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Enregistrement W2042648095 · doi:10.1021/la102605g

Computation of Contact Lines on Randomly Heterogeneous Surfaces

2010· article· en· W2042648095 sur OpenAlexaff
Robert David, A. W. Neumann

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWettingContact angleHysteresisSolid surfaceSlip (aerodynamics)HomogeneousComputationSurface energyMaterials scienceWetting transitionSurface (topology)Range (aeronautics)Chemical physicsChemistryGeometryStatistical physicsComposite materialThermodynamicsPhysicsCondensed matter physicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid wetting on real solid surfaces is significantly more complex than it is on the idealized surfaces of Young's equation. In the case of chemically heterogeneous solid surfaces, simulations of wetting have been carried out only for regularly patterned or one-dimensional surfaces. We describe a computational method for calculating advancing and receding contact lines on two-dimensional solid surfaces with arbitrary patterns of chemical heterogeneity. Results are verified against analytical solutions for homogeneous, single-defect, and striped surfaces. More practical surfaces with randomly placed high energy defects are also modeled. Realistic scatter in the contact angles as well as contact angle hysteresis and stick-slip motion are observed in the simulations. Hysteresis increases with the density of defects, but less so at high densities. The method allows prediction of wetting behavior from surface chemistry for a wide range of heterogeneous surfaces.

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 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 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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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