En la sfero de moderna fabrikado, la integriĝo de progresintaj komputilaj teknikoj kaj inteligentaj dezajnaj metodologioj revoluciigis la manieron kiel maŝinprocezooj estas konceptigitaj, planitaj kaj efektivigitaj. La modelado de maŝinada dezajna intenco, precipe je pluraj granularecaj niveloj, aperis kiel kritika esplora areo, traktante la kompleksan interagadon inter dezajnaj specifoj, procezplanado kaj funkcia efektivigo en la kunteksto de Industrio 4.0. Plurgrajna maŝinada dezajna intenco rilatas al la strukturita reprezentado de dezajnaj celoj kaj proceza scio je diversaj niveloj de detalo, de altnivelaj koncipaj celoj ĝis malaltnivelaj funkciaj parametroj. Ĉi tiu aliro ebligas la kapton, reuzon kaj optimumigon de dezajna kaj maŝinada scio, faciligante inteligentajn, daten-movitajn fabrikadajn procezojn, kiuj plibonigas efikecon, precizecon kaj adaptiĝemon.

La signifo de plurgrajna modelado kuŝas en ĝia kapablo transponti la semantikan breĉon inter makronivelaj teknologiaj strategioj kaj mikronivelaj procezparametroj, certigante ke la dezajna intenco estas konservita dum la tuta vivciklo de la fabrikado. Per integrigo de dinamikaj maŝinadaj funkcioj, maŝinlernadaj algoritmoj kaj ciferecaj ĝemelaj teknologioj, esploristoj celas disvolvi fortikajn modelojn, kiuj povas adaptiĝi al la dinamika kaj konkurenciva medio de moderna fabrikado. Ĉi tiu artikolo provizas ampleksan esploradon pri plurgrajna maŝinada dezajna intenca modelado, kovrante ĝiajn teoriajn fundamentojn, metodologiojn, aplikojn, defiojn kaj estontajn direktojn. La diskuto baziĝas sur lastatempaj progresoj en komputila modelado, finia elementa analizo kaj artefarita inteligenteco, kun fokuso sur iliaj praktikaj implicoj por la industrio.

Historia Kunteksto kaj Evoluo

La evoluo de modelado de maŝinada dezajna intenco povas esti spurita reen al la fruaj tagoj de komputil-helpata dezajno (CAD) kaj komputil-helpata fabrikado (CAM) sistemoj en la 1970-aj kaj 1980-aj jaroj. Komencaj klopodoj fokusiĝis al statikaj reprezentoj de maŝinadaj trajtoj, kiuj priskribis geometriajn kaj topologiajn karakterizaĵojn de partoj sen kapti la dinamikajn interagojn inter dezajna intenco kaj proceza efektivigo. Ĉi tiuj fruaj modeloj estis limigitaj en sia kapablo reprezenti la multfacetan naturon de maŝinadaj procezoj, precipe en kompleksaj, multfunkciaj medioj.

Kun la apero de Industrio 4.0, karakterizita per la integriĝo de ciberfizikaj sistemoj, grandaj datumoj kaj artefarita inteligenteco, la bezono de pli sofistikaj modeligaj aliroj fariĝis evidenta. Esploristoj komencis esplori multgrajnan modeligadon kiel rimedon por enkapsuligi dezajnan intencon je pluraj niveloj de abstraktado. Ĉi tiu ŝanĝo estis pelita de la rekono, ke fabrikadaj procezoj estas esence hierarkiaj, implikante interagojn inter altnivelaj dezajnaj celoj, meznivela procezplanado kaj malaltnivelaj funkciaj kontroloj. La enkonduko de dinamikaj maŝinadaj funkcioj, kiuj evoluas responde al maŝinadaj kondiĉoj, markis signifan mejloŝtonon en ĉi tiu evoluo, ebligante al modeloj reflekti realtempajn ŝanĝojn en procezparametroj kaj mediaj faktoroj.

Ŝlosilaj mejloŝtonoj en la disvolviĝo de plurgrajna modelado inkluzivas la adopton de finiaj elementaj metodoj (FEM) por simuli maŝinprilaborajn procezojn, la integriĝon de maŝinlernado por prognoza modelado, kaj la aperon de cifereca ĝemela teknologio por realtempa procezmonitorado kaj optimumigo. Ĉi tiuj progresoj kolektive kontribuis al paradigmoŝanĝo en maŝinprilabora dezajno, moviĝante de statikaj, geometri-centraj modeloj al dinamikaj, intenc-movitaj kadroj, kiuj prioritatigas adaptiĝemon kaj inteligentecon.

