ZR-KC-HS200-FFRPZR-KCP补偿导线诚心诚意

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  • 公司名称:安徽中旺特电缆有限公司
  • 联系电话:86-0550-7531878 15655066688
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  • 发布时间:2025/1/16 3:44:08
  • 所属分类:电缆

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详细资料

◆  规格说明:

产品规格 齐全 产品数量 99999 包装说明 销售电话:15655066688 价格说明 销售电话:15655066688

◆  产品说明:

齿轮的负载方向要加上重量,以便使齿隙。下图的曲线为图上图的方法的试验曲线,调整被试电机的供电电压,测量静态转矩特性。被试电机的尺寸大小为42mm,33mm长,两相HB型,1.8°,35Ω/相,转子惯量15gcm2。测量时需要用基准重量来校正Y轴的转矩值,利用X-Y 直接读取转矩值。下图为改变激磁相,测量1相激磁和2相激磁的静态转矩特性。可以看出,1相激磁和2相激磁产生的转矩大小和停止位置的不同,即相位差和转矩与图本文第二图所示的关系相同。ZR-KC-HS200-FFRPZR-KCP补偿导线诚心诚意ZR-KC-HS200-FFRPZR-KCP补偿导线
简要说明:低烟无卤电缆
详细介绍:

一、用途:该产品阻燃性能优越,燃烧时烟度甚少,无腐蚀性气体逸出,广泛应用于核电站、地铁车站、电话机及计算机控制中心、高层建筑大楼、宾馆、广播电视台、重要事设施、石油等,以及人员较集中,空气密度低的场所。

  二、使用特性:

1.阻燃性和不延燃性优异。

2.燃烧时发烟量 甚 少,不产生有气体,不产生腐蚀性气体。

3.具有一定的机械物理与电气性能,能满足电缆的使用要求。 

三、产品执行  

四、型号名称 

1.低烟无卤阻燃电力电缆 

型号 名称

WLZR-YY 聚乙绝缘低烟无卤阻燃聚烃护套电力电缆

WLZR-YJY 辐照交联聚乙绝缘低烟无卤阻燃聚烃护套电力电缆

WLZR-YWY 低烟无卤阻燃聚烃绝缘低烟无卤阻燃聚烃护套电力电缆

WLZR-YJWY 辐照交联低烟无卤阻燃聚烃绝缘低烟无卤阻燃聚烃护套电力电缆

WLZR-YY23 聚乙绝缘钢带铠装低烟无卤阻燃聚烃护套电力电缆

WLZR-YJY23 辐照交联聚乙绝缘钢带铠带低烟无卤阻燃聚烃护套电力电缆

WLZ-YWY23 低烟无卤阻燃聚烃绝缘钢带铠装低烟无卤阻燃聚烃护套电力电缆

WLZ-YJWY23 辐照交联低烟无卤阻燃聚烃绝缘钢带铠装低烟无卤阻燃聚烃护套电力电缆 

ZR-KC-HS200-FFRPZR-KCP补偿导线诚心诚意ZR-KC-HS200-FFRPZR-KCP补偿导线本身就是三角形接法的电机,电机绕组的额定电压为380V。如果改为星形连接,每相绕组承受220V电压,不足额定电压,绕组阻值不变,所以电流减小。根据计算,星形连接电流是角形连接电流的三分之一,所以,功率也降为角形连接的三分之一。电机功率减小了,如果还带原来的负载的话,电机功率不够,就会超载,电流增大超过额定电流,电机温度升高,长期运行,烧毁绕组。如果电机空载或者轻载情况下,改为星形连接可以运行,如果重载,就会烧掉。
2.低烟无卤阻燃计算机电缆 

型号 名称

WLZR-DJYY(R)P 低烟无卤阻燃聚烃绝缘和护套铜丝编织总屏计算机用屏蔽(软)电缆

WLZR-DJYPY(R) 低烟无卤阻燃聚烃绝缘和护套铜丝编织分屏计算机用屏蔽(软)电缆

WLZR-DJYPY(R)P 低烟无卤阻燃聚烃绝缘和护套铜丝编织分屏总屏计算机用屏蔽(软)电缆

WLZR-DJYY(R)P2 低烟无卤阻燃聚烃绝缘和护套铜带绕包总屏计算机用屏蔽(软)电缆

WLZR-DJYP2Y(R) 低烟无卤阻燃聚烃绝缘和护套铜带绕包分屏计算机用屏蔽(软)电缆

WLZR-DJYP2Y(R)P2 低烟无卤阻燃聚烃绝缘和护套铜带绕包分屏总屏计算机用屏蔽(软)电缆

WLZR-DJYDYD(R)P3 低烟无卤阻燃聚烃绝缘和护套铝塑复合带绕包总屏计算机用屏蔽(软)电缆 WLZR-DJYDP3YD(R) 低烟无卤阻燃聚烃绝缘和护套铝塑复合带绕包分屏计算机用屏蔽(软)电缆 WLZR-DJYDP3YD(R)P3 低烟无卤阻燃聚烃绝缘和护套铝塑复合带绕包分屏总屏计算机用屏蔽
ZR-KC-HS200-FFRPZR-KCP补偿导线诚心诚意ZR-KC-HS200-FFRPZR-KCP补偿导线运动目标分类运动目标分类,顾名思义,从检测到的运动区域中将特定类型的物体提取出来,分类场景中的人、机动车、人群等不同的目标。目前比较主流的方法有基于运动特性的分类和基于形状信息的分类。运动目标行为分析行为分析是智能摄像机的关键目标之一,也是监控在维护公共安全中的重点难点问题。行为分析涉及计算机视觉、模式识别、人工智能等多个领域。它是在对图像序列进行低级的基础上,通过分析监控场景的图像、,获取监控场景的信息或场景中运动目标的信息,进一步研究图像中各目标的性质以及相互之间的,从而得出对客观场景的解释和高层次的语义描述,经常借助于神经网络和决策树来进行行为分析。

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