快速找到適用軸承的方法
閱讀時間約 3 分鐘
如何自己快速找到適合的軸承 - SKF Bearing Select -
軸承大廠針對挑選軸承議題透過型錄、科普文章、工程軟體與影片等提供客戶多元的選項與資訊，但使用者必須先對軸承使用的工況與對應的機台有一定的基本認識，才能用工具挑到合適的軸承喔！
軸承大廠針對挑選軸承議題透過型錄、科普文章、工程軟體與影片等提供客戶多元的選項與資訊，但使用者必須先對軸承使用的工況與對應的機台有一定的基本認識，才能用工具挑到合適的軸承喔！
今天帶大家認識簡易好用的SKF Bearing Select https://www.skf.com/us/support/engineering-tools/bearing-select
先來個前情提要，先前有告訴大家，撇開軸承廠牌不論，轉速、溫度（包含工作溫度與環境溫度）、負荷、工況甚至選擇的安裝工具與安裝方式也對軸承壽命有影響，準備好這些資料後，我們就可以來學習如何自己挑選適合的軸承！
提醒各位可以註冊Bearing Select 使用，好處是利用這個軟體挑選出適合軸承後，可產生報告供使用者下載PDF檔案或儲存在雲端。當然，沒註冊也一樣可使用軟體進行軸承挑選，只是資料無法留存而已。
首先 – 最基本也最重要的就是輸入內徑、外徑，並選擇軸承種類（最普遍常用的形式是DGBB深溝滾珠軸承），隨著輸入的條件越多：需要Explore軸承與否、有／無密封蓋、單邊／雙邊蓋，則會找到越精準的推薦結果。
若是對條件不清楚，可點選ｉ進去看說明，接著從篩選出來的軸承名單中，選取你想要的軸承型號，進入進階分析。
接著 – 輸入負載（徑向、軸向）、軸承轉速、溫度（內、外環），若不清楚可設定一個區間，基本上都根據廠內實際的運轉狀況去做輸入，計算出數個可能的結果後再做進一步評估也可以。
若軸承轉動是變速的情況，可以把兩種轉速都列入參數做計算，之後可得到跟軸承運轉相關的各項表現數值，包含壽命，運轉速度，甚至碳排放量也可以看得到。
提醒一下，以上結果是最佳狀態，等同［實驗室］環境中使用的計算值，真實情況往往比這個設定還要複雜許多，可以在進階選項Fit & Tolerance中根據真實情況做調整，帶入間隙、公差配合，汙染情況，潤滑狀況等等，作細部調整。
有興趣測試哪個參數對軸承壽命的影響最大也可以在軟體裡面玩看看，最後若想要購買SKF軸承也可以在網頁上的Find Distributor按鈕中去搜尋附近的經銷管道，或是透過SKF網路商城www.SKF4U.com取得軸承。
簡單介紹可以最快得到軸承整體評估的軟體，並且能夠獲得下列資訊，
Basic ISO bearing rating life ( + SKF advanced GBLM life)
Grease life, Grease relubrication interval
Minimal Load
Friction and power loss (+ advanced CO2 emission)
Loading condition (dynamic and static)
Viscosity
Bearing frequency
Adjusted reference speed
提醒各位若變形應用或特殊狀況，則需要和工程師實際諮詢或使用進階軟體進行複雜性的評估，而不是單以這個軟體取得結果喔！
#BearingSelect #Bearing #Life #Grease #Lubrication #load #CO2 #emission #www.skf4u.com
先來個前情提要，先前有告訴大家，撇開軸承廠牌不論，轉速、溫度（包含工作溫度與環境溫度）、負荷、工況甚至選擇的安裝工具與安裝方式也對軸承壽命有影響，準備好這些資料後，我們就可以來學習如何自己挑選適合的軸承！
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若是對條件不清楚，可點選ｉ進去看說明，接著從篩選出來的軸承名單中，選取你想要的軸承型號，進入進階分析。
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提醒一下，以上結果是最佳狀態，等同［實驗室］環境中使用的計算值，真實情況往往比這個設定還要複雜許多，可以在進階選項Fit & Tolerance中根據真實情況做調整，帶入間隙、公差配合，汙染情況，潤滑狀況等等，作細部調整。
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然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
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選擇CNC金屬切削液和切削油時需要根據加工材料、加工方式、機床要求、環境和健康考慮等因素綜合考量。
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為何需要控制扭力呢？普通的螺絲通常可以用棘輪板手或普通板手拧緊即可。然而，在機械設備中，一些關鍵部位的螺絲若拧緊過緊會導致運作不順暢，拧緊過鬆則會影響效率和穩定性。因此，需要準確的扭力值來確保設備正常運
Sequential Feature Selection(SFS)
用中文來解釋為，逐一特徵選取訓練，找出最重要的特徵，以提高模型的性能和效率
SFS 的一些用途包括：
維度縮減： 在高維度數據中，許多特徵可能是多餘或不重要的，使用 SFS 可以找到最能代表數據的特徵，從而減少計算和記憶體需求
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