ISO 22135:2023

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ١٠ يناير ٢٠٢٣

Road vehicles — Heavy commercial vehicles and buses — Calculation method for steady-state rollover threshold

ملفات الوثيقة ISO 22135:2023

الإنجليزية 10 صفحات
الإصدار الحالي
OMR 32.69

مجال الوثيقة ISO 22135:2023

This document describes a method for calculating steady-state rollover threshold of heavy commercial vehicles and buses, not considering the effects of active control systems. The calculation method considers the main factors that influence the rollover threshold, namely the height of centre of gravity, the track, the tyre lateral stiffness, and all factors that affect the vehicle roll stiffness. The considered compliances (e.g. tyre deformation) have a considerable influence on the effective track, and consequently on the steady-state rollover threshold.

NOTE         As an alternative to the described calculation method standard, the steady-state rollover threshold can be measured on a test track or with a tilt-table test as described in ISO 16333.

الأكثر مبيعاً

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