Notice bibliographique
Résumé
Maintaining clarity and avoiding the accumulation of water and dirt on optically transparent surfaces such as US military vehicle windshields, viewports, periscope optical head windows, and electronic equipment cover glasses are critical to providing a high level of visibility, improved survivability, and much-needed safety for warfighters in the field. Through a combination of physical vapor deposition techniques and the exploitation of metastable phase separation in low-alkali borosilicate, a novel technology was developed for the fabrication of optically transparent, porous nanostructured silica thin film coatings that are strongly bonded to glass platforms. The nanotextured films, initially structurally superhydrophilic, exhibit superior superhydrophobicity, hence antisoiling ability, following a simple but robust modification in surface chemistry. The surfaces yield water droplet contact angles as high as 172°. Moreover, the nanostructured nature of these coatings provides increased light scattering in the UV regime and reduced reflectivity (i.e., enhanced transmission) over a broad range of the visible spectrum. In addition to these functionalities, the coatings exhibit superior mechanical resistance to abrasion and are thermally stable to temperatures approaching 500°C. The overall process technology relies on industry standard equipment and inherently scalable manufacturing processes and demands only nontoxic, naturally abundant, and inexpensive base materials. Such coatings, applied to the optical components of current and future combat equipment and military vehicles will provide a significant strategic advantage for warfighters. The inherent self-cleaning properties of such superhydrophobic coatings will also mitigate biofouling of optical windows exposed to high-humidity conditions and can help decrease repair/replacement costs, reduce maintenance, and increase readiness by limiting equipment downtime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».