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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».