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Enregistrement W2327695319 · doi:10.1021/la301388e

“Contact” of Nanoscale Stiff Films

2012· article· en· W2327695319 sur OpenAlexaff
Fut K. Yang, Wei Zhang, Yougun Han, Serge Yoffe, Yungchi Cho, Boxin Zhao

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceThin filmPolydimethylsiloxaneComposite materialElastomerNanoscopic scaleContact mechanicsElastic modulusIndentationContact areaBendingModulusStretchable electronicsNanotechnologyStructural engineeringFinite element methodChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the contact behaviors of a nanoscopic stiff thin film bonded to a compliant substrate and derived an analytical solution for determining the elastic modulus of thin films. Microscopic contact deformations of the gold and polydopamine thin films (<200 nm) coated on polydimethylsiloxane elastomers were measured by indenting a soft tip and analyzed in the framework of the classical plate theory and Johnson-Kendall-Roberts (JKR) contact mechanics. The analysis of this thin film contact mechanics focused on the bending and stretching resistance of thin films and is fundamentally different from conventional indentation measurements where the focus is on the fracture and compression of the films. The analytical solution of the elastic modulus of nanoscopic thin films was validated experimentally using 50 and 100 nm gold thin films coated on polydimethylsiloxane elastomers. The technical application of this analysis was further demonstrated by measuring the elastic modulus of thin films of polydopamine, a recently discovered biomimetic universal coating material. Furthermore, the method presented here is able to quantify the contact behaviors of nanoscopic thin films, effectively providing fundamental design parameters, the elastic modulus, and the work of adhesion, crucial for transferring them effectively into practical applications.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,597

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSans objet
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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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