耐候性メーカーのカタログに以下のような記述があり、耐候性にもすぐれているようです。エーテル系ポリウレタンで、水や紫外線に強く、ゴムのような劣化がほとんどありません。6000円になりますが、防振性能、取り付けの簡便さ、安全性などを考えて、この製品におちつきました。外観については、このページの先頭の写真を参照してください。手で簡単につぶれるくらいやわらかい素材です。手をはなせばきちんと復元します。雨にもつよいし、耐候性もあるようです。金属部分がステンレスであることも安心材料です。プライヤーで下側のステンレスのリムを回して固定します。細めのドライバーを挿してナットの回転を防ぎながら締めました。スプリングワッシャーを入れる厚みはなかったので、下の溝の中は平ワッシャーのみです。4つ取り付けたところ。室外機を取り付けるときは、ホースに無理な力が加わらないように気をつける必要があるので、できれば二人以上で行った方が良いでしょう。(沈み込み量の計測)曲線は固有振動数(11Hz)が最大荷重に対応するとして荷重と固有振動数の関係をグラフにしました。曲線の色付きの部分は製品の許容加重です。荷重が小さい側にのばしました(灰色の線)。4つの足の沈み込み量(ノギスで計測)によるプロットです。3.9ほぼ期待通りの結果が得られ、低い周波数の振動も気にならなくなりました。防振マウントの性能(低周波の低減)を最大に活かすには、追加ウェイトによる調整が必用です。なるようにウェイトを追加します。今回は、体感で振動を十分に低減できたので、追加ウェイトによる調整は見送りました。今回の室外機は小型のエアコンのものですが、大きいエアコンに比べて騒音/振動が大きいようです。個体差なのか製品の特性なのかわかりませんが、小型のエアコンほど安く仕上げるために材料を削る影響が大きくなって、振動が出やすくなっているのではないかと疑っています。今回の防振対策では、かなり単純な理論式にそって選定を行いました。固有振動数の式はこんな感じ。...などなど、いろいろ考慮する必用があるので、どこまで性能が出ているかよくわかりません。指でマウントに触ると、マウントの上と下とで振動が全然違う(下側の振動は分からない)ので、効果は体感できます。対策前後の振動を定量的に計測できれば良いのですが、低い周波数の計測は難しいみたいです。緩和すれば、おなじナベヤ(株)の防振フット(軽量型)も良さそうです。なるようにウェイトを追加すれば、最大の効果が得られるはずです。2000円となります。M10で共通らしい)。十分だったかな、と思っています。他メーカーの防振ゴム低い周波数まで対応するには、バネ定数を小さく抑える必要があります。個使って支えることになります。取り付け難しそうなのであきらめました。こちらを使えば防振部品の値段は半分くらいになりそうです。取り付け板や加工などの手間を考えると、トータルの費用はあまり変わらないかもしれません。厚めの合板を塗装したプレート(室外機を置ける1枚板)を用意するとよい気もします。マウントを上下で挟むようにして、荷重の偏りに応じて防振ゴムを適宜配置すれば、今回のものよりも性能の高い防振装置を安価に実現できる可能性があります。プレートに室外機を置いただけだと、横滑りが怖いので、試すなら安全対策もお忘れなく(室外機をプレートに固定する)。いう製品にたどりつきました。荷重で使うのが良さそう。スプリングの上に室外機をそのまま載せると、たぶん危なっかしい感じになりそうです。やわらかなスプリングなのでシリンダー内に装着しないと危ないかもしれません。その辺の安全確保にかんする知識がないので、スプリングの使用はあきらめました。それらの間の相互変換について述べる。表示形式」と呼ぶことにする。項をみると相互変換に関する解析解が掲載されている。別解として、比較的簡単に数値的に求める方法を紹介する。楕円の半径(横方向と縦方向)である。表すと、楕円の方程式は、以下の通り。楕円の方程式(一般的な二次曲線)は、以下の通り。冪でまとめなおして係数を比較する。上の関係から直ちに求まる。最初の2式を連立して求める。最後の式に代入して求める。定義式に代入して、それらを連立して求める。楕円のパラメーター推定をあれこれ試しています。楕円パラメータの相互変換が必要になったので、忘備録として記事を書きました。天文の分野でも応用が広そうですね。各種アルゴリズムのソースコードが出版社のページで公開されていてます。コードを眺めるだけで動かしていませんが、こういうサービスはうれしいですね。pythonコンピューターグラフィックスのアイデアが、ピタッとと当てはまる問題というのがあります。制御の切り替え線の判定も、そんな問題の一つです。判定する例を紹介します。一定量の制御を加えるかどうかを判定します。いろんなパターンがありますが、たとえばこんな感じ(位相面)。水色の領域では下向きに、緑色の領域では上向きに制御を加えます(速度を変化させる)。折れ線になっているので、判定はちょっと面倒ですね。大小関係で比較直線を選ぶというものでしょう。いくつも連なって、ややこしくなりそうです。図形を使った解法はこうです。比較的単純な領域を定義して、それらの論理和としてもとの領域を表現します。制御を加える領域は、上の3つの領域の和になっています。仕様(図計)を、プログラムに直せば、こんな感じになります。output仕様(図形を使った表現)と実装の対応が良いのも魅力です。作図してみるのが確実です(位相面を2次元でサンプリングする)。複雑な形状を表現することがあります。領域として定義できます。制御の判定ロジックは、そこからアイデアをいただきました。CGや図形処理で遊んでいましたが、そういう経験が結構役立つ場面は多い気がします。図形処理は、応用範囲が広いということですかね。使い勝手の良いアルゴリズムですね。微分情報を使わないところも魅力です。評価関数の性格が多少悪くても、上手に最適をみつけてくれる、便利屋さんといったところでしょうか。種類の動作を含んだ設計がお勧めです。http://adl.stanford.edu/aa222/lecture_notes_files/chapter6_gradfree.pdf。絶対的な正解という考え方には馴染まない気がします。適用限界を明示するのが難しい。外部仕様を定めにくいですね。ブラックボックス的な試験設計は難しい。開発手法(管理)の観点からは、興味深い対象かもしれません(扱いが難しいということ)。いうわけで、ホワイトボックス的な試験に重点を置くのが良さそうです。悪くない方法かと思ったりもします。見やすい図が得られるまで乱数のシードをいろいろ試しました。パラメータの一部を固定して評価したいとき最適化の問題をあつかっていると、一部のパラメータを固定して推定したい。いう場面に出くわすことがあります。評価関数だらけになってしまって、何をやってるのか分からなくなりがちです。固定パラメータを補う関数を動的に生成するのも悪くないですね。目的を達することができます。変数の数が多めのデリケートな問題でも、良好な結果が得られることが多いですね。評価がしやすいところもポイントが高いです。注意が必要なのは、ダンピングファクターの初期値の調整くらいでしょうか。使いこなせない場面が、時々あります。特性を理解した上でないと、使いこなせないこともある。ブラックボックスの表面に、そういう細かな特性を認識できているかどうかで話が大分違ってきそうです。