目数微米对照表

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目数和微米对照表

目数和微米对照表

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403 目 0.045
ASTM-E11
40
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55
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美国
5.600 4.750 4.000 3.350 2.800 2.360 2.000 1.700 1.400 1.180 1.000 0.850 25 目 0.71
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0.500 0.425 0.355 0.300
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目数与微米对照表

目数与微米对照表
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10000
1.3
目数,就是孔数,就是每平方英寸上的孔数目。
注:颗粒目数的定义:
(简单定义见概述)目数越大,说明物料粒度越细;目数越小,说明物料粒度越大。筛分粒度就是颗粒可以通过筛网的筛孔尺寸,以1英寸(25.4mm)宽度的筛网内的筛孔数表示,因而称之为目数。
各国标准筛的规格不尽相同,常用的泰勒制是以每英寸长的孔数为筛号,称为目。例如100目的筛子表示每英寸筛网上有100个筛孔。
创作编号:BG7531400019813488897SX
创作者:别如克*
创作编号:BG7531400019813488897SX

目数和微米的对照表

目数和微米的对照表

目数和微米的对照表在科学和工程领域,我们经常会用到目数(Mesh)和微米(Micron)两种单位来描述材料的粒度或过滤器的孔径大小。

目数是一种以纱线编织的目数来描述的单位,而微米则是以米为基础的国际单位。

在实践中,有时我们需要将两者进行转换,以便更好地理解和使用。

下面是目数和微米的对照表,方便大家在实际应用中进行转换。

目数(Mesh)微米(Micron)3目 6730微米4目 4760微米5目 4000微米6目 3360微米7目 2830微米8目 2380微米9目 2000微米10目 1680微米12目 1410微米14目 1190微米16目 1000微米20目 710微米25目 600微米30目 500微米35目 420微米40目 360微米45目 320微米50目 300微米60目 250微米70目 210微米80目 180微米100目 150微米120目 125微米140目 106微米170目 90微米200目 75微米230目 63微米325目 44微米400目 37微米500目 25微米635目 20微米以上是目数和微米的常用对照表,可以帮助您在实际应用中进行转换和选择合适的材料或过滤器。

需要注意的是,这只是一份大致的对照表,实际情况可能存在一定的误差。

另外,不同国家和地区也可能会有略微不同的标准和对照表,需要根据具体情况进行调整。

总结:目数和微米是常用的单位来描述材料的粒度或过滤器的孔径大小。

使用上述对照表,我们可以方便地在目数和微米之间进行转换。

当我们需要参考和选择合适的材料或过滤器时,对照表能够提供有用的信息。

然而,需要注意的是,实际情况可能存在一定的误差,因此在选择材料或过滤器时,还需要结合实际需求和实际测试结果进行综合考虑。

目数与微米对照表

目数与微米对照表

目数与微米对照表本文为国际粉体颗粒筛目粒径对照表,提供目数(mesh)和粒径微米(μm)的换算公式。

公式为目数×孔径(微米数)=.以下是各目数对应的微米数:2 8000μm3 6700μm4 4750μm5 4000μm6 3350μm7 2800μm8 2360μm10 1700μm12 1400μm14 1180μm16 1000μm18 880μm20 830μm24 700μm此外,文章还提供了其他国家的规格,包括日本工业规格(JIS)和美国材料标准(ASTM)。

以下是JIS规格的微米数和毫米数的对应关系:1 0.001mm2 0.002mm5 0.005mm10 0.010mm15 0.015mm20 0.020mm25 0.025mm33 0.033mm37 0.037mm44 0.044mm53 0.053mm62 0.062mm74 0.074mm88 0.088mm105 0.105mm125 0.125mm149 0.149mm177 0.177mm最后,文章提供了___标准(TYLER)的规格,以下是目数和毫米数的对应关系:目 0.001mm6250目 0.002mm2500目 0.005mm1250目 0.010mm800目 0.015mm625目 0.020mm500目 0.025mm425目 0.033mm400目 0.037mm325目 0.044mm270目 0.053mm230目 0.062mm文章:在这篇文章中,我们将讨论如何使用数据分析来提高业务绩效。

首先,我们需要收集数据。

然后,我们可以使用 Excel或其他工具来分析数据。

最后,我们可以根据数据的结果做出决策。

收集数据是任何数据分析项目的第一步。

我们可以使用各种方法来收集数据,如在线调查、交叉验证、实地调查等。

我们需要确保我们收集到的数据是准确和完整的。

一旦我们收集到数据,我们就可以使用 Excel 或其他工具来分析数据。

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