Impact of Radiative Exposures on the Mechanical Properties of Fire-Resistant Fabrics
Notice bibliographique
Résumé
Firefighters’ protective garments are designed to protect them from elevated temperature and heat flux environments. Typically, these garments are made of three layers: an outer shell, a moisture barrier, and a thermal liner. At present, new firefighters’ garments must meet performance criteria specified in test standards, but these do not apply to in-use garments. As the performance of this clothing may degrade with use, quantitative methods for determining the useful life of these garments without destroying them is a need for the fire service. One area of such research has been the development of correlations between near infrared (NIR) spectral results and changes in fabric properties. Research at the University of Saskatchewan (U of S) has shown that NIR measurements can be correlated to deterioration in mechanical strength after thermal ageing. This study examined the performance of two Kevlar®/PBI fabrics after exposures to heat fluxes ranging from 10 to 70 kW/m2 for durations ranging from 15 to 1200 s. These exposures were conducted using a cone calorimeter and have been selected as representative of the wide range of conditions expected on the fireground. After examination using an NIR spectrometer, tensile testing was conducted on the specimens. The tensile strength values for thermally aged fabrics were then compared against criteria in standards for new clothing. Three correlations between exposure and duration were developed based on multi-variable linear regressions, multi-variable nonlinear regressions, and single-variable nonlinear regressions. These correlations were constructed from this research and past research datasets. These correlations aim to predict the degradation these types of fabrics experience, and could be used in future degradation. It was found that the multi-variable nonlinear regression correlation was the most successful across different exposures, while the single-variable nonlinear regression was able to predict degradation more accurately to an average standard error of 4%.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».