MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2000584963 · doi:10.1088/0957-4484/24/41/415302

Femtosecond laser irradiation of metallic surfaces: effects of laser parameters on superhydrophobicity

2013· article· en· W2000584963 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWettingFluenceIrradiationFemtosecondLaserContact angleNano-Surface roughnessSurface finishHysteresisLaser ablationComposite materialSurface energyNanotechnologyOpticsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work studies in detail the effect of femtosecond laser irradiation process parameters (fluence and scanning speed) on the hydrophobicity of the resulting micro/nano-patterned morphologies on stainless steel. Depending on the laser parameters, four distinctly different nano-patterns were produced, namely nano-rippled, parabolic-pillared, elongated sinusoidal-pillared and triple roughness nano-structures. All of the produced structures were classified according to a newly defined parameter, the laser intensity factor (LIF); by increasing the LIF, the ablation rate and periodicity of the asperities increase. In order to decrease the surface energy, all of the surfaces were coated with a fluoroalkylsilane agent. Analysis of the wettability revealed enhanced superhydrophobicity for most of these structures, particularly those possessing the triple roughness pattern that also exhibited low contact angle hysteresis. The high permanent superhydrophobicity of this pattern is due to the special micro/nano-structure of the surface that facilitates the Cassie-Baxter state.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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