Skin‐Inspired Nanofluid‐Filled Surfaces with Tunable Icephobic, Photothermal, and Energy Absorption Properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice buildup can significantly and negatively impact system performance in various industrial sectors, and has remained a persistent challenge for decades. Many compliant materials exhibit excellent de‐icing performance but are easily eroded by impacts from supercooled water droplets, sand, dust, and debris. A composite panel inspired by animal skin, consisting of a facesheet protecting a nanofluid layer beneath, which exhibits durable anti‐icing and tunable photothermal properties is proposed. The viscous liquid layer beneath the facesheet increases flexural rigidity, preventing large deflections and increasing deformation resistance, which alters ice's adhesion to the surface. The non‐uniform fluid pressure exerted by the viscous nanofluid‐filled composite panels facilitates ice detachment, resulting in ice adhesion strengths as low as τice ≈ 10 kPa. Further, by altering the fluid properties, different additional functionalities can be endowed to the system. Incorporating fumed silica in a fluid‐filled composite panel results in rheopectic behavior, and this doubles their impact resistance when the shear thickening properties are properly tuned. Additionally, the combination of a transparent facesheet and a solar light absorbent nanofluid allows for tunable photothermal properties, further enhancing the anti‐icing performance of the system. This durable and tunable nanofluid‐filled composite panel shows great promise as a multifunctional de‐icing material.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».