선반에 웜 휠입니다. 도면, 설명

선반 위의 웜휠. 가정 작업장

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선반에서 원하는 수의 톱니로 웜휠을 절단할 수 있는 간단한 장치를 여러분께 소개합니다. 여기에 사용되는 절삭 공구는 기계 척에 설치되고 심압대에 의해 눌러지는 표준 탭입니다.

장치는 공구 홀더에 설치된 맨드릴입니다. 웜 휠 블랭크는 맨드릴에 힌지로 연결되어 회전 탭으로 이동됩니다. 공작물에 충돌하여 홈을 자르기 시작하면서 동시에 미래의 웜휠을 돌립니다. 몇 번만 돌리면 기계에서 완성된 부품을 제거할 수 있습니다.

선반 위의 웜 휠

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정원의 꽃을 솎아내는 기계 02.05.2024

현대 농업에서는 식물 관리 과정의 효율성을 높이는 것을 목표로 기술 진보가 발전하고 있습니다. 수확 단계를 최적화하도록 설계된 혁신적인 Florix 꽃 솎기 기계가 이탈리아에서 선보였습니다. 이 도구에는 이동식 암이 장착되어 있어 정원의 필요에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다. 운전자는 조이스틱을 사용하여 트랙터 운전실에서 얇은 와이어를 제어하여 얇은 와이어의 속도를 조정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 꽃을 솎아내는 과정의 효율성을 크게 높여 정원의 특정 조건은 물론 그 안에 자라는 과일의 종류와 종류에 대한 개별 조정 가능성을 제공합니다. 다양한 유형의 과일에 대해 2년 동안 Florix 기계를 테스트한 후 결과는 매우 고무적이었습니다. 몇 년 동안 Florix 기계를 사용해 온 Filiberto Montanari와 같은 농부들은 꽃을 솎아내는 데 필요한 시간과 노동력이 크게 감소했다고 보고했습니다. ...>>

고급 적외선 현미경 02.05.2024

현미경은 과학자들이 눈에 보이지 않는 구조와 과정을 탐구할 수 있도록 함으로써 과학 연구에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 다양한 현미경 방법에는 한계가 있으며, 그 중 적외선 범위를 사용할 때 해상도의 한계가 있습니다. 그러나 도쿄 대학의 일본 연구자들의 최근 성과는 미시세계 연구에 새로운 가능성을 열어주었습니다. 도쿄 대학의 과학자들은 적외선 현미경의 기능에 혁명을 일으킬 새로운 현미경을 공개했습니다. 이 첨단 장비를 사용하면 살아있는 박테리아의 내부 구조를 나노미터 규모의 놀라운 선명도로 볼 수 있습니다. 일반적으로 중적외선 현미경은 해상도가 낮다는 한계가 있지만 일본 연구진의 최신 개발은 이러한 한계를 극복했습니다. 과학자들에 따르면 개발된 현미경은 기존 현미경의 해상도보다 120배 높은 최대 30나노미터 해상도의 이미지를 생성할 수 있다고 한다. ...>>

곤충용 에어트랩 01.05.2024

농업은 경제의 핵심 부문 중 하나이며 해충 방제는 이 과정에서 필수적인 부분입니다. 심라(Shimla)의 인도 농업 연구 위원회-중앙 감자 연구소(ICAR-CPRI)의 과학자 팀은 이 문제에 대한 혁신적인 해결책, 즉 풍력으로 작동되는 곤충 공기 트랩을 생각해냈습니다. 이 장치는 실시간 곤충 개체수 데이터를 제공하여 기존 해충 방제 방법의 단점을 해결합니다. 트랩은 전적으로 풍력 에너지로 구동되므로 전력이 필요하지 않은 환경 친화적인 솔루션입니다. 독특한 디자인으로 해충과 익충을 모두 모니터링할 수 있어 모든 농업 지역의 개체군에 대한 완전한 개요를 제공합니다. "적시에 대상 해충을 평가함으로써 우리는 해충과 질병을 모두 통제하는 데 필요한 조치를 취할 수 있습니다"라고 Kapil은 말합니다. ...>>

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냄새에 대한 인식은 어떻게 바뀌나요? 25.06.2016

일본 RIKEN 뇌 연구 연구소의 과학자들은 초파리를 대상으로 한 실험에서 냄새 인식을 담당하는 뇌 과정을 모델링할 수 있었고 상황에 따라 선호도가 변할 수 있음을 발견했습니다.

냄새 인식 과정에서 소위 사구체 또는 사구체라고하는 뇌의 작은 신경 구조가 관련됩니다. 사람은 약 5500개 정도, 쥐는 약 1800개 정도의 구조를 가지고 있다. 그러나 초파리는 그 중 50개 정도에 불과하지만, 이 시스템의 기능과 조직은 포유류와 비슷하기 때문에 후각 작용을 연구하는 것이 편리하다. 그들의 예를 사용하는 시스템. 과학자들은 XNUMX광자 칼슘 이미징을 사용하여 다양한 냄새 물질에 대한 파리 뇌 세포의 반응을 기록했습니다.

파리의 행동은 특별히 제작된 가상 현실 시스템을 사용하여 제어되었습니다. 파리의 머리를 고정하고, 곤충 날개의 움직임에 반응하여 실시간으로 회전하는 후각 및 시각적 풍경을 주변에 생성했습니다. 실험에서 파리는 강한 끌림에서 강한 혐오감에 이르기까지 냄새에 다양한 반응을 보였고 일반적으로 결정을 내리는 데 200밀리초를 넘지 않았습니다.

이 데이터를 기반으로 연구자들은 파리의 행동과 후각 사구체의 활동을 연관시키는 수학적 모델을 구축했습니다. 이 모델은 각 사구체가 특정 냄새의 끌림이나 반발에 하나 또는 다른 기여를 한다고 가정합니다. 이러한 기여의 합은 실험에 사용된 냄새에 대한 파리의 실제 행동 반응에 해당할 뿐만 아니라 새로운 냄새에 대한 반응을 정확하게 예측했습니다. 대중적인 가설과 달리, 결과는 각 냄새에 대한 반응이 사구체의 작은 부분에만 의존하는 것이 아니라 아마도 전체는 아닐지라도 대부분의 작업을 필요로 한다는 것을 보여주었습니다.

이 모델은 또한 환경에 있는 다른 냄새 물질의 존재에 따라 냄새 선호도가 어떻게 달라지거나 심지어 역전되는지 예측합니다. 동일한 냄새가 다른 조건에서 제시되는 일련의 실험은 이러한 예측을 확인했습니다.

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