Development of Adjustable High- to Low-Adhesive Superhydrophobicity Using Aligned Electrospun Fibers
Notice bibliographique
Résumé
Superhydrophobic surfaces based on electrospun fibrous structures exhibit advantages of additive manufacturing and enable the passage of gases. Compared to randomly deposited fibers, directionally aligned fibers improve the control of surface wetting by a specified fiber orientation and predictable liquid–fiber contact interface. In this article, we create superhydrophobicity with adjustable adhesion based on the understanding of droplet wetting behavior on directionally aligned fibers. Directionally aligned polystyrene fibers with different diameters and interfiber distances ( l ) are produced using electrospinning with a rotating fin collector. The wetting behavior of droplets on the surfaces dressed by aligned fibers is characterized, and a thermodynamic model of wetting behavior is established to guide the experimental studies. As a result, high-adhesive superhydrophobicity is achieved on weak hydrophobic substrate surfaces dressed by aligned polystyrene fibers with a diameter of 1.8 μm and l between 5 and 130 μm. Water droplets (2 μL) exhibit a maximum contact angle of 156° and adhere to the fiber-dressed surfaces by tilting upside down. Low-adhesive superhydrophobicity is achieved by introducing an additional layer of aligned fibers to increase the transition energy barrier. On the dual-layer structure with an upper-layer l of 9 μm, droplets show a contact angle of 155° and can readily roll off the surface. Moreover, increasing the upper-layer l to 15 μm reserves the surface to high-adhesive superhydrophobicity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».