德國工業強勢來襲Datasensor 35-060-PP-W
德國工業強勢來襲Datasensor 35-060-PP-W
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Puls CP5.241 240VAC 24VDC 5A
NORD 11854772(Matching brake)
SERTO SO 42421-4-M8x
FSG SL3002-PK1023-GS80/F01 0～2M L07327
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SERTO SO 42421-6-M10x1
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Schlick 556/11 PPH
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Flexschlauch Top-Flex-ST hose ØI25 Top-Flex-ST
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Tillquist LQT60-512100
Spectron LM51-4-R-50-10-0-A-0-Inext Einstellbereich: 10 ~ 50bar Druckstufe: Niederdruck Anschlussart: Innengewinde Nenndurchmesser: 1/4 "
OMRON E3Z-R81+E39-R1S
Wilo Star Z25/6 Art.Nr:4047573/13W49
Funke TPL00-K-34-22
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Datasensor 35-060-PP-W
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seefrid 626.028 180RPM
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MATHEUS 10-39-01-001
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kollmorgen AKM43H-ANCNR-00
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Friedrichs DF4.222-40-025-L2-P-RL-5.22-2,0 6970516801
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lechler 600.326.3W.AC
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SAMSON 44-6B/G1/2"/KVS3,2/PN25/0,2-2B
測量速度更高
隨著來多的行程速度超過2 m/s的高速運動系統的投入使用，用戶需要一種系統能夠在此速度下工作，并能比現有系統提供更詳細的測量結果。XL-80激光測量系統能夠同時滿足這兩項要求。
高線性測量速度從1 m/s提高到了4 m/s，同時位置讀數分辨率仍可達到1 nm。數據采集速度為50 kHz，能夠采集高頻率微小移動的非常詳細的數據。雷尼紹軟件(LaserXL™和QuickViewXL™)的更新版本保了以一種熟悉、易用的格式顯示數據。Laser XL™提供了逐步的測量步驟一滿足多數機床的驗證標準，QuickViewXL™軟件提供了在屏幕上實時顯示激光讀數的功能。
系統精度更高
系統精度比原有的產品ML10激光系統有所提升，在整個日常溫度、氣壓和濕度不同工作環境下，均可達到±0.5 ppm的精度。使用XC-80智能傳感系統讀取環境讀數，通過USB數據線每7秒更新一次激光讀數補償值。USB數據線同時也為XC-80和傳感器供電。還有一點很重要，與雷尼紹的ML10系統一樣，所有測量值均采用穩定的氦氖激光源的波長為基準。
兼容性與保修
此新系統可以與現有的ML10系統光學鏡組*兼容，使目前成千上萬的ML10用戶能夠升到新系統，并同時保留其在光學鏡組、程序和人員培訓上的原有投資。
XL-80系統具有長達3年標準的全面保修，并可以以優惠的價格選購延長保修時間為5年。對于使用ML10的老用戶和使用其他廠商制造的同類系統的新客戶，我們均提供一些特別優惠政策。因此，您更有理由去聯系雷尼紹公司在各地的分支機構，讓我們為您介紹選購XL-80作為升或作為新系統所帶來的好處不僅僅是汽車的未來，而且未來眾的出行方式將充滿了期待和機遇。網聯系統的技術革命也帶來了汽車電氣化、自動駕駛系統以及車輛與車輛以及與周圍基礎設施之間通信方式的變化。由于部分人的焦點都放在了趨勢變化，在某些程度上市場正在忽略目前制造安全可靠車輛的挑戰 - 即如何配置測試來應對日益縮減的時間期限、 集中式ECU以及缺乏高效的企業數據管理解決方案等問題。
