Magnetic Control of Water Droplet Impact onto Ferrofluid Lubricated Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Controlling the impact process of a droplet impacting a liquid film has remained a wide-open challenge. The existing passive techniques lack precise on-demand control of the impact dynamics of droplets. The present study introduces a magnet-assisted approach to control water droplets’ impact dynamics. We show that by incorporating a thin, magnetically active ferrofluid film, the overall droplet impact phenomena of the water droplets could be controlled. It is found that by modifying the distribution of the magnetic nanoparticles (MNPs) present inside the ferrofluid using a permanent magnet, the spreading and retraction behavior of the droplet could be significantly controlled. In addition to that, we also show that by altering the impact Weber number ( We i ), and the magnetic Bond number ( Bo m ), the outcomes of droplet impact could be precisely controlled. We reveal the role of the various forces on the consequential effects of droplet impact with the help of phase maps. Without the magnetic field, we discovered that the droplet impact on ferrofluid film results in no-splitting, jetting, and splashing regimes. On the other hand, the presence of magnetic field results in the no-splitting and jetting regime. However, beyond a critical magnetic field, the ferrofluid film gets transformed into an assembly of spikes. In such scenarios, the droplet impact only results in no-splitting and splashing regimes, while the jetting regime remains absent. The outcome of our study may find potential applications in chemical engineering, material synthesis, and three-dimensional (3D) printing where the control and optimization of the droplet impact process are desirable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».