Stretch-Induced Ice-Shedding Protective Sheet by an Auxetic Skeletal Structure Embedded in an Organogel Matrix
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dealing with slush and ice buildup is common in northern climates. These contaminants can easily block important sensors for cars, such as cameras and LiDAR. Current anti-icing surfaces and deicing technologies are often not effective during the height of winter. This work describes the fabrication and testing of a protective composite sheet consisting of a slippery organogel matrix and an auxetic structure that both passively and actively sheds ice from the surface to protect these sensors. The organogel matrix excretes a slippery lubricating layer that prevents ice from building on the surface, and a uniaxially stretched auxetic structure creates an area mismatch between the surface of the sheet and the ice. The organogel matrix consists of a silicone elastomer precursor with silicone oil, providing optical transparency. The auxetic structure is 3d printed with a combination of Poly(dimethylsiloxane) (PDMS) with fumed silica added as a rheological modifier to provide additional strength to the structure. Image analysis reveals that the composite sheet has a staggering negative Poisson’s ratio of −0.58. In order to quantify the ice adhesion on the shield, home-built testing equipment is devised to assess the effectiveness of the protective sheets in removing ice built on the surface. A small critical shear stress to remove ice cubes from the sheet (<10 kpa) is achieved in various elastomer and organogel surfaces in static ice adhesion tests. However, active deice testing involving repetitive uniaxial stretching reveals that the auxetic property of the sheet is strictly necessary to remove ice buildup effectively. In conclusion, our composite sheets with a negative Poisson’s ratio with slippery, anti-icing surfaces are effective in removing ice buildup, suggesting their potential usage as a shield for optical sensors in autonomous vehicles and more.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle