TB/T 3139-2021机车车辆非金属材料有害物质限量

TB/T3139-2021:机车车辆非金属材料有害物质限量及室内空气质量标准详解
本文详细解读了TB/T3139-2021标准,涉及机车车辆非金属材料的有害物质限量、禁用限用物质、室内空气检测方法,以及各类产品如板材、胶黏剂等的具体要求。

TB/T3139-2021机车车辆非金属材料有害物质限量-标准名称

TB/T3139-2021机车车辆非金属材料及室内空气有害物质限量

TB/T3139-2021 Limit of harmful substance of non-metallic materials and indoor air for railway locomotive and vehicle

TB/T3139-2021机车车辆非金属材料有害物质限量-适用范围

TB3139本文件规定了机车车辆车内用非金属材料有害物质限量和试验方法,机车车辆用非金属材料禁用限用物质限量和试验方法,机车车辆室内空气中有害物质限量和试验方法。

本文件适用于机车、客车、动车组车内用非金属材料和司机室、各室等室内空气的有害物质限量,机车、客车、动车组用非金属材料禁用限用物质限量。

TB/T3139-2021机车车辆非金属材料有害物质限量产品类别

板材类材料、铺地材料、胶黏剂、涂料、橡塑制品、纺织品、保温材料、座椅与卧铺发泡材料、覆膜与背胶材料、地毯

规范性引用文件

GB/T 1725 —2007色漆、清漆和塑料不挥发物含量的测定

GB/T 2912. 1  纺织品甲醛的测定第1部分:游离和水解的甲醛(水萃取法)

GB/T 2918—2018 塑料试样状态调节和试验的标准环境

GB/T 6682 分析实验室用水规格和试验方法

GB/T 6750-2007 色漆和清漆密度的测定比重瓶法

GB/T 17592 纺织品禁用偶氮染料的测定

GB/T 17657-2013  人造板及饰面人造板理化性能试验方法

GB/T 18024.0-2014 公共场所卫生检验方法第2部分:化学污染物

GB/T 18414.1 纺织品含氯苯酚的测定第1部分:气相色谱-质谱法

GB/T 18446 色漆和清漆用漆基异氰酸酯树脂中二异氰酸酯单体的测定

GB 18583 室内装饰装修材料胶黏剂中有害物质限量

GB 18586 室内装饰装修材料聚氯乙烯卷材地板中有害物质限量

GB 18587 室内装饰装修材料地毯、地毯衬垫及地毯胶粘剂中有害物质释放限量

GB/T 18883 室内空气质量标准

GB/T 19719 首饰镍释放量的测定光谱法

GB/T 19942 皮革和皮毛化学试验禁用偶氮染料的测定

GB/T 22807皮革和毛皮化学试验六价铬含量的测定:分光光度法

GB/T 23263制品中石棉含量测定方法

GB/T 23322纺织品表面活性剂的测定烷基酚和烷基酚聚氧乙烯醚

GB/T 23985—2009 色漆和清漆挥发性有机化合物(VOC)含量的测定差值法

GB/T 23986—2009色漆和清漆挥发性有机化合物(VOC)含量的测定气相色谱法

GB/T 23990—2009涂料中苯、甲苯、乙苯和二甲苯含量的测定气相色谱法

GB/T 23992—2009涂料中氯代烃含量的测定气相色谱法

GB/T 23993—2009 水性涂料中甲醛含量的测定乙酰丙酮分光光度法

GB 24409—2020车辆涂料中有害物质限量

GB/T 26125 电子电气产品六种限用物质(铅、汞、镉、六价铬、多溴联苯和多溴二苯醚)

GB/T 28189  纺织品多环芳烃的测定

GB/T 29784. 2 电子电气产品中多环芳烃的测定第2部分:气相色谱一质谱法

GB/T 30647—2014 涂料中有害元素总含量的测定

GB/T 31414—2015 水性涂料表面活性剂的测定烷基酚聚氧乙烯醚

GB/T 32887 电子电气产品中多氯联苯的测定气相色谱一质谱法

GB/T 33345 电子电气产品中短链氯化石蜡的测定气相色谱一质谱法

GB 33372—2020 胶粘剂挥发性有机化合物限量

GB/T 33422 热塑性弹性体重金属含量的测定电感耦合等离子体原子发射光谱法

GB/T 34692 热塑性弹性体卤素含量的测定氧弹燃烧一离子色谱法

GB/T 35492 胶乳制品中有机锡含量的测定气相色谱一质谱法

GB/T 36488 涂料中多环芳烃的测定

HJ/T 400—2007 车内挥发性有机物和醛酮类物质采样测定方法

SN/T 0525 出口水果、蔬菜中福美双残留量检测方法

SN/T 3918 塑料及其制品中多氯三联苯测定方法气相色谱法

出自GF2022

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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