Что такое дуговая схема: Что такое дуговая схема — ответ на Uchi.ru

Принципы дуговой сварки

Дуговая сварка – это один из нескольких способов соединения металлов методом сплавления. Для этого в зоне соединения значительно повышают температуру, из-за чего края двух деталей плавятся и перемешиваются друг с другом или с расплавленным буферным металлом. После охлаждения и застывания между ними образуется металлургическая связь. Так как соединение представляет собой смесь металлов, чаще всего оно обладает такими же прочностными характеристиками, что и металл соединяемых деталей. Это большое преимущество над методами соединения без расплавления металлов (пайки и т. д.), которые не позволяют продублировать физические и механические характеристики основных металлов.

При дуговой сварке необходимое для плавления металла тепло выделяется электрической дугой. Эта дуга образуется между рабочим изделием и электродом (в виде стержня или сварочной проволоки), которую вручную или механически направляют в сварочную ванну. Электрод может быть неплавким и служить исключительно для замыкания контура между рабочим изделием и наконечником. Также помимо переноса тока он может быть предназначен для добавления в сварочную ванну присадочного металла. В производстве металлоизделий чаще используется второй тип электродов.

Сварочный контур
Упрощенная схема сварочного контура показана на Рис. 1. Он состоит из источника постоянного или переменного тока, который подключается кабелями к свариваемой детали и электрододержателю.

Дуга возникает в момент, когда кончиком электрода прикасаются к рабочему изделию и сразу же приподнимают его от поверхности.

Температура дуги составляет около 3600ºC. Этого достаточно, чтобы расплавить основной металл и материал электрода, образуя при этом сварочную ванну, которую иногда называют «кратером». После того, как электрод переместится дальше, кратер застынет и образует сварочное соединение.

Газовая защита
Однако для соединения металлов простого перемещения электрода недостаточно. При высокой температуре металлы склонны вступать в реакцию с содержащимися в воздухе химическими элементами – кислородом и азотом. Когда расплавленный металл в сварочной ванне вступает в контакт с воздухом, в нем начинают образовываться оксиды и нитриды, из-за которых намного падают прочностные характеристики металла. Поэтому многие процессы дуговой сварки предполагают какой-либо способ изолировать дугу и сварочную ванну с помощью защитного газа, пара или шлака. Это называют защитой дуги. Такая защита предотвращает или минимизирует контакт расплавленного металла с воздухом. Кроме того, защита может улучшить сварочно-технологические характеристики. В качестве примера можно назвать гранульный флюс, который, помимо прочего, содержит деоксиданты.  

Рис. 2. Защита сварочной ванны с помощью покрытия электрода и слоя флюса на наплавлении.

На Рисунке 2 показана типичная схема газовой защиты дуги и сварочной ванны. Выступающее за границы электрода покрытие плавится в точке контакта с дугой и образует облако защитного газа, а слой флюса защищает еще не застывший металл наплавления позади дуги.

Электрическая дуга представляет сбой достаточно сложное явление. Хорошее понимание физики дуги поможет сварщику лучше контролировать свою работу.

Природа дуги
Электрическая дуга представляет собой ток через дорожку ионизированного газа между двумя электродами. При этом возникающая между отрицательно заряженным катодом и положительно заряженным анодом дуга выделяет много тепла, так как в ней постоянно сталкиваются положительные и отрицательные ионы.

В некоторых условиях сварочная дуга не только вырабатывает необходимое для плавления электрода и основного металла тепло, но и переносит расплавленный металл с кончика электрода на рабочее изделие. Существует несколько технологий переноса металла. Например, среди них можно отметить:

1. Перенос силами поверхностного натяжения (Surface Tension Transfer®), когда капля расплавленного металла касается сварочной ванны и втягивается в нее силами поверхностного натяжения;
2. Струйный перенос металла – когда электрический разряд выталкивает каплю из расплавленного металла на кончике электрода в сварочную ванну. Такой процесс хорошо подходит для потолочной сварки.

При использовании плавкого электрода жар от дуги расплавляет кончик электрода. От него отделяются капли металла, которые пермещаются через дугу к рабочему изделию. При использовании плавкого электрода жар от дуги расплавляет кончик электрода. От него отделяются капли металла, которые направляются через дугу к рабочему изделию. При использовании угольного или вольфрамового (TIG) электрода этого не происходит. В таком случае металл наплавления поступает в соединение из второго электрода или проволоки.

Большая часть тепла дуги поступает в сварочную ванну через расходуемые электроды. Это позволяет обеспечить более высокую термическую эффективность и сконцентрировать зону термического воздействия.

Так как для замыкания электрического контура нужна ионизированная дорожка между электродом и рабочей поверхностью, простого включения тока будет недостаточно. Необходимо «поджечь» дугу. Этого можно добиться кратковременным повышением напряжения или прикосновением электрода к контактной поверхности до тех пор, пока она не нагреется.

Для сварки может использоваться как постоянный ток (DC) прямой или обратной полярности, так и переменный (AC). Выбор рода и полярности тока зависит от конкретного процесса сварки, типа электрода, газовой среды в зоне дуги и свариваемого металла.

Строение атома серебра (Ag), схема и примеры

Онлайн калькуляторы

На нашем сайте собрано более 100 бесплатных онлайн калькуляторов по математике, геометрии и физике.

Справочник

Основные формулы, таблицы и теоремы для учащихся. Все что нужно, чтобы сделать домашнее задание!

Заказать решение

Не можете решить контрольную?!
Мы поможем! Более 20 000 авторов выполнят вашу работу от 100 руб!

Общие сведения о строении атома серебра

Относится к элементам d-семейства. Металл. Обозначение – Ag. Порядковый номер – 47. Относительная атомная масса – 107,868 а.е.м.

Электронное строение атома серебра

Атом серебра состоит из положительно заряженного ядра (+47), внутри которого есть 47 протонов и 61 нейтрон, а вокруг, по пяти орбитам движутся 42\7 электронов.

Рис.1. Схематическое строение атома серебра.

Распределение электронов по орбиталям выглядит следующим образом:

+47Ag)₂)₈)₁₈)₁₇)₂;

1s²2s²2p⁶3s²3p⁶3d¹⁰4s²4p⁶4d⁹5s².

Валентными электронами атома серебра считаются электроны, расположенные на 4d— и 5s-орбиталях. Энергетическая диаграмма основного состояния принимает следующий вид:

Валентные электроны атома серебра можно охарактеризовать набором из четырех квантовых чисел: n (главное квантовое), l (орбитальное), m_l (магнитное) и s (спиновое):

Примеры решения задач

Дуговая диаграмма – от данных к визуализации

Дуговая диаграмма представляет собой особый вид сетевого графа. Он состоит из узлов , которые представляют объекты, и из связей , которые показывают отношения между объектами. На дуговых диаграммах узлы отображаются вдоль одной оси , а связи представлены дугами.

Вот простой пример. Пять соединений между 6 узлами представлены с помощью двухмерной сетевой диаграммы (слева) и дуговой диаграммы (справа)

 # Библиотеки
библиотека (tidyverse)
библиотека (виридис)
библиотека (пэчворк)
библиотека (hrbrthemes)
библиотека (играф)
библиотека (ggraph)
библиотека (цветовая карта)
# Очень простой список ребер
ссылки = данные. кадр (
    источник = с («А», «А», «А», «А», «Б»),
    цель = с («В», «С», «Г», «Ф», «Е»)
    )
# Преобразование в объект igraph
mygraph <- graph_from_data_frame(ссылки)
# Делаем обычную схему сети
p1 <- ggraph(mygraph) +
  geom_edge_link (edge_color = "черный", edge_alpha = 0,3, edge_width = 0,2) +
  geom_node_point(цвет="#69b3a2", размер=5) +
  geom_node_text (aes (метка = имя), отталкивание = ИСТИНА, размер = 8, цвет = "# 69b3a2") +
  тема_пусто() +
  тема(
    легенда. позиция = "нет",
    plot.margin=unit(rep(2,4), "см")
  )
# Составьте схему шнура
p2 <- ggraph(mygraph, layout="linear") +
  geom_edge_arc (edge_color = "черный", edge_alpha = 0,3, edge_width = 0,2) +
  geom_node_point(цвет="#69b3a2", размер=5) +
  geom_node_text( aes(label=name), repel = FALSE, size=8, color="#69b3a2", nudge_y=-0.1) +
  тема_пусто() +
  тема(
    легенда.позиция = "нет",
    plot.margin=unit(rep(2,4), "см")
  )
п1 + п2 

Дуговые диаграммы не так хороши, как двумерные сетевые диаграммы для передачи общей структуры узла. У него есть 2 основных преимущества:

• он может довольно хорошо выделять кластеры и мосты, если порядок узлов оптимизирован
• позволяет отображать метку каждого узла, что часто невозможно в 2d структуре.