Teoriaj Fundamentoj

Dezajna Intenco en Maŝinado

Dezajna intenco en maŝinado rilatas al la eksplicitaj kaj implicaj celoj, kiuj gvidas la kreadon de maŝinita parto, ampleksante funkciajn postulojn, geometriajn toleremojn, materialajn ecojn kaj fabrikadajn limojn. En plurgrajna modelado, dezajna intenco estas reprezentita je pluraj niveloj de granulareco, permesante hierarkian malkomponiĝon de celoj. Ekzemple, je la makro-nivelo, dezajna intenco povas inkluzivi atingi specifan surfacan finpoluron aŭ dimensian precizecon, dum je la mikro-nivelo, ĝi povas impliki optimumigi tranĉparametrojn kiel furaĝrapideco aŭ spindelrapideco.

La teoria subteno de plurgrajna modelado devenas de pluraj disciplinoj, inkluzive de mekanika inĝenierado, komputiko kaj sistemteorio. Sistemteorio, aparte, provizas kadron por kompreni la hierarkiajn rilatojn inter malsamaj niveloj de dezajna intenco, ebligante la disvolvon de modeloj, kiuj kaptas kaj tutmondajn kaj lokajn celojn. Ĉi tiu hierarkia aliro estas kritika por trakti la kompleksecon de modernaj maŝinadprocezoj, kiuj implikas plurajn interagantajn variablojn kaj limojn.

Multgrajna Reprezentantaro

Plurgrajna reprezentado implikas strukturi dezajnan intencon kaj procezan scion je diversaj niveloj de detalo, de krudgrajnaj koncipaj modeloj ĝis fajngrajnaj funkciaj parametroj. Krugrajnaj modeloj fokusiĝas al altnivelaj celoj, kiel ekzemple ĝenerala parta funkcieco aŭ produktadefikeco, dum fajngrajnaj modeloj traktas specifajn procezajn parametrojn, kiel ekzemple ilvojaj trajektorioj aŭ tranĉfortoj. Ĉi tiu plurnivela aliro permesas la senjuntan integriĝon de dezajnaj kaj fabrikadaj datumoj, faciligante scioreuzon kaj procezan optimumigon.

La koncepto de plurgrajna reprezentado estas proksime akordigita kun la principoj de scioinĝenierado, kiuj emfazas la strukturitan organizadon kaj rehavigon de domajno-specifa scio. En la kunteksto de maŝinado, scioinĝenieradaj teknikoj estas uzataj por formaligi dezajnan intencon kaj procezajn datumojn, ebligante la kreadon de reuzeblaj procezmodeloj, kiuj povas esti adaptitaj al malsamaj fabrikadaj scenaroj.

Dinamikaj Maŝinado-Trajtoj

Dinamikaj maŝinadaj trajtoj estas bazŝtono de plurgrajna modelado, provizante mekanismon por kapti la evoluantan naturon de maŝinadaj procezoj. Male al statikaj maŝinadaj trajtoj, kiuj estas fiksaj reprezentoj de geometriaj unuoj, dinamikaj trajtoj adaptiĝas al ŝanĝoj en maŝinadaj kondiĉoj, kiel ekzemple ilo-eluziĝo, materialaj ecoj aŭ mediaj faktoroj. Ĉi tiu adaptiĝemo estas atingita per la integrado de realtempaj datumoj kaj prognozaj modeloj, kiuj permesas al dinamikaj trajtoj reflekti la nunan staton de la maŝinada procezo.

La disvolviĝo de dinamikaj maŝinadaj funkcioj estas subtenata de progresoj en sensorteknologio kaj datumanalizo, kiuj ebligas la kolektadon kaj prilaboradon de grandaj volumoj de procezaj datumoj. Enkorpigante ĉi tiujn datumojn en plurgrajnajn modelojn, esploristoj povas krei reprezentojn, kiuj estas kaj precizaj kaj respondemaj, plibonigante la kapablon antaŭdiri kaj kontroli maŝinadajn rezultojn.

