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Enregistrement W2851897062 · doi:10.1063/1.5039849

Femtosecond laser-induced porosity on poly(ethylene) surfaces—A crystallographic and rheological study

2018· article· en· W2851897062 sur OpenAlexafffund
Youssef Assaf, Mark Zhao, Anne‐Marie Kietzig

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Council
Mots-clésMaterials sciencePorosityComposite materialFemtosecondCrystallinityHigh-density polyethylenePolyethyleneLaserOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, femtosecond (fs) laser irradiation of polymer surfaces has been shown to produce novel porous topologies that present a multi-scale roughness. In our study, grazing incidence x-ray diffractometry results showed the appearance of a monoclinic crystalline phase on fs laser machined high density polyethylene (HDPE) which is a deformation of the orthorhombic phase typically observed in pristine HDPE. This was accompanied by a local decrease in crystallinity. These findings confirmed that the induced porosity was a consequence of the rapid quenching of a superheated melt layer undergoing phase explosion. In addition, several poly(ethylene) samples with different average molecular weights were machined under the same conditions. Scanning electron micrography, along with small angle oscillatory shear tests, indicated that the final pore size decreases with increasing average molecular weight or increasing melt viscosity since these parameters act against bubble growth during phase explosion. In addition, through computed tomography, the internal structure of the porous layer was investigated. Through this technique, the average pore size and pore size distribution can be computed by chord length analysis. In conclusion, in this study, the mechanisms behind the formation of femtosecond laser-induced porous structures and the parameters that control their dimensions have been established.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,632

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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