Experimental research on dynamic characteristics of viscous droplets impacting rough solid surfaces at different temperatures
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Notice bibliographique
Résumé
In view of different factors that influence dynamic behavior of a droplet impacting a solid surface, high-speed photography technology was used to capture oscillation processes and splash forms after changing seven kinds of physical properties, droplets impacting different roughness and temperature walls, and with different velocities and sizes. A physical model was established, and the theoretical value correlation of maximum spreading factor was derived to compare the theoretical analysis with experimental results. The effects of viscosity, surface tension, impact velocity, diameter of droplet, roughness, and temperature of the substrates on movement characteristics during the droplet’s impact on the wall surface were investigated. As the research indicates, the rebound and oscillatory phenomena of the fluid become more obvious with an increase in surface tension, and viscous force restricts the spreading of droplets. The higher the impact velocity, the greater the spreading factor at the same time, and the more pronounced the splashing phenomenon will be. The growth rate of maximum spreading factor (β max ) increases at first and then decreases with increasing initial diameter (d 0 ) of the droplets. The smaller the d 0 , the more consistent the experimental results with the analytical solutions. The equilibrium contact angle (θ e ) of the droplet increases with surface roughness (Ra), whereas the surface wettability degrades. θ e decreases with rising wall temperature. The increase of Ra promotes the “finger-like edge” and the splash motion of droplets; moreover, the critical velocity of splash declines with Ra. The optimum temperature (T c ) of a droplet impacting the high-temperature wall reduces with a decrease of Re. Furthermore, the greater the difference between wall temperature and T c , the more significantly β max changes. Droplet spreading is hindered on the low-temperature wall, and the lower Re is, the smaller the decrease in amplitude of β max with dropping wall temperature.
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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 | 0,000 | 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.
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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 découle