Internal and External Flow over Laser-Textured Superhydrophobic Polytetrafluoroethylene (PTFE)
Notice bibliographique
Résumé
In this work, internal and external flows over superhydrophobic (SH) polytetrafluoroethylene (PTFE) were studied. The SH surface was fabricated by a one-step femtosecond laser micromachining process. The drag reduction ability of the textured surface was studied experimentally both in microscale and macroscale internal flows. The slip length, which indicates drag reduction in fluid flow, was determined in microscale fluid flow with a cone-and-plate rheometer, whereas a pressure channel setup was used for macroscale flow experiments. The textured PTFE surface reduced drag in both experiments yielding comparable slip lengths. Moreover, the experimentally obtained slip lengths correspond well to the result obtained applying a semianalytical model, which considers the solid fraction of the textured surface. In addition to the internal flow studies, we fabricated SH PTFE spheres to test their drag reduction abilities in an external flow experiment, where the terminal velocities of the falling spheres were measured. These experiments were conducted at three different Reynolds numbers in both viscous and inertial flow regimes with pure glycerol, a 30% glycerol solution, and water. Surprisingly, the drag on the SH spheres was higher than the measured drag on the non-SH spheres. We hypothesize that the increase in form drag outweighs the decrease in friction drag on the SH sphere. Thus, the overall drag increased. These experiments demonstrate that a superhydrophobic surface that reduces drag in internal flow might not reduce drag in external flow.
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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) | 0,000 | 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 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 ».