Rapid Spreading of Yield-Stress Liquids
Notice bibliographique
Résumé
When a liquid drop makes initial contact with any surface, an unbalanced surface tension force drives the contact line, causing spreading. For Newtonian liquids, either liquid inertia or viscosity dictates these early regimes of spreading, albeit with different power-law behaviors of the evolution of the dynamic spreading radius. In this work, we investigate the early regimes of spreading for yield-stress liquids. We conducted spreading experiments with hydrogels and blood with varying degrees of yield stress. We observe that for yield-stress liquids, the early regime of spreading is primarily dictated by their high shear rate viscosity. For yield-stress liquids with low values of high shear rate viscosity, the spreading dynamics mimics that of Newtonian liquids like water, i.e., an inertia-capillary regime exhibited by a power-law evolution of spreading radius with exponent 1/2. With increasing high shear rate viscosity, we observe that a deceptively similar, although slower, power-law spreading regime is obeyed. The observed regime is in fact a viscous-capillary where viscous dissipation dominates over inertia. The present findings can provide valuable insights into how to efficiently control moving contact lines of biomaterial inks, which often exhibit yield-stress behavior and operate at high print speeds, to achieve desired print resolution.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».