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Enregistrement W3157438586 · doi:10.14288/1.0396687

Exploring the tensile ice adhesion strength of surfaces using a newly designed and verified measurement apparatus

2021· article· en· W3157438586 sur OpenAlexaff
Kianasadat Mirshahidi

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltimate tensile strengthAdhesionMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In cold regions, icing is a serious challenge that people face daily. Ice accretion on bridge cables, wind turbines and ship hulls are only a few examples of where icing can have fatal effect. Much research has been done to overcome this problem using various solutions such as producing surfaces that delay ice formation or preventing ice accumulation using coatings exhibiting low adhesion to ice. Among these, elastomeric materials have repeatedly been reported as successful coatings with ultra-low adhesion values to ice, arising from an interfacial instability which was recently proposed as the underlying phenomena. This instability, interfacial cavitation, occurs when tensile forces are indirectly generated at the ice/substrate interface during shear. Most research has focused on studying, measuring, and manipulating ice adhesion of surfaces by shear forces. In this work, a high throughput, low-cost apparatus was designed and benchmarked to measure the tensile ice adhesion strength of various surfaces. The performance and precision of the setup was verified using experimental trials and the effect of various parameters such as temperature, pull-off speed, substrate thickness, and ice/substrate interfacial area were characterized. We then delved deeper in the ice adhesion behavior of polydimethylsiloxane (PDMS), a commonly used elastomeric ice phobic coating, comparing its pure tensile adhesive fracture to its typical shear adhesion behavior. It was found that tensile ice adhesion strength of PDMS is usually higher than the shear ice adhesion strength. Also, all parameters (such as thickness, elastic modulus, and probe speed) affected the tensile ice adhesion strength in the same manner they did with the shear ice adhesion strength, except roughness. When roughness of the PDMS surface was increased to up to an Sq = 32 μm, the shear ice adhesion strength remained almost constant. We also developed a superhydrophobic PDMS that maintained the low tensile and shear ice adhesion value of σice= 11.2 kPa and τice= 8.6 after harsh abrasion periods. This work elucidates tensile ice/elastomer adhesion mechanisms and behavior, which is crucial for designing future elastomeric coatings that facilitate ice removal through interfacial instabilities.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,128 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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