电动车车体涂装工艺平面图

本资料为：安徽登冠电动车制造有限公司厂区总平面图，包括：室外消防给水总平面图，设计规范，内容详实，可供设计师参考

本资料为：钢结构防腐涂装工艺标准（508-1996），内容详实，很实用，欢迎下载参考。

1 范围 本工艺标准适用于建筑钢结构工程用的防腐蚀施工工艺。 2 施工准备 2.1 材料 2.1.1 建筑钢结构工程防腐材料的选用应符合设计要求。防腐蚀材料有底漆、面漆和稀料等。建筑钢结构工程防腐底漆有红丹油性防锈漆、钼铬红环氧酯防锈漆等；建筑钢结构防腐面漆有各色醇酸磁漆和各色醇酸调合漆等。各种防腐材料应符合国家有关技术指标的规定，还应有产品出厂合格证。

景区电动车自行车车棚钢结构施工cad平面布置方案图，图纸设计非常详细，基础平面图，屋面檩条布置图及钢架支撑图等，供大家下载参考。

双班年产4万年轻客涂装工艺平面设计图 设计参数： 1.产品：轻客、6500系列MPV两大平台产品； 2.生产纲领：双班 0000辆/年 3. 工作制度和年时基数： 全年工作天数 251天，采用班次2班，每班工作时间：8小时. 设备利用率 90%%%. 4.前处理电泳线、底涂线、中涂线节拍为5.1分钟， 面漆线节拍为4.8分钟； 5.工件尺寸按LXBXH=5900X1900X2000进行设计； 6.前处理电泳线为空中自行葫芦输送方式，其余为滑橇输送

本资料为电动车遮雨外壳冲压模设计，包含弯曲模装配图，零件，冲孔模装配图，冲孔零件，欢迎下载。

本资料为钢结构防火涂料涂装工艺标准（509-1996），资料内清晰，可供参考，欢迎下载。

6　操作工艺 6.1　防腐涂料的涂装工艺 6.1.1　施工过程中和涂层干燥固化前，环境温度宜保持在5℃～38℃，相对湿度不宜大于90％，空气应流通。当风速大于5m/s，或雨天和构件表面揭露时，不宜作业。 6.1.2　刷涂法涂装工艺 6.1.2.1　根据油漆的类型选择合适的漆刷。 6.1.2.2　使用漆刷时，应采用直握方法，用腕力进行操作。 6.1.2.3　对干燥慢的涂料，应按涂敷、抹平和修饰三道工序进行。 6.1.2.4　对干燥快的涂料，应从被涂物一边按一定顺序快速连续地刷平和修饰，不宜反复刷涂。 6.1.2.5　刷涂顺序，一般应按自下而上，从左到右，先里后外，先斜后直，先难后易的原则，使漆膜均匀、致密、光滑和平整。 6.1.3　喷涂法涂装工艺 6.1.3.1　喷涂时，先将空气压力、喷出量和喷雾幅度等调整到适当的程度，以保证喷涂质量。 6.1.3.2　选择合适的喷涂距离，大口径喷枪为200㎜～300㎜，小口径喷枪为150㎜～250㎜，喷枪的运行速度稳定在20㎝～60㎝/s。

1 范围 本工艺标准适用于钢结构厚涂型防火涂料喷涂工艺施工。 2 施工准备 2.1 材料及主要机具： 2.1.1 防火涂料：需使用经主管部门鉴定，并经当地消防部门批准的产品。如××大厦使用的ST1-A型防火涂料，经公安部四川消防研究所鉴定，并经北京市消防局批准，使用前检查批准文件，并以100t为一批检查出厂合格证。技术性能应满足有关标准的规定； 2.1.1.1 耐火试验由消防局每1000t现场抽样一次，送国家耐火构件质量监督中心检验，其耐火极限应符合设计要求。 2.1.1.2 粘结强度及抗压强度每500t抽样一次，送国家化工建材检测中心检验，其粘结强度及抗压强度应大于技术指标的规定。 现场堆放地点应干燥、通风、防潮，发现结块变质时不得使用。

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该系统对国标《电动自行车通用技术条件》（GB17761—2018）下生产的电动自行车识别与报警。电动车禁入电梯管控系统采用机器视觉 图像感知技术，通过人工智能深度学习技 术， 实现对电动车检测分析识别，在机器 视觉图像景中，通过电动车识别算法建立 图像模型，完成自动检测识别电动车，并能以视觉图像智能分析精确区分干扰物体。系统基于海量数据的深度学习，检测实时视频中的电动车目标，并通过电动车特征分析，准确的识别电动车目标。通过对电动车特征的深度学习，对视频中的目标进行检测，系统采用目前领先的基于深度学习的目标检测算法。识别率99.5%。若发生0.5%的误报可由监控室远程拨号放行或遥控器现场放行。 1、电源取电梯轿厢上方维修插座电源。 2、报警输出连接电梯开门按钮。 3、报警取消反馈接电梯对讲喇叭。 4、监控室通过原对讲系统，使用固定例如“222”数字拨号语音可远程误报放行。（原理是AI智能识别模块具有语音识别报警功能），并支持遥控器现场放行。 5、固定方式：不锈钢螺丝四角固定式 6、安装位置：电梯进门右手面上方 其他功能 1、设备基本参数可通过遥控器进行设置，包括放行，电梯门控制，灵敏度，强制放行时间。 2、设备内有微动感应装置，电梯运行过程设备不检测，以防发生危险。 3、设备内有重力感应装置，在1楼及其以下楼层工作，2楼以上楼层不检测，最大限度减少误报。 4、以下类型车辆识别100%