Машина объемная из бумаги: Машина из бумаги своими руками (схемы, шаблоны). Аппликации для самых маленьких из цветной бумаги и крупы Шаблон для аппликации машинка из цветной бумаги

  • Home
  • Разное
  • Машина объемная из бумаги: Машина из бумаги своими руками (схемы, шаблоны). Аппликации для самых маленьких из цветной бумаги и крупы Шаблон для аппликации машинка из цветной бумаги

Содержание

пошаговое описание и мастер-класс изготовления поделки в виде машин разных видов

Классическая техника оригами уже давно полюбилась усидчивым людям по всему миру. Оригами не стоит на месте. То и дело появляются новые техники складывания фигурок из бумаги. Маленькие мальчики и их папы с удовольствием складывают из подручных средств машинки.

Машина для начинающих

Если вы еще не сильны в складывании фигур из бумаги или планируете складывать машинку с дошкольником, лучше начать с простой модели. В интернете есть множество инструкций.

Для того чтобы сделать машину оригами из бумаги для детей, проделайте следующее:

  • Из стандартного альбомного листа вырежьте квадрат;
  • Квадрат сложите вдоль и поперек, чтобы наметить две пересекающиеся диагонали;
  • Нижнюю сторону листа загните до середины квадрата, потом это будут колеса;
  • Края будущих колес загните вниз, чтобы получились острые края;
  • Верхнюю часть листа загните к центу. Она должна накрыть острые углы из предыдущего пункта;
  • Полученный прямоугольник загибают вверх, а его углы сгибают к нижней части машины.
  • Переверните поделку.

На выходе получается спортивный автомобиль или космический корабль, кому как нравится.

Подготовка к работе с модулями

Для того чтобы сделать своими руками объемную машину оригами, нужно приготовить детали для нее.

  • Возьмите стандартный лист офисной или цветной бумаги. Еще легче использовать специальную двустороннюю бумагу для оригами;
  • Согните лист вдоль;
  • Углы полученного узкого прямоугольника загните, чтобы получить острые края;
  • Длинные боковые части загните к центру, острые концы должны их прикрывать;
  • Стороны полученной заготовки нужно загнуть к противоположным краям и продеть друг в друга.

Очень важно, чтобы все модули имели абсолютно одинаковый размер. Только в этом случае оригами из бумаги машина будет достаточно крепкой.

Машина из модулей

Создание объемных фигурок из модулей требует много времени и большого терпения. Для того чтобы собрать, к примеру, пожарную машину, понадобится заранее изготовить около 4 тысяч деталей. Если вы не планируете тратить столько свободно времени, можно сделать модули большего размера, однако тогда конструкция получится не такой жесткой. Для создания колес треугольные модули складывают острыми «носиками» к центру и склеивают между собой при помощи ПВА или термо-пистолета. Ровные детали корпуса машины можно склеивать или вставлять каждый следующий модуль в «кармашек» предыдущего.

К слову, из таких модулей можно собирать как легковые, так грузовые и гоночные модели. В технике модульного оригами можно сложить вообще абсолютно любые объемные фигуры.Модульное моделирование представляет пространство для фантазии. Модель машины можно сделать цельной или полой внутри. Во втором случае возможно даже разместить внутри поделки водителя и пассажиров. Нужно только продумать открывающуюся конструкцию для крыши или дверей бумажного автомобиля.

Легковая машина

Предлагаем вам вторую легкую схему сборки легкового автомобиля из бумаги. Она займет не больше пяти минут времени. Для этого вырежьте из бумаги квадрат. Далее проделайте следующие шаги:

  • Согните лист два раза, намечая центр по вертикали и горизонтали;
  • Загните нижнюю часть к центру;
  • Боковые углы загнутого прямоугольника отогните вниз;
  • Отогните вниз всю нижнюю часть конструкции;
  • Сложите заготовку пополам;
  • Верхнюю часть модели отогните вниз;
  • Переверните конструкцию;
  • Верхний правый угол нагните на себя;
  • Переверните готовую машину.

Гоночная машина

Сложить из бумаги гоночный автомобиль будет значительно сложнее, зато выглядит такая поделка очень реалистично и объемно.

Для ее сборки понадобится не квадрат, как это было в предыдущих моделях, а лист офисной или цветной бумаги формата А4.

  • Положите лист бумаги горизонтально;
  • Аккуратно сложите его вдоль;
  • Левый угол прямоугольника согните вниз, чтобы сравнять его с нижним краем заготовки;
  • Верхний угол треугольника, получившегося ранее, отогните вверх;
  • Те же процедуры проделайте с правым углом заготовки;
  • По всем сгибам пройдите линейкой или ногтем, чтобы линии были более четкими;
  • Разверните лист;
  • Боковые треугольники, которые образовывают линии сгиба, согните внутрь, так, чтобы вверху образовался равнобедренный треугольник;
  • Те же действия повторите для другой стороны листа;
  • Согните получившиеся «крылья» так, чтобы место их соединения спряталось под центральным треугольником;
  • Возьмите правый треугольник и согните внутрь чуть больше, чем наполовину;
  • Второй треугольник загните, пряча его угол в образовавшийся «карман»;
  • Заднюю часть поделки загните под прямым углом.

Готовую машинку можно разрисовать, украсить надписями или аппликацией. Уровень загиба каждой из деталей оригами можно изменять, от этого будет менять итоговый результат вашей работы и творчества.

Техника пейперкрафт

Набирает популярности в странах Европы относительно новая технология создания машин из бумаги. Получила она название «пейперкрафт». Смысл ее состоит в том, что на принтере распечатывается заготовка машины, сгибается в местах стыка деталей и склеивается.

Сверху заготовка выгляди как крыша авто, слева от которой прикрепили распластанный капот, справа – багажник, а сверху и снизу — боковые двери и колеса. На предполагаемом месте склеивания есть специальные «отростки».

Вообще сборка моделей машин в такой технике очень похожа на то, как в школе раньше из развертки кубика собирали объемную фигуру. В подобной технике работают архитекторы при создании бумажной модели будущей постройки. Видимо оттуда и пришел этот способ моделирования.

Лучше распечатывать заготовки для такой техники на более плотной бумаге. Тогда модель автомобиля получается более устойчивой.

Несмотря на простоту изготовления, машинки в технике пейперкрафт выглядят очень реалистично. В интернете можно найти множество заготовок для создания больших и маленьких машин, кораблей и поездов.

Крупногабаритные модели

С использованием указанной выше техники можно делать не только настольные модели, но и крупногабаритные изделия для игровых комнат или детского сада.

Для этого простой чертеж для пейперкрафта нужно в масштабе перенести на плотный картон, например от коробок для крупной бытовой техники. Далее картон нужно вырезать и склеить так, как это делают с бумажной заготовкой. Готовый автомобиль, корабль или даже дом нужно разукрасить при помощи краски.

При наличии свободного времени и терпения, из бумаги и картона можно сложить или склеить хоть крошечный карманный автомобиль, хоть машину в натуральную величину.

Фото идеи машинки в стиле оригами

Машина из бумаги. Коробочка

Машинка из бумаги

Схемы коробочек
Схема с выкройкой упаковочной коробочки в виде машины. Такая машинка — отличная упаковка небольшого подарка для мальчика. Кроме того ребенку самому будет интересно сделать такую поделку, например для своему другу на день рождения.


Идею взяли из китайского журнала по рукоделию.

 

 

Материалы:
Плотная бумага или картон.

 

 

Способ изготовления коробочки:

  • Можно распечатать готовую цветную схему, вырезать и сложить по линиям сгиба. Сначала складываются задняя и передняя часть (без рисунка) и закрепляются на вершине, прорезями. Потом поднимаются боковые части и также закрепляются прорезями в сигнальном маячке.
  • Другой вариант — распечатать выкройку на цветном картоне. А окошки, колеса и прочие детали раскрасить гуашью. Такую коробку будет интересно делать вместе с ребенком и она точно будет в единственном экземпляре.
  • Скачать цветную схему >>>
  • Скачать шаблон для раскраски >>>

 

Вот так выглядит цветной шаблон.

Мы будем рады, если вы разместите наши картинки на своем блоге или сайте с активной ссылкой на наш сайт Детские игры

 

 

Эта коробочка отлично будет смотреться в качества дополнения к подарку для мальчика — радиоуправляемой машиной. Хотя, то что машины, катера и вертолеты — игрушки только для мальчиков — давно устаревший факт. Девочки тоже с удовольствием управляют моделями и прекрасно разбираются в технике. Так что не ограничивайте своих дочерей неестественными куклами моделями — купите лучше радиоуправляемый катер.


Машинка из бумаги — схемы, проекты, выкройки и фото лучших проектов

Есть масса различных способов, как развлечь себя. Одним из таких вариантов – оригами. Такое занятие заинтересует не только детей, но и взрослых, а также позволит с пользой провести совместный отдых. В данной статье рассмотрим необычные и простые способы создания автомобилей из бумаги без лишних затрат и с использованием подручных средств.

Оглавление статьи

Методика оригами

Оригами – методика достаточно древняя, берет свое начало в Китае. Первостепенно методика применялась в обрядах религиозной направленности, в дальнейшем она стала доступна высшим слоям общества. Со временем техника распространилась и нашла огромное количество поклонников.

На сегодняшний день оригами занимаются не только взрослые, но и дети любых возрастов, при этом существует огромное количество разнообразных шаблонов и схем машинок из бумаги.

Методика насчитывает несколько разновидностей:

  • модульное – наиболее востребованная и распространенная система, характеризующаяся созданием нескольких блоков и объемных фигур;
  • простое – создана специально для начинающих или людей с ограниченными физическими возможностями;
  • мокрое складывание – осуществляется посредством использования воды, чтобы придать линиям плавность и выразительность.

Оригами – методика создания моделей и фигур различной тематики из бумаги. Такой способ помогает развивать логику и пространственное мышление. Помимо этого, развивается творческая сторона личности за счет активной работы мыслительных процессов.

Разновидности машин из бумаги

Существует немалое количество вариантов создания красивых машинок из бумаги. Рассмотрим наиболее распространенные из них.

Сборка по инструкции. Существуют специальная инструкция, как сделать машинку из бумаги, которые можно без труда найти в интернете. Для того, чтобы смастерить такую машину потребуется скачать схему, распечатать ее на принтере, затем останется вырезать ее и склеить.

Спортивный вариант

Для создания потребуется лист бумаги прямоугольной формы. Важно, чтобы его стороны имели соотношение 1:7. Первостепенно загибается верхний правый угол и подобный образом левый нижний. После фиксации углы возвращаются обратно. В результате мы получаем наметки.

После этого необходимо загнуть верхний элемент, одновременно заправляя во внутрь. Далее снова сгибаем треугольники к центральной части листа. Боковые части листа загибаются, а нижняя часть складывается.


На финальном этапе фигура складывается пополам, а торчащие фрагменты бумаги аккуратно заправляются в получившиеся кармашки. При желании автомобиль можно разукрасить.

Простой вариант

Квадратный лист бумаги складывается пополам снизу в верх, затем разворачивается. Аналогичным образом следует его свернуть и с перпендикулярной стороны. В результате должна получиться наметка и определиться центральный элемент, как представлена на фото машинок из бумаги. Нижняя четверть загибается на верх, а углы отгибаются.

Часть, располагающаяся сверху, загибается вниз, заслоняя при этом нижнюю часть. Правый верхний угол необходимо загнуть, тем самым мы получим лобовое стекло. В завершении фигуру рекомендуется развернуть.

Гоночная машина

Потребуется лист, который необходимо согнуть пополам вдоль длинной стороны. Угол соединить с противоположной стороной. Аналогичную операцию осуществите со всеми углами. Таким образом получатся два квадрата с пересекающимися линиями. Треугольники, относящиеся к длинной стороне, загибаются во внутреннюю сторону.

Далее длинные части совмещаются посредством средней линии. Один треугольник понадобится для создания капота автомобиля, для этого потребуется загнуть боковые стороны по направлению друг к другу.

Треугольник, располагающийся с другой стороны, заправляется в складки, образованные на капоте. Остается только загнуть тот фрагмент, который будет представлять собой спойлер.

Пожарная машина

При создании такой модели одной бумаги будет недостаточно, поэтому заранее следует подготовить клей и ножницы. Для создания потребуется специальная заготовка из плотного материала.

Помимо основных элементов транспорта следует перенести и дополнительные детали. После этого заготовки вырезаются и аккуратно склеиваются. При необходимости дополнительные элементы можно приклеить посредством клея ПВА.


Машина из подручных средств

Не менее увлекательным занятием может стать создание машины не только из бумаги, но и подручных средств. Для создания можно взять несколько фигур из картона цилиндрической формы, обклеив их предварительно разноцветной бумагой.

После этого вырезается небольшой прямоугольник и слегка отгибается. Это будет автомобильное кресло. В качестве колес можно использовать крышки от пластиковых бутылок. В завершение останется только разукрасить машинку.

В завершение следует отметить, что создание моделей из бумаги – это очень увлекательное и полезное занятие, главное придерживаться пошаговой инструкции, как сделать машинку своими руками. На видео представлен мастер класс по машинкам из бумаги.

Фото машинок из бумаги


схема гоночной модели с видео и фото

Оригами – настоящее искусство создания различных фигурок с помощью обычного листа бумаги. Из этого, казалось бы, простого материала можно создать все, что душа пожелает, в том числе и машинки. Мамы маленьких мальчиков могут сами создать настоящую коллекцию машинок самых разных форм и размеров. Малыши по достоинству оценят такие игрушки, а процесс их создания увлечет и заинтересует их надолго. Такие поделки доставят детям много радости и при этом помогут значительно сохранить семейный бюджет, чтобы каждый раз во время похода по магазинам ребенок не просил новую игрушку. Делается оригами машина из бумаги по схеме довольно быстро и просто, нужно только немного желания и терпения.

Гоночные машинки

Если раньше из бумаги делались различные животные, птицы и цветы, то сегодня есть большое количество схем для создания машинок на любой вкус. Это могут быть плоские или объемные фигурки, очень точные или же просто схематические модели.

Обратите внимание. Делаются машинки из бумаги формата А4, а процесс занимается всего несколько минут.

Очень простая в выполнении схема гоночной машины:

  1. Берется лист бумаги формата А4 и сгибается на две ровные части продольно.

