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Enregistrement W2462918763 · doi:10.1063/1.4956434

A phenomenological model for self-rippling energy of free graphene monolayers

2016· article· en· W2462918763 sur OpenAlexafffund
Bingjie Wu, C. Q. Ru

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRipplingRippleGrapheneMaterials scienceCondensed matter physicsUltimate tensile strengthZero-point energyPhenomenological modelComposite materialPhysicsNanotechnologyQuantum mechanicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several candidate phenomenological expressions are studied for self-rippling energy that drives ripple formation of free single-layer graphene sheets. One phenomenological expression is admitted, while all others are rejected because they cannot admit stable periodic ripple mode. The admitted phenomenological expression contains two terms: one quadratic term which acts like a compressive force and has a destabilizing effect, and another fourth-order term which acts like a nonlinear elastic foundation and has a stabilizing effect. The two associated coefficients depend on specific mechanism of self-rippling and can be determined based on observed wavelength and amplitude of ripple mode. Based on the admitted expression, the effect of an applied force on ripple formation is studied. The present model predicts that the rippling can be controlled or even suppressed with an applied tensile force or collapsed into narrow wrinkles (of deformed wavelengths down to around 2 nm) under an applied compressive force, and the estimated minimum tensile strain to suppress rippling is in remarkable agreement with some known data. Our results show that self-rippling energy dominates ripple formation of sufficiently long free graphene ribbons, although it cannot drive self-rippling of sufficiently short free graphene ribbons. Consequently, a critical length is estimated so that self-rippling occurs only when the length of free single-layer graphene ribbons is much longer than the critical length. The estimated critical length is reasonably consistent with the known fact that self-rippling cannot occur in shorter free graphene sheets (say, of length below 20 nm).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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