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制图标准 关于粗糙度和视图问题
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学徒工, 积分 89, 距离下一级还需 11 积分
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请教各位，关于粗糙度有没有标准规定说右上角必须要有粗糙度说明？因为我图形简单，我已经把所有粗糙度都视图上面标上了，不在右上角标其余或全部粗糙度行吗？
制图中有没有规定每一个视图上必须要有尺寸，因为我在别的视图已经表达清楚，没尺寸的视图只是辅助性的。有标准请说一下标准代号。
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两个都是可以的！呵呵。
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技工, 积分 260, 距离下一级还需 40 积分
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在右上角标的粗糙度为其余
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助工, 积分 433, 距离下一级还需 167 积分
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如果你一个视图就能完整的表达零部件的所有特征，那还需要其他的视图干嘛啊
独乐乐不如众乐乐
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助工, 积分 433, 距离下一级还需 167 积分
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另外，每个零件的原材料都有相应标准的，那个标准里面就规定了这些粗糙度了。
独乐乐不如众乐乐
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学徒工, 积分 0, 距离下一级还需 100 积分
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学徒工, 积分 82, 距离下一级还需 18 积分
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我这里有个问题& &一直想问的，就是一个零件 有一个面的粗糙度比较大比如12.5吧& &其他的面是6.3&&这个时候 怎么标？
能不能在图纸中标12.5&&然后&&右上角标其余6.3
就是说&&右上角的& &&&其余+粗糙度&&怎么选取，是选最多面的粗糙度 还是粗糙度最大的那个？
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学徒工, 积分 89, 距离下一级还需 11 积分
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今天查了标准，标准里并无右上角一定要写粗糙度的要求。
视图也没说每个图都要有尺寸。
主要是我们公司标准化审图非弄出一堆自己认为的标准。没的办法。图可以按要求改，但咱自己心里要明白哪个是对哪个是错。
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学徒工, 积分 89, 距离下一级还需 11 积分
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以最多的还是最大的在右上角，没有规定，见关于粗糙度的国家标准里面有说明。最多面的粗糙度在右上角要合理，也要合呼标准。
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学徒工, 积分 42, 距离下一级还需 58 积分
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引用第6楼lei-12-13 21:36发表的 :
我这里有个问题& &一直想问的，就是一个零件 有一个面的粗糙度比较大比如12.5吧& &其他的面是6.3&&这个时候 怎么标？
能不能在图纸中标12.5&&然后&&右上角标其余6.3
就是说&&右上角的& &&&其余+粗糙度&&怎么选取，是选最多面的粗糙度 还是粗糙度最大的那个？
没有规定其余的粗糙度符号非要是最大的，这种情况在本人单位经常可以遇到。
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技工, 积分 169, 距离下一级还需 131 积分
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引用第6楼lei-12-13 21:36发表的&&:
我这里有个问题& &一直想问的，就是一个零件 有一个面的粗糙度比较大比如12.5吧& &其他的面是6.3&&这个时候 怎么标？
能不能在图纸中标12.5&&然后&&右上角标其余6.3
就是说&&右上角的& &&&其余+粗糙度&&怎么选取，是选最多面的粗糙度 还是粗糙度最大的那个？
没有规定， 可以在图上标12.5，其余6.3
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技工, 积分 165, 距离下一级还需 135 积分
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粗糙度全标注在图中会不会很乱，忘考虑
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物理实验里的标准差问题,一个没角标,一个角标X的平均值,这两个东西怎么计算?就是图片里的那两个东西,比如给出实验里10次测量的数据,Xi (i=1,2,3...),求这两个东西,怎么算呢?
物理实验里的标准差问题,一个没角标,一个角标X的平均值,这两个东西怎么计算?就是图片里的那两个东西,比如给出实验里10次测量的数据,Xi (i=1,2,3...),求这两个东西,怎么算呢?
第一个等于S/sqrt(n)物理计算题中大小写还用带角标吗?比如同一道题中出现v=s/t和p=F/S,S和s还用带角标吗?_百度作业帮
物理计算题中大小写还用带角标吗?比如同一道题中出现v=s/t和p=F/S,S和s还用带角标吗?
物理计算题中大小写还用带角标吗?比如同一道题中出现v=s/t和p=F/S,S和s还用带角标吗?
有时要带,有时则不要.在表示同一个物理量v=s/t中,如果题目有两个表示速度的量,就要加以区分,要加下角标.但只有一个表示速度的量则不需要加.具体题目,具体对待.
