Robust Non-Wetting PTFE Surfaces by Femtosecond Laser Machining
Notice bibliographique
Résumé
Nature shows many examples of surfaces with extraordinary wettability,which can often be associated with particular air-trapping surface patterns. Here,robust non-wetting surfaces have been created by femtosecond laser ablation of polytetrafluoroethylene (PTFE). The laser-created surface structure resembles a forest of entangled fibers, which support structural superhydrophobicity even when the surface chemistry is changed by gold coating. SEM analysis showed that the degree of entanglement of hairs and the depth of the forest pattern correlates positively with accumulated laser fluence and can thus be influenced by altering various laser process parameters. The resulting fibrous surfaces exhibit a tremendous decrease in wettability compared to smooth PTFE surfaces; droplets impacting the virgin or gold coated PTFE forest do not wet the surface but bounce off. Exploratory bioadhesion experiments showed that the surfaces are truly air-trapping and do not support cell adhesion. Therewith, the created surfaces successfully mimic biological surfaces such as insect wings with robust anti-wetting behavior and potential for antiadhesive applications. In addition, the fabrication can be carried out in one process step, and our results clearly show the insensitivity of the resulting non-wetting behavior to variations in the process parameters,both of which make it a strong candidate for industrial applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».