Сверлильный станок МВА 38 (MBA 38-1700) на магнитном основании
Главная » Инструмент Магнитные сверлильные станки Сверлильный станок МВА 38/1 (MBA 38/1-1700) на магнитном основании »
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Магнитный сверлильный станок MBA-38/1
Наша компания заботится о том, чтобы товар был доставлен адресату в целости и в строго установленные строки.
Мы работаем с такими транспортными компаниями как: Деловые Линии, ЖелДорЭкспедиция, Автотрейдинг, СДЕК, ПЭК, Мас-Хэндлинг и другие. Доставка осуществляется в любые города и регионы РФ: Ростов-на-Дону, Омск, Ярославль, Тамбов, Самара, Астрахань, Нижний Новгород, Екатеринбург, Барнаул, Белгород, Пенза, Волгоград, Иркутск, Сочи, Казань, Новосибирск, Кемерово, Ставрополь, Киров, Краснодар, Красноярск, Чита, Курск, Москва, Мурманск, Набережные Челны, Новокузнецк, Норильск, Пенза, Рязань, Саранск, Таганрог, Тверь, Пермь, Томск, Ульяновск, Саратов, Уфа, Челябинск, Якутск, Псков.Производитель: Хайтек Инструмент (Россия)
Магнитный сверлильный станок MBA-38/1 — это надежный станок от отечественного производителся с диаметром сверления корончатым сверлом до 38 мм, а спиральным до 16 мм. Оснащен мощным электродвигателем 1150 Вт с односкоростным редуктором. Прочный алюминиевый корпус, отличная от других система замены оснастки с конусом Морзе и повышенная точность сверления делают эту бюджетную модель идеальной для применения на производстве.
Магнитный сверлильный станок MBA38/1 — уникальное предложение — полностью унифицирован по магнитному штативу с высоконадежным сверлильным станком MBA55, позволяя почти полностью сохранить первоначальные инвестиции и перейти на верхнюю ступень качества.
- Технические характеристики
- Видео
Диаметр сверления корончатым сверлом, мм | до 38 |
Диаметр сверления спиральным сверлом, мм | до 20 |
Ход подачи сверла, мм | 150 |
Мощность двигателя, Вт | 1150 |
Скорость на валу без нагрузки, об/мин | 680 |
Прижимная сила магнита, Н | 20 000 |
Масса без оснастки, кг | 14 |
Демонстрация работы магнитного сверлильного станка MBA-38/1
Цена на магнитный сверлильный станок MBA 38/1
Артикул | Наименование | Мощность, Вт | Ø спир. сверл, мм | Ø корон. сверла, мм | Вес, кг | Цена, руб | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
MBA38/1 | Магнитный сверлильный станок MBA 38/1 | 1150 | 16 | 38 | 14 | 0.00 |
- Магнитный сверлильный станок MBA 55V2
0 р.
Мощность: 1150 Вт
Ø кор. сверл: 55 мм
Ø спир. сверл: до 20 мм
Вес: 16 кг - Магнитный сверлильный станок MBA-35
0 р.
Мощность: 1300 Вт
Ø кор.сверл: 38 мм
Ø спир. сверл: 16 мм
Реверс: нет
Вес: 14 кг - Магнитный сверлильный станок SMD 30
0 р.
Мощность: 700 Вт
Ø кор. сверл: до 30 мм
Ø спир. сверл: до 13 мм
Реверс: нет
Вес: 11 кг
Выполнение многомерного анализа для изучения кластеризации образцов — mva • lipir
Источник: R/mva.R
mva.Rd
mva
выполняет многомерный анализ с использованием нескольких возможных методов.
Доступные методы: PCA, PCoA, OPLS и OPLS-DA. Метод OPLS
требуется числовая переменная y, в то время как OPLS-DA требует две группы для
сравнение. По умолчанию для OPLS и OPLS-DA количество предиктивных и
ортогональные компоненты устанавливаются равными 1.
Пустые образцы автоматически обнаруживаются (используя TIC) и исключаются.
Отсутствующие данные замещаются с использованием средней интенсивности липидов по всем образцам.
мва( данные, мера = "Площадь", метод = c("PCA", "PCoA", "OPLS", "OPLS-DA"), столбец_группы = NULL, группы = NULL, ... ) plot_mva( результаты, компоненты = с (1, 2), цвет_by = NULL, эллипс = ИСТИНА, отель = ИСТИНА ) plot_mva_loadings( результаты, компоненты = с (1, 2), цвет_by = NULL, top.n = nrow(mvaresults$loadings) ) top_lips(mvaresults, top.n = 10)
Аргументы
- данные
ЛипидомикаОбъект эксперимента.
- мера
Какую меру использовать в качестве интенсивности, обычно площадь (по умолчанию). Мера должна быть уже суммирована и нормализована.
- метод
Либо PCA, PCoA, OPLS или OPLS-DA. По умолчанию
PCA
.- столбец_группы
Пример аннотации для использования в качестве группирующего столбца. Если не при условии, что образцы обрабатываются независимо.
- группы
Числовая группа (OPLS) или две группы, используемые для контролируемый анализ (OPLS-DA), игнорируемый другими методами.
- …
Дополнительные аргументы для передачи в
opls()
для OPLS-DA, игнорируются другими методами.- mvрезультаты
Результаты, полученные от
mva()
.- компоненты
Какие компоненты строить. Игнорируется для PCoA, OPLS и Результаты OPLS-DA. По умолчанию это первые 2 компонента.
- color_by
Аннотация пробы (или аннотация липидов в случае
plot_mva_loadings
) для использования в качестве цвета. По умолчанию для отдельных образцов / липиды- эллипс
Строить ли эллипсы вокруг групп
- гостиница
Нужно ли строить Hotelling T2.
