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冷喷雾剂（CS）颗粒沉积，也称为冷喷雾添加剂制造，为聚合物底物上的高通量功能金属化提供了机会。然而，由于需要专用且成本密集的实验表征工具，对基于CS的聚合物金属化和量化沉积概率进行了建模。这强调了对预测方法（例如数值建模）的关键需求。为此，目前的工作旨在通过使用三个网络聚合物模型（TNM）来通过数值建模来解决这一关键差距，以在给定的CS过程设置下预测沉积概率的方式。在这方面，对具有不同密度和直径变化的硬颗粒和软颗粒的CS进行了建模，然后进行实验验证。值得注意的是，代表粒子动能的比例的维数（η）是一种预测工具，以估计聚合物底物的CS金属化概率。此外，扩展了建模努力以在CS过程的η数量和面积覆盖率之间建立相关性。发现有效CS聚合物金属化应高于0.8。受控的实验证实了数值建模是针对聚合物CS金属化的高保真预测方法的可行性和可靠性，从而最大程度地减少了对成本密集的试验和纠正效果的需求。
聚合物上冷喷涂金属化的预测建模方法
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