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Enregistrement W7011281906

Liquid flow over laser-patterned superhydrophobic surfaces

2016· dissertation· en· W7011281906 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésDragWettingFabricationMicrostructureFluenceCoatingLaserNanostructure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drag reduction is beneficial in most fluid flow applications. In this thesis, the drag reduction potential of superhydrophobic surfaces fabricated by femtosecond (fs) laser micromachining is investigated under both internal and external flows. As fs laser material interaction is not well understood, its application for the fabrication of textured surface is studied in detail. New surface structures were fabricated on titanium, stainless steel, aluminum, and copper samples. The resulting structures were characterized, and the evolution of structure formation was mapped with two irradiation models, namely the fluence and pulse-per-spot (F-PPS) model and the accumulated fluence profile (AFP) model, consisting of two parameters each. Moreover, the effect of material properties, such as the electron-phonon coupling strength and thermal conductivity, on microstructure formation were identified. The insight, gained through the investigation of fs laser surface texturing, was used to fabricate different hierarchically patterned superhydrophobic surfaces. Hierarchical laser-inscribed regularly patterned surfaces offered greater drag reduction in micro-scale fluid flow compared to the similarly patterned non-hierarchical surfaces. Three different patterns, such as rectangular pillars in a square lattice, grates in the direction of flow, and rhombic pillars in a hexagonal lattice, were compared for their relative drag reduction abilities. While the latter exhibits a more stable Cassie wetting state, it nevertheless results in a lower normalized slip length compared to the other two patterns at a fixed solid fraction. The effect of surface chemistry was studied by coating the patterned samples with a hydrophobic fluoroalkylsilane. The silanized samples provided increased drag reduction compared to the non-silanized samples even though there was no noticeable difference in their dynamic contact angles. Furthermore, measurements of the water penetration depth showed that contact angle measurements are not sufficient to judge the role that surface chemistry plays on drag reduction.In addition to the study of drag reduction over the regularly patterned surfaces, drag on a randomly patterned polytetrafluoroethylene (PTFE) surface was studied for both internal and external flows. The superhydrophobic PTFE reduced drag in both micro-scale and macro-scale internal flows. Slip length on this surface was measured with two different measurement methods, namely through rheometry and pressure differentials. These slip length measurements were further verified by using a semi-analytical model. Terminal velocities of similarly patterned PTFE spheres were measured in three different liquids to study their drag reduction potential in external flow. Unlike the internal flow experiments, however, the superhydrophobic spheres increased drag in external flow both in the viscous and inertial regimes.

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: aucune
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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