Lubricant-infused hierarchically structured polymer surfaces for long-term storage and enhanced wetting properties
Bibliographic record
Abstract
Cette mémoire de maîtrise évalue l’état de l’art de la technique dans les procès du laser femtoseconde pour le micro-usinage des moules à injection, et l’utilisation des revêtements glissants basé d’oléogel de qualité alimentaire afin d’améliorer les propriétés anti-mouillantes et autonettoyantes, offrant une solution durable et facile à nettoyer pour réduire le gaspillage alimentaire et la contamination des articles recyclables. La première partie de l’étude compare les capacités des systèmes laser industriels et celles des systèmes industriels académiques à grande vitesse pour la production des moules microtexturés. Alors que les systèmes industriels réussissent dans l’usinage perpendiculaire, plusieurs défis reliés à l’usinage en angle et l’usinage continue des bords incurvés se restent à relever. L’étude identifie également la nécessité critique d’améliorer le système d’élimination des nanoparticules, et d’optimiser la conception du système de refroidissement pour le moulage par injection pour assurer le refroidissement adéquate des contenants moulés. Ces résultats démontrent la nécessité d’avancements dans les technologies de laser femtoseconde industriel et de moulage par injection pour atteindre le niveau de qualité nécessaire pour la production à grande échelle de contenants microtexturés. La deuxième partie de l’étude explore le développement des revêtements glissants à base d’huile végétale. Grâce à l’optimisation de plusieurs facteurs, notamment le choix de l’huile de base, les méthodes de traitements et de revêtements, l’étude a développé des oléogels formés à partir de l’éthylcellulose et cire d’abeilles avec une couche d’huile superposée pour améliorer les capacités glissantes. Enfin, l'étude examine la performance combinée de contenants microtexturés et de revêtements glissants à base d'oléogels. La performance des revêtements oléogel est évaluée en mesurant l'angle de glissement, la vitesse de glissement et les résidus de contenu sur plusieurs cycles, révélant des propriétés de glissement dépendant de la composition chimique et de la texture des oléogels. De plus, les essais de versages après stockage à long terme soulignent la nécessité d'une barrière immiscible pour empêcher l'infiltration des contenus. En fin de compte, ces résultats contribuent au développement de revêtements glissants efficaces à base d'oléogel pour les surfaces de polymères moulées, offrant des lignes directrices pour optimiser les propriétés anti-mouillantes, réduisant l'épuisement du lubrifiant et soutenant des performances d'écoulement facile
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".