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Enregistrement W2972211008 · doi:10.1021/acsami.9b12943

Precise Control of Lyotropic Chromonic Liquid Crystal Alignment through Surface Topography

2019· article· en· W2972211008 sur OpenAlexfundno aff
Yubing Guo, Hamed Shahsavan, Zoey S. Davidson, Metin Sitti

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMax-Planck-GesellschaftAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésHomeotropic alignmentNanopillarMaterials scienceLiquid crystalNanotechnologyLyotropicNanolithographyNanomanufacturingNanostructureLithographyOptoelectronicsFabricationLiquid crystalline

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many emerging applications, such as water-based electronic devices and biological sensors, require local control of anisotropic properties. Lyotropic chromonic liquid crystals (LCLCs) are an exciting class of materials, which are usually biocompatible and provide uniaxial anisotropy through a director field but, to date, remain difficult to control. In this work, we introduce a simple strategy to realize an arbitrary orientation of LCLCs director field in two dimensions (2D). Our alignment strategy relies on surface topographical micro/nanostructures fabricated by two-photon laser writing. We show that the alignment of LCLCs can be: (a) precisely controlled with a remarkable pixel resolution of 2.5 μm and (b) patterned into an arbitrary 2D alignment (e.g., +2 topological defect) by a pixelated design and arrangement of micro/nanostructures. Using a similar strategy, we achieve a patternable homeotropic alignment of LCLCs with nanopillars. Finally, we demonstrate that a self-assembled three-dimensional alignment of LCLCs can be obtained due to the versatility of our alignment strategy. Our demonstration of LCLC director field control, which is not only straightforward to achieve but also compatible with other conventional micro/nanofabrication techniques, will provide new opportunities for the manufacturing of LC-based electronic and biological devices.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations39
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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