Smart Textiles for Visible and IR Camouflage Application: State-of-the-Art and Microfabrication Path Forward
Notice bibliographique
Résumé
Protective textiles used for military applications must fulfill a variety of functional requirements, including durability, resistance to environmental conditions and ballistic threats, all while being comfortable and lightweight. In addition, these textiles must provide camouflage and concealment under various environmental conditions and, thus, a range of wavelengths on the electromagnetic spectrum. Similar requirements may exist for other applications, for instance hunting. With improvements in infrared sensing technology, the focus of protective textile research and development has shifted solely from providing visible camouflage to providing camouflage in the infrared (IR) region. Smart textiles, which can monitor and react to the textile wearer or environmental stimuli, have been applied to protective textiles to improve camouflage in the IR spectral range. This study presents a review of current smart textile technologies for visible and IR signature control of protective textiles, including coloration techniques, chromic materials, conductive polymers, and phase change materials. We propose novel fabrication technology combinations using various microfabrication techniques (e.g., three-dimensional (3D) printing; microfluidics; machine learning) to improve the visible and IR signature management of protective textiles and discuss possible challenges in terms of compatibility with the different textile performance requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».