测试基本参数
  • 品牌
  • 盈蓓德,西门子
  • 型号
  • EBD-001
测试企业商机

噪声、振动与声振粗糙度(Noise、Vibration、Harshness)是研究和改善行车噪声和振动特性的学科,也给用户带来更直观和直接的使用体验。尽管测量噪声和振动相对比较轻松,但是声振粗糙度更像是一种主观感受,可以通过体验团队评估,或使用可以提供反映人类主观印象的分析工具进行测量。后一种的这些工具被称为"心理声学"工具。在汽车工业高度发展的时代,质量的NVH往往也是吸引用户的亮点,如何在产品定型前完成可靠的NVH测试,提高产品用户体验,就需要依靠不断发展的NVH测试技术。近几十年来,几乎所有车辆的噪声和振动特性都有了很大的改善,提高了驾驶者对NVH品质的认识,使NVH测试技术成为汽车设计制造产业中的热门领域。汽车行业是典型的成熟行业,围绕着高销量和低利润率而发展。利润率只有百分之几在成功的公司中很常见。此外,行业各层面的价格维持或下调压力很大。因此,NVH检测必须是廉价、快速和经济、有效的。但同时,随着车企的技术不断积累进步,微小的进步都在实际驾乘体验中被凸显出来,NVH品质成为提升产品竞争力的重要元素。电机异响测试指南:10种声音及振动信号解读,助你轻松排除电机问题!常州发动机测试数据

常州发动机测试数据,测试

Simcenter Anovis,为客户提供具有市场竞争力的产品下线检测完美解决方案。该系统应用于汽车行业中的电机、内燃机、变速器等零部件产线终端的NVH质量检测与故障诊断,车身部件裂缝检查;线束插头和部件连接等装配过程监测。整个系统的硬件及数据采集分析软件均由西门子工业软件开发,充分保证系统的完整性,测试分析数据的无缝兼容性,整个系统的硬件及数据采集分析软件均由西门子工业软件开发,充分保证系统的完整性,测试分析数据的无缝兼容性。南通非标测试数据盈蓓德科技结合多年系统集成开发测试经验,针对用户的具体测试需求,专业设计与制造自动化非标测试设备。

常州发动机测试数据,测试

盈蓓德科技提供专业设计与制造自动化非标测试设备,测试系统,测试系统开发,非标自动化测试设备,自动化测试设备,非标测试设备,非标测试系统,非标电子测试系统,电子测试系统,开发设计生产及销售,主要产品有:电源测试系统,PCBA测试系统,电子测试系统,各类电子自动化测试系统,可跟据客户要求定做各种非标测试系统。针对用户的具体测试需求,结合多年开发测试经验,定制化一套功能EOL测试系统。系统集成了软硬件平台。采用标准化硬件平台搭建,选用的测试设备均为标准货架产品,稳定性好、成熟度高,且以模块化的方式搭建系统,方便系统的扩展与维护。

盈蓓德科技提供的动力传动系统试验台架相关服务,会根据市场需求状况以及持续增长的电动、混动需求做相应调整。零部件可以在项目早期就在试验台架上进行试验。为您的关键技术及时地提供客观评价。带内燃机的传动系试验台带电动机驱动的传动系试验台带电力驱动系统的传动系试验台,包括使用原车电池用于混合驱动系统的传动系试验台用于混合驱动系统的传动系试验台,包括使用原车电池,用于NVH和耐久性试验的HiL试验台传动系声学试验台(NVH、声学测功机)变速箱异响试验台轨道车辆、多用途车辆、非公路用车试验台–环境模拟试验台Anovis可以利用声共振分析进行无损测试。检测质量问题,如裂纹、孔隙率、几何性、硬度和密度偏差。

常州发动机测试数据,测试

集成式电动车桥试验台架结构以及试验方法根据集成式电动车桥目前的结构以及试验需求来分类,其耐久台架试验可以分为动力总成型、集成式电动车桥耐久试验以及集成式电动车桥耐久试验。动力总成型集成式电动车桥耐久试验动力总成型集成式电动车桥耐久试验是将电动车桥与所匹配的电机安装在一起构成一个动力总成,将这个动力总成安装在试验台架上,其台架结构形式是电动车桥的输出端与加载系统(应含转矩、转速传感器)进行连接,并配置动力总成所需的控制器、控制系统、电源模拟器、冷却系统等。按照给定的试验工况开机试验,并进行试验数据的测量和采集;试验结束后整理采集的数据并拆解样品以确定试验后样品状态。选用该结构形式的试验台架对集成式电动车桥进行耐久测试时,首先要确定试验工况。目前为止应用道路工况主要包括:欧洲行驶工况NEDC、美国行驶工况USDC、日本行驶工况JDC以及中国城市公交工况。异音下线检测系统由传感器获取数据,应用心理声学和故障机理,进一步分析处理,判定故障类型及定位故障源。南京测试技术

盈蓓德科技开发的机电测试台架是针对机电组件和系统,提供高度动态的交钥匙测试台架。常州发动机测试数据

手机微电机在线自动分拣系统。该系统解决了在电机生产线上进行高效检测的难题。精细高效的采集微型马达工作时的声音信号,然后通过声音分析算法进行质量特征值的提取,能够与现有的人工检测进行比对和分析,将以往人工检测形成的数据集标签,结合深度学习算法进行良品与次品的分类。并且由于微电机每天的生产数量都在几千万台,很适合使用深度学习等机器学习方法,因此通过机器学习方法,对大量电机特征数据(特别是故障电机)进行分析处理,对测试电机进行良品检测和分类,准确率达到95%以上。 常州发动机测试数据

与测试相关的**
信息来源于互联网 本站不为信息真实性负责