Hierarchical kirigami-inspired graphene and carbon nanotube metamaterials: Tunability of thermo-mechanic properties
Notice bibliographique
Résumé
Tuning and programming the multiphysical properties of advanced materials are of critical importance for developing the next generation of adaptable multifunctional metamaterials. This study demonstrates the tunability of thermo-mechanical properties of graphene sheets and carbon nanotubes by inspiring from hierarchical kirigami mechanical metamaterials. The theoretical investigation, multiscale simulation, and experimentation show that the thermo-mechanical properties of nano-architected kirigami metamaterials can be tuned by altering geometrical parameters and introducing the hierarchical cutting patterns. Additionally, the thermal conductivity of kirigami-inspired graphene and carbon nanotube metamaterials can be regulated by an external mechanical tension. We develop closed-form formulations for predicting the mechanical behavior of kirigami graphene sheets and carbon nanotubes. Molecular dynamics and finite element simulations are conducted to evaluate theoretical predictions. By analyzing and comparing the results from atomistic and continuum-based simulations, the effect of length scale on the thermo-mechanical properties is explored. We realize that the stress–strain response, thermal conductivity, and buckling-induced 3D patterns of nano-architected graphenes can be programmed by utilizing kirigami building blocks, nano-architectural hierarchy, and heterogeneous material design.
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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) | 0,000 | 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 ».