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Enregistrement W4417212529 · doi:10.1016/j.apmt.2025.103037

Coating-free metallic de-icing composites based on magnetic actuation

2025· article· en· W4417212529 sur OpenAlexafffund
Kamran Alasvand Zarasvand, Rafiq Omair, Kevin Golovin

Notice bibliographique

RevueApplied Materials Today · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMagnetorheological fluidDeformation (meteorology)Magnetic fieldMagnetCurvaturePiezoelectricityFerrofluidFerromagnetism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Magnetorheological-elastomer (MRE)/steel composites generate strong negative-curvature deformation under an external field, producing pure Mode-I opening stresses that detach large ice blocks with low adhesion (∼0.8 kPa). • Encapsulated ferrofluid layers create positive-curvature deformation that propagates a smooth interfacial crack, with optimized fluid volumes achieving adhesion values as low as ∼1.5 kPa. • Embedded magnet arrays provide spatially programmable, localized deformation through rotational actuation of individual magnets, enabling complete de-icing on both flat plates and curved airfoil leading edges. • Magnetic actuation enables a thin, lightweight, coating-free architecture. • Magnetic actuation delivers instantaneous, low-power de-icing (0.1–0.35 kW/m 2 ), achieving complete ice removal with lower power demand than electrothermal or piezoelectric systems. Ice accretion on aircraft, wind turbines, and other exposed structures in cold climates poses significant safety and performance risks. Conventional de-icing technologies, such as electrothermal heating, hot-air circulation, and piezoelectric actuators, can be effective but are often hindered by high energy demand, complex system integration, and slow response times. These limitations highlight the need for simpler, more energy-efficient solutions. In this study, we introduce magnetically actuated buckling elastomer-like anti-icing metallic surfaces (BEAMS) as a novel active de-icing strategy. Three distinct mechanisms based on magneto-responsive BEAMS are demonstrated: (i) suspended magnetorheological elastomer (MRE)/steel composites, which deform under applied magnetic fields to induce negative curvature and initiate interfacial cracks; (ii) encapsulated ferrofluid/steel composites, which redistribute within an applied field to generate localized upward deformation and delaminate ice from the steel surface; and (iii) embedded magnet arrays, which rotate in place under a magnetic field, producing spatially programmable and localized surface deformation. Across repeated icing and de-icing cycles, all three systems achieved complete ice removal within a second under electromagnet-driven actuation, while consuming as little as 0.1 kW/m 2 , substantially lower than electrothermal (∼3.7 kW/m 2 ) and piezoelectric (∼0.74 kW/m 2 ) methods. These results demonstrate that magnetic actuation can enable instantaneous, low-power, and scalable de-icing through tunable deformation modes adaptable to both flat and curved geometries. This approach offers a promising pathway toward next-generation ice protection systems for aerospace and other cold-climate applications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
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