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Enregistrement W7038685882

Ice adhesion on femtosecond laser textured surfaces

2016· dissertation· en· W7038685882 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Administration and Political Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésAdhesionWettingFemtosecondSurface (topology)Substrate (aquarium)IcingLaserCarbon nanotubeShearography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice formation and accumulation on external surfaces create dangerous conditions conducive for the failure of systems and infrastructure, as well as the potential for causing bodily harm, and in severe cases, death. One approach towards mitigating the icing problem is to fabricate ice-releasing materials that reduce the adhesion strength of ice to their surface. In this thesis, the viability of femtosecond (fs) laser surface texturing as a surface modification technique for creating ice-phobic surfaces is examined. Since fs-laser surface patterning is a relatively new technique, a systematic means of characterizing the hierarchical surface topographies imparted by fs-laser irradiation is lacking in literature. In addition, the formation processes of laser-induced topographies are still poorly understood. The first part of this thesis responds to these gaps in literature by i) introducing lacunarity analysis to quantitatively characterize hierarchical surface structures, and ii) providing insight into the formation mechanisms of laser-induced structures through detailed chemical, crystallographic, and topographical analyses. With the knowledge gained from the first part of the thesis, the second part of the thesis tackles the ice adhesion problem through the use of superhydrophobic laser-inscribed square pillars, as well as two other materials: stainless steel 316 meshes and multi-walled carbon nanotube (MWCNT)-covered meshes. The findings indicate that surface wettability is a poor predictor of ice adhesion. Instead, the surface topography of the substrate determines the ice adhesion strength by balancing two competing factors: mechanical interlocking and the formation of stress concentrations at the ice-substrate interface. This study highlights the importance of considering interfacial fracture mechanics in determining ice adhesion strength and promotes new strategies towards designing ice- shedding materials by utilizing their surface topography.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,278 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Résumé présentoui

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