ANSI/UL 94HF/HBF水平燃烧泡沫材料试验

ANSI/UL94标准详细规定了设备和器具部件塑料材料的可燃性测试方法,旨在评估其在特定应用中的可燃性。此标准涵盖HBF等级的水平燃烧泡沫材料试验,适用于非结构应用,并引用了多个相关测试标准如ASTM D618和E162等。该测试为聚合物材料的安全性提供了初步评估。

ANSI/UL 94可燃性测试– 标准名称

ANSI/UL 94Test for Flammability of Plastic Materials for Parts in Devices and Appliances

ANSI/UL 94设备和器具部件塑料材料的可燃性能测试。

ANSI/UL 94 可燃性测试– 适用产品范围

这些要求涵盖了用于设备和器具部件的聚合物材料的可燃性测试。它们旨在作为其对特定应用的可燃性的可接受性的初步指示。

These requirements cover tests for flammability of polymeric materials used for parts in devices and appliances.They are intended to serve as a preliminary indication of their acceptability with respect to flammability for a particular application.

ANSI/UL 94 HBF水平燃烧泡沫材料试验 - 测试标准

本试验旨在对用于非结构应用的设备和器具部件的泡沫塑料材料进行。本试验不包括用作建筑施工或装饰材料的泡沫塑料。

等级划分:HBF, HF2,HF1 (其中HBF为最低等级要求)。

ANSI/UL 94相关测试参考标准

- ASTM D 618: 测试塑料和绝缘材料调整方法

- ASTM D 789: 判定PA相对粘度,熔点,含水率的方法

- ASTM E 162: 用辐射热源判定材料的表面燃烧性能

- ASTM E 437: 工业用金属丝布及筛(方孔系列)规范

- ASTM D 3195: 转子流量计校准标准规范

- ASTM D 5025: 塑料的小型燃烧试验用实验室燃烧器的标准

- ASTM D 5207: 塑料材料上小型燃烧试验

出自JJ2022

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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