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Enregistrement W4383552744 · doi:10.1115/1.4062906

Static Wetting of a Liquid Droplet on a Soft Elastic Substrate

2023· article· en· W4383552744 sur OpenAlexafffund
Jun Wu, C. Q. Ru

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Mechanics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Science Foundation of Chongqing
Mots-clésWettingMaterials scienceElastic energyContact angleSubstrate (aquarium)Surface energyMechanicsRADIUSElastic modulusElasticity (physics)Composite materialThermodynamicsPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A refined spherical cap model, combined with an elastic foundation model for the elastic substrate, is proposed to study the static wetting of a liquid droplet on a soft elastic substrate. The strain energy of the substrate is evaluated by the Johnson–Kendall–Roberts (JKR) model, and the increase of the surface energy of the substrate outside the contact zone is calculated based on the elastic foundation model. The total potential energy of the droplet-substrate system is given in terms of four geometrical parameters: the contact radius, the contact angle of the droplet, the deflection angle inside the contact zone, and the maximum downward displacement of the substrate surface at the contact zone center. The equilibrium state is determined based on the stationary condition of total potential energy. The present model reduces to the Young’s equation for a rigid substrate and to the Neumann’s triangle for a liquid-like substrate. Three equations are given to determine the liquid droplet shape in terms of surface energies and substrate’s elastic modulus. Reasonable agreement with existing experimental data and simulation results shows that the present model with derived formulas has the potential to catch the role of substrate’s elastic deformation on static wetting and fill the gap between the Young’s equation and the Neumann’s triangle for a soft elastic substrate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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