Metodologioj por Multgrajna Modeligado

Analiza Modelado

Analiza modelado estas tradicia aliro al simulado de maŝinadaj procezoj, kiu fidas je matematikaj ekvacioj por priskribi la mekanikon de tranĉado, formado de ico kaj interagoj inter ilo kaj laborpeco. En la kunteksto de plurgrajna modelado, analizaj modeloj estas uzataj por antaŭdiri fundamentajn procezajn variablojn, kiel tranĉfortojn, streĉojn kaj temperaturojn, je malsamaj niveloj de granuleco. Kampaj modeloj kun glitliniaj linioj kaj tondzonaj modeloj estas ekzemploj de analizaj aliroj, kiuj estis adaptitaj por plurgrajna reprezentado.

Lastatempaj progresoj en analiza modelado fokusiĝis al integrado de plurgrajna dezajna intenco en prognozajn modelojn, ebligante la simuladon de kompleksaj maŝinadaj scenaroj. Ekzemple, ĝisdatigitaj glitliniaj modeloj por segildenta ĉipformado inkluzivas dinamikajn maŝinadajn funkciojn por konsideri variojn en tranĉkondiĉoj, plibonigante la precizecon de forto- kaj temperaturprognozoj. Tamen, analizaj modeloj estas limigitaj pro sia dependeco de simpligaj supozoj, kiuj eble ne plene kaptas la kompleksecon de industriaj maŝinadaj procezoj.

Finhava Elementa Modeligado (FEM)

Finia elementa modelado (FEM) fariĝis bazŝtono de maŝinada procezsimulado, ofertante numeran aliron al modelado de kompleksaj termo-mekanikaj interagoj. FEM estas aparte bone taŭga por plurgrajna modelado, ĉar ĝi ebligas la simuladon de maŝinadaj procezoj je pluraj skaloj, de makro-nivela partdeformado ĝis mikro-nivela icoformado. Diskretigante la maŝinadan domajnon en finajn elementojn, FEM ebligas la detalan analizon de streĉo, deformado kaj temperaturaj distribuoj, provizante komprenojn pri la efiko de dezajna intenco sur procezajn rezultojn.

Lastatempa esplorado fokusiĝis al plibonigo de FEM (elemento-elemento-mekanismo) por plurgrajna modelado per la integrado de dinamikaj maŝinadaj trajtoj kaj progresintaj materialaj modeloj. Ekzemple, studoj pri ortogonala maŝinado de Inconel 718 uzis FEM por modeli dinamikan rekristaliĝon kaj grenrafinadon, enkorpigante plurgrajnan dezajnan intencon por antaŭdiri malmolecon kaj grengrandecajn variojn. La Johnson-Cook materiala modelo estas ofte uzata en FEM-simuladoj por priskribi materialan konduton sub altaj streĉrapidecoj kaj temperaturoj, kvankam preciza determinado de materialaj konstantoj restas defio.

Maŝinlernado kaj Artefarita Inteligenteco

Maŝinlernado (ML) kaj artefarita inteligenteco (AI) aperis kiel potencaj iloj por multgrajna modelado, ebligante la disvolvon de daten-movitaj prognozaj modeloj, kiuj kaptas kompleksajn rilatojn inter dezajna intenco kaj procezaj rezultoj. ML-algoritmoj, kiel neŭralaj retoj kaj subtenvektoraj maŝinoj, estas uzataj por antaŭdiri metrikojn de maŝinada rendimento, kiel surfaca malglateco, ilo-eluziĝo kaj tranĉfortoj, surbaze de historiaj kaj realtempaj procezaj datumoj.

En plurgrajna modelado, ML-teknikoj estas uzataj por transponti la interspacon inter krudgrajnaj kaj fajngrajnaj reprezentoj, faciligante la integriĝon de altnivelaj dezajnaj celoj kun malaltnivelaj funkciaj parametroj. Ekzemple, artefaritaj neŭralaj retoj (ANN) estis evoluigitaj por optimumigi dratan elektro-malŝarĝan maŝinadon (WEDM) de Inconel 718, integrigante plurgrajnan dezajnan intencon por antaŭdiri surfacan kvaliton kaj materialan forigrapidecon. Profundaj lernado-aliroj, kiel CGnets, ankaŭ estis esploritaj por krudgrajna modelado, lernante plurkorpajn interagojn por plibonigi la precizecon de fortoprognozoj.

