Comparative study on the influence of surface characteristics on de-icing evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A comparative study of de-icing evaluation methods was conducted in this work, and their variations in response to surface characteristics were investigated. The mechanical de-icing measurements include centrifugal, push, and tensile methods. The centrifugal and the horizontal push (shear) methods suggested a linear relationship of ice adhesion strength with surface roughness, whereas the tensile (normal) method indicated an inverse curvilinear relationship with contact angle hysteresis. A partial correlation of contact angle hysteresis on the shear-based methods was also indicated over a specified range of surface roughness. Further attempts were also made on 1H,1H,2H,2H-perfluorooctyltriethoxysilane-coated surfaces, and the ice adhesion indicated a clear reduction in the normal de-icing method, whereas the shear-based methods did not show a considerable change in ice adhesion, highlighting their mechanical forces-centric response. Lastly, a further evaluation using a hybrid de-icing method was conducted, to verify the influence of surface characteristics on ice removal involving heating, which demonstrated a partial correlation of energy consumption with the ice adhesion strength over a specified range of surface roughness. The results obtained in this study provide crucial information on the influence of surface characteristics on ice adhesion and offer material-dependent correlations of the popular de-icing evaluation methods. The conclusions could be applied to define an appropriate testing method for the evaluation of icephobic surfaces and coatings. Graphical abstract
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».