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汽車內飾老化測試周期太長?氙燈 AI 控光方案壓縮至 72 小時!

點擊次數:12 發布時間:2025/6/20
提 供 商: 廣東皓天檢測儀器有限公司 資料大小: JPG
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詳細介紹:

在汽車制造領域,汽車內飾材料老化測試耗時長、效率低的問題,嚴重制約新品研發進度。廣皓天推出的氙燈 AI 控光方案,通過智能硬件升級、AI 算法優化、數據驅動加速等手段,將傳統測試周期從數周甚至數月大幅壓縮至 72 小時,顯著提升研發效率。

硬件層面,采用高功率密度氙燈陣列與動態光學調節系統。氙燈陣列通過多燈管協同工作,瞬間提升輻照強度,可達常規設備 3 倍,加速材料老化進程;動態光學調節系統包含可調諧濾光片組和高精度反射鏡,可在數秒內切換光譜分布,精準模擬不同地域、季節的陽光特征,確保測試環境與實際使用場景高度契合。同時,引入高速溫濕度調控模塊,實現 - 40℃至 80℃的快速溫度切換與 ±2% RH 的濕度精準控制,配合氙燈輻照變化,強化多因素協同老化效果。

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AI 算法是壓縮測試周期的核心引擎。基于深度學習的老化預測模型,通過分析超 10 萬組汽車內飾材料老化數據,學習材料性能衰退規律,構建老化速率與環境參數的非線性關系網絡。測試初期,系統僅需少量樣本數據,就能預測材料在不同環境組合下的老化趨勢,據此動態調整氙燈輻照強度、光譜波段、溫濕度等參數。例如,當檢測到某種塑料材質在特定紫外波段下老化速率加快,AI 算法立即增強該波段輻照強度,同時匹配對應溫濕度條件,加速老化進程,避免傳統測試中 “一刀切" 式的低效測試模式。

數據驅動策略進一步優化測試流程。方案搭建實時數據監測與反饋平臺,通過分布于箱體內的傳感器,每秒采集千組溫濕度、輻照度、光譜及材料性能數據。AI 系統對數據進行實時分析,一旦發現材料老化程度接近預設目標,即刻啟動 “加速 - 驗證 - 收尾" 三階段策略:先通過增強輻照強度、提高溫濕度等手段快速推動老化;再通過抽樣檢測驗證老化效果;最后微調參數完成精準收尾,確保在 72 小時內達成與傳統長周期測試等效的老化結果。



在某汽車廠商實際應用中,采用氙燈 AI 控光方案對座椅皮革、儀表盤塑料等內飾材料進行老化測試,成功將測試周期從原 45 天縮短至 72 小時,且測試結果與自然老化數據吻合度超 92%。該方案不僅大幅降低研發成本,更助力車企加速新品迭代,在市場競爭中贏得先機,為汽車內飾材料測試領域帶來突破性變革。



 
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