Cifereca Ĝemela Teknologio

Cifereca ĝemela teknologio reprezentas paradigmoŝanĝon en plurgrajna modelado, ebligante la kreadon de virtualaj reprezentoj de fizikaj maŝinadsistemoj, kiuj evoluas en reala tempo. Cifereca ĝemelo integras plurgrajnan dezajnan intencon kun realtempaj sensoraj datumoj, simuladmodeloj kaj prognozaj algoritmoj, provizante ampleksan kadron por proceza monitorado, optimumigo kaj kontrolo. En la kunteksto de maŝiniloj, ciferecaj ĝemeloj estas uzataj por simuli la tutan vivciklon de ilo, de dezajno ĝis operacio, kaptante dinamikajn interagojn inter dezajna intenco kaj proceza efektivigo.

Lastatempaj progresoj en cifereca ĝemelmodelado fokusiĝis al datenbazitaj kaj mekanismo-datumaj duoble-movitaj aliroj, kiuj kombinas fizikajn modelojn kun maŝinlernado por plibonigi prognozan precizecon. Ekzemple, ciferecaj ĝemelmodeloj de inteligentaj maŝiniloj estis evoluigitaj por ebligi aŭtonomajn konstruadon kaj ĝisdatigojn, enkorpigante multgrajnan dezajnan intencon por optimumigi ilstaton kaj procezan rendimenton. Ĉi tiuj modeloj estas precipe valoraj en altprecizaj industrioj, kiel ekzemple aerspaca, kie la kapablo antaŭdiri kaj kontroli maŝinadajn rezultojn estas kritika.

Aplikoj de Multgrajna Modeligado

Konvencia maŝinado

Konvenciaj maŝinadprocezoj, kiel tornado, frezado kaj muelado, estas inter la ĉefaj profitantoj de plurgrajna modelado. Ĉi tiuj procezoj implikas kompleksajn interagojn inter tranĉiloj, laborpecoj kaj maŝiniloj, postulante precizan kontrolon de procezparametroj por atingi deziratajn rezultojn. Plurgrajna modelado ebligas la simuladon kaj optimumigon de konvenciaj maŝinadprocezoj, kaptante dezajnan intencon je pluraj niveloj por plibonigi produktokvaliton kaj procezefikecon.

Lastatempaj studoj montris la efikecon de plurgrajna modelado en konvencia maŝinado. Ekzemple, analizaj kaj nombraj modeloj estis uzitaj por antaŭdiri la geometrion de la ĉipoj, fortojn kaj temperaturojn en ortogonala tranĉado, enkorpigante dinamikajn maŝinadajn funkciojn por konsideri variojn en tranĉkondiĉoj. Simile, FEM-simuladoj de muelprocezoj estis uzitaj por optimumigi muelparametrojn, kiel radrapidecon kaj furaĝrapidecon, bazitajn sur plurgrajna dezajna intenco.

Aldona Fabrikado kaj Hibridaj Procezoj

La integriĝo de aldona fabrikado (AM) kun konvencia maŝinado naskis hibridajn fabrikadprocezojn, kiuj kombinas la flekseblecon de AM kun la precizeco de subtraha maŝinado. Plurgrajna modelado estas aparte valora en hibridaj procezoj, ĉar ĝi ebligas la senjuntan integriĝon de dezajna intenco trans malsamaj fabrikadstadioj. Ekzemple, modeloj de drata elektro-malŝarĝa maŝinado (WEDM) de aldone fabrikita Inconel 718 enkorpigis plurgrajnan dezajnan intencon por optimumigi surfacan finpoluron kaj tranĉrapidon, konsiderante la unikajn mikrostrukturajn karakterizaĵojn de AM-partoj.

Kompozitaj Materialoj Maŝinado

Maŝinado de kompozitaj materialoj, kiel ekzemple karbonfibro-plifortigitaj polimeroj (CFRP-oj) kaj metalmatricaj kompozitoj (MMC-oj), prezentas unikajn defiojn pro ilia anizotropa kaj heterogena naturo. Plurgrajna modelado estis aplikita al kompozita maŝinado por antaŭdiri tranĉfortojn, ilo-partiklajn interagojn kaj subteran difekton, enkorpigante dezajnan intencon optimumigi procezajn parametrojn. Ekzemple, finiaj elementaj modeloj de CFRP-muelado estis evoluigitaj por simuli greno-fibrajn interagojn, uzante plurgrajnajn reprezentojn por kapti la kompleksan mekanikon de kompozita maŝinado.

