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Enregistrement W1221289856 · doi:10.1021/acs.nanolett.5b02173

Strengthening in Graphene Oxide Nanosheets: Bridging the Gap between Interplanar and Intraplanar Fracture

2015· article· en· W1221289856 sur OpenAlexafffund
Changhong Cao, Matthew Daly, Brandon Chen, Jane Y. Howe, Chandra Veer Singh, Tobin Filleter, Yu Sun

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensHitachi (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceNanosheetGrapheneMonolayerUltimate tensile strengthBrittlenessOxideComposite materialFracture (geology)Bridging (networking)NanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene oxide (GO) is a layered material comprised of hierarchical features which possess vastly differing characteristic dimensions. GO nanosheets represent the critical hierarchical structure which bridges the length-scale of monolayer and bulk material architectures. In this study, the strength and fracture behavior of GO nanosheets were examined. Under uniaxial loading, the tensile strength of the nanosheets was measured to be as high as 12 ± 4 GPa, which approaches the intrinsic strength of monolayer GO and is orders of magnitude higher than that of bulk GO materials. During mechanical failure, brittle fracture was observed in a highly localized region through the cross-section of the nanosheets without interlayer pull-out. This transition in the failure behavior from interplanar fracture, common for bulk GO, to intraplanar fracture, which dominates failure in monolayer GO, is responsible for the high strength measured in the nanosheets. Molecular dynamics simulations indicate that the elastic release from the propagation of intraplanar cracks initiates global fracture due to interlayer load transmission through hydrogen bond networks within the gallery space of the GO nanosheets. Furthermore, the GO nanosheet strength and stiffness were found to be strongly correlated to the effective volume and thickness of the samples, respectively. These findings help to bridge the understanding of the mechanical behavior of hierarchical GO materials and will ultimately guide the application of this intermediate scale material.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,246 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations74
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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