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主剤に「エポキシアクリレート樹脂」の採用により、優れた固着力を発揮します。優れた耐アルカリ性能を発揮します。初期剛性が高く、靭性に優れます。

耐アルカリ性に優れ、強固な固着強度を有し、経時変化のほとんどないエポキシアクリレート樹脂を主剤に、硬化剤および骨材を一定配合比率でガラス管に収容し、密閉した樹脂カプセルアンカーです。主剤にエポキシアクリレート樹脂を採用している為、強くそして長期に安定した固着力が得られます。製品ライフは冷暗所保管にて製造より2年間の長期保存が可能です。1986年の発売以来多くのお客様に親しまれてきました。ガラス管タイプの決定版としての豊富な実績は確かな信頼性の証です。硬化時間の温度依存性を小さくし、低温での硬化時間を早く設定しました。全ねじ4.6級ボルトの降状強度以上に設計。作業性・経済性に優れています。

温風と紫外線殺菌方式で、乾燥・殺菌が可能です。乾燥・殺菌後は自動的に停止する自動制御機能付きです。扉を開くと自動的に殺菌ランプが消灯します。

そろばん玉転造ネジ方式、工具レス、レンチにての施工、給水、給湯、冷温水、 空気配管、消防配管用継手、適用管種：JISG3448(一般配管用規格：ステンレス鋼管)、適用管種：JWWAG115(水道用規格：ステンレス鋼管)、規格：ステンレス協会規格 SAS322認定品

樹脂素材、デザイン性、加工性を備えた今までにない新しい壁用化粧パネルです。

ステンレス鋼管と銅管の異種管接合が可能です。 日本水道協会認証登録品です。

棚受 SPE-FB20S型、AP-FB20型に差し込んで使用する専用の棚ズレ防止棚受です。棚の清掃時などに、棚のズレによる脱落を防ぎます。

立ち上がりの厚みは3 mmと薄く、面付けでも棚板側面との隙間が気になりません。棚板の高さ調整が20 mmピッチで行え、目安となる数字を刻印しているため、高さ調整が簡単です。

棚受SPE-FB20S型、AP-FB20型に差し込んで使用する専用の角度調整機能付棚受です。

アルミニウム合金製のため、棚柱を木製家具に取り付けた状態や、棚柱を束ねた状態での切断加工が容易です。厚みが3 mmと薄く、面付仕様であっても棚板との隙間が気になりません。ねじ穴の数を従来品の1.8倍に増やしているため(メーカー比)、短くカットした際のねじ穴不足や側板の芯材位置との兼ね合いも解消します。予期せぬ接触でも棚受が脱落しにくい、新設計の棚受取付穴形状です。棚受は別売品のAP-FB20をご使用ください。別売品で棚柱の端面に取り付けるエンドキャップAP-EC20があります。ブロンズが新しく加わりました。

角度調整機能付棚受 AP-FK20使用時に、棚板転倒防止のため取り付ける棚ダボです。棚受 SPE-FB20S型やAP-FB20型に差し込んで使用します。

アルミニウム合金製のため、棚柱を木製家具に取り付けた状態や、棚柱を束ねた状態での切断加工が容易です。厚みが3 mmと薄く、面付仕様であっても棚板との隙間が気になりません。ねじ穴の数を従来品の1.8倍に増やしているため(メーカー比)、短くカットした際のねじ穴不足や側板の芯材位置との兼ね合いも解消します。予期せぬ接触でも棚受が脱落しにくい、新設計の棚受取付穴形状です。棚受は別売品のAP-FB20をご使用ください。別売品で棚柱の端面に取り付けるエンドキャップAP-EC20があります。ブロンズが新しく加わりました。

従来製品に比べ、均質で蜜な研磨目を作ることが出来ます。また、先端がとがった形状をしており、細かな溝や隙間までしっかり足付けができます。

立ち上がりの厚みは3 mmと薄く、面付けでも棚板側面との隙間が気になりません。棚板の高さ調整が20 mmピッチで行え、目安となる数字を刻印しているため、高さ調整が簡単です。

コンパクトな楕円シリンダにより省スペース、軽量化、ハイサイクル化を実現。 軽量化を実現したプラスチックタイプと耐久性に優れたダイキャストタイプを用意。 センサ付タイプは、LEDの点滅により作動確認、クランプ確認が一目でできます。近接スイッチが横にスライドするため、ワークに合わせて調整することが可能。

料理用・弁当用としてご使用いただける貼り箱(化粧箱)。雅シリーズでは、「大・小」2種類のサイズと、用途に合わせたトレー・貼り紙をお選びいただけ、食膳を華やかに引き立てます。

QNAP QXG-10G2SF-X710 デュアルポート10 GbEネットワーク拡張カード。2つの10 GbE SFP+ ポート (10G/1G)を搭載した QXG-10G2SF-X710 10 GbEネットワーク拡張カードは、エネルギー効率に優れ、予算に優しい製品です。同時データアクセスを必要とするチーム、高速でシームレスなデータ転送性能をお求めのフォトグラファー/ビデオグラファー、遅延に敏感な仮想化アプリケーションにとって、理想的なソリューションです。