Mechanical instability driven self-assembly and architecturing of 2D materials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two-dimensional (2D) materials have been well studied for their diverse and impressive properties and superlative mechanical strength. Their atomic thinness and weak van der Waals interaction, while fascinating and unique, dictate their tendency to exhibit out of plane morphologies such as bending, buckling, folding, rippling, scrolling, and wrinkling, etc. In this review, we discuss the mechanisms behind these instability driven morphologies and the resultant phenomena that arise. We then survey methods to manipulate them especially in a scalable manner, and elucidate some interesting applications uniquely enabled by these structures. Contrary to conventional wisdom, the deterministic control of these features has great implications for the local and overall material properties due to heterogeneous distribution of stresses and strains. The introduction of deformable and shape memory substrates especially allow for facile and large scale synthesis of various types of out of plane morphologies. We show that a variety of exciting phenomena and applications arise, including tunable surfaces and coatings, robust devices and electronics, adaptive optoelectronics, material toughening, energy storage, and chemical sensing. This new perspective on these otherwise nuisance thin-film phenomena enable new tools for future materials discovery, design, and synthesis with the ever growing library of 2D atomically thin materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».