ISO 16030:2022

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ١٥ يوليو ٢٠٢٢

Pneumatic fluid power — Connections — Ports and stud ends

ملفات الوثيقة ISO 16030:2022

الإنجليزية 14 صفحات
الإصدار الحالي
BHD 47.23

مجال الوثيقة ISO 16030:2022

This document specifies dimensions and performance requirements for ports and stud ends with parallel threads (G series thread) for pneumatic fluid power applications.

It specifies reusable, positively retained seals for leak-free connections, for use at pressures from −0,09 MPa (−0,9 bar) up to 1,6 MPa (16 bar).

This document is applicable for threaded ports and stud ends specified in new designs in pneumatic fluid power applications.

WARNING — Ports and stud ends conforming to this document are not intended to connect with ports and stud ends that conform to ISO 1179 (all parts) or threads that conform to ISO 7-1.

As shown in Figure 1, significant differences in thread depth exists between ISO 16030 requirement and ISO 1179-1 (Δ1 and Δ2) that makes ports and stud ends conforming to ISO 7-1 unsuitable.

الأكثر مبيعاً

GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
BH GSO 150-2:2015
GSO 150-2:2013 
مواصفة قياسية بحرينية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
GSO 9:2022
 
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
BH GSO 9:2023
GSO 9:2022 
لائحة فنية بحرينية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة

اعتمدت مؤخراً

ISO/TS 4966:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Nanotechnologies — Silica nanomaterials — Specification of characteristics and measurement methods for nanoporous silica microparticles applied in liquid chromatography
ISO/TS 44005:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Collaborative business relationship management system — Guidance on leadership for collaborative working
ISO 10325:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Fibre ropes — High modulus polyethylene — 8-strand braided ropes, 12-strand braided ropes and covered ropes
ISO/IEC TS 42112:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Information technology — Artificial intelligence — Guidance on machine learning model training efficiency optimization