Стропы для грузов от компании «Партнёр Стройсервис»
Специальные приспособления, которые используются для подъема и транспортировки грузов разнообразной геометрической формы и массой до 250 тонн, называются стропами. Cтропы для грузов находят широкое применение в различных областях: строительной, лесной, газовой, нефтяной промышленности, а также в сельском хозяйстве и на производстве. Стропы обеспечивают удобство, надежность и безопасность при проведении погрузочно-разгрузочных и такелажных работ.
Выбирая стропы для грузов, необходимо учесть несколько моментов:
1. Важно правильно определить предельные рабочие нагрузки.
2. Знать основные характеристики перемещаемого груза.
3. Определиться с методом подъема груза.
Разновидности строп для грузов и их отличительные характеристики.
Выпускают канатные, цепные и текстильные грузоподъемных стропы, каждый из перечисленных видов имеет свои достоинства и недостатки.
Преимущества канатных строп:
- высокая прочность;
- относительная долговечность;
- высокая надежность;
- сравнительно невысокая цена;
Их основные недостатки:
- некоторые ограничения в применении;
- относительная жесткость.
Преимущества цепных строп
- более высокая гибкость по сравнению с канатными стропами;
- имеют более длительный срок эксплуатации, чем канатные;
- не боятся высоких температур, агрессивно активной среды.
Их основные недостатки:
- сравнительно большой вес;
- относительно высокая стоимость.
Преимущества текстильных строп:
- небольшой вес;
- гибкость;
- высокая износостойкость;
- компактность и удобство хранения;
- водоустойчивость.
Их основные недостатки:
- боязнь огня;
- боязнь высоких концентраций кислот и щелочей;
- не должны подвергаться длительному воздействию солнечных лучей.
Компания «Партнёр Стройсервис» предлагает широкий ассортимент строп для грузов с демократичным соотношением цены и качества. На все предлагаемые стропы для грузов есть сертификат качества.
Отправляя данные через размещенные на сайте формы, пользователь выражает согласие с политикой конфиденциальности по обработке персональных данных.