这个不用，只有同一个物理量有不同组数据时才写
最好带，不然易弄混，若因此被扣分，则很不值得。
S面积，s位移，不要加下脚标11034人阅读
阿英讲频率f，角频率Ω和数字频率w的物理含义--附MATLAB仿真&&
23:17:42|&&分类：
t=0:pi/50:2*
for OMEGA = 1:4
y(:,OMEGA) = sin(OMEGA*t).';
str{OMEGA}=['OMEGA=',num2str(OMEGA)];
h=plot(t',y);
legend(h,str);
&2. 频率f：单位Hz，频率f的物理含义是1s的时间段内包含有f个y=sin(f*t)完整周期的信号波形。根据f = 1/T 可以看出 f 表征的是1s时间段内振动了多少次。频率f不同于角频率Ω是绕着一个周期T时间间隔内物体绕原点转的圈数。由Ω = 2*pi*f&，看出f已经和圆周2*pi脱离关系了，手指头绕原点画圆圈投影到x轴或者y轴上的情况是指尖左右移动，或者上下振动的情况，这就是
f 的物理含义：在周期T内上下振动的次数，或者左右移动的次数。T = 1/f 下图中是正弦的情况，f = 1 就是1s内指尖从(1, 0)点向(-1,0)点移动再移回来1次。。。 f = 4 就是1s内指尖从(1, 0)点向(-1,0)点移动再移回来4次
t=0:1/100:1;
for f= 1:4
y(:,f) = sin(2*pi*f*t).';
str{f}=['f=',num2str(f)];
h=plot(t',y);
legend(h,str);
&3. 数字频率w：单位是rad。学习数字信号处理的要明白，数字频率实际上是和采样周期Ts联系在一起的，离开采样周期Ts或者采样频率Fs = 1/Ts单独谈数字频率w是没有实际价值的，因为此时它没有任何物理意义，这个我当初学的时候也没有弄明白，此点大家要谨记！数字频率w是从单位圆上的N点等间隔采样而来的，这个N不是别的就是数字周期，先给出数字频率w和数字周期N之间的关系：N=(2*pi/w)*k当信号是&以N为周期的时候，要求(2*pi/w)是个有理数，对这个不明白的请看数字信号处理的课本。w=2*pi*k/N，可见w的物理含义是相邻的两个采样点之间的弧度，w
= ΩT = Ω/Fs 是用Fs归一化后的频率。此时想想手指不沿着单位圆绕着原点做转圈了，而是在单位圆上有N个树坑，第一个树坑和第二个树坑之间的弧度大小为w。注意：采样频率Ωs &= 2*Ω 和数字频率是一点关系都没有！顺便说下数字周期N，N有两种含义：①f(n) = f(n+N)
&② 周期信号 f(n)的一个周期内有0~N-1共N个采样点。 cos(2pi*f*t) = cos(Ω *t) = cos(Ω*n*Ts) = cos(Ω*Ts*n) = cos(w*n)
N = 2*pi/w; % N = 8 ，此处是在数据上采样N个点，FFT时在频谱上也采样N个点
n = 0:N-1;
x = sin(n*w);
h=plot(n, x, '-o');
&注意上图中没有时间信息，所以没有任何物理含义。这在实际中是没有用的，所以要加上采样信息Ts或者Fs，才能知道具体的物理含义,比如这些圆周上的树坑是以多快的速度挖好的？Ω = w*Fs=w/Ts
是1天挖好(Ts较小)的还是3天挖好的（Ts较大）。由于采样丢失了Ts信息，即丢失了挖树坑的快慢信息，而仅仅将单位圆上树坑的个数N以及树坑之间的间距w保留了下来，仅仅是个最终结果。现实世界中有果比有因，非因果的东西是没有意义的，所以我们必须弄清楚这些树坑是以什么多长时间挖好的，即要补充Ts采样信息，才可以对应到模拟角频率Ω，Ω*Ts = w 或者频率 f 上，2*pi*f*Ts = w 。
% 该信号的数字周期N = 8，模拟周期T = N*Ts = 0.008s ，实际频率 f = 125 Hz
N = 2*pi/w; % N = 8
n = 0:N-1; % n = 0:N 可能会更好看一些，但是要清楚第N+1点可是下一个采样周期的第一个点
x = sin(n*w);
h=plot(n, x, '-o'); %注意n没有定标，没有物理含义！
Fs = 1000; %采样频率为1000Hz
Ts = 1/Fs;
t = n*Ts; % t 时间序列的给法永远只有这么一种，请铭记！
T = N*Ts; %模拟周期T
f = w*Fs/(2*pi); % 信号的真实频率f
plot(t, x)
% （1） 做FFT的点数和时间采样的点数N（注意和数字周期N相同）相同时频率f的定标 --- 数据上采样N个点，频谱上采样N个点
freq = n*Fs/N - Fs/2; %频率序列的定标，注意此式子是本来面目，不要给此式子穿个马甲就不认识了，下面是此式子的变形
% freq = (n/N - 1/2)*Fs;&&&&&&& freq = (n - N/2)/N * Fs; % 注意0~N-1时 第N 点对应着 Fs， N/2 点对应着 Fs/2，
Fs/N 就是频率分辨率
% freq = (n - N/2)/N; &就是归一化频率，从-0.5 到 0.5 - 1/N , 看看不是 -0.5 ~ 0.5 哦，实际结合硬件编程就要这样干
X = fftshift(abs(fft(x))); %采用 N= 8点的FFT时的FFT，做FFT的点数和时间采样的点数相同
x_IFFT = ifft(fft(x));
plot(freq, X);grid
plot(t, x_IFFT); grid