  1. С одной стороны листа необходимо сделать под углом 45 градусов загиб, хорошо пройтись по нему рукой и разогнуть бумагу обратно. То же необходимо сделать и в другую сторону и так же обратно разогнуть листок, чтобы остались линии.

  1. С другого края бумаги делаются такие же действия, чтобы с двух сторон заготовка выглядела подобным образом.

  1. После этого берется одна из сторон и сводится к центру. Для этого необходимо взять посередине между сгибами за края бумаги и эти две части загнуть. С другой стороны сделать с бумагой то же самое.

  1. Края получившихся стрелочек немного приподнимаются и края бумаги загибаются к центру, разделяя при этом каждую из сторон пополам. Сначала загибается один край, а потом и второй.

  1. Когда бумага будет загнута со всех сторон, бумага хорошо проглаживается и после этого с двух сторон опускаются стрелки, чтобы получилось так, как это показано на фотографии.

  1. Заготовка для будущей машинки уже готова и теперь осталось только сделать несколько последних штрихов. Из одной стороны бумаги формируется передняя часть – загибается внутрь одна и вторая часть «стрелки».

  1. Получившуюся заготовку необходимо согнуть посередине.

  1. Загибаем заготовку до конца и заправляем стрелку в стрелку.

  1. Машинка из бумаги практически готова, чтобы придать ей привлекательности, лучше всего заднюю часть загнуть вверх, чтобы получился спойлер, а из загнутых концов стрелок формируем подкрылки автомобиля.

Такая красивая и оригинальная гоночная машинка, обязательно понравится любому мальчишке. Делать ее очень просто, а с помощью красок, фломастеров и карандашей ее можно разукрасить так, как этого хочет ребенок. Сделав несколько таких автомобилей и по-разному их разрисовав, ребята смогут создать настоящую и разнообразную коллекцию.

Разобраться с технологией создания машинок из бумаги можно с помощью видео, где наглядно и поэтапно показаны все действия. Как создать именно такую гоночную машину, можно посмотреть на видео:

Мальчишек интересует не только гонка и все, что с ней связанно, но и другие модели автомобилей. Овладев самыми простыми и сложными техниками оригами, можно создать настоящую и довольно разнообразную коллекцию автомобилей.

Из листа бумаги можно создать еще вот такую модель:

С помощью этой простой схемы, можно создать различные машинки, просто немного подкорректировав ее форму. Грузовики и патрульные автомобили, миниавтобусы – все это делается легко и быстро, нужно только немного фантазии и желания.

Существует огромное множество самых разных схем, которые позволят создать гоночные, военные и простые автомобили, танки и прочую технику – главное желание творить.

Оригами – искусство, которое позволяет проявить себя. Оно развивается творческое мышление, моторику рук. Научившись делать эти фигурки, родители могут легко привлечь к этому занятию и своих малышей, которые с удовольствием будут проводить свое время в компании родных. Используя различные схемы, можно научиться творить настоящие шедевры, которые обязательно понравятся всем окружающим. Разрисовав их разными узорами и цветами, малыш проявит свою индивидуальность и уникальность.

Машинки, выполненные в технике оригами – увлекательная и полезная игрушка, которая может стать хорошей альтернативой других машинок. Делать такие поделки можно каждый день, а ребенок будет в восторге от разнообразия техники.

Видео по теме статьи

Чтобы лучше разобраться, как делаются более сложные модели, лучше всего посмотреть подборку видео.

как сделать машинку из бумаги детям? Модульное оригами «Пожарная машина» и объемный гоночный автомобиль, пошаговые схемы сборки

Чего только не делают из бумаги, используя технику оригами. Но если девочки к такому творчеству более податливы, мальчиков зачастую еще надо увлечь. И самый простой путь – изготовление машинок. Оказывается, японская техника и здесь предлагает массу интересных вариантов с разным уровнем сложности.

Простые варианты

Такие модели – хороший старт или для самых маленьких мастеров оригами, или для тех, кто давно ничего не делал своими руками и хочет попробовать без риска неудачи.

Плоский автомобиль из бумаги – схема сборки.

  1. Стандартная заготовка – квадратный лист. Сначала его нужно согнуть вдоль, потом поперек, наметить линии. Затем развернуть.
  2. Нижний край надо согнуть вверх до срединной линии.
  3. Углы отогнуть вниз по диагонали – так выйдут колеса.
  4. Заготовку сложить пополам до горизонтальной срединной линии.
  5. Нижний край загнуть вверх.
  6. Верхний правый угол сложить по диагонали на себя. Авто перевернуть на лицевую сторону.

Машинка готова – можно рисовать на ней окошки, используя карандаши или фломастеры. Можно, по желанию автора, сделать узоры и надписи.

Следующая работа уже объемная, но также относится к разряду несложных. И если предыдущее авто спокойно покоряется дошкольникам 5-6 лет, гоночный автомобиль из бумаги – задачка для детей постарше.

Гоночная машина – пошаговая инструкция.

  • Лист А4 – любого цвета, можно белый, можно цветной или принтованный. Берем его. Складываем пополам вдоль.
  • Левый край листа надо согнуть под углом 45 градусов, разогнуть обратно, а затем в другую сторону. Это делается для оформления линий, по которым машинка будет складываться дальше. С правой стороной – те же действия.
  • С левой стороны нужно взяться за края листа между сгибами, свести эти части к серединке. То же проделать с правой стороны. Получится заготовка стрелообразной формы, с указанием в разные стороны.
  • Края стрелок надо приподнять, согнуть к центру бока заготовки. Края стрелок опустить.
  • Части стрелки надо согнуть внутрь по срединной линии. Полученное изделие следует согнуть пополам.
  • Остались финальные штрихи – загнуть концы стрелок до получения деталей, напоминающих подкрылки. Заднюю часть приподнять вверх, получится спойлер гоночного авто.

А еще на машинку, сделанную по такому мастер-классу, можно дуть – она поедет.

Еще один короткий МК – только это будет уже не просто машина, а небольшой школьный автобус. Но при фантазии можно «докрутить» его до автомобиля.

Как сделать school bus в технике оригами.

  • Понадобится бумажный квадрат 15 на 15 см с одной желтой стороной, а еще черный маркер и цветные фломастеры. Начать надо с изнанки – подогнуть нижний край на одну треть. Сложить прямоугольник пополам слева направо. Раскрыть. Опустить углы вниз. Подвернуть их вершины для скругления формы.
  • Перевернуть заготовку.
  • Левый угол сложить (все как на картинке).
  • Подогнуть верхний край. Уголок из предшествующего шага обратной складкой вывести наверх.
  • Черным маркером прорисовать контурные детали транспорта: дверцы, оконные рамы, фары и колеса. На транспорте должна появиться опознавательная надпись и, может быть, значок. Цветными фломастерами прорисовываются дети и водитель.

Первый школьный автобус, к слову, был создан на основе грузовика, так что превратить эту поделку в грузовик тоже несложно, особенно с прорисовкой деталей.

Как сделать модульные машины?

Работать с бумажными модулями куда сложнее: и терпения надо больше, и сил, и времени. Но и результат складывания огромного количества деталей куда эффектнее.

Гоночная

Если хочется сделать фактически копию гоночного болида, придется постараться.

Для такой работы понадобятся:

  • 298 черных модулей;
  • 48 белых модулей;
  • 297 красных модулей.

Постепенно, ряд за рядом (смотреть видео) будут выполняться детали машинки, начиная со спойлера, продолжая гребнем и передком. Машина будет очень похожа на свой прототип, но для начинающих такой вариант сложноват.

Потому можно попробовать сначала изготовить спортивный вариант. Для него надо собрать черные модули (96 штук), синие (336 штук), желтые (76 штук).

Спортивная машина поэтапно.

  • Первый ряд состоит из 8 синих деталей. Второй – из 9 синих (крайние модули надеть на один уголок). Третий – из 10 синих. Четвертый – 2 синих, 1 желтый, 5 синих, 1 желтый снова, 2 синих.
  • Пятый – 1 синий, 2 желтых, снова 4 синих, 2 желтых, 1 синий. Шестой – 2 синих, 1 желтый, 5 синих, 1 желтый, 2 синих. Дальше предстоит собрать 22 ряда с чередованием ряда, который включает 10 синих, и ряд из 11 синих элементов.
  • Седьмой – 10 синих. Восьмой – 11 синих. Соберется последний ряд из 11 синих, и можно переходить к 29 ряду, который включает 2 синих, желтый, 4 синих, желтый, 2 синих. Тридцатый – 9 синих. И низ авто готов.
  • Первый ряд крыши – 1 синий, 8 желтых, снова синий. Второй ряд крыши – 9 желтых. Третий ряд – 1 синий, 8 желтых, 1 синий.
  • Четвертый ряд – 9 желтых. Пятый ряд – 1 синий, 8 желтых, 1 синий. Шестой ряд крыши – 9 желтых.
  • Седьмой ряд – 1 синий, 8 желтых, 1 синий. Восьмой – 2 синих, 5 желтых, 2 синих. Девятый – 3 синих, 2 желтых, 3 синих. Десятый – 7 синих. Крышу надо удлинить с четырех сторон (как на картинке). На один уголок 10 ряда и уголок 9 ряда надо надеть синий модуль, на него – еще 4 синих, и то же проделать с другого края. В крайние модули в первом ряду вставляется 1 голубой модуль, длинной стороной развернутый вниз. Крыша готова.
  • Теперь к колесам. В первом ряду 8 черных элементов, во втором тоже и в третьем, а теперь все соединяется в кольцо. И таких заготовок нужно будет сделать три. Чтобы колесо обрело нужную форму, надо надавить на серединку, соединить уголки модулей третьего ряда. Колеса фиксируются клеем. Далее они надеваются на деревянную шпажку, в них делаются из желтых кружков диски-сердцевины.
  • Теперь можно приступать к сборке. Крыша вставляется в нижнюю часть авто. Удлиненные на 5 элементов края надо вставить в 10-й ряд, противоположные – в 25-й ряд. Колеса надо приделать, деликатно проклеивая места, где колеса сочленяются с кузовом. Поделка готова.

Крупногабаритная

Каждый модуль такой пожарной техники – 1/16 от листа А4. Если делать большую машину, можно не ограничиться и неделей изготовления. В длину автомобиль будет 70 см, в высоту – 25 см, в ширину – 22 см. Модулей надо сделать 5 тысяч.

Пошагово описать это очень сложно (и долго), но вот этапы, по которым можно отслеживать ход работы.

  • Вот так выглядит перед машины, черные детали обозначают фары, белые – полосы на спецтехнике, окна тоже из белых модулей. Дверь и окошко сбоку – тоже белое. Если хочется уменьшить их, просто берется меньше модулей. Произвольность здесь уместна.
  • Колеса выполняют из белых и черных модулей, они крепятся на шпажку-штангу. Можно использовать любую подходящую деталь, главное – прочную. Ее надо или обклеить черной бумагой, или покрасить.
  • Сначала надо сделать всю основу, начиная от кабины, а потом насадить ее на колеса. Дно машины лучше сделать картонным.

Мастер покрыл машину акриловым лаком – так она выглядит более презентабельно. Если уже работали с модулями, можно действовать без схемы, просто с ориентиром на желаемый вид и размеры – автор этой машины работал именно так.

Военная

Можно сделать и грузовую (наподобие пожарной), тоже из множества мелких модулей. Но под модульным оригами часто понимается также развертка – это когда у исполнителя уже есть лист с прорисованными профессионально деталями (можно скачать из интернета и распечатать), и он просто плоские детали превращает в единую конструкцию.

Это не совсем классическое оригами, но готовые модули – хороший вариант для тех, кто не готов много времени уделять складыванию бумажных конструкций.

Примеры таких разверток.

  • Машина в защитной раскраске, здесь числовые указатели, координирующие работу того, кто будет складывать. Получится нечто вроде военного вездехода.
  • Вариант попроще, таких картинок в интернете много.
  • Джип, который также можно считать транспортом силовых структур, складывается элементарно, проклеить надо всего несколько деталей.
  • И снова военная машина, которая клеится быстро и максимально имитирует оригинал.

Если же хочется сложить что-то из мелких элементов, можно переключиться на танк. Это не совсем машина, но все же настоящая военная техника.

Полезные советы

И еще несколько советов тем, кто только задумался об изготовлении поделок на тему «Машина» в технике оригами.

  • Если ребенок еще не умеет сам аккуратно складывать, лучше представить ему модули-развертки, на них он набьет на руку и уже легче будет складывать машинки просто из листа бумаги.
  • Видеоролики и МК на фото – лучшее, что есть для начала, только там можно поэтапно научиться простейшим вариантам (а потом можно снимать и свое видео, возможно, инструкция кому-то пригодится).
  • Начинают работать с белыми листочками, а потом можно проявить фантазию – в продаже сегодня много принтованной бумаги, машинка получится сразу с узором.
  • В магазине упаковочной бумаги можно найти листы, например, защитной расцветки – для изготовления военной техники этот вариант оптимален.
  • Если решено создавать поделку из маленьких модулей, лучше обзавестись секторным контейнером (распределение модулей по отсекам не даст им перемешаться).
  • Из простых, делающихся за 5 минут машинок-оригами, можно сделать классную гирлянду на детский день рождения или другой подходящий праздник.

Работающие схемы, удачные фото- и видеоинструкции надо сохранять в закладках или распечатывать. Не всегда по памяти удается восстановить ход работы.

объемная мастер класс с фото

В технике квиллинг можно изготавливать как плоские фигуры, так и объемные.
Сегодня мы займемся конструированием транспорта — веселой, разноцветной машинки.

Для изготовления машинки нам понадобятся:

  • Полоски для квиллинга разных цветов.
  • Палочка для квиллинга диаметром 0,5 см.
  • Клей ПВА.

Объемная машинка квиллинг:

На первом этапе берем полоску для квиллинга и палочку. Подходящая палочка для квиллинга нашлась после съедания леденца на палочке. Наматываем на палочку полоску, фиксируем клеем ПВА.

Получаем плотно закрученный ролл. Для начала работы по изготовлению машинки необходимо подготовить:
— двадцать два салатовых ролла;
— шестнадцать оранжевых роллов;
— десять розовых роллов;
— десять желтых роллов;
— два синих ролла;
— двадцать бежевых роллов.

Раскладываем их так, как показано на рисунке.

Склеивать их будем, разделив на части соответственно рисунку.

Сначала склеиваем роллы попарно.

Потом пары соединяем вместе, хорошо промазывая клеем места соединений.

