Towards engineered branch placement: Unreal™ match between vapour-liquid-solid glancing angle deposition nanowire growth and simulation
Notice bibliographique
Résumé
The vapour-liquid-solid glancing angle deposition (VLS-GLAD) process is capable of producing complex nanotree structures with control over azimuthal branch orientation and height. We have developed a thin film growth simulation including ballistic deposition, simplified surface diffusion, and droplet-mediated cubic crystal growth for the VLS-GLAD process using the UnrealTM Development Kit. The use of a commercial game engine has provided an interactive environment while allowing a custom physics implementation. Our simulation's output is verified against experimental data, including a volumetric film reconstruction produced using focused ion beam and scanning-electron microscopy (SEM), crystallographic texture, and morphological characteristics such as branch orientation. We achieve excellent morphological and texture agreement with experimental data, as well as qualitative agreement with SEM imagery. The simplified physics in our model reproduces the experimental films, indicating that the dominant role flux geometry plays in the VLS-GLAD competitive growth process responsible for azimuthally oriented branches and biaxial crystal texture evolution. The simulation's successful reproduction of experimental data indicates that it should have predictive power in designing novel VLS-GLAD structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».