Thermodynamic and Flow Modeling of Meso- and Macrotextures in Polymer−Liquid Crystal Material Systems
Notice bibliographique
Résumé
We present a multiscale theory and simulation of thermodynamic and hydrodynamic meso- and macrotexture formation to provide fundamental principles for control and optimization of structures in polymer−liquid crystal material systems. In thermotropic flow-aligning nematic polymers, the process of texture formation is driven by the hydrodynamic instabilities. It is found that, as the shear rate increases, the pathway between an oriented nonplanar state and an oriented planar state is through texture formation and coarsening. It is found that the texture transition cascade (unaligned monodomain ⇒ defect lattice ⇒ defect gas ⇒ aligned monodomain) is remarkably consistent with the experimentally observed textural transitions of sheared lyotropic nematic polymers. On the other hand, properties of multiphase polymer−liquid crystal blends are greatly influenced by the presence of textures, or spatial distribution of topological defects, and the process of texture formation is mainly driven by the thermodynamic instabilities. The phase separation mechanism is completely different from isotropic−isotropic mixing because the continuous phase exhibits liquid crystalline ordering. The homogeneous and gradient energy of the system establishes the dynamics and correlation of the morphological structures. A pair of topological defects form inside each droplet and separate because of the presence of repulsive Peach−Koehler forces. Defect structures form cellular polygonal networks that are mostly four-sided, and the side of each polygon ends either at the droplet or at another defect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».