ISO 8210:2021

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ١٤ يوليو ٢٠٢١

Equipment for harvesting — Combine harvesters — Test procedure and performance assessment

ملفات الوثيقة ISO 8210:2021

الإنجليزية 20 صفحات
الإصدار الحالي
OMR 65.13

مجال الوثيقة ISO 8210:2021

This document specifies a test procedure for the measurement and testing of combine harvesters. It applies to either self-propelled or trailed type, either directly cutting the crop or picking it up from a windrow, for use in several crops.

This document specifies the terminology and methods to be used for measuring important characteristics of combine harvesters. It includes both functional and capacity tests, in other words, those conducted over an extended period when ease of operation, ease of adjustment, rate of work and general operating characteristics can be assessed, and those carried out on specific occasions for the determination of grain loss and capacity characteristics.

It applies to all types of combine harvesters.

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