Zinc Oxide Nanoporous Superhydrophilic Surfaces: a Synthesis of Experimental Durability Testing and Droplet Vaporization Model Development Using Machine Learning Methods
Zinc Oxide Nanoporous Superhydrophilic Surfaces: a Synthesis of Experimental Durability Testing and Droplet Vaporization Model Development Using Machine Learning Methods
- 자료유형
- 학위논문파일 국외
- ISBN
- 9798535552286
- DDC
- 621
- 저자명
- McClure, Emma R.
- 서명/저자
- Zinc Oxide Nanoporous Superhydrophilic Surfaces: a Synthesis of Experimental Durability Testing and Droplet Vaporization Model Development Using Machine Learning Methods
- 발행사항
- [Sl] : University of California, Berkeley, 2021
- 발행사항
- Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021
- 형태사항
- 173 p
- 주기사항
- Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-03, Section: B.
- 주기사항
- Advisor: Carey, Van P.
- 학위논문주기
- Thesis (D.Eng.)--University of California, Berkeley, 2021.
- 사용제한주기
- This item must not be sold to any third party vendors.
- 일반주제명
- Mechanical engineering
- 일반주제명
- Thermodynamics
- 일반주제명
- Heat transfer
- 일반주제명
- Manufacturing
- 일반주제명
- Acids
- 일반주제명
- Datasets
- 일반주제명
- Gravity
- 일반주제명
- Viscosity
- 일반주제명
- Experiments
- 일반주제명
- Genetic algorithms
- 일반주제명
- Neural networks
- 일반주제명
- Zinc oxides
- 일반주제명
- Data analysis
- 일반주제명
- Contact angle
- 일반주제명
- Efficiency
- 일반주제명
- Artificial intelligence
- 키워드
- Durability
- 키워드
- Neural network
- 키워드
- Superhydrophilic
- 키워드
- ZnO nanoporous
- 기타저자
- University of California, Berkeley Mechanical Engineering
- 기본자료저록
- Dissertations Abstracts International. 83-03B.
- 기본자료저록
- Dissertation Abstract International
- 전자적 위치 및 접속
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