Оптимизация конструкции захвата для детали «Барабан»

Грузозахватные приспособления обычно применяются при производстве работ по подъему и перемещению грузов с применением грузоподъемных машин. Использование приспособлений позволяет реализовать максимальное удобство и безопасность производственного процесса. Грузозахватные приспособления конструируются для определенного этапа технологического процесса, для конкретного изделия. При проектировании таких приспособлений необходимо учитывать основные показатели оптимальности конструкции: прочность, надежность, простота, удобство и безопасность при эксплуатации, эргономичность. Кроме того, нужно стремиться к наименьшей массе и, соответственно, металлоемкости захвата. Конструкция грузозахватного приспособления, в основном, будет зависеть от назначенных технологом поверхностей, за которые можно крепиться и от максимальной высоты подъема крюка крана. В статье описана задача по конструированию захвата для детали «Барабан¬ в новом технологическом процессе. Рассмотрена конструкция существующего захвата, взятого за прототип. Приведен анализ различных вариантов конструктивных решений, созданных в процессе проектирования. Выбран вариант конструкции захвата, который в наибольшей степени соответствует требованиям технического задания. Конструкция этого модернизированного приспособления представляет собой захват с тремя лапами, удерживающими деталь, и подвес в виде траверсы. Разработанная конструкторская документация утверждена производством и отделом промышленной безопасности

La répartition des arbres en catégories de grosseur : déciles de Jedlinski et distributions log-normales

International audienc

Some proposals about forest unit area inventories

Pour faciliter la récolte d'informations quantitatives intéressant l'aménagement forestier basé sur un parcellaire, plusieurs méthodes d'inventaire par échantillonnage sont proposées : - l’inventaire par échantillonnage global, - l’inventaire par échantillonnage stratifié, - l’inventaire par échantillonnage par parcelle (structuré), - l’inventaire par échantillonnage par parcelle (non structuré). L’inventaire par échantillonnage pratiqué au sein des parcelles de gestion constitue un compromis acceptable entre l’inventaire complet, long et onéreux, et l’inventaire par échantillonnage normalement conçu à des échelles intéressant des ensembles plus vastes.Om de verzameling van kwantitatieve gegevens met betrekking tot het bosbeheer uitgaande van een percelering te vereenvoudigen worden verscheidene methodes voor inventarisering met behulp van proefvlakken voorgesteld: - inventarisering met globaal verdeelde proefvlakken; - inventarisering met gestratifieerde verdeling van de proefvlakken; - inventarisering met proefvlakkenverdeling per perceel (gestruktureerd); - inventarisering met proefvlakkenverdeling per perceel (niet-gestruktureerd). De inventarisering met proefvlakken gekozen in de beheerspercelen vormt een aanvaardbaar kompromis tussen de volledige inventaris, die omslachtig een duur uitvalt, en de inventarisering aan de hand van proeflakken, zoals die normaal opgevat wordt op een schaal die bestemd is voor grotere gehelen.When forest management becomes more intensive the “unit area inventory” based upon sampling inside compartments is considered for giving in-place information about individual stand units and their specific treatment. Various methods are recommended in relation with the forest types: - samplings at the whole forest level, - stratified samplings (at the whole forest level), - individual samplings inside compartments (with predetermined scheme), - individual samplings inside compartments (left to judgment)

Precision of samplings concerning the distribution of stem numbers by girth classes

The precision of samplings which concern the distribution of trees by girth classes is studied in various forest types (unevenaged and evenaged hardwood stands, evenaged coniferous stands). When sampling intensities of 1 to 10 % (plots of 10 ares), the estimated semi confidence intervals at a 95 % probability level are varying from 10 to 2 %. In coniferous forests (plots of 4 ares) for the same area limits and sampling intensities the semi confidence intervals are varying from 4 to 1 %.Dans le prolongement d'études destinées à tester diverses modalités d'échantillonnage en futaies résineuses et feuillues (GRAYET, 1977, 1978), les auteurs donnent, pour ces mêmes peuplements, des informations sur la précision d'estimations relatives à la répartition des nombres de bois par catégories de grosseur. Ces caractéristiques issues d'inventaires par échantillonnage sont déterminées avec d'autant plus de précision que la fraction sondée et les surfaces à inventorier sont élevées et que les structures sont régulières et homogènes. En feuillus, dans le cas de forêts d'au moins 100 hectares, les demi-intervalles de confiance, pour les résultats obtenus (dans les conditions de l'étude) à partir de placettes de 10 ares varieraient de 10 à 2 % pour des intensités d'échantillonnage de 1 à 10 %. En ce qui concerne les résineux, pour les mêmes intensités d'échantillonnage et des placettes de 4 ares, les demi-intervalles de confiance se situeraient entre environ 4 et 1 %

Principles and applications of forest unit area inventories

Conventional sampling systems cannot localize information by smallforest units such as a compartment or a stand unless we increase the sampling intensity and the cost too. When management becomes more intensive the "unit area inventory" based upon sampling inside compartments is considered for giving in-place information about individual stand units (inventory) and their specific treatment. The authors present some procedures they have used in intensively managed forests. Individual stands are identified and mapped, then estimates are made of volume, species, structure by means of temporary plots or angle count samples systematically located or left to judgment. Computer programs have been written in order to assist the manager in applying such a type of inventory.En vue d'estimer les caractéristiques quantitatives des parcelles de gestion sur lesquelles reposent encore de nombreux types d'aménagement, les méthodes habituelles d'inventaire des peuplements ne sont pas toujours bien adaptées aux circonstances : l'inventaire complet est long et souvent onéreux et l'inventaire par échantillonnage est normalement conçu à une autre échelle intéressant des ensembles beaucoup plus étendus. L'utilisation d'inventaires par échantillonnage pratiqués au sein des parcelles constitue un compromis satisfaisant dans le contexte d'aménagements forestiers intensifs. Les auteurs exposent ci-après les principes et applications possibles de semblable méthode

Application d'un SIG à la révision du parcellaire dans le cadre d'aménagements forestiers intégrés

Geographic information system applied to delimitation of compartments in integrated forest management. Underintensive silviculture, forest management is based upon the delimitation of compartments (management units) usually definedas reasonably homogeneous stands regarding ecological, biological and silvicultural conditions. Forest lands can often bemanaged for several uses, sometimes on the same area or sometimes with different dominant uses assigned to separate areas.A forest managed primarily for timber production can also serve other purposes. In that respect, it is often necessary toreadjust the limits of management units so that environmental constraints (soil erosion, watershed protection) are taken intoaccount. These considerations require specific silviculture. A geographic information system (GIS) is used to overlayprovisional compartments map (management units) and different thematic maps that describe areas where environmentalconstraints are identified. Informations about these areas located inside the compartments are used in a classification processto decide which orientation is the most suitable allocation (in terms of objectives) for each management unit: timberproduction or protection (humid soils, slopes, rivers and sources). This process also indicates what are the limits of units thatcan or have to be modified. Such a classification has to be considered as a guide to build the final limits of management unitsaccording to the environmental criteria defined as a preliminary. The proposed methodology is applied to a 400 hectaresforest