Mit dem rasanten Wachstum des Marktes für Fahrzeuge mit neuer Energie (NEV) hat die Komplexität der elektronischen Systeme im Fahrzeug erheblich zugenommen, was zu größeren Herausforderungen im Bereich der elektromagnetischen Interferenz (EMI) führt. Dank seiner hervorragenden Abschirmleistung und Druckfestigkeit leitfähiger Schaum ist zu einem unverzichtbaren Material in elektronischen Systemen von NEVs geworden.
Leitfähiger Schaum wird häufig verwendet in:
Abschirmung des Akkupacks – Verhindert elektromagnetische Störungen zwischen Zellen.
BMS (Batteriemanagementsystem)-Versiegelung & Abschirmung – Gewährleistung eines stabilen Batteriebetriebs.
Fahrzeuginterne Kommunikationsmodule (z. B. 5G T-BOX) – Verbesserung der Signalstabilität.
Hochvolt-Steckverbinder & Kabelbaumschnittstellen – Bietet sowohl Abdichtung als auch Leitfähigkeit.
ADAS-Sensorgehäuse – Schutz von Radar- und Kameramodulen vor Störungen.
NEVs erfordern Materialien mit hoher Haltbarkeit, Umweltverträglichkeit und Langzeitstabilität . Wichtige Überlegungen sind:
Basismaterial – Silikon, TPE oder EPDM für Hitze- und Alterungsbeständigkeit.
Beschichtungstyp – Beschichtungen auf Wasserbasis, Graphen oder leitfähige Polymere erfüllen RoHS Und REACH Standards.
Druckelastizität – Aufrechterhaltung der Abdichtung und Abschirmung bei Vibration.
Recyclingfähigkeit – Anpassung an die Anforderungen der OEMs an eine grüne Lieferkette.
Konlida Leitschaum bietet:
Hohe Abschirmwirkung von niedrigen bis hohen Frequenzen.
Große Temperaturtoleranz : -40 °C bis 150 °C.
Kundenspezifische Verarbeitung : Stanzen, Kleben, Prägen usw.
Umweltverträglichkeit : RoHS & REACH-zertifiziert.
Bewährte Automobilanwendungen : Wird von Marken wie BYD, NIO und XPeng verwendet.
Die Nachfrage nach leitfähigem Schaum in Elektrofahrzeugen wird drei Hauptrichtungen folgen:
Umweltfreundlichere Materialien – Recycelbar, VOC-arm und frei von Schwermetallen.
Leichtbauweise – Unterstützung der Fahrzeugreichweitenerweiterung.
Intelligente Integration – Kombination mit flexibler Elektronik und KI-Sensorsystemen.
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