电机参数中力矩单位kgf.cm,Nm,mNm表示的含义

news2024/10/2 10:08:48

力的基本知识

质量和力的比例系数

质量和重力的关系有一个重力系数:g≈9.8 N/kg≈10,后面看到的1kgf就相当于1kg物体的力也就是10N

杠杆原理

对于同一个支点,在不考虑杠杆的重量的情况下,实现同样的作用效果,距离支点越近,需要的力越大。例如下面(尺寸标记示意)的尺寸和力的关系。力和距离的乘积是一定的,也就是力矩是一定的。而电机参数一般情况下,力矩和扭矩是一个意思。而力矩的方向和力的方向是垂直的,相当于杆所在方向和力的方向矢量内积得到。但平常都只考虑大小
在这里插入图片描述

单位的转换(为了方便默认重力系数g=10N/kg)

参考:https://zhidao.baidu.com/question/249936606474226204.html
1kgf.m = 10N.m
1mNm = 1N1mm= 0.001N.m
1g.cm = 0.001kg
10N/kg*0.01m=0.0001N.m

人体扭动螺丝刀的力推测

在网上查了一下,但一般搜索到的数据是60~120N,但这个根本不算力矩。个人猜想是在人手在螺丝刀柄施加的力。假设螺丝刀柄的直径大概是4cm ,那么可认为如下图所示,那么就相当于30~60N.cm.当然如果以1cm的半径算的话,扭矩是60~120N.cm,也可以理解为6~12N.dm.这时候相当于10N.dm(牛.分米)=1kgf.dm,也就是两瓶矿泉水大小的力作用在水平的1分米长的水平半径距离。这样理解看来还是比较合适的。如果是资料中的60~120单位是N.m,那么就相当于600~1200N.dm,这就相当于60kg-120kg的物体,很明显这种情况是不合适的(正常人扭动一个螺丝不可能相当于一个200斤的人在离轴10cm的地方的力),况且螺丝刀的半径也不可能达到10cm
在这里插入图片描述
加入人手对螺丝刀手柄的扭动力是60N~120N,大概取100N,若螺丝刀直径1~4cm,那么人的手的扭矩相当于达到0.5~2N.m

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/337889.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

vscode搭建python Django网站开发环境

这里使用pip安装的方式,打开命令行,输入执行: pip install django2.2这里选择安装2.2版本是因为是新的lts版本,长期支持稳定版。 接下来再安装pillow,Django底层一部分是基于pillow进行的。 pip install pillowpylint…

SpringBoot + Disruptor实现高并发内存消息队列

1. 简介 Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列,研发的初衷是解决内存队列的延迟问题(在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级)。基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单,2010年在QCon演讲后,获得了业界关…

【思维模型】概率思维的价值:找到你的人生算法,实现阶级跃迁!

把同样公平的机会放在放在很多人面前,不同的人生算法,会得到迥然不同的结果。 概率思维是什么? 【ChatGPT】概率思维是一种通过使用数学模型来思考和评估不确定性事件的方法。它通过计算不同可能性的概率来预测事件的结果,并评估风险和机会。 概率思维的价值在于它可以帮…

ChatYuan元语AI: 类似ChatGPT功能型对话大模型

ChatYuan元语AI 元语智能开发团队训练了一个类似ChatGPT的功能型对话大模型ChatYuan. 类似ChatGPT模型, 中文开源版,功能型对话大语言模型. 功能有:支持训练端到端文本生成文本生成情感分析句子相似度零样本分类命名实体识别翻译自然语言推理问答文本纠错文本摘要FAQ问答文本…

终于体验了一下ChatGPT

再次尝试 隔了一天,今天(2023-2-11)再试一下。真的是一下。。。(如果没有境外环境的,大家还是在网上找个共享账号试一下吧。网上有人分享的,大家细找一下就可以,我就不在这里发出来了。。。&…

微信小程序 Springboot校运会高校运动会管理系统

3.1小程序端 小程序登录页面,用户也可以在此页面进行注册并且登录等。 登录成功后可以在我的个人中心查看自己的个人信息或者修改信息等 在广播信息中我们可以查看校运会发布的一些信息情况。 在首页我们可以看到校运会具体有什么项目运动。 在查看具体有什么活动我…

“笨办法”学Python 3 ——练习 37. 复习各种符号

练习 37. 复习各种符号 关键词 可参考:https://www.knowledgedict.com/tutorial/python-keyword.html 数据类型 可参考:https://www.knowledgedict.com/tutorial/python-data-type.html 如果需要查看变量的类型。可以使用Python的内置类type。 例如…

