ISO 11671:2024

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ٢٠ سبتمبر ٢٠٢٤

Fibre reinforced plastics — Telescopic ladder — Requirements and test methods

ملفات الوثيقة ISO 11671:2024

الإنجليزية 29 صفحات
الإصدار الحالي
OMR 76.91

مجال الوثيقة ISO 11671:2024

This document specifies the terms and definitions, technical requirements, test methods and inspection rules for telescopic ladders made of fibre-reinforced plastics.

This document applies to the manufacture, selection, inspection and use of telescopic ladders made of fibre-reinforced plastics.

NOTE 1       Annex A provides guidance for inspection rules of the telescopic ladders.

NOTE 2       Annex B classifies all the tests covered in this document into 8 test blocks and specifies the sequence of tests within the same test block.

It does not apply to ladders with a length over 5 m.

NOTE 2       Ladders with a length over 5 m can use this document as a reference.

The scope of this document does not relate to the “live working” and “explosive atmospheres”.

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