¿La mejor manera de cortar cuadrados de montaje de las cajas de proyectos de plástico?

Question

Mi equipo electrónico hasta la fecha ha incluido cajas pre-perforadas para el montaje.

Mi última compra, sin embargo, tiene una caja de proyectos de plástico, y no hay recortes prehechos.

Necesito un agujero rectangular para una pequeña pantalla LCD - ¡y no quiero estropearlo!

¿Cuál es la mejor manera de cortar el agujero? ¿Utilizar herramientas?

Answer 1

Si el plástico no es demasiado grueso, puedes probar esto:

1. Cubre la superficie del plástico con cinta adhesiva para no rayarlo.
2. Marca el rectángulo que quieres recortar.
3. Con un cuchillo muy afilado, marque los bordes del rectángulo contra el lado de una regla de metal.
4. Corta surcos cada vez más profundos con el cuchillo, hasta que finalmente puedas sacar el rectángulo.
5. Lime los bordes ásperos y retire la cinta.

Answer 2

Perfora un agujero de 6 mm y utiliza una broca escalonada para abrirlo hasta al menos 10 mm. Una broca escalonada es la mejor manera de hacer agujeros grandes en materiales finos, no se agarra tanto como una broca espiral grande.

A continuación, utilice un mordedor de mano ' para abrirlo a lo rectangular. Puede perforar más agujeros grandes con la broca escalonada para reducir la cantidad de mordiscos necesarios.

Hice los recortes para este proyecto con una mordedora:

Answer 3

Como ha indicado en los comentarios, el SS tipo I ( aov() ) frente al III (SPSS) es, efectivamente, una de las razones de los diferentes resultados. La otra razón es que su fórmula para aov() es incorrecto, ya que el Error() el término que has utilizado es el de dos factores cruzados dentro - mientras que tú tienes uno entre ( group ) y uno dentro de ( phase ). Aquí hay un ejemplo reproducible sobre cómo replicar los resultados de SPSS en R. Primero SS tipo I con aov() :

set.seed(23)         # make reproducible
Nj  <- c(22, 34)     # number of subjects in control and experimental group (unbalanced)

# data frame long format -> make sure subject, group and phase are factors
dfL <- data.frame(subject=factor(rep(1:sum(Nj), times=2)),
                  group=factor(rep(rep(c("A", "B"), times=Nj), time=2)),
                  phase=factor(rep(1:2, each=sum(Nj))),
                  value=round(rnorm(2*sum(Nj), rep(c(-0.5, 0.5), each=sum(Nj)), 2), 3))

summary(aov(value ~ group*phase + Error(subject/phase), data=dfL))

resultados en:

Error: subject
          Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
group      1   0.81   0.812   0.198  0.658
Residuals 54 221.72   4.106               

Error: subject:phase
            Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
phase        1  29.04  29.040   8.747 0.00459 **
group:phase  1   5.80   5.799   1.747 0.19188   
Residuals   54 179.28   3.320

Ahora SS tipo III usando Anova() del paquete car . Asegúrese de utilizar la codificación del efecto en lugar de la codificación del tratamiento, ya que el tipo III de SS lo requiere.

# effect coding
options(contrasts=c(unordered="contr.sum", ordered="contr.poly"))

# data frame in wide format
dfW <- reshape(dfL, direction="wide", v.names="value", timevar="phase",
               idvar=c("subject", "group"))

library(car)   # for Anova()
fitSPFpq   <- lm(cbind(value.1, value.2) ~ group, data=dfW)
inSPFpq    <- data.frame(phase=gl(2, 1))
AnovaSPFpq <- Anova(fitSPFpq, idata=inSPFpq, idesign=~phase, type="III")
summary(AnovaSPFpq, multivariate=FALSE, univariate=TRUE)

da

Univariate Type III Repeated-Measures ANOVA Assuming Sphericity

                 SS num Df Error SS den Df      F  Pr(>F)  
(Intercept)  1.7844      1   221.72     54 0.4346 0.51256  
group        0.8118      1   221.72     54 0.1977 0.65834  
phase       22.5410      1   179.28     54 6.7896 0.01182 *
group:phase  5.7985      1   179.28     54 1.7466 0.19188

... lo mismo que el SPSS.

Answer 4

Páginas de Hans Lundmark en coloración del dominio y su página sobre las funciones elípticas es un buen lugar para empezar. (Los grandes teoremas de Picard, el teorema de Lucas, Weierstrass $\wp$ función)

No creo que podamos ver que una función es racional simplemente moviendo las raíces en la función que has mostrado arriba por $\pi/100$ en alguna dirección aleatoria sería suficiente para que no fuera una función racional, pero la imagen quedaría más o menos igual.

Answer 5

Utilizo una broca de 1/8 después de dibujar una plantilla rectangular en la caja. Taladro los agujeros cerca uno del otro a lo largo del contorno del rectángulo. Una vez que todos los agujeros están perforados, corto cada uno de ellos y luego empujo el rectángulo cortado. Luego limo los bordes ásperos lenta y cuidadosamente, comprobando si el panel encaja y dónde hay que limar más. Una vez que el panel encaja, ya está hecho, siempre y cuando la línea sea plana y suave.