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Enregistrement W2785110079 · doi:10.1139/tcsme-2017-1011

SURFACE AZIMUTHAL ANCHORING ENERGY BETWEEN THE GRATING SURFACE AND NEMATIC LIQUID CRYSTAL LAYER STUDIED BY USING A GEOMETRIC MODEL

2017· article· en· W2785110079 sur OpenAlexvenueno aff
C.Y. Lin, Tei-Chen Chen

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquid crystalAnchoringAzimuthGratingMaterials scienceOpticsLiquid-crystal displayPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple geometric model is proposed for estimating the azimuthal anchoring energy between the sinusoidal relief grating surface and nematic liquid crystal layer of a liquid crystal display (LCD) device as a function of the grating height and grating pitch. The model parameters are determined experimentally, and the model is then used to predict the surface azimuthal anchoring energy for gratings with various pitches and heights. It is shown that a good agreement exists between the predicted results for the surface azimuthal anchoring energy and the experimental data. Moreover, a good agreement is also observed between the estimated results and those obtained from Berreman’s expression and finite element method (FEM) simulations, respectively. Overall, the experimental and numerical results show that for the nematic liquid crystal considered in the present study (4-n-pentyl-4’-cyanobiphenyl (5CB)), the surface azimuthal anchoring energy increases with an increasing grating height or a reducing grating pitch.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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