Shear and Friction between Carbon Nanotubes in Bundles and Yarns
Notice bibliographique
Résumé
We perform a detailed density functional theory assessment of the factors that determine shear interactions between carbon nanotubes (CNTs) within bundles and in related CNT and graphene structures including yarns, providing an explanation for the shear force measured in recent experiments (Filleter, T. etal. Nano Lett. 2012, 12, 73). The potential energy barriers separating AB stacked structures are found to be irrelevant to the shear analysis for bundles and yarns due to turbostratic stacking, and as a result, the tube-tube shear strength for pristine CNTs is estimated to be <0.24 MPa, that is, extremely small. Instead, it is pinning due to the presence of defects and functional groups at the tube ends that primarily cause resistance to shear when bundles are fractured in weak vacuum (∼10(-5) Torr). Such defects and groups are estimated to involve 0.55 eV interaction energies on average, which is much larger than single-atom vacancy defects (approximately 0.039 eV). Furthermore, because graphitic materials are stiff they have large coherence lengths, and this means that push-pull effects result in force cancellation for vacancy and other defects that are internal to the CNTs. Another important factor is the softness of cantilever structures relative to the stiff CNTs in the experiments, as this contributes to elastic instability transitions that account for significant dissipation during shear that has been observed. The application of these results to the mechanical behavior of yarns is discussed, providing general guidelines for the manufacture of strong yarns composed of CNTs.
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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 ».