Таким образом, соединяем всю конструкцию.

Даем деталям машинки хорошо просохнуть.
Далее приклеиваем днище машины к одной из боковых сторон. Фиксируем склеенные часть машины возле угловой поверхности. Лучше всего для этого подходит оконная рама. Оставляем до полного высыхания.

Приклеиваем переднюю и заднюю части машинки.

Даем просохнуть.

Приклеиваем вторую боковую сторону машинки, фиксируем и также даем просохнуть.

Для кузова машинки подготавливаем шесть оранжевых роллов, для стекла — четыре салатовых ролла, склеиваем, просушиваем.

Приклеиваем детали на свои места.

Для крыши машинки готовим восемь белых роллов, склеиваем, просушиваем.

Приклеиваем крышу на машинку.

Для машинки понадобятся еще и колеса. Накручиваем на палочку тугой белый ролл, потом поверх него накручиваем еще несколько синих полосок. Фиксируем клеем.

Должно получиться четыре колеса.

Приклеиваем колеса к машинке.

Чтобы машинка могла ездить в темноте, сделаем фары. Скручиваем желтый ролл, фиксируем клеем.

При помощи палочки проталкиваем изнутри бумагу, получаем вытянутый ролл.

Заготавливаем две желтые фары.

Из двух синих роллов делаем задние фонари. Придаем им форму, сжав с одной стороны пальцами.

Приклеиваем фары к машинке.

Машинка готова. Просим пассажиров занять свои места. Отправляемся в дальнее путешествие.

Автор — Глебова Анна.

Как сделать Ferrari по шаблону из бумаги поэтапно

Распечатать Спасибо, отличный урок +4

В этом уроке мы покажем, как сделать объемный автомобиль Ferrari по шаблону из бумаги своими руками поэтапно. Автомобиль Ferrari имеет оригинальный вид, что не может не обратит внимание на себя толпу мальчишек и взрослых парней. Тем более, что кроме дизайна еще своих поклонников порадует она основными характеристиками. А это заметный плюс. Так что она переходит в разряд желанных и любимых машин. Но она может так и остаться мечтой, ведь ее стоимость будет неподъемной ношей. Однако, о бумажной модели можно даже не мечтать всю жизнь, ведь ее можно создать за короткое время прямо из готового распечатанного шаблона.

Необходимые материалы для Ferrari из бумаги

Делаем Ferrari из бумаги поэтапно

Из распечатанного листа вырезаем две детали шаблона для сборки оригинальной машины Ferrari. Первая деталь является основной, а вот вторая придаст объем и добавит в саму модель кабину водителя оригинальной формы.

Сгибаем две детали автомобиля.

По белым линиям на первой основной детали следует сделать прорезы точь-в-точь по размеру.

Склеиваем деталь салона водителя и пассажиров канцелярским клеем.

Вставляем в прорези основной детали все белые «кармашики» второй уже готовой детали.

С другой стороны закрепляем «карманы» клеем, чтобы их зафиксировать на одном месте.

Склеиваем заднюю часть автомобиля Ferrari.

Начинаем проклеиваем переднюю часть автомобиля Ferrari.

На передней части внизу склеиваем последние элементы бампера.

Переворачиваем поделку и склеиваем вместе две боковые детали. Клей следует наносить на белую вертикальную полоску.

Переворачиваем и получаем готовый автомобиль Ferrari из шаблона. Вся красота его может поместится в одну или даже две руки.

Сверхэффективная объемная упаковочная машина Местное послепродажное обслуживание

Исключительная объемная упаковочная машина на Alibaba.com дает пользователям возможность достичь исключительной эффективности в упаковке. Они быстро выполняют свои задачи, поэтому экономят время и повышают производительность. Они представлены в очень разнообразной коллекции, содержащей множество моделей с разными размерами и производительностью. Это гарантирует, что покупатели найдут идеальную объемную упаковочную машину для своих предприятий, будь то крупномасштабные или мелкие упаковочные процессы.

Эти объемные упаковочные машины являются лучшими в этой категории благодаря своей беспрецедентной эффективности. Они потребляют умеренное количество электроэнергии, что позволяет пользователям экономить деньги на счетах за электроэнергию. Их конструкция обеспечивает простую работу за счет безупречной интеграции с другими устройствами и машинами в производственной системе. У них есть инновационные элементы управления, которые позволяют пользователям регулировать и контролировать различные параметры для оптимальной работоспособности. Это делает их универсальными для различных процессов упаковки.

Все объемные упаковочные машины , представленные на Alibaba.com, изготовлены из прочных и долговечных материалов. Они выдерживают тяжелые условия работы, такие как тепловые и механические воздействия, что заставляет их противостоять поломкам. Поскольку эти машины поставляются ведущими производителями и дилерами в этом секторе, покупатели могут быть уверены, что найдут продукцию самого высокого качества в этой категории. Их запасные части и ремонт легко доступны, что делает их очень надежными.

Чтобы получить максимальную отдачу от своих инвестиций, покупатели должны выбрать вариант объемной упаковочной машины , который им больше всего подходит.Покупка для них на Alibaba.com очень выгодна, потому что покупатели экономят время, деньги и усилия, приобретая первоклассные продукты. Благодаря своей производительности, эффективности и долговечности они стоят каждой вложенной в них монеты.

Магазин Усовершенствованная машина объемного розлива Местное послепродажное обслуживание

Повысьте продуктивность бизнеса и автоматизируйте производство, а также технологическое оборудование с помощью усовершенствованной и превосходной машины объемного розлива . на Алибабе.com. Огромный ассортимент машинного оборудования, доступного на сайте, отличается высокой производительностью и умным функционированием. Эти машины не только повышают продуктивность бизнеса, но и существенно сокращают такие коммерческие расходы, как оплата труда, энергии и многие другие. Оптимальная производительность и высочайшая стабильность — вот два слова, которыми можно описать эти машины. Магазин для них от ведущей машины объемного розлива . поставщики и оптовики на платформе по фантастическим ценам и блестящим предложениям.

Различные категории этих машина для объемного розлива . доступные здесь, сделаны из превосходных и прочных материалов, а оборудование достаточно жесткое, чтобы обеспечить максимальную долговечность. Эти машины оснащены модернизированными технологиями и усовершенствованными функциями, которые делают производство более быстрым и бесперебойным. Различные характеристики этих машин, а также их рентабельность делают их разумным выбором для предприятий. Эти машины управляются ПЛК и отличаются более высокой эффективностью, пониженным уровнем шума и дробилками премиум-класса для измельчения листьев.

Alibaba.com предлагает различные линейки машин объемного розлива . в зависимости от их размеров, конструкции, характеристик и мощности в зависимости от моделей, и каждый может выбирать из них. Предлагаемые здесь различные комплекты машин оснащены сушилками, теплообменниками, вытяжными системами и идеально подходят для всех типов обработки и производственных нужд. Эти машинные агрегаты износостойкие, термостойкие, простые в эксплуатации, а также полезны для упаковки.

Ознакомьтесь с уникальным ассортиментом машины объемного розлива .которые соответствуют определенному бюджету и требованиям. Эти машины на Alibaba.com настраиваются и требуют недорогого обслуживания. Им предоставляется послепродажное обслуживание, а также предлагаются гарантийные сроки.

Объемная проверка многокоординатного станка с использованием лазерного трекера

Цель данной статьи — представить метод объемной проверки в станках с линейными и поворотными осями с использованием лазерного трекера. Помимо метода для конкретной машины, он представляет методологию, которую можно использовать в любом типе машины.В статье представлены схема и кинематическая модель станка с тремя осями движения, двумя линейными осями и одной осью вращения, включая систему измерения и матрицу номинального вращения оси вращения. Используя это, получают объемную ошибку станка и применяют методы нелинейной оптимизации для повышения точности станка. Проверка обеспечивает математическую, а не физическую компенсацию за меньшее время, чем другие методы проверки, посредством косвенного измерения геометрических погрешностей станка по линейной и круговой осям.В этой статье представлено подробное исследование уместности и недостатков функции регрессии, используемой в зависимости от типов движения осей любого станка. Таким же образом представлены сильные и слабые стороны методов измерения и методов оптимизации в зависимости от пространства, доступного для размещения системы измерения. Эти исследования предоставляют наиболее подходящие стратегии для проверки каждого станка с учетом его конфигурации и доступного рабочего пространства.

1. Введение

Включение осей вращения в многоосные станки с тремя, пятью или более осями увеличивает гибкость этих станков по сравнению с машинами только с линейными осями. Это позволяет упростить обработку сложных деталей по функциональным причинам в таких отраслях, как ветроэнергетика, или по техническим характеристикам. Использование этого типа станка, который обеспечивает высокую добавленную стоимость обрабатываемой детали, требует высокоточной обработки.

Оценка источников ошибок, влияющих на точность станка (MT), может быть разделена на случайные или систематические ошибки.Точно так же ошибки можно разделить на квазистатические ошибки, где ошибки между заготовкой и дорожным покрытием являются результатом конструкции станка, динамическими ошибками, вызванными ошибочным движением шпинделя, вибрацией конструкции станка и т. Д. Было замечено, что квазистатические ошибки составляют 60–70% от общих ошибок машины Barakat et al. [1]. Они делятся на геометрические, кинематические и тепловые погрешности. Геометрические ошибки являются результатом конструктивных элементов и влияют на воспроизводимость и точность станка.Направление движения, создаваемое шарнирами, муфтами, шестернями и ошибками жесткости, вызывает деформации и кинематические ошибки. Между тем, тепловые ошибки являются результатом температурных градиентов в структуре станка или детали, которые вызывают изменения размеров, влияющие на точность станка.

Различные методы проверки, используемые для повышения точности машины, подразделяются на методы прямого измерения [2–9] и методы косвенного измерения ошибок [10–20].Из прямых методов измерения геометрическая проверка с помощью интерферометрии более эффективна, чем другие методы [7–9]. Применение этого метода обеспечивает высокую точность в измеренных точках, используемых при характеристике ошибок. Точность снижается, когда характеристические функции используются в других точках, которые не используются в процедуре проверки. При выполнении косвенного измерения ошибок различные методы объемной проверки позволяют уравновесить совокупный эффект всех геометрических ошибок станка, которые машина имеет во всем своем рабочем пространстве, — объемную погрешность.Обеспечивает равномерную компенсацию ошибок во всем рабочем пространстве станка. Как и в случае с геометрической проверкой, методика и техническая пригодность использования определяется типом и структурной конфигурацией проверяемой машины. Более того, крупномасштабные измерительные системы в промышленности начали проводить проверку больших машин с использованием трековой интерферометрии, которая является лучшим вариантом для этого типа машин. Отслеживающая интерферометрия отличается от других методов, сокращая время и обучение операторов, необходимых для проверки [21].Точно так же этот метод позволяет компенсировать геометрическую погрешность МП в машинах с открытой архитектурой управления в системах на основе ЧПУ. Новый элемент управления обеспечивает большую гибкость в создании и реализации функций исправления ошибок. В этих системах компенсация ошибок требует разработки модуля постобработки, который способен вычислять геометрические ошибки с использованием аппроксимационных функций для математической компенсации вместо использования таблиц компенсации станков с числовым программным управлением.

Объемная верификация, понимаемая как интенсивный метод ошибок идентификации для нелинейной модели, была впервые использована при идентификации сложных кинематических параметров, таких как параметры роботов [10]. В настоящее время этот метод внедряется в сектор станков, чтобы получить характеристику его геометрических ошибок [11–19] за меньшее время, чем традиционные методы. В данной статье представлена ​​высокоточная объемная модель на основе лазерного трекера (ЛТ), в которой компенсация ошибок выполняется в МП с большим радиусом действия с двумя линейными осями и осью вращения.Таким образом, в статье представлено исследование адекватности различных методов нелинейной оптимизации, функций регрессии, которые должны использоваться в зависимости от типа оси и доступного полезного пространства, а также влияния шума измерения на уменьшение объемной погрешности MT.

2. Объемная проверка: Методология

Анализ геометрических погрешностей станка зависит от типа и конфигурации станка [20]. Использование методов косвенных измерений с использованием LT в качестве измерительной системы [17, 18], которая может измерять расстояние до 50 м, является методом, который лучше всего подходит для машин дальнего действия.Для этого необходимо провести анализ конструкции станка с помощью его кинематической модели.

Объемная проверка (рис. 1) состоит из минимизации разницы между реальными точками и теоретическими точками, введенными для числового программного управления (ЧПУ), посредством кинематической модели станка [21]. Различия между теоретическими и реальными точками представляют собой влияние комбинированных машинных ошибок для каждой точки. Отсюда получается среднеквадратичная объемная погрешность: где представляет собой измеренные координаты точки станка, измеренные с помощью лазерного трекера, и представляет координаты точки станка, полученные из кинематической модели станка (Рисунок 1).


Неопределенность измерения зависит от шума измерительной системы, типа машины и места, где находится МТ. Система измерения шума в первую очередь определяется разрешением энкодера LT и системой измерения положения рабочего пространства MT. Применение таких методов, как мультилатерация [18, 22], может уменьшить шум измерения за счет улучшения полученных данных.

3. Станок с линейными и поворотными осями: кинематическая модель

Кинематическая модель MT [17, 18, 21] используется для понимания и математического описания движения станка.Последовательность движений, описывающих кинематическую модель, определяется типом станка, геометрической структурой и количеством осей.

Конструкция машины определяется комбинацией различных конструктивных элементов, таких как направляющие, соединения и винты. Кинематическая структура, содержащая эти компоненты, может быть смоделирована кинематической цепочкой, которая символизирует поток движений последовательных кинематических структур. Совокупный эффект ошибок определяется анализируемой конфигурацией станка.Типы станков классифицируются в зависимости от движения заготовки, инструмента и оси движения, а также линейных осей и осей вращения станка (рисунок 2).


На кинематической схеме XCFZ XACFYZ (Рисунок 2), или на Рисунке 2, определяет неподвижную часть станка. Буквы справа представляют оси, которые перемещаются вместе с инструментом, а буквы слева представляют оси, которые перемещаются вместе с деталью. Линейные оси представлены движением осей, и вокруг осей, и, тогда как оси вращения представлены вращением A, B или C вокруг осей, и, соответственно.Точно так же представляет собой разницу (,,) между последним перемещением оси инструмента и заготовки, как представлено Тонгом и др. [22].

Предполагая, что машина движется как твердое тело, движение может быть реализовано с помощью матрицы сдвига и вращения [22–26]. Используя это, положение инструмента относительно системы LT определяется как функция движения станка. Положение режущей кромки инструмента относительно измерительной системы в декартовых координатах (LT) определяется следующим: запрограммированным номинальным положением, положением режущей кромки инструмента относительно эталонного станка (смещения) и геометрическими ошибками. осей.

Геометрические ошибки на линейной оси . При анализе ошибок линейной оси UNE 15300-1 эквивалентен ISO 230, который определяет ошибки линейной оси (рисунок 3): EXX : ошибка линейного позиционирования для оси, EXY : ошибка прямолинейности между и, EXZ : ошибка прямолинейности между и, EAX : ось крена, EBX : ось рыскания, ECX : ось наклона.


Геометрические ошибки оси вращения .При анализе ошибок, влияющих на ось вращения, UNE-ISO 230 представляет десять различных ошибок (Рисунок 4), которые представлены следующим образом: EXC : радиальное перемещение в направлении, EYC : радиальное перемещение в направлении, EZC : осевое перемещение, EAC : наклонное движение вокруг оси, EBC : наклонное движение вокруг оси, ECC : ошибка углового положения, XOC : положение, YOC : положение, AOC : прямоугольность по, BOC : прямоугольность по.

Геометрическая конфигурация станка, на котором выполнялась данная работа, соответствует шлифовальному станку XCFZ . Для получения моделируемого кинематического поведения необходимо использовать 6 вспомогательных систем координат (рисунок 5): (i) 1 глобальная система координат (CS) CS0, (ii) 3 системы координат CS1, CS2 и CS3, связанные с осями движение станка, и, соответственно, (iii) 1 система координат, связанная с инструментом CSR, (iv) 1 система координат лазерного трекера CSLT.


Кинематическая схема XCFZ model определила последовательность перемещений МП из матриц вращения и поступательного перемещения, соответствующих каждой из осей: представляет смещение фрезерного инструмента: представляет собой матрицу ошибок вращения на оси станка: представляет собой номинальную матрицу вращения на оси: представляет вектор линейной ошибки по оси фрезерного станка: представляет вектор линейной ошибки по оси фрезерного станка: представляет вектор линейной ошибки по оси фрезерного станка: представляет координаты изделия.

Конфигурация XCFZ машины определяет размещение измерительной системы. Лазерный трекер размещается на столе, связанном с движением оси вращения, в то время как отражатель занимает положение, отведенное для инструмента вдоль кинематической цепи, определяемой движением оси.

Использование LT в качестве измерительной системы, которая работает с абсолютными координатами, требует ее включения в кинематическую модель станка. В противном случае между моделью и измеренными точками будет разница в масштабе.Следовательно, кинематическая модель неверна из-за положения и ориентации LT-системы относительно системы координат CS2. Система измерения определена в кинематической модели станка с координатами отражателя в базовой координате LT (SCLT) и матрицей вращения между базовой системой LT и системой координат вращения CS2: В идеальной кинематической модели в точке P (0, 0, 0) все CS находятся в начале глобальной системы CS0. Поэтому все оси следует разрезать в пространстве.Эта гипотеза отвергается из-за кинематической структуры, которая описывает расположение элементов, ответственных за движение. Следовательно, необходимо ввести смещение между каждой осью, которое будет учитываться в зависимости от программного обеспечения для управления МП: Выделение координаты точечной части P (отражателя) в системе отсчета LT представляется следующим образом: Кинематическая модель, представленная на рисунке 6, показывает, что ошибки,, и не были учтены напрямую.Эти ошибки считаются ошибками установки поворотной платформы на линейной оси. Влияние этих ошибок компенсируется другими ошибками тех же функций аппроксимации оси (см. Раздел 5.2).


4. Генерация синтетических тестов: сбор данных

Одним из преимуществ объемной проверки перед другими методами проверки является сокращение времени, затрачиваемого на сбор данных. Чтобы улучшить сокращение времени, необходимо выполнить автоматический захват точек из ранее созданной программы числового программного управления.

Пространственное распределение измеряемых точек определяется в соответствии с наиболее широко используемыми рабочими диапазонами для каждого станка во время обработки. Если обработка выполняется в рабочем пространстве станка, используется однородное распределение точек. Измеренные точки используются для общей коррекции, дающей одинаковый вес всей площади рабочего пространства (Рисунок 7). Однако, если обработка выполняется в определенной области, пространственные распределения точек, которые необходимо измерить, центрируются там.Это обеспечивает лучшую компенсацию ошибок в этой области по сравнению с другими областями.


Для характеристики различных переменных, влияющих на процедуру определения параметров, используется параметрический генератор синтетических данных [17, 18]. Это имитирует процесс сбора данных на конкретной машине, используя ее кинематическую модель. Различные процедуры проверки изучаются с помощью синтетического теста, чтобы добиться максимального снижения ошибок в кратчайшие сроки.

4.1. Параметрический генератор синтетических данных

Параметрический генератор состоит из набора алгоритмов, которые обеспечивают синтетические точки вокруг рабочего пространства MT. На синтетические точки влияют отдельные кинематические ошибки и их совокупное влияние на шум измерения [17].

Параметры, необходимые для правильной работы генератора, аналогичны параметрам, необходимым в реальном испытании (Раздел 6), вместе с полиномами, которые характеризуют ошибки, представляющие MT (Рисунок 8): (1) номинальные точки MT для измерения, ( 2) положение и ориентация LT относительно системы координат, связанной с осью движения, вдоль которой выровнена деталь, (3) кинематическая модель станка, (4) характеристики используемых измерительных систем и шум измерения LT. , (5) геометрические синтетические ошибки каждой из осей, составляющих кинематическую цепочку МП.


Сгенерированный синтетический тест точно представляет реальный тест. Его преимущество заключается в знании каждого из факторов, влияющих на тест. С помощью синтетического теста изучается наиболее подходящий метод для планирования и последующей объемной проверки такого типа машин.

5. Процесс и метод получения функций ошибок аппроксимации

Как указано в разделе 2 этой статьи, объемная проверка состоит в минимизации разницы между реальными точками и теоретическими точками, введенными для числового управления, посредством кинематической модели станка.Минимизация этой разницы осуществляется посредством итеративного процесса идентификации параметров на основе модели нелинейной оптимизации.

Из кинематической модели MT номинальные точки, введенные с помощью ЧПУ в CSMT, преобразуются в систему координат LT. Когда точки находятся в одной системе координат, вычисляется разница между каждой парой точек (рисунок 9). Чтобы получить функции аппроксимации каждой геометрической ошибки, необходимо принять ряд решений относительно целевой функции, которую необходимо минимизировать, критериев сходимости и параметров оптимизации.


Предыдущая статья Агуадо и др. [18] изучил влияние различных целевых функций на минимизацию, а также влияние критериев сходимости и используемых параметров. Целевая функция, обеспечивающая наибольшее снижение объемной ошибки, — это минимизация среднего вектора разностей между реальной и оптимизационной точками: Минимизация целевой функции выполняется путем изменения вектора параметров оптимизации. Этот вектор формируется для каждого из коэффициентов и / или параметров, из которых получаются аппроксимационные функции каждой из ошибок.Функции приближения зависят от функций регрессии, используемых в процедуре идентификации. Тип проверяемого станка и физическое поведение его геометрических ошибок определяют функцию регрессии, которую следует использовать.

Выбор степени каждой из аппроксимирующих функций является фактором, который будет иметь существенное влияние на оптимизацию. Чем выше порядок полинома, тем меньше остаточная сумма квадратов. Если применяемая степень высока, она может включать влияние неповторяющихся ошибок, таких как шум измерения, на характеристические функции.Kruth et al. [26] говорят, что геометрические погрешности обычно медленно меняются вдоль рабочего пространства станка. Следовательно, полином третьего порядка подходит для аппроксимации ошибок.

Физическое поведение осей перемещения станка XCFZ не одинаково для всех перемещений станка. Линейные оси станка характеризуются функциями Лежандра, Чебышева или полиномиальными функциями простой регрессии. Ось, ось вращения, характеризуется использованием периодических функций в результате периодического поведения их геометрических ошибок.Следовательно, вектор параметров идентификации зависит от типа машины и используемых функций регрессии.

5.1. Функции регрессии для линейных осей

Уменьшение объемной ошибки зависит от функций полиномиальной регрессии, используемых для характеристики геометрических ошибок. Переменная определяет функцию зависимости, а не компонент точки. Если ошибка для минимизации относится к оси, то в переменной зависимости будет координата измеренных точек. То же самое относится ко всем осям и координатам.

Простые многочлены выражаются как с Параметрами идентификации модели являются веса, которые формируют каждую из функций ошибок аппроксимации.

Если оптимизация выполняется с использованием полиномов Чебышева, функция ошибок характеризуется где — степень приближенной функции, вес, связанный с каждым многочленом Чебышева порядка, и многочлен Чебышева порядка. Полином Чебышева порядка можно определить в следующем виде: Веса получаются из узлов Чебышева, из числа точек, которые делят область определения следующей функции: Значение функциональных узлов изменяется для получения аппроксимирующих функций каждой из ошибок.Параметр имеет физический смысл. Он представляет значение, которое должно иметь функцию, которая аппроксимирует узел на m узлов, которые разделили область ошибки.

Использование полиномов Лежандра [27–30] приблизительно так: Вектор параметров оптимизации будет состоять из весов каждой погрешности линейной оси MT. Отличие полиномов Лежандра от простых полиномов заключается в весах зависимости между собой. Следовательно, полиномы Лежандра более эффективны, чем простые полиномы.

Следует отметить, что геометрические ошибки имеют физическое поведение, тогда как объемная проверка обеспечивает математическую коррекцию совокупного эффекта всех из них. Используя ограничения в процедуре оптимизации, характеристика направляется в зависимости от их поведения, улучшая приближение функции реального значения. Эти ограничения влияют на количество параметров, используемых в процессе идентификации. На линейной оси все ошибки должны равняться нулю для точки. Следовательно, независимый коэффициент каждой аппроксимирующей функции, используемой в характеристике, равен нулю.Это сокращает до 12 членов вектор параметров идентификации, если простые полиномы используются в качестве функций регрессии и если функции регрессии являются полиномами Чебышева или Лежандра.

5.2. Функции регрессии для оси вращения

Чтобы реализовать правильную объемную проверку любого станка с осями вращения, такого как XCFZ , необходимо получить функции аппроксимации каждой из ошибок оси вращения.

Физическое поведение геометрических ошибок этого типа оси не позволяет охарактеризовать их простым полиномом Лежандра или Чебышева третьего порядка.Это связано с периодическим поведением этих геометрических ошибок. Чтобы лучше охарактеризовать ошибки, необходимо использовать периодические функции, такие как ряды Фурье. Ряды Фурье показывают поведение ошибки в неоцененных областях при измерении частичного поворота оси вращения.

В качестве альтернативы можно охарактеризовать эти геометрические ошибки с помощью ряда Фурье следующим образом: или используя разложение синусов в ряд следующим образом: где и — амплитуда ошибки, — ошибка периода, — угол поворота в каждой позиции и — смещение начала координат, как на рисунке 10.


Ось вращения представляет десять геометрических ошибок согласно UNE-230-2; кинематическая модель, представленная в разделе 3, использует только шесть ошибок EXC , EYC , EZC , EAC , EBC и ECC , не считая остальных четырех ошибок XOC , YOC , AOC и BOC . Эти четыре ошибки считаются постоянным результатом ошибок установки поворотной платформы вокруг оси движения.Эти ошибки приводят к тому, что нормальная плоскость вращения не совпадает в точности с центром вращения XOC и YOC . Точно так же нормаль оси вращения не перпендикулярна системе координат поворотного стола, что приводит к двум ошибкам: BOC и AOC . Следовательно, добавляется ошибка смещения, чтобы компенсировать влияние этих ошибок. Таким образом, геометрическая погрешность определяется формулой (20) с использованием ряда Фурье или (21) с использованием разложения синусов в ряд: Вектор параметра оптимизации формируется смещением каждой ошибки оси, амплитуды и фазового сдвига, который зависит от степени полинома, номинальной координаты, но не от фазы, которая считается постоянной величиной.

5.3. Методы оптимизации

Для выполнения объемной проверки станка с линейной осью и осью вращения XCFZ , метод оптимизации расширен по сравнению с методами для станков с тремя линейными осями [17, 18].

5.3.1. Этапы оптимизации

Различные конфигурации оптимизации дают разные результаты в зависимости от выбранного метода (таблица 1). Если будут реализованы различные поэтапные оптимизации параметров идентификации, результаты будут явно отличаться в зависимости от используемой стратегии.


Оптимизация Квадрат Смещение Вращение

1 фаза 1 фаза 1 фаза 1 фаза 1 фаза 1 2 2
3-фазное вращение-поступательное движение 1 3 2
3-фазное поступательное-вращательное движение 1 2 3
оптимизация параметров, связанных с каждым типом ошибки на первом этапе.
оптимизация параметров, связанных с каждым типом ошибки на втором этапе.
оптимизация параметров, связанных с каждым типом ошибки в третьей фазе.

Применение этого метода напрямую связано с траекторией каждой из осей станка для проверки. Обратите внимание, что система измерения LT в станке с конфигурацией XCFZ должна быть размещена на поворотном столе (Рисунок 11).


На рисунке 11 показано изображение реальной машины.Как можно видеть, след осей xcz намного больше, чем путь, который может быть измерен LT в результате того, что LT помещается на поворотный стол и поворачивается в разные положения оси.

Для определения характеристик всех геометрических погрешностей станка с использованием этого метода, независимо от количества используемых ступеней, необходимо разместить LT на профиле, прикрепленном к поворотному столу. Следовательно, LT доступен для измерения диапазона осей и в различных положениях от 0 ° до 360 °.Этот метод измерения ограничен либо защитными кожухами станка, либо его конструкцией, поэтому диапазон измеряемых осей зависит от выбранного метода.

Для реализации проверки, при которой может быть сертифицирован самый большой диапазон каждой оси, представлены различные методы с их областями применения и ограничениями.

5.3.2. Независимая оптимизация линейных осей и осей вращения

Этот метод изучает влияние каждого набора ошибок в зависимости от типа движения, которое обеспечивает каждая ось (рисунок 12).Необходимо провести независимую параметрическую идентификацию ошибок по линейной оси и оси вращения.

В станке XCFZ ошибки плоскости, образованной линейными движениями оси, и ошибки оси вращения поворотного стола должны анализироваться независимо (Рисунок 12). Если использовать этот метод, он обеспечивает более широкий диапазон измерений в плоскости, а также. Глядя на пример на рисунке 11, этот метод позволяет анализировать вокруг диапазона оси, отмеченного красной линией, и диапазона и, отмеченного фиолетовым.

Реализация этой методологии характеризации имеет недостаток в виде потери большого количества баллов. Это потому, что плоскость создается с большим диапазоном осей. Эта сетка не может повторяться в разных положениях. Точно так же влияние геометрических ошибок оси известно только для нескольких точек с перемещениями из-за того, что новую сетку необходимо измерять во всех положениях.

5.3.3. Комбинированная оптимизация линейной оси и оси вращения

С целью увеличения количества точек сетки вращения создается плоскость точек, которую можно измерять в различных положениях на LT при повороте поворотной платформы (Рисунок 13).В этом тесте охарактеризованы только погрешности оси вращения. Однако при пересечении сетки на них также влияют погрешности линейных осей и. Этот тест характеризует только погрешности оси вращения. Однако при измерении сетки точек плоскости на ее точки влияют погрешности линейных осей и.


Чтобы определить влияние погрешностей линейных осей в точках плоскости, требуется предварительная характеристика погрешности линейной оси Тест 1 (Рисунок 13).Эти ошибки описываются с помощью сетки с большим диапазоном значений и для. После получения аппроксимирующих функций линейных осей их параметры идентификации вводятся в вектор параметров оптимизации, из которого получаются ошибки оси вращения в тесте 2 (рисунок 13).

Желательно, чтобы плоскость точек, используемая для характеристики погрешностей линейных осей, и плоскость точек, используемая для характеристики погрешностей оси вращения, имели общие точки.Точно так же желательно, чтобы плоскость точки, используемая для характеристики погрешностей линейных осей, также измерялась для других значений. Таким образом, оба теста имеют общие точки, и аппроксимирующие функции были получены с точками, которые учитывали совокупный эффект всех ошибок.

Различные конфигурации оптимизации давали разные результаты в зависимости от выбранного метода. Итак, мы представляем исследование различных методов в Разделе 6.

6.Процедура и тесты

Для демонстрации возможностей метода проверки, представленного в этой статье, представлены результаты серии синтетических тестов, созданных с использованием параметрического генератора синтетических данных [17, 18].

Расположение измерительной системы LT аналогично глобальной системе координат станка. Используемые смещения машины и смещения отражателей представлены в таблицах 2 и 3. Оба значения считаются постоянными и известны на протяжении всех испытаний.

50

X (мм) Y (мм) Z (мм)
50 −50
Отражатель 2 −10 100 50

ось 9 0243
(мм) Y (мм) Z (мм)

X — ось 0 0 0
0 0 0
Z ось 1000 25 1500

Использование двух смещений направлено на обеспечение большего физического смысла полученных функций аппроксимации [18], предотвращая любую связь между различными возможными ошибками каждой из осей.

Что касается ошибок, внесенных в кинематическую модель, их совокупные влияния представлены как средние, так и максимальные значения. Эти параметры представляют собой среднюю ошибку в модуле (EMM) и максимальную ошибку в модуле (EMax). Чтобы упростить прямое сравнение между начальной объемной ошибкой и объемной ошибкой после компенсации, вычисляется остаточная ошибка. Это процентная разница между окончательным и начальным EMM.

6.1. Общие параметры оптимизации для всех тестов

На окончательное значение EMM влияет не только используемый метод оптимизации, но также критерии сходимости и ограничения, используемые при оптимизации.

Вариация идентификации параметров модели (раздел 3), на основе которой вычисляется целевая функция, продолжается до тех пор, пока не будет удовлетворен один из критериев сходимости: (1) минимальное изменение параметров идентификации, (2) максимально допустимое изменение целевой функции между двумя последовательные итерации, (3) количество итераций, (4) максимально разрешенные операции.

Чтобы выбрать те критерии сходимости, при которых наименьшая остаточная ошибка достигается при наименьших возможных вычислительных затратах, было проведено несколько исследований [18].

Наилучший результат достигается при выполнении целевой функции оптимизации цикла. У каждого подцикла есть свои критерии оптимизации. Глобальная оптимизация формируется из сколь угодно большого числа подциклов (независимых оптимизаций) (рисунок 14).


Снижение вычислительных затрат напрямую связано с размером используемого вектора оптимизации. Использование ограничений в оптимизации [18] не только снижает вычислительные затраты, но также придает физический смысл полученным аппроксимационным функциям.Однако объемная проверка — это математическая компенсация, а не физическая. Объемная проверка обеспечивает компенсацию совокупного эффекта всех ошибок, а не влияние каждой из них по отдельности (рисунок 15).


Ограничения в основном основаны на подавлении независимого коэффициента функций аппроксимации линейной оси и подавлении коэффициента периода в ошибках оси вращения. Они также основаны на подавлении прямоугольности между линейными осями с использованием линейной составляющей ошибки прямолинейности каждой линейной оси для их расчета.Он был представлен Агуадо и др. [18].

6.2. Результаты

Используя параметрический генератор синтетических данных, представленный в разделе 4.1, реализовано обширное исследование различных методов проверки станка с конфигурацией XCFZ (рисунок 11).

Во-первых, изучается пригодность периодических функций регрессии, используемых для характеристики оси вращения. Для этого реализован тест Таблицы 4.


9030

Результат таблицы 5 показывает, как использование ряда синусов улучшило характеристику ряда Фурье для характеристики всех ошибок оси.Однако, когда реализуется независимая характеристика каждой из его геометрических ошибок, разница между двумя методами не так велика. При тестировании наблюдалась сильная зависимость между начальными параметрами оптимизации и остаточными ошибками.


Начальный Конечный Интервал

X
C — ось (°) 0 360 5
Z — ось (мм) 0 0 0
средняя ошибка в модуле, E.Max: максимальная ошибка.

EMM начальный (м) E.Max начальное (м) EMM final (m) E.Max final (m) Остаточная ошибка

Ряд Фурье 181.15 500,25 93,28 227,78 51,49%
Серия синусов 181,15 500,25 16,58 60,72

После выбора функции регрессии, используемой для характеристики оси вращения, мы изучаем влияние метода оптимизации, а также начальную и конечную ошибки.Чтобы узнать, подходит ли каждый метод оптимизации, была проведена оптимизация двух различных тестов с использованием следующих методов: (i) совместная характеристика линейных и вращательных ошибок оси вращения, (ii) характеристика сначала линейных ошибок и затем ошибки вращения оси вращения (TR), (iii) характеристика сначала ошибок вращения, а затем линейных ошибок оси вращения (RT).

Из таблицы 6 видно, что наиболее подходящим методом является оптимизация в два этапа.

Модуль средней конечной ошибки 2 фазы RT (м)

Средняя начальная ошибка в модуле (м) 22,7 194,9
Максимальная начальная ошибка (м) 42

Средняя конечная ошибка в модуле 1 фаза (м) 14,4 112,6
Максимальная конечная ошибка 1 фазы (м) 19.1 186,1
Остаточная ошибка 1 фаза (%) 63,6 57,7

Модуль средней конечной ошибки 2,75 Модуль средней конечной ошибки 2 фазы 9024
Максимальная конечная ошибка 2 фазы TR (м) 4,2 65,1
Остаточная ошибка 2 фазы TR (%) 11,9 7,8
1.3 18,7
Максимальная конечная ошибка 2 фазы RT (м) 3,1 64,8
Остаточная погрешность 2 фазы RT (%) 5,9 9,6
9,6

Лучший метод характеристики для оси вращения не обязательно должен совпадать с лучшим методом оптимизации ошибок линейных осей. Поэтому было проведено исследование того же метода применительно к сетке точек (таблица 7).

9050 9050 9050 9030

В таблице 8 представлены результаты оптимизации путем характеризации ошибок в одной фазе с использованием полиномов Чебышева как наиболее подходящего метода оптимизации для линейных осей станка XCFZ .


Начальный Окончательный Интервал

X C — ось (°) 0 0 0
Z — ось (мм) 0 600 50
737,1 Модуль RT (м) .4

Простой Лежандр Чебышев (5 узлов)
Максимальная начальная ошибка (м) 2010,6 2010,6 2010,6

Средняя конечная ошибка в 1 фазе модуля (м) 6.6 3,6 4,4
Максимальная конечная ошибка 1 фаза (м) 23,2 10,46 16,7
Остаточная ошибка 1 фаза (%) 0,9 0,9 9024 0,1

Модуль средней конечной ошибки 2 фазы TR (м) 19,9 75,18 57,1
Максимальная конечная ошибка 2 фазы TR (м) 362456 244,3 1578
Остаточная ошибка 2 фазы TR (%) 2,7 10,2 7,7
39,6 123,8 8,4
Максимальная конечная ошибка 2 фазы, RT (м) 150,6 374,0 19,0
Остаточная ошибка 2 фазы, RT (%) 16,8 1,2

После изучения различных методов оптимизации влияние шума измерения было изучено в двух различных тестах. Шум измерений характеризовался нормальным распределением значений (± 30 мкм рад, ± 30 мкм рад и ± 4 мкм м ± 0,8 мкм м / м) для сферических координат (азимутальных, полярных и радиальный).

Таблицы 9 и 10 показывают, как шум измерения влияет на снижение ошибок, достигаемое за счет независимого анализа ошибок каждого типа оси, с сохранением внесенных геометрических ошибок и критериев сходимости.

-3.A

  • 13.

    Тонг К., Лехтихет Э.А., Джоши С. (2004) Программная компенсация машин быстрого прототипирования. Int J Precis Eng 28: 280–292

    Артикул Google ученый

  • 14.

    Donmez MA, Bloquist DS, Hocken RJ, Liu CR (1986) Общая методология повышения точности станков путем компенсации ошибок. Int J Precis Eng 4: 187–196

    Статья Google ученый

  • 15.

    Агуадо С., Сантолатира Дж., Сампер Д., Агилар Дж. Дж. (2013) Влияние шума измерения и расположения лазера на неопределенность измерения мультилатерации лазерного трекера при объемной проверке станков. Int J Precis Eng 37: 929–943

    Статья Google ученый

  • 16.

    Takatsuji T, Goto M, Kirita A, Kurosawa T., Tanimura Y (2000) Взаимосвязь между ошибкой измерения и расположением лазерных трекеров при лазерной трилатерации.Meas Sci Technol 11: 477–483

    Статья Google ученый

  • .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    902 9024 9030

    Средняя начальная ошибка в модуле (м) 230,5 227,0
    Максимальная начальная ошибка (м) 8

    Средняя конечная ошибка в модуле (м) 30,8 16,6
    Максимальная конечная ошибка (м) 65,7 29,7 Остаточная ошибка % 13,3 7,36
    Средняя шумовая погрешность (м) 31,3
    Максимальная шумовая погрешность (м) 57,8
    м ошибка среднего шума8

    Средняя начальная ошибка в модуле (м) 740.0 737,1
    Максимальная начальная погрешность (м) 2092,2 2010,6

    Максимальная конечная погрешность (м) 120,2 23,6
    Остаточная погрешность (%) 6,9 0,9
    Максимальная шумовая погрешность (м) 104,8

    Возможно уменьшение влияния шума измерения на объемную погрешность станка за счет использования техники мультилатерации. Для этого необходимо учитывать как методы мультилатерации, так и методы самокалибровки LT [23].

    Когда функции регрессии для использования для каждого типа оси и метод оптимизации известны, изучается влияние метода измерения на доступное для измерения пространство: Тест 1: сетка, образованная плоскими точками с интервалами 100 и 75 мм. мм соответственно, как показано в таблице 7, испытание 2: сетка, образованная фиксированной точкой в ​​соответствии с таблицей 4, испытание 3: плоскость с интервалами 300 мм и 225 мм от начала и до конца согласно таблице 7 с интервалами 45 ° , Испытание 4: плоскость с интервалами 200 мм и 150 мм от начала и до конца в соответствии с таблицей 7 с интервалами 30 °. Испытание 5: те же измерения, что и испытание 3, с использованием погрешностей линейных осей из испытания 1.

    В Таблице 11, Испытания 1 и 2 показаны результаты независимой характеристики осей движения в соответствии с их типом. Тест 3 показывает результаты совместной проверки ошибок всех осей. Тест 5 показывает результат определения характеристик оси вращения после того, как погрешности линейных осей были охарактеризованы в Тесте 1 и скомпенсированы. Тест 4 взят как эталонный тест, охватывающий весь объем МП.

    902E.M. средняя ошибка в модуле.
    Макс., М. макс.

    104 5,83%

    A.начальная Макс. начальный A. оптимизация M. оптимизация Остаточный
    EM (m) error (m) EM (m) error (m) error%
    Тест 1 582,48 1654,03 26,02 87,59 4,47%
    Тест 2 194,91 213,46501 65,06 7,75%
    Испытание 3 555,84 1523,42 51,76 191,13 9,31%
    Тест 5 555,84 1523,42 30,24 75,06 5,44%

    Уместность экстраполяции аппроксимирующих функций, полученных в каждом из тестов, на остальную часть рабочего пространства MT показана в таблице 12. Для этого геометрические ошибки, характеризуемые различными методами, использовались для компенсации эталонного теста, Тест 4.

    Тест 1 54% 4

    A. начальный Макс. начальный А.оптимизация M. оптимизация Остаточная
    EM (м) ошибка (м) EM (м) ошибка (м) ошибка%
    628,69 1893,27 224,54 662,32 35,72%
    Тест 2 628,69 1893,27 5850
    628,69 1893,27 36,64 104,81 5,83%
    Тест 5 628,69 1893.27 43,41 149,84 6,90%

    Независимая оптимизация ошибок в зависимости от типа осей в двух разных тестах, тесте 1 и тесте 2, дает сильное увеличение остаточной ошибки эталонного теста. Следовательно, эти методы не подходят (Таблица 12). Аппроксимационные функции, полученные из меньшего размера ячеек в различных положениях теста 3 (таблица 11), обеспечивают лучшую компенсацию ошибок в эталонном тесте.Точно так же комбинированная оптимизация геометрических ошибок посредством независимой оптимизации ошибок линейных осей, Тест 5, обеспечивает лучшую компенсацию, чем любой другой метод в эталонном тесте. Однако эта коррекция меньше, чем совместная оптимизация всех ошибок в эталонном тесте. Поэтому этот метод особенно полезен, когда невозможно осуществить полное измерение всего рабочего пространства станка или когда количество точек для измерения слишком велико.

