Robust superhydrophobic coatings from modified siloxane resin
Notice bibliographique
Résumé
Superhydrophobic coatings were produced from a modified siloxane resin that served as the low-surface energy (LSE) material needed to make superhydrophobic coatings. The authors used nanosilica to provide the desired surface texture needed for superhydrophobicity. They hypothesized that chemically bonding the LSE material to the surface of nanosilica will improve the durability of the coating. The mixture of nanoparticles and LSE material was applied on an aluminum surface, and it was heated to 150°C. A tin catalyst was employed to increase the reaction rate. The Fourier transform infrared spectra confirmed the chemical reaction between nanosilica and resin. The results showed that the coatings had contact angles higher than 150°C and a contact angle hysteresis (CAH) of less than 8°. The mechanical robustness of the coatings was investigated by an abrasion test. The CAH of the coatings with the catalyst after the abrasive test was 12°, while this angle was 22° without the catalyst. The coatings indicated good water/ultraviolet (UV) durability – for example, the CAH after UV treatment was 8°. Superhydrophobic coatings were applied using two different methods: spin-coating and spray-coating. For each application method, the weathering durability and mechanical properties of the coatings were compared. Considering the overall data, spray-coating is better than spin-coating in the terms of durability.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».