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Enregistrement W4408363816 · doi:10.1002/admi.202400933

Heating Simulation of Film Heaters Fabricated by EHD Inkjet Printing for Satellite Applications

2025· article· en· W4408363816 sur OpenAlexaff
J.-W. Ahn, Chang‐Yull Lee

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésMaterials scienceInkwellElectrohydrodynamicsThermalBarium titanateComposite numberInkjet printingMechanical engineeringComposite materialCeramicEngineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Film heaters have flexible characteristics and are used in various fields, including as important subsystems in satellite thermal control. These film heaters are produced using electrohydrodynamic (EHD) inkjet printing, which is a next‐generation inkjet printing technology. Ink applicable to printing is produced. These inks are composite materials with dispersed Ag and barium titanate (BTO). Because composite material inks have varying material properties depending on the amount added, it is necessary to derive the material property information. The material property information is derived from the heat generation characteristics by printing specific geometries with composite material inks. The derived material property information is applied to the simulation to compare the heat generation performances of the four circuit models. Through simulation, the shape is obtained that generates the best heat generation under the set conditions among the four circuit models. After that, the simulation results are verified by comparing them with the test results of the film heater. This study successfully demonstrates the simulation of various circuits and film heaters produced by EHD inkjet printing are expected to be applied in various fields.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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