Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drop impact on a heated surface not only displays intriguing flow motion but also plays a crucial role in various applications and processes. We examine the impact dynamics of a water drop on both heated flat and nanostructured surfaces, with a wide range of impact velocity (V) and surface temperature (Ts) values. Via high-speed imaging and temperature measurements, we construct phase diagrams of different impact outcomes on these heated surfaces. Like those on the heated flat surface, water drops can deposit, spread, rebound, or break-up with atomizing on the heated nanostructures as V and Ts are increased. We find a significant influence of nanostructures on the impact dynamics by generating particular events in specific parameter ranges. For example, events of splashing, gentle central jetting, and violent central jetting are observed on and thus triggered by the heated nanostructures. The heated nanotextures with high roughness can easily trigger the splashing and the central jetting. Our data of the normalized maximum spreading diameter for the heated surfaces display distinct trends at low and high Weber number (We) ranges, where We compares the kinetic to surface energy of the impacting droplet. Finally, compared with the flat surface, the dynamic Leidenfrost temperature (TLD) for We ? 10 is decreased (by ?60 ?C) by the high-roughness nanotextures. In addition, our experimental data of TLD is consistent with a model prediction proposed by balancing the droplet dynamic and vapor pressure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,002 |
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 ».