Вот пример, показывающий сеть соавторства исследователя. Винсент Ранвез является автором нескольких научных публикаций и насчитывает более 100 соавторов, все они представлены узлом на следующей диаграмме. Если два человека уже были на одной бумаге, они связаны дугой.

 # Загрузить данные
dataUU <- read.table("https://raw.githubusercontent.com/holtzy/data_to_viz/master/Example_dataset/13_AdjacencyUndirectedUnweighted.csv", header=TRUE)
# Преобразование матрицы смежности в длинный формат
подключить <- dataUU %>%
  собрать(ключ="к", значение="значение", -1) %>%
  mutate(to = gsub("\\.", " ",to)) %>%
  на.опустить()
# Количество подключений на человека
c( as.character(connect$from), as.character(connect$to)) %>%
  as.tibble() %>%
  group_by(значение) %>%
  суммировать (n = n()) -> coauth
colnames(coauth) <- c("имя", "n")
# тусклый (коавтор)
# Создаем объект графика с помощью igraph
mygraph <- graph_from_data_frame(connect, vertices = coauth, Directed = FALSE)
# Найти сообщество
com <- walktrap.community(mygraph)
#max(com$членство)
# Переупорядочить набор данных и построить график
коаут <- коаут %>%
  мутировать( grp = com$membership) %>%
  упорядочить (группа) %>%
  мутировать (имя = фактор (имя, имя))
# оставить только 10 первых сообществ
коаут <- коаут %>%
  фильтр (группа <16)
# оставить только этих людей в краях
подключить <- подключить %>%
  фильтр(из %in% coauth$name) %>%
  filter(to %in%coauth$name)
# Создаем объект графика с помощью igraph
mygraph <- graph_from_data_frame(connect, vertices = coauth, Directed = FALSE)
# подготовить вектор цвета n по шкале viridis
mycolor <- colormap(colormap=colormaps$viridis, nshades=max(coauth$grp))
мой цвет <- образец (мой цвет, длина (мой цвет))
# Сделать график
ggraph(mygraph, layout="linear") +
  geom_edge_arc (edge_color = "черный", edge_alpha = 0,2, edge_width = 0,3, fold = TRUE) +
  geom_node_point(aes(size=n, color=as. factor(grp), fill=grp), alpha=0.5) +
  scale_size_continuous (диапазон = c (0,5,8)) +
  scale_color_manual (значения = мой цвет) +
  geom_node_text (aes (метка = имя), угол = 65, hjust = 1, nudge_y = -1,1, размер = 2,3) +
  тема_пусто() +
  тема(
    легенда.позиция = "нет",
    plot.margin = единица (с (0,0,0,4,0), "ноль"),
    panel.spacing=unit(c(0,0,3.4,0), "ноль")
  ) +
  expand_limits(x = c(-1.2, 1.2), y = c(-5.6, 1.2)) 

Примечание : вы можете прочитать больше об этой истории на специальной странице.

Возможный вариант дуговых диаграмм состоит в том, чтобы сделать звенья шире, когда соединение прочнее. Для этого вам нужна взвешенная сеть , где каждое соединение имеет вес.

Поскольку этого не было в предыдущей авторской сети, вот еще одна, показывающая совместное появление персонажей в главах классического романа Виктора Гюго «Отверженные». Этот пример исходит от Гастона Санчеса и более подробно описан здесь (с кодом R).

 # см. код на https://www.r-bloggers.com/arc-diagrams-in-r-les-miserables/ 

Порядок узлов является ключевым для дуговых диаграмм. См. следующий рисунок, показывающий ту же диаграмму дуги, что и выше, но с узлами, отображаемыми в случайном порядке. Сложнее найти какое-либо понимание, не так ли?

