Fractal and Lacunarity Analyses: Quantitative Characterization of Hierarchical Surface Topographies
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Biomimetic hierarchical surface structures that exhibit features having multiple length scales have been used in many technological and engineering applications. Their surface topographies are most commonly analyzed using scanning electron microscopy (SEM), which only allows for qualitative visual assessments. Here we introduce fractal and lacunarity analyses as a method of characterizing the SEM images of hierarchical surface structures in a quantitative manner. Taking femtosecond laser-irradiated metals as an example, our results illustrate that, while the fractal dimension is a poor descriptor of surface complexity, lacunarity analysis can successfully quantify the spatial texture of an SEM image; this, in turn, provides a convenient means of reporting changes in surface topography with respect to changes in processing parameters. Furthermore, lacunarity plots are shown to be sensitive to the different length scales present within a hierarchical structure due to the reversal of lacunarity trends at specific magnifications where new features become resolvable. Finally, we have established a consistent method of detecting pattern sizes in an image from the oscillation of lacunarity plots. Therefore, we promote the adoption of lacunarity analysis as a powerful tool for quantitative characterization of, but not limited to, multi-scale hierarchical surface topographies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle