Atomistic Modelling of Size-Dependent Mechanical Properties and Fracture of Pristine and Defective Cove-Edged Graphene Nanoribbons
Notice bibliographique
Résumé
Cove-edged graphene nanoribbons (CGNR) are a class of nanoribbons with asymmetric edges composed of alternating hexagons and have remarkable electronic properties. Although CGNRs have attractive size-dependent electronic properties their mechanical properties have not been well understood. In practical applications, the mechanical properties such as tensile strength, ductility and fracture toughness play an important role, especially during device fabrication and operation. This work aims to fill a gap in the understanding of the mechanical behaviour of CGNRs by studying the edge and size effects on the mechanical response by using molecular dynamic simulations. Pristine graphene structures are rarely found in applications. Therefore, this study also examines the effects of topological defects on the mechanical behaviour of CGNR. Ductility and fracture patterns of CGNR with divacancy and topological defects are studied. The results reveal that the CGNR become stronger and slightly more ductile as the width increases in contrast to normal zigzag GNR. Furthermore, the mechanical response of defective CGNRs show complex dependency on the defect configuration and distribution, while the direction of the fracture propagation has a complex dependency on the defect configuration and position. The results also confirm the possibility of topological design of graphene to tailor properties through the manipulation of defect types, orientation, and density and defect networks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».