Atomistic modeling of graphene/hexagonal boron nitride polymer nanocomposites: a review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Due to their exceptional properties, graphene and hexagonal boron nitride (h‐BN) nanofillers are emerging as potential candidates for reinforcing the polymer‐based nanocomposites. Graphene and h‐BN have comparable mechanical and thermal properties, whereas due to high band gap in h‐BN (~5 eV), have contrasting electrical conductivities. Atomistic modeling techniques are viable alternatives to the costly and time‐consuming experimental techniques, and are accurate enough to predict the mechanical properties, fracture toughness, and thermal conductivities of graphene and h‐BN‐based nanocomposites. Success of any atomistic model entirely depends on the type of interatomic potential used in simulations. This review article encompasses different types of interatomic potentials that can be used for the modeling of graphene, h‐BN, and corresponding nanocomposites, and further elaborates on developments and challenges associated with the classical mechanics‐based approach along with synergic effects of these nano reinforcements on host polymer matrix. This article is categorized under: Molecular and Statistical Mechanics > Molecular Mechanics Structure and Mechanism > Computational Materials Science Molecular and Statistical Mechanics > Molecular Dynamics and Monte‐Carlo Methods
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| 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 découle