GB/T 3324-2024 木家具检测

木家具是指主要部件采用木质材料制作,表面经木单板或者木皮贴面,或经涂饰处理的木家具,其装饰件、配件等除外。

GB/T 3324-2024木家具木质表面检测项目:

测试要求

测试标准

耐液性

GB/T 4893.1

耐湿热

GB/T 4893.2

耐干热

GB/T 4893.3

附着力

GB/T 4893.4

耐冷热温差

GB/T 4893.7

耐磨性

GB/T 4893.8

抗冲击

GB/T 4893.9

耐黄变

QB/T 5660

GB/T 3324-2024木家具软硬质覆面检测项目:

测试要求

测试标准

耐冷热循环

GB/T 17657

耐干热

GB/T 4893.3

耐湿热

GB/T 4893.2

耐划痕

GB/T 17657

耐污染性能

GB/T 17657

耐磨性

GB/T 17657

抗冲击

GB/T 4893.9

耐光色牢度

GB/T 17657

GB/T 3324-2024木家具玻璃件检测项目:

测试要求

测试标准

耐冷热冲击

GB/T 32446

表面耐干热性能

GB/T 32446

GB/T 3324-2024木家具塑料件检测项目:

测试要求

测试标准

耐老化性能

GB/T 16422.2

泡沫塑料压缩永久变形

GB/T 6669

GB/T 3324-2024木家具软包层检测项目:

测试要求

测试标准

耐干摩擦

GB/T 3324

耐湿摩擦

GB/T 3324

纺织面料pH

GB/T 7573

皮革pH

QB/T 2724

真皮涂层黏着牢度

GB/T 39452

GB/T 3324-2024木家具性能检测项目:

测试要求

测试标准

金属拉手腐蚀性能

QB/T 3826

力学性能

GB/T 3324

结构安全性能

GB 28008

有害物质限量

GB 18584

电气安全

GB 44246

阻燃性能

GB 17927

相关标准:

ASTM D7032-21木塑地板、踏板、围栏和扶手

ASTM D8484-23 外墙用塑木复合材料

GB/T 29418-2023 塑木复合材料挤出型材性能

GB/T 29419-2023塑木复合材料铺板和护栏和围栏体系性能

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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