Industrio 4.0 kaj Smart Manufacturing

En la kunteksto de Industrio 4.0, plurgrajna modelado ludas centran rolon en ebligado de inteligenta fabrikado, kie inteligentaj sistemoj adaptiĝas al ŝanĝiĝantaj kondiĉoj en reala tempo. Cifereca ĝemela teknologio, subtenata de plurgrajnaj modeloj, faciligas la integriĝon de dezajna intenco kun realtempaj procezaj datumoj, ebligante aŭtonoman decidiĝon kaj procezan optimumigon. Aplikoj en inteligenta fabrikado inkluzivas monitoradon de iloj, prognozan prizorgadon kaj adaptan kontrolon, kiuj ĉiuj dependas de plurgrajnaj reprezentoj por atingi altan rendimenton kaj fidindecon.

Kompara Analizo de Modeligaj Metodoj

Por provizi ampleksan komprenon pri la diversaj metodologioj uzataj en plurgrajna modelado, la sekva tabelo komparas ŝlosilajn alirojn bazitajn sur iliaj kapabloj, avantaĝoj, limigoj kaj aplikoj.

Ĉi tiu tabelo elstarigas la komplementan naturon de malsamaj modeligaj metodoj, ĉiu ofertante unikajn fortojn, kiuj povas esti utiligitaj depende de la specifaj postuloj de la maŝinada procezo. Analizaj modeloj estas idealaj por rapidaj antaŭdiroj, dum FEM provizas detalajn komprenojn pri kompleksaj interagoj. ML elstaras en daten-bazitaj scenaroj, kaj ciferecaj ĝemeloj ofertas realtempan adaptiĝemon, igante ilin taŭgaj por aplikoj de Industrio 4.0.

Defioj en Multgrajna Modelado

Komplekseco de Maŝinado-Medioj

Maŝinprocezoj estas esence kompleksaj, implikante altajn deformadajn rapidojn, termo-mekanikajn interagojn kaj tribologiajn kondiĉojn. Kapti ĉi tiujn interagojn en plurgrajnaj modeloj postulas sofistikajn reprezentojn, kiuj povas konsideri dinamikajn ŝanĝojn en procezparametroj kaj mediaj faktoroj. La defion pliigas la bezono integri datumojn el pluraj fontoj, kiel sensiloj, CAD/CAM-sistemoj kaj historiaj procezregistroj, en koheran modelon.

Datuma Integriĝo kaj Kvalito

Efika multgrajna modelado dependas de la havebleco de altkvalitaj datumoj je pluraj niveloj de granuleco. Tamen, datumintegriĝo restas grava defio, ĉar fabrikadsistemoj ofte generas heterogenajn datumojn en malsamaj formatoj kaj je diversaj frekvencoj. Certigi datumkoherecon, precizecon kaj kompletecon estas esenca por la disvolviĝo de fidindaj modeloj, precipe en daten-movitaj aliroj kiel maŝinlernado kaj ciferecaj ĝemeloj.

Komputila Efikeco

La komputilaj postuloj de plurgrajna modelado, precipe por FEM kaj ciferecaj ĝemelaj aplikoj, povas esti signifaj. Simulado de kompleksaj maŝinadprocezoj je pluraj skaloj postulas grandajn komputilajn rimedojn, kio povas limigi la fareblecon de realtempaj aplikoj. Esploristoj esploras hibridajn alirojn, kiel ekzemple kombinado de analizaj kaj numeraj modeloj, por plibonigi komputilan efikecon konservante precizecon.

Transdonebleco kaj Skalebleco

Multaj plurgrajnaj modeloj estas evoluigitaj por specifaj maŝinadaj scenaroj, limigante ilian transdoneblecon al aliaj procezoj aŭ materialoj. Ekzemple, krudgrajnaj modeloj desegnitaj por proteinaj faldsimuladoj eble ne estas rekte aplikeblaj al malsamaj molekulaj sistemoj pro varioj en interagaj potencialoj. Simile, modeloj evoluigitaj por konvencia maŝinado eble ne skaliĝas efike al hibridaj aŭ kompozitaj maŝinadaj procezoj. Atingi transdoneblecon kaj skaleblon postulas la evoluigon de ĝeneraligitaj kadroj, kiuj povas adaptiĝi al diversaj fabrikadaj kuntekstoj.

estonteco Direktoj

Integriĝo de Altnivelaj AI-Teknikoj

La integrado de progresintaj AI-teknikoj, kiel plifortiga lernado kaj translokiga lernado, havas signifan promeson por multgrajna modelado. Ĉi tiuj teknikoj povas plibonigi la adaptiĝemon kaj ĝeneraligon de modeloj, ebligante ilin lerni el diversaj datumaroj kaj apliki scion al novaj scenaroj. Ekzemple, translokiga lernado povus esti uzata por adapti modelojn evoluigitajn por konvencia maŝinado al hibridaj procezoj, reduktante la bezonon de ampleksa retrejnado.

