Towards controlling the surface texture of machined features during sparkassisted chemical engraving (SACE)
Notice bibliographique
Résumé
Controlling the texture of micro-channels is vital for a plenty of applications, including solar cells, biomineralization, and scaffolds for growing cells.Furthermore, the significance of textured micro-channels on glass devices is purported to play a vital role in lab-on-chip devices and biomedical applications.Spark Assisted Chemical Engraving is a novel micromachining method capable of machining micro-channels on glass and ceramic devices while simultaneously texturing the surface.It was previously reported that, among other factors, the electrolyte concentration had the highest effect on the surface texture, where textures ranged from feathery-like to porous spongy-like as the concentration increased.Other factors included the tool speed and pulseoff time.An experimental setup has been designed and built to manufacture precision micro-channels using SACE technology and investigate the effects of different parameters on the surface texture.These parameters include the current and voltage signals, the electrolyte concentration and viscosity, the tool rotational speed, and the gas film characteristics, including gas film formation time, lifetime, and thickness.In this paper, the designed SACE setup is used to machine a range of microchannels with varying depths and investigate the effect of different AC voltage signals on the texture of the machined surface using different electrolyte concentrations.Furthermore, a correlation between the electrolyte concentration and electrolyte viscosity will be established that should help in better controlling the surface texture of machined channels.
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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 | 0,000 |
| 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 ».