가스 화염 납땜용 토치. 계획, 설명

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가정용 가스렌지용 실린더에 채워진 프로판-부탄 혼합물은 최적의 조건에서 최대 1200°C의 화염 온도로 공기 중에서 연소합니다. 구리-아연(황동), 은과 같은 "단단한"(중간 용융) 땜납으로 작업하는 것으로 충분합니다. 그러나 그러한 불꽃을 얻으려면 버너는 가스와 공기의 좋은 혼합, 즉 엄격하게 정의 된 비율로 공급해야합니다. 그 이상도 그 이하도 아닙니다! 작은 부품 작업의 편의를 위해 토치는 얇아야 하지만 동시에 안정적이고 충분히 뜨거워야 합니다.

실린더내의 가스압력은 16기압, 그런건 너무 높아서 버너에 공급되는 압력을 1,5-3기압으로 제한할 필요가 있고, 스키타링에서 용접감속기나 밸브를 이용하여 이 경우 노즐 제트의 직경은 0,1mm를 넘지 않아야 합니다. 실린더 출구에서 실수로 막히는 것을 방지하려면 예를 들어 ZIL-130 엔진의 미세 연료 필터 또는 집에서 만든 작은 세라믹 연삭에서 세라믹 필터 요소가 필요합니다. 머리. 가스-공기 혼합물의 연소 속도가 상대적으로 낮기 때문에 제트에서 빠르게 유출되면 혼합물이 발화할 시간이 없을 수 있습니다.

쌀. 1 (확대하려면 클릭). 가스 주입 버너: 1 - 직경 10x2(강철)의 가스 공급관; 2 - 손잡이 (목재); 3 - 노즐(강철); 4 - 본체(황동); 5 - 황동 칸막이)

이 모든 것이 간단하고 복제하기 쉬운 디자인으로 실현되었습니다. 버너는 핸들, 공급관, 본체, 노즐 및 분배기의 다섯 부분으로만 구성됩니다.

나무 손잡이는 날린 납땜 인두로 사용되었습니다.

입구 스틸 튜브의 외경은 10mm이고 벽 두께는 2mm입니다. 한쪽 끝에는 세 개의 원추형 벨트가 호스의 단단한 연결을 위해 가공되고 다른 쪽에는 M10 스레드가 절단됩니다. 이쪽의 튜브를 약간 구부리고 핸들의 구멍에 삽입하고 접착제로 고정했습니다.

본체와 칸막이는 직경 20mm의 황동 바로 가공됩니다. 공기 공급을 위해 직경 5mm의 두 개의 방사형 구멍이 케이스에 조심스럽게 뚫려 있습니다. 스플리터 로드에 있는 직경 1mm의 XNUMX개의 방사형 구멍은 이 부품의 전면 플랜지에 있는 파일럿 구멍 그룹에 가스를 공급합니다.

조립하는 동안 디바이더는 약간의 억지 끼워 맞춤으로 본체에 눌려졌습니다. 반대로 디바이더의 내부 플랜지는 보장된 간극으로 본체에 설치되었습니다. 그 직경은 본체의 내경보다 0,6mm 작게 가공되었습니다. 이 간격은 점화기 구멍에 공급되는 가스 흐름을 조절(제동)하는 데 필요합니다.

노즐 블랭크는 스틸 바에서 가공됩니다. 그리고 그녀의 얇은 구멍은 다음과 같이 만들어졌습니다. 2mm의 출구에 도달하지 않는 직경 1,5mm의 드릴로 막힌 중앙 구멍을 만들고 점퍼는 직경 0,4-0,5mm의 드릴로 뚫었습니다. 그런 다음 망치로 가볍게 치면이 구멍이 완전히 주조되었습니다. 또한 줄이나 샌딩 페이퍼로 끝 부분을 점차 훼손하면서 콘센트 크기가 필요한 부분을 찾았습니다. 장소는 이렇게 정의되었습니다. 노즐을 버너 튜브의 나사산 끝에 끼웁니다. 실린더 감속기의 입구 고무 직물 호스를 공급 튜브의 생크에 놓고 클램프로 고정했습니다. 작동 압력을 설정한 후 가스를 공급하고 호스에서 공기가 배출될 때까지 기다린 후 노즐(몸체와 칸막이가 없는)을 가스 버너의 화염에 도입했습니다. 끝을 연마하여 5-6cm의 버너 토치 길이를 얻었습니다.

