Strain and defect engineering on phase transition of monolayer black phosphorene
Notice bibliographique
Résumé
The phase transition of monolayer black phosphorene (MBP, α-P) to β-P and γ-P is explored by density functional theory (DFT) calculations and molecular dynamics (MD) simulations using reactive force fields. It is found that MBP can convert to a mixed phase of β-P and γ-P under biaxial strain, while the Stone-Wales defect (SW-2) in MBP can serve as an excellent 'phase transition catalyzer', significantly decreasing the critical strain for phase transition and increasing the homogeneity of the phase transition. The biaxial strain state (i.e. the strain components in the armchair and zigzag direction) and loading mode (i.e. the proportional and staged loading) have significant effects on the phase transition of MBP. In general, the phase transition of MBP is driven by the tension strain in the armchair direction, but large tension or compression strain in the zigzag direction can also promote the phase transition. Besides, MBP has a larger fracture strain under staged loading, generating a more uniform phase transition structure. The effects of curvature and SW-2 defect concentration on the phase transition of MBP are also studied, which shows an easier phase transition for a larger curvature and higher SW-2 defect concentration. The systematic results presented herein provide useful insights for designing and tuning the structure of MBP through phase transition facilitated by strain and defect engineering.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».