Splashing of a Small Droplet Impinging on a Solid Surface at High Velocity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We photographed water droplets (550 μm diameter) as they impacted on a stainless steel surface. We varied droplet impact velocity (10–40 m/s) and the average surface roughness (0.03–0.23 μm) of the steel plates used as test surfaces in our experiments. A piezoelectric droplet generator was used to produce water droplets. The stainless steel substrate was mounted on the end of a rotating arm, giving linear velocities of up to 40 m/s. A CCD video camera was used to photograph droplets impinging on the substrate. By synchronizing the ejection of a single droplet with the position of the rotating arm and triggering of the camera, different stages of droplet impact were photographed. From these photographs we measured the size of droplets as they spread. It was observed that as the impact velocity increased, finger-shape perturbations around the spreading droplet became longer and narrower. At sufficiently high velocities the tips of these fingers detached, producing satellite droplets. Increasing surface roughness was found to promote splashing and reduce the velocity at which splashing was first observed. By increasing surface roughness, both the number of fingers and the maximum extent of spreading were decreased. At high impact velocities the spreading liquid film became so thin that it ruptured in several places.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».