Knitted Denim Fabrics: Fabrication Process and Fibrous Influence on Several Properties of the Fabric
Notice bibliographique
Résumé
Denim-like knitted fabrics are getting popular for their several favorable properties, such as flexibility, comfort, and ease of manufacturing. This study aimed to manufacture knitted denim fabrics made from various blend ratios of cotton, polyester, and spandex fibers. Seven fabrics with a fiber blend ratio ranging from 95% cotton/5% spandex to 30% cotton/65% polyester/5% spandex were developed using a weft circular knitting machine. First, the twill effect of the knitted denim fabric was brought by following a cross terry knitting structure to produce each fabric sample of this study. After that, the fabric performance was analyzed by characterizations, such as areal density, pilling and abrasion resistance, dimensional stability, stretch, and recovery, tear strength, bursting strength, air permeability, vertical wicking, liquid absorbency capacity, and different colorfastness tests. The results showed that different cotton, polyester, and spandex fiber compositions did not significantly affect knitted denim fabrics’ weight per unit area, abrasion resistance, and different color fastness properties. However, the elongation and vertical wicking test data showed that the knitted denim fabrics with a higher cotton fiber ratio were better. However, the results from shrinkage, spirality, pilling, recovery, strength, air permeability, and liquid absorbency capacity tests revealed the benefits of having a higher polyester fiber ratio in the cotton/polyester/spandex blended knitted denim fabrics. One-way analysis of the variance test was also performed on the generated data of this study and reported in the respective section of the article.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».