Mathematical modeling and direct numerical simulation of the self-assembly in biological chiral lyotropic liquid crystals
Notice bibliographique
Résumé
Les Cristaux Liquides Biologiques Chiraux Lyotropes (CLBCL) possèdent des applications prometteuses dans des domaines cruciaux tels que les études photonique avancées, le biomimétisme, la conception de matériaux sensibles aux stimuli, etc. Le large éventail d'applications liées à la structure et les caractéristiques très recherchées des CLBCL, telles que la biodégradabilité et la biocompatibilité, rendent nécessaire une compréhension approfondie de l'auto-assemblage des CLBCL, et c'est pourquoi ce domaine a été placé à l'avant-garde de la recherche et du développement de matériaux avancés. Malgré les progrès remarquables réalisés au cours des dernières décennies, l'auto-assemblage de ces matériaux n'a pas encore été entièrement compris. Dans la présente thèse de doctorat, nous utilisons la modélisation multidimensionnelle, multi-échelle et multi-transport, et la simulation numérique directe pour étudier les phénomènes inextricablement liés de séparation de phases et d'ordre d'orientation à longue distance dans l'auto-assemblage des CLBCL, qui sont d'une importance capitale dans la conception et l'ingénierie des matériaux. Nous nous concentrons en particulier sur trois CLBCL bien connus : le collagène, β-lactoglobuline fibrilles amyloïdes, et les nanocristaux de cellulose. Nous développons des diagrammes de phase pour les dispersions de collagène et explorons la physique régissant les limites de transition de phase. Par la suite, la croissance d'une gouttelette cholestérique unique est étudiée pour révéler les mécanismes impliqués par la formation de structure au sein d'une gouttelette chirale en croissance. En outre, la zone de nucléation et de croissance qui sort du diagramme de phase est explorée et caractérisée de manière exhaustive en termes de quantités fondamentales telles que le temps d'induction, la durée de nucléation et la taille des gouttelettes, la morphologie, la population, les lois de croissance, etc. Des techniques d'apprentissage automatique sont ensuite utilisées pour développer des corrélations à grande échelle pour les caractérisations. En utilisant des analyses d'énergie libre, la physique derrière le mécanisme de nucléation et de croissance est également élucidée en détail. Enfin, nous mettons l'accent sur une compréhension approfondie des mécanismes impliqués dans la relaxation paranématique-cholestérique (PN-N*) des CLBCL. Non seulement nous révélons la physique derrière la relaxation PN-N*, mais un nouveau cadre systématique est proposé pour estimer les propriétés viscoélastiques telles que la constante élastique de Landau (L1) et la viscosité rotationnelle, qui sont difficilement mesurables pour les CLBCL avec les protocoles expérimentaux existants. Dans l'ensemble, les résultats présentés dans cette thèse de doctorat approfondissent la compréhension de l'auto-assemblage des CLBCL et contribuent à faire progresser les aspects scientifiques et techniques de ce domaine, en réduisant potentiellement l'écart entre les protocoles expérimentaux actuellement utilisés et les performances recherchées du matériau
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».