EN 45545-2 R24防火测试

EN45545-2是针对铁路车辆防火性能的标准,涉及材料燃烧、热释放、烟密度和毒性等方面。该标准依据材料用途划分R1-R26类别,并按车辆类型和环境将火险等级分为HL1、HL2、HL3三级。EN45545-2R24测试主要针对电工小元件和PCB电路板,通过氧指数测试评估其燃烧特性,样品要求为100mm*10mm*厚度。此测试有助于确保铁路设备的消防安全。

EN 45545-2 其主要关注于材料的燃烧性能、热释放量、烟密度、毒性等性能。EN45545-2标准根据材料的最终用途,划分为R1-R26个不同的类别。根据车辆类型及操作环境,EN 45545-2标准将火灾的危险等级划分为HL1、HL2、HL3,共3个火灾风险等级

EN 45545-2铁路车辆防火标准-标准名称

EN45545-2 Railway applications - Fire protection of railway vehicles-Part 2: Requirement for fire behaviour of materials and components

EN45545-2铁路应用—铁路车辆的防火保护 - 第2部分:材料和元件的防火要求

EN 45545-2 R24防火测试-适用产品

电工小元件、PCB电路板

EN 45545-2 R24防火测试-测试项目

EN ISO 4589-2:Determination of burning behaviour by oxygen index

EN ISO 4589-2氧指数测试

EN 45545-2 R24防火测试-测试原理

将一个试样垂直固定在向上流动的氧、氮混合气体的透明燃烧筒里,点燃试样顶端,并观察试样的燃烧特性,把样品连续燃烧时间或样品燃烧长度与给定的判据相比较,通过在不同氧浓度下的一系列试验,估算氧浓度的最小值。

EN 45545-2 R24样品尺寸要求:
100mm*10mm*厚度

详情请咨询:中科易朔防火技术服务有限公司
出自GF2022

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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