Hydrothermal aging behavior of high‐performance polymeric fibers: Mechanical performance at the yarn scale and chemical analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High‐performance fibers are used in fire‐protective garments due to their exceptional thermal stability and mechanical performance. However, these garments suffer from a reduction in their performance over their lifetime. The purpose of this study was to investigate the hydrothermal aging of 15 yarns contained in eight fabrics made of different fiber blends. The accelerated hydrothermal aging was performed via immersion in reverse osmosis (RO) and acidic water at temperatures between 40 °C and 90 °C for up to 1200 h. The resulting mechanical, chemical, and physicochemical changes in the yarns and fabrics were assessed. The result showed a large drop in the breaking force of yarns made from para‐aramid/polybenzimidazole (PBI) fiber blends in all aging water conditions. For the other fabrics, aging in acidic water and a jar with the PBI‐containing fabrics generally caused a larger decrease in strength compared to aging in RO water in a separate jar. The results also showed that a change in crystallinity rather than in chemical structure appeared to be the cause for the changes in tensile strength after hydrothermal aging. The findings of this study will contribute to identifying strategies to improve the long‐term performance of fire‐protective fabrics.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».