Ice Adhesion Models to Predict Shear Stress at Shedding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The model presented in this paper is the first step towards explaining the mechanisms of ice adhesion. Considerable work, however, remains to validate each term included in the model due to the lack of physical constants and parameters related to rough surfaces. The ice adhesion model at the ice-substrate interface is based on water behavior before and after freezing, substrate roughness and ice type. Within nanoseconds following impact, water occupies the substrate surface either partially before freezing when drops or rivulets form, or totally when a film is formed. The ice surface area in contact with the substrate is reduced due to the space between drops and rivulets. Due to the electrostatic attraction between water and substrate molecules, ice sticks to the substrate. The electrostatic force depends on the intensity of this bond, which is related to the work needed to maintain the drop shape over the surface and the distance between the water and substrate molecules. The water can also sink in and fill the cavities formed by adjacent surface roughness peaks when the surface tension force is less than the water pressure force. Following the phase change, on the order of microseconds for rime ice, and milliseconds for glaze ice, the ice mechanically locks onto the surface and must be broken down to be shed. This paper shows the development of a phenomenological model to predict the cohesive failure of ice, one that does not take into consideration rime ice porosity. The model assumes that ice near its freezing point is subject to internal and external strains, and that its cohesive strength corresponds to the failure stress. The failure stress is dependent on grain size and creep involving grain boundary sliding in a polycrystalline material at elevated temperatures. The next steps in the development of the model are to quantify the physical parameters, validate an idealized rough surface, as well as evaluate the effects of rime ice porosity and small grain sizes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle