A New Test Method to Characterize the Grip Adhesion of Protective Glove Materials
Notice bibliographique
Résumé
Protective gloves can reduce the number and severity of hand injuries but may also impair manual performance such as grip strength. A worker wearing poorly adherent gloves must apply additional muscular effort to retain the handled parts, leading to discomfort, pain, and possibly musculo-skeletal disorders. Glove grip depends on the coefficient of friction (COF) between the glove and handled object surfaces. Knowledge of COF values can be helpful to workers for selecting suitable gloves. However, existing standard test methods for measuring COF are not applicable to gloves. In a previous study, a test method was proposed to evaluate COF of glove materials, using a modified version of the TDM-100 test apparatus initially designed to characterize the cut resistance of protective materials. The test method consists in sliding a flat metal probe on a flat material specimen at a constant speed while applying a load perpendicular to the contact surface. The friction force is measured with a load cell attached to the probe. The friction force versus displacement curve typically presents an initial peak representing the static COF, followed by a plateau representing the dynamic COF. In this study, the effect of the applied load and probe roughness on the COF was characterized with neoprene and nitrile rubber as well as with six different thermoplastic materials. The study demonstrates that both of them affect the measured static and dynamic COFs. A normal load of 10 N, and a probe surface roughness of 1.0 or 2.0 μm gave the most reproducible results and seemed to be the more appropriate to perform testing with different polymer materials. The coefficient of variation of both static and dynamic COFs values obtained was generally lower than 15 %. This test protocol demonstrates to be well adapted to characterize the grip adhesion of glove materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».