Graphene Blisters with Switchable Shapes Controlled by Pressure and Adhesion
Notice bibliographique
Résumé
We created graphene blisters that cover and seal an annular cylinder-shaped microcavity in a SiO2 substrate filled with a gas. By controlling the pressure difference between the gas inside and outside of the microcavity, we switch the graphene membrane between multiple stable equilibrium configurations. We carried out experiments starting from the situation where the pressure of the gas inside and outside of the microcavity is set equal to a prescribed charging pressure, p0 and the graphene membrane covers the cavity like an annular drum, adhered to the central post and the surrounding substrate due to van der Waals forces. We decrease the outside pressure to a value, pe which causes it to bulge into an annular blister. We systematically increase the charging pressure by repeating this procedure causing the annular blister to continue to bulge until a critical charging pressure pc(i) is reached. At this point the graphene membrane delaminates from the post in an unstable manner, resulting in a switch of graphene membrane shape from an annular to a spherical blister. Continued increase of the charging pressure results in the spherical blister growing with its height increasing, but maintaining a constant radius until a second critical charging pressure pc(o) is reached at which point the blister begins to delaminate from the periphery of the cavity in a stable manner. Here, we report a series of experiments as well as a mechanics and thermodynamic model that demonstrate how the interplay among system parameters (geometry, graphene stiffness (number of layers), pressure, and adhesion energy) results in the ability to controllably switch graphene blisters among different shapes. Arrays of these blisters can be envisioned to create pressure-switchable surface properties where the difference between patterns of annular versus spherical blisters will impact functionalities such as wettability, friction, adhesion, and surface wave characteristics.
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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 ».