Highly cross‐linked UV‐cured siloxane copolymer networks as icephobic coatings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Preventing ice growth on infrastructure, vehicles, and appliances remains a significant engineering challenge. Damage caused by ice growth on these installations can be expensive to repair, and their failure can be dangerous. Materials such as cross‐linked polymer networks make effective anti‐ice coatings and can prevent ice growth: reducing the cost of infrastructure repairs and limiting downtime. A link between cross‐link density and ice adhesion has been demonstrated, such that lower cross‐link density materials tend toward lower ice adhesion. Here we describe a method of lowering cross‐link density by incorporating the covalently bound comonomers methyl methacrylate, lauryl methacrylate, and styrene into UV‐cured PDMS‐based polymer networks. Cross‐link density, hardness, surface roughness, and ice adhesion on these materials are tested, showing the influence of comonomer proportions on their properties. Durability is found to increase with the addition of 5, 10, and 25 wt% comonomer, with little to no effect on ice adhesion until 25 wt%, where increases in ice adhesion are observed. Coatings show promisingly low ice adhesion of ~50 kPa, maintaining this low adhesion for up to 50 deicing cycles.
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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) | 0,001 | 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 ».