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Enregistrement W1874306496 · doi:10.1039/c5sm02037a

Drop impact and capture on a thin flexible fiber

2015· article· en· W1874306496 sur OpenAlexaff
Jean Comtet, Bavand Keshavarz, John W. M. Bush

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrop (telecommunication)MechanicsRecoilMaterials scienceDrop impactSpinning drop methodComposite materialFiberPressure dropPhysicsComputer scienceAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a drop impacts a thin fiber, a critical impact speed can be defined, below which the drop is entirely captured by the fiber, and above which the drop pinches-off and fractures. We discuss here the capture dynamics of both inviscid and viscous drops on flexible fibers free to deform following impact. We characterize the impact-induced elongation of the drop thread for both high and low viscosity drops, and show that the capture dynamics depends on the relative magnitudes of the bending time of the fiber and deformation time of the drop. In particular, when these two timescales are comparable, drop capture is less prevalent, since the fiber rebounds when the drop deformation is maximal. Conversely, larger elasticity and slower bending time favor drop capture, as fiber rebound happens only after the drop has started to recoil. Finally, in the limit of highly flexible fibers, drop capture depends solely on the relative speed between the drop and the fiber directly after impact, as is prescribed by the momentum transferred during impact. Because the fiber speed directly after impact decreases with increasing fiber length and fiber mass, our study identifies an optimal fiber length for maximizing the efficiency of droplet capture.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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