Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Aibibu, D." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
New Image Analysis Method for Determination of the Inter-Fibre Pore Size Intensity of Polyester Woven Barrier Fabrics
Nowa metoda analizy obrazu do określania wielkosci porów między włóknami poliestrowych tkanin barierowych
Autorzy:
Kocaman, R. T.
Aibibu, D.
Cherif, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/231551.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
inter-fibre pore size
porosity
image processing
barrier textiles
wielkość porów między włóknami
porowatość
przetwarzanie obrazu
tekstylia barierowe
Opis:
Porosity is an important characteristic of a filter textile, which affects permeability and retention properties. Determination of the inter-yarn and inter-fibre pore sizes of barrier textiles is also required to assess the filter behaviour of these textiles. In this study, a software tool was developed to detect the inter-fibre pore size distribution and pore size intensity of multifilament woven barrier fabrics using cross-section images. Fabrics were chosen according to their fabric construction parameters, such as the fabric index, weft yarn filament fineness and weft yarn structure (flat or textured).Microscopic cross-section images of weft yarns were taken, processed to binary images, and analysed with respect to the pore size distribution, number of pore lengths and pore intensity. It was also analysed how the fabric index; filament cross-section and filament fineness affect the inter-fibre pore lengths and separation level proposed. It was found that weft yarns with wider lengths and lower height showed wider inter-fibre pores. Inter-fibre pores decreased with a decrease in filament fineness. Moreover, the separation level proposed deviated from the 90% level depending on the fabric index. This deviation was very small in samples with reduced filament fineness and textured samples. The separation level proposed will be useful to understand the effect of fabric construction parameters to obtain targeted properties regarding inter-fibre and inter-yarn pore size.
Porowatość jest ważną cechą tkanin filtracyjnych, która wpływa na przepuszczalność i właściwości retencyjne. Niezbędne do oceny zachowania filtrów jest określenie wielkości porów w przędzy i między włóknami. W badaniu opracowano narzędzie programowe do określenia rozkładu wielkości porów między włóknami i ich intensywności z wykorzystaniem przekrojów poprzecznych w przypadku tkanin barierowych. Tkaniny zostały wybrane zgodnie z ich parametrami konstrukcyjnymi, takimi jak indeks tkaniny, próba włókna nitki i struktura przędzy wątku (płaska lub teksturowana). Wykonano mikroskopowe obrazy przekroju nitek wątku, przetworzono je na obrazy binarne i analizowano pod względem rozkładu wielkości porów, liczby długości porów i intensywności porów. Przeanalizowano również, w jaki sposób indeks tkaniny, przekrój poprzeczny włókna i drobnoziarnistość wpływają na proponowane długości porów międzywłókienkowych i poziom separacji. Stwierdzono, że pory między włóknami zmniejszyły się wraz ze zmniejszeniem rozdrobnienia włókien. Ponadto proponowany poziom separacji odbiegał od poziomu 90% w zależności od indeksu tkaniny. Odchylenie to było bardzo małe w próbkach o zmniejszonej próbie rozdrobnienia i teksturowanych.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2018, 4 (130); 67-74
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of the Porosity of Barrier Woven Fabrics with Respect to Material, Construction and Processing Parameters and Its Relation with Air Permeability
Prognozowanie porowatości tkanin barierowych pod względem parametrów materiałowych, konstrukcyjnych i technologicznych oraz ich związku z przepuszczalnością powietrza
Autorzy:
Malik, S. A.
Kocaman, R. T.
Gereke, T.
Aibibu, D.
Cherif, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/231921.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
barrier fabrics
porosity
permeability
prediction
artificial neural network
tkaniny barierowe
porowatość
przepuszczalność
prognoza
sztuczna sieć neuronowa
Opis:
Porosity is one of the most important characteristics of fabrics that dictate the permeability and retention properties of fabrics. Several technical uses require textiles with a combination of definite permeability and retention properties. Besides filtration, surgical textiles require these contrary properties to offer an effective barrier against particle laden fluids, such as bacteria and viruses, together with added wearer comfort. Pore size and pore size distribution are important characteristics to determine the permeability and retention behaviour of multifilament barrier textiles by influencing the effective porosity, which can be tailored according to end use requirements by material, weave construction and processing factors. The present research was aimed at developing the relationship that material, construction and loom parameters have with porosity in terms of the mean pore size and mean flow pore size of the fabric, and thereby with air permeability. To map such nonlinear complex relations, an artificial neural network (ANN) was employed. From the findings, it was observed that the porosity of barrier fabrics can be predicted with excellent accuracy using an ANN.
Porowatość jest jedną z najważniejszych cech tkanin, które decydują o przepuszczalności i właściwościach retencyjnych tkanin. Zastosowania techniczne wymagają tekstyliów z kombinacją określonej przepuszczalności i właściwości retencyjnych. Oprócz filtracji, tekstylia chirurgiczne muszą charakteryzowac się właściwościami zapewniającymi skuteczną barierę przeciwko płynom z cząstkami objętościowymi, takim jak bakterie i wirusy oraz zapewniać komfort użytkowania. Wielkość porów i rozkład wielkości porów są ważnymi cechami określającymi przepuszczalności i zachowanie retencyjne tkanin barierowych wielowłókienkowych. Przeprowadzone badania miały na celu rozwinięcie związku pomiędzy parametrami materiału i konstrukcji z porowatością w kategoriach średniej wielkości porów, a tym samym z przepuszczalnością powietrza. Aby zmapować takie nieliniowe złożone relacje, zastosowano sztuczną sieć neuronową (ANN). Z ustaleń zaobserwowano, że porowatość tkanin barierowych można przewidzieć z doskonałą dokładnością za pomocą SSN.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2018, 3 (129); 71-79
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
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