    Поведение станка и величину ошибок до и после компенсации можно наблюдать с помощью цветных карт и векторных диаграмм.

    Цветная карта (рис. 16) предоставляет информацию о снижении ошибок в каждой из точек рабочей области. Наблюдается однородная компенсация погрешности (рисунок 16).

    Аналогичным образом векторная диаграмма (рис. 17) показывает, как физическое поведение ошибок станка до компенсации уменьшается, обеспечивая математическую, а не физическую компенсацию.

    7. Выводы

    Объем уменьшения глобальной объемной ошибки зависит от критериев сходимости оптимизации, используемого метода оптимизации, используемых функций регрессии и неопределенности, вносимой системой измерения и MT.

    Используемые функции регрессии зависят от типа оси движения. Линейные оси характеризуются простыми полиномами, полиномами Чебышева или Лежандра, а погрешности осей вращения получаются рядами Фурье или рядами синусов. Характеризация полиномом Чебышева дала лучшие результаты, чем простые полиномы и полиномы Лежандра. Однако использование большого количества узлов Чебышева увеличивает вычислительные затраты. Что касается периодических функций оси вращения, определение характеристик с помощью рядов синусов обеспечивает большее сокращение, чем ряды Фурье.

    Описание геометрических ошибок дает разные результаты в зависимости от используемой последовательности оптимизации. При характеристике линейной оси совместная характеристика всех геометрических ошибок обеспечивает остаточную ошибку 0,9% по сравнению с 2,7% при оптимизации TR или 5,4% при оптимизации RT. В случае оси вращения наилучший результат достигается при выполнении оптимизации в два этапа, с остаточной ошибкой 9,6%, если используется метод RT, или 7,8%, если используется метод TR.Однако, если выбран метод оптимизации только с одной фазой, остаточная ошибка составляет 57,7% от начальной.

    Наличие места в проверке ограничивает количество и распределение точек, используемых при проверке. Комбинированная оптимизация ошибок по вращательной и линейной осям обеспечивает наибольшее снижение ошибки, если невозможно реализовать измерение точек во всем рабочем пространстве MT. Этот метод обеспечивает остаточную ошибку 6,90% вместо 5.83%. Комбинированная оптимизация улучшила результат совместной характеристики второстепенного рабочего пространства, из которого получена остаточная ошибка 10,14% вместо 5,83%.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи.

    Благодарность

    Эта работа была поддержана проектом DICON «Разработка новых передовых систем управления размерами в производственных процессах для секторов с высокой степенью воздействия» (INNPACTO BOE-A-2011-5824).

    (PDF) Моделирование и компенсация объемных ошибок для пятикоординатных станков

    Ключевые специальные проекты инноваций [No. 201301001] и эксплуатационные проекты

    муниципального округа Минханг, Шанхайского муниципального района

    Промышленно-исследовательский университет

    [No. 2013Мх211].

    Список литературы

    [1] А.С. Окафор, Ю.М. Эртекин, Построение моделей ошибок и ошибок станков

    Процедура компенсации для трехосного вертикального обрабатывающего центра с использованием кинематики жесткого корпуса

    , Int.J. Mach. Инструменты Manuf. 40 (2000) 1199–1213.

    [2] L. Uriarte, M. Zatarain, D. Axinte, J. Yagüe-Fabra, S. Ihlenfeldt, J. Eguia, A. Olarra,

    Станки для крупных деталей, CIRP Ann. — Мануф. Technol. 62 (2013) 731–750.

    [3] Янг Дж., Алтынтас Ю. Обобщенная кинематика пятиосевых серийных станков с генерацией неособой траектории

    , Int. J. Mach. Инструменты Manuf. 75 (2013)

    119–132.

    [4] S.K. Луна, Ю. Мун, С. Кота и др., Метрология на основе теории винта для проектирования

    и компенсации ошибок станков.Proc. DETC 1 (2001) 697–707.

    [5] Г. Фу, Дж. Фу, Ю. Сюй, З. Чен, Произведение экспоненциальной модели для геометрической ошибки

    интеграция многоосных станков, Int. J. Adv. Manuf. Technol. 71 (9-12)

    (2014) 1653–1667.

    [6] W. Tian, ​​W. Gao, D. Zhang, T. Huang, Общий подход к моделированию ошибок станков

    , Int. J. Mach. Инструменты Manuf. 79 (2014) 17–23.

    [7] H. Schwenke, W. Knapp, H. Haitjema, A. Weckenmann, R. Schmitt,

    F.Delbressine, Измерение геометрической погрешности и компенсация машин

    — обновление, CIRP Ann. — Мануф. Technol. 57 (2008) 660–675.

    [8] С. Ибараки, В. Кнапп, Косвенное измерение объемной точности для трехосевых и пятиосевых станков

    : обзор, Int. J. Autom. Technol. 6 (2) (2012)

    110–124.

    [9] М. Цуцуми, А. Сайто, Выявление и компенсация систематических отклонений

    , характерных для 5-осевых обрабатывающих центров, Int.J. Mach. Инструменты Manuf. 43

    (2003) 771–780.

    [10] К. Хонг, С. Ибараки, Бесконтактный R-тест с лазерными датчиками перемещения для калибровки ошибок

    пятиосевых станков, Precis. Англ. 37 (2013) 159–171.

    [11] С. Ибараки, К. Ояма, Х. Оцубо, Построение карты ошибок осей вращения на

    пятиосевом обрабатывающем центре с помощью статического R-теста, Int. J. Mach. Инструменты Manuf. 51

    (2011) 190–200.

    [12] С. Ибараки, Т. Иритани, Т. Мацусита, Калибровка ошибок местоположения осей вращения

    на пятиосевых станках путем измерения на станке с использованием сенсорного датчика

    , Int.J. Mach. Инструменты Manuf. 58 (2012) 44–53.

    [13] М. Гиви, J.R.R. Майер, Валидация компенсации объемной погрешности для станка с пятью осями

    с использованием тестов на несовпадение поверхностей и касания на машине

    , Int. J. Mach. Инструменты Manuf. 87 (2014) 89–95.

    [14] С. Ибараки, Я. Ота, Испытание на обработку для калибровки ошибочных движений поворотной оси на 5-осевых станках

    и его применение для испытаний на термическую деформацию, Int. J.

    Мах. Инструменты Manuf.86 (2014) 81–88.

    [15] С. Ибараки, Т. Кудо, Т. Яно, Т. Такацудзи, С. Осава, О. Сато, Оценка трех-

    объемных погрешностей обрабатывающих центров с помощью ферометра с отслеживающим интер-

    . Precis. Англ. 39 (2015) 179–18 6.

    [16] С. Ибараки, К. Нагае, Г. Сато, Предложение «разомкнутого» интерферометра слежения

    для измерения объемной ошибки станка, CIRP Ann. — Мануф. Technol.

    63 (2014) 501–504.

    [17] W.T. Lei, Y.Y. Hsu, Повышение точности пятиосевых станков с ЧПУ за счет компенсации ошибок в реальном времени

    , Int. J. Mach. Инструменты Manuf. 43 (2003) 871–877.

    [18] Ю.Г. Хсу, С.С. Ван, Новый метод компенсации геометрических ошибок станков с пятью осями

    , Int. J. Mach. Инструменты Manuf. 47 (2007) 352–360.

    [19] S.W. Чжу, Г.Ф. Дин, С.Ф. Цинь, Дж. Лэй, Л. Чжуан, К.Ю. Ян, Интегрированное геометрическое моделирование

    ошибок, идентификация и компенсация станков с ЧПУ, Int.J.

    Мах. Инструменты Manuf. 52 (2012) 24–29.

    [20] Н. Хуанг, Ю. Цзинь, К. Би, Ю. Ван, Встроенный постпроцессор для 5-осевого станка

    инструментов с компенсацией геометрических ошибок, Int. J. Mach. Инструменты Manuf. 94 (2015)

    65–73.

    [21] J. Yang, J.R.R. Майер, Ю. Алтинтас, Геометрические ошибки, не зависящие от положения

    , метод идентификации и исправления для пятиосевых серийных станков на основе теории винта

    , Int. J. Mach. Инструменты Manuf. 95 (2015) 52–66.

    [22] Р.М. Мюррей, З. Ли, С. С. Састри, Математическое введение в роботизированное устройство Ma-

    , CRC Press, Флорида, 1994.

    [23] ISO-230-7: 2006, Испытательный код для станков — Часть 7: Геометрическая точность

    оси вращения.

    [24] E.L.J. Bohez, Проектирование кинематической цепи пятиосевых фрезерных станков и лизис ана-

    , Int. J. Mach. Инструменты Manuf. 42 (4) (2002) 505–520.

    [25] ISO / DIS 10791-6: 2014, Условия испытаний для обрабатывающих центров. Часть 6: Accu-

    Скорость и интерполяции.

    [26] М. Цуцуми, С. Тон, Н. Като, Р. Сато, Повышение геометрической точности 5-осевых обрабатывающих центров

    на основе идентификации и компенсации

    геометрических отклонений, Int. J. Mach. Инструменты Manuf. 68 (2013) 11–20.

    [27] С. Сян, Дж. Ян, Ю. Чжан, Использование стержня с двумя шариками для определения геометрических ошибок, зависящих от положения в

    на осях вращения пятиосевых станков, Int.

    J. Adv. Manuf. Technol. 70 (9–12) (2014) 2071–2082.

    [28] С. Сян, Дж. Ян, Использование двойного шарикового стержня для измерения 10 геометрических ошибок в зависимости от положения

    для осей вращения на пятиосевых станках, Int. J. Adv. Manuf.

    Technol. 75 (2014) 559–572.

    [29] Y. Altintas, Автоматизация производства: Механика резки металла, Станок

    Вибрация инструмента и проектирование ЧПУ, Cambridge University Press, Cambridge,

    United Kingdom, 2012.

    [30] Y. Altintas, S. Тулсян, Прогнозирование продолжительности цикла обработки деталей с помощью виртуального ЧПУ,

    CIRP Ann.- Мануф. Technol. 64 (2015) 361–364.

    S. Xiang, Y. Altintas / International Journal of Machine Tools & Manufacture 101 (2016) 65–7878

    Объемная количественная оценка заживления ран с помощью машинного обучения и оптической когерентной томографии у взрослых с диабетом 2 типа: РКИ GC-SHEALD

    Abstract

    Сахарный диабет 2 типа связан с нарушением заживления ран, что существенно влияет на заболеваемость и смертность пациентов. Известно, что избыток глюкокортикоидов (гормона стресса) замедляет заживление ран.Оптическая когерентная томография (ОКТ) — это новый инструмент для мониторинга заживления с помощью «виртуальной биопсии», но в значительной степени требует ручного анализа, который является трудоемким и ограничивает обработку объема данных. Это ограничивает возможности ОКТ в клинических исследованиях.

    Используя данные ОКТ из исследования GC-SHEALD, мы разработали новый алгоритм машинного обучения для автоматического объемного количественного определения дискретных морфологических элементов заживления ран (с помощью пункционной биопсии 3 мм) у пациентов с диабетом 2 типа.Это позволило дифференцировать раннюю / позднюю грануляционную ткань, неоэпидермис и структурные особенности сгустка и количественно оценить их объемный переход между ранами 2 и 7 дней. Используя ОКТ, мы смогли визуализировать различия в реэпителизации раны и повторном моделировании, иначе неотличимые по грубой морфологии раны между этими временными точками. Автоматическая количественная оценка максимальной ткани ранней грануляции показала сильную корреляцию с соответствующими (ручными) данными GC-SHEALD. Кроме того,% реэпителизации был улучшен у пациентов, получавших перорально AZD4017, ингибитор системного действия фермента 11β-гидроксистероиддегидрогеназы типа 1, активирующего глюкокортикоиды, с аналогичной тенденцией в объеме неоэпидермиса.

    Благодаря сочетанию машинного обучения и ОКТ мы разработали высокочувствительный и воспроизводимый метод автоматизированного объемного количественного определения заживления ран. Этот новый подход может получить дальнейшее развитие в качестве будущего клинического инструмента для оценки заживления ран, например. диабетические язвы стопы и пролежни.

    Сводка раскрытия информации Я подтверждаю, что ни у меня, ни у моих соавторов нет конфликта интересов, описанного выше, который имеет отношение к предмету или материалам, включенным в эту работу.

    Введение

    В 2017/2018 годах Национальная служба здравоохранения Великобритании (NHS) вылечила 3,8 миллиона человек с ранами, каждый третий из которых не зажил в течение года ( 1 ). Прямые затраты составили более 8 миллиардов фунтов стерлингов, большая часть которых была потрачена на лечение хронических ран. Вызывает озабоченность ежегодный рост заболеваемости ран более чем на 70% в период с 2012 по 2018 год, что подчеркивает острую необходимость в улучшении мониторинга, ведения и лечения ( 1 ).

    Финансовое бремя хронических ран в основном связано с ампутациями у пациентов с диабетом ( 2 ).С 1980 года глобальные показатели сахарного диабета 2 типа (СД2) увеличились более чем в четыре раза, и большинство стран по-прежнему вряд ли смогут достичь целей Организации Объединенных Наций ( 3, 4 ). Хронические раны (например, язвы диабетической стопы) поражают около 5% людей с диабетом одновременно и приводят к 5-летней смертности до 55% ( 5, 6 ). У больных низкое качество жизни ( 2, 7 ), а косвенные затраты, связанные с потерей производительности, намного выше, чем затраты на лечение ( 8-10 ).

    Избыток гормона стресса (глюкокортикоидов) также приводит к хроническим ранам ( 11, 12 ). Глюкокортикоиды влияют практически на все фазы заживления ран, включая воспаление ( 13, 14 ), реэпителизацию ( 15, 16 ), образование грануляционной ткани ( 16) и синтез, обработку и ремоделирование внеклеточного матрикса (коллагена) ( 17, 18 ). Локальные уровни глюкокортикоидов регулируются изоферментами 11β-гидроксистероиддегидрогеназы (11β-HSD), которые активируют (11β-HSD1) и деактивируют (11β-HSD2) как естественные, так и синтетические формы кортикостероидов ( 19-23 ).С помощью этих ферментов периферическое воздействие глюкокортикоидов поддерживается независимо от уровней циркулирующих гормонов ( 24 ). Ранее мы обнаружили увеличение 11β-HSD1 во время нормального заживления ран у мышей ( 20 ) и Brazel et al . недавно было обнаружено, что это усугубляется у мышей с диабетом ( db / db ) ( 25 ). Впоследствии мы (и другие) сообщили об ускорении заживления у старых мышей с нокаутом 11β-HSD1 и последующем местном ингибировании 11β-HSD1 у здоровых мышей и мышей, получавших пероральный глюкокортикоид кортикостерон ( 21, 22, 26 ).Улучшение заживления ран после блокады 11β-HSD1 также было обнаружено на животных моделях диабета ( 27 ), но на человеке это не исследовалось.

    Наше недавнее двойное слепое рандомизированное контролируемое исследование (GC-SHEALD) у взрослых с СД2, получавших селективный ингибитор 11β-HSD1 AZD4017 в течение 35 дней, показало, что раны были на 48% меньше на второй день по сравнению с плацебо ( 28 ) . Это было основано на максимальной ширине ранней грануляционной ткани с помощью оптической когерентной томографии (ОКТ), хотя не было обнаружено никакой разницы в максимальной глубине сгустка крови / струпа на 7-й день после ранения (ранняя грануляционная ткань не определялась на 7-й день раны).

    Оптическая когерентная томография (ОКТ) — это метод томографической визуализации в реальном времени с использованием инфракрасного света низкой интенсивности для визуализации живых тканей. Этот неинвазивный метод позволяет получать двух- и трехмерные изображения поперечного сечения с высоким разрешением (аналогично гистологии) и является проверенным методом мониторинга структуры кожи и заживления ран ( 29-33 ). Однако приложение OCT до сих пор ограничивалось ручным аннотированием двумерных сканирований, что отнимает много времени, ограничивает количество выборок или временных точек, которые могут быть обработаны, и ограничивает научные открытия.

    Здесь мы сообщаем о новом применении машинного обучения для выявления и количественной оценки ключевых морфологических характеристик заживления ран в 3D, подтвержденных ручным двухмерным анализом. Это было подтверждено с использованием результатов ОКТ пилотной фазы 2b исследования GC-SHEALD для анализа реакции заживления ран на системное ингибирование 11β-HSD1 у пациентов с СД2.

    Результаты

    Машинное обучение

    Надежность
    Морфология раны

    Показан иллюстративный пример типичных результатов с машинными аннотациями на 2-й и 7-й дни после ранения (рис. 1).Морфология раны была разделена на 4 подтипа на основе основных морфологических особенностей; 1) ткань с ранней грануляцией, имеющая вид «соты», поскольку фибринолиз разрушает сгусток и замещается ранним внеклеточным матриксом, 2) ткань с поздней грануляцией, демонстрирующая равномерное горизонтальное выравнивание, 3) неоэпидермис, отходящий от краев раны на день 2 и прилегающий под сгустком к 7 и 4 дням) сгусток, образующий пробку над раной.

    Рис. 1 Результаты машинного обучения в день 2 и 7 ран

    Типичные исходные результаты сканирования OCT (A, B) и с автоматическими аннотациями после машинного обучения (C, D).c = сгусток, d = дерма (неповрежденная ткань), e = эпидермис, get = ткань с ранней грануляцией, lgt = ткань с поздней грануляцией, ne = неоэпидермис. Масштабная линейка = 500 мкм.

    Надежность автоматических аннотаций оценивалась для всех сканирований. Согласие исследователя с точностью машинной аннотации (надежность между наблюдателями) было отличным (ICC> 0,8) для всех подтипов с ICC> 0,95 для ранней грануляции, поздней грануляции и неоэпидермальной ткани и ICC> 0,85 для ткани сгустка. Графики Альтмана, систематическая ошибка и предел согласия для надежности аннотаций подтипа раны показаны на рисунке 2.

    Рис. 2 Надежность машинного обучения

    На графике Альтмана показаны неоэпидермис (A), ткань поздней грануляции (B), ткань ранней грануляции (C) и сгусток (D). Коэффициенты внутриклассовой корреляции (ICC) и 95% пределы согласия (LoA) отображаются на каждом графике. Сплошные линии указывают значения смещения, а пунктирные линии (+ 2SD и -2SD) — LoA. N = 204.

    Проверка

    Сильная корреляция (r = 0,81, p <0,001) наблюдалась между результатами машинного обучения и ручным измерением максимальной ширины ранней грануляционной ткани (мм) на 2 и 30 дни лечения (рис. 3a).Однако этого не наблюдалось между результатами машинного обучения и ручным измерением максимальной глубины сгустка на 7 и 35 дни лечения (рис. 3b).

    Рис. 3 Проверка машинного обучения

    Корреляция между результатами машинного обучения для максимальной ранней грануляционной ткани (A, N = 51) и максимальной глубины сгустка (B, N = 50) при ручном измерении.

    Морфология раны

    Общая морфология и реэпителизация

    Общая площадь раны была в значительной степени сопоставима между обработками и временными точками.Используя этот индикатор, заживление улучшилось с 37% до 49% между днем ​​2 и 7 в группе плацебо (PBO) (p <0,05) при биопсии, проведенной в день 0 (набор 1), но не наблюдалось улучшения между днем ​​2 и днем. день 7 раны во втором раунде биопсии, проведенной на 28 день лечения (набор 2). Точно так же эффект лечения не был заметен в любой момент времени (рис. 4a и 4c).

    Рис. 4 Общая морфология и реэпителизация

    Репрезентативные изображения общей морфологии (A) и реэпителизации с помощью ручной ОКТ (B), количественно определяемые вручную как% общего заживления (C) и% реэпителизации (D).

    Ручной анализ сопоставленных изображений ОКТ выявил значительное увеличение% повторной эпителизации (среднее ± стандартное отклонение) на 7-й день по сравнению со 2-м днем ​​после ранения в группах, получавших как PBO, так и ингибитор 11β-HSD1 AZD4017 (AZD) (набор PBO 1 : 99,7 ± 0,8 против 56 ± 27, набор 2: 99,3 ± 2,4 против 64,6 ± 19,7, оба p <0,001, и набор AZD 1: 100 ± 0 против 65,3 ± 23,6, p <0,001, набор 2: 100 ± 0 по сравнению с 84,7 ± 13,5, все p <0,01, рис. 4b и 4d).

    Через 7 дней после ранения в большинстве случаев реэпителизация была полной, и, следовательно, нельзя было сделать вывод об эффекте лечения.Однако на 2-й день после 30-дневного лечения реэпителизация была на 30% выше в группе AZD (p <0,05).

    Автоматический объемный анализ

    Репрезентативные гистограммы, отображающие площадь подтипа раны для каждого кадра сканирования (120 кадров на сканирование) по дням лечения и лечения, представлены на рисунке 5.

    Рис. 5 Гистограммы машинного обучения

    Репрезентативные гистограммы для дня 2 и на 7-й день после ранения после 2- и 28-дневного лечения AZD4017 (AZD) или плацебо (PBO).

    Ткань ранней грануляции

    Объем ткани ранней грануляции (среднее ± стандартное отклонение) был значительно уменьшен на 7-й день по сравнению со 2-м днем ​​после ранения в группах, получавших PBO и AZD, и в обоих наборах биопсий (набор PBO 1: 0,09 ± 0,09 против 1,56 ± 0,7, набор 2: 0,13 ± 0,17 против 1,38 ± 0,7, оба p <0,001 и AZD набор 1: 0,1 ± 0,1 против 1,36 ± 0,7, p <0,001, набор 2: 0,11 ± 0,2 против 0,96 ± 0,6, p <0,01, рисунок 6а).

    Рис. 6 Объемная количественная оценка машинного обучения

    Результаты машинного обучения для ранней (A) и поздней (B) грануляции, неоэпидермиса (C) и сгустка (D) ткани, сравнение между днем ​​2 (день лечения 2 и 30) и днем 7 (день лечения 7 и 35) раны, обработанные AZD4017 (AZD) или плацебо (PCB).

    Через 7 дней после ранения не было доказательств эффекта AZD, и рассасывание ранней грануляционной ткани было в основном полным во всех случаях. На ранах 2-го дня после 30-дневного лечения эффект от лечения ингибитором 11β-HSD1 был в ожидаемом направлении, но не был статистически значимым (p = 0,48). Это также имело место в случае ран на 2-й день после 2-дневного лечения (p = 0,93).

    Ткань поздней грануляции

    Аналогичный эффект наблюдался для объема поздней грануляционной ткани (среднее ± стандартное отклонение), хотя объемы в целом были выше, что свидетельствует о более поздней стадии заживления (поскольку ранняя грануляционная ткань обрабатывается резидентными фибробластами до большей зрелая форма).На 7-й день по сравнению с 2-м днем ​​после ранения объем поздней грануляционной ткани был установлен PBO 1: 0,87 ± 0,6 против 2,12 ± 0,8, p <0,001, набор 2: 0,91 ± 0,6 против 1,54 ± 0,7, p = 0,25 и набор AZD 1 : 0,81 ± 0,8 против 1,75 ± 0,5, p <0,05, набор 2: 0,72 ± 0,7 против 1,34 ± 0,7, p <0,001 (рисунок 6b).

    Через 2 дня после ранения и через 2 дня лечения были доказательства эффекта AZD4017 в ожидаемом направлении, но это не было статистически значимым (p = 0,53). Никаких доказательств эффекта не было в другие моменты времени (хотя дисперсия была относительно высокой).

    Неоэпидермис

    В отличие от грануляционной ткани, объем неоэпидермиса (среднее ± стандартное отклонение) был значительно увеличен на 7-й день по сравнению со 2-м днем ​​после ранения во всех группах (набор PBO 1: 1,46 ± 0,5 против 0,9 ± 0,6, p <0,01, набор 2: 1,29 ± 0,5 против 0,65 ± 0,2, p <0,001 и набор AZD 1: 1,38 ± 0,4 против 0,87 ± 0,4, p <0,01, набор 2: 1,39 ± 0,5 против 0,92 ± 0,3 , p <0,05, рис. 6в).

    Через 7 дней после ранения не было доказательств эффекта AZD, и реэпителизация была в основном полной во всех случаях.На ранах 2-го дня после 30-дневного лечения наблюдалась сильная тенденция к увеличению неоэпидермального объема на 42% в группе лечения ингибитором 11β-HSD1 (p = 0,09). Этого не наблюдалось в ранах 2-го дня после 2-дневного лечения (p = 0,99).

    Сгусток

    Как и в случае с неоэпидермисом, было обнаружено, что объем сгустка (среднее ± стандартное отклонение) значительно увеличился на 7-й день по сравнению с ранами 2-го дня, что соответствует более поздней стадии заживления (набор PBO 1: 2,68 ± 1 против . 1,28 ± 1,6, набор 2: 2,35 ± 0,6 против 0,91 ± 0,7, оба p <0.001 и AZD набор 1: 2,73 ± 0,7 против 1,16 ± 0,7, p <0,001, набор 2: 2,83 ± 0,9 против 1,21 ± 0,4, p <0,01, рисунок 6d).

    В ранах на 7 день после 35 дней лечения изменение объема сгустка с помощью AZD4017 было в ожидаемом направлении, но не статистически значимым (p = 0,45). Это также было верно для ран на 7-й день после 7-дневного лечения (p = 0,99).

    Обсуждение

    ОКТ недавно был признан неинвазивным методом мониторинга заживления кожных ран с помощью «виртуальной биопсии» ( 29-33 ), но объемный анализ и автоматическая классификация заживления ран ранее не описывались.Здесь мы применили машинное обучение для автоматической количественной оценки ключевых морфологических особенностей во время заживления ран.

    Наши результаты показывают, что ОКТ является более чувствительным методом мониторинга заживления ран, способным визуализировать ключевые морфологические особенности заживления ран, которые иначе невозможно обнаружить с помощью традиционной визуализации (например, цифровой фотографии). Несмотря на небольшой размер выборки, мы обнаружили значительное сокращение раннего сгустка / ранней грануляционной ткани и поздней грануляционной ткани с одновременным увеличением объемов неоэпидермиса и сгустка ткани в ранах на 7-й день по сравнению со 2-м днем.Эти результаты были хорошо воспроизводимы между двумя наборами биопсий в нашей когорте и, что важно, отражают нормальную хронологию заживления, измеренную с помощью двумерной ОКТ ( 29 ). Однако наш новый метод автоматической количественной оценки имеет ключевое преимущество в измерении всего объема конкретных характеристик заживления ран, которые могут быть неточно отражены при двумерном измерении.

    Учитывая сложную природу окружающей среды раны, надежность между наблюдателями (т.е. согласие исследователя с машинной аннотацией) была превосходной для ткани с ранней грануляцией, ткани с поздней грануляцией и неоэпидермиса и хороша для сгустка (который демонстрировал более гетерогенную морфологию). Результаты были проверены на основе полученных вручную измерений максимальной ширины ранней грануляционной ткани и максимальной глубины сгустка, которые были единственными отчетными результатами заживления GC-SHEALD. Первые хорошо коррелировали с автоматическими измерениями объема, но это не было очевидным для сгустка, вероятно, из-за гораздо более узкого диапазона данных и более низкой чувствительности машинного обучения.

    Заживление после пункционной биопсии в нашей когорте пациентов с СД2 было в основном нормальным, с полной реэпителизацией к 7-му дню в большинстве образцов и полным заживлением (включая отслоение тромба) к 28-му дню. Это не было неожиданностью, поскольку пациенты с активными изъязвлениями и хуже контролируемый диабет (т.е. предполагаемая целевая популяция) были исключены из GC-SHEALD в ожидании результатов по безопасности (которые теперь подтверждают будущее исследование у пациентов с язвами диабетической стопы). Однако включение пациентов с относительно нормальным заживлением может ограничить эффективность AZD4017.Это подтверждается нашими доклиническими данными о том, что местное ингибирование 11β-HSD1 частично восстанавливает нормальное заживление у мышей, получавших пероральный кортикостерон (активный глюкокортикоид грызунов), но не оказывает никакого влияния на нормальное заживление мышей (несмотря на сопоставимое ингибирование 11β-HSD1) ( 21 ).

