Modification of UV-curable gloss coating by magnetism
Bibliographic record
Abstract
L'utilisation des revêtements photopolymérisables cent pourcent solides est l'une des méthodes les plus couramment utilisées pour protéger les produits finaux du bois des rayures, de l'abrasion et des attaques chimiques, tout en créant également l'apparence souhaitée en matière de brillance. L'une des façons de contrôler la brillance de la surface du revêtement est de créer une rugosité de surface en ajoutant des particules solides à la composition du revêtement. En raison de l'absence de composés organiques volatils (COV) dans la composition du revêtement à durcissement UV 100% solides, la présence d'agents de matage à la surface du revêtement est réduite et, par conséquent, leur effet sur la création de la rugosité diminue. Il est donc essentiel de trouver un type d'agents de matage approprié ainsi qu'une méthode efficace de création de rugosité. Cette étude a examiné les particules magnétiques en tant que nouveau type d'agent de matage dans la formulation du revêtement à durcissement UV et par exposition à un champ magnétique externe. Les particules ont été soumises à des modifications afin de garantir leur bonne dispersion au sein de la formulation. Par conséquent, les particules d'oxyde de fer (Fe₃O₄) enrobées de polymère et les particules de pentacarbonyle de fer (Fe(CO)₅) ont été modifiées avec un l'aminosilane (APTES) avant d'être ajoutées à la formulation du revêtement. Cette recherche a étudié l'effet combiné de l'ajout de particules magnétiques et de l'application d'un champ magnétique pendant la polymérisation UV sur la brillance de la surface du revêtement, en raison de la création de particules magnétiques assemblées sous l'effet du champ magnétique. La brillance de la surface a été caractérisée à l'aide d'un brillancemètre, et la rugosité de la surface a été mesurée à l'aide d'images 3D prises par le microscope numérique Keyence. De plus, dans cette étude, l'impact de la nature des particules, de leur concentration et de leur méthode de modification, ainsi que l'effet des paramètres du champ magnétique, y compris son type et sa puissance, sur la brillance finale de la surface et l'uniformité de la surface finale ont été évalués.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".