버너의 불꽃은 그을음 없이 균일해야 합니다. 그렇지 않으면 노즐 나사산에서 하우징을 돌려 분출되는 공기의 양을 조절하십시오. 스레드 연결이 매우 느슨한 경우 FUM 테이프로 밀봉됩니다.

저자: A. 기랴베츠

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과학자들은 인체의 수용체가 어떻게 우리가 다양한 냄새를 인지하고 특정 설명을 할 수 있도록 하는지에 대해 오랫동안 논쟁해 왔습니다. 이 문제를 해결하기 위해 전 세계의 엔지니어 팀에게 사람과 마찬가지로 냄새를 감지할 수 있는 AI를 만들도록 요청했습니다.

색상을 예측하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 예를 들어 광파가 510nm의 파장에 도달하면 대부분의 사람들은 그것이 녹색이라고 말할 것입니다. 그러나 특정 분자의 냄새를 알아내는 것은 훨씬 더 어렵습니다. 22개의 과학자 팀이 화학 구조를 기반으로 다양한 분자의 냄새를 예측할 수 있는 일련의 알고리즘을 만들었습니다. 이 프로그램의 실제 적용 범위는 여전히 남아 있지만 개발자는 무엇보다도 먼저 이 프로그램이 조향사, 약사 및 식품 작업자가 새롭고 독특한 냄새 조합을 개발하는 데 도움이 되기를 희망합니다.

이 작업은 49명의 자원 봉사자가 467개의 냄새를 추측해야 하는 뉴욕 록펠러 대학의 레슬리 보슐과 동료들의 최근 연구에서 시작되었습니다. 각각에 대해 19가지 기본 패턴의 비교 시스템이 개발되었습니다. 피험자는 냄새가 생선 또는 마늘과 유사한지 여부를 말하고 향의 강도와 개인의 기분을 평가했습니다. 결과적으로 특정 냄새 분자를 특성화하는 백만 개 이상의 세포로 카탈로그가 작성되었습니다.

컴퓨터 생물학자인 파블로 마이어(Pablo Meyer)가 이 사실을 알았을 때 그는 즉시 이 연구가 컴퓨터 시스템이 사람들이 냄새를 평가하는 방법을 예측할 수 있는지 여부를 테스트할 기회로 보았습니다. 연구자들이 인체에서 약 400개의 후각 수용체를 발견했다는 사실에도 불구하고, 그들이 얼마나 정확하게 함께 작용하여 사람이 미묘한 색조의 냄새도 구별할 수 있는지는 과학자들에게 미스터리로 남아 있습니다.

2015년에 Meyer와 동료들은 DREAM 후각 예측 챌린지를 시작했습니다. 경쟁 참가자는 냄새를 생성하는 분자의 화학 구조와 함께 냄새를 설명하는 동일한 등급의 자원 봉사자 평가표를 마음대로 받았습니다. 또한 참가자들은 각 개별 분자에 대한 4800개의 설명 데이터베이스(원자, 상대적 위치, 일반 기하학)를 제공받았으며, 이는 결국 약 2백만 데이터 포인트에 달했습니다. 궁극적으로 데이터는 구조 정보를 기반으로 냄새를 인식하도록 컴퓨터 프로그램을 훈련시키는 데 사용해야 합니다.

전 세계에서 22개 팀이 경쟁에 참가했으며 많은 사람들이 좋은 성과를 거두었지만 특히 두 팀이 눈에 띕니다. Yang Fang Guang이 이끄는 Michigan State 팀은 개별 사물의 냄새를 예측하는 알고리즘을 개발하는 데 최고였습니다. Richard Gerkin이 이끄는 애리조나 대학의 또 다른 팀은 전체 샘플에서 평균 냄새 등급으로 프로그램을 훈련하는 데 최고였습니다. Meyer는 Science 저널에 발표된 기사에서 이를 보고합니다.

물론 많은 과학자들은 개발에 대해 회의적입니다. 수행된 작업은 과학에 상당한 기여를 하지만 여전히 다소 원시적인 선택이며 자연에서 냄새의 전체 스펙트럼에 대한 19개의 설명 요소는 분명히 매우, 매우 약간의.

지원자를 대상으로 한 대체 연구에서는 이러한 기준 중 80개 이상을 사용하여 다양한 냄새를 구두로 평가했습니다. 이러한 정보 배열에 직면해야 하는 경우 기존 알고리즘이 냄새 점수를 올바르게 예측할 수 있는지 여부는 명확하지 않습니다. 따라서 현재까지 냄새에 대한 인식은 의사와 엔지니어 모두에게 미스터리로 남아 있습니다.

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