ISO 6149-1:2022
مواصفة قياسية دولية
الإصدار الحالي
·
اعتمدت بتاريخ
١٣ يونيو ٢٠٢٢
Connections for hydraulic fluid power and general use — Ports and stud ends with ISO 261 metric threads and O-ring sealing — Part 1: Ports with truncated housing for O-ring seal
ملفات الوثيقة ISO 6149-1:2022
الإنجليزية
6 صفحات
الإصدار الحالي
BHD
20.78
مجال الوثيقة ISO 6149-1:2022
This document specifies dimensions for metric ports for use with the adjustable and non-adjustable stud ends as described in ISO 6149‑2 and ISO 6149‑3.
Ports in accordance with this document can be used at working pressures up to 63 MPa (630 bar[1]) for non-adjustable stud ends and 40 MPa (400 bar) for adjustable stud ends. The permissible working pressure depends upon port size, materials, design, working conditions, application, etc. See ISO 6149‑2 and ISO 6149‑3 for pressure ratings.
NOTE The Introduction of this document gives recommendations for ports and stud ends to be used for new designs in hydraulic fluid power applications.
[1] 1 bar = 0,1 MPa = 105 Pa; 1 MPa = 1 N/mm2.
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