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Enregistrement W2741600850

Comparative testing of high performance fabrics in the wet state

2015· article· en· W2741600850 sur OpenAlexaboutno aff
Martina Kulić, Maja Somogyi Škoc

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Razvojem visokoucinkovitih tkanina i ispitivanjem njihove otpornosti na habanje normiranom metodom po Martindaleu doslo se do spoznaja da su one izuzetno otporne te da bi se postojeca metoda možda trebala modificirati. Glede uvjeta, uobicajeno se otpornost na habanje ispituje u suhom stanju, ali otpornost u mokrom ne, a niti se tome posvecuje dovoljna pažnja. Naime, visokoucinkovite tkanine se najcesce koriste za vojnu, policijsku, sportsku i sl. namjenu u vrlo zahtjevnim uvjetima koji su daleko od idealnih. Koliko puta vojnik ili alpinista pokisne, tada se njegov opasac s oružjem ili razlicitom opremom haba o odjecu i sl., cime ljudski život može biti ozbiljno ugrožen. U skladu s navedenim, podatak o otpornosti na habanje u mokrom stanju bio bi dobra smjernica o ponasanju i trajnosti koristenih visokoucinkovitih tekstilnih materijala u zahtjevnim uvjetima uporabe. U ovom radu provedeno je komparativno ispitivanje habanja visokoucinkovitih tkanina u suhom i mokrom stanju. Dobivena saznanja i rezultati uspoređivani su s rezultatima dobivenim normiranim postupkom, tj. postupkom ispitivanja otpornosti na habanje u suhom stanju (HRN EN ISO 12947-3:2008). Ispitivanje otpornosti na habanje u suhom i mokrom stanju provedeno je pri 1000, 5000, 25000, 50000 i 100000 ciklusa s ciljem dobivanja signifikantnih rezultata. Kao dodatan pokazatelj izracunat je relativni gubitak mase u mokrom stanju (fw). Habanje u suhom i mokrom stanju provedeno je na uzorcima visokoucinkovitih tkanina, tj. na uzorcima deklariranim kao Yukon, Cordura®, Puma, Themsa i Windmaster®. Navedenim uzorcima određene su osnovne konstrukcijske karakteristike.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,164 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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