 # Переупорядочить набор данных случайным образом
коаут <- коаут %>%
  срез( образец(c(1:nrow(coauth)), nrow(coauth)))
# Создаем объект графика с помощью igraph
mygraph <- graph_from_data_frame(connect, vertices = coauth, Directed = FALSE)
# подготовить вектор цвета n по шкале viridis
mycolor <- colormap(colormap=colormaps$viridis, nshades=max(coauth$grp))
мой цвет <- образец (мой цвет, длина (мой цвет))
# Сделать график
ggraph(mygraph, layout="linear") +
  geom_edge_arc (edge_color = "черный", edge_alpha = 0,2, edge_width = 0,3, fold = TRUE) +
  geom_node_point(aes(size=n, color=as.factor(grp), fill=grp), alpha=0.5) +
  scale_size_continuous (диапазон = c (0,5,8)) +
  scale_color_manual (значения = мой цвет) +
  geom_node_text (aes (метка = имя), угол = 65, hjust = 1, nudge_y = -1,1, размер = 2,3) +
  тема_пусто() +
  тема(
    легенда. позиция = "нет",
    plot.margin = единица (с (0,0,0,4,0), "ноль"),
    panel.spacing=unit(c(0,0,3.4,0), "ноль")
  ) +
  expand_limits(x = c(-1.2, 1.2), y = c(-5.6, 1.2)) 

Галереи графиков R и Python — это два веб-сайта, на которых представлены сотни примеров диаграмм, всегда предоставляющих воспроизводимый код. Нажмите кнопку ниже, чтобы узнать, как построить нужную диаграмму с помощью вашего любимого языка программирования.

Галерея графов R Галерея Python

Есть мысли по этому поводу? Нашли ошибку? Не согласен? Напишите мне пару слов в твиттере или в разделе комментариев ниже:

Включите JavaScript для просмотра комментариев, созданных с помощью Disqus.

Работа Яна Хольца для data-to-viz.com

Дуговая диаграмма

1. Описание

Дуговые диаграммы представляют собой двумерный информативный сетевой граф. Он состоит из двух элементов: узла и ссылок.

1.1. Узлы

Узлы представляют объекты данных. Он представлен в виде одной строки, как правило, на горизонтальной оси. Дополнительную информацию или детали можно перевести в узлы, манипулируя радиусом узлов.

1.2. Ссылки

Дуги используются в качестве ссылок, предназначенных для отображения отношений между узлами. Вариации широких дуг или ширины линии дуги можно использовать для добавления деталей, таких как тип или частота соединения между объектами.

2. Аспекты

2.1. Преимущество

Дуговые диаграммы идеально подходят для визуализации сетей, связей между различными объектами информации и изучения распределения связей.

2.2. Недостаток

Дуговые диаграммы не идеальны для отображения точной структуры или связи между узлами.

Увеличение количества ссылок может сделать диаграмму слишком загроможденной для получения точных связей и структуры объектов.

3. Примеры

Хорошие примеры

3.1. Визуализация документов Томаса Джефферсона

Источник: эта дуговая диаграмма объясняет сеть отношений внутри «Документов Хемингса».  

Наблюдения:

а. Он ясно передает взаимосвязь между Томасом Джефферсоном и другими персонажами.

б. Узлы подразделяются на разные группы, чтобы понять предысторию объекта.

в. Ширина дуги указывает на относительную частоту соответствия.

3.2. Совместное появление персонажей в главах классического романа Виктора Гюго «Отверженные»

Источник: исходный набор данных взят из The Stanford GraphBase: A Platform for Combinatorial Computing (автор Дональд Кнут).

Наблюдения:

а. Каждый персонаж связан дугой, если они появляются вместе в одной и той же главе; чем шире дуга, тем больше персонажей появлялось в главах вместе.

б. Порядок (и цвет) узлов идентифицирует группы персонажей, которые вместе появляются в романе.

в. Диаметр узла означает частоту появления персонажа.

Плохие примеры

3.3. Текстовый анализ Священного Писания

Источник: В этой визуализации данных показаны общности и различия христианства, ислама, индуизма, буддизма и иудаизма.

Наблюдения:

а. Разнообразные методы визуализации, в том числе дуговая диаграмма, адаптированы для перевода сложной информации.

б. Узлы в случайном порядке делают сеть ссылки более сложной. Следовательно, может быть трудно воспринять сеть соединений.

3.4. Библейские перекрестные ссылки

Источник: Набор данных, который определил 63000 текстовых перекрестных ссылок, найденных в Библии.

Наблюдения:

а. Гистограмма, расположенная внизу, представляет все главы Библии.

б. Длина каждой полосы обозначает количество стихов в главе.

в. Каждая из 63 779 перекрестных ссылок, найденных в Библии, изображена одной дугой — цвет соответствует расстоянию между двумя главами.