Transfer case test stands: precision testing for drivetrain systems

Nuestros bancos de pruebas de cajas de transferencia están diseñados para realizar pruebas precisas y eficientes de los componentes del tren de transmisión, ofreciendo una funcionalidad avanzada y un rendimiento de alta velocidad para satisfacer las demandas de producción modernas. Diseñados para adaptarse a una amplia gama de modelos de cajas de transferencia, estos bancos de pruebas ofrecen resultados precisos y repetibles a la vez que admiten flujos de trabajo de alto rendimiento.

Características principales

• Carga de palés totalmente automatizada con tiempos de ciclo de suelo a suelo inferiores a 60 segundos
• Pruebas de velocidad y par variables para una evaluación completa del rendimiento
• Capaz de soportar múltiples modelos con configuraciones adaptables para diferentes desplazamientos del eje de entrada/salida, ángulos de caída y posiciones de sujeción.

Funciones avanzadas de análisis

• Análisis del ruido para identificar y resolver problemas de NVH
• Pruebas de relación y par total de rotación (TTR) para validar el rendimiento
• Análisis de turnos para garantizar un funcionamiento suave y preciso
• Medición estática y dinámica de la holgura para una mayor precisión

Configuraciones flexibles

Los bancos de pruebas de cajas de transferencia pueden configurarse para carga manual (semiautomática), mediante cinta transportadora (totalmente automatizada) o mediante robot (totalmente automatizada), lo que garantiza su perfecta adaptación a sus necesidades de producción.

Diseño versátil para requisitos complejos

Estos bancos de pruebas están diseñados para adaptarse a una amplia gama de configuraciones de entrada y salida, incluidos diferentes desplazamientos del eje y ángulos de caída, lo que garantiza la adaptabilidad a diversos escenarios de pruebas.

Whether for NVH testing, performance validation, or shift analysis, our Transfer Case Test Stands provide the flexibility and precision needed to ensure reliable drivetrain performance across multiple models.