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Enregistrement W2892376960 · doi:10.1002/app.47045

A quantitative method to compare the effect of thermal aging on the mechanical performance of fire protective fabrics

2018· article· en· W2892376960 sur OpenAlexafffund
Patricia I. Dolez, Namrata Singh Tomer, Yassine Malajati

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMitacsÉcole de technologie supérieure
Mots-clésArrhenius equationMaterials scienceSuperposition principleComposite materialThermalStructural engineeringThermodynamicsMathematicsActivation energyEngineeringChemistryPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A method has been proposed to provide a means to compare in a quantitative and comprehensive way the mechanical performance of fire protective fabrics under long‐term thermal exposure. These high‐performance materials experience a reduction in their performance overtime due to the various conditions they are exposed to during the lifetime of the clothing. The proposed method consists in a system of two equations fitting the time–temperature‐performance data: the Arrhenius model combined with the time–temperature superposition principle, and the three‐parameter Hill equation. The result of the data analysis using this method is provided in terms of four parameters: the temperature effect, the time rate, the degradation midpoint time, and the ultimate strength. It was used to compare the effect of accelerated thermal aging on the tear strength of seven different fabrics used in fire protective clothing. In all cases, a very good agreement was observed with both the Arrhenius model and the Hill equation. However, none of the fabrics studied appeared to stand as displaying all the characteristics that would be ideal for long‐term fire protection. The best solution is thus a compromise that will depend on the type of activity conducted and the type of conditions experienced. © 2018 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2019, 136, 47045.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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