t_ = (0:N-1)*Ts - N*Ts/2; % 等价的有 t_ = (0-N/2:N-1-N/2)*Ts;& 即 t_ = (-N/2: N/2 - 1)*Ts
plot(t_, x_IFFT);
&% 可以看出来频谱没有混叠！而且频率正确
% （2） 做FFT的点数和时间采样的点数N不同时频率f的定标，补零后FFT
补零后的FFT和补零前的FFT，两者会有较大的不同，但两频谱的包络还是一致的。设补零前数据长N，补零后数据长M（补了M-N个零值），则补零前的FFT有N条谱线，分别代表的频率点是（0,1,...,N-1)*fs/N；补零后的FFT有M条谱线，分别代表的频率点是（0,1,...,M-1)*fs/M。由于补零前后数据长度不一样，它们的分辨率（分别为df1=fs/N，df2=fs/M）不一样，在频域中谱线所代表的频率也不一样，所以这两个频谱所描述的对象也不相同。这里举一个例子，fs=1000HZ，补零前后数据长度N=500和M=800，对应的df1=2，df2=1.25。补零前的频谱是对应于0,2,4,...,500HZ的频谱，而补零后的频谱是对应于0,1.25,2.5,...,500HZ的频谱，所以两频谱中对应频率不两同，描述当然不同。注意补零前后fs始终没有变！
但是当特殊情况：M=（2^n)*N时，补零后的频谱相当于在补零前的频谱中插入（2^n)-1条谱线。与补零前的频谱中相重合的谱线，它们的幅值和相位完全一致。
Nfft = 1024; % 此处 Nffft/N = 128，所以要对结果的频谱进行128点的抽取，才可以得到正确的频率定标！
X_Nfft = fftshift(abs(fft(x,Nfft)));
freqNormalized = ((0:Nfft-1) -&Nfft/2)/N
freq = freqNormalized(1:128:end)*Fs; %&结果和上面的结果完全相同 -500& -375& -250& -125&&&& 0&& 125&& 250&& 375
X_ = X_Nfft(1:128:end);
plot(freq , X_);grid
4. 说说0~N-1和1~N和归一化频率
归一化频率：& -1&---------- -1/2 ---------- 0 ---------- 1/2 ----------- 1
频率f：&&& &&&&& &-Fs --------- -Fs/2 -------- 0 ---------- Fs/2 ---------Fs
模拟角频率Ω：-Ωs --------- -Ωs/2 ------ 0 ----------- Ωs/2 -------- Ωs
数值频率w：&&& -2*pi --------- -pi --------- 0 ---------- pi ------------- 2*pi
0~N-1和1~N都是描述单位圆上N个树坑的分布情况的，是一个正弦周期内应该采样的点的范围。&&&
① 0~N-1描述的概念是这样的：第一个采样点N=0对应w的w=0，最后一个采样点N-1点对应w = 2*pi*(N-1)/N。此时w=pi 处对应f = Fs/2或Ω = Ωs/2的模拟最高频分量对应 N/2
而不是[0 + (N-1)]/2 = (N-1)/2，因为最后一点即N-1点不对应Fs，从图像上可以很清楚的看到这一点，不注意的话在此就要犯错。A/D采样就是按这样0~N-1的方式操作。比如fftshift后往往要调整下频率范围此时要用到中点(N-1)/2
② 1~N描述的也是单位圆上N个树坑的分布情况，只不过第一点N=1的位置在 w = 2*pi/N的位置，最后一点N点对应w = 2*pi*N/N = 2*pi是零频率的位置。由于MATLAB中下标从1开始，所以这样表达有时候比较方便。此时w=pi 处对应f = Fs/2或Ω = Ωs/2的模拟最高频分量对应N/2，而不是[1 + N]/2，因为N=1点采样没有在t=0处。
下面看一个 1：N的例子
N=100; % 数字周期 N
Fs=2000; % 采样频率，只有确定了采样频率才能从数字信号频率确定实际模拟频率
n=1:N; % n = 0:N 可能会更好看一些，但是要清楚第N+1点可是下一个采样周期的第一个点
x=sin(w*n); %数字频率w=0.02*pi
t=n*Ts; % t 时间序列的给法永远只有这么一种，请铭记！
plot(t,x); %注意此时信号的第t = 0时没有采样点
f = w*Fs/(2*pi); % 信号的真实频率f
% 该信号数字周期为2*pi/w=100，模拟周期为T=100*Ts=0.05s，实际频率为w*F/2*pi=20Hz
freq1 = n*Fs/N - Fs/N; % 1~N时 频率序列 f 的取值应该和 0~ N-1时的情况一样&&
X = (abs(fft(x)));
plot(freq1, X);grid
freq = (n-1)*Fs/N - Fs/2; %频率序列
X = fftshift(abs(fft(x)));
plot(freq, X);grid
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(1)(1)(2)(1)(3)(6)附录8：量符号的下角标_百度文库
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附录8：量符号的下角标
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