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    1. 天津聚氨酯管殼廠家-歡迎致電
      天津聚氨酯管殼廠家-歡迎致電
      產品價格:¥8(人民幣)
    2. 規格:國標
    3. 發貨地:廊坊
    4. 品牌:
    5. 最小起訂量:1噸
    6. 誠信商家
      會員級別:鉆石會員
      認證類型:企業認證
      企業證件:通過認證

      商鋪名稱:廊坊嘉藍保溫材料有限公司

      聯系人:鄭經理()

      聯系手機:

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      企業郵箱:309631855@qq.com

      聯系地址:河北省廊坊市大城縣廣安工業園區

      郵編:659000

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      商品詳情

        天津聚氨酯管殼廠家-歡迎致電

        聚氨酯焊接保溫管具有十分突出的優點:

        1.聚氨酯焊接保溫管保溫性能好,熱損失僅為管材的25%,長期運行可節約大量能源,顯著能源成本。

        2.具有很強的防水和耐腐蝕能力,不需附設管溝,可直接埋入地下或水中,施工簡便迅速,綜合造價低。

        3.使用壽命可達30-50年,正確的安裝和使用可使管網費用極低。

        4.可設置,自動檢測管網滲漏故障,準確指示故障位置并自動。

        天津聚氨酯管殼廠家-歡迎致電采用鋼筋開槽內貼片試驗方法,完成6組鋼筋再生混凝土試件的拉拔試驗,獲得不同強度、不同再生骨料取代率下混凝土與鋼筋的荷載-滑移曲線以及不同錨固位置處鋼筋應變.基于試驗結果,研究了再生骨料取代率對鋼筋-再生混凝土黏結錨固強度及黏結滑移曲線的影響,并采用二次分布矩陣插值函數法及沿錨長積分法分別計算不同錨固位置處鋼筋與再生混凝土的黏結應力和相對滑移,得到不同錨固位置處黏結滑移關系及位置函數.后建立再生混凝土與鋼筋考慮黏結滑移位置函數的τ-s本構關系,為再生混凝土的工程應用提供參考依據.

        聚氨酯泡沫塑料預制保溫管價格由輸送介質的鋼管、聚氨酯硬質泡沫塑料保溫層和玻璃纖維增強塑料外護層(玻璃鋼)緊密結合而成。具有很好的機械強度和優良的耐腐蝕性能。

        技術參數:

        執行:CJ/T 129-2000《玻璃纖維增強塑料外護層聚氨酯泡沫塑料預制直埋保溫管》。

        備注:澆鑄管道附加:1.接頭1米 2.彎頭加1.5米 3.三通加2米?筛鶕脩粜枰峁〥N20~DN1200之間各種管徑及保溫厚度的管材和相配套的管件(彎頭、三通、變徑管、固定節等)

        第1層:工作鋼管層

        根據設計和客戶的要求一般選用無縫鋼管、螺旋鋼管和直縫鋼管。鋼管表面經過先進的拋丸除銹工藝處理后,鋼管除銹等級可達GB8923-1988中的Sa2級,表面粗糙度可達GB6060.5-88中R=12.5微米。

        第二層:聚氨酯保溫層:

        用高壓發泡機在鋼管與外護層之間形成的空腔中一次性注入硬質聚氨酯泡沫塑料原液而成,即俗稱的“管中管發泡”。

        第三層:高密度聚保護層:

        預制成一定壁厚的黑色或聚塑料管材。其作用一是保護聚氨酯保溫層免遭機械,二是防腐、防水。

        天津聚氨酯管殼廠家-歡迎致電

        焊接保溫管的施工步驟:

        1、認真仔細閱讀設計院的設計工程圖紙,設計施工說明。

        2、接收并檢驗所有待安裝的保溫管。

        3、排管。

        4、焊接工作鋼管,焊接坡口,表面應按GB50236-98《現場設計,工作管道焊接工程施工及驗收規范》執行。

        5、進行水壓試驗,試驗壓力應根據設計壓力的1.5倍,且不得低于0.4MPa確定。

        6、接頭進行現場發泡保溫。

        7、外套管的焊接,焊接前應去除接頭管上的雜物,油跡等。

        8、填砂,回土。

        9、工程驗收。

        聚氨酯焊接保溫管整體性能優良、嚴格執行鋼管外表面拋丸除銹處理和外護管內表面電暈處理工藝,進一步保溫管的粘接性能。

        天津聚氨酯管殼廠家-歡迎致電

        天津聚氨酯管殼廠家-歡迎致電隨著風電產業的發展,風電葉片已由原來的kW級發展到現在的6MW級,甚至更大。風電葉片模具一直采用玻璃鋼復合材料,成型工藝采用真空灌注成型。模具長度由初的10m發展到現在的60m,甚至更長,其型面精度變得愈加難以控制。風力發電的效率高低直接取決于葉片翼形的準確,這就需要葉片模具的型面尺寸與設計值具有較高的吻合度。因此,本文開展了大型風電葉片模具型面精度控制等相關研究。采用人工神經網絡技術對混凝土損傷過程中所伴生的聲發射信號進行識別,可實現對混凝土損傷程度的識別.首先建立人工神經網絡模型,并在標準工況下采集混凝土損傷聲發射信號;然后根據加載曲線將采集到的聲發射信號分為3類(分別對應混凝土的3個損傷階段:輕度損傷階段、中度損傷階段和嚴重損傷階段),并將這3類信號作為標準工況數據輸入到神經網絡學習模塊中進行訓練,得到混凝土損傷程度識別系統;后將相同工況下所采集的混凝土聲發射信號輸入到系統中,即可識別混凝土的損傷程度.實測結果表明,識別準確率可達90%以上.

         

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