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Enregistrement W2054447737 · doi:10.1021/la103702t

An Empirically Validated Analytical Model of Droplet Dynamics in Electrowetting on Dielectric Devices

2010· article· en· W2054447737 sur OpenAlexafffund
Michael J. Schertzer, Sergey I. Gubarenko, Ridha Ben-Mrad, Pierre E. Sullivan

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésElectrowettingMechanicsContact angleHysteresisCapillary actionSurface tensionRADIUSDielectricMaterials scienceBubblePosition (finance)OpticsPhysicsComposite materialThermodynamicsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Explicit analytical models that describe the capillary force on confined droplets actuated in electrowetting on dielectric devices and the reduction in that force by contact angle hysteresis as a function of the three-dimensional shape of the droplet interface are presented. These models are used to develop an analytical model for the transient position and velocity of the droplet. An order of magnitude analysis showed that droplet motion could be modeled using the driving capillary force opposed by contact angle hysteresis, wall shear, and contact line friction. Droplet dynamics were found to be a function of gap height, droplet radius, surface tension, fluid density, the initial and deformed contact angles, contact angle hysteresis, and friction coefficients pertaining to viscous wall friction and contact line friction. The first four parameters describe the device geometry and fluid properties; the remaining parameters were determined experimentally. Images of the droplet during motion were used to determine the evolution of the shape, position, and velocity of the droplet with time. Comparisons between the measured and predicted results show that the proposed model provides good accuracy over a range of practical voltages and droplet aspect ratios.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations35
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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