Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Urbaniak, Mariusz" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Comparison of Mechanical Properties of Biaxial and Triaxial Fabric and Composites Reinforced by Them
Własności mechaniczne kompozytów wzmocnionych tkaniną wieloosiową
Autorzy:
Barburski, Marcin
Urbaniak, Mariusz
Samal, Sanjeeb Kumar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/233051.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
aramid fabrics
woven
biaxial fabrics
triaxial fabrics
reinforced composites
mechanical properties
tkaniny aramidowe
tkanie
tkaniny dwuosiowe
tkaniny trójosiowe
kompozyty wzmocnione
właściwości mechaniczne
Opis:
In this article, the mechanical properties of biaxial and triaxial woven aramid fabric and respective reinforced composites were investigated. Both fabrics had the same mass/m2. The first part of the experimental investigation was focused on the mechanical properties of different non-laminated aramid fabrics (biaxial and triaxial). The second part was concerned with the mechanical properties of composites made of a different combination of layers of fabric reinforced with an epoxy resin matrix in the order of biaxial+biaxial, trixial+triaxial and biaxial+triaxial. The composites were tested for tensile strength, flexural strength, strain and Young’s and flexural modulus. It can be seen from the results that the density and direction of the yarns are the most important parameters for determination of the strength of the fabric reinforced composite. The biaxial composite clearly showed better tensile strength, while the bi-tri axial order showed good flexural strength compared to the other composite combinations. These fabric reinforced composites have suitable applications in the areas of medical, protection and in the automotive industries.
W artykule przedstawiono wyniki badań właściwości mechanicznych tkaniny aramidowej dwuosiowej i trójosiowej oraz kompozytów duroplastycznych wzmocnionych tymi tkaninami. Obie tkaniny posiadały tę samą masę powierzchniową. Pierwsza część badań eksperymentalnych skupiona była na analizie właściwości mechanicznych obu tkanin aramidowych. Druga część dotyczyła analizy właściwości mechanicznych kompozytów wzmocnionych tkaninami w różnej konfiguracji: dwuosiowa + dwuosiowa, trójosiowa + trójosiowa,dwuosiowa + trójosiowa. Zbadano wytrzymałości na rozciąganie oraz zginanie, odkształcenie i moduł Younga trzech kompozytów w kierunku wzdłużnym, poprzecznym oraz pod kątem 45°. Na podstawie wyników stwierdzono, że liczność oraz kierunek przędzy są najważniejszymi parametrami określającymi wytrzymałość kompozytu wzmocnionego tkaniną. Kompozyt wzmocniony dwiema warstwami tkaniny dwuosiowej wykazywał wyraźnie lepszą wytrzymałość na rozciąganie. Kompozyt wzmocniony tkaniną trójosiową i dwuosiową wykazał się największą sztywnością zginania. Tego typu wyroby kompozytowe mogą mieć szerokie zastosowanie w obszarach przemysłu medycznego, ochronnego i motoryzacyjnego.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2019, 1 (133); 37-44
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of infrared spectroscopy and artificial neural networks for detection of uropathogenic Escherichia coli strains susceptibility to cephalothin
Autorzy:
Lechowicz, Łukasz
Urbaniak, Mariusz
Adamus-Białek, Wioletta
Kaca, Wiesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1039472.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Biochemiczne
Tematy:
infrared spectroscopy
artificial neural network
uropathogenic Escherichia coli
antibiotic resistance
Opis:
Background & Aims: Infrared spectroscopy is an increasingly common method for bacterial strains' testing. For the analysis of bacterial IR spectra, advanced mathematical methods such as artificial neural networks must be used. The combination of these two methods has been used previously to analyze taxonomic affiliation of bacteria. The aim of this study was the classification of Escherichia coli strains in terms of susceptibility/resistance to cephalothin on the basis of their infrared spectra. The infrared spectra of 109 uropathogenic E. coli strains were measured. These data are used for classification of E. coli strains by using designed artificial neural networks. Results: The most efficient artificial neural networks classify the E. coli sensitive/resistant strains with an error of 5%. Conclusions: Bacteria can be classified in terms of their antibiotic susceptibility by using infrared spectroscopy and artificial neural networks.
Źródło:
Acta Biochimica Polonica; 2013, 60, 4; 713-718
0001-527X
Pojawia się w:
Acta Biochimica Polonica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies