Influence of Magnetic Particles and Magnetic Field on Gloss in UV Coating
Notice bibliographique
Résumé
UV-curable coatings possess numerous advantages, including high production rate, low environmental impact, and customizability, making them highly appealing for a wide range of applications. However, one of the greatest challenges in UV-curable coating is achieving an optimal low-gloss surface by adding matting agents to the coating formulation. Therefore, it is essential to find a suitable matting agent type and an efficient roughness creation method to tailor the surface gloss and generate a controlled low-gloss surface. In this study, modified magnetic particles were added to the coating formulation as matting agents, and the UV curing process was conducted under a magnetic field of 10 to 100 mT. The combined effect of adding magnetic particles and magnetic field during UV curing on the coatings’ surface gloss was investigated. The impact of modification, dispersion, and concentration of magnetic particles and the effect of magnetic field force on the final surface gloss and roughness were assessed. Moreover, the effect of the dispersion and concentration of magnetic particles on the photopolymerization of the coating was evaluated. The result indicated that both the magnetic field force and modification of the magnetic particles impact the surface roughness. A CI-APTES 5% wt. sample cured under a 60 mT magnetic field led to the highest decrease in 20° gloss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 ».