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中心線、外形線、かくれ線 の順に正確な線の太さで描く。寸法線、寸法補助線、引き出し線、参照線を描く。 寸法、寸法補助記号などを記入する。 輪郭線、中心マーク、部品欄、表題欄を描く。 2 ) 。
創作された設計図は、 図形の 著作物です * 。 工業上利用することができる工業製品の意匠は、意匠権として 知的財産権に含まれます。著作権は、著作物の成立で発生しますが、 意匠権は、特許権と同じく、特許庁に申請しなければ発生しません。
製図（drawing）は工学部の基本。 外形線は太く0.7mm≒2pt以上で書きます(1.5ptぐらい)。 あいまいな線は描いてはいけません。 ほかの線は、0.5ptぐらいです。 Z8317-1:2008 によると矢印の末端記号は30°塗りつぶし矢，30°白抜き矢，30° 開き矢，90°開き矢，斜線(45°傾斜）と規定されており， 寸法数字の記述スペースから90°開き矢に近似される矢印記号に修正をしました． また，寸法数字ですが，最近の機械製図の教科書 3 ) や Z8317-1:2008 の例をみると，寸法数字はローマン体なので，イタリック体（斜体）からローマン体（立体） に修正しています．直径記号φは斜体のようです． html で描くときには svgなどのベクター形式を使います。 (工業技術基礎)
| 種類 | 例 | 説明 |
|---|---|---|
| 文書作成 ワープロ |
deepl
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| 表計算 | 数値を計算し、表や グラフなどの図表を作成するアプリです。 平均、 標準偏差などの統計量も計算できます。 データ の件数は 30件程度までが適切です。 それ以上の件数の場合、データベースアプリと連携して 抽出した データ を使う方が効率的です。 | |
| 🔷 プレゼンテーション |
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| グラフィックス |
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図形、 地図や 写真などの 画像の作成や編集をします。 |
| ＣＡＤ | Solid works * | 図面 |
| Autodesk AutoCAD Web | 図面 | |
| Ｗｅｂページ作成 | HTML editor | |
| データベース | Microsoft Access Microsoft SQL Server | |
| 動画編集 | ||
| プログラミング |
google
colab
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| ビジネス ・グループウェア |
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アプリ には、 オペレーティングシステム (OS) 上で動く、インストールアプリと、 Webブラウザ 上で動く Webアプリがあります 6 ) 。
| 言語 | 形式 | |||
|---|---|---|---|---|
| java script | canvas | png | インタラクティブ、 アニメーションが可能。 Webアプリ向け。 3次ベジェ曲線 実装。 | |
| svg | svg |
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htmlに埋め込み可能。 ベクトルグラフィックスに関する機能が豊富。 3次ベジェ曲線 実装。 viewBox=を設定することで、ワールド座標系でグラフィクス可能。 一旦、svgファイルにしてpptにインポートすれば、pngに変換可能。 asp(Basic、サーバーサイド)で記述することも可能。 | |
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python
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matplotlib | png |
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ワールド座標系でグラフィクス可能。ビュー座標系 / スクリーン座標系への煩わしい変換から解放されます。 ベジェ曲線とか、コーディングが必要かも。 縦軸、横軸にTeXが使えるので超便利。 |
| svg |
matplotlibから
svgに出力するには、
plt.savefig('fig1.SVG')
files.download("fig1.SVG")
plt.show()
のようにする。
*
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| PIL | png |
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Colaboからでは、img.show()ではなく、IPython.display のdisplay(img)を使うなど、ちょっと変則的。 | |
| OpenCV | png | グラフィックスというより画像処理向け。 Colaboからは、 matplotlib を使った出力になるので、ベクトルグラフィックスならば、matplotlib.patchesを使うのとあまり変わらないかも。 |
| 項目 | canvas | svg |
|---|---|---|
| 画像としてダウンロード | JavaScriptで、 ビットマップに描画するので、 png形式 で可。 | xmlの記述を ブラウザがレンダリングするので直接は不可。 svgをファイルにして、パワーポイントに読み込み、png形式で保存することで可能。 |
| クローラ／読み上げ | クローラには何が書いてあるかわらない。 Google Lensなら少しわかるかも。 | xmlの記述なので、マシンリーダブル。読み上げも可能かも。 |
| 方法 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 観察 | 天体のように規模が大きすぎる場合や、 人体のように倫理上の問題がある場合などは、積極的なアプローチを避け、あるがままを客観的にみて データとする。 | 目視、 顕微鏡、望遠鏡 |
| 定性観察 | 同じかどうかを判断する（同定）。 注目する尺度で序列をつけ、データとする。 | 比色分析、帯電序列、層別 |
| 定量観察 | 物理量と単位となる 基準を 数値で表現する（計測、測定）。 数値 データとする。 | ノギスで 長さを測定する。 天秤で質量を測定する。 |
| 巡検 | 現地に趣きあるがままを観察する。 地学、生物の分野で、対象を実験室に持ち込めないときに使う手法。 | 火山に赴き地層や地質を観察する。 山や野を歩き毒草の分布を調査する。 |
| 実験 | 主に実験室内で条件を設定して、現象を観察し、仮説を検証する。 物理、化学の分野で、対象を実験室内に構築して検証する手法。 | |
| 対照実験 | コントロール（ブランク、比較対象）を設定して、現象を観察し、効果の有無を判定する。 | |
| 数値 | 区分 | 細分 | 説明 |
|---|---|---|---|
| 測定値 | 系統誤差 | 反復測定において、一定のままであるか、または予測可能な変化をする測定誤差の成分。 | |
| 機械的誤差 | ノギス、天秤、メスシリンダーなど測定器の精度や 精確さ（ 確度） による誤差 | ||
| 個人的誤差 | 測定者のくせによる誤差 | ||
| 理論的誤差 | 理論の省略などによる誤差 | ||
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偶然誤差
random error |
反復測定において、予測が不可能な変化をする測定誤差の成分。 誤差論（確率・統計）の対象 | ||
| 計算値 | 計算誤差 | ＡＤ変換 、 ＤＡ変換、丸め誤差や計算精度による誤差、 数値 データの格納方式による誤差。 | |
| 設計値 |
公差
tolerance |
製品の仕様図や設計図で、基準値から許容される値。 方向が指定されてより具体的なものは許容値と呼ばれる。 | |
誤差（error）は、測定値から真値を引いた値です。特に、測定誤差と言うこともあります。 7 )
誤差が検査や測定にかかるのに対して、 公差は設計にかかります。 不適合を出さない設計をするには、研究開発段階から、公差の設計が大切です。
化学で使われる量・単位・記号 8 ) 誤差とノイズ 9 )