處在不斷變化的過程中。對于交通運輸行業，這種變化是明顯的。不僅僅是汽車的未來，而且未來眾的出行方式將充滿了期待和機遇。網聯系統的技術革命也帶來了汽車電氣化、自動駕駛系統以及車輛與車輛以及與周圍基礎設施之間通信方式的變化。未來，我將深入探討這些趨勢及其對當前車輛的日常設計和測試挑戰所產生的影響。由于部分人的焦點都放在了趨勢變化，在某些程度上市場正在忽略目前制造安全可靠車輛的挑戰 - 即如何配置測試來應對日益縮減的時間期限、集中式 ECU以及缺乏高效的企業數據管理解決方案等問題。對于每一個挑戰，我們都會參考相鄰行業來找到解決問題的方法。
測試配置
法國小說家Jean-Baptiste Karr經常被引用的一句話，翻譯下來致意思是“多事情改變，改變的部分就少”(The more things change, the more they stay the same)。我訪問過各地汽車客戶的驗證工程師，包括OEM和一供應商，對話的主題是不同的，但本質是非常相似的，多圍繞“沒有足夠的時間來進行測試”和“沒有預算購買新設備”等問題展開?，F在許多系統直接控制或連接到非常注重安全的系統，測試這些設備以保安全性和可靠性的重要性已不言而喻。
其中重要的莫過于看似簡單的“測試配置”任務。曾經很簡單的汽車零部件 - 例如車頭燈或汽車座椅 - 現在變成復雜的機電系統，它將ECU、傳感器、執行器以及與車輛其他部分的通信結合在一起?，F在驗證這些子系統的行為需要不同的測試方法。以前車門、車窗、轉向柱、照明和座椅的測試都是純粹的物理測試 - 驗證物理性能和生命周期。這些機械測試采用的工具包括振動臺、環境室、執行器和數據采集系統。由于這些組件包含了更多的傳感、計算和控制功能，物理組件已經演變成車輛子系統，需要的設計和測試方法必須能夠反映動力總成的設計行為。隨著設計團隊適應這一新的現實，建模、軟件設計、回歸測試，硬件在環(HIL)測試和系統集成所帶來的測試挑戰并不是花費更長時間或投入更多資金就可以解決的。
解決這一挑戰需要門的工具進行一次性測試，然后過渡到編程工具進行自動化，或者在改變時間長度、溫度、天氣因素、碰撞力等不同變量的情況下反復進行相同的測試。這種類型的業化也體現在鄰近行業，比如半導體，其中工具業化降低了測試的總體成本，并允許供應商更快地將產品推廣上市四。這一趨勢也即將發生在運輸行業。事實上，已經有一些產品開始提供這種業化，比如NI FlexLogger，該軟件提供了基于配置的數據記錄交互。
集中式還是非集中式(ECU)
隨著智能和邊緣處理添加到汽車組件中，每輛車的ECU數量呈指數增長。從邏輯上講，這意味著組件設計更模塊化，故障傳播的概率更低。隨著我們朝著5自動駕駛汽車(奧迪已經宣布2019年A8將成為上輛3自動駕駛汽車)努力，來自各種傳感器系統的數據融合必將給當前分散式ECU趨勢造成影響。
一種觀點是將子系統集成到一個集中式ECU之下，有時稱為融合ECU。處理器集中化有助于簡化軟件更新、數據聚合、數據流、成本和關鍵路徑測試。這意味著原始設備制造商可選擇其差異化優勢，直接內部進行開發，并采用一供應商提供的*集成的到傳感器系統。例如，對于電動汽車，許多原始設備制造商正在嘗試將他們的IP(包括制動、充電和動力總成)隔離到一個ECU中，并通過業界的商用現成ECU來減少測試負擔，降低成本以及分散責任。對整個價值鏈來說，了解這些系統如何集成在一起并共享標準至關重要。
無論如何，驗證ECU上嵌入式軟件的行為這一挑戰將變得更加困難，而快速開發和構建HIL測試設備的能力將變得至關重要。目前HIL系統的事實標準是從到構建整個系統，這聽起來很有吸引力。過去這種模式行之有效，但兩個重要的發展正在改變這一格。先，市場變化的速度導致這些“黑匣子”測試設備成本過高，因為每次變化都需要開發全新的黑匣子。其次是ADAS的演變。隨著ECU的功能來多，并將來自不同供應商的信息聚集在一起，所以這些知識和IP更為重要，因為汽車公司需要擁有該IP并深入了解才能對其測試系統進行相應的修改 - 黑匣子就無法實現這一目的。
看一下斯巴魯如何使用靈活的模塊化平臺來解決上述問題，并終將測試時間縮短至預計時間的二十分之一。
NI客戶案例斯巴魯汽車
(視頻鏈接)
這種“內部所有權”一般體現在發動機控制中。然而，我認為ADAS系統是實現創新和所有權道路上的新“動力總成”，這意味著擁有ADAS的IP將同樣重要。由于缺乏靈活性，無法適應未來需求，加上定制服務的成本過高，工程師正在尋求其他解決方案。此外，還存在由于缺乏規模應用而導致的成本問題。這些“黑匣子”測試方案不再適用于較小的子系統，而且即使是小型系統，也包含量的軟件邏輯。
數據管理解決方案
這里我們不必要了解采集的數據量如何呈指數增長。對于交通行業來說，采集的數據只會隨著汽車朝5自動駕駛方向發展而不斷增加。來自雷達、激光雷達和相機等傳感器的數據將整合在一起，以了解汽車周邊的環境。生物識別傳感器的數據將有助于了解駕駛員的狀態和健康狀況。汽車將基于這些數據自動啟動車道變換輔助系統和自適應巡航控制系統。而且更令人興奮的是，AI的應用也即將在汽車域全面爆發對于測試工程師來說，由于采集的數據量龐、驗證采集數據的步驟增加以及實時分析這些型數據集的需求，數據問題將會加劇。近發生的特斯拉死機就是即時數據處理挑戰的一個例子。正做出決策無疑會帶來無限的潛在影響。
我們來設想一種情況。系統發生崩潰。系統會分析汽車上傳感器的數據并識別自動駕駛算法中的錯誤。
如果用于測試這些系統的數據與用于監控和評估這些系統的數據相同，那么接下來的步驟可能是......
