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    极限配合与技术测量课件:极限与配合的选择.pptx

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    极限配合与技术测量课件:极限与配合的选择.pptx

    极限配合与技术测量(高教版)课件极限与配合的选择极限与配合的基本概念极限与配合的选择极限与配合的标注极限与配合的应用极限与配合的发展趋势contents目录CHAPTER极限与配合的基本概念01指在给定长度上,允许零件的实际尺寸变化的两个界限值。极限指两个零件的尺寸相互适应,以满足使用要求的一种结合方式。配合极限与配合的定义根据使用要求分为间隙配合、过渡配合和过盈配合。根据基准制分为基孔制和基轴制。极限与配合的分类ISO标准,如ISO 286-1、ISO 286-2等。国际标准如GB/T 1800.1、GB/T 1800.2等。国家标准如机械行业标准JB/T 9174-1999等。行业标准极限与配合的标准CHAPTER极限与配合的选择02选择的极限与配合应满足机器或机械零件的功能、性能和寿命要求。满足使用要求经济性工艺性在满足使用要求的前提下,应尽量选择成本较低、采购容易的极限与配合。选择的极限与配合应具有良好的工艺性,便于制造、检测和装配。030201选择的原则根据设计要求和相关参数,通过计算选择合适的极限与配合。计算法查阅相关资料或技术手册,根据给定的参数选择合适的极限与配合。查表法根据类似机器或机械零件的极限与配合选择,进行类比和调整。类比法选择的方法非标规定的标准对于非标准情况,可根据具体情况制定相应的极限与配合标准。国标规定的标准优先选择国家标准规定的标准极限与配合,以确保统一性和互换性。行业和区域标准根据行业和区域特点,选择适用的极限与配合标准。选择的标准CHAPTER极限与配合的标注03 标注的方法基孔制与基轴制根据孔和轴的公差带位置,选择基孔制或基轴制,以减少零件的加工成本和保证配合精度。精度等级选择根据使用要求和工艺能力,合理选择孔和轴的精度等级,以确保配合精度和稳定性。配合类型选择根据使用场合和性能要求,选择合适的配合类型,如间隙配合、过渡配合和过盈配合。标注的步骤选择合适的基准,如孔或轴,作为标注的起点。根据使用要求和工艺能力,确定孔和轴的精度等级。根据使用场合和性能要求,选择合适的配合类型。根据选择的精度等级和配合类型,标注孔和轴的公差带。确定标注基准确定精度等级确定配合类型标注公差带在满足使用要求的前提下,应尽量选择较低的精度等级,以降低加工成本。避免过度追求精度标注时应考虑实际生产条件,如加工设备、工艺水平等,以确保标注的可行性和准确性。注意实际生产条件在相同或相似的零件中,应保持标注的一致性,以便于生产和质量控制。保持一致性标注的注意事项CHAPTER极限与配合的应用04保证机械运动的稳定性通过合理的极限与配合选择,可以确保机械运动副之间的间隙合理,提高机械运动的平稳性和准确性。提高机械产品的耐久性适当的极限与配合选择可以减小机械零件的磨损,延长机械产品的使用寿命。机械零件的尺寸精度控制极限与配合的选择对于控制机械零件的尺寸精度至关重要,直接影响机械产品的性能和装配精度。在机械制造中的应用123电子产品的元器件和线路板之间的配合关系需通过合理的极限与配合选择来保证,以确保电子产品的正常运行和稳定性。保证电子产品的稳定性在电子行业中,合理的极限与配合选择有助于自动化生产和装配过程的顺利进行,从而提高生产效率。提高生产效率针对电子产品的信号传输,适当的极限与配合选择可以减小信号干扰,保证信号的稳定传输。减小信号干扰在电子行业中的应用03化工行业在化工行业中,各种设备和管道的连接和密封需通过合理的极限与配合选择来保证,以确保生产的安全性和稳定性。01医疗器械制造医疗器械的精度要求高,合理的极限与配合选择对于确保医疗器械的性能和安全性至关重要。02航空航天工业在航空航天工业中,由于对安全性和性能的要求极为严格,极限与配合的选择需经过严格的论证和试验验证。在其他行业中的应用CHAPTER极限与配合的发展趋势05随着人工智能和大数据技术的不断发展,极限与配合的选择将更加智能化,通过数据分析和机器学习,实现更精准的匹配和优化。智能化随着环保意识的提高,未来的极限与配合将更加注重绿色环保,减少对环境的负面影响,推动可持续发展。绿色环保随着消费者需求的多样化,未来的极限与配合将更加注重定制化,满足不同客户的需求,提供个性化的解决方案。定制化未来发展的方向数字化数字化技术将进一步应用于极限与配合的选择中,实现数字化建模、仿真和优化,提高选择的准确性和效率。集成化未来的极限与配合将更加注重集成化,实现多学科、多领域的交叉融合,推动产业升级和创新发展。网络化网络化技术将进一步应用于极限与配合的选择中,实现远程协作和在线交流,提高协同工作的效率和便利性。未来发展的趋势未来的极限与配合需要不断进行技术创新,突破技术瓶颈,推动产业的发展。技术创新随着数字化和网络化技术的应用,数据安全问题将更加突出,需要加强数据保护和管理。数据安全未来的极限与配合需要具备高素质的人才队伍,加强人才培养和引进,提高产业的整体水平。人才培养未来发展的挑战THANKS感谢观看

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