Recent Progresses of Superhydrophobic Coatings in Different Application Fields: An Overview
Notice bibliographique
Résumé
With the development of material engineering and coating industries, superhydrophobic coatings with exceptional water repellence have increasingly come into researchers’ horizons. The superhydrophobic coatings with corrosion resistance, self-cleaning, anti-fogging, drag-reduction, anti-icing properties, etc., meet the featured requirements from different application fields. In addition, endowing superhydrophobic coatings with essential performance conformities, such as transparency, UV resistance, anti-reflection, water-penetration resistance, thermal insulation, flame retardancy, etc. plays a remarkable role in broadening their application scope. Various superhydrophobic coatings were fabricated by diverse technologies resulting from the fundamental demands of different fields. Most past reviews, however, provided only limited information, and lacked detailed classification and presentation on the application of superhydrophobic coatings in different sectors. In the current review, we will highlight the recent progresses on superhydrophobic coatings in automobile, marine, aircraft, solar energy and architecture-buildings fields, and discuss the requirement of prominent functionalities and performance conformities in these vital fields. Poor durability of superhydrophobic coating remains a practical challenge that needs to be addressed through real-world application. This review serves as a good reference source and provides insight into the design and optimization of superhydrophobic coatings for different applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».