Self-assembled Epitaxial Ferroelectric Oxide Nano-spring with Super-scalability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oxide nano-springs have attracted many research interests because of their anti-corrosion, high-temperature tolerance, oxidation resistance, and enhanced-mechanic-response from unique helix structures, enabling various nano-manipulators, nano-motors, nano-switches, sensors, and energy harvesters. However, preparing oxide nano-springs is a challenge for their intrinsic nature of lacking elasticity. Here, we developed an approach for preparing self-assembled, epitaxial, ferroelectric nano-springs with built-in strain due to the lattice mismatch in freestanding La 0.7 Sr 0.3 MnO 3 /BaTiO 3 (LSMO/BTO) bilayer heterostructures. We find that these LSMO/BTO nano-springs can be extensively pulled or pushed up to their geometry limits back and forth without breaking, exhibiting super-scalability with full recovery capability. The phase-field simulations reveal that the excellent scalability originates from the continuous ferroelastic domain structures, resulting from twisting under co-existing axial and shear strains. In addition, the oxide hetero-structural springs exhibit strong resilience due to the limited plastic deformation nature and the built-in strain between the bilayers. This discovery provides an alternative way for preparing and operating functional oxide nano-springs that can be applied to various technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».