Nanoscale toughening of ultrathin graphene oxide-polymer composites: mechanochemical insights into hydrogen-bonding/van der Waals interactions, polymer chain alignment, and steric parameters
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a systematic study on the nanoscale toughening of monolayer graphene oxide (GO) by an ultra-thin polymer adlayer, which impedes the propagation of cracks during intraplanar fracture. Using molecular dynamics simulations, the crack-bridging capabilities of a library of five hydrogen-bonding-capable polymers are explored against an epoxide-rich GO substrate. The best crack-bridging effect is found in polymers with functional groups that can both donate/accept hydrogen atoms and have better capability to form cooperative hydrogen bonds. Aligning the chains of poly(acrylic acid) orthogonally to the crack propagation direction significantly enhances the fracture toughness of monolayer GO (by 310%) in comparison to that for an adlayer with randomly arranged chains (180% enhancement). Notably, van der Waals interactions, which are seldom highlighted in the fabrication of strong GO-polymer interfaces, are found to also provide significant crack-bridging capabilities when the polymers possess large side groups. These results pave the way for a set of design criteria that can help in remediating the intrinsically brittle mechanical behavior of two-dimensional materials, a barrier that currently restricts their potential applications.
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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) | 0,001 | 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 ».