Transfer case test stands: precision testing for drivetrain systems

Nos bancs d'essai pour boîtes de transfert sont conçus pour tester avec précision et efficacité les composants de la chaîne cinématique. Ils offrent des fonctionnalités avancées et des performances à grande vitesse pour répondre aux exigences de la production moderne. Conçus pour s'adapter à une large gamme de modèles de boîtes de transfert, ces bancs d'essai fournissent des résultats précis et reproductibles tout en prenant en charge les flux de travail à haut débit.

Caractéristiques principales

• Chargement de palettes entièrement automatisé avec des temps de cycle inférieurs à 60 secondes d'un étage à l'autre
• Essais de vitesse variable et de couple pour une évaluation complète des performances
• Capable de supporter plusieurs modèles avec des configurations adaptables pour différents décalages d'arbres d'entrée/sortie, angles de chute et positions de serrage.

Fonctions d'analyse avancées

• Analyse du bruit pour identifier et traiter les problèmes NVH
• Essais de rapport et de couple total de rotation (TTR) pour la validation des performances
• L'analyse des quarts de travail permet d'assurer un fonctionnement souple et précis
• Mesure du jeu statique et dynamique pour une meilleure précision

Configurations flexibles

Les bancs d'essai pour boîtes de transfert peuvent être configurés pour un chargement manuel (semi-automatique), par convoyeur (entièrement automatisé) ou par robot (entièrement automatisé), ce qui leur permet de s'adapter parfaitement à vos besoins de production.

Une conception polyvalente pour des exigences complexes

Ces bancs d'essai sont conçus pour gérer une large gamme de configurations d'entrée et de sortie, y compris des décalages d'arbre et des angles de chute variables, ce qui garantit l'adaptabilité à divers scénarios d'essai.

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.