Effect of Different Laundering and Drying Procedures on the Performance of Fire‐Protective Fabrics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fire‐protective fabrics play a critical role in keeping firefighters and other workers exposed to heat and flame hazards safe. However, some fibers used in these fabrics are sensitive to laundering, which may lead to significant reductions in their performance. This study analyzes the effect of laundering procedures using different types of laboratory washing equipment, washing temperatures, and drying methods on the mechanical strength and water repellency of five commercial fabrics with different fiber contents used as outer shell in firefighter protective clothing. The fabrics were also subjected to repeated launderings performed in a commercial facility. It was observed that accelerated laundering according to the AATCC TM61 test method did not correctly simulate the effect produced by repeated commercial laundering. On the other hand, domestic laundering using a front‐loading machine and flat drying led to a similar reduction in strength in the fabrics as commercial laundering performed at the same temperature of 40°C (69%–90% strength reduction after 50 laundering cycles depending on the fabric). Both procedures resulted in fibrillation at the surface of the fabrics, which was attributed to the spinning step. However, no laboratory protocol was able to create the complete loss in water repellency observed after 50 cycles of commercial laundering.
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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) | 0,000 | 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 ».