    Несмотря на это ограничение, мы обнаружили 30% улучшение реэпителизации с помощью AZD4017 при сопоставимой тенденции в объеме неоэпидермиса. Эти дополнительные анализы (включая автоматизированный и непредвзятый метод) усиливают основной результат заживления ран GC-SHEALD, который заключается в том, что AZD4017 уменьшил ширину зазора в ране на 48% ( 28 ).Наши результаты также согласуются с механистическими выводами о том, что глюкокортикоиды нарушают эпидермальную реэпителизацию за счет подавления передачи сигналов фактора роста кератиноцитов ( 15, 16 ). Однако статистическая интерпретация наших результатов основана на относительно небольшом размере выборки, и результаты следует рассматривать как предварительные. Основываясь на результатах 30-го дня лечения, ожидается, что расчетные размеры выборки в 43, 257, 12 и 37 на группу лечения для ранней грануляции, поздней грануляции, неоэпидермиса и сгустка (соответственно) подтвердят наблюдаемые различия (90% мощность, альфа-ошибка 0.05).

    Таким образом, наши результаты демонстрируют, что автоматический объемный количественный анализ с помощью ОКТ является мощным методом, предлагающим более глубокое понимание морфологии заживления ран. Теперь это требует дальнейшего развития в более крупных когортах с более длительным периодом заживления острых ран на молодой здоровой коже по сравнению со сложными ранами, такими как язвы диабетической стопы. Благодаря неинвазивному мониторингу трехмерного заживления в режиме реального времени клиницисты могут получить более подробное представление о требованиях к лечению, ответных действиях и результатах лечения конкретных заболеваний.Наконец, наши многообещающие результаты могут привести к открытию новых прогностических биомаркеров заживления для более индивидуального подхода к лечению ран.

    Материалы и методы

    Участники исследования

    Данные были получены в ходе исследования GC-SHEALD (www.isrctn.com/ISRCTN74621291 и https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03313297) с одобрения Северо-Запада — Центральный комитет по этике исследований Большого Манчестера (17 / NW / 0283) и после получения полного информированного согласия. Вкратце, участники были рандомизированы двойным слепым методом для получения плацебо (PBO, n = 14) или 400 мг два раза в день ингибитора 11β-HSD1 AZD4017 (AZD, n = 14) в течение 35 дней лечения.На 0 и 28 дни раны были индуцированы с помощью пункционной биопсии на всю толщину диаметром 2 мм под местной анестезией. Раны обрабатывали воздухопроницаемой повязкой в ​​течение 24 часов и визуализировали через 2 и 7 дней после ранения (дни лечения 2, 7, 30 и 35).

    Оптическая когерентная томография

    Сканы были получены с использованием сканера Michelson-Diagnostics (Мейдстон, Великобритания) VivoSight ™, захватившего 120 кадров изображения, разделенных на 50 мкм (6 мм). Этого было достаточно для полного захвата каждого 2-миллиметрового участка пункционной биопсии. Всего было доступно 207 сканирований, взятых из двух биопсий в каждый момент времени для каждого пациента.Три сканирования были удалены перед вводом машинного обучения из-за аномалий получения изображений, например обе биопсии получены за одно сканирование. Выходные данные были проверены на надежность между наблюдателями, что привело к исключению следующих 17 сканирований, при этом оставшиеся сканирования представляли 101/104 (> 97%) усредненных временных точек пациента следующим образом: день 2 лечения PBO (n = 14), PBO 7-й день лечения (n = 14), 30-й день лечения PBO (n = 11), 35-й день лечения PBO (n = 13), 2-й день лечения AZD (n = 14), 7-й день лечения AZD (n = 14), AZD 30-й день лечения (n = 12), 35-й день лечения PBO (n = 12).

    Данные о реэпителизации были основаны на данных поверхностной ОКТ-визуализации. Грубую морфологию раны получали путем одновременного захвата изображения с аэрокамеры во время ОКТ-сканирования.

    Машинное обучение

    В каждом кадре сканирования были определены 7 различных подтипов изображений: неоэпидермис, сгусток, ткань с ранней и поздней грануляцией, интактная ткань (периферическая по отношению к ране), активное кровотечение и нетканое. Мы использовали сверточную нейронную сеть на основе u-net для сегментации изображения каждого кадра 2D OCT, а наземные метки истинности являются аннотациями 7 подтипов ( 34 ).Мы признаем, что можно использовать и другие сети, включая варианты модели u-net ( 35 ) или модели GAN ( 36 ), и для простоты в этом первом исследовании данных OCT мы использовали классическую архитектуру u-net.

    При обучении модели U-net использовалось 84 кадра OCT, аннотированных указанными выше 7 подтипами изображений, выбранными вручную из 207 сканирований (каждое сканирование содержит 120 кадров). Таким образом, обучающая выборка представляла 0,34% доступных кадров, использованных в исследовании. Архитектура u-net была написана в Matlab 2019b с использованием кластера Linux с обучением трех графических процессоров Tesla K80.Это заняло 100 эпох с 1344 итерациями на эпоху, используя стохастический градиентный спуск с импульсом = 0,9, оптимизируя при начальной скорости обучения 0,05. Коэффициент регуляризации L2 был установлен на 0,0001. Минимальный размер пакета был установлен на 16 изображений, и обучающие данные перетасовывались в каждую эпоху. Обучение длилось 3483 минуты с точностью мини-ванны 85,85% на последней итерации.

    Затем было выполнено прогнозирование всех выборок с использованием обученной модели с последующим набором морфологических операций для удаления изолированных пикселей и небольших островков.Границы между классами также были сглажены дескриптором Фурье. Учитывая глубину проникновения ОКТ-сканера, мы взяли образцы на глубину 1 мм для каждого кадра, рассчитав площадь неоэпидермиса, сгустка и грануляционной ткани ( 2 мм). Неповрежденная ткань, активное кровотечение (в незначительном количестве образцов) и не-ткань были исключены из анализа. Затем площади умножали на интервал сканирования (50 мкм) для получения результатов измерения объема ( 3 мм).

    Статистические методы

    Все группы данных следовали нормальному распределению.Групповые анализы были выполнены (95% доверительный интервал) с использованием двухфакторного дисперсионного анализа модели смешанных эффектов с апостериорным тестированием с поправкой на множественные сравнения с использованием теста Сидака (GraphPad Prism, La Jolla, CA).

    Корреляции были проанализированы с использованием теста корреляции Пирсона (95% доверительный интервал).

    Доступность данных

    Авторы подтверждают, что данные, подтверждающие выводы этого исследования, доступны в статье и дополнительных материалах к ней.

    Финансирование

    Эта работа была поддержана наградой MRC Confidence in Concept Award (MC_PC_15046) Ане Тиганеску и премией NIHR для старшего исследователя Пола Стюарта (NF-SI-0514-10090).

    Вклад авторов

    Иньхай Ван: концептуализация, курирование данных, исследование, методология, администрирование проекта, ресурсы, программное обеспечение, надзор, проверка, визуализация, написание — обзор и редактирование, Адриан Фриман: концептуализация, ресурсы, надзор, написание-обзор и Редактирование, Пол М. Стюарт: привлечение финансирования, Рамзи Аджан: надзор, написание — обзор и редактирование и Ана Тиганеску: концептуализация, формальный анализ, привлечение финансирования, исследование, методология, управление проектом, надзор, проверка, визуализация, написание — первоначальный черновик, Написание-обзор и редактирование.

    Конкурирующие интересы

    нечего раскрывать.

    Наличие данных и материалов

    Все данные, связанные с этим исследованием, доступны в основном тексте или дополнительных материалах.

    Дополнительные материалы

    Репрезентативные раны для плацебо на 2-й день лечения (S1-S3) и AZD4017 (S4-S6), плацебо на 7-й день (S7-S9) и AZD4017 (S10-S12), плацебо на 30-й день (S13- S15) и AZD4017 (S16-S18) и плацебо на 35 день лечения (S19-S21) и AZD4017 (S22-S24).

    Благодарности

    Slayer Steam EP Auto Volumetric 2 Group Espresso Machine 2021 — Voltage Coffee Supply ™

    Эта красивая и надежная кнопочная волюметрическая машина была специально разработана для работы с большими объемами работ.

    Несмотря на свою сложность, Steam EP интуитивно понятен в использовании, легко исправить и по доступной цене. Это, без сомнения, самая сексуальная машина в своем классе, несмотря на то, что она настоящая рабочая лошадка на планке.

    • Как новый / Б / у состояние отличное
    • Устройство имеет незначительные косметические следы и потертости
    • Обслужено на заводе, испытано на лабораторных условиях и готово к установке
    • Дата сборки: Май 2021 г.
    • Цвет: Custom Flat Black Factory Powdercoat
    • БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА И БЕСПЛАТНАЯ УСТАНОВКА
    • 30-дневная гарантия на запчасти и работу
    • Удовлетворение 100% гарантировано!

    ОСОБЕННОСТИ:

    • Идеально подходит для кафе средней и большой посещаемости, специализированных кофеен, ресторанов, баров и т. Д.
    • Объемная активация, две кнопки с четырьмя программируемыми настройками
    • Программируемое предварительное увлажнение 0-4 секунды, на настройку, четыре на группу
    • Централизованная хедз-ап панель управления бариста
    • Интуитивно понятное меню, защищенное паролем
    • Мягкие на ощупь паровые приводы и портафильтры
    • Независимые варочные емкости с ПИД-регулированием
    • Клапан смешивания горячей воды
    • Массивная рабочая поверхность
    • Крыльевые каналы скрывают провода и шланги
    • Включает машину, внешний двигатель / насос, 2 портафильтра и 30-дневную гарантию на детали и работу.

    2 ГРУППОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

    • Размеры: 34 дюйма (Ш x 27).75 дюймов (длина) x 16,75 дюйма (высота)
    • Вес: 220 фунтов (с начинкой)
    • Варочные баки: 1,7 литра, 600 Вт
    • Паровой бак: 7,4 литра, 3500 Вт
    • Однофазное питание: 200-260 В
    • 50/60 Гц, 26 ампер
    • Мощность: 4700 Вт
    • Требования для установки

    БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА И БЕСПЛАТНАЯ УСТАНОВКА

    Срок доставки 5-10 рабочих дней. Это бесплатная доставка, предназначенная только для фрахта, и она должна быть отправлена ​​на адрес ниже 48, чтобы соответствовать требованиям.

    Монтажный пакет включает до 5 часов работы сертифицированного технического специалиста по обслуживанию. Мы предоставим сертифицированного специалиста для вашего региона. Дополнительные дорожные расходы могут потребоваться для мест за пределами основных районов метро.

    Требования:

    1. Водопровод, канализация и электричество должны быть установлены и полностью выполнены в соответствии с инструкциями производителя по установке перед установкой.
    2. Требуется фильтрация воды, не входит в установочный пакет.

    Монтажный пакет не включает общие строительные услуги (включая, помимо прочего, электрическую проводку, водопровод и канализацию, сверление столешниц, установку другого оборудования и т. Д.))

    ИНФОРМАЦИЯ О ГАРАНТИИ: 30-дневная гарантия на детали и работу.

    Обратите внимание: это оборудование предназначено только для профессионального использования и должно устанавливаться в местах, где его использование и обслуживание разрешены только обученному персоналу. Хотя оборудование легко использовать после установки, оно должно быть установлено сертифицированным на заводе техническим специалистом с надлежащей фильтрацией воды для подтверждения гарантии.

    Обратите внимание: изображения предназначены только для ознакомления.

    Протокол объемной поверки станка с использованием коммерческого лазерного трекера

  • 1.

    Баракат Н.А., Эльбестави М.А., Спенс А.Д. (2000) Кинематическая и геометрическая компенсация погрешностей координатно-измерительной машины. Int J Mach Tools Manuf 40: 833–850

    Артикул Google ученый

  • 2.

    Пак Х. Дж., Ким Ю. С., Мун Дж. Х. (1997) Новый метод оценки объемной погрешности станков с ЧПУ, включающий измерение шарикового стержня и трехмерную модель объемной погрешности. Int J Mach Tools Manuf 37: 1583–1596

    Артикул Google ученый

  • 3.

    Kunzmann H, Trapet E, Wäldele F (1990) Единая концепция калибровки, приемочных испытаний и периодических проверок координатно-измерительных машин с использованием эталонных объектов. Ann CIRP 39: 561–564

    Статья Google ученый

  • 4.

    Schwenke H, Knapp W., Haitjema H, Weckenmann A, Schmitt R, Delbressine F (2008) Измерение геометрической погрешности и компенсация машин. J Manuf Technol 57: 660–675

    Артикул Google ученый

  • 5.

    Zargarbashi SHH, Mayer JRR (2006) Оценка погрешности перемещения оси цапфы станка с использованием магнитного двойного шарикового стержня. Int J Mach Tools Manuf 46: 1823–1834

    Артикул Google ученый

  • 6.

    ISO 230–1: 1996, Код испытаний для станков. Часть 1. Геометрическая точность станков, работающих на холостом ходу или чистовых условиях, ISO

  • 7.

    Aguado S, Samper D, Santolaria J, Aguilar JJ (2012) Стратегия идентификации параметра погрешности в компенсации объемной погрешности станка на основе по измерениям лазерного трекера.Int J Mach Tools Manuf 53: 160–169

    Артикул Google ученый

  • 8.

    Агуадо С., Сампер Д., Сантолария Дж., Агилар Дж. Дж. (2012) На пути к эффективной стратегии идентификации при компенсации объемных ошибок станков. Int J Meas Sci Technol 23: 12pp

  • 9.

    Tsutsumi M, Saito A (2003) Выявление и компенсация особых отклонений 5-осевых обрабатывающих центров. Int J Mach Tools Manuf 43: 771–780

    Артикул Google ученый

  • 10.

    Ремус Тутунеа-Фатан О, Фенг Х-Й (2004) Анализ конфигурации пятиосевых станков с использованием общей кинематической модели. Int J Mach Tools Manuf 44: 1235–1343

    Артикул Google ученый

  • 11.

    Агуадо С., Сампер Д., Сантолария Дж., Агилар Дж. Дж. (2014) Объемная проверка многоосного станка с использованием лазерного трекера. Sci World J 2014: 16. DOI: 10.1155 / 2014/959510

  • 12.

    Slocum AH (1992) Конструкция высокоточного станка.Общество инженеров-технологов. ISBN 0-13-6

  • Октябрь 2021
    Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
     123
    45678910
    11121314151617
    18192021222324
    25262728293031