Characterizing and modeling of low twist yarn mechanics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Twist in yarns can be used for handling or testing purposes, but it is not necessary when using continuous multifilament yarns as compared to the spinning required for a short fiber yarn. Small amounts of twist have shown to increase the strength of the yarn while decreasing the longitudinal stiffness. Previous models, including Gegauff’s cos 2 θ model and Rao and Farris’ model, are compared and discussed. A para-aramid (Kevlar 49) and a regenerated cellulose (BioMid) yarn are tested at various levels of twist to compare with these models. Twist is manually applied, and the samples are tested under continuous rate of extension to determine chord modulus, breaking tenacity, and elongation and break. The results are then fit to existing prediction models using a minimization of the standard error of the regression. Finally, a linear regression is also applied to the data to contrast the fit compared to traditional models. It was found that while the Gegauff model and the Rao and Farris model may capture the overall trend and decrease in longitudinal stiffness over a large range of twist, the small range over which twist can practically be used is not well represented by these models and is better represented by a simple linear relationship.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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