试验机行业标注尺寸顺序

在试验机行业,产品尺寸描述标准顺序是:W)×D)×H)。但为什么新入行的同事,经常在技术文件描述中产生错误呢?主要是行业新人大都学校刚毕业,标准意识还不强,需要在工作中逐步掌握。

试验机行业,属于仪器仪表行业分支,是一个对专业术语要求极为严谨的行业,所以着实有必要讨论一下,在工程、设计和产品规格中,尺寸标注顺序及符号使用的具体行业规范和应用场景判断

一、尺寸顺序的行业惯例

  1. 常见顺序:宽 × 深 × 高(W×D×H)

    • 适用场景:家具、建筑装饰、机电产品(如机箱、机柜)、箱包等需要明确 “左右宽度”“前后深度”“上下高度” 的领域。
    • 逻辑:从水平维度到垂直维度,符合视觉观察习惯。例如:
      • 书桌尺寸:1200(宽)×600(深)×750(高)mm,表示左右宽 1.2 米,前后深 0.6 米,高度 0.75 米。
    • 符号替代
      • “深” 常用 D(Depth) 或 T(Thickness,适用于薄型物体) 表示;
      • “宽” 也可用 W(Width) 或 B(Breadth,较少见)
      • “高” 常用 H(Height) 或 Ht
  2. 其他常见顺序

    • 长 × 宽 × 高(L×W×H):机械制造、包装运输等领域更常见,其中 “长” 通常指最长边(如长方体的轴向长度),因为L没有相对固定的定义,显然,这中描述顺序不适合试验机行业。
    • 直径 × 高(Φ×H):圆柱形物体(如管道、容器)的专属标注。
    • 定制化场景:某些行业(如服装)会使用特定维度(胸围 × 腰围 × 臀围等),需单独定义。

二、是否为标准规范?

  1. 国际 / 国家标准的原则性规定

    • ISO 8062(产品几何技术规范):未强制规定尺寸顺序,但要求标注需 “清晰、无歧义”。
    • 中国 GB/T 4458.4-2020(机械制图):建议按 “主要特征优先” 原则排列,未限定固定顺序,但需配合视图明确各维度指向。
  2. 核心要求:清晰性与一致性

    • 非强制统一顺序:尺寸标注的核心是让读者快速理解各维度含义,顺序本身并非强制标准,但需在同一文档 / 行业内保持一致。
    • 关键建议
      • 若使用 D 表示 “深度”,需在首次出现时注明(如 “D=Depth”),避免与 “直径(Φ)” 混淆;
      • 复杂结构需配合示意图或三维模型,单纯依赖符号可能引发误解。

三、典型应用场景示例

行业 / 产品常见标注方式说明
家具 / 橱柜W×D×H(如 1000×500×800mm)明确左右、前后、上下方向
服务器机柜W×D×H(如 600×1000×2000mm)深度需适配机架安装空间
纸箱包装L×W×H(如 500×400×300mm)长≥宽≥高,便于物流计算体积
圆形管道Φ50×3000(直径 × 长度)特殊形状专属标注

四、总结建议

  1. 优先遵循行业惯例:如无特殊要求,按所在领域常用顺序标注(如家具用 W×D×H,机械用 L×W×H)。
  2. 符号需明确定义:首次使用 D 等非通用符号时,需注释说明(如 “D(深度)”)。
  3. 避免单一依赖符号:复杂尺寸需结合视图或文字描述,确保信息无歧义。

结论:“宽 ×D×H” 本身不是强制标准,但在明确 “D = 深度” 的前提下,是许多行业可接受的惯例。核心在于上下文一致性和语义清晰性,而非绝对标准化的格式。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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