

ChatGPT said:​

A, B ve C Nasıl Tespit Ediliyor?

Ax² + Bx + C gibi bir hata düzeltme denkleminde A, B ve C katsayılarını belirlemek için ölçüm verileri toplanır ve en iyi uyan parabolik regresyon yöntemi uygulanır. Bu süreç genellikle şu adımları içerir:

1️⃣ Veri Toplama

Öncelikle, dial indicator (veya başka bir ölçüm cihazı) belirli aralıklarda ölçümler yapar ve gerçek değerler ile cihazın gösterdiği değerler arasındaki farklar kaydedilir.
  • x: Dial indicator'ın belirli bir noktadaki konumu (örneğin mm veya inç).
  • Hata (y): Ölçülen değer ile gerçek değer arasındaki fark.
Örnek veri seti:
x (mm)Gösterilen DeğerGerçek DeğerHata (y)
0.000.0000.0000.000
1.000.9951.000-0.005
2.001.9902.000-0.010
3.002.9853.000-0.015
4.003.9804.000-0.020
Burada hata (y), cihazın belirli bir noktadaki gerçek değer ile ölçtüğü değer arasındaki farktır.

2️⃣ Regresyon Analizi (En Küçük Kareler Yöntemi)

Elde edilen hata verilerini bir ikinci dereceden polinoma (Ax² + Bx + C) en iyi uyan fonksiyonu belirlemek için en küçük kareler yöntemi veya bir regresyon algoritması kullanılır.
Bu işlem bir hesap makinesi, Excel, MATLAB veya Python kullanılarak yapılabilir.
Örneğin, Python ile nasıl yapıldığına bakalım:

Python ile A, B ve C Hesaplama

python
CopyEdit
Kod:
import numpy as np

# x ve hata (y) verileri
x = np.array([0.00, 1.00, 2.00, 3.00, 4.00])  # Konum (mm)
y = np.array([0.000, -0.005, -0.010, -0.015, -0.020])  # Hata (mm)

# İkinci dereceden polinom uydur
A, B, C = np.polyfit(x, y, 2)

print(f"A = {A:.6f}, B = {B:.6f}, C = {C:.6f}")
Bu işlem, hata eğrisini en iyi temsil eden A, B ve C katsayılarını hesaplar.

3️⃣ Elde Edilen Denklemi Kullanma

Denklem bulunduğunda, her ölçüm noktasındaki hata Ax² + Bx + C formülüyle hesaplanarak düzeltilir.
Örnek Denklem:
Eğer hesaplanan katsayılar şu şekilde olursa:
A = -0.0012, B = 0.0008, C = -0.002
O zaman hata fonksiyonu şu olur:
Hata(x)=−0.0012x2+0.0008x−0.002Hata(x) = -0.0012x^2 + 0.0008x - 0.002Hata(x)=−0.0012x2+0.0008x−0.002
Bu formülle belirli bir x konumundaki hata hesaplanarak, ölçüm sonucu düzeltilir.

Özet

  1. Ölçüm verileri toplanır (x ve hata değerleri).
  2. İkinci dereceden regresyon analizi ile en iyi uyan A, B, C katsayıları bulunur.
  3. Elde edilen polinom hata kompanzasyonu için kullanılır (gerçek değer = ölçülen değer + hata).
Bu yöntem, CNC makineleri, ölçüm sistemleri ve kalibrasyon işlemlerinde yaygın olarak kullanılır.
4o
 



Mitutoya (543-851e)
Cozunurluk 0.0005 mm
Max hata 2 um
Range 25.4 mm
Fiyat: £579.75 + vergi

Sylvac (805-5506)
Cozunurluk 0.0001 mm
Max hata 1.2 um
Range 25 mm
Fiyat: £686.00 + vergi


Bu ikisi arasinda secim yapacagim.
 
Son düzenleme:




 
Son düzenleme:

Forum istatistikleri

Konular
7,528
Mesajlar
126,215
Üyeler
3,053
Son üye
xo88name

Son kaynaklar

Son profil mesajları

Python Geliştirmeye eklediğim yapay zeka sunucusu, yeni başlayanlar için roket etkisi
Bir insanın zeka seviyesinin en kolay tesbiti, sorduğu sorulardır.
yapay zeka interneti yedi bitirdi, arama motoru kullanan, forumlara yazan kaldı mı ?
Freemont2.0 herbokolog Freemont2.0 wrote on herbokolog's profile.
nick iniz yakıyor
:D
Freemont2.0 posta Freemont2.0 wrote on posta's profile.
Merhabalar :)
Back
Top