- топ.n
Количество объектов с наивысшим рейтингом для выделения на графике. Если этот параметр опущен, возвращает первые 10 липидов.
Значение
Многомерный анализ приводит к объектам mvaresults
.
Объект содержит следующее:
баллов Примерные баллы
нагрузки Нагрузки функций или компонентов (не для PCoA)
метод Используемый многофакторный метод
row_data Аннотации молекул липидов
col_data Примеры аннотаций
original_object Исходный объект вывода, возвращенный соответствующие методы анализа
plot_mva
возвращает ggplot результатов выборки.
plot_mva_loadings
возвращает ggplot загрузок.
top_lipes
возвращает кадр данных top.n
липидов с
их аннотации.
Функции
plot_mva
: строит многомерную диаграмму рассеяния выборочных оценок для исследования выборочная кластеризация.plot_mva_loadings
: построить многомерную диаграмму рассеяния загрузок функций исследовать важность функции.top_lips
: извлекает основные липиды из результатов OPLS-DA
Примеры
данные (данные_нормализованные) # ППШ mvaresults <- mva (data_normalized, Measure = «Площадь», method = «PCA») plot_mva(mvaresults, color_by = "группа") # НЕ РАБОТАТЬ # plot_mva(mvaresults, color_by = "Диета", компоненты = c(2, 3)) # ПКоА mvaresults <- mva (data_normalized, Measure = «Площадь», method = «PCoA») # НЕ РАБОТАТЬ # plot_mva(mvaresults, color_by = "группа") #ОПЛС-ДА mvaresults <- mva( данные_нормализованные, method = "OPLS-DA", group_col = "Диета", groups = c ("HighFat", "Normal") ) plot_mva(mvaresults, color_by = "группа") plot_mva_loadings(mvaresults, color_by = "Класс", top.n = 10) top_lips(mvaresults, top.n = 10) #> filename Molecule Precursor.Mz Precursor.Charge clean_name #> 1 F1_data. csv Cer d18:1/C16:0 538.7 1 Cer 18:1/16:0 #> 2 F1_data.csv Cer d18:1/C18:0 566.7 1 Cer 18:1/18:0 #> 3 F1_data.csv СМ 18:1/16:0 703.5 1 СМ 18:1/16:0 #> 4 F1_data.csv Cer d18:0/C20:0 596.7 1 Сер 18:0/20:0 #> 5 F1_data.csv Cer d18:1/C22:6 610.7 1 Cer 18:1/22:6 #> 6 F1_data.csv СМ d18:0/16:0 705.6 1 СМ 18:0/16:0 #> 7 F2_data.csv PC(O-34:3) 742.5 1 PCO-34:3 #> 8 F2_data.csv ПК(P-34:2) 742.5 1 PCP-34:2 #> 9 F2_data.csv ПК(P-38:1) 800.6 1 PCP-38:1 #> 10 F2_data.csv ПК(P-36:5) 764.6 1 PCP-36:5 #> ambig not_matched istd class_stub chain1 l_1 s_1 chain2 l_2 s_2 chain3 l_3 #> 1 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ЛОЖЬ Cer 18:1 18 1 16:0 16 0 NA #> 2 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ЛОЖЬ Cer 18:1 18 1 18:0 18 0 NA #> 3 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ЛОЖЬ SM 18:1 18 1 16:0 16 0 NA #> 4 FALSE FALSE FALSE Cer 18:0 18 0 20:0 20 0 NA #> 5 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ЛОЖЬ Cer 18:1 18 1 22:6 22 6 NA #> 6 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ЛОЖЬ SM 18:0 18 0 16:0 16 0 NA #> 7 FALSE FALSE FALSE PCO 34:3 34 3 NA NA NA #> 8 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ЛОЖЬ PCP 34:2 34 2 NA NA NA #> 9НЕВЕРНО НЕПРАВИЛЬНО НЕПРАВИЛЬНО PCP 38:1 38 1 НП НП НП #> 10 ЛОЖЬ ЛОЖЬ ЛОЖЬ PCP 36:5 36 5 NA NA NA #> s_3 chain4 l_4 s_4 total_cl total_cs Класс molrank #> 1 NA NA NA 34 1 Cer 1 #> 2 NA NA NA 36 1 Cer 2 #> 3 НП НП НП 34 1 ПМ 3 #> 4 NA NA NA 38 0 Cer 4 #> 5 NA NA NA 40 7 Cer 5 #> 6 НП НП НП 34 0 ММ 6 #> 7 НП НП НП 34 3 ПК 7 #> 8 НП НП НП 34 2 ПК 8 #> 9НП НП НП 38 1 шт. 9 #> 10 НП НП НП 36 5 ПК 10
AAC_Lft_Route-Yellow.indd
%PDF-1.6 % 1 0 объект >]/Pages 3 0 R/Type/Catalog/ViewerPreferences>>> эндообъект 2 0 объект >поток 2022-03-29T14:27:08-07:002022-03-29T14:27:10-07:002022-03-29T14:27:10-07:00Adobe InDesign 16.0 (Macintosh)uuid:41ca2832-2dab-744c- ab8e-5db89d511027xmp.did:02801174072068119109E2BBD1F37798xmp.id:daf7a93f-2dc2-4a65-bdbd-c67e78c0bcf6proof:pdf1xmp.iid:87a624d0-5b3f-4257-923f-6a202cdd7282xmp.did:802aac1f-1de9-42fc-adf7-0ccb63f8f286xmp.did:02801174072068119109E2BBD1F37798default