Notice bibliographique
Résumé
Electromechanical effects are important in semiconductor nanostructures as most of the semiconductors are piezoelectric in nature. These nanostructures find applications in electronic and optoelectronic devices where they may face challenges for thermal management. Low dimensional semiconductor nanostructures, such as quantum dots (QD) and nanowires, are the nanostructures where such challenges must be particularly carefully addressed. In this contribution we report a study on thermoelectromechanical effects in QDs. For the first time a coupled model of thermoelectroelasticity has been applied to the analysis of quantum dots and the influence of thermoelectromechanical effects on bandstructures of low dimensional nanostructures has been quantified. Finite element solutions are obtained for different thermal loadings and their effects on the electromechanical properties and bandstructure of QDs are presented. Our model accounts for a practically important range of internal and external thermoelectromechanical loadings. Results are obtained for typical QD systems based on GaN/AlN and CdSe/CdS (as representatives of III-V and II-VI group semiconductors, respectively), with cylindrical and truncated conical geometries. The wetting layer effect on electromechanical quantities is also accounted for. The energy bandstructure calculations for various thermal loadings are performed. Electromechanical fields are observed to be more sensitive to thermal loadings in GaN/AlN QDs as compared to CdSe/CdS QDs. The results are discussed in the context of the effect of thermal loadings on the performance of QD-based nanosystems.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».