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Enregistrement W2095355588 · doi:10.1063/1.4871627

Hardness of FeB4: Density functional theory investigation

2014· article· en· W2095355588 sur OpenAlexaff
Miao Zhang, Ming‐Chun Lu, Yonghui Du, Lili Gao, Cheng Lü, Hanyu Liu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBoron and Carbon Nanomaterials Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceOrthorhombic crystal systemVickers hardness testDensity functional theoryUltimate tensile strengthCovalent bondCondensed matter physicsShear (geology)CrystallographyComposite materialComputational chemistryMicrostructureChemistryCrystal structurePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent experimental study reported the successful synthesis of an orthorhombic FeB4 with a high hardness of 62(5) GPa [H. Gou et al., Phys. Rev. Lett. 111, 157002 (2013)], which has reignited extensive interests on whether transition-metal borides compounds will become superhard materials. However, it is contradicted with some theoretical studies suggesting transition-metal boron compounds are unlikely to become superhard materials. Here, we examined structural and electronic properties of FeB4 using density functional theory. The electronic calculations show the good metallicity and covalent Fe-B bonding. Meanwhile, we extensively investigated stress-strain relations of FeB4 under various tensile and shear loading directions. The calculated weakest tensile and shear stresses are 40 GPa and 25 GPa, respectively. Further simulations (e.g., electron localization function and bond length along the weakest loading direction) on FeB4 show the weak Fe-B bonding is responsible for this low hardness. Moreover, these results are consistent with the value of Vickers hardness (11.7-32.3 GPa) by employing different empirical hardness models and below the superhardness threshold of 40 GPa. Our current results suggest FeB4 is a hard material and unlikely to become superhard (>40 GPa).

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)0,002
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations90
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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