【Python小游戏】通过这款专为程序员设计的《极限车神》小游戏,你的打字速度可以赢过专业录入员,这个秘密98%的人都不知道哦~(爆赞)

导语 哈喽,我是你们的木木子👸! 今天小编要为大家介绍一款小编自己用代码码出来的赛车风格的打字小游戏 取名暂定为《🚗极限车神🚗》打字小游戏。 这款Pygame小游戏在玩法上可以说十分创新,不仅能游戏还…

内存对齐计算方法(偏移量)

内存对齐简单来讲就是把一个数据存放到内存中,其内存的地址要与数据自己大小为整数倍。 处理器在执行指令去操作内存中的数据,这些数据通过地址来获取。 当一个数据所在的地址和它的大小对齐的时候,就说这个数据对齐了,否则就是没…

【GO】29.go-gin支持ssl/tls,即https示例

本文为演示采用自签名证书一.生成证书通过openssl工具生成证书1.1 安装opensslmacos通过brew安装brew install openssl1.2 生成跟证书私钥openssl genrsa -out ca.key 40961.3 准备配置文件vim ca.conf内容如下[ req ] default_bits 4096 distinguished_name req_disti…

光耦合器的定义与概述

光耦合器或光电耦合器是一种电子元件,基本上充当具有不同电压电平的两个独立电路之间的接口。光耦合器是可在输入和输出源之间提供电气隔离的常用元件。它是一个 6 引脚器件,可以有任意数量的光电探测器。 在这里,光源发出的光束作为输入和输…

设计模式第7式:适配器模式与外观模式

前言 前面讲的装饰者模式是将对象包装起来,并赋予新的职责。适配器模式同样是包装对象,但是目的不一样,它要让某些对象的接口看起来不像自己而是像别的东西。为什么要这样做,因为可以将类的接口转换成想要的接口。还会讲一个适配…

C++中的枚举与位域

枚举在传统 C中,枚举类型并非类型安全,枚举类型会被视作整数,则会让两种完全不同的枚举类型可以进行直接的比较(虽然编译器给出了检查,但并非所有),甚至同一个命名空间中的不同枚举类型的枚举值…

GPR后期功能整理

基金本子写得太困难了,学术水平不够,好的想法未想到好的科学问题,难以下笔。和龙工沟通后,得到了大量impulse radar的数据,后期需要进行分析,从而能让GPR智能识别走得更远。从数据解译角度,找到…

配置CMAKE编译环境:VSCODE + MinGW

一. MinGW安装 MinGW(Minimalist GNU For Windows)是个精简的Windows平台C/C、ADA及Fortran编译器,相比Cygwin而言,体积要小很多,使用较为方便。 MinGW最大的特点就是编译出来的可执行文件能够独立在Windows上运行。 MinGW的组成&#xff…

[Linux]进程替换

🥁作者: 华丞臧. 📕​​​​专栏:【LINUX】 各位读者老爷如果觉得博主写的不错,请诸位多多支持(点赞收藏关注)。如果有错误的地方,欢迎在评论区指出。 推荐一款刷题网站 👉 LeetCode刷题网站 文…

HashMap设计思想学习

HashMap设计思想学习引言树化与退化红黑树的优势索引计算put流程扩容(加载)因子为何默认是 0.75fhashMap并发丢失数据问题jdk 1.7并发死链问题key 的设计引言 hashmap在jdk 1.7之前是数组链表结构,而jdk1.8之后变为是数组(链表|红黑树) 树化…

【第38天】不同路径数问题 | 网格 dp 入门

本文已收录于专栏🌸《Java入门一百例》🌸学习指引序、专栏前言一、网格模型二、【例题1】1、题目描述2、解题思路3、模板代码4、代码解析5.原题链接三、【例题2】1、题目描述2、解题思路3、模板代码4、代码解析5.原题链接三、推荐专栏四、课后习题序、专…

大型物流运输管理系统源码 TMS源码

大型物流运输管理系统源码 TMS是一套适用于物流公司的物流运输管理系统,涵盖物流公司内部从订单->提货->运单->配车->点到->预约->签收->回单->代收货款的全链条管理系统。 菜单功能 一、运营管理 1、订单管理:用于客户意向订…

ChatGPT 到底强大在哪里?(文末有彩蛋)

ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一个人工智能聊天机器人程序,于2022年11月推出。该程序使用基于 GPT-3.5 架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。ChatGPT 以文字方式交互,而除了可以通过人类自然对话方式进行交互,还可以用于相对复杂的语言工…