Fiber Link

30+ godine

Naša fabrika je osnovana 1992. godine, prvi put sa koaksijalnim kablom koji je bio jedan od najvećih proizvođača u gradu Lin'an. Godine 2001. počeo je da se fokusira na proizvodnju optičkih kablova.

30+ zemljama

Godine 2008. uspostavili smo odjel za međunarodnu prodaju i prodaju optičkih kablova u više od 30 zemalja i imaju 18 godina bogatog iskustva u izvozu kablova.

• Struktura kabla Slika-8 omogućava zgodnu konstrukciju i visoku efikasnost.
• Otpornost na UV zračenje, osiguravajući da nema pucanja tokom dugotrajne-upotrebe na otvorenom.
• Lagan materijal, smanjuje opterećenje iznad glave{0}}pritisak ležaja.
• Dizajn s malim-gubicima, minimiziranje-prigušenja signala na velikim udaljenostima.

• Temperatura transporta/skladišta: -40 stepeni do +60 stepeni

• Standardna dužina koluta: 2km/bubanj; dostupne su i druge dužine.

Uglavnom koristimo potpuno nova kvalifikovana vlakna: G652D za-komunikaciju na daljinu, G657A1/A2 za{5}}otporne na savijanje projekte u zatvorenom prostoru i ožičenje. Sva vlakna imaju stabilne performanse prijenosa i male gubitke.

FTTH drop kabl-Štampanje mastilom

Flat kabl-Plasma printing

Spoljni kabl GYTC8S-Štampanje gvožđem

Jumper kabl- SC/UPC-SC/APC

GYTC8S 24 jezgra -drveni bubanj

FTTH kabl-1km bubanj

FTTH kabl-kartonsko pakovanje

Patch kablovi-Paletni paket

 

 

Patch kablovi u isporuci paleta

FTTH kabl u kartonskom pakovanju

Plosnati kabel u pakovanju bubnja od šperploče

Kompozitni bubanj pun napunjen u kontejner

Fotografija punjenja bubnja od punog drveta

 

 

Revolucija AI u testiranju performansi:

Fiber link, bilo u sveobuhvatnom testiranju gotovih proizvoda od optičkih vlakana ili u ispitivanju tipa optičkih kablova prije isporuke, automatizirani sistemi za testiranje napajani AI{0}}postupno zamjenjuju tradicionalne ručne operacije i subjektivne prosudbe.

1. Automatsko testiranje i inteligentna interpretacija:

Testiranje performansi optičkih komunikacijskih proizvoda uključuje brojne parametre. Uzimajući optičko vlakno kao primjer, testovi uključuju geometrijske parametre (prečnik jezgre, prečnik omotača, izvan{1}}o-zaobljenost, greška koncentričnosti, itd.), optičke parametre (koeficijent prigušenja, granična talasna dužina, prečnik polja modusa, disperzija, itd.), mehanička svojstva (zatezna čvrstoća, zamor, itd.), parametar temperature okoline starenje, itd.). Tradicionalno, ova ispitivanja su uglavnom obavljali inspektori po stavkama koristeći specijalizovane instrumente. Podaci o ispitivanju pohranjeni su u papirnim zapisima ili tabelama, a utvrđivanje prolaznosti/neuspjeha rezultata testa oslanjalo se na razumijevanje i pamćenje standarda i specifikacija od strane inspektora.

Sa uvođenjem AI tehnologije, ovaj radni model se mijenja. Inteligentne platforme za sveobuhvatno testiranje mogu automatski dovršiti sekvencijalno testiranje više parametara, a podaci testa se učitavaju u centralnu bazu podataka u realnom vremenu. AI algoritmi automatski tumače rezultate testa, upoređuju ih sa standardnim zahtjevima i označavaju anomalije ili granične vrijednosti. Fokus inspektora se pomjerio sa "radnih instrumenata" i "snimanja podataka" na "potvrđivanje anomalija" i "analizu uzroka", poboljšavajući i efikasnost i tačnost.

U OTDR (Optical Time Domain Reflectometer) testiranju, tradicionalne metode zahtijevaju ručnu identifikaciju različitih tačaka događaja u optičkom vlaknu, kao što su spojevi, lomovi i krivine, iz krivulja valnog oblika. Ovo ne samo da-oduzima vrijeme, već je i sklono nedosljednostima u prosuđivanju među različitim osobljem. Algoritmi za prepoznavanje OTDR događaja zasnovani na dubokom učenju{3}} sada mogu automatski identificirati i klasificirati različite događaje kvara sa preko 95% preciznosti, smanjujući vrijeme analize sa desetina minuta na sekunde. Za osoblje koje treba da obavlja veliki broj OTDR testova dnevno, ovo znači značajno smanjenje radnog opterećenja.

2. Predviđanje životnog vijeka i procjena pouzdanosti

Optički komunikacijski proizvodi obično imaju visoke zahtjeve za pouzdanošću, posebno oni koji se koriste u kritičnim scenarijima kao što su podmorski kablovi i svemir, koji moraju garantirati životni vijek od decenija. Tradicionalne procjene pouzdanosti uglavnom se oslanjaju na ubrzane testove starenja i statističke analize, uz korištenje velikog broja uzoraka i vremena testiranja.

AI tehnologija pruža novi pristup procjeni pouzdanosti. Analizom promjenjivih obrazaca parametara performansi tokom testova ubrzanog starenja, modeli dubokog učenja mogu naučiti inherentne zakone degradacije proizvoda. AI modeli obučeni na ranim-podacima testiranja mogu predvidjeti dugoročnu-pouzdanost proizvoda na osnovu njegovih ranih performansi. Ova prediktivna sposobnost pomaže odeljenjima za testiranje da unapred identifikuju serije sa potencijalnim rizicima za pouzdanost, a takođe pomaže u optimizaciji i ubrzanju protokola testiranja, smanjujući nepotrebno vreme testiranja i potrošnju uzoraka, fiber link.

Popularni tagovi: fiber link, proizvođači, dobavljači, fabrika u Kini, Nadzemni optički kabel, slika 8 samostojeći optički kabel, Slika 8 Optički kabel, Vanjski antenski optički kabel, Samonoseći zračni optički kabel, Samonoseći optički kabel