A numerical study for thermocapillary induced patterning of thin liquid films
Notice bibliographique
Résumé
The underlying mechanism of thermal induced patterning is investigated using a numerical phase-field model. Research on the subject has been mostly restricted to lubrication approximation, which is only valid for the cases that the initial film thickness is smaller than the characteristic wavelength of induced instabilities. Since the long-wave approximation is no longer valid in the later stages of pattern evolution, we employed the full governing equations of fluid flow and the thermally induced Marangoni effect to track the interface between the polymer film and the air bounding layer. Conducting a systematic study on the impact of influential parameters, we found that an increase in the temperature gradient, thermal conductivity ratio, and initial thickness of the thin film resulted in shorter processing time and faster pattern formation. Additionally, the contact angle between the polymer film and the bounding plates showed a significant effect on the shape of created features. Compared to the reported experimental observation by Dietzel and Troian [“Mechanism for spontaneous growth of nanopillar arrays in ultrathin films subject to a thermal gradient,” J. Appl. Phys. 108, 074308 (2010)], our numerical modeling provided a more accurate prediction of the characteristic wavelength against the linearized model currently used in the literature. The numerical findings in this study provide valuable insight into thermal-induced patterning, which can be a useful guide for future experimental works.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».