TB/T 3237 动车组用内装材料阻燃要求与测试

TB/T3237规定了最高运营速度200km/h及以上动车组用阻燃材料的技术要求和试验方法,涉及材料的氧指数、燃烧性、烟密度和毒性气体分析。材料应用部位和技术要求涵盖顶板、地板、门、座椅等多个方面,强调优先选用燃烧性等级为A的材料。


TB/T 3237 动车组用内装材料阻燃要求与测试

TB/T 3237规定了动车组用阻燃材料的技术要求及试验方法


TB/T 3237标准描述

TB/T 3237适用于最高运营速度大于等于200 km/h 的动车组用阻燃材料

  

TB/T 3237规定了动车组用阻燃材料的技术要求及试验方法

TB/T 3237适用于最高运营速度大于等于200 km/h 的动车组用阻燃材料

通过TB/T 3237  引用而成为本标准的条款如下:

GB/T 2406.2 塑料 用氧指数法测试燃烧行为,第二部分:温室测试(ISO 4589-2)

GB 5058.3   危险废物鉴别标准  侵入毒性测试

GB/T 5454   纺织品燃烧性能测试  氧指数法

GB/T 8323.2  塑料  烟生成  第2部分:单室法测定烟密度试验方法

GB/T 8924   纤维增强塑料燃烧性能试验方法   氧指数法

GB/T 10707  橡胶燃烧性能的测定

GB/T 15262  环境空气  二氧化硫的测定  甲醛吸收 – 副玫瑰苯胺分光光度法

GB/T 17096  室内空气中氮氧化物卫生标准

UIC 564-5-2  铁路客车或国际联运用同类车辆的防火和消防规则

ASTM E662-09  固体材料产烟的比光密度试验方法

 

TB/T  3237 动车组用内装材料阻燃的技术要求分为两大类:
一类是根据内装材料应用的部位进行技术要求;另一类是根据内装材料氧指数及燃烧性能进行技术要求

车上使用部位

包含材料

顶板

板材、地面材料、连接材料及其密封材料

地板、间壁板

钢板、墙壁板、饰面材料及其密封材料

构成门的材料

窗帘

窗帘、遮光帘

灯罩

灯罩

座椅、卧铺

非金属构架、饰面材料、弹性器材等

地板

地板、地板布及其连接材料

行李架

构成行李架的非金属材料

卫生间

板材、饰面材料及其密封材料

防腐密封降噪材料

车内用阻尼涂料

内衬接头处(包括通道门)密封材料

朝外侧的门窗楼头处密封材料

空调及管道

内壁及其连接密封用材料

防寒材料

车体内及门内用材料

其他附件

其他内装非金属材料

材料

氧指数%

燃烧性级

顶板板材、饰面材料及其密封连接材料

板材、饰面材料

》35

A

密封连接材料

》30

A、B

侧板、墙壁板、饰面材料及其密封连接材料

侧板、墙壁板、饰面材料

》32

A

密封连接材料

》30

A、B

构成门的材料

》32

A、B

窗帘、遮光帘

》30

A、B

灯罩

》32

A、B

座椅、卧铺

非金属构架

》35

A

蒙面布

》32

A

弹性垫材

》28

A、B

地板、地板布及其连接材料

地板、地板布

》30

A、B

连接材料

》28

构成行李架的非金属材料

》32

A

卫生间板材、饰面材料及其密封材料

板材、饰面材料

》35

A

密封材料

》30

A、B

防腐密封降噪材料

车内用阻尼材料

》32

A

门窗密封材料

》28

A、B

防寒材料

高分子材料类

》32

A、B

无机材料类

》45

A

空调风道与内壁及其连接密封用材料

》32

A

其他附件

与其所使用部位要求一致

*在材料选择上,应优先选用燃烧性等级为A的材料,如采购方与生产方同意,也可选用燃烧性为B级的材料。


TB/T  3237 动车组用内装材料 阻燃测试的方法分为四种:氧指数测试、燃烧性测试、烟密度测试、毒性气体分析

中科易朔

出自JJ2023

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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