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Enregistrement W2275080660 · doi:10.1021/acs.jpclett.5b01815

Dislocation Shielding of a Nanocrack in Graphene: Atomistic Simulations and Continuum Modeling

2015· article· en· W2275080660 sur OpenAlexafffund
Fanchao Meng, Cheng Chen, Jun Song

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFaculty of Engineering, McGill University
Mots-clésGrapheneElectromagnetic shieldingMolecular dynamicsDislocationMaterials scienceStatistical physicsCondensed matter physicsPhysicsNanotechnologyComposite materialQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combining atomistic simulations and continuum modeling, we studied dislocation shielding of a nanocrack in monolayer graphene under mode-I loading. Different crack-dislocation configurations were constructed and the shielding effects on the threshold stress intensity for crack propagation were examined. Excellent agreement between simulation results and linear-elastic fracture mechanics (LEFM) predictions was achieved. As the separation between the crack-tip and dislocation, that is, rR, varies (with respect to the crack size a), the shielding effect exhibits two different dependences on rR, scaling as 1/rR 1/2 for rR/a ≪ 1 (near-tip), whereas 1/rR for rR/a ≫ 1 (far-field), respectively. Particularly, the far-field 1/rR scaling was shown to be a direct manifestation of the stress field of dislocation in graphene. Our work presents a systematic study of nanoscale crackdislocation interactions in graphene, providing valuable information on defect engineering of graphene.

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)0,000
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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