Evoluigo de Hibridaj Modeligaj Kadroj

Hibridaj modeligaj kadroj, kiuj kombinas analizajn, numerajn kaj daten-bazitajn alirojn, verŝajne ludos centran rolon en la estonteco de multgrajna modelado. Per utiligado de la fortoj de ĉiu metodo, hibridaj kadroj povas atingi ekvilibron inter precizeco, komputila efikeco kaj adaptiĝkapablo. Lastatempaj esploroj sugestas, ke hibridaj analizaj/numeraj aliroj estas grava celo por estonta disvolviĝo, precipe por antaŭdiri industri-rilatajn rezultojn.

Vastiĝo de Ciferecaj Ĝemelaj Aplikoj

La vastiĝo de aplikoj de ciferecaj ĝemeloj en maŝinado estas atendata por peli signifajn progresojn en plurgrajna modelado. Estontaj ciferecaj ĝemeloj verŝajne inkluzivos pli sofistikajn plurgrajnajn reprezentojn, ebligante realtempan optimumigon de kompleksaj fabrikadsistemoj. Esplorado estas necesa por trakti defiojn rilatajn al datumintegriĝo, komputila efikeco kaj modelskaleblo por plene realigi la potencialon de ciferecaj ĝemeloj en inteligenta fabrikado.

Normigado kaj Scio-Kunhavigo

Por faciligi la ĝeneraligitan adopton de multgrajna modelado, necesas normigo de modeligaj kadroj kaj platformoj por kunhavigo de scio. Normigitaj formatoj por reprezenti multgrajnajn dezajnajn intencojn kaj procezajn datumojn povas plibonigi interoperacieblecon inter malsamaj sistemoj kaj ebligi la reuzon de modeloj tra industrioj. Kunlaboraj platformoj, kiel ekzemple malfermfontaj deponejoj, povas plue akceli esploradon kaj disvolviĝon per provizado de aliro al komunaj datumaroj kaj modeligaj iloj.

konkludo

La modelado de plurgrajna maŝinada dezajna intenco reprezentas transforman aliron al moderna fabrikado, ebligante la integriĝon de dezajnaj celoj kaj proceza scio je pluraj niveloj de granulareco. Per utiligado de analiza modelado, finiaj elementaj metodoj, maŝinlernado kaj cifereca ĝemela teknologio, esploristoj evoluigis sofistikajn kadrojn, kiuj plibonigas la precizecon, efikecon kaj adaptiĝeblon de maŝinadaj procezoj. Malgraŭ defioj rilataj al komplekseco, datumintegriĝo, komputila efikeco kaj transdonebleco, daŭraj progresoj en AI, hibrida modelado kaj ciferecaj ĝemeloj pavimas la vojon por estontaj novigoj.

Represa Deklaro: Se ne ekzistas specialaj instrukcioj, ĉiuj artikoloj en ĉi tiu retejo estas originalaj. Bonvolu indiki la fonton por represado: https: //www.cncmachiningptj.com/，dankon！

Precizeco de 3, 4 kaj 5-akso CNCa maŝinado servoj por aluminia maŝinado, berilio, karbonŝtalo, magnezio, titana maŝinado, Inkonelo, plateno, superalojo, acetalo, polikarbonato, vitrofibro, grafito kaj ligno. Kapabla maŝinprilabori partojn ĝis 98 in. Turnante dia. kaj +/-0.001 in. rekteco-toleremo. Procezoj inkluzivas muelado, turnado, borado, borado, surfadenado, frapetado, formado, knurelado, kontraŭborado, refrapado, fresado kaj Lasero kortego. Malĉefaj servoj kiel muntado, sencentra muelado, varmotraktado, tegado kaj veldado. Prototipo kaj malalta ĝis alta volumeno produktita kun maksimumo de 50,000 unuoj. Taŭga por fluida potenco, pneŭmatiko, hidraŭlika kaj valvo aplikoj. Servas la aerspacajn, aviadilojn, armeajn, medicinajn kaj defendajn industriojn.PTJ strategios kun vi por provizi la plej kostefikajn servojn por helpi vin atingi vian celon,Bonvenon Kontakti nin ( sales@pintejin.com ) rekte por via nova projekto.