ASTM D2863: 塑料最低氧气浓度测试

本文介绍ASTMD2863标准,该标准详细规定了测量塑料最低氧气浓度(氧指数)的试验方法,包括测试过程、样品要求及与之相关的其他标准。

ASTM D2863塑料最低氧气浓度测试-标准名称:

ASTM D2863:Standard Test Method for Measuring the Minimum Oxygen Concentration to Support Candle-Like Combustion of Plastics (Oxygen Index)

ASTM D2863:测量支持塑料类似蜡烛燃烧的最低氧气浓度(氧指数)的试验方法

ASTM D2863:塑料最低氧气浓度测试-测试方法:

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,把试样连续燃烧时间或试样燃烧长度与给定的标准相比较,通过在不同氧浓度下的一系列试验,估算氧浓度的最小值。为了与规定的最小氧指数数值进行比较,试验三个试样,根据标准判定至少两个试样熄灭。

ASTM D2863:塑料最低氧气浓度测试-样品要求:

样品

尺寸

用途

长度/mm

宽度/mm

厚度/mm

80-150

10±0.5

4±0.5

用于模塑材料

80-150

10±0.5

4±0.5

用于泡沫材料

80-150

10±0.5

≤10.5

用于片材”接收状态”

70-150

6.5±0.5

3±0.5

电器用自撑模塑材料或板材

140

52±0.5

≤10.5

用于软膜或软片

140-200

20

0.02-0.10

用于能用规定的杆创造缠绕”接收状态”的薄膜

ASTM D2863:塑料最低氧气浓度测试- 相关标准:

- ASTM D618试验用塑料调节规程

- ASTM D1071气体燃料试样的体积测定试验方法

- ASTM D1622硬质泡沫塑料表面密度测试方法

- ASTM D2444用落锤法测定热塑性塑料管和配件耐冲击性

- ASTM D4802 聚甲基丙烯酸甲酯丙烯酸塑料薄板规格

- ASTM E691 开展实验室间研究以确定试验方法精度的规程

- ISO 4589-2 塑料--以氧指数测定其易燃性--第2部分:环境温度试验

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
内容概要:本文系统阐述了汽车电子软件测试的整体框架,重点围绕软件及系统集成测试、软件与系统(需求)测试、验收测试测试报告编写以及整体测试状态汇总五大核心环节展开。详细说明了软件集成测试与系统集成测试在组件聚合、软硬协同、接口验证等方面的实施策略与技术差异,明确了软件测试偏重逻辑正确性(白盒)、系统测试关注端到端行为表现(黑盒)的定位区分,并强调验收测试正从工程付关口转变为用户价值验证的核心环节。同时,文章指出测试报告需建立需求与用例间的可追溯链,整体测试状态汇总则是呈现软件质量全景的“仪表盘”,对于多域协同的复杂汽车系统至关重要。; 适合人群:从事汽车电子、嵌入式系统开发与测试的工程师,尤其是工作1-3年、希望深入理解软件测试体系与流程的中初级技术人员;也适用于项目管理人员和技术负责人; 使用场景及目标:①理解汽车软件测试各阶段的边界、职责与协作关系;②掌握集成测试中软/硬件接口验证的方法论;③构建从技术测试到用户价值验证的全局视角,提升测试策略设计能力; 阅读建议:此资源以工程实践为基础,结合ASPICE等标准演进,不仅讲解测试技术细节,更强调测试管理与用户思维的融合,建议结合实际项目流程对照学习,并关注各测试层级之间的衔接与追溯机制。
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