Step by step progress to achieve an icephobic silicone‐epoxy hybrid coating: Tailoring matrix composition and additives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study details the fabrication of an icephobic coating for steel produced using a silicone–epoxy hybrid resin; the coating has good mechanical properties and weathering resistance for outdoor applications. Silicone–epoxy hybrid resins and amino‐functional silane‐curing agents were selected for investigation and applied to steel samples. Wettability, ice adhesion strength, and the mechanical and weathering resistance properties of the developed coatings were assessed using a drop‐shape analyzer, Fourier transform infrared, X‐ray photoelectron spectroscopy, as well as push‐off, tensile, and QUV tests. The possible correlation between ice adhesion strength and Young modulus was also investigated. The best‐performing matrix in terms of mechanical properties and weathering resistance had its surface energy characteristics altered—via two fluorinated silicone additives at various concentrations—to lower ice adhesion strength. For the steel substrates, the optimized additive‐altered surface showed a lower ice adhesion strength (decreasing from 362 to 94 kPa) with an adhesion reduction factor of 10.6. The fabricated coatings can serve as a protective layer for marine harbor infrastructures.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».