Ice-phobic Coatings Based on Silicon-Oil-Infused Polydimethylsiloxane
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
A simple and low-cost technique for the preparation of silicon-oil-infused polydimethylsiloxane (PDMS) coatings with different silicon oil contents have been developed and studied. This material is designed for ice-phobic applications, and thus a high hydrophobic property of PDMS is maintained by avoiding any polar groups such as C═O and OH in the structure. Therefore, the polymer main chain was attached with vinyl and Si-H groups to obtain a cross-linking capability, meanwhile to ensure a nonpolar chemical structure. Its ice-phobic property has been investigated in terms of ice adhesion strength (tensile and shear), water contact angle, icing dynamics using high-speed photography and morphology using TEM, SEM and AFM. The prepared coating surface shows a low surface energy and very low ice adhesion strength of 50 kPa, only about 3% of the value on a bare aluminum (Al) surface. In the silicon oil infused PDMS coatings, the low surface energy of the silicon oil and PDMS, and the high mobility of silicon oil played an important role on the ice-phobic property. Both of these factors offer the surface a large water contact angle and hence a small contact area, leading to the formation of a loose ice layer. In addition, the oil infused polymer structure significantly reduces the contact area of the ice with solid substrate since the ice mostly contacts with the mobile oil. This leads to a very weak interaction between the substrate and ice, consequently significantly reduces the ice adhesion strength on the surface. Therefore, such material could be a good candidate for ice-phobic coatings on which the accumulated ice may be easily removed by a nature force, such as wind, gravity, and vibration.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,014 |
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