GB/T 8323.2塑料 烟生成 第2 部分:单室法测定烟密度试验方

GB/T8323.2规定了片状材料、复合材料或厚度不超过25mm的组合件的烟密度测试方法。试样垂直置于密闭橱柜中,使用规定热辐射源,测量生成烟的光密度值。该方法适用于塑料及其他材料,如橡胶、纺织品等。

注意:这一测试方法测得烟雾的光密度值是试样或组合件在规定形状和尺寸条件下测得的,不能认为是其固有基础性能。

GB/T 8323.2烟密度试验-标准名称

GB/T 8323.2 塑料 烟生成-第二部分:单室法测定烟密度试验方法

GB/T 8323.2 Plastic- Smoke generation-Part 2:Determination of optical density by a single-chamber test


 

GB/T 8323.2烟密度试验-范围

GB/T 8323本部分规定了片状材料、符合材料或厚度不超过25mm组合件的试样,垂直放置于配有规定登记热辐射源的密闭橱柜中,在使用或不使用引燃火焰的情况下,测量从暴露面生成烟的方法。这一测试方法适用于所有塑料,也可以适用于其他材料的评估(如橡胶、纺织品覆盖物、涂漆面、木材和其他材料)。


 

GB/T 8323.2烟密度试验-试样尺寸

试样为边长75mm的正方形
 

GB/T 8323.2烟密度试验-其他建材标准

EN 13501-1: 建筑制品和构件的火灾分级第一部分:用对火反应试验数据的分级

DIN 4102-1: 建筑材料和构件的防火性能第一部分:建筑材料要求和测试的分类等级

NF P 92-501: 法国材料阻燃防火测试M等级测定-刚性材料(M0,M1,M2,M3,M4)

NF P 92-503: 法国材料阻燃防火测试M等级测定-柔性材料(M0,M1,M2,M3,M4)

BS 476: 建筑材料阻燃测试,防火测试

JJ2022

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模式、状态转移与观测程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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