錯誤被修復并自動更新到存在該錯誤的車上。相同的數據會在驗證系統時生成新的測試參數，以保不會重復發生錯誤。
這種情況是未來十年我們對自動駕駛算法、人工智能和物聯網的預期。但是，目前這種情況并發生，因為盡管我們加載的數據來多，但并沒有真正對這些數據進行分析。
這一問題的關鍵在于不僅可能，而且能夠輕松存儲、共享、查找和分析測量數據的企業數據管理解決方案。還是有一些汽車公司采取了相應的解決方案，并取得了顯著的成效。豐田將分析數據所需的工時減少了50%;道依茨將數據分析時間減少了90%。捷豹路虎將其測試數據的百分比從10%提高到了95%，而且時間縮短了20倍。這些案例的共同點在哪里呢?答案就是標準化的數據管理和分析企業方案。
發展趨勢
變化是汽車域的新元素，其中變化的不僅僅是汽車的使用體驗或采用的技術。政府法規和責任保險覆蓋范圍即將發生未知的變化;汽車經銷商和汽車租賃公司紛紛倒閉。這些變化的重中之重是用于驗證和測試這些組件的系統和方法，不僅要保低成本、快速上市時間、高可靠性，同時重要的就是保安全性。幸運的是，用于定義這些新系統的組件并不新穎。我們已經看到相同的技術正在應用到半導體和國防和航空航天的測試環境，后者具有許多相同的“自動駕駛”功能。NI在測試方面擁有40多年的卓歷史，并且我們也注于汽車行業。在未來的博客文章中，我們將討論從鄰近行業類似挑戰中汲取的許多經驗教訓，重點介紹汽車域的許多發展趨勢以及它們對測試工程師的意義，并終展示汽車行業取得的一些重成功案例。
作者介紹
作為NI的汽車營銷總監，Jeff Phillips負責制定汽車產品的上市戰略。這涉及了解市場需求和期望、定解決方案的定義，以及宣傳NI以軟件為中心的平臺如何能夠解決測試當前和未來車輛日益增長的挑戰。
Phillips是LabVIEW認證開發人員，擁有田納西學的機械工程學士學位，并自愿擔任FIRST機器人賽小學和初中組的導師。
關于NI
NI以軟件為中心的平臺集成了模塊化硬件和龐的生態系統，助力工程師和科學家應對各種挑戰。 這一久經驗證的方法可讓用戶*自主地定義所需的一切來加速測試測量和控制應用的系統設計。 NI解決方案可幫助用戶構建超出預期的高性能系統，快速適應需求的變化，終改善人類的生活現今，在機床廠家安裝機床硬件(如硬軌、線軌等)時，多使用傳統放置理石板拉表等方式去校正兩個軸向移動所產生的垂直度誤差，方法繁瑣、耗時，基準理石塊自身也存在誤差，所以很難更快有效的測量準的數據。
針對廠家面臨的測量難題，雷尼紹激光干涉儀配備簡單鏡組，用對角線的測量方式能快速解決此問題。
聯系人：王經理
聯系郵箱：2108564117@qq.com
聯系地址：上海青浦區滬青平公路3938弄移動智地1號樓2層橙空間
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