EN17084材料和部件的毒性试验

EN17084标准详细规定了铁路车辆中材料和元件的毒性测试方法,包括ENISO5659-2的面积法和NFX70-100-2的质量法。这些测试旨在评估材料在火灾情况下的烟雾生成和毒性。参考标准如EN45545-1和EN45545-2涉及铁路车辆的消防安全要求。

EN17084毒性测试-标准名称

EN 17084 Railway applications- Fire protection in railway vehicles- Toxicity

test of materials and components

EN 17084 铁路运用-铁路车辆防火-材料和元件的毒性测试

EN 17084毒性测试-标准简介

EN 17084该标准描述了基于以下2种方法的材料烟雾毒性测试:

EN 17084 Method 1方法一:EN ISO5659-2 面积法

EN ISO 5659-2 Smoke chamber area-based test with Fourier transform infrared

spectroscopy FTIR gas analysis techniques

EN ISO 5659-2用傅里叶变换红外光谱FTIR气体分析技术进行的烟室面积试验

EN 17084 Method 2方法二:NF X70-100-2 质量法

NF X70-100-2 Tubular furnace small mass-based test

NF X70-100-2管式炉小质量试验

EN 17084毒性测试--参考标准

EN 45545-1 Railway applications-fire protection on railway vehicles-part 1:

General

EN 45545-2 Railway applications -Fire protection on railway vehicles-part

2:Requirements for fire behaviour of materials and components

ISO 5659-2: Plastics -- Smoke generation -- Part 2: Determination of optical density

by a single-chamber test

NF X70-100: Analysis of pyrolysis and combustion gases-Pipe still method

NF X70-100-1 Fire tests - Analysis of gaseous effluents - Part 1 : methods for

analysing gases stemming from thermal degradation.

NF X70-100-2Fire tests - Analysis of gaseous effluents - Part 2 : tubular

furnace thermal degradation method.

中科易朔

info@casfire.cn

出自JJ2023

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,仅用于学习流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值