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Enregistrement W3009039826 · doi:10.1002/pol.20200018

Highly cross‐linked UV‐cured siloxane copolymer networks as icephobic coatings

2020· article· en· W3009039826 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensInnovation, Science and Economic Development CanadaMcGill UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComonomerMaterials scienceAdhesionCopolymerPolymerComposite materialChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,258 · 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